🔵 عنوان مقاله
On the Efficient Storage of JSON Data in Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
در مقالهای تحت عنوان «ذخیره بهینه دادههای JSON در پایگاه داده پستگرس»، به بررسی روشهای مختلف برای مدیریت و بهبود ذخیرهسازی دادههای ساختاریافته میپردازد. در ابتدا، تفاوتهای بین نوع داده JSON و JSONB در پستگرس مورد بررسی قرار میگیرد. JSON نوعی داده متنی است که امکان ذخیرهسازی دادههای ساختاریافته به صورت متن خام را فراهم میکند، ولی در مقایسه با JSONB که نسخه باینری و فشردهتر است، کارایی کمتری دارد. JSONB چون دادهها را پس از وارد کردن، به صورت باینری ذخیره میکند، امکانات بیشتری در زمینه جستجو و فیلتر کردن دارد و عملیات روی دادهها سریعتر انجام میشود.
در بخش بعد، اهمیت فشردهسازی دادهها در کاهش حجم ذخیرهسازی مورد بحث قرار میگیرد. پستگرس چندین روش فشردهسازی را پشتیبانی میکند، از جمله pglz و lz4. pglz که معمولتر است، امکان فشردهسازی سریع و نسبتاً مؤثر را فراهم میکند، در حالی که lz4 با تمرکز بر سرعت بالا، فشردهسازی بسیار پرسرعتتری ارائه میدهد. انتخاب بین این دو روش براساس نیازهای خاص سیستم، تاثیر قابل توجهی بر کارایی و مصرف فضای دیسک دارد.
در نتیجه، کلیت مقاله به راهکارهای بهبود کارایی و کاهش میزان فضای مصرفی برای ذخیرهسازی دادههای JSON در پستگرس میپردازد، و اهمیت انتخاب نوع داده مناسب و روشهای فشردهسازی در ساختارهای پایگاه دادههای مدرن و بزرگ را برجسته میکند. این نکات برای توسعهدهندگان و مدیران بانکهای اطلاعاتی که به دنبال بهینهسازی عملکرد و حجم دادهها هستند، بسیار مفید است.
#پستگرس #JSON #فشردهسازی #ذخیرهسازی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177987/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
On the Efficient Storage of JSON Data in Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
در مقالهای تحت عنوان «ذخیره بهینه دادههای JSON در پایگاه داده پستگرس»، به بررسی روشهای مختلف برای مدیریت و بهبود ذخیرهسازی دادههای ساختاریافته میپردازد. در ابتدا، تفاوتهای بین نوع داده JSON و JSONB در پستگرس مورد بررسی قرار میگیرد. JSON نوعی داده متنی است که امکان ذخیرهسازی دادههای ساختاریافته به صورت متن خام را فراهم میکند، ولی در مقایسه با JSONB که نسخه باینری و فشردهتر است، کارایی کمتری دارد. JSONB چون دادهها را پس از وارد کردن، به صورت باینری ذخیره میکند، امکانات بیشتری در زمینه جستجو و فیلتر کردن دارد و عملیات روی دادهها سریعتر انجام میشود.
در بخش بعد، اهمیت فشردهسازی دادهها در کاهش حجم ذخیرهسازی مورد بحث قرار میگیرد. پستگرس چندین روش فشردهسازی را پشتیبانی میکند، از جمله pglz و lz4. pglz که معمولتر است، امکان فشردهسازی سریع و نسبتاً مؤثر را فراهم میکند، در حالی که lz4 با تمرکز بر سرعت بالا، فشردهسازی بسیار پرسرعتتری ارائه میدهد. انتخاب بین این دو روش براساس نیازهای خاص سیستم، تاثیر قابل توجهی بر کارایی و مصرف فضای دیسک دارد.
در نتیجه، کلیت مقاله به راهکارهای بهبود کارایی و کاهش میزان فضای مصرفی برای ذخیرهسازی دادههای JSON در پستگرس میپردازد، و اهمیت انتخاب نوع داده مناسب و روشهای فشردهسازی در ساختارهای پایگاه دادههای مدرن و بزرگ را برجسته میکند. این نکات برای توسعهدهندگان و مدیران بانکهای اطلاعاتی که به دنبال بهینهسازی عملکرد و حجم دادهها هستند، بسیار مفید است.
#پستگرس #JSON #فشردهسازی #ذخیرهسازی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177987/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
pg_flo: Stream, Transform, and Route Postgres Data in Real-time
🟢 خلاصه مقاله:
کتابخانه pg_flo ابزار قدرتمندی است که امکان استریم، تغییر و هدایت دادههای پایگاه داده پستگرس را در زمان واقعی فراهم میکند. این ابزار مجموعهای از فیلترها و قابلیتهای تبدیل دادهها را در اختیار کاربر قرار میدهد که فرآی جابجایی دادهها بین محیطهای تولید و آزمایش، بهراحتی و با سه حالت مختلف انجام شود. حالات مذکور شامل کپی و استریم همزمان، استریم صرفاً، و یا یکبار کپی کردن دادهها است.
با استفاده از pg_flo و بهرهگیری از فناوریهای NATS و قابلیتهای تکرار و تِرِیدِیشن در پستگرس، این فرآیندها ساده، سریع و مطمئن انجام میشوند. این ابزار به تیمهای توسعه و مدیریت پایگاههای داده کمک میکند تا انتقال و پردازش دادهها را در مدت زمان کوتاه و بدون مشکل انجام دهند.
#پایگاه_داده #پستگرس #تبدیل_داده #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177323/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pg_flo: Stream, Transform, and Route Postgres Data in Real-time
🟢 خلاصه مقاله:
کتابخانه pg_flo ابزار قدرتمندی است که امکان استریم، تغییر و هدایت دادههای پایگاه داده پستگرس را در زمان واقعی فراهم میکند. این ابزار مجموعهای از فیلترها و قابلیتهای تبدیل دادهها را در اختیار کاربر قرار میدهد که فرآی جابجایی دادهها بین محیطهای تولید و آزمایش، بهراحتی و با سه حالت مختلف انجام شود. حالات مذکور شامل کپی و استریم همزمان، استریم صرفاً، و یا یکبار کپی کردن دادهها است.
با استفاده از pg_flo و بهرهگیری از فناوریهای NATS و قابلیتهای تکرار و تِرِیدِیشن در پستگرس، این فرآیندها ساده، سریع و مطمئن انجام میشوند. این ابزار به تیمهای توسعه و مدیریت پایگاههای داده کمک میکند تا انتقال و پردازش دادهها را در مدت زمان کوتاه و بدون مشکل انجام دهند.
#پایگاه_داده #پستگرس #تبدیل_داده #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177323/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
www.pgflo.io
pg_flo - Stream, transform, and route PostgreSQL data in real-time
pg_flo is a powerful PostgreSQL data replication tool that enables real-time streaming, table routing, data transformation, and secure data masking between databases.
🔵 عنوان مقاله
How the 5 Major Cloud Data Warehouses Really Bill You: A Unified, Engineer-friendly Guide (20 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای دادههای ابری، مدلهای فاکتورینگ هزینه برای پلتفرمهای مختلف مانند Snowflake، Databricks SQL Serverless، ClickHouse Cloud، Google BigQuery و Amazon Redshift Serverless بر اساس واحدهای مختلف مصرف، رفتارهای مقیاسپذیری و قوانین اندازهگیری طراحی شدهاند. این تفاوتها میتواند مقایسه مستقیم قیمتها را گمراهکننده کند، چرا که درک درست هزینهها نیازمند در نظر گرفتن نوع پرسشهای اجرا شده و میزان مصرف واقعی است. هر یک از این سیستمها با رویکرد خاصی، مدلهای هزینه متفاوتی دارند که درک صحیح آنها کلید تصمیمگیری مناسب در انتخاب پلتفرمهای ابری است.
برای شفافتر کردن موضوع، ابزار متنباز Bench2Cost توسعه یافته است. این ابزار امکان اندازهگیری و مقایسه هزینههای هر پرسش به صورت قابل بازتولید را فراهم میکند و نشان میدهد که چرا ClickHouse Cloud در زمینه شفافیت، انعطافپذیری و ارزش برای تحلیلهای پیچیده برتری دارد. استفاده از چنین ابزاری به کاربران کمک میکند تا درک بهتری از هزینههای واقعی پرسشهایشان داشته باشند و تصمیمهای بهتری برای انتخاب سرویس مناسب بگیرند.
