Распределенное управление конкурентностью
"Управление конкурентным доступом является очень важной концепцией в Системе Управления Базами Данных. Оно гарантирует, что одновременное выполнение запросов несколькими процессами или пользователями оставит данные в согласованном состоянии. Особое место занимает доступ к Базе Данных в распределенной системе с множеством конкурирующих за ресурс узлов."
Перейти к статье | SQLpedia
"Управление конкурентным доступом является очень важной концепцией в Системе Управления Базами Данных. Оно гарантирует, что одновременное выполнение запросов несколькими процессами или пользователями оставит данные в согласованном состоянии. Особое место занимает доступ к Базе Данных в распределенной системе с множеством конкурирующих за ресурс узлов."
Перейти к статье | SQLpedia
Построитель SQL запросов на основе мета-информации миграций БД
В век когда ORM шагает по планете обычный построитель запросов выглядит откатом назад. Однако тут есть нюанс — Sql Query Builder использует пакет версионирования shasoft/db-schema и владеет всей информацией о структуре базы данных.
Перейти к статье | SQLpedia
В век когда ORM шагает по планете обычный построитель запросов выглядит откатом назад. Однако тут есть нюанс — Sql Query Builder использует пакет версионирования shasoft/db-schema и владеет всей информацией о структуре базы данных.
Перейти к статье | SQLpedia
Join или не Join, вот в чем вопрос…
В процессе разработки программ с обращением к БД часто возникает проблема создания SQL запроса по большому количеству таблиц.
Перейти к статье | SQLpedia
В процессе разработки программ с обращением к БД часто возникает проблема создания SQL запроса по большому количеству таблиц.
Перейти к статье | SQLpedia
Самый старый код в MSSQL
Динозавры от IT, вероятно, помнят, что MS SQL - это форк Sybase, случившийся в 1993 году. Версии Sybase 4.2 и MSSQL 4.2 были, как я понимаю, полностью совместимыми. Более того, так как MSSQL опережала Sybase с развитием GUI, то Management Studio от MSSQL использовали для Sybase.
Перейти к статье | SQLpedia
Динозавры от IT, вероятно, помнят, что MS SQL - это форк Sybase, случившийся в 1993 году. Версии Sybase 4.2 и MSSQL 4.2 были, как я понимаю, полностью совместимыми. Более того, так как MSSQL опережала Sybase с развитием GUI, то Management Studio от MSSQL использовали для Sybase.
Перейти к статье | SQLpedia
Вебинар Tarantool «Строим кэши и витрины данных»
Когда: 8 февраля, 16:00 МСК
Где: онлайн
Узнайте, как быстро и удобно разрабатывать кэши и витрины данных на основе коробочной СУБД для ускорения ИТ-систем — регистрируйтесь и подключайтесь к вебинару 8 февраля в 16:00 МСК.
Поговорим о следующем:
• Как быстро «из коробки» запустить, настроить и наполнить данными кластерную базу данных. Покажем демо Tarantool DB.
• Как выполнять CRUD-операции с данными на языке бизнес-приложения.
• Как обеспечить сохранность данных при кэшировании.
• Как обеспечить горизонтальное масштабирование без ущерба для производительности.
Также рассмотрим опыт крупных банков и телекома в создании хранилищ сессий, витрин для платежных данных, валютных операций и т. д.
Спикеры:
• Руслан Галиев, менеджер продукта Tarantool DB
• Артем Дубинин, старший программист Tarantool
• Евгений Афанасьев, архитектор Tarantool
Вебинар будет полезен архитекторам, инженерам DevOps и разработчикам высоконагруженных систем.
Регистрация
Когда: 8 февраля, 16:00 МСК
Где: онлайн
Узнайте, как быстро и удобно разрабатывать кэши и витрины данных на основе коробочной СУБД для ускорения ИТ-систем — регистрируйтесь и подключайтесь к вебинару 8 февраля в 16:00 МСК.
Поговорим о следующем:
• Как быстро «из коробки» запустить, настроить и наполнить данными кластерную базу данных. Покажем демо Tarantool DB.
• Как выполнять CRUD-операции с данными на языке бизнес-приложения.
• Как обеспечить сохранность данных при кэшировании.
• Как обеспечить горизонтальное масштабирование без ущерба для производительности.
Также рассмотрим опыт крупных банков и телекома в создании хранилищ сессий, витрин для платежных данных, валютных операций и т. д.
Спикеры:
• Руслан Галиев, менеджер продукта Tarantool DB
• Артем Дубинин, старший программист Tarantool
• Евгений Афанасьев, архитектор Tarantool
Вебинар будет полезен архитекторам, инженерам DevOps и разработчикам высоконагруженных систем.
Регистрация
❤1👍1
Вопросы по SQL, которые часто задают на собеседовании
В статье автор обсудит 10 наиболее часто встречающихся вопросов, которые вам могут задать на собеседовании.
Перейти к статье | SQLpedia
В статье автор обсудит 10 наиболее часто встречающихся вопросов, которые вам могут задать на собеседовании.
Перейти к статье | SQLpedia
Forwarded from BApedia | Бизнес-анализ
Алоха, коллеги!
