PostgreSQL

• Økte ytelsen i geografiske datapipelines 50 ganger ved å forbedre SQL‑programmeringen og datamodelleringen i PostgreSQL, MS SQL og Google Cloud BigQuery.
• Forbedret ytelsen i en geografisk kartapplikasjon 10 ganger gjennom et strategisk databaseskifte fra MSSQL til PostgreSQL, inkludert omleggingen av dataene, og optimaliserte samtidig behandlingen og datasikkerheten.
• Løste 1 000 problemer i geografiske data og tidsseriedata med GDAL, ArcGIS, PostGIS, Mapbox, QGIS, SQL (PL/pgSQL, Transact‑SQL) og Bash, og sikret behandling av stordata med høy kvalitet.
• Designet, implementerte og administrerte 6 ETL/ELT‑pipelines med Google BigQuery, MSSQL, PostgreSQL, Shell‑skripting, PL/pgSQL og Transact‑SQL, og integrerte data for effektiv behandling i et Python‑API.
• Publiserte 500 analyserapporter om strøm- og GIS‑data, basert på grundige undersøkelser og feilsøking, for å sikre presis innsikt i geografiske stordata og tidsseriedata.
• Utformet, opprettet og administrerte 100 databaser for datavarehus i PostgreSQL, MS SQL og Google BigQuery, hovedsakelig med GIS- og tidsseriedata, og optimaliserte ytelse og skalerbarhet.
• Styrte fullstack‑utviklingen av GIS‑kart med ansvar for PostgreSQL, Mapbox, ReactJS og NodeJS, og leverte en integrert løsning.
• Ledet utvikling, produksjonssetting og støtte for over 30 GIS‑prosjekter, med ekspertise i teknologiene PostgreSQL, Bash, Python, JavaScript, GDAL, ArcGIS, PostGIS og Mapbox.
• Utformet arkitekturen for en lagdelt maritim plattform som skiller en Next.js PWA‑frontend, et Go‑API (Huma/Fiber) og et funksjonslag i PostgreSQL, med all forretningslogikk i databasen.
• Designet en JSON‑passthrough‑arkitektur der PostgreSQL‑funksjoner returnerer komplett JSON som Go‑API‑et videresender uendret, noe som fjernet mellomliggende unmarshalling og frikoblet frontend fra skjemaendringer.
• Designet et funksjonsbasert datalag i PostgreSQL — 1 275 lagrede funksjoner fordelt på 34 skjemaer — slik at hver lesing og skriving går gjennom en funksjon databasen kan gi tilgang til, i stedet for gjennom en tabell.
• Implementerte en katalogstyrt deep merge av lagrede JSON‑innstillinger, som forhindrer krasj ved manglende nøkler når skjemaet utvikler seg.
• Modellerte det maritime domenet i 348 normaliserte tabeller fordelt på 34 PostgreSQL‑skjemaer — fagfolk, selskaper, skip, stillinger, omtaler og resten — med SMALLINT‑oppslag og UUID v7‑nøkler.
• Bygde en lagdelt automatisert testsuite — 981 Go‑tester, 543 spesifikasjoner for frontend og nettleser, 494 atferdstester i SQL — med mutasjonstesting, egenskapsbaserte tester og en kvalitetsport for universell utforming.
• Bygde laget for betaling og tilgangsrettigheter — Stripe sammen med kjøp i appen hos Apple og Google — som styrer tilgangen til katalogen, søket og eksporten gjennom en tilgangsmodell på 11 tabeller som kontrolleres på serveren.
• Flyttet tregt arbeid ut av forespørselsbanen og over i en River‑jobbkø — 15 worker‑moduler, 8 planlagte oppgaver og 20 pg_cron‑jobber — slik at en forespørsel returnerer mens arbeidet bak den fortsetter.
• Bygde lojalitets- og omdømmesystemet — 67 funksjoner over en hovedbok på 31 tabeller, med ligaer, merker og en innløsningsbutikk — med radlås på saldoen for å lukke vinduet for dobbeltforbruk.
• Bygde rekrutteringsmarkedsplassen og karrierearbeidsflaten for sjøfolk — 151 lagrede funksjoner fordelt på 48 tabeller — med ledige stillinger, søknader, sertifikater, gradsopprykk og verifisert fartstid.

Dette arbeidet er en del av det vi tilbyr som Backend- og API‑utvikling, Databasedesign og datamodellering, GIS- og geodataløsninger, Datastyring og datakvalitet, Utvikling av datapipelines (ETL/ELT), Fullstack‑produktutvikling, Plattform- og løsningsarkitektur og Design av datavarehus.

Holder du på med noe som krever dette? Ta kontakt.