Rozwiązania – kto używa PostgreSQL

PostgreSQL został szeroko przyjęty przez przemysł w ostatnich latach. Niektóre z najlepszych firm na świecie używają PostgreSQL jako rozwiązania dla swojego biznesu.

Tutaj znajduje się mała lista naprawdę wielkich firm, działających w bazach danych PostgreSQL:

Tysiące firm używa PostgreSQL do swoich niezliczonych krytycznych i nie krytycznych aplikacji biznesowych.

PostgreSQL jest wykorzystywany nie tylko w jednej branży – jest praktycznie wszędzie. Od motoryzacji do gospodarki wodnej. Od archeologii do usług pogodowych. Obecnie PostgreSQL jest wszędzie, a liczba wdrożeń rośnie na całym świecie.

Poniższa lista pokazuje kilka przykładów tego, jak PostgreSQL jest lub może być używany w prawdziwym świecie.

Przykład zastosowania 1: Branża finansowa

PostgreSQL jest bardzo odpowiedni dla branży finansowej. PostgreSQL jest w pełni zgodny z ACID i dlatego idealnie nadaje się do obciążeń OLTP (Online Transaction Processing). Jednak PostgreSQL jest nie tylko dobrym wyborem ze względu na doskonałe możliwości OLTP – jest również wysoko wydajną analityczną bazą danych i można ją ładnie zintegrować z oprogramowaniem matematycznym, takim jak Matlab i R.

Rozwiązania PostgreSQL mogą być wykorzystywane do różnych zadań i operacji.

Przykład zastosowania 2: Rządowe dane GIS

PostgreSQL to nie tylko narzędzie dla branży finansowej – istnieje również naprawdę potężne rozszerzenie GIS o nazwie „PostGIS”, które zapewnia setki funkcji do przetwarzania danych geometrycznych w różnych formatach. PostGIS jest wysoce zgodny ze standardami i jest jednym z de facto standardów w świecie GIS typu Open Source.

W połączeniu z QGIS lub GeoServer społeczność Open Source zapewnia potężne środki do obsługi geodanych. Sprawdź stronę internetową PostGIS, aby dowiedzieć się więcej o naszych usługach geodanych.

Przykład zastosowania 3: Produkcja

Wielu światowej klasy producentów przemysłowych korzysta z PostgreSQL, aby przyspieszyć innowacje i przyspieszyć wzrost poprzez procesy zorientowane na klienta oraz zoptymalizować wydajność łańcucha dostaw, wykorzystując PostgreSQL jako zaplecze pamięci. PostgreSQL jest niezawodnym, długoterminowym magazynem danych i oferuje niezawodne przechowywanie przy niskich kosztach.

W produkcji przemysłowej niezawodność jest wszystkim. Jeśli miejsce produkcji nie działa z powodu awarii, może łatwo kosztować miliony. Dlatego PostgreSQL jest idealnym wyborem, ponieważ można go skonfigurować do automatycznego przełączania awaryjnego, pełnej redundancji i prawie zerowych aktualizacji przestojów.

PostgreSQL nabrał ostatnio tempa w produkcji, ponieważ Oracle zmieniło swoją politykę licencyjną w taki sposób, że wielu firmom trudno było utrzymać wysokie koszty licencji.

Przykład zastosowania 4: Web technologia i obciążenia pracą NoSQL

Nowoczesne strony internetowe mogą wymagać tysięcy, a nawet setek tysięcy żądań na sekundę, aby obsłużyć klientów. Skalowalność może być poważnym problemem, a społeczność PostgreSQL ciężko pracowała, aby rozwiązać te pytania dotyczące skalowalności w ciągu ostatnich kilku lat.

PostgreSQL działa dobrze ze wszystkimi nowoczesnymi frameworkami internetowymi, w tym między innymi: Django (Python), node.js (JavaScript), Hibernacja (Java), Ruby on rails, PHP i wiele innych. Dzięki możliwościom replikacji PostgreSQL strony internetowe można łatwo skalować na tyle serwerów baz danych, ile potrzebujesz.

PostgreSQL to nie tylko relacyjna baza danych – może także służyć jako magazyn danych w stylu NoSQL. Nie ma potrzeby wybierania między światem relacyjnym a dokumentalnym. Możesz mieć oba w jednym produkcie.

Przykład zastosowania 5: Dane naukowe

Projekty badawcze i naukowe mogą generować terabajty danych, które należy przetwarzać w najbardziej korzystny i najbardziej wydajny sposób. PostgreSQL ma wspaniałe możliwości analityczne i oferuje potężny silnik SQL, który sprawia, że przetwarzanie dużych ilości danych to prawdziwa przyjemność.

Ponadto PostgreSQL można łatwo rozszerzyć. Możesz pisać własne funkcje agregujące i wymyślić własną logikę biznesową w bazie danych. Dzięki zbliżeniu algorytmów do danych można uzyskać znacznie większą wydajność, niż wykonywanie wszystkich operacji na poziomie aplikacji.