SQL

• Utviklet en pipeline for timesaggregering av strømforbruk i Python / SQL / Bash + Jq som oppnådde 180 ms for datasett på 30 dager fra heterogene JSONL‑kilder.
• 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.
• Økte PostgreSQL‑ytelsen 10 ganger gjennom strategisk indeksering, partisjonering og spørringsoptimalisering, og gjorde databasen mer effektiv for bruker- og tenantdata, geodata og elektriske tidsseriedata.
• Automatiserte produksjonssettingen, databehandlingen og rapporteringssystemet for en GIS SaaS‑applikasjon med GitHub Actions CI/CD, Python, Bash og SQL.
• Ledet utvikling, produksjonssetting og støtte for over 30 GIS‑prosjekter, med ekspertise i teknologiene PostgreSQL, Bash, Python, JavaScript, GDAL, ArcGIS, PostGIS og Mapbox.
• Automatiserte databehandlingsoppgaver med Shell‑skripting, PL/pgSQL, Python og Transact‑SQL, og økte produktiviteten og effektiviteten.
• Utviklet 600 PL/pgSQL‑baserte ETL/ELT‑pipelines for å effektivisere komplekse arbeidsflyter for databehandling på tvers av flere utviklings- og produksjonsmiljøer i PostgreSQL.
• 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.
• 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 egen produktanalyse i PostgreSQL — 47 funksjoner over partisjonerte hendelsestabeller som rydder seg selv — pseudonymisert bak et roterende salt og betinget av den besøkendes samtykke.
• 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.
• Genererte 495 resultatsider på tre språk fra en skrivebeskyttet SQLite‑eksport, med sideadressen skrevet som data, slik at en rettet setning ikke lenger flyttet siden og brøt lenken.
• Bygde en databasedrevet generator for CV, referanser, portefølje og søknadsbrev i Python — 41 moduler, 10 580 linjer — som gjengir seks utdataformater fra én SQLite‑kilde med 23 tabeller, satt sammen av en idempotent pipeline i 19 trinn.

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

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