🔵 عنوان مقاله
ChartDB (Tool)
🟢 خلاصه مقاله:
ChartDB ابزاری برای تبدیل سریع schema پایگاه‌داده به ER diagram است که با ویرایش هوشمند مبتنی بر AI، همکاری هم‌زمان و همگام‌سازی خودکار با دیتابیس زنده، کار تیم‌های مهندسی را ساده می‌کند. از Postgres، MySQL، SQL Server و Oracle پشتیبانی می‌کند، DDL تمیز تولید می‌کند و مستندات قابل اشتراک‌گذاری با نسخه‌بندی ارائه می‌دهد تا مدل‌ها و مستندات همیشه به‌روز و قابل پیگیری بمانند.
#DatabaseDesign #ERD #DataModeling #AI #DevTools #Postgres #MySQL #SQLServer
🟣لینک مقاله:
https://chartdb.io/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
ChartDB (Tool)
🟢 خلاصه مقاله:
ChartDB ابزاری برای تبدیل سریع schema پایگاه‌داده به ER diagram است که با ویرایش هوشمند مبتنی بر AI، همکاری هم‌زمان و همگام‌سازی خودکار با دیتابیس زنده، کار تیم‌های مهندسی را ساده می‌کند. از Postgres، MySQL، SQL Server و Oracle پشتیبانی می‌کند، DDL تمیز تولید می‌کند و مستندات قابل اشتراک‌گذاری با نسخه‌بندی ارائه می‌دهد تا مدل‌ها و مستندات همیشه به‌روز و قابل پیگیری بمانند.
#DatabaseDesign #ERD #DataModeling #AI #DevTools #Postgres #MySQL #SQLServer
🟣لینک مقاله:
https://chartdb.io/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
chartdb.io
ChartDB - Database schema diagrams visualizer
Free and Open-source database diagrams editor, visualize and design your database with a single query.
Tool to help you draw your DB relationship diagrams and export DDL scripts.
Tool to help you draw your DB relationship diagrams and export DDL scripts.
🔵 عنوان مقاله
A SQL Heuristic: ORs Are Expensive (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
OR در SQL اغلب باعث کندی می‌شود، چون بسیاری از query plannerها برای OR بین ستون‌های مختلف به sequential scan یا index merge/bitmap OR متوسل می‌شوند، در حالی‌که AND به‌طور طبیعی با compound indexها جور است. یک راه مؤثر، بازنویسی OR به چند کوئریِ ایندکس‌پسند و ترکیب آن‌ها با UNION/UNION ALL است تا هر شاخه از ایندکس مناسب خود استفاده کند و زمان اجرا گاهی تا ۱۰۰ برابر کاهش یابد. راه‌حل پایدارتر، بازطراحی schema با extension tables است تا به‌جای OR روی چند خاصیتِ پراکنده، با JOIN به جدول‌های باریک و ایندکس‌شده دسترسی پیدا کنید. همیشه با EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE اندازه‌گیری کنید؛ در جداول کوچک یا OR روی یک ستون (مشابه IN) شاید مشکل نداشته باشید، اما به‌طور کلی: AND را با compound index هماهنگ کنید، از OR بین ستون‌ها بپرهیزید، در صورت لزوم از UNION بهره ببرید و برای مسیرهای پرتردد، بازطراحی schema را در نظر بگیرید.
#SQL #DatabasePerformance #QueryOptimization #Indexes #PostgreSQL #MySQL #DataModeling #EXPLAIN
🟣لینک مقاله:
https://ethanseal.com/articles/ors-are-expensive?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
A SQL Heuristic: ORs Are Expensive (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
OR در SQL اغلب باعث کندی می‌شود، چون بسیاری از query plannerها برای OR بین ستون‌های مختلف به sequential scan یا index merge/bitmap OR متوسل می‌شوند، در حالی‌که AND به‌طور طبیعی با compound indexها جور است. یک راه مؤثر، بازنویسی OR به چند کوئریِ ایندکس‌پسند و ترکیب آن‌ها با UNION/UNION ALL است تا هر شاخه از ایندکس مناسب خود استفاده کند و زمان اجرا گاهی تا ۱۰۰ برابر کاهش یابد. راه‌حل پایدارتر، بازطراحی schema با extension tables است تا به‌جای OR روی چند خاصیتِ پراکنده، با JOIN به جدول‌های باریک و ایندکس‌شده دسترسی پیدا کنید. همیشه با EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE اندازه‌گیری کنید؛ در جداول کوچک یا OR روی یک ستون (مشابه IN) شاید مشکل نداشته باشید، اما به‌طور کلی: AND را با compound index هماهنگ کنید، از OR بین ستون‌ها بپرهیزید، در صورت لزوم از UNION بهره ببرید و برای مسیرهای پرتردد، بازطراحی schema را در نظر بگیرید.
