Performanceoptimering
17 Resultater
- Har udviklet en pipeline til timebaseret aggregering af elforbrug i Python / SQL / Bash + Jq, der opnår 180 ms for 30‑dages datasæt på tværs af heterogene JSONL‑kilder.
- Har øget ydeevnen af geografiske datapipelines med 50 gange ved at forbedre SQL‑programmering og datamodellering på tværs af PostgreSQL, MS SQL og Google Cloud BigQuery.
- Har forbedret geografiske kortapplikationers ydeevne med 10 gange gennem en strategisk databaseovergang fra MSSQL til PostgreSQL, hvilket har optimeret behandlingen og datasikkerheden.
- Har løst 1.000 problemer i geografiske data og tidsseriedata ved hjælp af GDAL, ArcGIS, PostGIS, Mapbox, QGIS, SQL (PL/pgSQL, Transact‑SQL) og Bash, hvilket har sikret behandling af big data i høj kvalitet.
- Har arkitekteret, oprettet og administreret 100 data warehouse‑databaser i PostgreSQL, MS SQL og Google BigQuery med primært GIS- og tidsseriedata og optimeret ydeevne og skalerbarhed.
- Har designet, idriftsat og vedligeholdt 10 PostgreSQL- og MS SQL‑servere på Ubuntu Linux VPS og sikret optimal serverydeevne og pålidelighed.
- Har accelereret PostgreSQL‑ydeevnen 10 gange via strategisk indeksering, partitionering og query‑optimering og forbedret databaseeffektiviteten for bruger-, tenant-, geospatiale og tidsserie‑eldata.
- Har styret full‑stack‑udvikling af GIS‑kort med ansvar for PostgreSQL, Mapbox, ReactJS og NodeJS for at levere en integreret løsning.
- Har gennemgribende fornyet interne processer og sparet 8.000 timer ved at forbedre softwarearkitektur, systemer og planlægningseffektivitet.
- Har forbedret projekteffektiviteten og sparet 150 timer om måneden på tværs af 30 projekter ved at optimere workflows og ressourcestyring.
- Har administreret 40 websites på Ubuntu Linux‑hostingservere med Apache og Nginx og sikret høj tilgængelighed og ydeevne.
- Har udviklet 600 PL/pgSQL‑baserede ETL/ELT‑pipelines for at strømline komplekse databehandlingsworkflows på tværs af flere PostgreSQL‑udviklings- og produktionsmiljøer.
- Har designet en JSON passthrough‑arkitektur, hvor PostgreSQL‑funktioner returnerer komplet JSON, som Go‑API'et videresender uændret, hvilket eliminerer mellemliggende unmarshalling og afkobler frontenden fra skemaændringer.
- Har indført tidsordnede UUID v7‑identifikatorer (PostgreSQL 18) som entitetsnøgler for at reducere fragmentering af B‑tree‑indeks og øge forespørgselshastigheden.
- Har modelleret det maritime domæne — professionelle, virksomheder, skibe, jobs og anmeldelser — i normaliserede PostgreSQL‑skemaer med SMALLINT‑opslagstabeller og UUID v7‑nøgler.
- Har bygget Next.js 16‑frontenden med SSR-, SSG- og CSR‑strategier og et server‑shell prefetch‑and‑hydrate‑mønster, der eliminerede N+1‑fetches.
- Har leveret fuld Progressive Web App‑understøttelse — installerbar og offline‑dygtig — med Workbox runtime‑caching via next‑pwa.