در نتیجه، آگاهی از ساختارهای هزینه و ابزارهای تحلیلی نقش مهمی در بهرهبرداری اقتصادی از دادههای ابری ایفا میکند. این مقاله راهنمایی جامع و مفید است برای مهندسان و مدیرانی که میخواهند هزینههای ابری را بهتر درک و مدیریت کنند و بهرهبرداری بهینه از زیرساختهای دادهاشان داشته باشند.
#فضای_ابری #مدیریت_هزینه #تحلیل_داده #ابزارهای_باز
🟣لینک مقاله:
https://clickhouse.com/blog/how-cloud-data-warehouses-bill-you?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How the 5 Major Cloud Data Warehouses Really Bill You: A Unified, Engineer-friendly Guide (20 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای دادههای ابری، مدلهای فاکتورینگ هزینه برای پلتفرمهای مختلف مانند Snowflake، Databricks SQL Serverless، ClickHouse Cloud، Google BigQuery و Amazon Redshift Serverless بر اساس واحدهای مختلف مصرف، رفتارهای مقیاسپذیری و قوانین اندازهگیری طراحی شدهاند. این تفاوتها میتواند مقایسه مستقیم قیمتها را گمراهکننده کند، چرا که درک درست هزینهها نیازمند در نظر گرفتن نوع پرسشهای اجرا شده و میزان مصرف واقعی است. هر یک از این سیستمها با رویکرد خاصی، مدلهای هزینه متفاوتی دارند که درک صحیح آنها کلید تصمیمگیری مناسب در انتخاب پلتفرمهای ابری است.
برای شفافتر کردن موضوع، ابزار متنباز Bench2Cost توسعه یافته است. این ابزار امکان اندازهگیری و مقایسه هزینههای هر پرسش به صورت قابل بازتولید را فراهم میکند و نشان میدهد که چرا ClickHouse Cloud در زمینه شفافیت، انعطافپذیری و ارزش برای تحلیلهای پیچیده برتری دارد. استفاده از چنین ابزاری به کاربران کمک میکند تا درک بهتری از هزینههای واقعی پرسشهایشان داشته باشند و تصمیمهای بهتری برای انتخاب سرویس مناسب بگیرند.
در نتیجه، آگاهی از ساختارهای هزینه و ابزارهای تحلیلی نقش مهمی در بهرهبرداری اقتصادی از دادههای ابری ایفا میکند. این مقاله راهنمایی جامع و مفید است برای مهندسان و مدیرانی که میخواهند هزینههای ابری را بهتر درک و مدیریت کنند و بهرهبرداری بهینه از زیرساختهای دادهاشان داشته باشند.
#فضای_ابری #مدیریت_هزینه #تحلیل_داده #ابزارهای_باز
🟣لینک مقاله:
https://clickhouse.com/blog/how-cloud-data-warehouses-bill-you?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
ClickHouse
How the 5 major cloud data warehouses really bill you: A unified, engineer-friendly guide
This guide explains how the five major cloud data warehouses—Snowflake, Databricks, ClickHouse Cloud, BigQuery, and Redshift—allocate, meter, and bill compute, giving engineers a clear understanding of what the billing units mean and how to compare them.
🔵 عنوان مقاله
Unraveling a Postgres Segfault That Uncovered an Arm64 JIT Compiler Bug
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، تیم Bonnefoy، McGarvey و Ward از شرکت Datadog به بررسی یک خطای جدی در پایگاه داده PostgreSQL پرداختهاند که منجر به بروز ترمز ناگهانی و خطای «Segmentation Fault» (Segfault) شد. این خطای نادر، توجه تیم توسعهدهندگان را جلب کرد و باعث شد تا برای رفع آن به دقت بررسی شوند.
در فرآیند بررسی، تیم متوجه شدند که این خطا در نتیجه یک خطای فعال در کامپایلر JIT (Just-In-Time) در معماری ARM64 رخ میدهد. این کشف، نشان داد که مشکل نه تنها در خود پایگاه داده بلکه در پیوندهای میان کامپایلر و سختافزار ARM64 وجود دارد. در نتیجه، آنها باید راهحلی برای اصلاح این مشکل و جلوگیری از وقوع مجدد آن پیدا میکردند.
در نهایت، با شناسایی دقیق منشأ خطا، تیم توسعه توانست patchهای لازم را طراحی و پیادهسازی کند. این اقدام سبب شد تا پایگاه داده PostgreSQL بدون مشکل و به صورت پایدار در سیستمهای مبتنی بر ARM64 عمل کند. این تجربه اهمیت توسعه و آزمایش مداوم در محیطهای مختلف سختافزاری را برجسته میکند و نشانگر نیاز به تمرکز ویژه بر سازگاری محصول در معماریهای متفاوت است.
#پایگاهداده #PostgreSQL #ARM64 #خطایابی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177996/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Unraveling a Postgres Segfault That Uncovered an Arm64 JIT Compiler Bug
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، تیم Bonnefoy، McGarvey و Ward از شرکت Datadog به بررسی یک خطای جدی در پایگاه داده PostgreSQL پرداختهاند که منجر به بروز ترمز ناگهانی و خطای «Segmentation Fault» (Segfault) شد. این خطای نادر، توجه تیم توسعهدهندگان را جلب کرد و باعث شد تا برای رفع آن به دقت بررسی شوند.
در فرآیند بررسی، تیم متوجه شدند که این خطا در نتیجه یک خطای فعال در کامپایلر JIT (Just-In-Time) در معماری ARM64 رخ میدهد. این کشف، نشان داد که مشکل نه تنها در خود پایگاه داده بلکه در پیوندهای میان کامپایلر و سختافزار ARM64 وجود دارد. در نتیجه، آنها باید راهحلی برای اصلاح این مشکل و جلوگیری از وقوع مجدد آن پیدا میکردند.
در نهایت، با شناسایی دقیق منشأ خطا، تیم توسعه توانست patchهای لازم را طراحی و پیادهسازی کند. این اقدام سبب شد تا پایگاه داده PostgreSQL بدون مشکل و به صورت پایدار در سیستمهای مبتنی بر ARM64 عمل کند. این تجربه اهمیت توسعه و آزمایش مداوم در محیطهای مختلف سختافزاری را برجسته میکند و نشانگر نیاز به تمرکز ویژه بر سازگاری محصول در معماریهای متفاوت است.
#پایگاهداده #PostgreSQL #ARM64 #خطایابی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177996/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Datadog
Unraveling a Postgres segfault that uncovered an Arm64 JIT compiler bug | Datadog
Learn how an unassuming Postgres error led us to discover a bug in Postgres for Arm.
🔵 عنوان مقاله
a free, online event featuring Christophe Pettus
🟢 خلاصه مقاله:
یک رویداد رایگان و آنلاین با حضور کریستوفر پِتوس برگزار میشود، که در آن به آخرین امکانات و ویژگیهای نسخه جدید پایگاه داده پستگرس ۱۸ پرداخته خواهد شد. این نشست فرصت مناسبی است برای مدیران سیستم، توسعهدهندگان و علاقهمندان حوزه دیتابیسها تا با تغییرات و بهبودهای مهم این نسخه آشنا شوند و در جریان آخرین فناوریها قرار بگیرند. در این رویداد، کریستوفر پِتوس تجربیات و نکات کلیدی خود را درباره قابلیتهای جدید، بهبودهای عملکرد و امکاناتی که پستگرس ۱۸ عرضه خواهد کرد، به اشتراک خواهد گذاشت.
شرکت در این رویداد رایگان، فرصتی است عالی برای کسب دانش بهروز و پرسش و پاسخ با متخصصین حوزه. این مقاله کوتاه، بر اهمیت این رویداد تأکید میکند که به علاقهمندان کمک میکند تا با جدیدترین تحولات در دنیای مدیریت دیتابیسها آشنا شوند و از آن بهرهمند شوند.
#پستگرس #دیتابیس #فناوری_روز #رویدادهای_آنلاین
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177661/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
a free, online event featuring Christophe Pettus
🟢 خلاصه مقاله:
یک رویداد رایگان و آنلاین با حضور کریستوفر پِتوس برگزار میشود، که در آن به آخرین امکانات و ویژگیهای نسخه جدید پایگاه داده پستگرس ۱۸ پرداخته خواهد شد. این نشست فرصت مناسبی است برای مدیران سیستم، توسعهدهندگان و علاقهمندان حوزه دیتابیسها تا با تغییرات و بهبودهای مهم این نسخه آشنا شوند و در جریان آخرین فناوریها قرار بگیرند. در این رویداد، کریستوفر پِتوس تجربیات و نکات کلیدی خود را درباره قابلیتهای جدید، بهبودهای عملکرد و امکاناتی که پستگرس ۱۸ عرضه خواهد کرد، به اشتراک خواهد گذاشت.
