1. Использование Bloom-индекса для нескольких столбцов
Действительно, в примере индекс создаётся на name, category, price, rating, но в конкретном запросе EXPLAIN ANALYZE показывает его использование только для name и category. Это связано с тем, что Bloom-индексы в PostgreSQL работают на уровне битовых фильтров. Они помогают отсечь заведомо неподходящие строки по тем колонкам, где есть точное сравнение (=).
Согласны с вами, данный момент нужно было указать, добавили информацию.
Ваш вопрос абсолютно логичен: действительно, хеш-индексы не позволяют сравнивать даты, как это делает B-Tree. Как мы писали ранее, Bloom-индекс не ускоряет сами диапазонные запросы. Однако, он может быть полезен при определённых сценариях, например:
- Когда у нас в запросе несколько фильтров и есть фильтр с точным сравнением (order_date >= ... AND status = 'processed').
Но если говорить чисто о order_date >= ..., то Вы правы — Bloom не поможет и лучше использовать B-Tree или BRIN.
Отличный вопрос! Bloom-индексы действительно ориентированы на точные совпадения (=), но в PostgreSQL они могут дополнительно помочь при различных фильтрациях (<, >, <=, >=).
1. Оптимизация поиска по нескольким столбцам (price, rating)
Bloom-индекс используется не для сравнения чисел, а для отсечения неподходящих строк.
Когда запрос содержит price <= 1000 AND rating >= 4, происходит следующее:
- Bloom-индекс быстро исключает строки, где name и category не соответствуют условиям (name = 'Laptop' и category = 'Electronics').
- Это уменьшает число записей, по которым PostgreSQL уже выполняет полный фильтр по price и rating.
Итог: меньше строк для обработки → быстрее поиск. Альтернативный вариант: если вы работаете только с диапазонами, лучше использовать B-Tree или BRIN.
2. Оптимизация агрегатных запросов (order_date)
Индексы Блума не прерывают сами агрегаты (COUNT, SUM, AVG), но помогают быстро исключить заведомо неподходящие строки.
При order_date >= NOW() - INTERVAL '1 month':
- Блум фильтр отбрасывает строки, где точно нет нужных дат.
- Оставшиеся строки идут в финальную агрегацию.
- Это ускоряет запрос, особенно если таблица большого размера и хранит много старых данных.
Вывод
Bloom-индексы дополнительно используются в различных запросах, уменьшая количество строк перед полной фильтрацией. Но если у вас только диапазоны, лучше выбрать B-Tree или BRIN.
Спасибо за комментарий! Markdown здесь используется не как формат хранения метаданных, а как удобный и человекочитаемый способ создания документации.
Вся информация о БД конвертируется в Markdown, потому что:
Легко читать — в отличие от XML или JSON, Markdown гораздо удобнее для восприятия.
Прост в представлении — его легко конвертировать в HTML, PDF или даже DOCX.
Гибкость — Markdown можно рендерить прямо в веб-интерфейсе без сложных инструментов.
При этом никто не мешает хранить метаданные в формате JSON или XML для технических нужд, но Markdown в данном случае играет роль готовой выходной формы для удобного представления информации.
Отвечаем на вопрос: если этот носитель будет формата Рутокен Лайт, то никаких проблем с копированием по нашему методу не будет. Рутокен Лайт является пассивным ключевым носителем и выступает в роли защищенного хранилища для извлекаемых ключей. В случае же носителей не экспортируемых ключей (например Рутокен ЭЦП 3.0) обязательным условием буде постоянное подключение носителя или прикладывания в случае с NFC носителем. Для подключения USB носителей ЭП к мобильному устройству приобретается любой OTG Переходник USB Type-C - USB
Хотелось бы увидеть официальные исследования на тему конкуренции смартфона с алкоголем, где первый выигрывает, это правда интересно. Мы наслышаны только о приложениях для борьбы с алкоголизмом, но хочется понять, каким образом смартфон может помешать одновременному просмотру интернета и распитию спиртного
Спасибо за приведенные данные, но более свежая информация подтверждает, что за последние два года увеличилось количество людей с алкогольной зависимостью. В России начало расти число людей с алкогольной зависимостью (kommersant.ru) В нашей статье акцент не на статистике, мы рассматриваем только примеры зависимостей, связанных с современными технологиями, сервисами и удаленным графиком работы
Такое случается, когда пользователя пробуют генерировать картинки 18+ или со всякими видами дескриминации и т.п. Парсер гугла отлавливает такие вещи на уровне промта прямо из браузера и также анализирует конечную картинку. При других сценариях использования бан замечен не был.
