Всем, кто провел определенное время, поддерживая системы, знакомо чувство déjà vu при получении новой заявки: "вроде такое было, вроде решали, но как конкретно — не помню". Можно потратить время, покопаться в предыдущих заявках и постараться найти похожие. Это поможет: инцидент будет закрыт быстрее, а может быть даже удастся обнаружить глубинную причину и закрыть проблему раз и навсегда.

У "молодых" сотрудников, только присоединившихся к команде, такой истории в голове еще нет. Они, скорее всего, не знают, что аналогичный инцидент, например, произошел полгода-год назад. И решил тот инцидент коллега из соседней комнаты.

Скорее всего, "молодые" сотрудники не станут искать в базе инцидентов что-то похожее, а будут решать проблемы "с нуля". Потратят больше времени, приобретут опыт и в следующий раз справятся быстрее. А может быть — сразу забудут под потоком новых заявок. И в следующий раз все повторится снова.

Мы уже используем ML-модели для классификации инцидентов. Чтобы помочь нашей команде эффективнее обрабатывать заявки, мы создали еще одну ML-модель для подготовки списка "ранее закрытые похожие инциденты". Детали — под катом.

Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, создал 33 расширения для VS Code. Он решил поделиться с теми, кому нравится этот редактор, методикой разработки и поддержки расширений. Кроме того, он кратко рассказал о своих проектах. Возможно, вы найдёте среди них что-нибудь такое, что вам пригодится.

История реальная, я все видел своими глазами.

Несколько лет один парень, как и многие из вас, работал программистом. На всякий случай напишу так: «программистом». Потому что он был 1Сником, на фиксе, производственной компании.

До этого он пробовал разные специальности – 4 года во франче программистом, руководителем проектов, умел закрывать по 200 часов, одновременно получая процент с проекта, за руководство и немного занимаясь продажами. Пробовал самостоятельно разрабатывать продукты, был начальником IT-отдела в большой компании, численностью 6 тысяч человек, примерял разные варианты применения своей кавычечной профессии – программиста 1С.

Но все это позиции были несколько тупиковые, в первую очередь по доходу. Все мы тогда получали примерно одни и те же деньги, работали в одних и тех же условиях.

Этому парню стало интересно, как можно зарабатывать больше денег, не занимаясь продажами и не создавая свой собственный бизнес.

Серия статей «Основы Python»

I, Начало
II, Строки
III, Списки, кортежи, файлы
IV, Генераторы списков
V, Определение функций, основы
VI, Расширенное определение функций

Об основах языка Python в сжатой форме

Продвинутый уровень

Сила и красота декораторов Короткий экскурс в метапрограммирование.
Итерируем все и вся Специфика циклов в Питоне.
Как я учился работать с XML
Консервация объектов в Python Использование модуля Pickle.
Memoization в Python Оптимизация работы программ.
Простейшее рисование с помощью PIL
Regexp и Python: извлечение токенов из текста
Как писать маленькие приложения на python с графическим интерфейсом (библиотека Qt).

http://netsago.org/ru/docs/1/12/
Одеваем скрипты Python с помощью EasyGui (добавляем простой диалоговый интерфейс)

http://djbook.ru/
Учебник по Django (Python-фреймворк для веб-приложений)

Речь пойдет о методах получения результатов работы процедуры в виде таблиц для последующей работы с ними в SQL. Думаю, большинство здесь изложенного может пригодиться только в приложениях со сложной SQL логикой и объемными процедурами. Не берусь утверждать, что данные методы самые эффективные. Это всего лишь то, что я использую в своей работе. Всё это работает под Microsoft SQL Server 2008.
Тем, кто знаком с темой предлагаю пролистать пост до пятого метода.

Юля: Так, кто вчера менял мою процедуру?
Лёша: не я
Максим: не я
— Ребят, может Git заведём ?
Серёжа: давно пора!
прошло 2 недели…

Юля: ребяяят?
— Юль, а ты не коммитила?
Юля: damn нет(…

Вот так всё и началось. Ну а что, каждый символ и каждую строчку коммитить?

