Анализ 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.
Слайды
Нина Белявская - Анализ движения транспорта - от PostGIS к MobylityDB.pptxВидео
Другие доклады
-
22 мин
Семен Трошкин Мазар АО Team leadPostgreSQL cluster высокой доступности под управлением Patroni для 1С. Единая точка входа организована Consul DNS на Windows.
200 баз, несколько кластеров, несколько терабайт данных Поделимся своим опытом настройки и использования patroni cluster Кластер СУБД под Linux, сервер 1С под windows. Используем: Сборка PostgreSQL для 1С, Patroni, Consul, Consul dns, Commvault, Ansible Vagrant файл и Ansible playbook c ролями прилагается.
-
90 мин
Игорь Косенков Postgres Professional Администратор БДРазвертывание отказоустойчивого кластера Postgres на pacemaker
Если вы давно присматриваетесь к отказоустойчивым решениям, то наверняка слышали про кластеры СУБД на основе Corosync&Pacemaker.
По видам эти кластеры можно разделить на 3-х узловой и 2-х узловой с голосующим узлом. По размещению кластеры делятся на кластеры на физических серверах и в виртуальной среде. В чем их отличия и особенности их настройки?
Об этом вы узнаете, посетив мой мастер-класс. Вы также убедитесь, что установка и настройка кластера на Pacemaker не так сложна и трудоемка, как может показаться на первый взгляд.
-
45 мин
Jose Cores Finotto Gitlab Inc Staff EngineerManaging PostgreSQL at Gitlab.com
I would like to present the main projects for the evolution of our database, how we execute the administration, the problems and pitfalls we found, and how we solve them,the number and how are the database clusters from Gitlab.com , and what is our planning for the future, sharding, kubernetes... Our environment is in an exponential growth, with millions of users and thousands of requests per second, and we keep our platform stable and scaling. Join our session and discover our how we are doing it!
-
90 мин
Pavel Stehule freelancer Независимый консультант и разработчикThe possibilities of profiling plpgsql code - available tools
I like stored procedures - it is great technology. But like any other technologies it allows to write not well optimized code. It is not easy to write optimized code, sql statements in complex large applications. On second hand, there are some tools, that can be used very easily, that can help. Postgres has built-in tracking functions possibility. There are PLProfiler and plpgsql_check. With these tools is easy work to detect slow part of applications.With this knowledge, the fix of performance issue is less magic.