💻Руководство по MySQL JOIN с примерами

JOIN в MySQL — это мощный оператор, позволяющий объединять данные из нескольких таблиц на основе соответствия критериям.
Именно об этом и идёт речь в туториале, параллельно разбирается ещё много полезных вещей, рекомендую

Оглавление
⏩Различные типы соединений в MySQL
— INNER JOIN
— LEFT JOIN
— RIGHT JOIN
— FULL JOIN (не поддерживается напрямую MySQL)

⏩Реальные сценарии использования соединений в веб-разработке
— Отображение профилей пользователей с заказами
— Фильтрация товаров по категориям и брендам
— Отображение отзывов с информацией о продукте

⏩Советы по эффективным и оптимизированным соединениям в MySQL

📎 Руководство

@sqlhub

💻Диагностика производительности PostgreSQL

В этой статье рассмотрим методы диагностики производительности PostgreSQL, которая состоит из 3 шагов.

🟡Шаг 1: Оптимизировать кластер

Для улучшения работы вашей базы данных используйте следующие методы диагностики производительности PostgreSQL:
— примените вертикальное или горизонтальное масштабирование и затем проведите анализ запросов;
— настройте конфигурационные параметры развернутого кластера. Например, используйте онлайн генераторы конфигурационных параметров.

🟡Шаг 2: Анализ логов

Обратите внимание, что включение анализаторов запросов может потреблять около 10% ресурсов. Но после завершения процесса анализа и оптимизации запросов производительность может значительно вырасти.

Вы можете использовать встроенные инструменты для анализа производительности PostgreSQL, чтобы идентифицировать узкие места и медленные запросы:
— pg_stat_statements
— pg_stat_kcache
— auto_explain
— log_min_duration_statement

🟡Шаг 3: Анализ планов

Оптимизация запросов может быть сложной и часто представляет собой итеративный процесс. Вносите изменения постепенно и измеряйте влияние каждого изменения на производительность запросов. Также рекомендуем протестировать выполненные оптимизации в промежуточной среде, прежде чем применять их к рабочей базе данных. Убедитесь в отсутствии непредвиденных последствий.

План запроса PostgreSQL описывает выполнение SQL-запроса, включая сортировку и фильтрацию, а также использование ресурсов во время выполнения.

📎 Статья

@sqlhub

💻 PostgreSQL — настройка Postgres экспортера

В этой статье настраиваем экспортера, для сбора метрик с базы на PostgreSQL

📎 Статья

@sqlhub

💻 Настройка логической репликации PostgreSQL

Репликация PostgreSQL представляет из себя способ реализации отказоустойчивого кластера. Инструкция написана на примере PostgreSQL 14, но она также будет работать для PostgreSQL более ранних версий (до 10).

Логическая репликация добавлена в PostgreSQL с версии 10. Она позволяет:
🟡Объединить несколько баз в одну.

🟡Использовать особые условия для передачи данных подписчику.

🟡Дать доступ к реплицированным данным другим группам пользователей.

🟡Разделить данные из нескольких баз между несколькими другими базами данных.

🟡Передать инкрементальные изменения в одной или нескольких базах в момент редактирования информации.

🟡Упростить условия для настройки репликации: могут использоваться разные мажорные версии PostgreSQL, а также платформы операционных систем.

Используемые в данном руководстве команды, применимы для операционных систем Linux. Если PostgreSQL работает под Windows, данную инструкцию можно использовать как шпаргалку для настройки конфигурационных файлов СУБД.

📎 Перейти к настройке репликации

@sqlhub

💻Установка PostgreSQL из исходников

Держите полезную статью о том, как собрать PostgreSQL 16 версии из исходников, инициализировать кластер и запустить его на сервере Debian 12

Причины по которым вам может понадобится собирать PostgreSQL из исходников:
⏩для дистрибутива нет готового пакета;
⏩нужно собрать PostgreSQL с нестандартными параметрами.

План статьи
├╼ Сборка и установка
├╼ Создание кластера
├╼ Запуск и остановка кластера
├╼ Установка расширений PostgreSQL
├╼ Создание и запуск второго кластера
╰╼ Создание службы SystemD для кластеров

📎 Статья

@sqlhub