А может всё это будет происходить само?) На этом моменте в голову начинают приходить
DDL-триггеры, Temporal table и картина складывается. Решено, будем хранить версии внутри
SQL Server'a !)

Привет, Хабр! Мы подготовили для вас подборку полезных материалов по нашей облачной платформе Azure, которая будет состоять из нескольких частей. В первой части мы собрали книги по нашему облаку и несколько обучающих видео. Кстати, все материалы бесплатны и доступны к скачиванию!



Вторая часть

В обязанности администратора баз данных входит много разных задач, которые, в основном, направлены на поддержку работоспособности и целостности базы данных. И если целостность данных можно проверить через команду CHECKDB, то с поиском невалидных объектов в схеме не все так гладко.

Если проводить аналогии с Oracle, то в SQL Server нельзя так же легко получить список невалидных объектов:

SELECT owner, object_type, object_name
FROM all_objects
WHERE status = 'INVALID'

В большинстве ситуаций, узнать о том, что скриптовый объект является невалидным, можно только при его выполнении. Конечно, такое положение дел, может не всех устроить, поэтому предлагаю написать скрипт по поиску невалидных объектов в базе данных.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Error and Transaction Handling in SQL Server. Part One – Jumpstart Error Handling» автора Erland Sommarskog.

1. Введение

Эта статья – первая в серии из трёх статей, посвященных обработке ошибок и транзакций в SQL Server. Её цель – дать вам быстрый старт в теме обработки ошибок, показав базовый пример, который подходит для большей части вашего кода. Эта часть написана в расчете на неопытного читателя, и по этой причине я намеренно умалчиваю о многих деталях. В данный момент задача состоит в том, чтобы рассказать как без упора на почему. Если вы принимаете мои слова на веру, вы можете прочесть только эту часть и отложить остальные две для дальнейших этапов в вашей карьере.

С другой стороны, если вы ставите под сомнение мои рекомендации, вам определенно необходимо прочитать две остальные части, где я погружаюсь в детали намного более глубоко, исследуя очень запутанный мир обработки ошибок и транзакций в SQL Server. Вторая и третья части, так же, как и три приложения, предназначены для читателей с более глубоким опытом. Первая статья — короткая, вторая и третья значительно длиннее.

Все статьи описывают обработку ошибок и транзакций в SQL Server для версии 2005 и более поздних версий.

Если значительная часть бизнес логики Вашего приложения располагается в базе данных, вас наверняка посещала мысль о модульном тестировании хранимых процедур и функций. Опустим обсуждение вопроса о том, хорошо это или плохо — выносить логику в хранимые процедуры, и разберемся — как тестировать хранимый код. В этой статье я расскажу о tSqlt — замечательном бесплатном фреймворке unit-тестов с открытым исходным кодом для Sql Server.

Предыстория: после того, как мы с командой в прошлом году закрыли компанию и еще не начали работу над новой, мы решили обновить наш старый, но довольно большой сайт с кулинарными рецептами. Чтобы понять насколько серьезно стоит углубляться в работу над ним, я проанализировал данные по выручке сайтов, которые тоже зарабатывают на рекламе.

В этом году уже вышли новые данные, которыми тоже решил поделиться. Доходы, расходы и прибыль приведены в миллионах рублей.

Как-то по долгу службы появилась необходимость добавить к поиску на сайте всем известную фичу, сервис «Возможно вы имели в виду…» или «Поиск с опечатками». Стали думать как реализовывать. Сторонние сервисы и api использовать не хотелось, ибо время до чужого сервера и назад, да и в целом не очень хорошо. Как раз кстати пришелся модуль pg_trgm, который ищет близкие к запросу слову на основе триграммного индекса.

Я уже несколько лет программирую на python, однако, недавно осознал, что множество полезных приёмов и интересных моментов прошли мимо меня, возможно, я не один такой, поэтому решил перечислить их здесь, надеюсь, данные приёмы пригодятся кому-то в работе или побудят познакомиться с этим языком поближе.

