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杭州大会干货分享
采编:
wangliyun
发布时间:
2019-06-11 08:45:53
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#### 作为全球技术最先进、功能最丰富的开源数据库——PostgreSQL,以及源于PostgreSQL的分布式数据库Greenplum,一直是热爱开源数据库技术的IT从业人员讨论的热点。2019年6月1日,大家欢聚杭州滨江,共同学习、讨论PostgreSQL 以及Greenplum的相关技术,进一步推动PostgreSQL、Greenplum在中国的开枝散叶、开花结果, 让PostgreSQL更好的服务广大的技术小伙伴们。 #### 不到8点,活动志愿者就早早来到了会场进行布置,等候大家的到来!小伙伴们也热情似火,这么早就过来签到了呢。 ![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2019/20190609_1121_签到_20190609110517.png) #### 接下来让我们一起昨日重现,再回味这精彩而又充实的一天。 #### 活动当天大家的参会热情高涨, 会场座无虚席。会议9点正式开始,开场由主持人唐成老师致辞:欢迎各位演讲嘉宾及参会者,并感谢本次活动赞助商pivotal和宝存对活动的大力支持。 #### 上午第一位出场的是pivotal大中华区资深架构师——韩鹏,他带来的主题是《迄今最值得期待的Greenlum V6 及Pivotal PostgreSQL DBaas新特性解读》,内容十分丰富,包括Greenplum V6新版本在锁上的改进、支持复制表、Kafka组件、新的压缩算法支持、基于WAL的复制、融合GPU算力、K8S的支持等等,极大的激发了大家学习、讨论的热情。 ![CENTER_PostgreSQL_Community](/images/news/2019/20190609_1130_韩鹏_20190609110633.png) #### 第二位出场的是来自阿里的DBA专家王健,他分享的主题是《PostgreSQL数据库的统计信息》,向大家讲述了如何使用pg_stat_user_tables、 pg_stat_user_index、 pg_stat_database、 pg_stat_bgwriter、 pg_stat_statements 等视图或工具来监控数据库,以及排除性能问题,这些与日常工作息息相关的知识让我们知其然更知其所以然。 ![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2019/20190609_1137_王健_20190609113439.png) #### 上午第三位出场的是康恩贝的朱常青经理。他的演讲话题是《PostgreSQL数据库在医药行业中的应用》。讲述了所处的行业公司的典型架构以及痛点,以及为何选择PostgreSQL作为公司的主要数据库平台,并且分享了从传统某商业数据库迁移到PostgreSQL遇到的问题、以及解决问题的方法。最后,朱经理介绍了自己基于PostgreSQL来如何设计自己的ERP系统——GreenERP系统。 ![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2019/20190609_1138_朱常青_20190609110720.png) ![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2019/20190609_1140_下午专场_20190609110745.png) #### 下午第一位出场的是唐成老师。他分享的议题是《如何学习PostgreSQL数据库》。唐老师从爱好者、开发人员、DBA等多个角度分享了如何学习使用PostgreSQL、以及如何深入开发PostgreSQL。首先,唐老师分享了几个学习网站,并从自身经验出发,建议大家从文档开始学习SQL的使用、PostgreSQL原理、运维工具、最佳实践等等,逐步掌握PostgreSQL。然后,唐老师针对内核开发人员,介绍了如何参与开发工作,例如:当前源码的目录、开发环境搭建、开发任务的获取、开发流程等等。最后,唐老师介绍了PostgreSQL中文社区的目前情况 ,希望大家能够加入进来,为社区的繁荣添砖加瓦,提高中国开发者的世界知名度,更提高自己的能力和影响力. ![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2019/20190609_1143_唐成_20190609113559.png) #### 第二位分享嘉宾是pivotal的研发产品经理李阳,他带来的是《Greenplum的流计算功能解析》。首先,介绍了什么是流数据以及流计算的特点,解释了为什么用SQL来进行流计算。然后,描述了Greenplum 6版本中新增的组件gpkafka对kafka的支持。Gpkafka使得Greenplum中segment节点可以之间访问kafka中的消息,构建了一个高效可靠的通讯机制。