شرکت در این رویداد رایگان، فرصتی است عالی برای کسب دانش بهروز و پرسش و پاسخ با متخصصین حوزه. این مقاله کوتاه، بر اهمیت این رویداد تأکید میکند که به علاقهمندان کمک میکند تا با جدیدترین تحولات در دنیای مدیریت دیتابیسها آشنا شوند و از آن بهرهمند شوند.
#پستگرس #دیتابیس #فناوری_روز #رویدادهای_آنلاین
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177661/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Meetup
"What's New in PostgreSQL 18" with Christophe Pettus, Tue, Dec 9, 2025, 12:00 PM | Meetup
Join us virtually on Tuesday, December 9th for "What's New in PostgreSQL 18” with Christophe Pettus.
PostgreSQL version 18 might be the most feature-rich version of Postgr
PostgreSQL version 18 might be the most feature-rich version of Postgr
🔵 عنوان مقاله
The Real-Time Data Journey: Connecting Flink, Airflow, and StarRocks (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای دادههای امروزی، پردازش و مدیریت دادههای بهروز و بلادرنگ اهمیت بسیار زیادی دارد. سیستم Fresha با طراحی معماری استریمینگ زنده، دادههای CDC (تغییرپذیری دادهها در زمان واقعی) را از پایگاه داده PostgreSQL به کمک Debezium به Kafka منتقل میکند. این فرآیند اجازه میدهد تا دادهها به صورت پیوسته و بیوقفه در سیستمهای تحلیلی و کاربردی مورد استفاده قرار گیرند.
در ادامه، نحوه ادغام این دادههای زنده با سیستم StarRocks بررسی میشود. StarRocks سه روش اصلی برای وارد کردن دادهها دارد: بارگذاری معمولی (Routine Load)، کانکتور Kafka و کانکتور Flink. هر یک از این روشها مزایا و معایب خاص خود را دارند، از جمله پیچیدگی فرآیند تحول داده، نحوه تضمین تحویل دقیق و مطمئن دادهها، قابلیت تغییر ساختار schemas، نیازهای عملیاتی و مدیریتی، و همچنین توازنی بین کارایی، تازه بودن داده و سازگاری با دیگر سامانهها.
در نهایت، انتخاب بهترین روش بستگی به نیازهای خاص هر پروژه دارد؛ چه نیاز به کمتأخیر بودن و سرعت بالا، چه اهمیت به سادگی عملیات و سازگاری با ساختارهای دادهای متغیر. این مسیر نشان میدهد که چگونه با استفاده از ابزارهای مختلف، میتوان یک جریان داده بلادرنگ قدرتمند و قابل اعتماد ساخت که پاسخگوی نیازهای تحلیلی لحظهای باشد.
#داده_بلادرنگ #Flink #StarRocks #مدیریت_داده
🟣لینک مقاله:
https://medium.com/fresha-data-engineering/the-real-time-data-journey-connecting-flink-airflow-and-starrocks-part-2-43e94a6ef04b?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Real-Time Data Journey: Connecting Flink, Airflow, and StarRocks (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای دادههای امروزی، پردازش و مدیریت دادههای بهروز و بلادرنگ اهمیت بسیار زیادی دارد. سیستم Fresha با طراحی معماری استریمینگ زنده، دادههای CDC (تغییرپذیری دادهها در زمان واقعی) را از پایگاه داده PostgreSQL به کمک Debezium به Kafka منتقل میکند. این فرآیند اجازه میدهد تا دادهها به صورت پیوسته و بیوقفه در سیستمهای تحلیلی و کاربردی مورد استفاده قرار گیرند.
در ادامه، نحوه ادغام این دادههای زنده با سیستم StarRocks بررسی میشود. StarRocks سه روش اصلی برای وارد کردن دادهها دارد: بارگذاری معمولی (Routine Load)، کانکتور Kafka و کانکتور Flink. هر یک از این روشها مزایا و معایب خاص خود را دارند، از جمله پیچیدگی فرآیند تحول داده، نحوه تضمین تحویل دقیق و مطمئن دادهها، قابلیت تغییر ساختار schemas، نیازهای عملیاتی و مدیریتی، و همچنین توازنی بین کارایی، تازه بودن داده و سازگاری با دیگر سامانهها.
در نهایت، انتخاب بهترین روش بستگی به نیازهای خاص هر پروژه دارد؛ چه نیاز به کمتأخیر بودن و سرعت بالا، چه اهمیت به سادگی عملیات و سازگاری با ساختارهای دادهای متغیر. این مسیر نشان میدهد که چگونه با استفاده از ابزارهای مختلف، میتوان یک جریان داده بلادرنگ قدرتمند و قابل اعتماد ساخت که پاسخگوی نیازهای تحلیلی لحظهای باشد.
#داده_بلادرنگ #Flink #StarRocks #مدیریت_داده
🟣لینک مقاله:
https://medium.com/fresha-data-engineering/the-real-time-data-journey-connecting-flink-airflow-and-starrocks-part-2-43e94a6ef04b?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Medium
The Real-Time Data Journey: Connecting Flink, Airflow, and StarRocks — Part 2
Three ways to stream Kafka into StarRocks: Routine Load, Kafka Connector, Flink. Configs, trade-offs and real production lessons learned.
🔵 عنوان مقاله
Securing the Model Context Protocol (MCP): Risks, Controls, and Governance (45 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
پروتکل امنیت مدل (MCP) به طور قابلتوجهی دامنه حملات سیستمهای هوشمند مصنوعی را افزایش میدهد، چرا که این پروتکل امکان تماس عاملهای هوشمند با ابزارها و منابع داده خارجی را فراهم میکند. این قابلیت، فرصتهایی برای حملههایی مانند تزریق محتوا، پاسخهای مخدوش ابزارهای آلوده، سرورهای MCP آسیبپذیر و اعطای امتیازات زیاد به عوامل مخرب ایجاد میکند. به همین دلیل، باید از خطراتی مانند سرقت دادهها، ارتقاء سطح دسترسی بین سیستمها و دستکاری مخفیانه نتایج مدلها جلوگیری کرد.
برای کنترل این ریسکها، نیازمند رعایت سیاستهای سختگیرانه در مرزهای امتیازات، اجرای صحیح ابزارها در محیطهای امن و جداشدنی (sandbox)، اعتبارسنجی دقیق ورودیها و خروجیها، پیگیری منشأ دادهها و اطلاعات، و استفاده از رجیستریهای خصوصی و تایید شده MCP هستیم. این اقدامات همچنین به مدیریت بهتر احتمالات خطا و جلوگیری از نفوذهای مخرب کمک میکنند و نقش کلیدی در نگهداری امنیت و اعتماد سیستمهای هوشمند دارند.
در کل، حفاظت از پروتکل MCP مستلزم رویکردی چندلایه است که هم شامل فناوریهای امنیتی پیشرفته و هم سیاستهای نظارتی قوی باشد. این راهکارها تضمین میکنند که سیستمهای هوشمند در مقابل خطرات متنوع محافظت شده و بهرهوری و امنیت آنها حفظ گردد.
#امنیت_مدل #هوش_مصنوعی #حفاظت_سیستم #مخاطر_امنیتی
🟣لینک مقاله:
https://arxiv.org/html/2511.20920v1?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Securing the Model Context Protocol (MCP): Risks, Controls, and Governance (45 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
پروتکل امنیت مدل (MCP) به طور قابلتوجهی دامنه حملات سیستمهای هوشمند مصنوعی را افزایش میدهد، چرا که این پروتکل امکان تماس عاملهای هوشمند با ابزارها و منابع داده خارجی را فراهم میکند. این قابلیت، فرصتهایی برای حملههایی مانند تزریق محتوا، پاسخهای مخدوش ابزارهای آلوده، سرورهای MCP آسیبپذیر و اعطای امتیازات زیاد به عوامل مخرب ایجاد میکند. به همین دلیل، باید از خطراتی مانند سرقت دادهها، ارتقاء سطح دسترسی بین سیستمها و دستکاری مخفیانه نتایج مدلها جلوگیری کرد.
