🔵 عنوان مقاله
XYO, the DePIN Project With 10M+ Nodes, Launches Blockchain's First Data-Focused L1 (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
معرفی XYO Layer One به‌عنوان یک بلاک‌چین L1 متمرکز بر داده، گامی استراتژیک از سوی XYO برای پاسخ‌گویی به نیازهای پرحجم داده در حوزه‌های AI، لجستیک و خدمات ابری. این شبکه با تکیه بر شبکه DePIN گسترده XYO با بیش از ۱۰ میلیون نود در سراسر جهان، داده‌های دنیای واقعی را در مقیاس بزرگ جمع‌آوری، اعتبارسنجی و در اختیار اپلیکیشن‌ها قرار می‌دهد. تمرکز بر توان عملیاتی بالا، تأخیر کم و تأمین‌پذیری و اصالت داده، آن را برای کاربردهایی مانند رهگیری زنجیره تأمین، تلمتری IoT، اعتبارسنجی ژئواسپیشال و تغذیه سامانه‌های AI با داده‌های قابل اتکا مناسب می‌سازد. XYO Layer One همچنین با هدف ارائه ابزارهای توسعه و ادغام‌های سازگار، جریان‌دهی داده به قراردادهای هوشمند و سرویس‌ها را ساده می‌کند و تلاش دارد فاصله میان سیگنال‌های دنیای واقعی و منطق آن‌چین را کاهش دهد تا زیرساختی داده‌محور و مقیاس‌پذیر فراتر از کاربردهای صرفاً مالی فراهم شود.

#Blockchain #DePIN #XYO #Layer1 #DataInfrastructure #AI #IoT #SupplyChain

🟣لینک مقاله:
https://hackernoon.com/xyo-the-depin-project-with-10m-nodes-launches-blockchains-first-data-focused-l1?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
How to Build Real-Time Apache Kafka® Dashboards That Drive Action (10 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
داشبوردهای بلادرنگ با تکیه بر Apache Kafka به‌عنوان هاب یکپارچه‌سازی ساخته می‌شوند؛ داده‌های جاری از منابعی مانند PostgreSQL و Snowflake وارد Kafka می‌شوند، سپس با پردازشگرهایی مثل Kafka Streams، ksqlDB یا Apache Flink تبدیل، غنی‌سازی و تجمیع شده و به صورت materialized view ذخیره می‌شوند. این خروجی‌ها بسته به الگوی دسترسی، یا به‌صورت read-optimized view برای پرس‌وجوهای سریع، یا به شکل ایندکس‌های جست‌وجویی در Elasticsearch برای فیلتر و جست‌وجوی پیشرفته، و حتی به‌صورت state تعبیه‌شده در خود اپلیکیشن برای کمترین تأخیر ارائه می‌گردند. چنین معماری امکان ساخت داشبوردهایی را می‌دهد که فقط گزارش نمی‌دهند، بلکه با به‌روزرسانی لحظه‌ای، نمایش KPIهای حیاتی و راه‌اندازی هشدارها و اقدام‌های خودکار، مستقیماً به تصمیم و عمل منجر می‌شوند.

#ApacheKafka #RealTimeAnalytics #StreamingData #KafkaStreams #ksqlDB #ApacheFlink #Elasticsearch #Dashboards

🟣لینک مقاله:
https://www.confluent.io/blog/build-real-time-kafka-dashboards/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Making Postgres Scale to Zero with CloudNativePG

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله بر دو روند مکمل تمرکز دارد: نخست، پیاده‌سازی “scale to zero” برای Postgres با استفاده از CloudNativePG در Kubernetes؛ یعنی خاموش‌کردن Podهای پایگاه‌داده در زمان بیکاری با حفظ داده‌ها روی Persistent Volume و راه‌اندازی دوباره در صورت نیاز. برای این کار باید به دوام داده، تاخیر راه‌اندازی مجدد، مدیریت اتصال‌ها (مثلاً با یک Proxy یا PgBouncer) و سلامت سرویس توجه کرد تا خروج از حالت سکون و بازگشت به سرویس پایدار و قابل پیش‌بینی باشد. نتیجه، کاهش هزینه محیط‌های توسعه/آزمایشی و اپلیکیشن‌های موقتی است که با ترافیک روشن و در بیکاری خاموش می‌شوند. دوم، ارائه ۳۰ دقیقه‌ای Esther Minano Sanz از Xata درباره Compiling Postgres to WebAssembly با PGlite که نشان می‌دهد چگونه می‌توان تجربه‌ای از Postgres را در WebAssembly اجرا کرد؛ مناسب برای دموهای قابل‌تکرار، تمرین‌های تعاملی، محیط‌های آزمایش در مرورگر و سناریوهای Edge بدون نیاز به سرور راه دور. در کنار هم، CloudNativePG برای مقیاس‌پذیری ابری و PGlite برای پرتابل‌بودن در WASM، مسیر کارآمدی برای تیم‌ها می‌سازند؛ هم مقرون‌به‌صرفه در ابر، هم در دسترس و سریع در لبه—چنان‌که Sam Willis نیز بر این هم‌افزایی تاکید می‌کند.

