title

text

Иван Панченко
Иван Панченко Postgres Professional рзаместитель генерального директора
: декабря
22 мин

Год Профессионального Постгреса в России

Исполнилось год с момента создания российского вендора постгреса - компании Postgres Professional. Что полезного для сообщества было сделано компанией, над чем она работает сейчас - о разработках, о сертификации, о русской документации и об образовательной программе.

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Ronan Dunklau
    Ronan Dunklau Dalibo DBA
    45 мин

    Multicorn: разработка Foreign Data Wrapper'ов на языке Python

    Multicorn - это обобщенный Foreign Data Wrapper (FDW, интерфейс для подключения внешних источников данных, устоявшегося русского названия пока нет), предоставляющий возможность разработки конкретных FDW на языке Python, что упрощает их разработку.

    Мы узнаем:

    • Что такое FDW, как работает Multicorn, и какие готовые FDW поставляются вместе с ним.
    • Как написать свой FDW на python, включая новый интерфейс IMPORT FOREIGN SCHEMA, появившийся в версии 9.5.
    • Внутренности Multicorn: что он делает и что не делает внутри.

    После общего рассмотрения FDW и Multicorn, мы детальнее рассмотрим некоторые FDW, поставляемые с ним.

    Затем проведем полный тур по API Multicorn, чтобы научить вас создавать FDW на Python, включая следующие детали:

    • испольование определений таблиц
    • пробрасывание WHERE
    • ограничения колонок
    • как влиять на планировщик
    • как писать во внешнюю таблицу
    • как работать с импортом внешней схемы
    • пробрасывание ORDER BY
    • управление транзакциями

    Все это будет объяснено наглядно, с примерами кода, позволяющими слушателям с нуля создать свой FDW на Python.

  • Peter  van Hardenberg
    Peter van Hardenberg Heroku Главный исследователь
    45 мин

    Мега-масштабирование PostgreSQL: Советы от работающих с 10^6 баз данных

    Heroku Postgres is a cloud database service and the largest provider of PostgreSQL as a service anywhere. We operate more than 1,000,000 PostgreSQL databases with a team of about 10 people. We may be the most efficient DBAs in history, with approximately 100,000 databases per person on our team! This talk will introduce the opportunity and challenges of building and operating a cloud database service, as well as discussing the strategies we use to build, operate, and scale this product and team for the last six years now. We will include details about

    • a brief introduction to the service to provide context
    • strategies to design and build such a data service
    • operational war stories like how to recover from losing thousands of servers at once,
    • common challenges users have with Postgres
    • and a basic overview of the technical architecture

    This is a complementary talk to Will Leinweber's talk, which will go into much more depth on the architecture of the software we have written.

  • Д
    Денис Иванов 2ГИС Ведущий разработчик
    22 мин

    Эволюция использования PostgreSQL в справочном API 2GIS

    • Первое появление постгреса в команде
    • Борьба с репликацией
    • Партицирование и миграции
    • Кросс-датацентровое использование
    • v8, json, jsonb, jsquery
    • Апгрейд версии postgresql

    На данный момент на продакшене бекенда справочного API 2GIS мы имеем с десяток различных баз в postgresql, около 120 шардов, миллионы записей в таблицах. При этом практически все данные хранятся в структурах jsonb

    Я расскажу об эволюции продукта с точки зрения взаимодействия с СУБД.

  • Камиль Исламов
    Камиль Исламов Stickeroid Ai CTO
    22 мин

    Оптимизация обработки данных аналитических отчётов

    Приводится методика, с помощью которой можно автоматизировать обновление результатов предварительной обработки аналитических данных. Предварительная обработка и кэширование отчётов позволяет моментально получать результаты отчётов по большим объёмам данных. В докладе описывается способ обновления кэшированных отчётов с минимальной нагрузкой на сервер и с управляемой степенью актуальности.