В продолжение статей о том, что ФАС собирает дополнительную информацию о «коротких» номерах, хочу рассказать, как эта служба может помочь вам избавиться от нежелательной рекламы по СМС.

Согласно ч.1 ст.18 ФЗ «О рекламе», распространение рекламы по сетям электросвязи, в том числе посредством использования телефонной, факсимильной, подвижной радиотелефонной связи, допускается только при условии предварительного согласия абонента или адресата на получение рекламы.

Итак, отписавшись от всех рекламных рассылок своего оператора, я наивно полагал, что рекламные СМС меня больше не будут отвлекать. Но маркетологи различных компаний решили, что без рекламы мне скучно, и быстро исправили ситуацию. В итоге, год назад я практически каждую неделю получал несколько рекламных СМС, в основном это были сообщения от такси нашего города. Особую активность компании проявляли перед Новым годом.

Системы наблюдения ассоциируются у нас прежде всего с видеокамерами, причём, как правило, без микрофона. Акустическое наблюдение — это экзотика, что-то из мира подводных лодок и шпионских боевиков. Неудивительно, ведь зрение — основной канал восприятия информации человеком, и звуковая информация мало что могла добавить к визуальной, пока ключевым элементом любой системы наблюдения был оператор, сидящий перед монитором.

Данной статьей хотелось бы показать шаги и предложить некоторые рекомендации в процессе создания BI-решения с использованием практически всего стека BI компании Microsoft. В создании BI-решения будут использованы SQL Server, SQL Service Integration Services, SQL Server Analysis Services.

Для примера мы выбрали разработку нашей компании RetailIQ — BI-систему глубокого анализа чеков розничных продаж, поставок и складских запасов для сети аптек. Для общего понимания контекста темы: все данные выгружаются из учетных систем (1С, М-Аптека и т.д.), верифицируются, складываются в специальную базу данных с последующим построением многомерных OLAP-кубов. Из источников (учетных систем) с помощью ETL мы перекачиваем данные в хранилище, на основе которого строим куб, о котором дальше пойдет речь.

Привет. Я бывший разработчик, ставший администратором баз данных, и ниже написал о том, что, в своё время, хотел бы услышать сам.

7. Производительность скалярных UDF оставляет желать лучшего

Хорошие разработчики любят повторно использовать код, помещая его в функции и вызывая эти функции из разных мест. Это отлично работает на уровне приложения, но на уровне баз данных может привести к огромным проблемам с производительностью.

Посмотрите этот пост о принудительном использовании параллелизма – в частности, список того, что приводит к генерации «однопоточного» плана выполнения запроса. Скорее всего, использование скалярных UDF (прим. переводчика: а для серверов младше 2008 R2 и не только скалярных) приведёт к тому, что ваш запрос будет выполняться в одном потоке (*грустно вздыхает*).