Python и PostgreSQL с использованием psycopg2
Python, может быть, не самый быстрый язык программирования на CPU, но быстрая и простая разработка на нем экономит массу усилий того, кто находится между креслом и клавиатурой. В ходе мастер-класса мы разберем "psycopg2" - наиболее популярную библиотеку для доступа к серверу PostgreSQL, а также напишем небольшое приложение, используя некоторые его полезные свойства.
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Василий Пучков ООО Главный экспертИнтеграция серверов PostgreSQL в корпоративную сеть
Корпоративные стандарты защиты информации, обеспечения надёжности и унификации ПО: Аутентификация Kerberos (на Windows и Linux) в среде Active Directory. Особенности 1С Предприятие. Подключение к системе резервного копирования (HP Data Protector). Подключение к системе мониторинга Solarwinds.
-
45 мин
Александр Кукушкин Zalando SE Database EngineerТипичные ошибки при построении высокодоступных кластеров и как их избежать
Вы только что установили PostgreSQL и запустили ваш первый кластер, создали несколько таблиц, загрузили данные, и даже немного подкрутили конфигурацию Постгреса для улучшения производительности. Теперь вы думаете о том, как сделать ваш кластер высокодоступным. К сожалению, Постгрес не умеет сам выполнять автоматическое переключение при недоступности мастера, но, к счастью для нас, этого можно достичь с помощью сторонних утилит. Задача ясна, и вы начинаете изучать преимущества и недостатки всех утилит, чтобы выбрать лучшую. И... вы уже на неправильном пути, потому что в первую очередь вы должны определиться со значениями SLA, RTO и RPO. В этом докладе я планирую рассказать о ряде ошибок, которые допускают администраторы баз данных при настройке и эксплуатации высокодоступного кластера Постгреса с автоматическим переключением.
-
45 мин
Александр Кузьменков Postgres Professional ПрограммистНовые планы выполнения запросов в PostgreSQL 11 и будущих версиях
Одна из важных задач СУБД -- по декларативному SQL-запросу построить эффективный план его выполнения, используя разные алгоритмы сканирования и объединения таблиц. Над улучшением планирования запросов идёт непрерывная работа. Какие методы применяет PostgreSQL, чтобы получить эффективный план, что нового в этой области в версии 11, и что сейчас находится в разработке? Например, при планировании запроса можно удалять ненужные соединения, или сводить внешние и полусоединения к внутренним. Есть патчи, позволяющие выполнять merge join по пересечению интервалов, или улучшающие оценку селективности соединения с помощью многоколоночной статистики. Если говорить о сканировании отдельных таблиц, покрывающие индексы позволяют чаще использовать index-only scan. Инкрементальная сортировка и более точная оценка стоимости сортировки улучшают планы, где нужен сортированный вывод, например, для GROUP BY и ORDER BY или merge join. Мы обсудим эти и другие подобные оптимизации, которые уже реализованы или находятся в разработке.
-
90 мин
Мирослав Шедиви solute GmbH Senior Software Developer
Асинхронный Python и PostgreSQL с использованием asyncpg
Возможно, Python не самый быстрый язык программирования на CPU, но быстрая и простая разработка на нем экономит массу усилий того, кто находится между креслом и клавиатурой. Поскольку программные клиенты базы данных большую часть времени находятся в ожидании отклика от сервера базы данных, аснихронная функциональность Python, ставшая доступной в последних версиях (3.5+), может оказаться полезной для значительной оптимизации скорости работы приложения за счет того, что время подготовки ответа сервером может быть использовано приложением для работы над другими задачами. Асинхронный интерфейс между Python и PostgreSQL называется "asyncpg". В ходе мастер-класса я разберу работу с данной библиотекой и напишу короткое приложение, использую некоторые полезные свойства библиотеки.