اینن دو تا سایت در کنار هم میتونن یک سرویس back-end قدرتمند و مقیاسپذیر ارائه بدن. supabase یه جورایی سرویس دیتابیس Postgres در بستر REST عه یا چیزی شبیه به postgREST و buildship هم یه ابزار low-code برای کارهای مختلف backend به حساب میاد.
#Database #Supabase #SQL #Realtime #Backend
https://supabase.com
https://buildship.com
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
#Database #Supabase #SQL #Realtime #Backend
https://supabase.com
https://buildship.com
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🤩2🔥1
🔵 عنوان مقاله
How We Scaled Raw GROUP BY to 100 B+ Rows In Under A Second (30 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
کلیکهاوس با معرفی قابلیت Parallel Replicas نشان میدهد چگونه میتوان اجرای پرسوجوهای GROUP BY را بهصورت افقی و بدون تغییر در چیدمان دادهها مقیاس داد؛ بهگونهای که تجمیع بیش از ۱۰۰ میلیارد ردیف در کمتر از یک ثانیه ممکن شود. در این روش، کار یک پرسوجوی واحد میان همهی Replicaهای یک Shard تقسیم میشود، هر Replica بخشی از داده را میخواند و تجمیعهای جزئی را میسازد، و در پایان نتایج بهصورت قطعی با هم ادغام میشوند.
این رویکرد، بدون نیاز به Re-sharding، از Replicaها برای موازیسازی Query استفاده میکند، با SQL استاندارد سازگار است، و تأخیر انتهایی را برای داشبوردها و تحلیلهای تعاملی کاهش میدهد. بهدلیل سهم بالای GROUP BY در پرسوجوهای BI و رشد بارهای observability و AI analytics، Parallel Replicas راهی عملی برای مقیاسپذیری تقریباً نامحدود فراهم میکند و نمونهی ۱۰۰B+ ردیف در <۱ ثانیه نشان میدهد که استفاده از Replicaها بهعنوان ظرفیت محاسباتی موازی چه جهشی در کارایی ایجاد میکند.
#ClickHouse #ParallelReplicas #GROUPBY #Scalability #BigData #Analytics #OLAP #RealTime
🟣لینک مقاله:
https://clickhouse.com/blog/clickhouse-parallel-replicas?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How We Scaled Raw GROUP BY to 100 B+ Rows In Under A Second (30 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
کلیکهاوس با معرفی قابلیت Parallel Replicas نشان میدهد چگونه میتوان اجرای پرسوجوهای GROUP BY را بهصورت افقی و بدون تغییر در چیدمان دادهها مقیاس داد؛ بهگونهای که تجمیع بیش از ۱۰۰ میلیارد ردیف در کمتر از یک ثانیه ممکن شود. در این روش، کار یک پرسوجوی واحد میان همهی Replicaهای یک Shard تقسیم میشود، هر Replica بخشی از داده را میخواند و تجمیعهای جزئی را میسازد، و در پایان نتایج بهصورت قطعی با هم ادغام میشوند.
این رویکرد، بدون نیاز به Re-sharding، از Replicaها برای موازیسازی Query استفاده میکند، با SQL استاندارد سازگار است، و تأخیر انتهایی را برای داشبوردها و تحلیلهای تعاملی کاهش میدهد. بهدلیل سهم بالای GROUP BY در پرسوجوهای BI و رشد بارهای observability و AI analytics، Parallel Replicas راهی عملی برای مقیاسپذیری تقریباً نامحدود فراهم میکند و نمونهی ۱۰۰B+ ردیف در <۱ ثانیه نشان میدهد که استفاده از Replicaها بهعنوان ظرفیت محاسباتی موازی چه جهشی در کارایی ایجاد میکند.
#ClickHouse #ParallelReplicas #GROUPBY #Scalability #BigData #Analytics #OLAP #RealTime
🟣لینک مقاله:
https://clickhouse.com/blog/clickhouse-parallel-replicas?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
ClickHouse
How we scaled raw GROUP BY to 100 B+ rows in under a second
ClickHouse Cloud now scales analytical queries with parallel replicas, fanning a single query across thousands of cores for terabyte-per-second throughput. This post dives into the internals and lets you see and feel the speed.
👍1🔥1
🔵 عنوان مقاله
PGSync 5.0: Postgres to ElasticSearch/OpenSearch Syncing
🟢 خلاصه مقاله:
PGSync 5.0 یک میانافزار برای همگامسازی دادههای Postgres با ElasticSearch/OpenSearch است. این ابزار تغییرات دیتابیس را بهصورت لحظهای دریافت میکند و آنها را به اسناد ساختیافته JSON تبدیل کرده و در ایندکسهای جستوجو مینویسد. هدف آن کاهش پیچیدگی ETL سفارشی، پایداری و تاخیر پایین در بهروزرسانی ایندکسها است. PGSync از الگوهایی مثل backfill اولیه، استریم تغییرات، denormalization، نگاشت انعطافپذیر جدولبهسند و upsertهای idempotent پشتیبانی میکند. در نسخه ۵ تمرکز بر کارایی، سادگی پیکربندی و سازگاری یکپارچه با ElasticSearch و OpenSearch است تا مسیر پایدار و سریعی از جدولهای Postgres به اسناد قابل جستوجو فراهم شود.
#PGSync #Postgres #ElasticSearch #OpenSearch #CDC #SearchIndexing #DataSync #RealTime
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175730/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
PGSync 5.0: Postgres to ElasticSearch/OpenSearch Syncing
🟢 خلاصه مقاله:
PGSync 5.0 یک میانافزار برای همگامسازی دادههای Postgres با ElasticSearch/OpenSearch است. این ابزار تغییرات دیتابیس را بهصورت لحظهای دریافت میکند و آنها را به اسناد ساختیافته JSON تبدیل کرده و در ایندکسهای جستوجو مینویسد. هدف آن کاهش پیچیدگی ETL سفارشی، پایداری و تاخیر پایین در بهروزرسانی ایندکسها است. PGSync از الگوهایی مثل backfill اولیه، استریم تغییرات، denormalization، نگاشت انعطافپذیر جدولبهسند و upsertهای idempotent پشتیبانی میکند. در نسخه ۵ تمرکز بر کارایی، سادگی پیکربندی و سازگاری یکپارچه با ElasticSearch و OpenSearch است تا مسیر پایدار و سریعی از جدولهای Postgres به اسناد قابل جستوجو فراهم شود.
#PGSync #Postgres #ElasticSearch #OpenSearch #CDC #SearchIndexing #DataSync #RealTime
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175730/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Pgsync
PGSync - PGSync
PGSync simplifies your data pipeline by integrating Postgres/MySQL/MariaDB into Elasticsearch/OpenSearch.