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.
Слайды
Слайды доступны участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет.
Видео
Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет
Другие доклады
-
40 мин
Никита Печёнкин Postgres Professional Разработчик программного обеспеченияКонсистентность в распределенных системах на базе PostgreSQL
Поговорим о консистентности в распределенных системах с точки зрения СУБД, распределенной системы и распределенной СУБД. Рассмотрим иерархию уровней согласованности, в т.ч. с точки зрения допустимых аномалий. Рассмотрим и сравним гарантии согласованности данных, предоставляемые различными решениями на базе PostgreSQL включая Shardman от Postgres Pro. Рассмотрим архитектуру Shardman с точки зрения возможных аномалий и наши способы от этих аномалий избавиться. Расскажем о том, как мы в Shardman верифицируем гарантии консистентности с помощью jepsen-тестирования.
-
40 мин
Александр Котин Postgres Professional Старший технический менеджер продуктаУправление планами запросов - новые возможности
Расскажем о новых возможностях и продвинутых техниках управления планами запросов (совместное использование AQO, sr_plan и pg_hint_plan)
-
20 мин
Евгений Пажитнов Postgres Professional TAMPgRAP: Программа оценки здоровья и рисков PostgreSQL
Переход от реактивной поддержки СУБД к проактивной. У себя в компании Постгрес Про мы обрабатываем информацию по всем критическим инцидентам, докапываясь до корневых причин инцидентов. Причину каждого инцидента мы классифицируем по трём направлениям: Технологии, Люди и Процессы. Доклад описывает наш опыт в части комплексного подхода к предотвращению сбоев СУБД.
-
40 мин
Владлен Пополитов Postgres Professional разработчик программного обеспеченияЗачем 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.