Эта статья посвящена подготовке к автономному выживанию в течение периода карантина. Судя по опыту ЕС и Китая, Украины и Беларуси, не за горами введение карантина из-за пандемии коронавируса Covid-19 и в РФ. Многие это уже поняли и начали заранее запасаться продуктами, средствами защиты органов дыхания, дезинфицирующими средствами и т.п. Не стал исключением и я. Эта статья подытоживает мой опыт в изучении СЗОД (средств защиты органов дыхания), разных режимах и стилях питания, составлении продуктовых раскладок для автономного выживания в течение длительного времени (у меня приличный опыт пеших, водных и горных походов длительностью 2-4 недели с составлением продуктовых раскладок на этот срок), подборе оптимальных продуктов для полноценного питания как по калориям, так и по нутриентам и балансу БЖУ (белки-жиры-углеводы) и в хранении этих продуктов в течение длительного времени. Постараюсь изложить все это простым языком, кратко и не перегружая лишней информацией.

Итак, как пользоваться:

Несколько лет назад компания Veeam открыла R&D центр в Праге. Изначально у нас был небольшой офис примерно на 40 человек, но компания активно растет, и сейчас, в новом просторном офисе Rustonka нас уже больше двухсот. Veeam нанимает сотрудников не только из Чехии и Евросоюза, но и активно релоцирует успешных кандидатов из России. Многие переезжают вместе с женой и детьми, и вот тут у них возникает вопрос, с которым я и моя семья столкнулись четыре года назад, когда мы впервые оказались в Праге: нам надо было решить, где выбрать жилье, в какой садик будет ходить дочка, и решить множество других проблем, которые возникали по причине полного незнания города. Конечно, можно проверить всё это своими ногами, но мне захотелось подойти к вопросу с инженерной точки зрения и решить эту задачу с помощью дата-сайнс подхода — с помощью анализа данных в открытом доступе определить наиболее благоприятные для проживания районы Праги.

Определение степени благоприятности района — довольно обширная задача, и оценка может быть весьма субъективна, поэтому для начала, я немного конкретизирую и опишу проблему следующим образом:

Какой район Праги наиболее привлекателен с точки зрения пешеходной доступности инфраструктуры для детей в возрасте от 10 до 16 лет?

Под пешеходной доступностью в своей работе я беру расстояние в 1300 метров. Именно такой порог, согласно различным исследованиям, считается оптимальным для этой возрастной группы.
В качестве объектов инфраструктуры я выбрал такие, которые, по моему мнению, посещает большинство детей. Это школы, библиотеки, образовательные центры, спортивные центры и игровые площадки.

Здесь опишу пример сериализции данных через Avro и передача в Kafka. Для Avro есть сериализатор данных для Kafka, он использует в своей работе реестр (registry) схем и поддерживает версионность на отдельном развернутом сервере. Здесь будет только сериализатор, а версионность если потребуется, то например может быть реализована своя, например в БД.

Предлагаю ознакомиться с расшифровкой доклада Алексей Лесовский из Data Egret "Основы мониторинга PostgreSQL"

В этом докладе Алексей Лесовский расскажет о ключевых моментах постгресовой статистики, что они означают, и почему они должны присутствовать в мониторинге; о том, какие графики должны быть в мониторинге, как их добавить и как интерпретировать. Доклад будет полезен администраторам баз данных, системным администраторам и разработчикам, которым интересен траблшутинг Postgres'а.

WAL-G — простой и эффективный инструмент для резервного копирования PostgreSQL в облака. По своей основной функциональности он является наследником популярного инструмента WAL-E, но переписанным на Go. Но в WAL-G есть одна важная новая особенность — дельта-копии. Дельта-копии WAL-G хранят страницы файлов, изменившиеся с предыдущей версии резервной копии. В WAL-G реализовано довольно много технологий по распараллеливанию бэкапов. WAL-G работает гораздо быстрее чем, WAL-E.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи
"How does a relational database work".

Когда дело доходит до реляционных баз данных я не могу не думать, что чего-то не хватает. Они используются везде. Существует множество различных баз данных: от небольшого и полезного SQLite до мощной Teradata. Но есть только несколько статей, которые объясняют, как работает база данных. Вы можете искать сами по запросу "howdoesarelationaldatabasework" («как работают реляционные базы данных») чтобы увидеть, как мало результатов. Более того, эти статьи — короткие. Если же вы ищете последние модные технологии (BigData, NoSQL или JavaScript), вы найдете больше углубленных статей, объясняющих, как они работают.

Являются ли реляционные базы данных слишком старыми и слишком скучными, чтобы их можно было объяснить вне университетских курсов, исследовательских работ и книг?

• неиспользуемые индексы
• префиксные «клоны»
• timestamp «в середине»
• индексируемый boolean
• массивы в индексе
• NULL-мусор

Почему count (*) такой медленный?

SELECT count(*)
FROM /* сложный запрос */;

SELECT count(*) FROM large_table;

Повышение производительности PostgreSQL после настройки параметров