Как мы распрощались с MongoDB и перешли на PostgreSQL

В своем докладе я поделюсь опытом переноса, конвертацией NoSQL-данных в реляционный вид и расскажу, как нам удалось ускорить приложение в 2 раза.

Изначально для хранения данных мы использовали PosgtgreSQL и MongoDB. На практике мы выяснили, что такое разделение крайне неудобно. Мы тратили уйму времени и внимания.

Расскажу, как с помощью mosql мы перенесли данные из MongoDB в PostgreSQL. Теперь все данные могут быть получены одним запросом, а схема таблиц обеспечивает консистентность данных.

Docker, PostgreSQL, Продуктив ....

Я бы хотел поделиться наработками в части использования PostgreSQL в докерезированных средах, рассказать, с какими особенностями вам придется столкнуться и какие дополнительные инструменты для этого понадобятся.

• Какие проблемы решает Docker для PostgreSQL, например PostgreSQLPro.9.6
• Как работать команде ИТ в условиях использования Docker на разработческих, приемочных и продуктивных контурах
  • Использование хранилища образов и серверов сборок для тестирования самого образа
• С чем придется столкнуться в продуктиве
  • В части сетевой активности
  • Организации персистентных хранилищ для Docker
  • Дополнительных служб и сервисов
  • В части балансировки и отказоустойчивости
• Как запустить у себя приложения, использующие PostgreSQL, такие как:
  • SonarQube
  • Gitlab
  • База 1С

Резервное копирование PostgreSQL с помощью pg_probackup: высокая производительность и острая форма паранойи

Как бэкапировать PostgreSQL? Как хранить сделанные бэкапы? Как валидировать бэкап? Как валидировать PostgreSQL и можно ли ему вообще доверять? Можно ли доверять твоему инструменту? Как сделать всю эту паранойю удобной и производительной, если СУБД не помогает в этом деле? На какие компромиссы можно идти и на какие ни в коем случае нельзя? Создавая свой инструмент бэкапирования, мы были вынуждены искать ответы на эти и многие другие вопросы, о чем и хотелось бы рассказать.

PostGIS и системы реального времени

PostGIS - расширение для Postgres, приносящее в него пространственные типы данных, методы их быстрой индексации и функции для выполнения геометрических операций над ними.

В типичном сценарии использования PostGIS применяют для выбора из большого массива статичных данных небольшого подмножества. В этом докладе будут рассмотрены проблемы, возникающие при необходимости работы с большими динамическими потоками данных, и подходы к их решению, на реальных примерах, встретившихся при разработке бекенда сервиса заказа такси Juno.