Статья в целом о том, как нам удалось повысить удобство использования некоторыми функциями приложения, используя при этом минимум ресурсов. В конкретном случае да, инфраструктура защищенная и находится в отдельном контуре ,который не имеет доступа в интернет, но на сервере нет никаких конфиденциальных данных, поэтому политика безопасности позволяет использовать почтовый шлюз находящийся в этой же сети для отправки мэйлов.
У вас прям один из самых надежных сетапов для тестирования. Интересно, как записаны сами тесты. Например, если вдруг кардинально меняется работа одного поля, скорее всего будет скорректирован POM, а все тесты подстроятся под новую модель или их придется еще редактировать?
Спасибо за развернутый комментарий!
1. Использование Bloom-индекса для нескольких столбцов
Действительно, в примере индекс создаётся на name, category, price, rating, но в конкретном запросе EXPLAIN ANALYZE показывает его использование только для name и category. Это связано с тем, что Bloom-индексы в PostgreSQL работают на уровне битовых фильтров. Они помогают отсечь заведомо неподходящие строки по тем колонкам, где есть точное сравнение (=).
Согласны с вами, данный момент нужно было указать, добавили информацию.
2. Bloom-индексы и диапазоны (order_date >= NOW() - INTERVAL '1 month')
Ваш вопрос абсолютно логичен: действительно, хеш-индексы не позволяют сравнивать даты, как это делает B-Tree. Как мы писали ранее, Bloom-индекс не ускоряет сами диапазонные запросы. Однако, он может быть полезен при определённых сценариях, например:
- Когда у нас в запросе несколько фильтров и есть фильтр с точным сравнением (order_date >= ... AND status = 'processed').
Но если говорить чисто о order_date >= ..., то Вы правы — Bloom не поможет и лучше использовать B-Tree или BRIN.
Спасибо за уточнение!
Отличный вопрос! Bloom-индексы действительно ориентированы на точные совпадения (=), но в PostgreSQL они могут дополнительно помочь при различных фильтрациях (<, >, <=, >=).
1. Оптимизация поиска по нескольким столбцам (price, rating)
Bloom-индекс используется не для сравнения чисел, а для отсечения неподходящих строк.
Когда запрос содержит price <= 1000 AND rating >= 4, происходит следующее:
- Bloom-индекс быстро исключает строки, где name и category не соответствуют условиям (name = 'Laptop' и category = 'Electronics').
- Это уменьшает число записей, по которым PostgreSQL уже выполняет полный фильтр по price и rating.
Итог: меньше строк для обработки → быстрее поиск.
Альтернативный вариант: если вы работаете только с диапазонами, лучше использовать B-Tree или BRIN.
2. Оптимизация агрегатных запросов (order_date)
Индексы Блума не прерывают сами агрегаты (COUNT, SUM, AVG), но помогают быстро исключить заведомо неподходящие строки.
При order_date >= NOW() - INTERVAL '1 month':
- Блум фильтр отбрасывает строки, где точно нет нужных дат.
- Оставшиеся строки идут в финальную агрегацию.
- Это ускоряет запрос, особенно если таблица большого размера и хранит много старых данных.