#Postgres #CloudNativePG #Kubernetes #ScaleToZero #WebAssembly #PGlite #Xata #Serverless

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174465/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Network Storage and Scaling Characteristics of a Distributed Filesystem (18 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
به‌کمک ریز‌بنچمارک‌ها، مقاله کارایی 3FS از DeepSeek را با جداسازی سهم شبکه و ذخیره‌سازی بررسی می‌کند؛ هم روی کلاسترهای مدرن و هم قدیمی. نتایج نشان می‌دهد 3FS حدود ۱ تا ۱.۲ میلی‌ثانیه سربار اضافه می‌کند، پیش از آن‌که ذخیره‌سازی به سقف برسد، عامل محدودکننده شبکه است، و سیستم با افزایش تعداد نودها و اندازه بلوک‌ها به‌خوبی مقیاس‌پذیر است. کارایی آن هم روی سخت‌افزار رده‌مصرفی و هم رده‌بالا مناسب است؛ بنابراین برای ناوگان‌های ناهمگون نیز گزینه‌ای قابل اتکاست و بیشترین بهبود معمولاً از بهینه‌سازی شبکه حاصل می‌شود.

#DistributedSystems #Filesystem #Benchmarking #NetworkIO #Storage #Scalability #HPC #DeepSeek

🟣لینک مقاله:
https://maknee.github.io/blog/2025/3FS-Performance-Journal-3/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

📢 اگر تلگرام پرمیوم دارید، کانال ما رو Boost کنید ! 🚀

با Boost کردن کانال، به رشد و دیده شدن ما بیشتر کمک کنید💙

https://t.iss.one/boost/Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Sharding Our Core Postgres Database (Without Any Downtime)

🟢 خلاصه مقاله:
Gadget که یک پلتفرم توسعه JavaScript است، ابتدا تمام داده‌ها را در یک نمونه بزرگ Postgres نگه می‌داشت و با رشد کاربران به سقف مقیاس‌پذیری عمودی برخورد کرد. برای عبور از این محدودیت، معماری را به شاردینگ تغییر داد: انتخاب کلید شارد همسو با الگوی دسترسی (ترجیحاً در سطح tenant/project برای تک‌شارد بودن بیشتر کوئری‌ها)، افزودن لایه مسیریابی برای ارسال شفاف درخواست‌ها به شارد درست، و اجرای مهاجرت بدون توقف سرویس. روند انتقال مرحله‌ای بود: بک‌فیل داده‌های تاریخی، فعال‌سازی dual-read/dual-write برای همگام‌سازی، افزودن idempotency و منطق retry، و سوییچ تدریجی ترافیک با رصد مداوم تاخیر، خطا و lag. نتیجه، توزیع بار بین چند نمونه Postgres، حذف نقاط داغ، و کاهش ریسک عملیاتی بود—همه بدون downtime یا درخواست‌های از دست‌رفته. درس‌های کلیدی: انتخاب دقیق کلید شارد، لایه مسیریابی پایدار، بک‌فیل ایمن، گذار تدریجی و رصدپذیری کامل.

#Postgres #Sharding #DatabaseScaling #ZeroDowntime #DistributedSystems #DevOps #SRE

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174455/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
pg_duckdb 1.0: DuckDB-Powered Postgres for High Performance Analytics

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه ۱.۰ pg_duckdb یک افزونه رسمی Postgres است که با همکاری Hydra و MotherDuck توسعه یافته و موتور تحلیلی ستونی و برداری DuckDB را مستقیماً داخل Postgres قرار می‌دهد. نتیجه این است که می‌توانید پرس‌وجوهای تحلیلی سنگین و سریع را بدون راه‌اندازی سامانه جداگانه یا جابه‌جایی داده، در همان محیط Postgres اجرا کنید. این رویکرد اجرای اسکن‌ها، تجمع‌ها و اتصال‌های بزرگ را برای سناریوهای OLAP شتاب می‌دهد و همزمان از اکوسیستم و ابزارهای Postgres بهره می‌برد. مخزن GitHub شامل کد، مستندات و نمونه‌هاست تا ارزیابی و شروع کار را ساده کند؛ راهکاری مناسب برای تسریع گزارش‌گیری، تحلیل اکتشافی و داشبوردها در کنار جریان‌های داده موجود.