برای کنترل این ریسکها، نیازمند رعایت سیاستهای سختگیرانه در مرزهای امتیازات، اجرای صحیح ابزارها در محیطهای امن و جداشدنی (sandbox)، اعتبارسنجی دقیق ورودیها و خروجیها، پیگیری منشأ دادهها و اطلاعات، و استفاده از رجیستریهای خصوصی و تایید شده MCP هستیم. این اقدامات همچنین به مدیریت بهتر احتمالات خطا و جلوگیری از نفوذهای مخرب کمک میکنند و نقش کلیدی در نگهداری امنیت و اعتماد سیستمهای هوشمند دارند.
در کل، حفاظت از پروتکل MCP مستلزم رویکردی چندلایه است که هم شامل فناوریهای امنیتی پیشرفته و هم سیاستهای نظارتی قوی باشد. این راهکارها تضمین میکنند که سیستمهای هوشمند در مقابل خطرات متنوع محافظت شده و بهرهوری و امنیت آنها حفظ گردد.
#امنیت_مدل #هوش_مصنوعی #حفاظت_سیستم #مخاطر_امنیتی
🟣لینک مقاله:
https://arxiv.org/html/2511.20920v1?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
updated its contributors page
🟢 خلاصه مقاله:
در صفحه همکاریکنندگان خود، بهروزرسانیهایی انجام داد. در این نسخه، چند همکاریکننده جدید اضافه شدهاند و چهار نفر از اعضا به عنوان «همکاریکننده بزرگ» ارتقاء یافتهاند. این تغییرات نشاندهنده رشد و توسعه تیم و افزایش سطح مشارکت در پروژه است، که میتواند نشاندهنده اعتماد بیشتری به تواناییهای اعضای تیم باشد و انگیزهای برای همکاریهای آینده فراهم کند.
صفحه همکاریکنندگان بهروزرسانی شده است و شامل حضور چند همکاریکننده جدید است. همچنین، چهار فرد از اعضا به رتبه «همکاریکننده بزرگ» ترفیع یافتهاند. این تغییرات نشانگر روند رو به رشد و افزایش سطح حرفهای تیم است و نشان میدهد که پروژه از حمایت و تلاش اعضای خود سود میبرد و این توسعه میتواند بر کیفیت و اثربخشی کار تاثیر مثبت بگذارد.
#همکاری #توسعه_تیمی #پروژه #رشد
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176361/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
updated its contributors page
🟢 خلاصه مقاله:
در صفحه همکاریکنندگان خود، بهروزرسانیهایی انجام داد. در این نسخه، چند همکاریکننده جدید اضافه شدهاند و چهار نفر از اعضا به عنوان «همکاریکننده بزرگ» ارتقاء یافتهاند. این تغییرات نشاندهنده رشد و توسعه تیم و افزایش سطح مشارکت در پروژه است، که میتواند نشاندهنده اعتماد بیشتری به تواناییهای اعضای تیم باشد و انگیزهای برای همکاریهای آینده فراهم کند.
صفحه همکاریکنندگان بهروزرسانی شده است و شامل حضور چند همکاریکننده جدید است. همچنین، چهار فرد از اعضا به رتبه «همکاریکننده بزرگ» ترفیع یافتهاند. این تغییرات نشانگر روند رو به رشد و افزایش سطح حرفهای تیم است و نشان میدهد که پروژه از حمایت و تلاش اعضای خود سود میبرد و این توسعه میتواند بر کیفیت و اثربخشی کار تاثیر مثبت بگذارد.
#همکاری #توسعه_تیمی #پروژه #رشد
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176361/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
PostgreSQL vs. MongoDB for Laravel: Choosing the Right Database
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه وب، انتخاب پایگاه داده مناسب نقش حیاتی در موفقیت پروژه دارد. مقالهای که به مقایسه بين PostgreSQL و MongoDB از دید Laravel میپردازد، اطلاعات ارزشمندی را در این زمینه ارائه میدهد. نویسنده، فارحان حاشین چودهوری، در این مقاله بهطور مفصل تفاوتهای این دو بانک اطلاعاتی را بررسی کرده است تا توسعهدهندگان بتوانند بر اساس نیازهای خاص پروژه خود، بهترین گزینه را انتخاب کنند.
در بخش اول، مقاله به مزایا و ویژگیهای PostgreSQL اشاره میکند. این پایگاه داده رابطهای قدرتمند، بهخاطر پشتیبانی از تراکنشهای پیچیده و انعطاف بالا در مدیریت دادههای ساختاری، شهرت دارد. همچنین، قدرت در اجرای کوئریهای پیشرفته و امنیت بالا، آن را گزینهای محبوب برای برنامههای بزرگ و حساس میسازد. در ادامه، تمرکز بر نحوه ادغام PostgreSQL با فریمورک Laravel و مزایای آن در توسعه سریع و قابل اعتماد، مورد بررسی قرار میگیرد.
در مقابل، مقاله به ویژگیهای بینظیر MongoDB میپردازد. این پایگاه داده NoSQL، با ساختار غیررابطهای و انعطافپذیری بالا، برای پروژههایی با دادههای داینامیک و نیاز به مقیاسپذیری سریع بسیار مناسب است. MongoDB با پشتیبانی ساده و سریع از دادههای سندی، توسعه را تسهیل میکند و در پروژههایی که نیازمند سکویی برای دادههای متنوع و بدون ساختار مشخص هستند، کاربرد زیادی دارد. همچنین، چگونگی تلفیق این بانک اطلاعاتی با Laravel در پروژههای مدرن بررسی میشود.
در نهایت، مقاله نتیجهگیری میکند که انتخاب بین PostgreSQL و MongoDB بستگی به نوع پروژه، حجم دادهها، نیازهای تراکنشی و مقیاسپذیری دارد. اگر برنامه نیازمند ساختار داده منسجم و تراکنشهای پیچیده است، PostgreSQL گزینهای ایدهآل است. اما برای پروژههایی با دادههای سریعتغیر و نیاز به توسعه سریع و مقیاسپذیری بالا، MongoDB بهترین انتخاب محسوب میشود. فهم این تفاوتها به توسعهدهندگان کمک میکند تا تصمیم بهتری بگیرند و پروژههای پایدار، مقیاسپذیر و کارآمدی را به نتیجه برسانند.
#پایگاه_داده #Laravel #PostgreSQL #MongoDB
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177672/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
PostgreSQL vs. MongoDB for Laravel: Choosing the Right Database
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه وب، انتخاب پایگاه داده مناسب نقش حیاتی در موفقیت پروژه دارد. مقالهای که به مقایسه بين PostgreSQL و MongoDB از دید Laravel میپردازد، اطلاعات ارزشمندی را در این زمینه ارائه میدهد. نویسنده، فارحان حاشین چودهوری، در این مقاله بهطور مفصل تفاوتهای این دو بانک اطلاعاتی را بررسی کرده است تا توسعهدهندگان بتوانند بر اساس نیازهای خاص پروژه خود، بهترین گزینه را انتخاب کنند.
در بخش اول، مقاله به مزایا و ویژگیهای PostgreSQL اشاره میکند. این پایگاه داده رابطهای قدرتمند، بهخاطر پشتیبانی از تراکنشهای پیچیده و انعطاف بالا در مدیریت دادههای ساختاری، شهرت دارد. همچنین، قدرت در اجرای کوئریهای پیشرفته و امنیت بالا، آن را گزینهای محبوب برای برنامههای بزرگ و حساس میسازد. در ادامه، تمرکز بر نحوه ادغام PostgreSQL با فریمورک Laravel و مزایای آن در توسعه سریع و قابل اعتماد، مورد بررسی قرار میگیرد.
در مقابل، مقاله به ویژگیهای بینظیر MongoDB میپردازد. این پایگاه داده NoSQL، با ساختار غیررابطهای و انعطافپذیری بالا، برای پروژههایی با دادههای داینامیک و نیاز به مقیاسپذیری سریع بسیار مناسب است. MongoDB با پشتیبانی ساده و سریع از دادههای سندی، توسعه را تسهیل میکند و در پروژههایی که نیازمند سکویی برای دادههای متنوع و بدون ساختار مشخص هستند، کاربرد زیادی دارد. همچنین، چگونگی تلفیق این بانک اطلاعاتی با Laravel در پروژههای مدرن بررسی میشود.
