CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name)
LOCAL (PARTITION partition_name1, PARTITION partition_name2, ...);

مثال:

CREATE INDEX emp_partition_idx ON employees(employee_id)
LOCAL (PARTITION part1, PARTITION part2);

نکات مهم:
- استفاده از ایندکس‌ها نیازمند درک کامل از نیازمندی‌های کوئری‌ها و ساختار داده‌ها است.
- ایندکس‌ها باعث بهبود سرعت خواندن داده‌ها می‌شوند اما ممکن است سرعت عملیات درج، به‌روزرسانی و حذف را کاهش دهند.
- برای مدیریت ایندکس‌ها، می‌توانید از دستورات DROP INDEX برای حذف ایندکس‌ها استفاده کنید:

DROP INDEX index_name;
```

با توجه به نیازهای خاص برنامه و داده‌های شما، می‌توانید از انواع مختلف ایندکس‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد دیتابیس استفاده کنید.

در آینده در مورد آنها بیشتر خواهم نوشت .

#index #oracle #db #database

https://t.iss.one/unixmens

اسکیما (Schema) چیست؟
اسکیما در دیتابیس به ساختار یا طرح کلی یک پایگاه داده اشاره دارد. این ساختار شامل تعاریف جداول، ستون‌ها، انواع داده‌ها، روابط بین جداول و محدودیت‌ها (constraints) است. به عبارت دیگر، اسکیما نقشه‌ای است که مشخص می‌کند چگونه داده‌ها در یک پایگاه داده سازمان‌دهی و مدیریت می‌شوند.

اهمیت اسکیما در دیتابیس
1. سازمان‌دهی داده‌ها: اسکیما به دسته‌بندی و سازمان‌دهی داده‌ها در جداول مختلف کمک می‌کند. این باعث می‌شود که داده‌ها به شکلی ساختارمند ذخیره شوند.

2. یکپارچگی داده‌ها: از طریق محدودیت‌ها و قوانین تعریف شده در اسکیما، می‌توان از صحت و یکپارچگی داده‌ها اطمینان حاصل کرد. برای مثال، می‌توان محدودیت‌هایی مانند کلید اصلی (Primary Key) یا کلید خارجی (Foreign Key) را تعریف کرد که از ورود داده‌های تکراری یا نادرست جلوگیری می‌کند.

3. افزایش کارایی: اسکیما به دیتابیس کمک می‌کند تا عملیات‌های جستجو، درج، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها را با کارایی بالاتری انجام دهد. این به دلیل وجود ساختار مشخصی است که جستجوی داده‌ها را تسهیل می‌کند.

4. مدیریت تغییرات: در یک پایگاه داده بزرگ، مدیریت تغییرات و به‌روزرسانی ساختار دیتابیس بسیار مهم است. اسکیما به عنوان یک نقشه راهنما، به مدیران دیتابیس کمک می‌کند تا تغییرات مورد نیاز را با دقت اعمال کنند.

تفاوت اسکیما با داده‌ها
اسکیماطرح و ساختار کلی دیتابیس است، در حالی که داده‌ها، اطلاعات واقعی هستند که در جداول دیتابیس ذخیره می‌شوند.

- اسکیماشامل تعاریف جداول، ستون‌ها، نوع داده‌ها و روابط است. به عبارت دیگر، اسکیما چارچوبی است که داده‌ها را در خود جای می‌دهد.

- داده‌هامقادیر واقعی هستند که بر اساس اسکیما در دیتابیس ذخیره و مدیریت می‌شوند. این داده‌ها ممکن است شامل اطلاعات کاربران، تراکنش‌ها، محصولات و غیره باشد.

به طور خلاصه، اسکیما شبیه به نقشه‌ای است که تعیین می‌کند چطور و کجا داده‌ها باید ذخیره شوند، در حالی که داده‌ها محتویات واقعی هستند که در این نقشه قرار می‌گیرند.

در MariaDB (و MySQL)، برای گرفتن بک‌آپ فقط از اسکیما (ساختار جداول و سایر اشیاء دیتابیس بدون داده‌ها)، می‌توانید از ابزار mysqldump استفاده کنید. برای این کار، باید از گزینه --no-data استفاده کنید که فقط ساختار جداول و دیگر اشیاء پایگاه داده را بکاپ می‌گیرد، بدون اینکه داده‌ها را شامل شود.