#Postgres #DuckDB #Analytics #OLAP #DataEngineering #PostgreSQL #MotherDuck #DatabaseExtensions

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174135/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Postgres Maintenance Without Superuser

🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله نشان می‌دهد که برای نگه‌داری Postgres به SUPERUSER نیاز ندارید. با تکیه بر نقش‌های ازپیش‌تعریف‌شده مانند pg_monitor، pg_read_all_settings، pg_read_all_stats، pg_stat_scan_tables (برای مشاهده و پایش)، pg_signal_backend (برای خاتمه‌دادن نشست‌های مسئله‌دار)، و نقش‌های گسترده‌تری مثل pg_read_all_data و pg_write_all_data (برای عملیات نگه‌داری/ETL)، می‌توان بسیاری از کارهای روزمره را با اصل حداقل دسترسی انجام داد. علاوه بر این، مالک هر شیء می‌تواند بدون دسترسی سراسری روی همان شیء VACUUM، ANALYZE، REINDEX، CLUSTER، CREATE INDEX و REFRESH MATERIALIZED VIEW اجرا کند. تنها بخشی از کارها مانند تغییر تنظیمات سراسری، نصب بعضی Extensionها یا عملیات سطح پایین پشتیبان‌گیری/Replication به SUPERUSER یا دسترسی میزبان نیاز دارند. الگوی پیشنهادی، سپردن دسترسی‌ها به‌صورت نقش‌محور و حداقلی، و بررسی نقش‌های موجود با du یا پرس‌وجو از pg_roles بر حسب نسخه Postgres است.

#PostgreSQL #Postgres #DatabaseAdministration #LeastPrivilege #DBA #DevOps #Security #RBAC

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174460/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
pgFormatter 5.7: A Tool to Format SQL Code

🟢 خلاصه مقاله:
pgFormatter 5.7 یک ابزار برای فرمت‌کردن کد SQL است که با استانداردسازی تورفتگی‌ها، شکست خطوط و حروف کلیدی، خوانایی و یکنواختی کد را بهبود می‌دهد. می‌توانید آن را به‌صورت آنلاین امتحان کنید یا سورس را از GitHub دریافت کنید و به‌دلیل نوشته‌شدن با Perl، آن را در اسکریپت‌ها و جریان‌های کاری خود به‌راحتی اجرا کنید. مقاله روی بهبودهای سری v5 و انتشار 5.7 تمرکز دارد تا فرمت‌کردن SQL سریع‌تر، قابل‌اتکاتر و سازگارتر با راهنمای سبک تیم‌ها شود.

#pgFormatter #SQL #CodeFormatting #OpenSource #GitHub #Perl #DeveloperTools

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174124/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
here's a quirk to be aware of

🟢 خلاصه مقاله:
قبل از ارتقا به Debian 13 یک نکته ریز اما مهم را در نظر بگیرید: عمده‌ترین دردسر معمولاً از مخازن خارجی APT می‌آید. وقتی منابع از bookworm به trixie تغییر کنند، ممکن است برخی مخازن فروشندگان (مثل Docker، Grafana، NodeSource، GitLab یا VS Code) هنوز شاخه trixie نداشته باشند؛ نتیجه‌اش خطاهای APT، نگه‌داشتن بسته‌ها یا تلاش برای حذف بسته‌های متا برای حل وابستگی‌هاست. راه امن این است که این مخازن را موقتاً در /etc/apt/sources.list.d/ غیرفعال کنید، ارتقا را کامل کنید و بعد وقتی پشتیبانی trixie اضافه شد دوباره فعالشان کنید (یا اگر امکان دارد آن‌ها را روی شاخه stable بگذارید). همچنین وضعیت بسته‌های hold (با apt-mark showhold) و پین‌ها (با apt policy) را بررسی کنید تا مانع حل تمیز وابستگی‌ها نشوند. شبیه‌سازی ارتقا با apt-get dist-upgrade -s به شما می‌گوید چه چیزی قرار است تغییر کند. اگر به firmware نیاز دارید، مطمئن شوید اجزای لازم (از جمله non-free-firmware در صورت نیاز) در منابع باقی می‌مانند. هنگام پرسش‌های APT درباره جایگزینی فایل‌های پیکربندی هم تغییرات را دقیق بررسی کنید تا تنظیمات سفارشی شما از بین نرود. خلاصه: پشتیبان بگیرید، فضای دیسک را چک کنید، مخازن ثالث را موقتاً غیرفعال کنید، Release Notes مربوط به Debian 13 را بخوانید، در صورت امکان در یک VM تست کنید و بعد از ارتقای موفق، مخازن خارجی را وقتی از trixie پشتیبانی کردند دوباره فعال کنید.

