Привет, Хабр! Меня зовут Артем Майоров, я администратор баз данных в компании MONS (КОРУС Консалтинг).
Расскажу, как мы не дали упасть больше 100 ПВЗ России благодаря спасению Percona
MySQL-сервера.
Подробнее, как это сделать и почему вообще его пришлось спасать, я рассказал в тексте!

Привет, Хабр. Меня зовут Артём, я старший инженер в департаменте аналитических решений ЮMoney. Вас ждёт очень большая статья, в которой мы вместе:

✓ посмотрим на изменения формата файла проекта sqlproj;

✓ разберёмся с новой возможностью публикации dacpac в репозиторий артефактов (например, NuGet) с целью многократного переиспользования в других проектах sqlproj;

✓ напишем анализатор кода tsql на C#, опубликуем его в репозиторий и используем в проекте sqlproj.

Приятного чтения! ????

Поговорим о разработке CRM для автошколы, о ее состоянии на данный момент, сравним с текущим релизом, на каком этапе сейчас код и какие дальнешие планы. Разберор ключевых этапов и кода.

Хотите ускорить работу сложных SQL-запросов в PostgreSQL? ????В этой статье мы разберем, как правильно использовать JOIN, какие методы соединения выбирает PostgreSQL и как их оптимизировать. Узнайте, как индексы, статистика и параметры конфигурации влияют на производительность! ????

Содержание

Вступление (и некоторые общие сведения)

Немного теории

Используемые функции PostgreSQL

Описание используемого примера данных

Предварительные шаги

Запросы

Краткий итог

«Задачи»

Доброго времени. Меня зовут Дмитрий и я веб‑разработчик. На данный момент работаю в группе компаний по экспорту автомобилей и техники из Японии, Китая и Кореи. Но, сейчас поговорим не об основной работе, а о «подработке».

>= 2 лет назад, на меня вышел директор достаточно крупной автошколы нашего города. На тот момент у них имелось порядка 3-х филиалов, и приблизительно 4,5 тыс. учеников (как актуальных, так и те — которые уже получили свои ВУ). Директор предложил мне поработать с их CRM системой. Данное ПО было написано какими‑то фрилансерами, и на протяжении нескольких лет они же и обеспечивали поддержку. Но, со слов директора, они начали забивать на свою работу, затягивали с выполнением задач или во все игнорировали пожелания по внесению изменений (все это было не бесплатно).

В этой статье рассмотрим тему кастомных lookup-операторов в Django ORM. Они позволяют расширить стандартный синтаксис Django, интегрируя свои SQL-функции и алгоритмы, при этом сохраняя привычный вид фильтрации.

Уже лет 20 существует миф (или не миф), что современный Highload-проект невозможен без кэшей. Они всегда нас выручали, когда не справлялись базы данных. Но с тех пор, как появились первые кэши, key-value баз данных и другие технологии, многое изменилось и традиционные СУБД значительно эволюционировали. И так ли теперь нужен кэш?
Мы протестировали самые известные кэш-сервисы и СУБД и попробовали выжать из них миллион запросов в секунду в разных условиях. Делимся с вами результатами в этой статье.
Привет, Хабр! Я Алексей Рыбак, предприниматель и основатель R&D-лаборатории DevHands, автор телеграм-канала про System Design и Highload. В прошлом — СТО и руководитель московского офиса Badoo. Работал во втором по размеру такси-сервисе «Везёт», который мы после продажи интегрировали с Яндекс.Такси. Сейчас наша компания разрабатывает образовательные программы по Highload и перформансу.

Это продолжении серии статей о принятых изменениях в PostgreSQL 18. На этот раз речь пойдет о завершившемся в ноябре коммитфесте.

А самое интересное из предшествующих коммитфестов можно прочитать здесь: 2024-07, 2024-09.

Привет, Хабр. Всё, что пишет PostgreSQL в /var/log/postgresql/, можно разбирать, фильтровать, анализировать и автоматизировать. Не нужно вручную листать гигабайты логов — научимся вытягивать полезные данные и работать с конфигами в пару команд. О чём поговорим в статье:

grep — быстро ищем ошибки, медленные запросы, аномалии;
sed — редактируем конфиги PostgreSQL, комментируем, заменяем настройки;
awk — превращаем сырые логи в отчёты.

В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

Сегодняшняя задача заставила попотеть и разработать различные способы оптимизации рекурсивного запроса как по количеству итераций, так и по объему используемой памяти.

