PostgreSQL - реальная альтернатива для высоконагруженных систем на базе 1С

1. Почему сейчас самое время задуматься о переходе на PostgreSQL.
2. Готовность 1С и PostgreSQL работать друг с другом.
3. Почему нужно начать с Windows
4. Первый опыт перевода достаточно больших баз 1С на Postgre.
5. Масштабные проекты на высоконагруженных системах, примеры в цифрах
6. На что обратить внимание в коде 1С? Результаты оптимизации кода в обработке «Печать ценников и этикеток».

Исследования геоданных при помощи PostGIS и смежных инструментов

Сегодня работая с открытыми данными можно сделать интересные исследования в области городской среды и географии, с перспективными и нетривиальными выводами. В докладе я дам примеры пространственных расчётов на PostGIS — фактическом пром стандартом в области.

Но одного PostGIS мало, и в работе требуются инструменты для импорта, проверки и визуализации данных. Кроме того критически важно видеть что происходит с нашими данными и сокращать итерации работы, о чём я подробно расскажу.

1. Сбор данных; базы данных, открытые API, OpenStreetMap; ввод геоданных от пользователя.
2. Применение сторонних API для расчётов и обработки.
3. Вывод и визуализация результатов: QGIS, Matplotlib, Zeppelin — интеграция с PostGIS.
4. Отладка расчётов - визуализация "на лету" (Arc, QGIS, NextGIS Web)
5. Воспроизводимость и автоматизация действий: скриптинг и отслеживание зависимостей на Makefile, Gulp

JSON, JSONB, JSQuery

Мастер-класс рассказывает о различных практических паттернах использования JSON и связанной с ним функциональности в PostgreSQL. Речь пойдет о хранении данных в формате JSON, извлечении, изменении и поиске этих данных, возможностях, которые JSON в обычных SQL запросах, и использовании JSON в хранимых процедурах на различных языках. Ряд задач можно будет решить в предоставленных виртуальных машинах.

Оптимизация запросов к данным типа “множество” с помощью индексов GIN, GiST, и пользовательских расширений для индексирования

Очевидно, что множества удобно использовать в различных типах приложений. Хотя в PostgreSQL и нет встроенного типа для множеств, до некоторой степени их можно смоделировать с помощью встроенных типов “массив” и “JSONB”. Кроме того, возможность ускорения запросов с операциями вхождения уже встроена в реализацию индексов GIN.

После краткого обзора существующей функциональности, мы рассмотрим, как добавление пользовательских типов “множество” и, в частности, модификация кода на С ("классы операторов") для индексов GIN и GiST, может повысить производительность.