#Debian #Debian13 #Linux #Sysadmin #APT #Upgrade #ReleaseNotes #Repositories

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174480/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Google Summer of Code

🟢 خلاصه مقاله:
** این مطلب به تجربه‌ی Ahmed Gouda در دوره‌ی Google Summer of Code می‌پردازد؛ جایی که او دستاوردهای خود را در پروژه‌ی pgwatch — ابزار متن‌باز پایش PostgreSQL — مرور می‌کند. هدف اصلی او بهبود کارایی، سهولت پیکربندی، وضوح داشبوردها و تقویت مستندات بود. در تعامل نزدیک با راهبران پروژه و با بازبینی‌های مرحله‌ای، تغییراتی ارائه کرد که راه‌اندازی و استفاده‌ی روزمره را ساده‌تر، پایداری را بیشتر، و تجربه‌ی کاربر را عملی‌تر کرد؛ همراه با تست‌ها و مستندات برای پایداری بلندمدت. او همچنین بر مهارت‌های کلیدی متن‌باز—ارتباط مؤثر، بازخوردپذیری و نگهداشت—تأکید می‌کند و دیگران را دعوت می‌کند نسخه‌های جدید را بیازمایند، بازخورد بدهند و در توسعه‌ی آینده‌ی pgwatch مشارکت کنند.

#GSoC #OpenSource #pgwatch #PostgreSQL #Monitoring #DevOps #Mentorship #SoftwareEngineering

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174113/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

👋 درود به همه دوستان عزیز

📌 اگر شما هم مقاله، مطلب آموزشی یا هر چیزی که فکر می‌کنید درباره انواع دیتابیس ها می‌تونه مفید باشه دارید، خوشحال میشم برام بفرستید تا با اسم خودتون توی کانال منتشر کنم.

🤝 اینطوری هم به بقیه کمک می‌کنید و هم محتوای ارزشمندتون بیشتر دیده میشه.

🔵 عنوان مقاله
The Evolution of Logical Replication in Postgres: A Historical Overview

🟢 خلاصه مقاله:
این مرور تاریخی نشان می‌دهد Logical Replication در Postgres طی حدود ۲۰ سال از راهکارهای مبتنی بر trigger مانند Slony، Bucardo و Londiste به دوران logical decoding از WAL و سپس ابزارهای بالغ‌تری مثل pglogical و در نهایت قابلیت داخلی publication/subscription در Postgres 10 رسیده است. راهکارهای اولیه گرچه مسیر را هموار کردند، با سربار، پیچیدگی عملیاتی و چالش‌های DDL و تعارض‌ها درگیر بودند. افزوده‌شدن logical decoding و سپس پیاده‌سازی داخلی، کارایی، فیلترگذاری و سهولت راه‌اندازی را بهبود داد، هرچند مسائلی مانند تکرار DDL و multi‑master همچنان حساس و وابسته به ابزارهای جانبی و شیوه‌های عملیاتی دقیق‌اند. به دلیل حضور طولانی Petr در پروژه‌های مرتبط و ارائه او در PostgresOpen 2016، این روایت معتبر و مبتنی بر تجربه عملی است.
#Postgres #PostgreSQL #LogicalReplication #WAL #pglogical #DatabaseReplication #OpenSourceDatabases

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174458/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
BigQuery Under the Hood: Scalability, Reliability, and Usability Enhancements for Gen AI Inference (7 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
BigQuery با تمرکز بر مقیاس‌پذیری، قابلیت اتکا و سهولت استفاده، اجرای Gen AI را در خود داده‌انبار پیش می‌برد. هسته بهبودها، استفاده از dynamic token‑based batching است که به‌جای شمارش ردیف‌ها، به طول توکنی ورودی‌ها توجه می‌کند و تا حد امکان ردیف‌های بیشتری را در یک درخواست جا می‌دهد. نتیجه، جهش چشمگیر کارایی است: بیش از 100 برابر برای first‑party LLMs و حدود 30 برابر برای embeddings.

