BiHА и 1С

Совсем недавно в релиз вышел встроенный отказоустойчивый кластер BiHА. 1С тоже имеет свою систему отказоустойчивого кластера. В докладе расскажу можно ли их поженить и как настроить так чтобы отработка отказа требовала минимального участия человека, а возможно не требовала его вообще.

PostGIS + k-NN: как найти ближайший бар, и правда ли, что Земля не плоская

В обзорных докладах по Postgres можно встретить упоминание алгоритма k-NN для поиска в пространстве. В данном докладе тема будет рассмотрена более глубоко, описан механизм индексирования поиска в пространстве в картинках. Так же я покажу, как с помощью популярного бесплатного расширения PostGIS применить алгоритм k-NN к географическим координатам точек на земном шаре, которые не являются прямоугольными. Для всех примеров будет показана реализация в ORM.

pg_migration - система работы с кодом, как не дать программистам все сломать

Мы долгое время катили релизы на базы данных руками. Но когда их количество стало больше 50, выкладывать релизы руками стало больно, даже при наличии скриптов. Стало понятно, что нужен какой-то инструмент. Так как готовые инструменты нам не подошли, мы решили написать свою систему на основе пайплайнов ci/cd в gitlab.

В результате получилась удобная система работы с кодом: - автоматические проверки практически не дают сделать что-то не правильно (plpgsql_check, авто-тесты и т.д.) - исключается возможность расхождения кода в живой БД и в репозитории - включает в себя несколько утилит (написанных на python), которые можно использовать как в пайплайнах, так и непосредственно из консоли - поддерживаются два режима раскатки релизов: по кнопке из gitlab и полностью автоматический (по ключевому слову auto_deploy в сообщении к коммиту)

Зачем мне векторная база данных, если уже есть PostgreSQL?

В 2023 году было анонсировано рекордное количество новых векторных баз данных. Mы расскажем о феномене векторных баз данных, раскроем суть этого явления и продемонстрируем, как векторные СУБД решают проблему производительности операций с векторами больших размерностей, и что препятствует реляционным базам данных конкурировать с ними в настоящее время. Несмотря на общий интерес к векторным базам данных, есть мнение о том, что существующие реляционные СУБД скоро смогут эффективно поддерживать операции с многомерными векторами, сохраняя традиционно богатый функциональный набор, что особенно важно для корпоративных пользователей. Например, для PostgreSQL уже созданы несколько расширений для работы с многомерными векторами, таких как pgvector, diskann, а также несколько коммерческих вендоров PostgreSQL объявили о поддержке работы с векторами. Мы рассмотрим используемые в этих расширениях алгоритмы, остановимся на недостатках и покажем возможные пути их улучшения.