Что из перечисленного верно для DELAYED вставок в MySQL?
Anonymous Quiz
9%
Вставки выполняются синхронно и сразу
66%
Вставки временно буферизуются и выполняются позже
11%
DELAYED поддерживается во всех движках хранения
15%
Вставки с DELAYED гарантируют порядок
👍8❤2🔥1
Большинство разработчиков делают частичные индексы так:
CREATE INDEX idx_active_users ON users(id) WHERE active = true;
Но фишка в том, что partial index может радикально ускорить запросы, где фильтр стоит не в WHERE, а «прячется» в JOIN-условии. Оптимизатор всё равно понимает условие и использует индекс.
Например, у вас есть таблица logs, где 95% строк — архив, и только 5% актуальные. Запрос делает join:
SELECT u.id, l.event
FROM users u
JOIN logs l ON l.user_id = u.id AND l.is_archived = false;
Если делать обычный индекс, он будет огромный. Но partial index:
CREATE INDEX idx_logs_active ON logs(user_id)
WHERE is_archived = false;
Теперь:
- индекс в 20–30 раз меньше
- cache hit rate выше
- планы меняются с seq scan на index scan
- JOIN начинает работать почти как в in-memory базе
Прикольно, что работает даже если в SELECT самого условия нет — главное, чтобы оно было в ON.
Это отличный способ ускорять «холодные» большие таблицы, где часто обращаются только к маленькому активному сегменту.
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11🔥8❤6
За 2,5 часа прокачаем маркетинг с нейросетями
Технари, проходите мимо — здесь эфир для ребят из маркетинга.
25 ноября приходите на онлайн-интенсив по AI. Вас ждет:
📈 Кейс-стади. COFIX, CDEK, Звук и Gulliver расскажут, как оптимизировали маркетинг с ML и LLM. С результатами в цифрах!
Например, Cofix ускорил обработку клиентских отзывов в 7000 раз. А Gulliver удвоил CTR товарных карточек на маркетплейсах.
👨🏫 Воркшоп по промптингу. Эксперты в прямом эфире помогут сегментировать клиентов, персонализировать рассылки и рекламу с ChatGPT.
📅 25 ноября, 11:00–13:30 мск
💻 Онлайн, бесплатно
Зарегистрироваться
erid: 2W5zFJPvCvk
Технари, проходите мимо — здесь эфир для ребят из маркетинга.
25 ноября приходите на онлайн-интенсив по AI. Вас ждет:
📈 Кейс-стади. COFIX, CDEK, Звук и Gulliver расскажут, как оптимизировали маркетинг с ML и LLM. С результатами в цифрах!
Например, Cofix ускорил обработку клиентских отзывов в 7000 раз. А Gulliver удвоил CTR товарных карточек на маркетплейсах.
👨🏫 Воркшоп по промптингу. Эксперты в прямом эфире помогут сегментировать клиентов, персонализировать рассылки и рекламу с ChatGPT.
📅 25 ноября, 11:00–13:30 мск
💻 Онлайн, бесплатно
Зарегистрироваться
erid: 2W5zFJPvCvk
❤3👎2
Antares SQL Client
Современный, быстрый и ориентированный на продуктивность SQL-клиент с акцентом на пользовательский опыт (UX).
Текущие ключевые функции:
- Подключение к нескольким базам данных одновременно.
- Управление базами данных (добавление/редактирование/удаление).
- Полное управление таблицами, включая индексы и внешние ключи.
- Управление представлениями, триггерами, хранимыми процедурами, функциями и планировщиками (добавление/редактирование/удаление).
- Современная и удобная система вкладок; держите открытыми все необходимые вкладки в вашем рабочем пространстве.
- Заполнение тестовых данных в таблицах для генерации большого объема данных.
- Подсказки и автозаполнение запросов.
- История запросов: поиск по последним 1000 запросам.
- Сохранение запросов, заметок или задач.
- Поддержка SSH-туннелей.
- Режим ручного выполнения транзакций.
- Импорт и экспорт дампов баз данных.
- Настраиваемые горячие клавиши.
- Темная и светлая тема.
- Темы редактора.
https://github.com/antares-sql/antares
Современный, быстрый и ориентированный на продуктивность SQL-клиент с акцентом на пользовательский опыт (UX).