История, связанная с этой задачей, началась для нас в мае 2024 года. Один из крупных пользователей Greenplum/Arenadata DB обратился к нам с запросом реализовать возможность отслеживания изменения размеров файлов данных таблиц. Эта функциональность стала бы составной частью, источником событий для системы мониторинга пользовательских кластеров. Задача показалась нам крайне интересной и перспективной. Однако пользователю, как это часто бывает, решение требовалось уже вчера.

С одной стороны, мы осознавали всю сложность этой задачи в полнофункциональной реализации для всех пользователей нашего продукта (и как следствие, адекватно оценивали предполагаемые трудозатраты). С другой стороны, затачивать решение под конкретного пользователя, но в то же время и поставлять эту реализацию как часть общего решения мы сочли неправильным. По итогу команда разработки продолжила работу в своём темпе и в соответствии со своим представлением о реализации.

Некоторое время назад руководитель задал мне вопрос: «Какой MPP-кластер лучше с точки зрения разработчика: Arenadata 6 или Cloudberry?» Я рассказал про версии PostgreSQL, лежащие в основе этих кластеров, - 9 и 14 соответственно. Еще сказал, что для детального анализа производительности желательно развернуть кластеры на серверах, заполнить их данными и выполнить побольше разных запросов.

Мой ответ руководителю не понравился, пришлось выдумывать методику первичного анализа производительности кластеров «на берегу», до разворачивания на серверах. Оказалось, что интересные данные о производительности кластеров можно получить и на персональном компьютере.

Если вы только выбираете язык программирования или уже программируете, но не уверены в своём выборе — эта статья для вас. Мы рассмотрим, какие бывают виды языков программирования, почему данные — это основа любой программы, как эти данные хранятся и как с ними работать. В конце статьи я приведу 5 бесплатных ресурсов, которые сам использовал для изучения SQL.

В этой статье отвечу на три вопроса: какие существуют виды языков программирования; почему нужно сначала изучить SQL; как учить SQL бесплатно.

Данная статья является продолжением этой статьи: Инструкция: как перейти в сферу it, но с перечнем курсов, которые я закончил (это тоже часто спрашивают). Можете считать это рекламой пройденных мною курсов, а можете и не считать.

Установка Arenadata DB 7.2 выполняется с помощью Arenadata Cluster Manager (ADCM). Это средство предназначено для разворачивания кластера на большом числе хостов с большим объемом оперативной памяти на каждом из них. А если кластер Arenadata нужен не для производительной работы, а для проведения экспериментов или для разработки/тестирования, можно ли развернуть его на компьютере с небольшим объемом оперативной памяти, например, 32 Гб? Будет ли кластер работать стабильно? Позволит ли он выполнять тяжелые операции? Каково минимальное количество виртуальных машин, на которых можно запустить Arenadata DB 7.2?

Привет, меня зовут Влада, я и жнец, и швец, и на дуде игрец веб-специалист в ЮMoney. О своей должности и о том, почему контент-менеджмент — это не только наполнение сайта текстами и картинками, я расскажу в своей первой статье для Хабра. А также поделюсь, зачем контентщику SQL и CSS (а ещё JS, HTML, XML, Markdown и многое другое). Поехали!

Community долго шло к видению, что Java новых версий это хороший язык, но у него проблема с библиотеками. Сегодня мы готовы публично представить TrueSql – библиотеку для “right” работы с базой данных из Java.

В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

Многие слышали о классической игре сокобан, а кто-то наверняка играл в "Мудрого крота" из Роботландии. В этой части мы будем двигать ящики по складу, используя возможности json[b] и геометрического типа point.

Привет! Меня зовут Зураб Диаконашвили, я разработчик в компании SM Lab. Сегодня поговорим об использовании полиморфных табличных функций в Oracle и рассмотрим их работу на примерах.

При работе с Oracle используются SQL-запросы – они помогают управлять базами данных, представленными в виде таблиц. Мы получили задачу на динамическое добавление полей в стационарный набор полей сущности. Для этого мы решили попробовать PTF-функцию (пользовательскую табличную функцию, которая вызывается в предложении FROM) и сравнить результат её работы с обычным SQL PIVOT и JavaScript.

Полиморфные табличные функции (PTF) являются частью стандарта SQL: 2016. В Oracle они представлены в версии 18c.

Что необходимо знать при работе с PTF: