title

text

Никита Волков
Никита Волков Sannsyn AS Senior Developer and Data Scientist
10:00 05 февраля
45 мин

Декларативное программирование клиентов Postgres в Haskell с помощью Hasql

Речь пойдёт о "hasql", высокоэффективной библиотеке для интеграции Haskell с PostgreSQL. Вы познакомитесь с удивительным языком программирования Haskell, преимуществами декларативного программирования и техническими решениями библиотеки, среди которых имплементация бинарного протокола для общения с Postgres. Эта библиотека используется проектом PostgREST, популярным универсальным REST API для баз данных Postgres.

Слайды

волков.html

Видео

Другие доклады

  • Марат Фаттахов
    Марат Фаттахов АО "БАРС Груп" Технический директор
    Дмитрий Бойков
    Дмитрий Бойков АО БАРС Груп Руководитель отдела разработки
    22 мин

    Портирование облачного решения с Oracle на PostgreSQL: опыт компании "БАРС Груп"

    Изначально компания «БАРС Груп» была ориентирована на задействование в своих проектах СУБД Oracle, но появление PostgreSQL игнорировать не могла. На конференции мы расскажем, как пришли к использованию PostgreSQL и поделимся опытом перевода на эту СУБД большой медицинской информационной системы.

    1. Опыт использования СУБД PostgreSQL и Oracle в проектах компании. Предпосылки и мотивация использования СУБД PostgreSQL.
    2. Ход и результаты эксперимента миграции медицинской информационной системы:

      • разработка утилиты конвертации кода PL/SQL в PgSQL;
      • проблемы переноса сложных пакетов;
      • патчи к PostgreSQL как варианты решения этих проблем.

  • Дмитрий Васильев
    Дмитрий Васильев Postgres Professional Инженер СУБД
    45 мин

    Масштабируемость PostgreSQL

    В докладе рассказывается о результатах тестирования производительности PostgreSQL на современных Hi-End серверах. Основное внимание было уделено блокировкам для доступа к разделяемым данным и связанными с этим узкими местами. Целью тестирования было проверить пределы линейного read scalability при увеличении количества ядер выделяемых для PostgreSQL. Тестирование проводилось для различных версий БД (9.4, 9.5, 9.6), чтобы проверить нововведения, призванные повысить производительность на многопроцессорных архитектурах.

  • Константин Книжник
    Константин Книжник Postgres Professional Ведущий разработчик

    Менеджер распределённых транзакций для кластера PostgreSQL

    В корпоративных информационных системах от СУБД требуется поддержка кластеров, для обеспечения требуемого уровня масштабирования и надёжности. К сожалению, многочисленные попытки реализовать кластеры для Постгреса, такие как Postgres-XL/XC, так и не были доведены до коммерческого уровня и не были приняты сообществом. Другие существующие решения, например, pg_shard, plproxy не поддерживают глобальных ACID транзакций. Наша команда разработала менеджер распределённых транзакций (DTM) как расширение Постгреса, позволяющее достичь глобальной целостности для нескольких экземпляров Постгреса, объединённых в один кластер. DTM - это конструктор, позволяющий реализовать различные решения на его основе. В качестве демонстрации возможностей DTM мы интегрировали его в pg_shard и postgres_fdw. Мы надеемся, что наш подход с расширяемым менеджером транзакций будет включён в версию 9.6 Постгреса и позволит разрабатывать различные кластерные решения на его основе.

  • 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.