در نهایت، مقاله نتیجهگیری میکند که انتخاب بین PostgreSQL و MongoDB بستگی به نوع پروژه، حجم دادهها، نیازهای تراکنشی و مقیاسپذیری دارد. اگر برنامه نیازمند ساختار داده منسجم و تراکنشهای پیچیده است، PostgreSQL گزینهای ایدهآل است. اما برای پروژههایی با دادههای سریعتغیر و نیاز به توسعه سریع و مقیاسپذیری بالا، MongoDB بهترین انتخاب محسوب میشود. فهم این تفاوتها به توسعهدهندگان کمک میکند تا تصمیم بهتری بگیرند و پروژههای پایدار، مقیاسپذیر و کارآمدی را به نتیجه برسانند.
#پایگاه_داده #Laravel #PostgreSQL #MongoDB
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177672/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Laravel News
PostgreSQL vs. MongoDB for Laravel: Choosing the Right Database - Laravel News
In this deep dive, we compare PostgreSQL and MongoDB for Laravel developers, exploring how they differ in data modeling, queries, relationships, transactions, and scalability so you can decide when to use each or even combine both in your applications.
❤1
🔵 عنوان مقاله
downloads for quickly installing a few popular extensions
🟢 خلاصه مقاله:
برای نصب سریع چند افزونه محبوب، فایلهای دانلودی ارائه شده است. این روش به کاربران اجازه میدهد در کمترین زمان ممکن افزونههایی مانند PL/v8، http، pg_parquet و TimescaleDB را روی سیستم خود نصب و راهاندازی کنند. این فرآیند سریع و آسان است و نیاز به صرف زمان و تلاش زیادی ندارد، به خصوص برای توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده که به این ابزارها نیاز فوری دارند.
با استفاده از این فایلهای دانلود، میتوان به راحتی و بدون دردسر، افزونههای مورد نیاز را بر روی سیستم خود نصب کرد. این راهکار سریع و کارآمد، از طریق مجموعهای از فایلهای آماده، فرآیند نصب را سادهتر میکند و کاربران را از انجام مراحل پیچیده بینیاز میسازد.
#نصب_سریع #افزونه_پایگاه_داده #مدیریت_پایگاه_داده #توسعهدهندگان
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177990/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
downloads for quickly installing a few popular extensions
🟢 خلاصه مقاله:
برای نصب سریع چند افزونه محبوب، فایلهای دانلودی ارائه شده است. این روش به کاربران اجازه میدهد در کمترین زمان ممکن افزونههایی مانند PL/v8، http، pg_parquet و TimescaleDB را روی سیستم خود نصب و راهاندازی کنند. این فرآیند سریع و آسان است و نیاز به صرف زمان و تلاش زیادی ندارد، به خصوص برای توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده که به این ابزارها نیاز فوری دارند.
با استفاده از این فایلهای دانلود، میتوان به راحتی و بدون دردسر، افزونههای مورد نیاز را بر روی سیستم خود نصب کرد. این راهکار سریع و کارآمد، از طریق مجموعهای از فایلهای آماده، فرآیند نصب را سادهتر میکند و کاربران را از انجام مراحل پیچیده بینیاز میسازد.
#نصب_سریع #افزونه_پایگاه_داده #مدیریت_پایگاه_داده #توسعهدهندگان
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177990/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Postgres.app
Postgres.app Extensions
Postgres.app is a full featured PostgreSQL installation packaged as a standard Mac app.
🔵 عنوان مقاله
Data Quality Design Patterns (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، کنترل کیفیت دادهها در الگوریتمهای پردازش بزرگ بسیار حائز اهمیت است. به همین دلیل، طراحان از الگوهای متنوعی برای تضمین صحت و کیفیت دادهها بهره میبرند؛ این الگوها شامل Write–Audit–Publish (WAP)، Audit–Write–Audit–Publish (AWAP)، Transform–Audit–Publish (TAP) و الگوی جدول سیگنال هستند. هر یک از این رویکردها، با تمرکز بر تعادل میان یکپارچگی دادهها، هزینهها و زمان تأخیر، کاربردهای خاص خود را دارند.
الگوی WAP و AWAP با استفاده از مراحل واسط و انجام چندین بازرسی، دادههای ناسالم را قبل از ورود به بخش تولید فیلتر میکنند. در این روشها، دادهها ابتدا در مرحله واسط قرار میگیرند و سپس بررسیهای متعدد روی آنها انجام میشود تا اطمینان حاصل شود فقط دادههای سالم وارد تولید شوند. این فرآیندها موجب کاهش خطا و حفظ صحت دادهها میشود، اما در عین حال کمی زمان و هزینه بیشتری را میطلبد.
در مقابل، الگوی TAP به جای ذخیرهسازی و بررسیهای متعدد، تراکنشها را در حافظه انجام میدهد. این کار امکان تایید سریع دادهها را فراهم میآورد و هزینههای مربوط به حافظه و ورودی/خروجی را بهطور قابل توجهی کاهش میدهد. اما این سرعت بیشتر، ممکن است خطر کاهش سطح ایمنی و اطمینان از صحت دادهها را در پی داشته باشد. بنابراین، انتخاب الگوی مناسب بستگی به نیازهای خاص سیستم و معیارهای حساسیت دارد.
الگوی جدول سیگنال (Signal Table) بر اولویت سرعت تمرکز دارد و کاربران را قادر میسازد تا سریعتر نتیجه بگیرند، هرچند این کار ممکن است با کاهش سطح محافظت و اطمینان همراه باشد. این رویکرد به مخصوص مواردی که زمان اهمیت بیشتری نسبت به دقت دارد، توصیه میشود. در نتیجه، انتخاب هر یک از این الگوها باید بر اساس تعادل مورد نیاز میان سرعت، هزینه و امنیت باشد تا زد و نقیصههای هر رویکرد به بهترین شکل مدیریت شوند.
#کیفیت_داده #الگوهای_میدان_عمل #مدیریت_داده #پایپلاین
🟣لینک مقاله:
https://pipeline2insights.substack.com/p/data-quality-design-patterns-wap-awap?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Data Quality Design Patterns (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، کنترل کیفیت دادهها در الگوریتمهای پردازش بزرگ بسیار حائز اهمیت است. به همین دلیل، طراحان از الگوهای متنوعی برای تضمین صحت و کیفیت دادهها بهره میبرند؛ این الگوها شامل Write–Audit–Publish (WAP)، Audit–Write–Audit–Publish (AWAP)، Transform–Audit–Publish (TAP) و الگوی جدول سیگنال هستند. هر یک از این رویکردها، با تمرکز بر تعادل میان یکپارچگی دادهها، هزینهها و زمان تأخیر، کاربردهای خاص خود را دارند.
الگوی WAP و AWAP با استفاده از مراحل واسط و انجام چندین بازرسی، دادههای ناسالم را قبل از ورود به بخش تولید فیلتر میکنند. در این روشها، دادهها ابتدا در مرحله واسط قرار میگیرند و سپس بررسیهای متعدد روی آنها انجام میشود تا اطمینان حاصل شود فقط دادههای سالم وارد تولید شوند. این فرآیندها موجب کاهش خطا و حفظ صحت دادهها میشود، اما در عین حال کمی زمان و هزینه بیشتری را میطلبد.
در مقابل، الگوی TAP به جای ذخیرهسازی و بررسیهای متعدد، تراکنشها را در حافظه انجام میدهد. این کار امکان تایید سریع دادهها را فراهم میآورد و هزینههای مربوط به حافظه و ورودی/خروجی را بهطور قابل توجهی کاهش میدهد. اما این سرعت بیشتر، ممکن است خطر کاهش سطح ایمنی و اطمینان از صحت دادهها را در پی داشته باشد. بنابراین، انتخاب الگوی مناسب بستگی به نیازهای خاص سیستم و معیارهای حساسیت دارد.
الگوی جدول سیگنال (Signal Table) بر اولویت سرعت تمرکز دارد و کاربران را قادر میسازد تا سریعتر نتیجه بگیرند، هرچند این کار ممکن است با کاهش سطح محافظت و اطمینان همراه باشد. این رویکرد به مخصوص مواردی که زمان اهمیت بیشتری نسبت به دقت دارد، توصیه میشود. در نتیجه، انتخاب هر یک از این الگوها باید بر اساس تعادل مورد نیاز میان سرعت، هزینه و امنیت باشد تا زد و نقیصههای هر رویکرد به بهترین شکل مدیریت شوند.
