Грамотная работа с памятью!!! За все время использования у меня своп файл не увеличился ни на Килобайт. По этому Фаерфокс с 10-20 окнами сворачивается / разворачивается в/из трея как пуля. Такого эффекта я на винде добивался с отключенным свопом и с переносом tmp файлов на RAM диск.

Из моих трех гигабайт под RAM disk был выделен один (на тот момент, когда на лаптопе еще была установлена XP), на котором я создал своп на 768МБ ...

Сегодня о компании Square вспоминают не с придыханием, а, скорее, с печальным вздохом, ведь за последнее десятилетие она слишком часто расстраивала фанатов. Компания, которая когда‑то создавала прекрасные, запоминающиеся игры, в наши дни, неоднократно облажавшись, продала западный бизнес за гроши и вернулась к тому, с чего начинала — работе лишь на территории Японии. Но вспомним о тех годах, когда почти каждый владелец PS One с теплотой в сердце вспоминал о Square и с трепетом ждал выхода нового хита от японцев, о временах до слияния со своим главным конкурентом (Enix), когда компания еще не превратилась в типичного корпоративного монстра, гоняющегося лишь за прибылью. Это была эпоха, когда гремели такие игровые титаны как Front Mission, Final Fantasy, Chrono Cross, Xenogears, Vagrant Story и Parasite Eve, о которой и пойдет речь в данной статье.

Привет! Я работаю в компании Bercut, которая более 20 лет занимается разработкой и поддержкой ПО для операторов сотовой и фиксированной связи. Сегодня я хочу рассказать о наших подходах к сокращению времени простоя продуктивного комплекса при установке обновлений схемы данных на СУБД Oracle. Целевая аудитория — начинающие и продолжающие разработчики, которым интересно узнать о различных вариантах распараллеливания и ускорения работы DDL, DML и прочих штуках, облегчающих процесс отладки и установки.

Привет! Я работаю в компании Bercut, мы более 20 лет занимается разработкой и поддержкой ПО для операторов сотовой и фиксированной связи. Прошел путь от инженера в отделе сопровождения до менеджера продукта. В последние годы работаю ведущим специалистом в отделе администрирования (Senior DBA) и решаю проблемы производительности высоконагруженных биллинговых базах данных, обслуживающих от сотен тысяч до десятков миллионов абонентов. Сегодня я хочу рассказать про проблему построения оптимального плана выполнения запроса при использовании коллекций в качестве входных переменных запроса и вариантах ее решения.

В PostgreSQL есть два типа данных: JSON и JSONB. Первый формат является текстовым хранилищем, в котором json хранится "as is",  второй — бинарным, в нем ключи отсортированы  (сначала по длине ключа, а потом по его названию), дубликаты удалены, а пробелы удалены.

Тип JSONB имеет богатую поддержку, облегчающую работу разработчиков приложений, для него есть встроенные индексы, кроме того, существует расширение Jsquery, в котором реализован язык запросов к JSONB и дополнительные индексы. Когда у меня спрашивают, чем пользоваться, я всегда советую JSONB, так как он позволяет работать очень эффективно. 

Однако у постгреса есть серьёзная проблема, которая сказывается и на производительности JSONB  — это TOAST, и о ней я говорил в первой части. Сегодня я расскажу о том, как мы улучшили JSONB для того, чтобы существенно повысить его производительность.

О роли формата JSON в эволюции реляционных баз данных я недавно рассказал на двух конференциях — HighLoad++ и Saint HighLoad++ 2021. А также о том, что мешает эффективно использовать JSONB (бинарный JSON)  и как с этим можно бороться.

Сегодня посмотрим на особенности работы с TOAST — отдельным хранилищем для длинных записей.  Начну с проклятия TOAST для JSON, а в следующей части расскажу, как это можно использовать в PostgreSQL, и за счет чего получится повысить производительность JSONB.

При написании высокоуровневого кода мы редко задумываемся о том, как реализованы те или иные инструменты, которые мы используем. Ради этого и строится каскад абстракций: находясь на одном его уровне, мы можем уместить задачу в голове целиком и сконцентрироваться на её решении.

