Миграция с MongoDB на PostgreSQL

MongoDB – популярная NoSQL CУБД, используемая в основном для работы с OLTP системами. Но из-за отсутствия требований ACID (в частности, транзакций как таковых), а также серьезных проблем с производительностью при работе с OLAP/DW нагрузками, все больше пользователей MongoDB рассматривают возможность перехода на реляционные СУБД, выбирая зачастую именно PostgreSQL. Это открывает перед сообществом PostgreSQL большие возможности по “обращению” пользователей из NoSQL в SQL. В этом докладе мы расскажем о сложностях, с которыми сталкиваются пользователи MongoDB, и представим соверменные инструменты и open-source решения, с помощью которых можно осуществить миграцию на PostgreSQL в режиме реального времени или через процесс ETL. В частности, мы обсудим ToroDB Stampede – open-source решение, которое создает реплику MongoDB в режиме реального времени, конвертирует документы JSON в реляционные таблицы и сохраняет данные в PostgreSQL.

ВИДЕО

PostgreSQL и Java: мастер-класс

Java – один из наиболее популярных языков программирования для СУБД PostgreSQL. На этом мастер-классе вы узнаете основные способы соединения с postgres и лучшие методики программирования по стандарту JDBC, а также познакомитесь с jOOQ – менеджером памяти, позволяющим использовать все возможности SQL и postgres для построения сложных запросов, не используя при этом шаблонный код.

Мастер-класс будет носить практический характер: большую часть времени мы посвятим разбору примеров кода. Мы рассмотрим следующие темы:

• Введение в Java и PostgreSQL.
• Варианты соединения с PostgreSQL из Java-приложения (и не только с помощью JDBC!)
• Введение в JDBC. Типы JDBC. PostgreSQL JDBC
• Демонстрация кода: JDBC и PostgreSQL. От Java 1.4 к Java 8, лучшие практики и примеры кода.
• Демонстрация кода: jOOQ, менеджер памяти для PostgreSQL.
• Java в PostgreSQL.
• Будущее Java и PostgreSQL.

RUM-индексы и их применение

Я представлю новый метод доступа, который расширяет имеющиеся возможности GIN-индексов, используя дополнительную информацию, хранящуюся в списке/дереве идентификаторов. Например, дополнительная информация о позициях позволяет новому методу доступа возвращать результаты по релевантности, что может значительно сократить время исполнения полнотекстовых запросов. Это также может ускорить фразовый поиск, так что данный метод будет весьма эффективным при полнотекстовом поиске. Сохранение временных меток открывает перед нами несколько интересных возможностей – мы можем отсортировать результаты по времени (например, свежие статьи, удовлетворяющие полнотекстовому запросу) на основе временных меток как таковых или сохраненных указателей, упорядоченных по временным меткам. Оба способа обеспечивают на порядок большее ускорение для таких типов запросов.

Обзор средств для отладки, профилирования и трассировки серверного кода

Отладка, профилирование и трассировка выполняемых команд являются важной частью процесса разработки любых приложений. Это актуально и при разработке хранимых процедур в СУБД.

PostgreSQL предлагает различные инструменты (как встроенные, так и сторонние) для решения этих задач.

В докладе представлен обзор имеющихся средств, с описанием сильных и слабых сторон. А также подробная демонстрация примеров использования.

Представленный материал является частью базового курса для разработчиков серверной части приложения (DEV1), который компания “Постгрес Профессиональный” планирует анонсировать в ближайшее время.

Материалы к мастер-классу:

• dev1_plpgsql_debug.pdf
• demo_pldbgapi.txt
• demo_plpgsql_debug.txt
• plprofiler_example.htm