#SQL #DatabasePerformance #QueryOptimization #Indexes #PostgreSQL #MySQL #DataModeling #EXPLAIN
🟣لینک مقاله:
https://ethanseal.com/articles/ors-are-expensive?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Did You Know Postgres Tables are Limited to 1,600 Columns?
🟢 خلاصه مقاله:
اگر نمی‌دانستید، در Postgres هر جدول حداکثر ۱۶۰۰ ستون می‌تواند داشته باشد. این یک محدودیت سخت در هسته سیستم است و با NULL بودن فیلدها یا TOAST دور زده نمی‌شود. اگر شماره issue 226 در سال 2017 را خوانده باشید، احتمالاً این نکته را به خاطر دارید. این سقف به معنای آن است که طراحی‌هایی با جدول‌های بسیار عریض—مثل هر شاخص یک ستون یا طرح‌های EAV تثبیت‌شده—به‌سرعت به حد می‌خورند. راه‌حل‌های بهتر شامل نرمال‌سازی، تفکیک عمودی، تبدیل ستون‌ها به سطرها برای سنجه‌ها، یا استفاده از JSONB برای ویژگی‌های کم‌استفاده و پراکنده است. جدول‌های خیلی عریض علاوه بر ریسک رسیدن به سقف، هزینه I/O و نگهداری را بالا می‌برند. نتیجه عملی: با در نظر گرفتن حد ۱۶۰۰ ستون، از طرح‌های باریک‌تر و انعطاف‌پذیرتر استفاده کنید و قبل از اعمال مهاجرت‌ها، تعداد ستون‌ها را بررسی کنید.
#Postgres #PostgreSQL #SQL #DatabaseDesign #DataModeling #SchemaDesign #JSONB #SoftwareEngineering
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176989/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Did You Know Postgres Tables are Limited to 1,600 Columns?
🟢 خلاصه مقاله:
اگر نمی‌دانستید، در Postgres هر جدول حداکثر ۱۶۰۰ ستون می‌تواند داشته باشد. این یک محدودیت سخت در هسته سیستم است و با NULL بودن فیلدها یا TOAST دور زده نمی‌شود. اگر شماره issue 226 در سال 2017 را خوانده باشید، احتمالاً این نکته را به خاطر دارید. این سقف به معنای آن است که طراحی‌هایی با جدول‌های بسیار عریض—مثل هر شاخص یک ستون یا طرح‌های EAV تثبیت‌شده—به‌سرعت به حد می‌خورند. راه‌حل‌های بهتر شامل نرمال‌سازی، تفکیک عمودی، تبدیل ستون‌ها به سطرها برای سنجه‌ها، یا استفاده از JSONB برای ویژگی‌های کم‌استفاده و پراکنده است. جدول‌های خیلی عریض علاوه بر ریسک رسیدن به سقف، هزینه I/O و نگهداری را بالا می‌برند. نتیجه عملی: با در نظر گرفتن حد ۱۶۰۰ ستون، از طرح‌های باریک‌تر و انعطاف‌پذیرتر استفاده کنید و قبل از اعمال مهاجرت‌ها، تعداد ستون‌ها را بررسی کنید.
#Postgres #PostgreSQL #SQL #DatabaseDesign #DataModeling #SchemaDesign #JSONB #SoftwareEngineering
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176989/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Data Bene
Did you know? Tables in PostgreSQL are limited to 1,600 columns
It's a hard-coded limit in Postgres for tables to not exceed 1,600 columns. Let's test all the ways you can reach that limit, and explore how to address the situation when you reach this limit unexpectedly.