И уж конечно, никогда при написании a * b мы не задумываемся о том, как реализовано умножение чисел a и b в нашем языке. Какие вообще есть алгоритмы умножения? Это какая-то нетривиальная задача?

В этой статье я разберу с нуля несколько основных алгоритмов быстрого умножения целых чисел вместе с математическими приёмами, делающими их возможными.

В большинстве учетных систем, типа нашего СБИС, рано или поздно возникает проблема быстрого отображения реестра, в который по просьбам бизнес‑пользователей накручено несколько комбинируемых фильтров с очень редкой выборкой, ну никак не ложащихся в вашу красивую структуру базы данных и индексов базовой таблицы реестра — что‑нибудь типа "список продаж покупателям, чей день рождения выпадает на 29 февраля".

Универсального способа сделать «хорошо» тут нет, но я расскажу про модель запроса, которая позволит вам дать пользователю быстрый отклик, но при этом весьма эффективно с точки зрения PostgreSQL.

Публикуем девятую, заключительную часть (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) перевода руководства по модулю asyncio в Python. Здесь вы найдёте разделы исходного материала с 23 по 26.

Приветствую!

На прошлом шаге мы дошли до входной точки Postgres. Сегодня мы пройдемся по ней до главного цикла. Будут рассмотрены:

— Модули для работы с файлами и файловой системой

— Как SIGUSR1передает множественные значения

— Реализации хэш‑таблиц

— Представление и хранение GUC

и многое другое.

Нестандартный полиморфизм. Паттерн Type Erasure.

Посмотрим на проблему, решим ее обычным полиморфизмом и пройдем небольшими шагами к более элегантному решению с помощью современного паттерна.

Продолжаем изучать исходный код PostgreSQL

В этот раз исследуем главный цикл сервера:

- Принятие входящих подключений;

- Проверка окружения;

- Обработка упавших воркеров.

Программный рендеринг был широко распространён в играх на ПК до повсеместного распространения т. н. 3d-ускорителей (видеокарт). Каждая игра содержала свой собственный код рендеринга, каждая игра имела свои уникальные особенности в нём. Но с распространением видеокарт программный рендеринг в играх умер.

Я раньше задавался вопросом, а что было бы, если бы программный рендеринг был бы до сих пор распространён? В конечном итоге, я решил реализовать свой программный рендеринг, нацеленный на современные процессоры, чтобы это узнать.

Реверс-инжиниринг неизвестного бинарного формата файла – задачка нечастая, но, на мой взгляд, вкусная. Самое то, чтобы в пятницу с утра отвлечься от организационной текучки, техподдержки, бизнес-планов, заполнения восьмёрок в системах отчётности - и поиграть в Шерлока Холмса. В этой статье я расскажу об опыте изучения бинарного файла с временными данными технологических параметров и о небольшой фишке чтения хитрым способом сохранённых строк из другого формата. Файлы несложные, времени на анализ потребовалось немного, но мне было интересно, и вам, я надеюсь, тоже будет интересно.

Мне стало интересно разобраться, как PostgreSQL хранит данные на диске, и в процессе своего исследования я обнаружил несколько интересных фактов, которыми хочу с вами поделиться.

Мы будем рассматривать только файлы кучи (heap). Heap-файл — это просто файл записей. Не путайте heap-файл с heap-памятью. Хотя их использование очень похоже: хранение динамических данных.

Навскидку многим кажется, что они знакомы с поведением NULL-значений в PostgreSQL, однако иногда неопределённые значения преподносят сюрпризы. Предлагаем вашему вниманию расшифровку доклада Алексея Борщева с PGConf.Russia 2022 — он был полностью посвящён особенностям NULL-значений в Postgres.

NULL простыми словами

Что такое SQL база данных? Согласно одному из определений, это просто набор взаимосвязанных таблиц. А что такое NULL? Обратимся к простому бытовому примеру: все мы задаём друг другу дежурный вопрос: «Как дела?». Часто мы получаем в ответ: «Да ничего...» Вот это «ничего» нам и нужно положить в базу данных — NULL, неопределённое, некорректное или неизвестное значение.