Вывод
Bloom-индексы дополнительно используются в различных запросах, уменьшая количество строк перед полной фильтрацией. Но если у вас только диапазоны, лучше выбрать B-Tree или BRIN.
Надеюсь, это проясняет ситуацию!
Да, вы все правильно.
Bloom-фильтр гарантированно скажет "нет", если элемента точно нет в множестве.
Благодарим за внимательность!
Исправили.
Спасибо за комментарий! Markdown здесь используется не как формат хранения метаданных, а как удобный и человекочитаемый способ создания документации.
Вся информация о БД конвертируется в Markdown, потому что:
Легко читать — в отличие от XML или JSON, Markdown гораздо удобнее для восприятия.
Прост в представлении — его легко конвертировать в HTML, PDF или даже DOCX.
Гибкость — Markdown можно рендерить прямо в веб-интерфейсе без сложных инструментов.
При этом никто не мешает хранить метаданные в формате JSON или XML для технических нужд, но Markdown в данном случае играет роль готовой выходной формы для удобного представления информации.
Добрый день! Спасибо за обратную связь!
Отвечаем на вопрос: если этот носитель будет формата Рутокен Лайт, то никаких проблем с копированием по нашему методу не будет. Рутокен Лайт является пассивным ключевым носителем и выступает в роли защищенного хранилища для извлекаемых ключей. В случае же носителей не экспортируемых ключей (например Рутокен ЭЦП 3.0) обязательным условием буде постоянное подключение носителя или прикладывания в случае с NFC носителем. Для подключения USB носителей ЭП к мобильному устройству приобретается любой OTG Переходник USB Type-C - USB
Очень рады, что благодаря нашему материалу вы поверили в себя! Жаль, у вас нет своих публикаций, тоже бы поддержали всеми руками вашу минусовую карму
Благодарим за такой развернутый комментарий!
Спасибо, возможно, попробуем такой вариант)
Хотелось бы увидеть официальные исследования на тему конкуренции смартфона с алкоголем, где первый выигрывает, это правда интересно. Мы наслышаны только о приложениях для борьбы с алкоголизмом, но хочется понять, каким образом смартфон может помешать одновременному просмотру интернета и распитию спиртного
Спасибо за приведенные данные, но более свежая информация подтверждает, что за последние два года увеличилось количество людей с алкогольной зависимостью. В России начало расти число людей с алкогольной зависимостью (kommersant.ru) В нашей статье акцент не на статистике, мы рассматриваем только примеры зависимостей, связанных с современными технологиями, сервисами и удаленным графиком работы
Такое случается, когда пользователя пробуют генерировать картинки 18+ или со всякими видами дескриминации и т.п. Парсер гугла отлавливает такие вещи на уровне промта прямо из браузера и также анализирует конечную картинку. При других сценариях использования бан замечен не был.
Не совсем понятен вопрос, вы хотите получать текст сообщения еще до того, как пользователь нажал кнопку "отправить в мессенджере"?
Статья в целом о том, как нам удалось повысить удобство использования некоторыми функциями приложения, используя при этом минимум ресурсов. В конкретном случае да, инфраструктура защищенная и находится в отдельном контуре ,который не имеет доступа в интернет, но на сервере нет никаких конфиденциальных данных, поэтому политика безопасности позволяет использовать почтовый шлюз находящийся в этой же сети для отправки мэйлов.
Добрый день. Это описка, спасибо за замечание, исправили!
Добрый день. Это описка, спасибо за замечание, исправили!
Спасибо за ваше замечание! Двойная конкатенация строк делает код менее читабельным, согласны
рады быть полезными)
Благодарим за ваш комментарий, это довольно обширная тема, возможно, в будущем подробно рассмотрим данный вопрос в отдельной статье.
У вас прям один из самых надежных сетапов для тестирования. Интересно, как записаны сами тесты. Например, если вдруг кардинально меняется работа одного поля, скорее всего будет скорректирован POM, а все тесты подстроятся под новую модель или их придется еще редактировать?