title

text

Мирослав Шедиви
Мирослав Шедиви solute GmbH Senior Software Developer
: декабря
90 мин

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

  • Андрей Сальников
    Андрей Сальников Data Egret DBA
    90 мин

    Мажорное обновление PostgreSQL

    На данном мастер-классе будет показано мажорное обновление PostgreSQL. На практике сталкиваясь с большим количеством серверов PostgreSQL, наша компания видит, что многие команды разработки, однажды установив PostgreSQL, не поддерживают его версию в актуальном состоянии. Причин для этого много, а результат один - отказ от нового функционала базы данных и важных улучшений производительности. На мастер-классе я детально объясню каждый свой шаг, почему так делаю, почему именно в данной последовательности, и что будет, если пропустить этот пункт обновления. Обновляться будем на версию 11, с версии 9.0. В результате, я надеюсь, каждый из пришедших на мастер-класс, вернувшись к своим базам, проведет апгрейды их всех до 11 версии.

  • Артемий Рябинков
    Артемий Рябинков Avito Software Engineer
    22 мин

    Практики, особенности и нюансы при работе с Postgres в Go

    В докладе расскажу о практиках работы с Postgres в сервисах на Go. Поговорим о преимуществах и недостатках основных инструментов, которые принято использовать при работе с Postgres в Go. Конечно, коснёмся нюансов, которые нужно учитывать, когда ваши сервисы работают внутри Kubernetes облака. Также расскажу об опыте Avito в предоставлении базы данных разработчикам продукта. Доклад будет интересен разработчикам, которые хотят избежать проблем при работе с Postgres и полезен DBA, которые хотят узнать с какими трудностями сталкиваются клиенты их базы данных.

  • Максим Вихарев
    Максим Вихарев Alytics Технический директор
    45 мин

    GreenHouseSQL - масштабируемая система аналитики на postgresql, greenplum и clickhouse

    На pgconf’17 я рассказывал про нашу велосипедную систему аналитики на основе PostgreSQL. После этого мы посматривали в сторону хадупов, s3, престо, друидов, вертики, пентахо и прочих страшил. А потом перестали cтрадать и сомневаться и просто добавили к постгресу готовые Greenplum и Clickhouse. Получив в итоге потрясающую скорость, простую миграцию, простое обслуживание, надежность и горизонтальное масштабирование, восстановление после сбоев в две команды, уменьшение костов на инфрастуктуру и широкие функциональные возможности за счет сочетания ANSI SQL, MPP и In-memory. Оставаясь в парадигме Open-source и полноценного SQL. В итоге у нас получилось то, что мы назвали GreenHouseSQL - наша внутренняя платформа данных полного цикла. В докладе вскроем простоту внутренностей решения и рассмотрим компоненты стека под микроскопом, расскажем об их достоинствах и недостатках, фишках начала работы с Greenplum, зачем нам Clickhouse, что осталось PostgreSQL'у и как вообще все это работает.

  • Федор Сигаев
    Федор Сигаев Postgres Professional технический директор, ведущий разработчик PostgreSQL
    22 мин

    Малоизвестные, но достойные расширения Постгреса

    Постгрес хорошо известен своей расширяемостью, которая делает его универсальным и пригодным практически для любого проекта. Многие расширения хорошо известны и широко используются, как, например, PostGIS - фактический стандарт для open sourc'ных ГИС, или hstore - расширение для хранения данных "ключ-значение". Я расскажу о менее известных, но очень полезных расширениях, которые дают полезную функциональность и/или повышают производительность.

    Благодаря наличию API для создания расширений, их может разрабатывать программист без компетенции "ядерного" разработчика, и создавать в них свои функции, типы данных, операторы, индексы, и даже методы доступа (знаете, что это?)

    Для этого доклада из сотен расширений я выбрал два:

    • VOPS - заметно улучшает производительность OLAP-запросов с помощью векторных операций,
    • pg_variables - обеспечивающее сессионные переменные, которые можно использовать в том числе и на read-only репликах