​​ClickHouse vs BigQuery: 4 отличия в SQL

"Наша компания отвечает за разработку и поддержку витрин данных. Как и многие, мы столкнулись с необходимостью перевести инфраструктуру с иностранного стека на отечественный."

Перейти к статье | SQLpedia

​​Решаем загадку Джиндоша на SQL в пять строчек

В недавней статье обсуждалось решение логической задачи с помощью SQL. Решение было правильным, но сам запрос получился очень громоздким, с большим количеством копипаста.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Странное поведение планировщика запросов PostgreSQL

"В одной из предыдущих статей я описывал проблемы, которые возникают при работе с временными таблицами."

Перейти к статье | SQLpedia

​​Майкл Стоунбрейкер: «Всё новое — это хорошо забытое старое. Продолжение»

20 лет назад один из нас был соавтором статьи о предыдущих 40 годах исследований и разработок в области моделирования данных. Статья показывала, что в большинстве случаев для систем управления базами данных (СУБД) выбирали реляционную модель (РМ) и SQL. Несмотря на все усилия заменить SQL альтернативами, он не только не уступил, а наоборот вобрал в себя лучшие идеи сторонних подходов.

Перейти к статье | SQLpedia

Интервью с командой: У нас собственные уникальные решения, мы используем максимум от привычных всем инструментов

Их проект:

​​Уровни изоляции транзакций в БД

В этой статье автор собрал сводку базовых знаний об уровнях изолированности транзакций.

Перейти к статье | SQLpedia

​​SQL HowTo: Black and White (Puzzle Hunt 2010)

Некоторые головоломки можно решать на SQL just for fun, а часть получается выразить на этом декларативном языке даже эффективнее других, императивных.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Сжатие данных в PostgreSQL: как различные методы влияют на хранение TOAST

В мире управления базами данных от эффективного хранения больших объемов информации зависит оптимизация производительности и использования дискового пространства. В этой статье разберем основные методы сжатия данных в TOAST.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Записки оптимизатора 1С (Часть 8). Нагрузка на диски сервера БД при работе с 1С. Пора ли делать апгрейд?

Поговорим про падения производительности ИТ-систем, которые на первый взгляд связаны с дисковой подсистемой. Но это только «на первый взгляд».

Перейти к статье | SQLpedia

​​Когда существующих решений недостаточно: сложности построения собственных СУБД

Нередко оказывается, что даже в большом «зоопарке» общедоступных решений нет инструмента, отвечающего всем требованиям. В таком случае команды вынуждены двигаться в сторону разработки своего продукта.

Перейти к статье | SQLpedia

​​SQLAlchemy 2.0 для новичков

Данная статья представляет собой ознакомление с базовым синтаксисом SQLAlchemy 2.0

Перейти к статье | SQLpedia

​​PostgreSQL Antipatterns: валим «слона» — highload на ровном месте

Сегодняшняя тема посвящена нелегким взаимоотношениям клиентского приложения и сервера PostgreSQL: как на ровном месте, неудачной архитектурой приложения, можно обеспечить себе хронические проблемы производительности.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Усиление PostgreSQL с помощью PL/Python

Сегодня мы прокачаем PostgreSQL, добавив в него Python. А именно — PL/Python. Это расширение позволяет писать функции на Python прямо внутри базы данных.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Любая крупная БД рано или поздно начинает испытывать проблемы с производительностью.

Причина проблем может крыться в медленной работе запросов. Неоптимизированные запросы влияют на скорость выполнения различных задач, потребляют много ресурсов и усложняют доступ к данным.

Как же их отслеживать и оптимизировать?

Узнаете на открытом вебинаре «Как оптимизировать производительность запросов в PostgreSQL?»

Вы узнаете:

- как оптимизация запросов влияет на скорость обработки данных

- что влияет на производительность запросов

- как правильно использовать индексы для повышения производительности

- как выявлять медленные запросы с помощью инструментов мониторинга

Будет интересно: аналитикам, инженерам и разработчикам БД, бэкенд-специалистам, тимлидам и проект-менеджерам.

Спикер: Алексей Железной, преподаватель OTUS и старший инженер данных.

Бонус! Всем участникам – скидка 5% на любой курс OTUS и полезные гайды.

16 октября, 18:30 МСК, Бесплатно

Записаться на событие - https://otus.pw/2CHF/?erid=LjN8KTVjh

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

​​PostgreSQL Antipatterns: «вращаем» JSON

Принимать сложные параметры запроса в виде JSON - полезно, хранить его в базе - удобно, но работа с ним в рамках SQL-запроса зачастую вызывает затруднения.

Перейти к статье | SQLpedia

​​MSSQL natively compiled: когда они тормозят

В базах данных нет серебряной пули, универсального рецепта. Мне захотелось проверить экспериментально один граничный случай использования in memory tables и natively compiled - когда в тесте все было хорошо, а на реальных данных начались тормоза.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Регулярные выражения в SQL

Представьте, что вам нужно найти иголку в стоге сена, но стог — это ваша БД, а иголка — данные со сложным шаблоном. Дефолтные операторы LIKE и IN тут не помогут — слишком уж они прямолинейны. Но зато здесь отлично зайдут регулярные выражения, которые позволяют выполнять сложные поиски и преобразования строк.

Перейти к статье | SQLpedia