Битемпоральность: отслеживание воспроизводимых изменений в PostgreSQL с помощью типа данных RANGE
Итак, вы наконец создали модель базы данных для вашего приложения и наполнили ее текущими данными. Каким образом обеспечить их актуальность? Хотя команда INSERT может быть все еще прозрачной, команды UPDATE и DELETE перезапишут ваши предыдущие данные, так что вы не сможете их воспроизвести. Клонирование целиком огромного контента при каждом небольшом обновлении - не вариант. Для богатых и сложных данных о сотнях тысяч электрогенераторов в Германии и по всему миру я построил базу данных, используя тип данных range, недавно появившийся в PostgreSQL. Это позволило мне добавлять, обновлять и удалять данные, при том обладая полным доступом к состоянию базы данных в любой исторический момент. Во время выступления я представлю очень упрощенную версию базы данных, чтобы аудитория смогла тут же применить знания на практике. Также я покожу несколько хитрых приемов в работе с Python и Psycopg2, которые позволят всей команде подготавливать, просматривать и развертывать все изменения в базе данных без конфликтов слияния. И подкину несколько идей о том, как можно эти данные эффективно извлекать.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Вадим Подольный АО "РАСУ" Независимый экспертВысоконагруженная распределенная система управления современной АЭС
В докладе будет представлена новая платформа распределенной системы управления АЭС.
Вы узнаете, как обеспечивается управление сложнейшими объектами автоматизации в мире. В режиме жесткого реального времени обеспечивается работа более 150 специальных подсистем, управляющих различными технологическими процессами АЭС, таких как система управления реактором мощностью выше 1000 МВт и турбиной весом более 2000 тонн. Более 100К источников данных от датчиков и до 500К расчетных параметров. 5 разновидностей физических процессов: нейтронная кинетика, гидродинамика, химия и радиохимия и физика прочности.
При некоторых отклонениях вся система превращается в огромный источник DDoS полезной диагностической информации, которой всегда больше, чем способна переварить сеть и вычислительные ресурсы автоматизированной системы, что мешает нормальному управлению объектом. Вы узнаете, как мы «разруливаем» такие проблемы.
Из доклада вы узнаете об аппаратной и программной архитектуре таких систем, узнаете, как обеспечивается резервирование и репликация данных в таких системах, зачем нужна избыточность данных и технологическое разнообразие. Как обеспечивается управление нагрузками, как устроен QoS. И что будет, если отключится система нормальной эксплуатации, как, например было на Фукусиме.
Но мы все же про кодинг. Никаких SSD и HDD, только InMemory, структуры данных из десятков миллионов элементов, забудьте про кэш процессора, он не работает. Ваш новый Xeon 4-го поколения потерял все преимущества и превратился в "тыкву", поэтому закатываем рукава и ковыряемся в таймингах, жесточайшей аcинхронике и выжимаем из железа максимум. Кто слабое звено - процессор, память, ОС или сеть. Выясняем это.
-
22 мин
Александр Шелудченков ГК "Митра" ПрограммистНестандартный кластер 1C
- Перенос стандартного кластера 1С в MPI окружение - "миграция сервисов между машинами".
- Перенос postgreSQL на GPU.
-
45 мин
Дорофей Пролесковский Juno GIS EngineerPostGIS от катастроф
PostGIS - расширение PostgreSQL для обработки пространственных данных.
В этом докладе будет подробно рассмотрено, какие его функции и как применять для работы с информацией о катаклизмах.
-
22 мин
Петр Грибанов 1С Технологический евангелист1С:Предприятие и PostgreSQL
- 1С:Предприятие -как среда кросс-платформенной разработки бизнес-приложений
- 1С и PostgreSQL - вместе с 2006 года
- Работа 1С с PostgreSQL в облачном сервисе 1cFresh
- Что улучшено в платформе 1С:Предприятие для работы с PostgreSQL - Общие рекомендации по работе 1С с PostgreSQL.