Текущие ключевые функции:
- Подключение к нескольким базам данных одновременно.
- Управление базами данных (добавление/редактирование/удаление).
- Полное управление таблицами, включая индексы и внешние ключи.
- Управление представлениями, триггерами, хранимыми процедурами, функциями и планировщиками (добавление/редактирование/удаление).
- Современная и удобная система вкладок; держите открытыми все необходимые вкладки в вашем рабочем пространстве.
- Заполнение тестовых данных в таблицах для генерации большого объема данных.
- Подсказки и автозаполнение запросов.
- История запросов: поиск по последним 1000 запросам.
- Сохранение запросов, заметок или задач.
- Поддержка SSH-туннелей.
- Режим ручного выполнения транзакций.
- Импорт и экспорт дампов баз данных.
- Настраиваемые горячие клавиши.
- Темная и светлая тема.
- Темы редактора.
https://github.com/antares-sql/antares
❤5🔥2👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Если вы работаете с большими таблицами в SQL через Python, и не хотите тянуть всё в память, используйте ленивую подгрузку данных с генерацией чанков. Это особенно полезно, если вы делаете агрегации, фильтрации или сохраняете результат в файл — можно обрабатывать данные частями, не загружая весь датасет сразу.
Удобно, быстро и экономит память. Работает даже с миллионами строк.
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# подключение к базе данных (пример для PostgreSQL)
engine = create_engine("postgresql://user:password@localhost:5432/dbname")
# читаем по 10000 строк за раз
chunk_iter = pd.read_sql("SELECT * FROM big_table", engine, chunksize=10000)
# обработка: сохраняем отфильтрованные строки в файл
with open("filtered_output.csv", "w", encoding="utf-8") as f:
for i, chunk in enumerate(chunk_iter):
filtered = chunk[chunk["amount"] > 1000]
filtered.to_csv(f, index=False, header=(i == 0))
https://www.youtube.com/shorts/y5orXDD2mdU
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16🔥4👍1
⚠️ Расследователи сомневается в AI-сделках Oracle на $300 млрд = и это тревожный сигнал
Сейчас мы видим, как крупнейшие IT-компании (гиперскейлеры) заключают многолетние контракты на искусственный интеллект на сотни миллиардов долларов.
Но никто ещё не проверял, насколько всё это реально окупается. Это - эксперимент на деньгах, технологиях и времени.
💸 Если хотя бы часть этих сделок не сработает, задержится или не принесёт ожидаемой прибыли, удар почувствует вся AI-индустрия - от чипов до облаков.
🧱 Да, AI-бум реален. Но его финансовый фундамент пока как мокрый цемент — выглядит крепко, но легко может просесть.
🎯 Если у Oracle получится - они войдут в список самых влиятельных компаний мира.
❗ Если нет — вся отрасль поймёт, насколько эта гонка на самом деле рискованна и нестабильна.
> 📊 Пузыри не лопаются, когда в них перестают верить.
> Они лопаются, когда кто-то наконец проверяет цифры.
@sqlhub
Сейчас мы видим, как крупнейшие IT-компании (гиперскейлеры) заключают многолетние контракты на искусственный интеллект на сотни миллиардов долларов.
Но никто ещё не проверял, насколько всё это реально окупается. Это - эксперимент на деньгах, технологиях и времени.
💸 Если хотя бы часть этих сделок не сработает, задержится или не принесёт ожидаемой прибыли, удар почувствует вся AI-индустрия - от чипов до облаков.
🧱 Да, AI-бум реален. Но его финансовый фундамент пока как мокрый цемент — выглядит крепко, но легко может просесть.
🎯 Если у Oracle получится - они войдут в список самых влиятельных компаний мира.
❗ Если нет — вся отрасль поймёт, насколько эта гонка на самом деле рискованна и нестабильна.
> 📊 Пузыри не лопаются, когда в них перестают верить.
> Они лопаются, когда кто-то наконец проверяет цифры.
@sqlhub
👍8❤3🔥1
🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.
Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_1001_notes
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/databases_tg
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg
Физика: t.iss.one/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://t.iss.one/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Сохрани себе, чтобы не потерять!
Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_1001_notes
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/databases_tg
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg
Физика: t.iss.one/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://t.iss.one/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Сохрани себе, чтобы не потерять!
Что делает оператор EXPLAIN PARTITIONS в MySQL?
Anonymous Quiz
75%
Показывает план выполнения с информацией о партициях, задействованных в запросе
17%
Выполняет запрос и разбивает результат по партициям
5%
Создаёт партиции для таблицы
3%
Удаляет партиции, не используемые в запросе
👍5❤2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Твои скиллы получат буст после IT Talk by Sber в Омске 🚀
Иного просто не может быть — за один вечер вы прокачаете навыки и узнаете:
▪️ Что такое E2E-система, зачем она нужна и как помогает решить проблемы разработки на практике?
▪️ Как вайб-кодинг помогает в проработке задач, проверке гипотез и концепций?
▪️ Как написать агента на Java и какой стек использовать?
Подробная программа и регистрация по ссылке. Встречаемся 20 ноября в 18:00 в кампусе «Школы 21» по адресу: ул. Ленина, д. 26 Б.
Иного просто не может быть — за один вечер вы прокачаете навыки и узнаете:
▪️ Что такое E2E-система, зачем она нужна и как помогает решить проблемы разработки на практике?
▪️ Как вайб-кодинг помогает в проработке задач, проверке гипотез и концепций?
▪️ Как написать агента на Java и какой стек использовать?
Подробная программа и регистрация по ссылке. Встречаемся 20 ноября в 18:00 в кампусе «Школы 21» по адресу: ул. Ленина, д. 26 Б.
❤2
📚 Курс, который прокачает твои AI-скиллы в BigQuery
Этот курс учит работать с Gemini прямо внутри BigQuery и закрывает полный набор практических навыков:
- генерация и отладка SQL-запросов с помощью Gemini
- анализ тональности текста
- автоматические суммари и выделение ключевых слов
- генерация эмбеддингов
- построение RAG-пайплайна
- мультимодальный векторный поиск
Если хочешь уверенно использовать AI-инструменты в аналитике и продуктах — этот курс даёт полный набор необходимых умений.
https://www.skills.google/paths/1803/course_templates/1232
Этот курс учит работать с Gemini прямо внутри BigQuery и закрывает полный набор практических навыков:
- генерация и отладка SQL-запросов с помощью Gemini
- анализ тональности текста
- автоматические суммари и выделение ключевых слов
- генерация эмбеддингов
- построение RAG-пайплайна
- мультимодальный векторный поиск
Если хочешь уверенно использовать AI-инструменты в аналитике и продуктах — этот курс даёт полный набор необходимых умений.
https://www.skills.google/paths/1803/course_templates/1232
❤5👍3🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Узнайте, как строить сложные AI-процессы на AI DevTools Conf
4 декабря команда Cloud.ru проводит практическую конференцию для AI/ML-инженеров, архитекторов, техлидов и всех, кто работает с AI.
А еще можно будет протестировать сервисы для работы с AI&ML, задать вопросы экспертам и остаться на afterparty.
Места на офлайн-участие ограничены, поэтому советуем сразу перейти к регистрации.
Зарегистрироваться
4 декабря команда Cloud.ru проводит практическую конференцию для AI/ML-инженеров, архитекторов, техлидов и всех, кто работает с AI.
В программе доклады и воркшопы, где вы научитесь:😶🌫️ собирать AI-агентов😶🌫️ управлять уязвимостями😶🌫️ внедрять AI-инструменты в разработку😶🌫️ тестировать LLM-агентов😶🌫️ и не только
А еще можно будет протестировать сервисы для работы с AI&ML, задать вопросы экспертам и остаться на afterparty.
Места на офлайн-участие ограничены, поэтому советуем сразу перейти к регистрации.
Зарегистрироваться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
⚡️ Знакомство с MCP Toolbox for Databases (ранее Gen AI Toolbox for Databases) от Google
Почему стоит обратить внимание
Toolbox - это open-source сервер, который упрощает создание инструментов на базе ИИ, работающих с базами данных. Он берет на себя сложности вроде пулов соединений, аутентификации и телеметрии.
Что даёт:
- Можно интегрировать новые инструменты в агента (или ИИ-ассистента) всего в ~10 строках кода.
- Производительность выше за счёт продвинутого управления соединениями и аутентификацией.
