title

text

Иван Муратов
Иван Муратов ООО "Первая Мониторинговая Компания" Технический директор
: декабря
45 мин

TimescaleDB 2.0 - Time-series данные в распределенном кластере TimescaleDB поверх ОРСУБД PostgreSQL.

Расширение TimescaleDB позволяет превратить старый добрый Postgres в настоящий распределенный кластер для хранения time series данных с сохранением реляционной модели, удобного SQL и проверенной временем экосистемы. А дополнительные возможности такие, как непрерывные материализованные представления и компрессия данных, позволяют строить поистине мощные телематические хабы.

Слайды

Видео

Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет

Другие доклады

  • Никита Левченко
    Никита Левченко ПАО «Ростелеком» Старший инженер
    Юрий Плотников
    Юрий Плотников ООО «РТК ИТ» Тимлид
    45 мин

    Из Oracle в Postgres по российским рельсам. Неочевидные нюансы

    Поговорим о наших подходах к выбору технических решений при проектировании архитектуры систем. Их преимущества и ограничения. Как менялась наша инженерная культура с учетом требований импортозамещения. История миграции системы с классической трехзвенной архитектурой с БД Oracle на PostgresPro. Большое внимание уделено инструментам переноса данных, а так же нюансам доработки Java/Kotlin приложений и совместимости SQL между двумя СУБД.

  • Сергей Новиков
    Сергей Новиков ЕДИНЫЙ ЦУПИС Lead DBA
    90 мин

    Внедрение партицирования без простоя

    Встроенный механизм партицирования в PostgreSQL активно развивается уже несколько лет, но пока ещё нет волшебной кнопки для превращения обычной таблицы в партицированную. Я расскажу, как внедрить партицирование в production-системе без дополнительного простоя, как правильно подготовить таблицу и приложения, какие ошибки подстерегают DBA. Также будут подробно рассмотрены различные техники переноса данных между партициями, их плюсы, минусы и ограничения.

  • Андрей Сальников
    Андрей Сальников Data Egret DBA
    45 мин

    Индексы в помощь приложениям.

    PostgreSQL можно смело назвать повелителем индексов, по количеству разных типов индексов ему нет равных. Но как эти индекс использовать наиболее эффективно разработчику? Когда нам требуется создавать тот или иной индекс? А когда созданный нами индекс будет ухудшать производительность? Попробуем разобраться в этом на понятных жизненных примерах.

  • Алексей Фадеев
    Алексей Фадеев Sibedge Старший разработчик .NET, евангелист Postgres.
    90 мин

    Plv8 Framework: разработка на plv8 в IDE, с ES6, отладкой, автотестами и деплоем

    Многие разработчики прикладного ПО не любят выносить логику на сторону БД (в функции) из-за отсутствия удобных средств разработки, особенно командной. С plv8 ситуация осложняется тем, что функция содержит симбиоз кода SQL и JavaScript, популярные IDE такое не поддерживают. На этом мастер классе я представлю свою разработку "Plv8 Framework", позволяющую существенно облегчить создание кода на plv8.

    Суть в следующем: тот же JS-код, который будет выполняться на стороне БД, можно запустить локально, прямо на машине разработчика, с помощью node.js, который работает на основе того же интерпретатора v8. Спецфункция plv8.execute подменяется на функцию из npm-библиотеки pg-native, т.е. происходит обращение к внешней СУБД. Я продемонстрирую авторский набор средств, позволяющий:
    - писать js-код в вашей любимой IDE с подсветкой синтаксиса;
    - отлаживать код в реальном времени (с breakpoint, watch и т.д.);
    - писать автотесты (unit-тесты), с вариантами: постгрес, SQLite, моки;
    - выполнять deploy кода в СУБД;
    - использовать дополнительные npm-пакеты (проблема в том, что весь код функции на plv8 должен находиться в теле этой функции, т.е. в одном файле).

    Инструмент можно использовать независимо от того, на чём вы разрабатываете бэкенд. Но особенную гибкость он придаёт, если вы используете языки со статической типизацией (java, C# и т.д.). Например для задач, где бэкенд является промежуточным слоем между фронтендом и СУБД, логика (или её часть) может быть вынесена в plv8/js с динамической типизацией, что может весьма облегчить процесс разработки.

    Помимо возможности разрабатывать новые функции на plv8, фреймворк предоставляет набор готовых функций для выполнения CRUD-операций. Функции универсальные, не привязаны к структуре конкретной БД и могут работать на любых проектах. Их использование поможет сократить объём бэкенд разработки, на некоторых проектах - значительно.

    Пожалуй, самое сложное с plv8 - установить это расширение. Но у меня хорошая новость: мои коллеги помогли подготовить докер-файлы и докер-образы для PostgreSQL версии 13 с уже установленным plv8! Теперь начать разработку на plv8 просто: нужно лишь развернуть контейнер одной командой.
    Докер-файл: PostgreSQL 13 + plv8 v2.13.15
    Демо-проект для участия в мастер-классе
    Так же для мастер-класса пригодятся:
    Node.js (желательно LTS)
    IDE для js (например, бесплатная Visual Studio Code)
    GraphQL Playground