​​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

​​Почему СУБД такие медленные

Более производительные резидентные БД хранят данные в памяти (Redis, Valkey), но их использование ограничено объёмом ОЗУ.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Восстанавливаем работу MySQL. Решение задачи

Недавно мы провели DevOps-челлендж, где нужно поднять неисправный экземпляр MySQL.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Ручное восстановление БД PostgreSQL после аппаратного сбоя

В очередной рабочий день поступила задача обновить Gitlab. Задача в общем-то не сложная, несмотря на то, что там он установлен в докере из многим знакомого образа от sameersbn, что впоследствии было переделано на Omnibus (что бы это ни значило), т.к. по моему опыту Omnibus версия (установка на чистый линукс) гораздо проще и предсказуемей в эксплуатации. Впрочем статья совсем не об этом.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Как ускорить высокопараллельные вставки строк в SQL Server за считанные часы: опыт Mindbox

"На примере нашего продукта я расскажу, почему при загрузке CPU наполовину или меньше скорость параллельных вставок на SQL-сервере упирается в «невидимый» предел, а потом и вовсе замедляется. На нашем железе предел был в районе ~120 тысяч строк в минуту в одну таблицу. Поделюсь, как его преодолеть, не потратив годы на разработку и миллионы на новый сервер."

Перейти к статье | SQLpedia

​​Выбираю Open Source БД для себя

Задача такая: искал Open Source БД для своего пет-проекта. Решил посмотреть в интернете новые решения в рамках БД. После чтения статей и отбора из 6-7 БД остались три (3), которые понравились лично мне.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Марии (db) 15 лет! 15 причин чтобы её полюбить (или хотя бы с ней познакомиться)

29 октября 2009 г. стал особенным днем в сообществе баз данных - состоялся первый релиз MariaDB Server. MariaDB, изначально созданная как ответвление от MySQL после покупки её Oracle Corporation, развилась и теперь является одной из самых популярных и надежных систем управления реляционными базами данных (RDBMS) в мире.

Перейти к статье | SQLpedia

​​PostgreSQL 18: Часть 1 или Коммитфест 2024-07

Эта статья открывает цикл о новостях будущей, 18-ой, версии PostgreSQL. Рассмотрим следующие возможности попавшие в июльский коммитфест.

Перейти к статье | SQLpedia