title

text

Александр Федоров
Александр Федоров dbeaver.com Директор по развитию
Андрей Хитрин
Андрей Хитрин RedSys Системный архитектор
: декабря
22 мин

Самый важный инструмент: Xobot IDE

В мире программирования особняком стоит создание исходного кода для "процедурных расширений" баз данных. Большинство СУБД предлагает процедурные языки и "хранимые процедуры" для создания процедурных расширений. В Postgres количество поддерживаемых официально и не очень процедурных языков уже перевалило за десяток.

Традиционно на хранимые процедуры возлагают множество задач: трудно устоять перед соблазном исполнить операцию над данными непосредственно в хранилище, особенно в Enterprise разработке. Такой подход довольно быстро приводит к размазыванию бизнес-логики по телу хранимых процедур и резко повышает стоимость поддержки и развития системы в целом.

Особенности жизненного цикла хранимых процедур затрудняют применение стандартных инструментов и практик по контролю изменений. Необходимо адаптировать работу с хранимыми процедурами к стандартам Change Management, оставаясь в рамках привычных для разработчика действий.

Мы рассмотрим проблемы разработки процедурных расширений и обсудим решения, которые мы реализуем в IDE XOBOT.

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Дмитрий Юхтимовский
    Дмитрий Юхтимовский Gilev.ru технический лидер
    22 мин

    Магические фокусы с последующим разоблачением (1С+PG)

    Магические фокусы с последующим разоблачением (1С+PG):

    • Фокус первый. Как убедить бухгалтерию купить новый сервер.
    • Фокус второй. Как показать, что MS SQL быстрее PostgreSQL.
    • Фокус третий. Как показать, что PostgreSQL быстрее MS SQL Server.

  • Павел Молявин
    Павел Молявин 2ГИС Инженер Инфраструктуры
    45 мин

    Готовим PostgreSQL в эпоху DevOps. Опыт 2ГИС

    После перехода к микросервисной архитектуре для PostgreSQL наступили «темные времена». Каждая из десяти команд действовала самостоятельно — ставила свою базу данных, выбирала версию, писала деплои. Пришло время создать общий инструмент.

    Мы собрали кластер на основе PostgreSQL, repmgr, PgBouncer, Barman. Несмотря на то, что система получилась достаточно сложной для неподготовленного специалиста, нам удалось создать повторяемый деплой, который позволяет быстро разворачивать рабочую систему. А также мы смогли консолидировать все базы в нескольких кластерах и снять с команд обязанности по администрированию.

    Failover работает, мы проверяли :-)

  • Лев Драгунов
    Лев Драгунов Juno GIS Research TeamLead
    22 мин

    PostgreSQL и Docker

    СУБД внутри контейнера - ночной кошмар для администратора баз данных. Я расскажу, как PostgreSQL в контейнерах используется в Juno, с какими сложностями мы столкнулись и как их преодолели.

  • Денис Смирнов
    Денис Смирнов КГБУЗ КДЦ Вивея программист
    45 мин

    Greenplum: внутреннее устройство MPP PostgreSQL для аналитики

    PostgreSQL архитектурно является классической вертикально-масштабируемая СУБД для OLTP нагрузок. Параллельно с PostgreSQL много лет существует его альтернативная горизонтально-масштабируемая MPP версия Greenplum, заточенная под большие данные и OLAP нагрузку. В докладе будет рассказано про внутреннее устройство Greenplum (распределенные транзакции, шардирование данных, секционирование с гибридным хранением во внешних системах, колоночные движки хранения со сжатием и много другое), проведено сравнение с внутренним устройством PostgreSQL и показаны области применения каждого решения.