Индексы в базах данных: сколько индексов — перебор?

#почитать

Вопрос о количестве индексов на таблице часто становится предметом жарких обсуждений среди разработчиков и администраторов баз данных. Одни считают: чем больше индексов — тем лучше производительность. Другие предупреждают: избыточная индексация может замедлить запись и увеличить нагрузку.
Так где же золотая середина?

⏱Читать статью

🐞Дайджест полезных материалов по тестированию QA |14-26 октября

⚙️ Инструменты и фреймворки
▫️Опыт изучения Python с точки зрения QA-инженера
▫️Топ-10 полезных расширений для браузера в арсенале QA-инженера
▫️Как автоматизировать тестирование батч-моделей? Гайд
▫️UI-автотесты: Fluent-стиль и умные данные — чтобы тесты работали на вас, а не вы на них
▫️Как запускать 100k+ браузеров в день и спать спокойно
▫️DIY Observability для автотестов, используя Pytest, ClickHouse и Grafana
▫️Почему для автоматизации тестирования мы выбрали Selenium и вам советуем
▫️Requestly: гайд для тестировщиков

🛡 Безопасность и API
▫️Тестирование Push-уведомлений: Полный чек-лист (ну или почти)
▫️Тестирование безопасности API – Отсутствие защиты от автоматизированных угроз
▫️От Basic Auth до OIDC: тестирование аутентификации и авторизации для QA-инженеров

🤖 Искусственный интеллект
▫️Я устал от ИИ
▫️Автоматическая генерация тест-кейсов в GitHub Copilot по шаблонам
▫️ChatGPT Atlas: пока ещё не торт для тестировщиков
▫️AI-генерация тестов: как превратить 3 месяца работы в 1 неделю

🧠 Методологии и процессы
▫️Покрытие тестами и о чем оно может рассказать
▫️Стоицизм как база для TDD: страданиями код совершенствуется
▫️Test Design на практике: как сократить число сценариев и отлавливать даже незаметные баги сложных систем
▫️Зеркало команды: Что «запахи» в тестах говорят о ваших процессах коммуникации
▫️Как выбрать TMS и не пожалеть: обзор популярных решений от тестировщика
▫️Сокращаем дефекты: практическое руководство по кросс-ревью
▫️Применение структурно-логических схем в организации тестирования

‍🤝‍ Карьера
▫️Не бойтесь, просто ходите: как пройти первые собеседования, если ты QA-инженер без опыта
▫️Как поддерживать вовлеченность в сообществе тестировщиков
▫️Опыт сдачи ISTQB в Финляндии on-site

👀 Посмотреть
🌐Playwright Page Object Model | Step-by-Step Guide ⏱️50 минут
🌐Мы тестировали LLM для собеседований, а они тестировали нас ⏱️45 минут
🌐Сайзинг тестовых сред. Что надо знать ⏱️45 минут
🌐Тестирование ПО для космических аппаратов и миссий ⏱️1 час

Типы данных для хранения вещественных чисел в PostgreSQL

#почитать

Типы данных PostgreSQL для работы с вещественными числами:

1) float4, синоним real, синоним float(1..24)

2) float8, синоним float, синоним double precision, синоним float(25..53)

3) numeric, синоним decimal (десятичные числа). Диапазон для этого типа значительный: 131072 цифр до точки и 16383 цифр после точки. Но если при определении типа указать numeric(точность, масштаб), то максимальные значения точности и масштаба 1000. numeric можно объявить с отрицательным масштабом: значения могут округляться до десятков, сотен, тысяч.

Во всех этих типах данных кроме чисел и null могут храниться значения Infinity, -Infinity, NaN.

⏱Читать статью