Курс «PostgreSQL для начинающих»: #2 — Простые SELECT
Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих", подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре".
Сегодня поговорим о самых простых, но важных, возможностях команды
Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись.
Читать: https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/780276/
Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих", подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре".
Сегодня поговорим о самых простых, но важных, возможностях команды
SELECT, наиболее часто используемой при работе с базами данных - формировании выборок (VALUES), их ограничении (LIMIT/OFFSET/FETCH), фильтрации (WHERE/HAVING), сортировке (ORDER BY), уникализации (DISTINCT) и группировке (GROUP BY).Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись.
Читать: https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/780276/
Two Keys To AI’s Future: What We Heard From Developers At AWS re:Invent 2023
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/two-keys-ais-future-what-we-heard-from-developers-aws-reinvent-2023
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/two-keys-ais-future-what-we-heard-from-developers-aws-reinvent-2023
👍1
Oracle Graph Learning Path
This article is a learning path for all things Oracle Graph, making the videos and blog posts easy to digest. The setup, user interface, and capabilities can vary based on the environment you choose to deploy Oracle Graph in and the type of graph used, so use this learning path to easily find the articles relevant to you.
Read: https://blogs.oracle.com/database/post/oracle-graph-learning-path
This article is a learning path for all things Oracle Graph, making the videos and blog posts easy to digest. The setup, user interface, and capabilities can vary based on the environment you choose to deploy Oracle Graph in and the type of graph used, so use this learning path to easily find the articles relevant to you.
Read: https://blogs.oracle.com/database/post/oracle-graph-learning-path
Oracle
Oracle Graph Learning Path
This article is a learning path for all things Oracle Graph, making the videos and blog posts easy to digest. The setup, user interface, and capabilities can vary based on the environment you choose to deploy Oracle Graph in and the type of graph used, so…
Почему работа с данными так популярна: Data Scientist, Big Data и объектное хранение
По оценкам Cybersecurity Ventures, к 2025 году общий объем данных в облаках достигнет 100 зеттабайт, или 50% всех мировых данных на тот момент. Ландшафт хранения этой информации разнообразен: от недорогих обычных серверов до огромных хранилищ на сотни петабайт.
При экспоненциальном росте информации возможности работы с данными расширяются. Отчет LinkedIn о новых вакансиях показывает, что мировой рынок работы в области науки о данных вырастет до 230,80 млрд долларов к 2026 году.
Наука о данных является востребованной, интересной, и, казалось бы, очень сложной областью знаний. Однако хорошая новость заключается в том, что она доступна для новичков. В статье мы разберемся, с какими базовыми основами нужно познакомиться при работе с данными.
Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_mts/articles/781724/
По оценкам Cybersecurity Ventures, к 2025 году общий объем данных в облаках достигнет 100 зеттабайт, или 50% всех мировых данных на тот момент. Ландшафт хранения этой информации разнообразен: от недорогих обычных серверов до огромных хранилищ на сотни петабайт.
При экспоненциальном росте информации возможности работы с данными расширяются. Отчет LinkedIn о новых вакансиях показывает, что мировой рынок работы в области науки о данных вырастет до 230,80 млрд долларов к 2026 году.
Наука о данных является востребованной, интересной, и, казалось бы, очень сложной областью знаний. Однако хорошая новость заключается в том, что она доступна для новичков. В статье мы разберемся, с какими базовыми основами нужно познакомиться при работе с данными.
Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_mts/articles/781724/
Почему работа с данными так популярна: Data Scientist, Big Data и объектное хранение
По оценкам Cybersecurity Ventures, к 2025 году общий объем данных в облаках достигнет 100 зеттабайт, или 50% всех мировых данных на тот момент. Ландшафт хранения этой информации разнообразен: от недорогих обычных серверов до огромных хранилищ на сотни петабайт.
При экспоненциальном росте информации возможности работы с данными расширяются. Отчет LinkedIn о новых вакансиях показывает, что мировой рынок работы в области науки о данных вырастет до 230,80 млрд долларов к 2026 году.
Наука о данных является востребованной, интересной, и, казалось бы, очень сложной областью знаний. Однако хорошая новость заключается в том, что она доступна для новичков. В статье мы разберемся, с какими базовыми основами нужно познакомиться при работе с данными.
Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_mts/articles/781724/
По оценкам Cybersecurity Ventures, к 2025 году общий объем данных в облаках достигнет 100 зеттабайт, или 50% всех мировых данных на тот момент. Ландшафт хранения этой информации разнообразен: от недорогих обычных серверов до огромных хранилищ на сотни петабайт.
При экспоненциальном росте информации возможности работы с данными расширяются. Отчет LinkedIn о новых вакансиях показывает, что мировой рынок работы в области науки о данных вырастет до 230,80 млрд долларов к 2026 году.
Наука о данных является востребованной, интересной, и, казалось бы, очень сложной областью знаний. Однако хорошая новость заключается в том, что она доступна для новичков. В статье мы разберемся, с какими базовыми основами нужно познакомиться при работе с данными.
Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_mts/articles/781724/
Прыжок по облакам: кейс миграции MS SQL Server из Azure в VK Cloud
Миграция ИТ-инфраструктуры из облака в облако — квест, с которым сейчас сталкиваются многие компании и на своих шишках понимают сложность всего процесса. И чем больше инфраструктура, тем выше уровень сложности этого квеста. Особенно если перенести надо работающий сервис с крупной базой данных и целым зоопарком технологий.
Меня зовут Дмитрий Штегельман, я системный инженер в VK Tech. В этой статье я расскажу об опыте миграции PaaS MS SQL Server с гигабайтами данных из Azure в VK Cloud — выстроенном процессе, подводных камнях и полученном результате.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/781278/
Миграция ИТ-инфраструктуры из облака в облако — квест, с которым сейчас сталкиваются многие компании и на своих шишках понимают сложность всего процесса. И чем больше инфраструктура, тем выше уровень сложности этого квеста. Особенно если перенести надо работающий сервис с крупной базой данных и целым зоопарком технологий.
Меня зовут Дмитрий Штегельман, я системный инженер в VK Tech. В этой статье я расскажу об опыте миграции PaaS MS SQL Server с гигабайтами данных из Azure в VK Cloud — выстроенном процессе, подводных камнях и полученном результате.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/781278/
Прыжок по облакам: кейс миграции MS SQL Server из Azure в VK Cloud
Миграция ИТ-инфраструктуры из облака в облако — квест, с которым сейчас сталкиваются многие компании и на своих шишках понимают сложность всего процесса. И чем больше инфраструктура, тем выше уровень сложности этого квеста. Особенно если перенести надо работающий сервис с крупной базой данных и целым зоопарком технологий.
Меня зовут Дмитрий Штегельман, я системный инженер в VK Tech. В этой статье я расскажу об опыте миграции PaaS MS SQL Server с гигабайтами данных из Azure в VK Cloud — выстроенном процессе, подводных камнях и полученном результате.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/781278/
Миграция ИТ-инфраструктуры из облака в облако — квест, с которым сейчас сталкиваются многие компании и на своих шишках понимают сложность всего процесса. И чем больше инфраструктура, тем выше уровень сложности этого квеста. Особенно если перенести надо работающий сервис с крупной базой данных и целым зоопарком технологий.
Меня зовут Дмитрий Штегельман, я системный инженер в VK Tech. В этой статье я расскажу об опыте миграции PaaS MS SQL Server с гигабайтами данных из Azure в VK Cloud — выстроенном процессе, подводных камнях и полученном результате.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/781278/
SQL HowTo: итоги по строкам и столбцам «в одно действие»
Немного отвлечемся от простых SELECT и посмотрим на реальной бизнес-задаче построения различных "тепловых карт" и "шахматок", как знание возможностей SQL может облегчить жизнь и разработчику, и его базе.
Читать: https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/781926/
Немного отвлечемся от простых SELECT и посмотрим на реальной бизнес-задаче построения различных "тепловых карт" и "шахматок", как знание возможностей SQL может облегчить жизнь и разработчику, и его базе.
Читать: https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/781926/
MongoDB Security Incident Update, December 20, 2023
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/mongodb-security-incident-update-december-20-2023
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/mongodb-security-incident-update-december-20-2023
Big Data в облаке: строим доступное хранилище
За последние годы «большие данные» стали восприниматься более гибко и могут включать в себя объемы, которые ранее не рассматривались как «большие». При этом снизились затраты на хранение и обработку информации. Теперь инструменты работы с данными подобных масштабов доступны даже небольшим компаниям.
Важно помнить, что работа в этом направлении включает в себя разнообразные вызовы, связанные с ограничениями оборудования, типами источников данных, сложностью анализа. Данные нужно правильно собирать, хранить и обрабатывать, а для этого нужно выстроить правильную инфраструктуру.
Сегодня расскажем про решение, которое уменьшит неопределенность при работе с крупными данными и поможет максимально быстро построить с нуля удобную и недорогую систему для аналитических задач в вашей компании.
Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_mts/articles/782226/
За последние годы «большие данные» стали восприниматься более гибко и могут включать в себя объемы, которые ранее не рассматривались как «большие». При этом снизились затраты на хранение и обработку информации. Теперь инструменты работы с данными подобных масштабов доступны даже небольшим компаниям.
Важно помнить, что работа в этом направлении включает в себя разнообразные вызовы, связанные с ограничениями оборудования, типами источников данных, сложностью анализа. Данные нужно правильно собирать, хранить и обрабатывать, а для этого нужно выстроить правильную инфраструктуру.
Сегодня расскажем про решение, которое уменьшит неопределенность при работе с крупными данными и поможет максимально быстро построить с нуля удобную и недорогую систему для аналитических задач в вашей компании.
Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_mts/articles/782226/
Разгоняем Ignite в облачной инфраструктуре. Часть 2
Привет! С вами Дмитрий Пшевский и Семён Попов, технические лидеры юнита Data в Сбере. Это вторая часть нашего материала о производительности сервисов при работе с Ignite.
В первой части мы рассказали, как перешли от монолита к микросервисной архитектуре, попробовали поработать с толстым клиентом и переключились на тонкого. Расскажем, какие сложности у нас возникли в процессе эксплуатации нашего решения в облачной инфраструктуре, почему пришлось минимизировать транзакционную логику на клиенте и к чему мы пришли в итоге. Статья написана на основе нашего доклада на JPoint 2023.
Поехали!
Читать: https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/782498/
Привет! С вами Дмитрий Пшевский и Семён Попов, технические лидеры юнита Data в Сбере. Это вторая часть нашего материала о производительности сервисов при работе с Ignite.
В первой части мы рассказали, как перешли от монолита к микросервисной архитектуре, попробовали поработать с толстым клиентом и переключились на тонкого. Расскажем, какие сложности у нас возникли в процессе эксплуатации нашего решения в облачной инфраструктуре, почему пришлось минимизировать транзакционную логику на клиенте и к чему мы пришли в итоге. Статья написана на основе нашего доклада на JPoint 2023.
Поехали!
Читать: https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/782498/
Архивная репликация в PostgreSQL: пошаговая инструкция
Разбираем c Григорием Тарасенко, инженером команды SQL на примере, как реплицировать базы без использования слотов репликации.
Читать: https://habr.com/ru/companies/avito/articles/781892/
Разбираем c Григорием Тарасенко, инженером команды SQL на примере, как реплицировать базы без использования слотов репликации.
Читать: https://habr.com/ru/companies/avito/articles/781892/
Основные проблемы с цифровыми данными в HR и опыт их решения
Идея принимать решения о людях на основе анализа данных обсуждается давно, написаны десятки книг. Многие зарубежные (а теперь и отечественные) компании всерьёз начали применять данные не только в виде простых отчетов и индикаторов, но и более изощренным способом — через предиктивные модели (регрессионные или нейронки). Но, по моему мнению, до 70% всех усилий лежит именно в подготовке и поиске данных, чтобы затем их использовать для принятия решений. Конечно, есть ещё вопрос «зачем?» — но оставим его пока за скобками.
В статье я расскажу про мои топ-5 проблем с данными из опыта работы в больших корпорациях, и их возможные причины, а также поделюсь наработанными подходами к решению этих проблем.
Читать: https://habr.com/ru/articles/782818/
Идея принимать решения о людях на основе анализа данных обсуждается давно, написаны десятки книг. Многие зарубежные (а теперь и отечественные) компании всерьёз начали применять данные не только в виде простых отчетов и индикаторов, но и более изощренным способом — через предиктивные модели (регрессионные или нейронки). Но, по моему мнению, до 70% всех усилий лежит именно в подготовке и поиске данных, чтобы затем их использовать для принятия решений. Конечно, есть ещё вопрос «зачем?» — но оставим его пока за скобками.
В статье я расскажу про мои топ-5 проблем с данными из опыта работы в больших корпорациях, и их возможные причины, а также поделюсь наработанными подходами к решению этих проблем.
Читать: https://habr.com/ru/articles/782818/
👍1
PostgreSQL в «Тензоре» — публикации за год (#4)
Под занавес уходящего года предлагаю традиционно вспомнить, про какие интересные возможности и особенности работы с PostgreSQL мы рассказали в нашем блоге.
Если не видели дайджест за прошлый год — время наверстать упущенное!
Читать: https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/782918/
Под занавес уходящего года предлагаю традиционно вспомнить, про какие интересные возможности и особенности работы с PostgreSQL мы рассказали в нашем блоге.
Если не видели дайджест за прошлый год — время наверстать упущенное!
Читать: https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/782918/
БД — это скальпель или мультитул? Куда привела эволюция СУБД в 2023 году
За последние пару десятилетий с ростом объёма данных на рынке СУБД сложился интересный ландшафт. Появились новые СУБД, при этом старые продолжали развиваться — и сориентироваться среди них становилось всё сложнее.
В этой статье предлагаем рассмотреть эволюцию разных СУБД и сравнить их между собой. Поможет нам в этом Олег Бондарь, директор по продукту в Yandex Cloud, который отвечает за развитие YDB — это транзакционная реляционная база данных с открытым исходным кодом. Статья написана по материалам его доклада на Saint Highload++.
Читать: https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/781996/
За последние пару десятилетий с ростом объёма данных на рынке СУБД сложился интересный ландшафт. Появились новые СУБД, при этом старые продолжали развиваться — и сориентироваться среди них становилось всё сложнее.
В этой статье предлагаем рассмотреть эволюцию разных СУБД и сравнить их между собой. Поможет нам в этом Олег Бондарь, директор по продукту в Yandex Cloud, который отвечает за развитие YDB — это транзакционная реляционная база данных с открытым исходным кодом. Статья написана по материалам его доклада на Saint Highload++.
Читать: https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/781996/
БД — это скальпель или мультитул? Куда привела эволюция СУБД в 2023 году
За последние пару десятилетий с ростом объёма данных на рынке СУБД сложился интересный ландшафт. Появились новые СУБД, при этом старые продолжали развиваться — и сориентироваться среди них становилось всё сложнее.
В этой статье предлагаем рассмотреть эволюцию разных СУБД и сравнить их между собой. Поможет нам в этом Олег Бондарь, директор по продукту в Yandex Cloud, который отвечает за развитие YDB — это транзакционная реляционная база данных с открытым исходным кодом. Статья написана по материалам его доклада на Saint Highload++.
Читать: https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/781996/
За последние пару десятилетий с ростом объёма данных на рынке СУБД сложился интересный ландшафт. Появились новые СУБД, при этом старые продолжали развиваться — и сориентироваться среди них становилось всё сложнее.
В этой статье предлагаем рассмотреть эволюцию разных СУБД и сравнить их между собой. Поможет нам в этом Олег Бондарь, директор по продукту в Yandex Cloud, который отвечает за развитие YDB — это транзакционная реляционная база данных с открытым исходным кодом. Статья написана по материалам его доклада на Saint Highload++.
Читать: https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/781996/
Почему B-деревья быстрые?
B-дерево — это структура, помогающая выполнять поиск в больших объёмах данных. Она была изобретена более сорока лет назад, однако по-прежнему используется в большинстве современных баз данных. Хотя существуют и более новые структуры индексов, например, LSM-деревья, B-дерево пока никто не победил в обработке большинства запросов баз данных.
После прочтения этого поста вы будете знать, как B-дерево упорядочивает данные и выполняет поисковые запросы.
Читать: https://habr.com/ru/articles/783012/
B-дерево — это структура, помогающая выполнять поиск в больших объёмах данных. Она была изобретена более сорока лет назад, однако по-прежнему используется в большинстве современных баз данных. Хотя существуют и более новые структуры индексов, например, LSM-деревья, B-дерево пока никто не победил в обработке большинства запросов баз данных.
После прочтения этого поста вы будете знать, как B-дерево упорядочивает данные и выполняет поисковые запросы.
Читать: https://habr.com/ru/articles/783012/
Почему B-деревья быстрые?
B-дерево — это структура, помогающая выполнять поиск в больших объёмах данных. Она была изобретена более сорока лет назад, однако по-прежнему используется в большинстве современных баз данных. Хотя существуют и более новые структуры индексов, например, LSM-деревья, B-дерево пока никто не победил в обработке большинства запросов баз данных.
После прочтения этого поста вы будете знать, как B-дерево упорядочивает данные и выполняет поисковые запросы.
Читать: https://habr.com/ru/articles/783012/
B-дерево — это структура, помогающая выполнять поиск в больших объёмах данных. Она была изобретена более сорока лет назад, однако по-прежнему используется в большинстве современных баз данных. Хотя существуют и более новые структуры индексов, например, LSM-деревья, B-дерево пока никто не победил в обработке большинства запросов баз данных.
После прочтения этого поста вы будете знать, как B-дерево упорядочивает данные и выполняет поисковые запросы.
Читать: https://habr.com/ru/articles/783012/