At gøre de langsomme dele hurtige

Udvalgte resultater, der demonstrerer denne ydelse.

• En måneds måleraflæsninger på 180 millisekunder

  Har udviklet en pipeline i Python / SQL / Bash + Jq, der aggregerer elforbrug pr. time og behandler datasæt for 30 dage fra heterogene JSONL‑kilder på 180 ms.

• Har gjort geodatapipelines 50 gange hurtigere

  Har gjort geografiske datapipelines 50 gange hurtigere ved at forbedre SQL‑programmeringen og datamodelleringen i PostgreSQL, MS SQL og Google Cloud BigQuery.

• Har forbedret GIS‑kortydeevne 10x med PostgreSQL

  Har gjort en geografisk kortapplikation 10 gange hurtigere gennem en strategisk databaseovergang fra MSSQL til PostgreSQL, herunder selve omlægningen af data, og optimeret behandlingen og datasikkerheden.

• Har drevet 100 data warehouse‑databaser

  Har stået for arkitektur, oprettelse og drift af 100 data warehouse‑databaser i PostgreSQL, MS SQL og Google BigQuery, primært med GIS- og tidsseriedata, og optimeret ydeevne og skalerbarhed.

• Har gjort PostgreSQL 10 gange hurtigere

  Har gjort PostgreSQL 10 gange hurtigere med strategisk indeksering, partitionering og forespørgselsoptimering og effektiviseret databasen til brugerdata, tenantdata, geodata og tidsserier af eldata.

• Hurtigere svar med et bedre valg af nøgle

  Har indført tidsordnede UUID v7‑identifikatorer (PostgreSQL 18) som entitetsnøgler for at reducere fragmentering af B‑tree‑indeks og øge forespørgselshastigheden.