دستور :

mysqldump -u [username] -p --no-data [database_name] > backup_schema.sql

#database #db #dba

https://t.iss.one/unixmens

در ماه آینده تصمیم دارم در مورد microsoft sql server در لینوکس وبیناری برگزار کنم . و پیاده سازی و بنچمارک روی اون را انجام بدم . و یک سناریو Always On Failover Clustering و Always On Availability Groups جهت replication و HA در sql server ماکروسافت در لینوکس انجام بدم . و روی ویژگی ها و مزایا اون برای سازمان ها صحبت کنم .

البته قبل از اون وبینار 'زندگی : پس از VMware داریم که قراره برگزار کنیم .

فقط این روز ها بسیار busy هستم احتمالا زمان بندی ها کمی شیفت پیدا کنه بین ماه ها .


#webinar #yashar_esmaildokht #db #dba #linux #microsoft #sql #sqlserver #ha #alwayson #replication #replica #ft #database #technology



https://t.iss.one/unixmens

ا -Partition Tolerance و Availability: MaxScale معمولاًتحمل پارتیشن‌بندی ودسترسی‌پذیری بالایی را فراهم می‌کند، اما همچنان در مواقع خاص، ممکن است داده‌ها بین گره‌ها ناسازگار باشند (به ویژه در سیستم‌های توزیع‌شده).

2.Spider Storage Engine (MySQL/MariaDB)

ا Spider Storage Engine یک موتور ذخیره‌سازی توزیع‌شده است که برایMySQL وMariaDB استفاده می‌شود و به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌ها را در چندین سرور یا گره توزیع کنند. این موتور برای دستیابی به مقیاس‌پذیری افقی وتوزیع بار طراحی شده است.

#ویژگی‌ها:

ا -Sharding (پارتیشن‌بندی داده‌ها): داده‌ها در چندین سرور توزیع می‌شوند که باعث افزایش دسترسی‌پذیری (Availability) ومقیاس‌پذیری (Scalability) می‌شود. Sharding همچنین به کاهش فشار بر سرورهای منفرد کمک می‌کند.

ا -Distributed Transactions (تراکنش‌های توزیع‌شده): یکی از مزایای کلیدی Spider این است که از تراکنش‌های توزیع‌شده پشتیبانی می‌کند. این به سیستم کمک می‌کند تایکپارچگی (Consistency) داده‌ها را در چندین گره بهبود بخشد، اما تراکنش‌های توزیع‌شده به دلیل پیچیدگی می‌توانند کند باشند و در صورت قطعی شبکه،دسترسی‌پذیری (Availability) را کاهش دهند.

ا -Replication (تکرار داده‌ها): Spider می‌تواند داده‌ها را بین چندین سرور همگام‌سازی کند که باعث افزایشAvailability می‌شود. این فرایند معمولاً به صورت ناهمزمان انجام می‌شود، به این معنی که ممکن است در یک زمان خاص داده‌ها بین سرورها به‌روز نباشند، که این مسئله بهeventual consistency منجر می‌شود.

#چالش‌ها در رابطه با CAP:

ا -Consistency: در سیستم‌های توزیع‌شده با تراکنش‌های توزیع‌شده، ممکن است عملیات‌های نوشتن کندتر از حد معمول انجام شوند، به ویژه اگر ارتباط بین گره‌ها دچار مشکل شود. به همین دلیل، ممکن است موقتی ناهماهنگی در داده‌ها رخ دهد.

ا -Partition Tolerance: Spider می‌تواند به شکلی مؤثر با خرابی‌های شبکه کنار بیاید و با تکیه بر تحمل پارتیشن‌بندی، همچنان سرویس‌دهی را ادامه دهد. با این حال، در شرایط بحرانی، انتخاب بین دسترسی‌پذیری یا یکپارچگی مطرح می‌شود.

ا-Availability: Spider معمولاً در محیط‌های توزیع‌شده دسترسی بالایی دارد، اما اگر تراکنش‌های توزیع‌شده زیادی وجود داشته باشد یا پارتیشن‌بندی زیادی رخ دهد، ممکن است سیستم نتواند به طور همزمان هر دو ویژگی Consistency و Availability را ارائه دهد.

چالش‌ها و فرصت‌ها:

سیستم‌های توزیع‌شده مانند MaxScale و Spider Storage Engine در تلاش هستند تا تعادلی بین سه ویژگی اصلی CAP theorem برقرار کنند، اما هنوز چالش‌های خاصی وجود دارد که باید در طراحی سیستم‌ها مورد توجه قرار گیرد:

ا1.Latency (تأخیر): در این سیستم‌ها، به دلیل توزیع داده‌ها و تراکنش‌های توزیع‌شده، تأخیر افزایش می‌یابد. این موضوع در مواقعی که نیاز به هماهنگی بین گره‌ها باشد، بیشتر مشهود است.

ا2.Complexity (پیچیدگی): مدیریت سیستم‌های توزیع‌شده، مخصوصاً با وجود شاردینگ و تراکنش‌های توزیع‌شده، پیچیده‌تر می‌شود. این سیستم‌ها نیاز به تنظیمات دقیق دارند تا بهترین کارایی را ارائه دهند.

ا 3.Trade-offs (مصالحه‌ها): همان‌طور که CAP theorem نشان می‌دهد، هیچ سیستمی نمی‌تواند به طور کامل هر سه ویژگی Consistency، Availability و Partition Tolerance را داشته باشد. سیستم‌های مانند MaxScale و Spider از مدل‌هایی استفاده می‌کنند که یکپارچگی نهایی (eventual consistency) را ترجیح می‌دهند، تا دسترسی و تحمل پارتیشن را بهبود بخشند.

نتیجه‌گیری:
سیستم‌هایی مانندMaxScale وSpider Storage Engine با ابزارها و تکنیک‌های پیچیده، تا حدودی محدودیت‌های CAP را به چالش می‌کشند و راهکارهایی برای مدیریت بهتر تعادل بینConsistency،Availability وPartition Tolerance ارائه می‌دهند. اما همچنان، در شرایط بحرانی، باید بین این ویژگی‌ها مصالحه کرد و بسته به نیازهای خاص برنامه و معماری سیستم، یک یا دو مورد از آن‌ها را اولویت داد.




ما آماده پیاده سازی این راهکار ها برای سازمان های شما هستیم . کافی است با ما تماس حاصل فرمایید .
جهت وقت مشاوره با پشتیبانی مکاتبه نمایید .

#db #dba #linux #cap #consistency #Availability #Partition #database


https://t.iss.one/unixmens

مدل‌های یادگیری عمیق اغلب داده‌ها را به بردارهایی با تعداد ابعاد بالا تبدیل می‌کنند. پایگاه‌های داده برداری به صورت کارآمد این بردارها را مدیریت می‌کنند.
تسریع در عملیات inference: هنگام استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، به جای پردازش مجدد داده‌ها برای هر درخواست، می‌توان بردارهای آماده را ذخیره و جستجو کرد که سرعت عملیات inference (استنتاج) را افزایش می‌دهد.

این امکان به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بتوانند به سادگی سیستم‌های توصیه‌گر، تحلیل‌های معنایی و سایر کاربردهای هوش مصنوعی را روی داده‌های بزرگ مقیاس پیاده‌سازی کنند.


بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و پردازش

پایگاه‌های داده برداری معمولاً از تکنیک‌های خاصی برای بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی و زمان پردازش استفاده می‌کنند:

ا HNSW (Hierarchical Navigable Small World graphs): این الگوریتم یکی از الگوریتم‌های محبوب برای جستجوی سریع مشابهت برداری در فضاهای چند بعدی است. MariaDB Vector ممکن است از این یا سایر تکنیک‌های مشابه برای تسریع جستجوها استفاده کند.
کاهش ابعاد: برای کار با بردارهایی که دارای ابعاد بسیار زیادی هستند، تکنیک‌هایی مانند Principal Component Analysis (PCA) یا t-SNE برای کاهش ابعاد بردارها و افزایش کارایی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

امنیت و مدیریت داده‌ها

یکی از مزایای MariaDB Vector این است که با امکانات مدیریت داده‌های ساختاریافته در MariaDB یکپارچه شده است. این به معنای آن است که شما می‌توانید از امکانات امنیتی، مدیریت دسترسی، نسخه‌برداری و ریکاوری در MariaDB استفاده کنید و در عین حال داده‌های برداری را نیز مدیریت کنید.

این امکان برای کسب‌وکارهایی که نیاز به محافظت از داده‌های حساس دارند یا نیازمند رعایت استانداردهای امنیتی هستند، بسیار ارزشمند است.

موارد استفاده از پایگاه‌های داده برداری و محصولاتی مانند MariaDB Vector در صنعت بسیار گسترده است:

موتورهای جستجوی تخصصی: برای جستجوی سریع داده‌های غیرساختاریافته مانند اسناد متنی طولانی، تصاویر، و ویدئوها.
توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: مانند شناسایی چهره، تحلیل احساسات، پردازش زبان طبیعی، و سیستم‌های توصیه‌گر.
تجزیه و تحلیل داده‌های IoT: دستگاه‌های IoT معمولاً داده‌های غیرساختاریافته تولید می‌کنند که نیاز به تحلیل سریع و موثر دارند. پایگاه‌های داده برداری می‌توانند این تحلیل را تسهیل کنند.

در مجموع، MariaDB Vector راه‌حلی برای نیازهای مدرن به جستجوی داده‌های غیرساختاریافته و پشتیبانی از برنامه‌های هوش مصنوعی است.

در حقیقت MariaDB Vector در پاسخ به نیاز به یکپارچگی و کارایی بالاتر در مدیریت داده‌های غیرساختاریافته و پشتیبانی از هوش مصنوعی بوجود آمد. در گذشته، پایگاه‌های داده سنتی مانند MySQL یا MariaDB عمدتاً برای داده‌های ساختاریافته طراحی شده بودند، و امکان مدیریت و جستجوی داده‌های برداری به صورت بومی نداشتند. اما با رشد نیاز به پردازش داده‌های پیچیده در حوزه‌هایی مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، و تحلیل داده‌های بزرگ، نیاز به محصولاتی مانند MariaDB Vector حس شد که توانایی ذخیره، جستجو و پردازش داده‌های برداری را به همراه داشته باشند.

#database #db #vector #bigdata #mariadb #ai #linux

https://t.iss.one/unixmens

مدل‌های یادگیری عمیق اغلب داده‌ها را به بردارهایی با تعداد ابعاد بالا تبدیل می‌کنند. پایگاه‌های داده برداری به صورت کارآمد این بردارها را مدیریت می‌کنند.
تسریع در عملیات inference: هنگام استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، به جای پردازش مجدد داده‌ها برای هر درخواست، می‌توان بردارهای آماده را ذخیره و جستجو کرد که سرعت عملیات inference (استنتاج) را افزایش می‌دهد.

این امکان به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بتوانند به سادگی سیستم‌های توصیه‌گر، تحلیل‌های معنایی و سایر کاربردهای هوش مصنوعی را روی داده‌های بزرگ مقیاس پیاده‌سازی کنند.


بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و پردازش

پایگاه‌های داده برداری معمولاً از تکنیک‌های خاصی برای بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی و زمان پردازش استفاده می‌کنند:

ا HNSW (Hierarchical Navigable Small World graphs): این الگوریتم یکی از الگوریتم‌های محبوب برای جستجوی سریع مشابهت برداری در فضاهای چند بعدی است. MariaDB Vector ممکن است از این یا سایر تکنیک‌های مشابه برای تسریع جستجوها استفاده کند.
