PGConf.Academy 2025

В основе архитектуры данных лежит моделирование данных. На удивление большая доля учебных материалов, посвящённых моделированию данных, содержит серьёзные ошибки, причём многие из них с течением времени начинают считать "исторически сложившейся картиной мира". Давайте вспомним, как птолемеевская картина мира затрудняла развитие физики и астрономии, а коперниковская - как упростила, так и дала импульс для развития. И подражая Альфонсу Мудрому мы можем воскликнуть "Если бы я присутствовал при сотворении моделей данных, я бы попросил Кодда устроить их попроще!". И что самое интересное, они устроены проще и логичней, причём в первоисточниках часто описаны куда лучше… Майкл Стоунбрейкер был абсолютно прав, когда иронично называл многих авторов "не встающими на плечи титанов, а отдавливающими им пальцы". Давайте разберём хотя бы некоторые популярные ошибки и мифы различных типов (терминологические, методологические, системные и инструментальные), посмотрев на вполне стройное здание моделирования данных, сложные части которого располагаются совсем не там, где это привыкли видеть… Мы рассмотрим принципы различения:

• Интерфейсов, протоколов, типов данных и языков сериализации.

• Концептуального, логического и физического уровней моделирования.

• Онтологических, инфологических и даталогических моделей.

• Сервисов, компонентов и приложений.

• Реляционных, расширенных реляционных и нереляционных моделей.

• Странных терминов sql, nosql и newsql. 

• Согласованности, доступности и разделяемости.

Заодно попытаемся понять, можно и нужно ли бороться за "чистоту архитектуры данных" и как тут помогает развитие PostgreSQL?

Проверка знаний и умений студентов при преподавании учебных дисциплин, а также оценка уровня освоения ими профессиональных компетенций является обязательным аспектом процесса обучения. Курсовой проект как раз является формой контроля полученных и усвоенных знаний студентом по междисциплинарным курсам. В докладе представлены материалы со структурой и содержанием курсового проекта по базам данных. Изложены этапы выполнения курсового проекта, приведены темы курсовых проектов с практической направленностью, содержатся примеры оформления в пояснительной записке этапов курсового проекта, которые связаны с созданием представлений, хранимых процедур(функций) и триггеров. Также в докладе представлены примеры выполнения и оформления заданий по администрированию и защите баз данных. Использование СУБД PostgreSQL является обязательным условием для всех студентов в данном курсовом проекте.

Роль учебной базы данных в процессе освоения языка SQL очень велика. Компания Postgres Professional предлагает такую базу данных. Она описывает предметную область пассажирских авиаперевозок. Много лет все желающие могли использовать эту базу данных. Но жизнь идет, и компания разработала новую версию этого продукта. Причем теперь пользователям будут доступны не только сгенерированные данные, но и исходные коды процедур их генерирования. А это открывает новые возможности для повышения квалификации пользователей. Эти возможности мы и обсудим.

В этой презентации представлен методический подход к обучению студентов проектированию реляционных баз данных на примере предметной области "авиарейсы и аэропорты". Используются примеры таблиц, запросов и инструментов мониторинга PostgreSQL, таких как pg_stats, pgAdmin. Акцент делается на активное вовлечение студентов в процесс обучения, связь теории с практикой (в контексте турнирных задач) и использование визуальных опор. Предлагаются вопросы для обсуждения, практические задания и сценарии для закрепления материала