最后,通过介绍一个网络日志分析的场景,阐述了Gpkafka的使用场景。通过这些精彩的讲解,带领大家深入的了解行业最先进、最前沿的技术能力。 ![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2019/20190609_1156_李阳_20190609115604.png) #### 下午第三场的分享嘉宾是阿里云产品经理萧少聪,他分享的主题是《企业级PostgreSQL运行平台构建》。主要围绕如何构建一个PostgreSQL的企业级运行平台,主要包括:PG的备份和恢复策略的选择,如何构建高可用集群,以及PostgreSQL的读写分离架构。光听这些名词就让小伙伴们热血沸腾。 ![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2019/20190609_1145_萧少聪_20190609111700.png) #### 最后登场的嘉宾是阿里云高级技术专家德哥,他带来的议题是《PostgreSQL 11 —12新特性分析》。目前,PostgreSQL的版本已经发布到了12,但是很多用户才升级到11版本。在PG11 和12版本中,增加了许多的新功能,这些都是用户们比较关心的。在11版本中,对分区表功能进行了增加,并且对并行计算功能进一步增强,对btree索引增加了附加属性,对于增加默认值字段的操作更快,并且支持了存储过程。在PG12版本中,增加了AM接口来支持定制化的存储引擎,并且优化了分区表的算法,极大提高了查找效率,支持了Gist索引叶子节点增加属性,支持CTE表的物化和非物化,支持对日志的物化,以及在COPY语句中支持where条件。德哥精彩而深入的演讲带来小伙伴们的阵阵掌声。 ![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2019/20190609_1147_德哥_20190609111733.png) ![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2019/20190609_1148_有问有答_20190609111555.png) #### 为了增加嘉宾与参会者之间的互动,我们专门设置了有问有答版块。参会者针对平时学习和工作遇到的问题向嘉宾们提问,嘉宾们耐心认真地为他们答疑解惑,让参会的小伙伴们收货满满! ![CENTER_PostgreSQL_Community](/images/news/2019/20190609_1151_微信截图_20190609115011.png) #### 杭州活动在一片热烈的讨论声中划上了完美的句话。各位嘉宾为参会的小伙们了带来了满满的干货分享,让他们度过了一个与众不同的大童节。 #### 最后感谢所有的嘉宾为我们带来的精彩分享,还有会前会后给予支持的志愿者朋友们!谢谢大家对社区工作的大力支持,我们也将一如既往地为大家带来更多的精彩分享! ![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2019/20190609_1152_大会合影_20190609111915.png) ![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2019/20190609_1153_大会合影_20190609112013.png) ### 杭州活动精彩回放及嘉宾ppt下载请扫描下面的二维码 ![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2019/20190609_1158_杭州活动视频回放及ppt下载.png) ![CENTER_PostgreSQL_Community] ( /images/news/2019/20190610_1403_活动主办方.png) ![CENTER_PostgreSQL_Community] ( /images/news/2019/20190610_1405_pg社区介绍.png) ![CENTER_PostgreSQL_Community] ( /images/news/2019/20190610_1406_活动赞助方.png) ![CENTER_PostgreSQL_Community] ( /images/news/2019/20190610_1407_赞助方Pivotal.png) ![CENTER_PostgreSQL_Community] ( /images/news/2019/20190610_1409_宝存科技.png) ![CENTER_PostgreSQL_Community] ( /images/news/2019/20190610_1410_视频合作方.png ) ![CENTER_PostgreSQL_Community] ( /images/news/2019/20190610_1411_IT大咖说.png ) ![CENTER_PostgreSQL_Community](/images/news/2016/pg_bot_banner.jpg)
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