Экстремальная астрономия

Популярная лекция с картинками о самых мощных во Вселенной явлениях, которые ставят пространство и время в неудобное положение и заставляют раскрывать его тайны мироздания тем, у кого есть пытливый ум и постгрес! Рассказ В.М. Липунова, профессора МГУ, автора известных в мире популярных и научных книг, теоретика, экспериментатора и создателя сети астрономических роботов.

Познакомимся с GEQO за 20 минут

----------------------------------------QUERY PLAN--------------------------------------------
Hash Join
  Hash Cond: (Subject = GEQO)
   -> Hash Join
        Hash Cond: (Задача оптимизатора = выбрать наилучший план выполнения запроса)
        -> Seq Scan on Количество потенциальных планов экспоненциально растет при увеличении числа таблиц в запросе
        -> Hash
              -> Seq Scan on PostgreSQL решает эту проблему с помощью использования генетического оптимизатора (GEQO)
  -> Hash
        -> Seq Scan on Темы доклада:
              Filter: ((Что такое GEQO) AND (Достоинства и недостатки) AND (Принцип работы))
(10 rows)

ORM LinqToDb: используем возможности Postgres по максимуму

ORM-библиотеки широко используются при разработке бэкенда – примем это как данность. ORM-библиотеки совершенствуются, разработчики учатся на своих и чужих ошибках, и многие научились писать код для ORM, генерирующий вполне оптимальные запросы для типовых операций. Но есть ещё одна проблема ORM – ограниченность инструментов. Особенно это актуально для Postgres, имеющего массу операторов и конструкций (как в ядре, так и в расширениях), выходящих за рамки стандарта SQL.

ORM-библиотека LinqToDb имеет важную особенность: она позволяет очень просто (буквально в одну строку) писать расширения, реализующие любой SQL-оператор или конструкцию. Полнотекстовый поиск, KNN, CTE (в том числе рекурсивные), работа с массивами и jsonb, array_agg и jsonb_object_agg, табличные функции и LATERAL JOIN – всё это без труда можно использовать в ORM, что я и продемонстрирую в данном докладе!

Кейс переезда СУБД с бизнес-логикой на Postgres PRO

Рассказываю про опыт выполнения проекта по импортозамещению информационной системы с СУБД Microsoft SQL Server на Postgres PRO. Владелец СУБД - АО «Росагролизинг».

СУБД содержит базу данных объемом около 6 Тб (более 300 таблиц с количеством строк до 4 млрд). Адаптировано 15 ETL пакетов и 131 процедура с полным сохранием функциональности и частичным рефакторингом исходного кода. Производительность системы осталась на прежнем уровне.