- Безопасность: встроенная авторизация, контроль доступа к данным.
- Полная видимость: метрики и трассировка (OpenTelemetry) сразу «из коробки».
- Возможность общаться с БД на естественном языке, получить код, тесты, индексы — прямо из IDE.
Архитектура в двух словах
Toolbox размещается между вашим приложением (или агентом) и базой данных. Он действует как «контрольная плоскость» — управляет инструментами, хранит и обновляет их, позволяет нескольким агентам и приложениям использовать один и тот же набор инструментов без перекомпиляции.
Быстрый старт:
- Установите сервер (бинарник, контейнер или собрать из исходников).
- Создайте файл tools.yaml и запустите:
- Используйте SDK (Python, JS/TS, Go) в своём приложении, подключитесь к серверу и загрузите нужный набор инструментов.
Кому это полезно:
Разработчикам приложений, где ИИ-агент делает работу с базами данных: запросы, обновления, анализ схем. Если хотите, могу подготовить мини-таск или пример использования Toolbox с вашим стеком.
https://googleapis.github.io/genai-toolbox/getting-started/introduction/
Почему стоит обратить внимание
Toolbox - это open-source сервер, который упрощает создание инструментов на базе ИИ, работающих с базами данных. Он берет на себя сложности вроде пулов соединений, аутентификации и телеметрии.
Что даёт:
- Можно интегрировать новые инструменты в агента (или ИИ-ассистента) всего в ~10 строках кода.
- Производительность выше за счёт продвинутого управления соединениями и аутентификацией.
- Безопасность: встроенная авторизация, контроль доступа к данным.
- Полная видимость: метрики и трассировка (OpenTelemetry) сразу «из коробки».
- Возможность общаться с БД на естественном языке, получить код, тесты, индексы — прямо из IDE.
Архитектура в двух словах
Toolbox размещается между вашим приложением (или агентом) и базой данных. Он действует как «контрольная плоскость» — управляет инструментами, хранит и обновляет их, позволяет нескольким агентам и приложениям использовать один и тот же набор инструментов без перекомпиляции.
Быстрый старт:
- Установите сервер (бинарник, контейнер или собрать из исходников).
- Создайте файл tools.yaml и запустите:
./toolbox --tools-file "tools.yaml" - Используйте SDK (Python, JS/TS, Go) в своём приложении, подключитесь к серверу и загрузите нужный набор инструментов.
Кому это полезно:
Разработчикам приложений, где ИИ-агент делает работу с базами данных: запросы, обновления, анализ схем. Если хотите, могу подготовить мини-таск или пример использования Toolbox с вашим стеком.
https://googleapis.github.io/genai-toolbox/getting-started/introduction/
❤4👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
VK RecSys Challenge: проверьте свой алгоритм в деле!
В самом разгаре ежегодное соревнование по разработке рекомендательных систем от VK — RecSys Challenge 2025. Участникам предстоит решить одну из самых сложных проблем в мире рекомендаций: задачу холодного старта.
Суть соревнования — построить модель, которая предскажет, кому из пользователей понравится новый клип, даже если его ещё никто не видел.
Что ждёт участников:
• Реальные данные — датасет VK-LSVD с 40 млрд взаимодействий и 20 млн коротких видео
• Можно участвовать соло или в команде до 4 человек
• Техническая свобода — до 5 сабмитов в день, возможность экспериментировать
• Общий призовой фонд — 2 500 000 рублей
Приглашают студентов, исследователей, ML-инженеров — всех, кто хочет испытать свои силы на реальных данных и создать алгоритм, который работает в условиях, максимально приближенных к контентной жизни.
Регистрация открыта до 15 декабря. Успейте подать заявку, скачать датасет и начать эксперименты!
👉 Подробности и регистрация на сайте
В самом разгаре ежегодное соревнование по разработке рекомендательных систем от VK — RecSys Challenge 2025. Участникам предстоит решить одну из самых сложных проблем в мире рекомендаций: задачу холодного старта.
Суть соревнования — построить модель, которая предскажет, кому из пользователей понравится новый клип, даже если его ещё никто не видел.
