Почему Redis такой быстрый (несмотря на однопоточность)?

🔹 Хранение в памяти
Redis хранит все данные в оперативной памяти, где время доступа измеряется наносекундами, а не миллисекундами.

🔹 Однопоточный цикл событий
Redis обрабатывает команды в одном потоке, избегая блокировок, гонок и переключений контекста. Благодаря мультиплексированию ввода-вывода он эффективно обслуживает тысячи одновременных подключений через цикл событий.

🔹 Оптимизированные структуры данных
Redis предоставляет специализированные реализации списков, множеств, отсортированных множеств и хешей, оптимизированные для производительности и экономии памяти.

🔹 Эффективность ввода-вывода
Redis использует лёгкий текстовый протокол RESP для обработки сетевого I/O и поддерживает конвейеризацию, позволяя клиентам отправлять несколько команд в одном запросе.

🔹 Скрипты на стороне сервера
Встроенный движок Lua даёт возможность выполнять сложные многошаговые операции атомарно на сервере, убирая необходимость лишних сетевых запросов.

♻️ Сделай репост, чтобы помочь другим.

#db

👉 @database_info

Базы данных. Школа бэкенд-разработки 2025

На лекции обсудим основные понятия и принципы работы с базами данных. Рассмотрим факторы, влияющие на выбор подходящей базы данных для конкретной задачи. Познакомимся с индексами и их ролью в ускорении запросов. Поделимся советами по оптимальному использованию баз данных и рекомендациями для эффективной работы

источник

#db

👉 @database_info

Почему индекс в PostgreSQL не всегда спасает

Индексы - мощный инструмент, но не панацея. Иногда запрос с индексом работает медленнее, чем без него. Почему?

1️⃣ Маленькая выборка - да, полное сканирование - нет
Если таблица маленькая (до нескольких тысяч строк), PostgreSQL может решить, что быстрее прочитать всё целиком, чем прыгать по индексу.

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM users WHERE status = 'active';

План покажет Seq Scan, и это не баг.

2️⃣ Индекс не помогает с функциями в WHERE
Запрос вида:

SELECT * FROM orders WHERE DATE(created_at) = '2025-08-12';

не использует индекс по created_at. Решение — переписать условие:

WHERE created_at >= '2025-08-12' AND created_at < '2025-08-13'

3️⃣ Селективность
Если по условию отбирается больше ~5–10% строк, индекс становится невыгодным — чтение с диска и так почти сплошное.

4️⃣ Статистика устарела
PostgreSQL выбирает план по статистике. Если она старая - план может быть неэффективным.

ANALYZE table_name;

- и жизнь наладится.

💡 Вывод: Индекс - не магическая кнопка «ускорить». Следи за планами запросов (EXPLAIN), обновляй статистику и оптимизируй условия.

Сохрани, чтобы не наступить на этот грабельный индекс 🚀

#db

👉 @database_info

Антипаттерны JOIN-ов в SQL и как их избежать

JOIN - мощная штука, но может легко превратиться в генератор тормозов и дублей. Вот топ-4 ловушек:

1️⃣ Забыли условие соединения

SELECT *
FROM orders
JOIN customers;

Без ON это картезианское произведение - каждая строка первой таблицы умножается на все строки второй. Легко получить миллионы ненужных записей.
✅ Как избежать: Всегда указывай условие соединения.


2️⃣ JOIN по неиндексированным колонкам
Если соединяешь большие таблицы по полю без индекса - готовься ждать.
✅ Как избежать: Добавь индекс на ключи соединения.

CREATE INDEX idx_orders_customer_id ON orders(customer_id);

3️⃣ Фильтры в WHERE вместо ON

-- Плохо
FROM orders
LEFT JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id
WHERE customers.region = 'EU';

LEFT JOIN превратился в INNER JOIN, потому что фильтр в WHERE отсекает NULL-строки.
✅ Как избежать: Фильтруй в ON, если хочешь сохранить LEFT JOIN:

LEFT JOIN customers 
  ON orders.customer_id = customers.id AND customers.region = 'EU';

4️⃣ SELECT *** в сложных JOIN-ах
Такая выборка тянет все колонки всех таблиц. Много лишних данных + риск коллизии имён колонок.
✅ Как избежать: Явно указывай нужные поля.


💡 Вывод: JOIN - как скальпель. В умелых руках ускоряет, в неумелых - режет производительность.

Сохрани, чтобы не резануть базу не туда ✂️

#db

👉 @database_info

Немного юмора)

#db

👉 @database_info

Конференция, на которую нужно прийти Data Engineers🔥

23 сентября пройдет Data Internals X 2025 — единственная в России конференция, где создатели СУБД и движков обработки данных делятся опытом работы с реальными production-системами экстремального масштаба. Вас ждёт по-настоящему "хардкорная" программа.

🎯 Глубина технических решений

Программа конференции сфокусирована на внутренних механизмах работы с данными — от разработки СУБД до оптимизации запросов и устойчивости к высоким нагрузкам. Это редкая возможность погрузиться в технические детали, которые обычно остаются за кадром.

🏭 Практический опыт масштабирования

Все доклады основаны на реальном опыте работы с петабайтными данными, высоконагруженными системами и решением production-задач в крупных компаниях (Яндекс, Сбер, VK, Т-Банк).

🔧 Импортозамещение и Open Source

Особый акцент на отечественные решения и open-source технологии, что критически важно в текущих реалиях.

🧠 Концентрированный опыт

Максимум пользы для повышения квалификации за один день: 20+ докладов, рекордная плотность экспертных знаний и нетворкинг с 300+ участниками.

📌Изучить расписание и забронировать билеты на сайте конференции

Приходите сами и приглашайте своих коллег 🔥

До встречи 23 сентября в Москве!

🚨 Антипаттерн: хранить пароли в базе "как есть"

Да, звучит как очевидный совет, но на практике до сих пор встречаются проекты, где пароль сохраняется в чистом виде или максимум в MD5(). Это огромная брешь в безопасности: одна утечка = полный доступ злоумышленника.

🔑 Как правильно:

1. Никогда не храните пароль в открытом виде.

2. Используйте алгоритмы адаптивного хэширования:
– bcrypt
– scrypt
– Argon2 (считается современным стандартом).

3. Настраивайте "cost factor" (число итераций), чтобы усложнить брутфорс.

4. Добавляйте "соль" (salt) к каждому паролю. Обычно библиотеки делают это автоматически.

5. Для дополнительной защиты можно применять pepper — секрет, хранящийся вне БД (например, в конфиге или KMS).

❌ Плохой пример:

INSERT INTO users (login, password) VALUES ('admin', MD5('123456'));

✅ Хороший пример (псевдокод):

hashed = bcrypt.hashpw(password, bcrypt.gensalt())
store_in_db(user, hashed)

💡 Итог: база данных не должна "знать" пароли пользователей. Она должна хранить только безопасные хэши.

Сохрани пост, чтобы потом показать тем, кто всё ещё пишет MD5(password) 😉

#db

👉 @database_info