کاهش ابعاد: برای کار با بردارهایی که دارای ابعاد بسیار زیادی هستند، تکنیک‌هایی مانند Principal Component Analysis (PCA) یا t-SNE برای کاهش ابعاد بردارها و افزایش کارایی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

امنیت و مدیریت داده‌ها

یکی از مزایای MariaDB Vector این است که با امکانات مدیریت داده‌های ساختاریافته در MariaDB یکپارچه شده است. این به معنای آن است که شما می‌توانید از امکانات امنیتی، مدیریت دسترسی، نسخه‌برداری و ریکاوری در MariaDB استفاده کنید و در عین حال داده‌های برداری را نیز مدیریت کنید.

این امکان برای کسب‌وکارهایی که نیاز به محافظت از داده‌های حساس دارند یا نیازمند رعایت استانداردهای امنیتی هستند، بسیار ارزشمند است.

موارد استفاده از پایگاه‌های داده برداری و محصولاتی مانند MariaDB Vector در صنعت بسیار گسترده است:

موتورهای جستجوی تخصصی: برای جستجوی سریع داده‌های غیرساختاریافته مانند اسناد متنی طولانی، تصاویر، و ویدئوها.
توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: مانند شناسایی چهره، تحلیل احساسات، پردازش زبان طبیعی، و سیستم‌های توصیه‌گر.
تجزیه و تحلیل داده‌های IoT: دستگاه‌های IoT معمولاً داده‌های غیرساختاریافته تولید می‌کنند که نیاز به تحلیل سریع و موثر دارند. پایگاه‌های داده برداری می‌توانند این تحلیل را تسهیل کنند.

در مجموع، MariaDB Vector راه‌حلی برای نیازهای مدرن به جستجوی داده‌های غیرساختاریافته و پشتیبانی از برنامه‌های هوش مصنوعی است.

در حقیقت MariaDB Vector در پاسخ به نیاز به یکپارچگی و کارایی بالاتر در مدیریت داده‌های غیرساختاریافته و پشتیبانی از هوش مصنوعی بوجود آمد. در گذشته، پایگاه‌های داده سنتی مانند MySQL یا MariaDB عمدتاً برای داده‌های ساختاریافته طراحی شده بودند، و امکان مدیریت و جستجوی داده‌های برداری به صورت بومی نداشتند. اما با رشد نیاز به پردازش داده‌های پیچیده در حوزه‌هایی مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، و تحلیل داده‌های بزرگ، نیاز به محصولاتی مانند MariaDB Vector حس شد که توانایی ذخیره، جستجو و پردازش داده‌های برداری را به همراه داشته باشند.

#database #db #vector #bigdata #mariadb #ai #linux

https://t.iss.one/unixmens

مقاله ای که در مورد staging نوشتم . تقدیم دوستان

نویسنده : یاشار اسمعیل دخت

#database #stage #staging #oracle #dba #mariadb #mysql #article

#yashar_esmaildokht


https://t.iss.one/unixmens

CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name)
LOCAL (PARTITION partition_name1, PARTITION partition_name2, ...);

مثال:

CREATE INDEX emp_partition_idx ON employees(employee_id)
LOCAL (PARTITION part1, PARTITION part2);

نکات مهم:
- استفاده از ایندکس‌ها نیازمند درک کامل از نیازمندی‌های کوئری‌ها و ساختار داده‌ها است.
- ایندکس‌ها باعث بهبود سرعت خواندن داده‌ها می‌شوند اما ممکن است سرعت عملیات درج، به‌روزرسانی و حذف را کاهش دهند.
- برای مدیریت ایندکس‌ها، می‌توانید از دستورات DROP INDEX برای حذف ایندکس‌ها استفاده کنید:

DROP INDEX index_name;
```