از نظر قابلیت اتکا، سیستم با partial failure modes و adaptive retries تضمین می‌کند که خطای یک ردیف کل پرس‌وجو را مختل نکند؛ ردیف‌های سالم ادامه می‌یابند و خطاها با تکرارهای هوشمند و مدیریت خطا مهار می‌شوند. حاصل، بیش از 99.99٪ تکمیل پرس‌وجو بدون شکست ردیفی و بیش از 99.99٪ موفقیت در سطح ردیف است.

این توانمندی‌ها با تجربه کاربری ساده ارائه می‌شوند: انتخاب خودکار اندازه بچ‌ها، تعادل میان تاخیر و توان عملیاتی، و ارایه بازخورد شفاف درباره خطاها و بازیابی. جمع‌بندی اینکه کاربران می‌توانند استنتاج LLM و embeddings را مستقیماً در BigQuery با سرعت بالا و پایداری قوی اجرا کنند، بدون نیاز به تغییرات پیچیده در کد یا عملیات.

#BigQuery #GenAI #LLMInference #Scalability #Reliability #Embeddings #Batching #DataWarehouse

🟣لینک مقاله:
https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/bigquery-enhancements-to-boost-gen-ai-inference/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Postgres 18 Release Candidate 1 has landed

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه Release Candidate 1 از Postgres 18 منتشر شده و نشان می‌دهد انتشار نهایی نزدیک است. جامعه کاربری از توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم دعوت می‌کند RC1 را روی بارهای واقعی آزمایش کنند و بازخورد بدهند تا مشکلات احتمالی پیش از انتشار نهایی رفع شود. هم‌زمان، Ahsan Hadi مروری بر نکات برجسته Postgres 18 ارائه کرده است؛ از بهبودهای کارایی تا ارتقای تجربه توسعه‌دهنده و مدیریت و امنیت. اکنون بهترین زمان برای تست و گزارش مسائل از مسیرهای همیشگی جامعه است.

#Postgres #PostgreSQL #Postgres18 #RC1 #Database #OpenSource #ReleaseNotes

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/173828/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
the original 1986 paper

🟢 خلاصه مقاله:
**این متن به مقاله‌ی سال ۱۹۸۶ می‌پردازد که اهداف طراحی Postgres را تعریف کرد و نشان می‌دهد چگونه همان دیدگاه، امروز در PostgreSQL به‌خوبی محقق شده است. تمرکز مقاله بر قابلیت توسعه‌پذیری، پشتیبانی از داده‌های پیچیده، تضمین‌های تراکنشی و معماری پایدار است و نتیجه می‌گیرد که تصمیم‌های اولیه بسیار آینده‌نگرانه بوده‌اند؛ به‌طوری‌که «سازندگان PostgreSQL واقعاً عالی از پس آن برآمده‌اند.»

#Postgres #PostgreSQL #DatabaseSystems #DBMS #SystemsResearch #DataManagement #SoftwareArchitecture

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174750/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
How Anthropic Built a Multi-Agent Research System (16 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
**
Anthropic یک سیستم پژوهشی چندعاملی ساخته که در پرسش‌های پیچیده بیش از ۹۰٪ بهتر از روش‌های تک‌عامل عمل می‌کند. این برتری از اکتشاف پویا، پرامپت‌های دقیق و نقش‌محور، و لایه‌های ارزیابیِ سخت‌گیرانه به‌دست می‌آید. در معماری سیستم، یک عامل راهبر چند زیرعاملِ موازی را هدایت می‌کند و یک راستی‌سنجِ ارجاعات، ادعاها را با منابع تطبیق می‌دهد تا خطاها و ادعاهای بی‌پشتوانه کاهش یابد. در مقابل، به‌خاطر اجزای متعدد و مراحل تکراریِ راستی‌آزمایی، مصرف توکن و هزینه‌ها حدود ۱۵ برابر می‌شود و پیچیدگی تولیدی و تأخیر نیز بالا می‌رود؛ بنابراین این رویکرد برای کارهای پژوهشی حساس و دشوار که دقت و قابلیت استناد مهم‌تر از سرعت و هزینه است مناسب‌تر است.

