GraphQl-бэкенд на PostgreSQL и plv8
Недавно мне пришлось поработать над проектом, где для запросов к бэкенду на .NET Core использовали GraphQl, о чём потом пожалели. Дело в том, что GraphQl-запрос представляет собой объект с динамическим набором полей и иерархией любой вложенности. Обрабатывать такие объекты на языке со статической и сильной типизацией, да ещё и через ORM, как это предлагают библиотечные решения – очень неудобно. И тогда мне пришла идея использовать plv8 и разбирать запросы в формате GraphQl прямо на стороне БД. За пару часов я написал работающий прототип, реализующий функционал, который разрабатывали более месяца! Затем было сделано несколько усовершенствований, всё это я собираюсь показать. Тем, кто собирается в своих проектах использовать GraphQl, а не REST, информация из данного доклада может особенно пригодиться и возможно поможет сэкономить уйму времени.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Álvaro Hernández OnGresStackGres: Cloud-Native PostgreSQL on Kubernetes
An enterprise-grade PostgreSQL requires many complementary technologies to the database core: high availability and automated failover, monitoring and alerting, centralized logging, connection pooling, etc. That is, a stack of components around PostgreSQL. Kubernetes has enabled a new model to deploy software abstracting away the infrastructure. However, containers are not lightweight VMs, and the packing of software paradigms that work on VMs are not valid on containers/Kubernetes. How should be PostgreSQL and its stack be deployed on Kubernetes? Enter StackGres. An open source software that is the result of re-engineering PostgreSQL to become cloud native. Join this talk to learn and see demos of how to generate PostgreSQL minimal containers; how the sidecar pattern is used (abused) to integrate PostgreSQL’s stack components, and how the networking and storage are handled. More info: stackgres.io.
-
45 мин
Кирилл Боровиков ООО "Компания "Тензор" Технический директорПлан + запрос = ?.. Когда анализ запроса в радость
- Странные вещи при анализе планов, и почему они происходят - сказка о потеряном времени и "лишние" buffers.
- Структурные подсказки в плане. Как помочь разработчику с оптимизацией, не написав ни строчки кода.
- Как соотнести узлы плана с текстом запроса и что из этого можно извлечь.
-
22 мин
Нина Белявская Служба движения ГУП "Мосгортранс" главный специалистАнализ движения наземного общественного транспорта Москвы: от PostGIS к MobilityDB
Наземный общественный транспорт Москвы во время движения по городу передаёт геоданные с помощью системы ГЛОНАСС. Эти данные хранятся и используются для анализа движения, выявления проблемных мест, составления расписаний и проектирования выделенных полос. Для хранения данных используется БД PostgreSQL c популярным расширением PostGIS. Новое расширение MobilityDB специально предназначено для работы с геоданными, изменяющимися во времени. Я сравнила решения наших задач с использованием MobilityDB и без него и хочу рассказать о полученных результатах и перспективах использования новой системы.
-
22 мин
Дмитрий Урсегов Postgres Professional Руководитель группы разработкиСредства Greenplum для работы с внешними данными, примеры разработки коннекторов для Kafka и ClickHouse
Greenplum - это горизонтально-масштабируемая СУБД, основанная на ядре PostgreSQL. Она используется для OLAP нагрузок и стандартной задачей является быстрая загрузка или выгрузка большого объема данных. Часто внешними ресурсами данных являются такие же распределенные системы. В этом докладе будет рассказано, какие средства есть в Greenplum для работы с внешними ресурсами, про их архитектуру и производительность: external tables, foreign tables, streaming servers. Что планируется в следующей версии. Будут приведены примеры разработки коннекторов для Kafka и ClickHouse.