Источник

Всем привет! Сегодня хотим поговорить об облачных базах данных, а точнее о тех проактивных и разовых мероприятиях, которые непосредственно обеспечивают их производительность.

Облачные базы данных давно решили вопрос быстрого прироста мощностей и запуска новых баз данных, и сегодня стали практически насущной потребностью компаний любого размера, благодаря переносу задач по администрированию и мониторингу на сторону провайдера.

Мы проделали большую работу, запуская и оптимизируя свою новую услугу облачной базы данных на собственной платформе Техносерв Cloud и, конечно же, столкнулись с рядом проблем и выработали свои подходы к их решению. Сейчас, когда сервис протестирован и работает, мы хотим поделиться с вами своим опытом – уверены, что прочитав этот материал, вы сможете избежать повторения чужих ошибок или откроете для себя что-то новое.

Как правило, вам не нужно беспокоиться о сборщике мусора и работе с памятью когда вы пишете код на Python. Как только объекты больше не нужны, Python автоматически освобождает память из под них. Несмотря на это, понимание как работает GC поможет писать более качественный код.

Менеджер памяти

В отличие от других популярных языков, Python не освобождает всю память обратно операционной системе как только он удаляет какой либо объект. Вместо этого, он использует дополнительный менеджер памяти, предназначенный для маленьких объектов (размер которых меньше чем 512 байт). Для работы с такими объектами он выделяет большие блоки памяти, в которых в дальнейшем будет хранится множество маленьких объектов.

Как только один из маленьких объект удаляется — память из под него не переходит операционной системе, Python оставляет её для новых объектов с таким же размером. Если в одном из выделенных блоков памяти не осталось объектов, то Python может высвободить его операционной системе. Как правило, высвобождение блоков случается когда скрипт создает множество временных объектов.

Microsoft SQL Server Флаги Трассировки

Полный список Microsoft SQL Server флагов трассировки (359 флагов трассировки на текущий момент).

ПОМНИТЕ: Будьте предельно осторожны с флагами трассировки, проверяйте их влияние в первую очередь в тестовой среде.

Часто возникает задача восстановить базу по цепочке бэкапов на резервном/тестовом сервере, на котором непосредственный бэкап базы не проводился, отсутствуют записи в msdb, но есть сами бэкапы, снятые с продуктивного сервера. Вариант с восстановлением копии базы msdb может не подойти если должны существовать разные наборы джобов для основного сервера и того, на котором мы планируем восстановление. Если файлов с бэкапами немного, то восстановить логический порядок следования файлов нетрудно, особенно если бэкапы принадлежат логшиппингу. В этом случае все тривиально — в имени файла хранятся и время, и дата (стоит только помнить, что время в именах файлов хранится в UTC). Но что делать, если в бэкапах нет структуры или файлов очень много, и организовать их простым способом не представляется возможным или как можно просто определить начиная с какого файла логшипинга начинать донакатку?

Доброго дня. Решил что опыт обработки данных AD посредством SQL будет полезен не только мне, тем более внятного мануала на русском я так и не нашел.

Индексы — это первое, что необходимо хорошо понимать в работе SQL Server, но странным образом базовые вопросы не слишком часто задаются на форумах и получают не так уж много ответов.
Роб Шелдон отвечает на эти, вызывающие смущение в профессиональных кругах, вопросы об индексах в SQL Server: одни из них мы просто стесняемся задать, а прежде чем задать другие сначала подумаем дважды.

В процессе развития проекта периодически появляется необходимость обмена данными между серверами баз данных. Предположим, у нас есть источник данных в виде SQL Server и удалённый PostgreSQL сервер, на котором эти данные должны оказаться. После добавления удалённого сервера в качестве linked server, можно делать запросы вида:

INSERT INTO RemotePG...RemoteTable (RecordID, RecordName) VALUES (1,'Test string');

Проблема в том, что такие запросы выполняются очень долго. Если перед нами стоит задача выгрузить десятки и сотни тысяч записей, то время на выполнение стремится к бесконечности. Рассмотрим два с половиной способа вставить данные в таблицу на linked server и сравним время выполнения.