title

text

Olivier Courtin
Olivier Courtin DataPink Owner & DataScientist
12:15 06 февраля
45 мин

Продвинутый анализ пространственных данных с помощью PostgreSQL, PostGIS и Python

PostGIS на протяжении двух десятилетий завовевал известность как лучшее опенсорсное решение для анализа пространственных данных. В докладе я остановлюсь на продвинутом анализе пространственных данных с помощью PostGIS, расскажу о дальнейшем развитии с помощью GeoDataScience, библиотек и фреймворков Python, сочетаемых с PostgreSQL/PostGIS, включая технологии машинного и глубокого обучения.

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Артур Закиров
    Артур Закиров Postgres Professional Разработчик
    Борис Нейман
    Борис Нейман Mellanox
    Андрей Николаенко
    Андрей Николаенко Скала-Р архитектор
    45 мин

    Сетевые ускорения в комплексе Скала-СР / Postgres Pro: настоящее и будущее

    В прошлом году мы представили кластерную машину баз данных Скала-СР / Postgres Pro, основной особенностью которой стала аппаратная и программная поддержка прямого доступа к оперативной памяти удалённого узла (RDMA). Первые комплексы уже установлены у заказчиков и уже с первой реализацией стали возможны конструкции, неосуществимые без RDMA и функции разгрузки CPU, доступной на сетевом оборудовании Mellanox. Тем не менее, возможности, которые даёт это оборудование, гораздо шире, и данный доклад посвящён текущим работам и перспективным направлениям развития.

  • Александр Алексеев
    Александр Алексеев Postgres Professional Software Developer
    45 мин

    PostgreSQL и пожатые документы

    Одно из преимущество документо-ориентированных баз данных, таких как MongoDB и Cochbase, перед РСУБД заключается в возможности изменять схему данных легко, быстро и часто. Традиционный подход мира РСУБД заключается в использовании дорогостоящего ALTER TABLE, медленной миграции существующих данных, и подобных вещей. Этот подход часто слишком медлен и неудобен для разработчиков приложений.

    Для решения описанной проблемы PostgreSQL предоставляет типы JSON и JSONB. Также существуют расширения zson, pg_protobuf и другие. Из этого доклада вы узнаете, как пользоваться описанными решениями, каковы их сильные и слабые стороны, и т.д. Также вы узнаете о связанных работах, которые сейчас находятся в процессе.

  • Николай Рыжиков
    Николай Рыжиков Health Samurai CTO
    45 мин

    Использование PostgreSQL и Сlojure для разработки приложений, ориентированных на работу с базами данных

    Если честно взглянуть на большинство наших бизнес-приложений, то они через провод собирают данные в базу и раздают их в обратном направлении. Что, если не пытаться воздвигать стену абстракций между приложением и базой данных (ORM), а постараться использовать их симбиоз - сильные стороны и индивидуальные особенности.

    Я расскажу как мы используем postgresql и clojure для создания data intensive приложений для медицины.

    • functional relational programming
    • jsonb для моделирования сложной предметной области
    • функциональные индексы и расширение json-knife для поиска в jsonb
    • реализация graphql на postgres
    • logical replication для построения реактивных интеграций
    • асинхронный JDBC-free коннектор к postgresql на netty

  • Андрей Литуненко
    Андрей Литуненко 2ГИС Программист
    45 мин

    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.