Сегодня дадим вам задачу на логику из нашей рубрики #fromInterviewWithLove
Представьте себе замкнутую по окружности железную дорогу. По ней едет поезд, последний вагон которого скреплён с первым так, что внутри можно свободно перемещаться между вагонами. Вы оказались в одном случайном вагоне и ваша задача — подсчитать их общее количество. В каждом вагоне можно включать или выключать свет, но начальное положение переключателей случайное и заранее неизвестно.
Все вагоны внутри выглядят строго одинаково, окна закрыты так, что невозможно посмотреть наружу, движение поезда равномерное. Помечать вагоны как-либо, кроме включения или выключения света, нельзя. Количество вагонов конечно.
В этой задаче есть 2 решения:
Решение 1
Вам нужно включить свет в начальном вагоне, в котором вы находитесь, если он ещё не горит. Затем пойти в одну любую сторону до тех пор, пока не встретите вагон с работающим освещением, при этом обязательно считать пройденные вагоны. Выключаете в найденном вагоне свет и идёте обратно к начальному. Если в нём свет всё ещё горит, то повторяете операцию. Если же нет, значит вы прошли полный круг и знаете ответ.
Решение2
С таким же успехом можно, например, ходить по сторонам от начального вагона на равные расстояния, постепенно их увеличивая, и инвертировать в них свет. То есть если считать, что сначала вы в вагоне с номером 0, то ходить надо в -1, 1, -2, 2, -3, 3 и так далее. Если при этом запоминать состояние самого дальнего вагона, то при повторном прохождении мимо него вы заметите изменившийся свет, если круг замкнётся. А зная длину пути в обе стороны, вы легко вычислите общее количество вагонов.
BApedia
Сегодня дадим вам задачу на логику из нашей рубрики #fromInterviewWithLove
Представьте себе замкнутую по окружности железную дорогу. По ней едет поезд, последний вагон которого скреплён с первым так, что внутри можно свободно перемещаться между вагонами. Вы оказались в одном случайном вагоне и ваша задача — подсчитать их общее количество. В каждом вагоне можно включать или выключать свет, но начальное положение переключателей случайное и заранее неизвестно.
Все вагоны внутри выглядят строго одинаково, окна закрыты так, что невозможно посмотреть наружу, движение поезда равномерное. Помечать вагоны как-либо, кроме включения или выключения света, нельзя. Количество вагонов конечно.
В этой задаче есть 2 решения:
Вам нужно включить свет в начальном вагоне, в котором вы находитесь, если он ещё не горит. Затем пойти в одну любую сторону до тех пор, пока не встретите вагон с работающим освещением, при этом обязательно считать пройденные вагоны. Выключаете в найденном вагоне свет и идёте обратно к начальному. Если в нём свет всё ещё горит, то повторяете операцию. Если же нет, значит вы прошли полный круг и знаете ответ.
Решение2
С таким же успехом можно, например, ходить по сторонам от начального вагона на равные расстояния, постепенно их увеличивая, и инвертировать в них свет. То есть если считать, что сначала вы в вагоне с номером 0, то ходить надо в -1, 1, -2, 2, -3, 3 и так далее. Если при этом запоминать состояние самого дальнего вагона, то при повторном прохождении мимо него вы заметите изменившийся свет, если круг замкнётся. А зная длину пути в обе стороны, вы легко вычислите общее количество вагонов.
BApedia
👍9🔥1
MERGE и её улучшение производительности с помощью work_mem
С выходом PostgreSQL 15 мы застали появление долгожданной команды MERGE, которая позволяет реализовывать эффективные способы синхронизации обновлений.
Перейти к статье | SQLpedia
С выходом PostgreSQL 15 мы застали появление долгожданной команды MERGE, которая позволяет реализовывать эффективные способы синхронизации обновлений.
Перейти к статье | SQLpedia
erid: LjN8KZvXt
Аналитик данных входит в топ-5 самых востребованных профессий в России. Он собирает, анализирует, структурирует данные — и благодаря этому помогает бизнесу решать проблемы и принимать важные решения.
Получить профессию с нуля можно всего за 5 месяцев на курсе «Аналитик данных» от «karpovꓸcourses»
Для старта достаточно знания математики на уровне школьной программы — всему остальному вас научат на курсе. Преподаватели — практикующие спецы, которые знают, какие навыки нужны для успешной карьеры, поэтому обучение включает в себя и теорию, и отработку знаний на практических задачах. Вы освоете Python и SQL, научитесь визуализировать данные, теорией вероятностей, статистикой и A/B тестами, сформируете продуктовое видение и понимание бизнеса и продукта.
По итогу вы соберете готовое портфолио, а школа поможет с трудоустройством. По статистике 89% выпускников находят работу в течение трёх месяцев.
Присоединяйтесь к курсу со скидкой 5% по промокоду SQLWIKI: https://clc.to/UkdQwg
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
Аналитик данных входит в топ-5 самых востребованных профессий в России. Он собирает, анализирует, структурирует данные — и благодаря этому помогает бизнесу решать проблемы и принимать важные решения.