Что ждёт участников:
• Реальные данные — датасет VK-LSVD с 40 млрд взаимодействий и 20 млн коротких видео
• Можно участвовать соло или в команде до 4 человек
• Техническая свобода — до 5 сабмитов в день, возможность экспериментировать
• Общий призовой фонд — 2 500 000 рублей
Приглашают студентов, исследователей, ML-инженеров — всех, кто хочет испытать свои силы на реальных данных и создать алгоритм, который работает в условиях, максимально приближенных к контентной жизни.
Регистрация открыта до 15 декабря. Успейте подать заявку, скачать датасет и начать эксперименты!
👉 Подробности и регистрация на сайте
👏2❤1
SQLModel — это библиотека для взаимодействия с базами данных SQL из кода Python с использованием объектов Python.
Она интуитивно понятна, проста в использовании, обладает высокой совместимостью и надёжностью.
Она интуитивно понятна, проста в использовании, обладает высокой совместимостью и надёжностью.
👍7❤3🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
SQL СОВЕТ
Ловите тяжёлые запросы на ранней стадии через контролируемые анти-джоины.
Когда нужно узнать, какие записи *не имеют* соответствий в другой таблице, разработчики часто используют LEFT JOIN .
Гораздо быстрее использовать NOT EXISTS — он позволяет планировщику остановиться сразу, как только найдено первое совпадение, и эффективно задействует индексы.
Ловите тяжёлые запросы на ранней стадии через контролируемые анти-джоины.
Когда нужно узнать, какие записи *не имеют* соответствий в другой таблице, разработчики часто используют LEFT JOIN .
Гораздо быстрее использовать NOT EXISTS — он позволяет планировщику остановиться сразу, как только найдено первое совпадение, и эффективно задействует индексы.
select u.user_id
from users u
where not exists (
select 1
from logins l
where l.user_id = u.user_id
and l.created_at >= now() - interval '7 days'
);
👍13❤7🔥6
🌊 ETL на стероидах: стриминг данных Postgres в реальном времени на Rust 🦀
Supabase выкатили интересный open-source фреймворк - supabase/etl, который позволяет стримить данные из Postgres куда угодно в реальном времени.
Это набор простых, модульных Rust-блоков, из которых можно собрать собственный конвейер Change Data Capture (CDC). Вы получаете полный контроль над тем, как обрабатывать изменения в базе и куда их отправлять — без тяжёлых платформ и сложных конфигов.
Что делает этот фреймворк полезным:
- Прямой стриминг изменений из Postgres (CDC)
- Rust — значит скорость, надёжность и низкие накладные расходы
- Гибкие компоненты: можно строить свои конвейеры под любые нужды
- Подходит для интеграций, аналитики, событийных систем, real-time обновлений
- Легче и прозрачнее, чем классические ETL/ELT-платформы
По сути, это конструктор, из которого можно быстро собрать real-time data pipeline:
достал изменения из Postgres → преобразовал → отправил в Kafka, ClickHouse, S3, API — куда угодно.
Если вы работаете с потоковыми данными, аналитикой или микросервисами - стоит попробовать. Rust + CDC - это мощное сочетание для стабильных и быстрых пайплайнов.
https://github.com/supabase/etl
Supabase выкатили интересный open-source фреймворк - supabase/etl, который позволяет стримить данные из Postgres куда угодно в реальном времени.
Это набор простых, модульных Rust-блоков, из которых можно собрать собственный конвейер Change Data Capture (CDC). Вы получаете полный контроль над тем, как обрабатывать изменения в базе и куда их отправлять — без тяжёлых платформ и сложных конфигов.
Что делает этот фреймворк полезным:
- Прямой стриминг изменений из Postgres (CDC)
- Rust — значит скорость, надёжность и низкие накладные расходы
- Гибкие компоненты: можно строить свои конвейеры под любые нужды
- Подходит для интеграций, аналитики, событийных систем, real-time обновлений
- Легче и прозрачнее, чем классические ETL/ELT-платформы
По сути, это конструктор, из которого можно быстро собрать real-time data pipeline:
достал изменения из Postgres → преобразовал → отправил в Kafka, ClickHouse, S3, API — куда угодно.
Если вы работаете с потоковыми данными, аналитикой или микросервисами - стоит попробовать. Rust + CDC - это мощное сочетание для стабильных и быстрых пайплайнов.
https://github.com/supabase/etl
👍5❤2🔥1