با توجه به نیازهای خاص برنامه و داده‌های شما، می‌توانید از انواع مختلف ایندکس‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد دیتابیس استفاده کنید.

در آینده در مورد آنها بیشتر خواهم نوشت .

#index #oracle #db #database

https://t.iss.one/unixmens

Database DevOps and Platform Engineering are two distinct but interconnected fields within the broader realm of software development and IT operations. Here’s an overview of each:

▎Database DevOps

Definition:
Database DevOps is the practice of applying DevOps principles to database management and operations. It emphasizes collaboration between development and operations teams to improve the deployment, management, and monitoring of databases.

Key Concepts:

1. Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD): Implementing automated pipelines for database changes, allowing for rapid and reliable updates to database schemas and data.

2. Version Control: Using version control systems (like Git) for database scripts, migrations, and configuration files to track changes and facilitate collaboration.

3. Automated Testing: Creating automated tests for database changes to ensure that new code does not introduce errors or regressions.

4. Infrastructure as Code (IaC): Managing database infrastructure through code, enabling reproducibility and consistency across environments.

5. Monitoring and Performance Tuning: Continuously monitoring database performance and making adjustments as necessary to optimize efficiency.

Benefits:

• Faster delivery of database changes.

• Improved collaboration between developers and DBAs (Database Administrators).

• Reduced risk of errors in production environments.

• Enhanced scalability and performance of database systems.

▎Platform Engineering

Definition:
Platform Engineering focuses on designing and building the underlying systems and infrastructure that support software development and deployment. It aims to create a self-service platform for developers, enabling them to deploy applications efficiently without needing deep knowledge of the underlying infrastructure.

Key Concepts:

1. Cloud Infrastructure Management: Utilizing cloud services (e.g., AWS, Azure, Google Cloud) to provision and manage computing resources.

2. Containerization and Orchestration: Using technologies like Docker and Kubernetes to package applications and manage their deployment at scale.

3. Service Mesh: Implementing frameworks that manage service-to-service communications in microservices architectures.

4. Developer Experience (DevEx): Focusing on creating tools, processes, and environments that enhance the productivity of development teams.

5. Observability: Implementing logging, monitoring, and tracing to gain insights into application performance and troubleshoot issues effectively.

Benefits:

• Streamlined development processes.

• Improved resource utilization and cost management.

• Enhanced security through standardized practices.

• Faster onboarding of new developers by providing self-service tools.

▎Intersection of Database DevOps and Platform Engineering

Both Database DevOps and Platform Engineering aim to improve the efficiency, reliability, and scalability of software delivery. They often work closely together, as databases are a critical component of most applications. By integrating database management practices into platform engineering efforts, organizations can create a robust environment that supports seamless application development, deployment, and maintenance.

▎Conclusion

In summary, Database DevOps focuses specifically on the practices surrounding database management within the context of DevOps, while Platform Engineering encompasses a broader scope of building and maintaining the infrastructure that supports software development and operations. Both fields are essential in modern software development practices, particularly in organizations adopting cloud-native architectures and microservices.


#devops #database #platform

https://t.iss.one/unixmens

Selecting the right database is crucial for building robust workflows tailored to your needs. Databases are the backbone of efficient data storage, retrieval, and management.

Different database types serve unique purposes:

• Spatial Databases: Ideal for geospatial data.

• Time-Series Databases: Perfect for monitoring and analytics.

• Vector, Graph, Document, and Relational Databases: Each offers specialized capabilities for diverse workflows.

For scalability and speed in high-demand environments, consider:

• NoSQL Databases

• Columnar Databases

• In-Memory Databases

Additionally, Object-Oriented Databases provide flexibility for managing complex data structures.

Choose wisely to ensure seamless integration and enhance the precision of your workflows.


#database #devops #dba


https://t.iss.one/unixmens