Получить профессию с нуля можно всего за 5 месяцев на курсе «Аналитик данных» от «karpovꓸcourses»
Для старта достаточно знания математики на уровне школьной программы — всему остальному вас научат на курсе. Преподаватели — практикующие спецы, которые знают, какие навыки нужны для успешной карьеры, поэтому обучение включает в себя и теорию, и отработку знаний на практических задачах. Вы освоете Python и SQL, научитесь визуализировать данные, теорией вероятностей, статистикой и A/B тестами, сформируете продуктовое видение и понимание бизнеса и продукта.
По итогу вы соберете готовое портфолио, а школа поможет с трудоустройством. По статистике 89% выпускников находят работу в течение трёх месяцев.
Присоединяйтесь к курсу со скидкой 5% по промокоду SQLWIKI: https://clc.to/UkdQwg
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
❤4👍2
Инструкция по бэкапу одной базы в Postgres – миф или реальность
Что мы хотим от бэкапа базы – да во общем немного. Главное сократить технологическое окно и он был консистентным (целостным), по крайней мере на уровне транзакций.
Перейти к статье | SQLpedia
Что мы хотим от бэкапа базы – да во общем немного. Главное сократить технологическое окно и он был консистентным (целостным), по крайней мере на уровне транзакций.
Перейти к статье | SQLpedia
Вебинар Tarantool «Анализируем данные в real-time»
Когда: 21 февраля, 16:00 МСК
Где: онлайн
Расскажем, как организовать анализ большого объема данных в реальном времени с помощью in-memory колоночной СУБД. На вебинаре поговорим о том:
• Как объединить транзакционные и аналитические (OLAP и OLTP) системы и сократить затраты на дублирование данных.
• Как ускорить аналитические запросы и формировать отчетность в real-time.
• Как организовать хранение и управление данными (Feature Store) для ML-задач.
Также мы рассмотрим практические кейсы применения продукта Tarantool Column Store: формирование финансовой отчетности с минимальными задержками, ускорение и повышение точности антифрод-систем, повышение производительности системы выдачи кредитов.
Спикеры:
• Николай Карлов, директор инновационных проектов VK Tech,
• Руслан Галиев, продуктовый менеджер Tarantool Column Store.
Вебинар будет полезен архитекторам, дата-инженерам, инженерам DevOps и разработчикам аналитических систем.
Регистрация
Когда: 21 февраля, 16:00 МСК
Где: онлайн
Расскажем, как организовать анализ большого объема данных в реальном времени с помощью in-memory колоночной СУБД. На вебинаре поговорим о том:
• Как объединить транзакционные и аналитические (OLAP и OLTP) системы и сократить затраты на дублирование данных.
• Как ускорить аналитические запросы и формировать отчетность в real-time.
• Как организовать хранение и управление данными (Feature Store) для ML-задач.
Также мы рассмотрим практические кейсы применения продукта Tarantool Column Store: формирование финансовой отчетности с минимальными задержками, ускорение и повышение точности антифрод-систем, повышение производительности системы выдачи кредитов.
Спикеры:
• Николай Карлов, директор инновационных проектов VK Tech,
• Руслан Галиев, продуктовый менеджер Tarantool Column Store.
Вебинар будет полезен архитекторам, дата-инженерам, инженерам DevOps и разработчикам аналитических систем.
Регистрация
Разговариваем с BI на естественном языке
Искусственный интеллект уже научился писать простые запросы к базам данных, но можно ли совсем избавиться от кода в работе аналитиков? Мы расскажем про наши нейросетевые эксперименты, в которых мы научили BI-систему слушать, понимать и отрабатывать запросы аналитиков на естественном языке.
Перейти к статье | SQLpedia
Искусственный интеллект уже научился писать простые запросы к базам данных, но можно ли совсем избавиться от кода в работе аналитиков? Мы расскажем про наши нейросетевые эксперименты, в которых мы научили BI-систему слушать, понимать и отрабатывать запросы аналитиков на естественном языке.
Перейти к статье | SQLpedia
Эволюция системы разработки на SQL
На сегодняшний день весь высоконагруженный функционал вынесен в отдельные сервисы, но в базах данных остаются сотни таблиц и тысячи программных объектов. Особенностью кода является высокая когнитивная и цикломатическая сложность. Управлять этим кодом с учетом всех требований по надежности и быстродействию – очень интересная задача.
Перейти к статье | SQLpedia
На сегодняшний день весь высоконагруженный функционал вынесен в отдельные сервисы, но в базах данных остаются сотни таблиц и тысячи программных объектов. Особенностью кода является высокая когнитивная и цикломатическая сложность. Управлять этим кодом с учетом всех требований по надежности и быстродействию – очень интересная задача.
Перейти к статье | SQLpedia
Простая выгрузка из БД Microinvest в 1С Битрикс
Поступила задача: "Выгрузить товары из базы данных Microinvest на платформу 1С-Битрикс".
Перейти к статье | SQLpedia
Поступила задача: "Выгрузить товары из базы данных Microinvest на платформу 1С-Битрикс".
Перейти к статье | SQLpedia