#کیفیت_داده #الگوهای_میدان_عمل #مدیریت_داده #پایپلاین
🟣لینک مقاله:
https://pipeline2insights.substack.com/p/data-quality-design-patterns-wap-awap?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
Data Quality Design Patterns
Overview of WAP, AWAP, TAP, and More with Implementation Examples
🔵 عنوان مقاله
pg_ai_query: An Extension for Querying in Natural Language
🟢 خلاصه مقاله:
افزونهٔ PG_AI_Query، ابزاری جذاب است که امکان پرسوجو کردن دادهها را با زبان طبیعی برای کاربران فراهم میکند. این افزونه از مدلهای هوش مصنوعی مشهور مانند OpenAI یا Anthropic استفاده میکند تا درخواستهای نوشتهشده به زبان طبیعی را به صورت خودکار و لحظهای به کد SQL تبدیل کند. به همین دلیل، فرآیند جستوجو و استخراج اطلاعات برای کاربر ساده و سریعتر میشود، بدون نیاز به مهارت در زبانهای برنامهنویسی یا نوشتن کدهای پیچیده.
در فایل README این پروژه نمونهها و مثالهای متعددی وجود دارد که نحوه کارکرد این افزونه و نحوه استفاده از آن را به خوبی نشان میدهد. با استفاده از این ابزار، کاربران میتوانند سوالات خود را به زبان ساده بیان کرده و نتیجه موردنظر خود را در کمترین زمان ممکن دریافت کنند، که این امر بهرهوری و سهولت کار با دادهها را به شدت افزایش میدهد.
این افزونه مخصوص کسانی است که به دنبال روشهای نوین و کارآمد برای مدیریت دادهها هستند و میخواهند فرآیند تجزیه و تحلیل دادهها را بدون نیاز به تخصص در SQL یا برنامهنویسی آسانتر انجام دهند. بهصورت کلی، PG_AI_Query ابزار قدرتمندی است که کار با دیتابیسهای بزرگ و پیچیده را به شکل بسیار ساده و کاربرپسند ممکن میسازد.
#هوش_مصنوعی #پرسوجو_طبیعی #دیتابیس #توسعه_فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177675/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pg_ai_query: An Extension for Querying in Natural Language
🟢 خلاصه مقاله:
افزونهٔ PG_AI_Query، ابزاری جذاب است که امکان پرسوجو کردن دادهها را با زبان طبیعی برای کاربران فراهم میکند. این افزونه از مدلهای هوش مصنوعی مشهور مانند OpenAI یا Anthropic استفاده میکند تا درخواستهای نوشتهشده به زبان طبیعی را به صورت خودکار و لحظهای به کد SQL تبدیل کند. به همین دلیل، فرآیند جستوجو و استخراج اطلاعات برای کاربر ساده و سریعتر میشود، بدون نیاز به مهارت در زبانهای برنامهنویسی یا نوشتن کدهای پیچیده.
در فایل README این پروژه نمونهها و مثالهای متعددی وجود دارد که نحوه کارکرد این افزونه و نحوه استفاده از آن را به خوبی نشان میدهد. با استفاده از این ابزار، کاربران میتوانند سوالات خود را به زبان ساده بیان کرده و نتیجه موردنظر خود را در کمترین زمان ممکن دریافت کنند، که این امر بهرهوری و سهولت کار با دادهها را به شدت افزایش میدهد.
این افزونه مخصوص کسانی است که به دنبال روشهای نوین و کارآمد برای مدیریت دادهها هستند و میخواهند فرآیند تجزیه و تحلیل دادهها را بدون نیاز به تخصص در SQL یا برنامهنویسی آسانتر انجام دهند. بهصورت کلی، PG_AI_Query ابزار قدرتمندی است که کار با دیتابیسهای بزرگ و پیچیده را به شکل بسیار ساده و کاربرپسند ممکن میسازد.
#هوش_مصنوعی #پرسوجو_طبیعی #دیتابیس #توسعه_فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177675/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
benodiwal.github.io
Introduction - PostgreSQL AI Query Extension
Generate SQL queries from natural language using AI - Documentation for pg_ai_query extension
👍1
🔵 عنوان مقاله
create_pg_super_document
🟢 خلاصه مقاله:
پروژه create_pg_super_document بهکارگیری مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) برای ساخت مستندات جامع درباره هر نماد در کدپ بنیسۀ پستگرس است. این پروژه میتواند برای توسعهدهندگان گسترشدهنده امکانات پستگرس یا آنهایی که در عمیقترین لایههای پیادهسازی این سیستم فعال هستند، بسیار مفید باشد. با اتکای به این ابزار، میتوان به راحتی و با دقت بالا، توضیحات کامل و مستندات فنی هر قسمت از کد را تولید کرد که مسیر توسعه و بررسی دقیقتر کد را تسهیل میکند.
استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی در این پروژه، امکان درک عمیقتر ساختار و بخشهای مختلف کد را فراهم میکند، و به برنامهنویسان کمک میکند تا به سرعت با بخشهای مختلف سیستم آشنا شوند و بهرهوری خود را افزایش دهند. در نتیجه، create_pg_super_document یک ابزار قدرتمند برای تحلیل و مستندسازی پروژههای پیچیده مرتبط با پستگرس است.
#پستگرس #مدیریت_کد #مستندسازی #هوش_مصنوعی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177312/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
create_pg_super_document
🟢 خلاصه مقاله:
پروژه create_pg_super_document بهکارگیری مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) برای ساخت مستندات جامع درباره هر نماد در کدپ بنیسۀ پستگرس است. این پروژه میتواند برای توسعهدهندگان گسترشدهنده امکانات پستگرس یا آنهایی که در عمیقترین لایههای پیادهسازی این سیستم فعال هستند، بسیار مفید باشد. با اتکای به این ابزار، میتوان به راحتی و با دقت بالا، توضیحات کامل و مستندات فنی هر قسمت از کد را تولید کرد که مسیر توسعه و بررسی دقیقتر کد را تسهیل میکند.
استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی در این پروژه، امکان درک عمیقتر ساختار و بخشهای مختلف کد را فراهم میکند، و به برنامهنویسان کمک میکند تا به سرعت با بخشهای مختلف سیستم آشنا شوند و بهرهوری خود را افزایش دهند. در نتیجه، create_pg_super_document یک ابزار قدرتمند برای تحلیل و مستندسازی پروژههای پیچیده مرتبط با پستگرس است.
#پستگرس #مدیریت_کد #مستندسازی #هوش_مصنوعی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177312/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
ryogrid.github.io
PostgreSQL Symbol Document
LLM Auto-generated documentations
Forwarded from VIP
🚀 به دنیای توسعه و تکنولوژی خوش اومدی!
اگر به موضوعات زیر علاقهمندی:
🔹 Golang
🔹 Linux & DevOps
🔹 Software Engineering
🔹 AI & Machine Learning
🔹 فرصتهای شغلی ریموت (خارجی و داخلی)
ما برات یه مجموعه کانالهای تخصصی ساختیم تا همیشه بهروز، حرفهای و الهامبخش بمونی!
📚 یادگیری، فرصت، شبکهسازی و پیشرفت، همش اینجاست...
📌 از این لینک همه چنلهامونو یهجا ببین و جوین شو:
👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
اگر به موضوعات زیر علاقهمندی:
🔹 Golang
🔹 Linux & DevOps
🔹 Software Engineering
🔹 AI & Machine Learning
🔹 فرصتهای شغلی ریموت (خارجی و داخلی)
ما برات یه مجموعه کانالهای تخصصی ساختیم تا همیشه بهروز، حرفهای و الهامبخش بمونی!
📚 یادگیری، فرصت، شبکهسازی و پیشرفت، همش اینجاست...
📌 از این لینک همه چنلهامونو یهجا ببین و جوین شو:
👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
🔵 عنوان مقاله
AWS has introduced new database savings plans
🟢 خلاصه مقاله:
آمازون وب سرویس (AWS) برنامههای جدید صرفهجویی در هزینههای پایگاه داده معرفی کرده است. این برنامهها شامل طرحهای خاص برای سرویسهای مختلفی مانند RDS و Aurora میشوند و هدفشان کمک به کاربرانی است که میتوانند هزینههای ساعتی ثابت را به مدت یک سال تعهد کنند. با استفاده از این طرحها، کاربران قادر خواهند بود صرفهجویی قابل توجهی در هزینههای خود داشته باشند، به خصوص اگر برنامهریزی مستمر و بلندمدتی دارند.
این برنامههای صرفهجویی، امکاناتی را فراهم میکنند تا کاربران بتوانند در هزینههای نگهداری و بهرهبرداری از پایگاههای داده صرفهجویی کنند. این راهکار مناسب شرکتهایی است که نیاز مداوم و بلندمدت به سرویسهای دیتابیس دارند و قصد دارند هزینههای کلی خود را کنترل و کاهش دهند. در نتیجه، این طرحها فرصت خوبی برای بهبود اقتصادی و بهرهوری در مدیریت زیرساختهای فناوری اطلاعات است.
#صرفهجویی #AWS #پایگاه_داده #کاهش_هزینه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177991/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
AWS has introduced new database savings plans
🟢 خلاصه مقاله:
آمازون وب سرویس (AWS) برنامههای جدید صرفهجویی در هزینههای پایگاه داده معرفی کرده است. این برنامهها شامل طرحهای خاص برای سرویسهای مختلفی مانند RDS و Aurora میشوند و هدفشان کمک به کاربرانی است که میتوانند هزینههای ساعتی ثابت را به مدت یک سال تعهد کنند. با استفاده از این طرحها، کاربران قادر خواهند بود صرفهجویی قابل توجهی در هزینههای خود داشته باشند، به خصوص اگر برنامهریزی مستمر و بلندمدتی دارند.
این برنامههای صرفهجویی، امکاناتی را فراهم میکنند تا کاربران بتوانند در هزینههای نگهداری و بهرهبرداری از پایگاههای داده صرفهجویی کنند. این راهکار مناسب شرکتهایی است که نیاز مداوم و بلندمدت به سرویسهای دیتابیس دارند و قصد دارند هزینههای کلی خود را کنترل و کاهش دهند. در نتیجه، این طرحها فرصت خوبی برای بهبود اقتصادی و بهرهوری در مدیریت زیرساختهای فناوری اطلاعات است.
#صرفهجویی #AWS #پایگاه_داده #کاهش_هزینه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177991/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Amazon
Introducing Database Savings Plans for AWS Databases | Amazon Web Services
New pricing model helps maintain cost efficiency while providing flexibility with database services and deployment options.
🔵 عنوان مقاله
A Deeper Look at UUIDv4 vs UUIDv7 in Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، شناسههای یکتا نقش مهمی در تمایز و مدیریت رکوردها دارند. یکی از رایجترین انواع این شناسهها، UUID است که بر اساس استانداردهای خاص تولید میشود و قابلیت تولید میلیونها شناسه یکتا را دارد. در این مقاله، به مقایسه بین نسخههای مختلف UUID، به ویژه UUIDv4 و UUIDv7، در پایگاه دادههای PostgreSQL 18 میپردازیم.
UUIDv4 بر پایه تصادفی بودن ساخته میشود و یکی از پرکاربردترین گزینهها در بسیاری از سیستمها است. این نسخه با استفاده از اعداد تصادفی، شناسههای یکتایی تولید میکند که در بسیاری موارد کافی و مطمئن هستند. اما سوال اصلی این است که آیا UUIDv4 بهترین گزینه برای هر شرایطی است یا نسخههای جدیدتری مانند UUIDv7 میتواند مزایای بیشتری ارائه دهد؟ این موضوع را در ادامه بررسی میکنیم.
در مقابل، UUIDv7 در حال حاضر در حال توسعه است و با هدف بهبود کارایی و قابلیتهای بیشتری نسبت به نسخههای قبلی ارائه شده است. این نسخه قرار است زمان تولید را درون شناسه قرار دهد، که میتواند در مرتبسازی و جستوجوهای مبتنی بر زمان بسیار مفید باشد. استفاده از UUIDv7 در پایگاه دادههای مدرن مانند PostgreSQL 18، امکان مدیریت بهتر رکوردها و بهرهگیری از قابلیتهای زمانبندی را فراهم میکند. این مقایسه به کاربران کمک میکند تا مناسبترین نوع شناسه را بر اساس نیازهای پروژه خود انتخاب کنند و از مزایای هر نسخه به بهترین شکل بهرهبرداری نمایند.
#UUID #PostgreSQL #پایگاه_داده #مدیریت_دیتا
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178325/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
A Deeper Look at UUIDv4 vs UUIDv7 in Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، شناسههای یکتا نقش مهمی در تمایز و مدیریت رکوردها دارند. یکی از رایجترین انواع این شناسهها، UUID است که بر اساس استانداردهای خاص تولید میشود و قابلیت تولید میلیونها شناسه یکتا را دارد. در این مقاله، به مقایسه بین نسخههای مختلف UUID، به ویژه UUIDv4 و UUIDv7، در پایگاه دادههای PostgreSQL 18 میپردازیم.
UUIDv4 بر پایه تصادفی بودن ساخته میشود و یکی از پرکاربردترین گزینهها در بسیاری از سیستمها است. این نسخه با استفاده از اعداد تصادفی، شناسههای یکتایی تولید میکند که در بسیاری موارد کافی و مطمئن هستند. اما سوال اصلی این است که آیا UUIDv4 بهترین گزینه برای هر شرایطی است یا نسخههای جدیدتری مانند UUIDv7 میتواند مزایای بیشتری ارائه دهد؟ این موضوع را در ادامه بررسی میکنیم.
در مقابل، UUIDv7 در حال حاضر در حال توسعه است و با هدف بهبود کارایی و قابلیتهای بیشتری نسبت به نسخههای قبلی ارائه شده است. این نسخه قرار است زمان تولید را درون شناسه قرار دهد، که میتواند در مرتبسازی و جستوجوهای مبتنی بر زمان بسیار مفید باشد. استفاده از UUIDv7 در پایگاه دادههای مدرن مانند PostgreSQL 18، امکان مدیریت بهتر رکوردها و بهرهگیری از قابلیتهای زمانبندی را فراهم میکند. این مقایسه به کاربران کمک میکند تا مناسبترین نوع شناسه را بر اساس نیازهای پروژه خود انتخاب کنند و از مزایای هر نسخه به بهترین شکل بهرهبرداری نمایند.
#UUID #PostgreSQL #پایگاه_داده #مدیریت_دیتا
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178325/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
credativ®
A deeper look at old UUIDv4 vs new UUIDv7 in PostgreSQL 18
Learn how UUIDv7 in PostgreSQL reduces conflicts in data management and why it increases efficiency.
❤1
Forwarded from Gopher Academy
🚀 کد تمیز از AI بدون هزینه اضافه!
♥️این پرامت برای کاهش هزینه مصرف توکن و دریافت کد خالص و کاربردی طراحی شده است.
💸دیگه وقتی از Claude یا ChatGPT یا هر هوش مصنوعی دیگری برات کد تولید میکنه
به صورت پیش فرض به ازای هر تغییری در کد با README، فایل تست، و هزار تا فایل دیگه که باعث افزایش هزینه مصرفی توکن میشه دست و پنجه نرم کنی
⚡️ با این پرامپت دقیقاً چی میگیری؟
✅ فقط کد اصلی و کاربردی
✅ بدون فایلهای اضافی
✅ صرفهجویی در مصرف توکن
❌ چی نمیگیری؟
•فایل های README و documentation
• تستها و mock data
• فایلهای Docker و CI/CD
• کامنتهای طولانی
• کدهای boilerplate غیرضروری
🎯 برای چی مناسبه؟
• کدنویسی سریع و کارآمد
• کاهش هزینه API
• پروژههای شخصی و استارتاپی
⭐️ مناسب برای:
تمام مدلهای AI
👇👇 github 👇👇
https://github.com/mrbardia72/minimal-code-ai
#AI #Coding #Prompt #Developer
♥️این پرامت برای کاهش هزینه مصرف توکن و دریافت کد خالص و کاربردی طراحی شده است.
💸دیگه وقتی از Claude یا ChatGPT یا هر هوش مصنوعی دیگری برات کد تولید میکنه
به صورت پیش فرض به ازای هر تغییری در کد با README، فایل تست، و هزار تا فایل دیگه که باعث افزایش هزینه مصرفی توکن میشه دست و پنجه نرم کنی
⚡️ با این پرامپت دقیقاً چی میگیری؟
✅ فقط کد اصلی و کاربردی
✅ بدون فایلهای اضافی
✅ صرفهجویی در مصرف توکن
❌ چی نمیگیری؟
•فایل های README و documentation
• تستها و mock data
• فایلهای Docker و CI/CD
• کامنتهای طولانی
• کدهای boilerplate غیرضروری
🎯 برای چی مناسبه؟
• کدنویسی سریع و کارآمد
• کاهش هزینه API
• پروژههای شخصی و استارتاپی
⭐️ مناسب برای:
تمام مدلهای AI
👇👇 github 👇👇
https://github.com/mrbardia72/minimal-code-ai
#AI #Coding #Prompt #Developer
🔵 عنوان مقاله
Amazon RDS for PostgreSQL now supports Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
آمازون RDS برای PostgreSQL هماکنون از نسخه جدید پستگرس، یعنی نسخه ۱۸، پشتیبانی میکند. در این بروزرسانی، نسخه ۱۸.۱ به طور خاص مورد تایید قرار گرفته است. علاوه بر نسخه اصلی، امکاناتی مانند pgcollection نیز در این نسخه گنجانده شده است، و نسخههای بهروز دیگر از افزونههای محبوب نیز در دسترس هستند.
این توسعه باعث میشود کاربران بتوانند از امکانات پیشرفتهتر و بهبودهای عملکردی این نسخه بهرهمند شوند و امنیت و کارایی پایگاههای داده خود را ارتقا دهند. با ارائه نسخه جدید، آمازون RDS تلاش میکند تا نیازهای کاربران در زمینه پردازش دادههای بزرگ و سیستمهای مقیاسپذیر را بهتر برآورده کند.
#پستگرس #آمازونRDS #پایگاهداده #نسخه۱۸
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177308/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Amazon RDS for PostgreSQL now supports Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
آمازون RDS برای PostgreSQL هماکنون از نسخه جدید پستگرس، یعنی نسخه ۱۸، پشتیبانی میکند. در این بروزرسانی، نسخه ۱۸.۱ به طور خاص مورد تایید قرار گرفته است. علاوه بر نسخه اصلی، امکاناتی مانند pgcollection نیز در این نسخه گنجانده شده است، و نسخههای بهروز دیگر از افزونههای محبوب نیز در دسترس هستند.
این توسعه باعث میشود کاربران بتوانند از امکانات پیشرفتهتر و بهبودهای عملکردی این نسخه بهرهمند شوند و امنیت و کارایی پایگاههای داده خود را ارتقا دهند. با ارائه نسخه جدید، آمازون RDS تلاش میکند تا نیازهای کاربران در زمینه پردازش دادههای بزرگ و سیستمهای مقیاسپذیر را بهتر برآورده کند.
#پستگرس #آمازونRDS #پایگاهداده #نسخه۱۸
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177308/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Amazon
Amazon RDS for PostgreSQL now supports major version 18 - AWS
Discover more about what's new at AWS with Amazon RDS for PostgreSQL now supports major version 18
🔵 عنوان مقاله
Scan Types in EXPLAIN Plans Explained
🟢 خلاصه مقاله:
انواع اسکن در طرحهای EXPLAIN چگونه است؟
استفاده از دستور EXPLAIN برای درک چگونگی اجرای یک کوئری، کمک بزرگی در عیبیابی مشکلات عملکرد یا بهینهسازی کوئریهای SQL است. این ابزار به شما نشان میدهد که سیستم چگونه دادهها را جستوجو میکند و منابع را مصرف میکند. اما اصطلاحاتی مانند “Seq Scan” و “Index Scan” چه معنی دارند و چه تفاوتی با هم دارند؟
در این مقاله، الیزابت انواع اصلی اسکنها را توضیح میدهد. او با ارائه نمودارها، هر نوع اسکن را به وضوح شرح میکند و نکات مهم هر یک را برجسته میسازد. قطعا پس از مطالعه این مطالب، به درک عمیقتری از نحوه کار پایگاههای داده و بهبود عملکرد کوئریهای خود خواهید رسید.
#پایگاه_داده #SQL #بهینه_سازی #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178311/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Scan Types in EXPLAIN Plans Explained
🟢 خلاصه مقاله:
انواع اسکن در طرحهای EXPLAIN چگونه است؟
استفاده از دستور EXPLAIN برای درک چگونگی اجرای یک کوئری، کمک بزرگی در عیبیابی مشکلات عملکرد یا بهینهسازی کوئریهای SQL است. این ابزار به شما نشان میدهد که سیستم چگونه دادهها را جستوجو میکند و منابع را مصرف میکند. اما اصطلاحاتی مانند “Seq Scan” و “Index Scan” چه معنی دارند و چه تفاوتی با هم دارند؟
در این مقاله، الیزابت انواع اصلی اسکنها را توضیح میدهد. او با ارائه نمودارها، هر نوع اسکن را به وضوح شرح میکند و نکات مهم هر یک را برجسته میسازد. قطعا پس از مطالعه این مطالب، به درک عمیقتری از نحوه کار پایگاههای داده و بهبود عملکرد کوئریهای خود خواهید رسید.
#پایگاه_داده #SQL #بهینه_سازی #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178311/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Crunchy Data
Postgres Scan Types in EXPLAIN Plans | Crunchy Data Blog
What is a sequential scan vs index scan vs parallel scan .... and what is a bitmap heap scan? Postgres scan types explained and diagrammed.
🔵 عنوان مقاله
Large Scale Distributed LLM Inference with Kubernetes (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله کوتاه، به بررسی روشهای اجرای استنتاج مدلهای زبانی بزرگ و توزیع شده روی زیرساختهای کلیکتیس میپردازیم. یکی از چالشهای اصلی در حوزه هوش مصنوعی، بهرهبرداری مؤثر از منابع سختافزاری است. با استفاده از سیستمهایی مانند Kubernetes، میتوان عملیات استنتاج حجم زیادی از دادهها را به صورت مقیاسپذیر و کارآمد انجام داد.
در ادامه، به اهمیت استراتژیهای دستهبندی و بستهبندی دلخواه برای بهبود کارایی اشاره میشود. نتایج آزمایشها نشان میدهند که با طراحی استراتژیهای مناسب در بخشبندی درخواستها، میتوان از زیر استفاده نرسانی به واحدهای GPU جلوگیری کرد. این کار به ویژه در سرویسهای مبتنی بر مدهای چندرسانهای (multimodal) اهمیت دارد، جایی که حجم درخواستها و نوع آنها متنوع است.
در پایان، یافتهها نشان میدهند که بهرهگیری از راهکارهای تخصصی در مدیریت درخواستها، میتواند موجب کاهش هدررفت منابع و افزایش بهرهوری سیستمهای توزیع شده شود. این رویکردها، کلید ارتقاء کارایی در پیادهسازی هوش مصنوعی در سطح صنعتی هستند.
#هوش_مصنوعی #Kubernetes #مدلهای_زبانی #پایدار
🟣لینک مقاله:
https://blog.gopenai.com/large-scale-distributed-llm-inference-with-kubernetes-70f8bf013ad1?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Large Scale Distributed LLM Inference with Kubernetes (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله کوتاه، به بررسی روشهای اجرای استنتاج مدلهای زبانی بزرگ و توزیع شده روی زیرساختهای کلیکتیس میپردازیم. یکی از چالشهای اصلی در حوزه هوش مصنوعی، بهرهبرداری مؤثر از منابع سختافزاری است. با استفاده از سیستمهایی مانند Kubernetes، میتوان عملیات استنتاج حجم زیادی از دادهها را به صورت مقیاسپذیر و کارآمد انجام داد.
در ادامه، به اهمیت استراتژیهای دستهبندی و بستهبندی دلخواه برای بهبود کارایی اشاره میشود. نتایج آزمایشها نشان میدهند که با طراحی استراتژیهای مناسب در بخشبندی درخواستها، میتوان از زیر استفاده نرسانی به واحدهای GPU جلوگیری کرد. این کار به ویژه در سرویسهای مبتنی بر مدهای چندرسانهای (multimodal) اهمیت دارد، جایی که حجم درخواستها و نوع آنها متنوع است.
در پایان، یافتهها نشان میدهند که بهرهگیری از راهکارهای تخصصی در مدیریت درخواستها، میتواند موجب کاهش هدررفت منابع و افزایش بهرهوری سیستمهای توزیع شده شود. این رویکردها، کلید ارتقاء کارایی در پیادهسازی هوش مصنوعی در سطح صنعتی هستند.
#هوش_مصنوعی #Kubernetes #مدلهای_زبانی #پایدار
🟣لینک مقاله:
https://blog.gopenai.com/large-scale-distributed-llm-inference-with-kubernetes-70f8bf013ad1?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Medium
Large Scale Distributed LLM Inference with Kubernetes
Concepts