![Дмитрий Павлов Дмитрий Павлов](/media//2018/01/15/1dpavlov.jpg.180x180.jpg)
Дрессируем Greenplum
С необходимостью завести в корпоративном IT-ландшафте аналитическую СУБД сталкивается большинство компаний, чей бизнес так или иначе затрагивает информационные технологии. В докладе я расскажу о самых главных нюансах развёртывания и эксплуатации распределённой аналитической open-source СУБД, основанной на PostgreSQL - Greenplum, разберу типичные ошибки при её использовании, приведу best practices и обращу внимание на тонкие места.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
ААлександр Панкратов НПЦ Парус Генеральный директорАлександр Погодин Корпорация ПАРУС, МГОТУ руководитель отдела
Технология миграции тиражных клиент-серверных приложений с СУБД Oracle в СУБД PostgreSQL: Принципы, подходы и особенности
В докладе рассматриваются подходы и варианты реализации миграции клиент-серверного приложения Парус-Бюджет 8 с платформы Oracle Database на платформу PostgreSQL без изменения клиентского приложения для Desctop и Web. Предлагаемое решение позволяет осуществить прозрачный переход существующих пользовательских рабочих мест.
-
Olivier Courtin DataPink Owner & DataScientist
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.
-
Игорь Успенский Rambler&Co Системный администратор
PostgreSQL SaaS в Rambler&Co
Rambler&Co - это множество изданий, сервисов и проектов. Появляются новые и растут существующие. Такой среде нужна надежная, отказоустойчивая, масштабируемая, автоматизированная система.
Расскажу об устройстве нашего PostgreSQL SaaS, какие инструменты и технологии мы используем. Кворум из 3 Дата-центров. Единая точка входа для клиентов на основе динамической маршрутизации. Аварийное переключение мастера. Прозрачное масштабирование на чтение. Создание реплики без нагрузки на кластер. Прозрачный перенос PostgreSQL cluster на другие серверы. Актуализация dev окружения из prod для разработки. Резервное копирование с компрессией и использованием нескольких CPU на стороне database, восстановление одной БД из basebackup. Мониторинг sql запросов.
-
Дмитрий Иванов Postgres Professional DeveloperИван Картышов Postgres Professional Разработчик ядра
Басня про тестирование и postgres
Однажды вот Питон и Слон
Вести тестирование взялись.
И вместе все в него впряглись!В нашей компании (Postges Professional) разрабатываются разные проекты: multimaster, pg_probackup, pg_pathman, pg_shardman, RUM, и другие. Совладать со всей этой оравой весьма непросто, поэтому нам необходим инструмент, который способен облегчить и ускорить написание всевозможных тестов.
В данном докладе мы расскажем о фреймворке testgres, написанном на Python, который уже позволил решить множество проблем и протестировать функциональность, которую нельзя так просто покрыть прямолинейными регрессионными тестами.
Вы узнаете, как при помощи нескольких строчек кода запускать узлы PostgreSQL, настраивать всевозможную репликацию и создавать бекапы, меняя параметры на лету, и про многое другое. Также мы расскажем, как эти возможности позволяют нам проверять "самые труднодоступные места" и улучшать качество наших продуктов.
Мы стремимся сделать testgres фреймворком для проведения функциональных тестов пользовательских запросов, хранимых процедур и прочей серверной логики, привнося практику TDD на уровнь разработки БД.