#MultiAgentSystems #Anthropic #AIResearch #LLM #PromptEngineering #Evaluation #Scalability #TokenCosts

🟣لینک مقاله:
https://blog.bytebytego.com/p/how-anthropic-built-a-multi-agent?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Postgres Partitioning Best Practices: Sofia's Story

🟢 خلاصه مقاله:
سofia در یک پلتفرم تحلیلی شلوغ، با تبدیل جداول بزرگ Postgres به پارتیشن‌های زمان‌محور و همسو با الگوهای فیلترگذاری، تاخیر کوئری‌ها را به‌طور محسوس کاهش داد. او با رعایت اصولی مثل انتخاب کلید پارتیشن درست، اندازه‌گذاری معقول پارتیشن‌ها، خودکارسازی چرخه ایجاد/ضمیمه/حذف، استفاده سنجیده از ایندکس‌های محلی و جمع‌آوری آمار در سطح هر پارتیشن، باعث شد Partition Pruning و برنامه‌ریز Postgres بهتر عمل کنند. نگهداشت هم ساده‌تر شد: حذف داده قدیمی با Drop پارتیشن، Vacuum/Analyze قابل پیش‌بینی، و بهره‌گیری از Partition-wise Join/Aggregate.

برای بهبود نوشتن، او با الهام از نکات Karen Jex و Warda Bibi، نقش حیاتی WAL را درک کرد و آن را روی یک دیسک مجزا و پرتحمل (مثلا NVMe) قرار داد تا رقابت I/O با داده اصلی کم شود. سپس تنظیمات WAL را هوشمندانه تیون کرد (مانند wal_level، max_wal_size، wal_buffers، و زمان‌بندی Checkpoint) و با پایش pg_stat_wal و pg_stat_bgwriter رفتار سیستم را زیر نظر گرفت. ترکیب پارتیشن‌بندی درست و جداسازی WAL روی دیسک مستقل، کارایی و پایداری را همزمان بالا برد، بدون پیچیده کردن معماری.

#Postgres
#WAL
#Partitioning
#DatabasePerformance
#Scaling
#Storage
#DevOps
#BestPractices

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174761/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Agentic AI, Agent Memory, & Context Engineering (7 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله توضیح می‌دهد که چرا الگوهای رایج مبتنی بر vector store و RAG در مقیاس بزرگ دچار افت کیفیت می‌شوند: با رشد داده‌ها و افزایش محتوای تولیدشده توسط خود عامل‌ها، بازیابی ناپایدار می‌شود و «دادهٔ زائد» انباشته می‌گردد. راه‌حل‌های پیشرو با ترکیب vector و graph database و افزودن یک حافظهٔ تکاملی مبتنی بر بازخورد، امکان یادگیری تدریجی عامل‌ها از تعاملات را فراهم می‌کنند و مشکل context windowهای ایستا و شکننده را برطرف می‌سازند. در این رویکرد یک پشتهٔ لایه‌ای شکل می‌گیرد: ingest تخصصی و غنی‌سازی متادیتا، نمایش ترکیبی embedding+گراف، حافظهٔ چندلایه (کوتاه‌مدت، اپیزودیک، بلندمدت)، بازیابی هیبریدی با مسیریابی وظیفه‌محور، و لایهٔ بازخورد برای ترفیع دانش مفید و هرس محتوای کهنه یا تکراری. نتیجه، زمینه‌های فشرده و مبتنی بر منبع برای هر وظیفه است که دقت، قابلیت کنترل، و ایمنی را بالا می‌برد و هزینهٔ توکن را کاهش می‌دهد. جمع‌بندی: گذار از RAG صرف به «Context Engineering» به‌عنوان یک فرایند محصول‌محور، کیفیت بازیابی را پایدار می‌کند و با معیارهایی مانند grounded-answer rate، hit rate، تازگی، و هزینهٔ هر کار موفق، بهبود مستمر عامل‌ها را قابل‌اندازه‌گیری می‌سازد.

#AgenticAI #RAG #ContextEngineering #VectorDatabases #GraphDatabases #AIAgents #Memory #Retrieval

🟣لینک مقاله:
https://thebigdataguy.substack.com/p/agentic-ai-agent-memory-and-context?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy