Новые возможности для разработчиков от Oracle
Oracle представил два новых варианта для разработчиков: Autonomous Database for Developers и Autonomous Database for Developers - Container Image. Эти решения делают разработку и тестирование приложений на платформе Autonomous Database проще и доступнее.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle представил два новых варианта для разработчиков: Autonomous Database for Developers и Autonomous Database for Developers - Container Image. Эти решения делают разработку и тестирование приложений на платформе Autonomous Database проще и доступнее.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Telegram
DATABASE DESIGN
Лучшие материалы по работе с хранилищами данных на русском и английском языке
Разместить рекламу: @tproger_sales_bot
Правила общения: https://tprg.ru/rules
Другие каналы: @tproger_channels
Другие наши проекты: https://tprg.ru/media
Разместить рекламу: @tproger_sales_bot
Правила общения: https://tprg.ru/rules
Другие каналы: @tproger_channels
Другие наши проекты: https://tprg.ru/media
Анонс нового инструмента для генерации синтетических данных!
Компания представила Select AI Synthetic Data Generation (SDG), который значительно упрощает использование больших языковых моделей (LLMs) для создания данных, соответствующих вашей схеме. Это открывает новые возможности для тестирования решений и внедрения концептов.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Компания представила Select AI Synthetic Data Generation (SDG), который значительно упрощает использование больших языковых моделей (LLMs) для создания данных, соответствующих вашей схеме. Это открывает новые возможности для тестирования решений и внедрения концептов.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
Announcing Select AI for Synthetic Data Generation
In support of generating synthetic data, we’re excited to announce Select AI Synthetic Data Generation (SDG) – making it easy to use LLMs to generate data conforming to your schema for solution testing, proofs of concept, and other uses.
Новые AI-решения в Autonomous Database Data Studio
В Autonomous Database Data Studio появились новые AI-функции, которые помогут улучшить интеграцию данных, их обработку и анализ. Эти обновления сделают работу с данными еще эффективнее и проще. Узнайте больше о нововведениях и их преимуществах.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В Autonomous Database Data Studio появились новые AI-функции, которые помогут улучшить интеграцию данных, их обработку и анализ. Эти обновления сделают работу с данными еще эффективнее и проще. Узнайте больше о нововведениях и их преимуществах.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новый инструмент Select AI с поддержкой RAG
Теперь Select AI поддерживает Retrieval Augmented Generation (RAG), что позволяет легко использовать модели машинного обучения для получения информации или создания нового контента на основе ваших приватных данных с помощью естественных языковых запросов.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Теперь Select AI поддерживает Retrieval Augmented Generation (RAG), что позволяет легко использовать модели машинного обучения для получения информации или создания нового контента на основе ваших приватных данных с помощью естественных языковых запросов.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Диаграммы классов UML из PostgreSQL. Часть первая
Статья продолжает знакомить с функциями для документирования баз данных PostgreSQL. Но на этот раз речь пойдет о специальных функциях, подготавливающих описания диаграмм классов на языке PlantUML.
В качестве основного средства документирования выбрана система управления проектами TRAC с подключенным плагином plantuml.
Читать: https://habr.com/ru/articles/841776/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Статья продолжает знакомить с функциями для документирования баз данных PostgreSQL. Но на этот раз речь пойдет о специальных функциях, подготавливающих описания диаграмм классов на языке PlantUML.
В качестве основного средства документирования выбрана система управления проектами TRAC с подключенным плагином plantuml.
Читать: https://habr.com/ru/articles/841776/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Использование учетных данных MS SQL Server для повышения привилегий
Эта публикация - перевод статьи Scott Sutherland - Hijacking SQL Server Credentials using Agent Jobs for Domain Privilege Escalation. В публикации описано, как объекты учетных данных SQL Server могут быть использованы злоумышленниками для выполнения кода от имени пользователя SQL Server, локального пользователя Windows или доменного пользователя. Также, в публикации будет информация о том, как настроить логирование для обнаружения соответствующего поведения.
Читать: https://habr.com/ru/articles/842374/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Эта публикация - перевод статьи Scott Sutherland - Hijacking SQL Server Credentials using Agent Jobs for Domain Privilege Escalation. В публикации описано, как объекты учетных данных SQL Server могут быть использованы злоумышленниками для выполнения кода от имени пользователя SQL Server, локального пользователя Windows или доменного пользователя. Также, в публикации будет информация о том, как настроить логирование для обнаружения соответствующего поведения.
Читать: https://habr.com/ru/articles/842374/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Диаграммы классов UML из PostgreSQL. Окончание
Это вторая часть статьи, в которой обсуждаются вспомогательные функции, использующиеся функциями предназначенными для непосредственного формирования PlantUML-скриптов. Основные процедур и функции обсуждались в первой части статьи. Здесь же присутствует контрольный пример с таблицами, которые использовались для демонстрации функций.
Читать: https://habr.com/ru/articles/841926/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Это вторая часть статьи, в которой обсуждаются вспомогательные функции, использующиеся функциями предназначенными для непосредственного формирования PlantUML-скриптов. Основные процедур и функции обсуждались в первой части статьи. Здесь же присутствует контрольный пример с таблицами, которые использовались для демонстрации функций.
Читать: https://habr.com/ru/articles/841926/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новые AI-партнеры MongoDB: Инновации и коллаборации
MongoDB продолжает расширять свои возможности через партнерство с новыми AI-компаниями. Среди новых партнеров — BuildShip, Inductor, Metabase, Shakudo и VLM Run. Эти интеграции помогут разработчикам создавать мощные AI-решения, улучшая функциональность и ускоряя выход на рынок. Узнайте больше на нашем блоге! Превратите клиентские взаимодействия в ценные данные!
Agmeta использует машинное обучение и генеративный ИИ, поддерживаемый MongoDB Atlas, чтобы точно определять уровень удовлетворенности клиентов (CSAT) и выявлять потенциальные риски. Узнайте, как AI и MongoDB помогают бизнесам не только минимизировать отток, но и находить возможности для роста.
Подробнее: [ссылка на статью]
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MongoDB продолжает расширять свои возможности через партнерство с новыми AI-компаниями. Среди новых партнеров — BuildShip, Inductor, Metabase, Shakudo и VLM Run. Эти интеграции помогут разработчикам создавать мощные AI-решения, улучшая функциональность и ускоряя выход на рынок. Узнайте больше на нашем блоге! Превратите клиентские взаимодействия в ценные данные!
Agmeta использует машинное обучение и генеративный ИИ, поддерживаемый MongoDB Atlas, чтобы точно определять уровень удовлетворенности клиентов (CSAT) и выявлять потенциальные риски. Узнайте, как AI и MongoDB помогают бизнесам не только минимизировать отток, но и находить возможности для роста.
Подробнее: [ссылка на статью]
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новый Программа MAAP от MongoDB помогать внедрять ИИ
MongoDB запустила Программу Приложений ИИ (MAAP), которая теперь доступна для всех. MAAP предлагает компаниям ресурсы для интеграции ИИ в их продукты, включая референтные архитектуры и профессиональные услуги. Среди партнеров программы — лидеры индустрии, такие как Google Cloud и Microsoft Azure. Новая бизнес-модель от magicpin: революция в офлайн ритейле
magicpin, крупнейшая гиперлокальная розничная платформа Индии, меняет правила игры! Вместо традиционной оплаты за клик, magicpin внедряет модель оплаты за конверсию, сотрудничая с местными магазинами и увеличивая покупательский трафик. Узнайте, как magicpin и MongoDB помогают бизнесам в Индии расти!
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MongoDB запустила Программу Приложений ИИ (MAAP), которая теперь доступна для всех. MAAP предлагает компаниям ресурсы для интеграции ИИ в их продукты, включая референтные архитектуры и профессиональные услуги. Среди партнеров программы — лидеры индустрии, такие как Google Cloud и Microsoft Azure. Новая бизнес-модель от magicpin: революция в офлайн ритейле
magicpin, крупнейшая гиперлокальная розничная платформа Индии, меняет правила игры! Вместо традиционной оплаты за клик, magicpin внедряет модель оплаты за конверсию, сотрудничая с местными магазинами и увеличивая покупательский трафик. Узнайте, как magicpin и MongoDB помогают бизнесам в Индии расти!
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Запуск MongoDB AI Applications Program (MAAP)
MongoDB объявил о запуске программы MAAP, предназначенной для помощи компаниям в разработке и внедрении KI-решений. MAAP предлагает референсные архитектуры, интеграции с ведущими технологическими партнёрами и единое сервисное сопровождение, ускоряя внедрение инноваций и снижая риски интеграции.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MongoDB объявил о запуске программы MAAP, предназначенной для помощи компаниям в разработке и внедрении KI-решений. MAAP предлагает референсные архитектуры, интеграции с ведущими технологическими партнёрами и единое сервисное сопровождение, ускоряя внедрение инноваций и снижая риски интеграции.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Некоторые моменты switchover в Patroni. Практические истории из SRE-будней. Часть 8
Однажды нам нужно было уменьшить мастер кластера PostgreSQL по CPU и памяти. План был надёжный: дождаться низкой нагрузки на кластер, сменить мастер на одну из асинхронных реплик, переконфигурировать виртуальную машину с бывшим мастером и сделать switchover обратно. Казалось бы, что могло пойти не так?
Читать: https://habr.com/ru/companies/flant/articles/840568/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Однажды нам нужно было уменьшить мастер кластера PostgreSQL по CPU и памяти. План был надёжный: дождаться низкой нагрузки на кластер, сменить мастер на одну из асинхронных реплик, переконфигурировать виртуальную машину с бывшим мастером и сделать switchover обратно. Казалось бы, что могло пойти не так?
Читать: https://habr.com/ru/companies/flant/articles/840568/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Сайзинг многоуровневого КХД (ч.1 Что сайзим)
Приветствую, ищущий методики и подхода, Гость!
Мой многолетний опыт работы в части проектирования и реализации КХД с использованием продуктов иностранных Вендоров, всегда был сопряжен с использованием их обширной инфраструктуры и наработок обеспечивающих и помогающих выполнять вспомогательные задачи быстро и условно качественно. Одной из таких задач всегда являлось выполнение сайзинга разрабатываемого КХД. Вы можете задаться вопросом: "Почему "условно качественно"? - ответ тут прозаичен и банален: "Инструменты сайзинга не могут однозначно ответить на вопрос, какие характеристики заложить и как посчитать сайзинг КХД до того, как полностью сформировано ТЗ и не расставлены все точки над Ё...", ну и конечно, никакой инструмент не в силах справиться с изменениями требований по ходу проекта, криворукостью разработчиков и применением не оптимальных решений. Как оказалось, после ухода поставщиков программного обеспечения с рынка и массового перехода на OpenSource решения, вместе с софтом "ушли" и прикладные решения для выполнения сайзинга КХД.
Методика, которая рассматривается ниже, основывается на следующих послулатах
Читать: https://habr.com/ru/articles/827668/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Приветствую, ищущий методики и подхода, Гость!
Мой многолетний опыт работы в части проектирования и реализации КХД с использованием продуктов иностранных Вендоров, всегда был сопряжен с использованием их обширной инфраструктуры и наработок обеспечивающих и помогающих выполнять вспомогательные задачи быстро и условно качественно. Одной из таких задач всегда являлось выполнение сайзинга разрабатываемого КХД. Вы можете задаться вопросом: "Почему "условно качественно"? - ответ тут прозаичен и банален: "Инструменты сайзинга не могут однозначно ответить на вопрос, какие характеристики заложить и как посчитать сайзинг КХД до того, как полностью сформировано ТЗ и не расставлены все точки над Ё...", ну и конечно, никакой инструмент не в силах справиться с изменениями требований по ходу проекта, криворукостью разработчиков и применением не оптимальных решений. Как оказалось, после ухода поставщиков программного обеспечения с рынка и массового перехода на OpenSource решения, вместе с софтом "ушли" и прикладные решения для выполнения сайзинга КХД.
Методика, которая рассматривается ниже, основывается на следующих послулатах
Читать: https://habr.com/ru/articles/827668/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Сайзинг многоуровневого КХД (ч.2 Как сайзим)
Продолжение разбора задачи сайзинга многоуровневого КХД.
Первая часть: "ч.1 Что сайзим"
ШАГ 0. Перед началом сайзинга специалистами IT выполняется анализ текущих систем (баз данных) и оцениваются отправные критерии сайзинга (годовой объем данных, прирост, объем исторических данных)
ШАГ 1. Общий объем исторических (начальных) данных
Читать: https://habr.com/ru/articles/842730/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Продолжение разбора задачи сайзинга многоуровневого КХД.
Первая часть: "ч.1 Что сайзим"
ШАГ 0. Перед началом сайзинга специалистами IT выполняется анализ текущих систем (баз данных) и оцениваются отправные критерии сайзинга (годовой объем данных, прирост, объем исторических данных)
ШАГ 1. Общий объем исторических (начальных) данных
Читать: https://habr.com/ru/articles/842730/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
А вы забрали свой подарок ко Дню программиста?
Tproger вместе с друзьями собрал целую коробку подарков, чтобы поздравить вас с профессиональным праздником. Скорее забирайте презент: https://tprg.ru/gKel
Tproger вместе с друзьями собрал целую коробку подарков, чтобы поздравить вас с профессиональным праздником. Скорее забирайте презент: https://tprg.ru/gKel
ClickHouse vs BigQuery: 4 отличия в SQL
Привет, Хабр!
Я Павел Беляев — тимлид дата-аналитиков. Наша компания отвечает за разработку и поддержку витрин данных. Как и многие, мы столкнулись с необходимостью перевести инфраструктуру с иностранного стека на отечественный.
Наша аналитическая база данных несколько лет строилась на базе Google BigQuery. Она содержала сотни представлений на гугл-диалекте SQL, и весь этот технопарк было решено перебазировать на российские платформы. Понятное дело, что ClickHouse и BigQuery — далеко не одно и то же, так что в процессе переезда нам пришлось набить немало шишек. В этой статье я покажу несколько отличий в SQL этих СУБД. Надеюсь, их понимание поможет сэкономить время и нервы тем, кто сталкивается с аналогичной задачей.
Читать: https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/842810/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр!
Я Павел Беляев — тимлид дата-аналитиков. Наша компания отвечает за разработку и поддержку витрин данных. Как и многие, мы столкнулись с необходимостью перевести инфраструктуру с иностранного стека на отечественный.
Наша аналитическая база данных несколько лет строилась на базе Google BigQuery. Она содержала сотни представлений на гугл-диалекте SQL, и весь этот технопарк было решено перебазировать на российские платформы. Понятное дело, что ClickHouse и BigQuery — далеко не одно и то же, так что в процессе переезда нам пришлось набить немало шишек. В этой статье я покажу несколько отличий в SQL этих СУБД. Надеюсь, их понимание поможет сэкономить время и нервы тем, кто сталкивается с аналогичной задачей.
Читать: https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/842810/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новые возможности AI с LangChain и MongoDB
MongoDB объявила о новых возможностях интеграции с LangChain. Теперь разработчики могут создавать агентные AI-приложения, использовать гибридный поиск, объединяя семантический и ключевой поиск, а также эффективно индексировать и синхронизировать документы с помощью LangChain Indexing API.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MongoDB объявила о новых возможностях интеграции с LangChain. Теперь разработчики могут создавать агентные AI-приложения, использовать гибридный поиск, объединяя семантический и ключевой поиск, а также эффективно индексировать и синхронизировать документы с помощью LangChain Indexing API.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
10 возможностей современного Tarantool, о которых вы могли не знать
В прошлом году Tarantool исполнилось 15 лет. Он прошел долгий путь от обычного кэша до платформы управления данными с десятками разных внутренних продуктов и расширений. Такое обилие инструментов создает множество возможностей — и в этой статье мы расскажем о десяти, о которых многие забывают или попросту не знают.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/843068/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В прошлом году Tarantool исполнилось 15 лет. Он прошел долгий путь от обычного кэша до платформы управления данными с десятками разных внутренних продуктов и расширений. Такое обилие инструментов создает множество возможностей — и в этой статье мы расскажем о десяти, о которых многие забывают или попросту не знают.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/843068/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Транзакции PostgreSQL, Требования ACID, примеры. Подготовка к собеседованию, изучение
Приветствую тебя читатель, я решил написать про ACID и Транзакции PostgreSQL своим языком, с понятными примерами, эта статья ориентирована на людей готовящихся к собеседованию, кто захотел узнать нюансы транзакций в PostgreSQL или про ACID, а также для людей которые знают теорию, но сами ещё ни разу не писали транзакции. Я не ставил перед собой цели рассмотреть и объяснить работу транзакций на очень глубоком уровне. Была цель привести понятные примеры, дать макет работы с транзакциями, а также пощупать основные возможные проблемы при работе с транзакциями в PostgreSQL.
Читать: https://habr.com/ru/articles/843794/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Приветствую тебя читатель, я решил написать про ACID и Транзакции PostgreSQL своим языком, с понятными примерами, эта статья ориентирована на людей готовящихся к собеседованию, кто захотел узнать нюансы транзакций в PostgreSQL или про ACID, а также для людей которые знают теорию, но сами ещё ни разу не писали транзакции. Я не ставил перед собой цели рассмотреть и объяснить работу транзакций на очень глубоком уровне. Была цель привести понятные примеры, дать макет работы с транзакциями, а также пощупать основные возможные проблемы при работе с транзакциями в PostgreSQL.
Читать: https://habr.com/ru/articles/843794/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Транзакции PostgreSQL, Требования ACID, примеры. Подготовка к собеседованию, изучение
Приветствую тебя читатель, я решил написать про ACID и Транзакции PostgreSQL своим языком, с понятными примерами, эта статья ориентирована на людей готовящихся к собеседованию, кто захотел узнать нюансы транзакций в PostgreSQL или про ACID, а также для людей которые знают теорию, но сами ещё ни разу не писали транзакции. Я не ставил перед собой цели рассмотреть и объяснить работу транзакций на очень глубоком уровне. Была цель привести понятные примеры, дать макет работы с транзакциями, а также пощупать основные возможные проблемы при работе с транзакциями в PostgreSQL.
Читать: https://habr.com/ru/articles/843794/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Приветствую тебя читатель, я решил написать про ACID и Транзакции PostgreSQL своим языком, с понятными примерами, эта статья ориентирована на людей готовящихся к собеседованию, кто захотел узнать нюансы транзакций в PostgreSQL или про ACID, а также для людей которые знают теорию, но сами ещё ни разу не писали транзакции. Я не ставил перед собой цели рассмотреть и объяснить работу транзакций на очень глубоком уровне. Была цель привести понятные примеры, дать макет работы с транзакциями, а также пощупать основные возможные проблемы при работе с транзакциями в PostgreSQL.
Читать: https://habr.com/ru/articles/843794/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
👍1
Революция в Поисковых Технологиях
Как найти нужную информацию в мире, где тексты, векторы и гибридные технологии стали стандартом? Узнайте, когда использовать текстовый, векторный или гибридный поиск, чтобы добиться наилучших результатов. От каталогов продуктов до систем рекомендации — оптимизируйте поиск с MongoDB!
Читать далее на MongoDB Blog. Выводите максимум из данных в MongoDB с новой интеграцией
Metabase, Shakudo и VLM Run анонсировали партнерство с MongoDB для улучшения аналитики и работы с визуальным контентом. Новые решения ускоряют внедрение AI и извлечение ценных бизнес-инсайтов. Узнайте больше о возможностях этих интеграций и ускорьте свой путь к рыночному успеху!
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Как найти нужную информацию в мире, где тексты, векторы и гибридные технологии стали стандартом? Узнайте, когда использовать текстовый, векторный или гибридный поиск, чтобы добиться наилучших результатов. От каталогов продуктов до систем рекомендации — оптимизируйте поиск с MongoDB!
Читать далее на MongoDB Blog. Выводите максимум из данных в MongoDB с новой интеграцией
Metabase, Shakudo и VLM Run анонсировали партнерство с MongoDB для улучшения аналитики и работы с визуальным контентом. Новые решения ускоряют внедрение AI и извлечение ценных бизнес-инсайтов. Узнайте больше о возможностях этих интеграций и ускорьте свой путь к рыночному успеху!
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы