Поставил Linux? Напиши об этом статью. Нашел на Github интересный проект? Напиши об этом статью. Примерная такая логика привела к написанию этой статьи.

Недавно мне потребовалось наполнить базу данных из более чем 300 таблиц со сложной структурой и кучей внешних ключей тестовыми данными. Требования к наполнению минимальны, нужны просто таблицы с заполненными полями, семантика пока не важна. Сделать надо быстро, с минимальными усилиями и как можно ближе к уровню СУБД.

Если вам интересно, как была решена поставленная задача, прошу под кат.

С одной стороны, GraphQL схема однозначно определяет модель данных и доступные операции реализующего ее сервиса. С другой, Kotlin предоставляет потрясающие возможности для создания предметно-ориентированных языков (DSL). Таким образом, возможно написать предметно-ориентированный язык для взаимодействия с GraphQL сервисом в соответствии с опубликованной схемой. Но, написание такого кода вручную, это сизифов труд. Лучше его просто генерировать. И в этом нам поможет плагин Kobby. Он анализирует GraphQL схему и генерирует клиентский DSL.

Продолжаем рассказывать про чаты на вебсокетах, но уже со стороны бэкенда. Когда-то использовали сторонний сервис, но было важно решить ряд моментов, которые он не мог покрыть. Выбирать особо не пришлось, и мы принялись разрабатывать собственное решение.

Ниже подробности о том, что было до написания кастомных чатов и какие стояли требования к реализации, из каких компонентов они состоят, как вписываются в нашу инфраструктуру и что получилось в итоге. А в конце статьи — ссылки про особенности разработки наших чатов на вебсокетах для iOS и Android.

Привет, Хабр! Когда я изучал паттерны проектирования, я делал это с помощью прочтения двух книг: простую и понятную книгу от Head First одновременно со сложной и менее понятной книгой от Банды Четырех. Ниже описан мой опыт того, как именно я это делал, плюс выводы, впечатления и советы

Чтобы разработать свой распределенный SQL-движок, можно написать свой SQL-оптимизатор для построения движков. Вам придется сделать парсер, семантический анализатор и придумать правила трансформации и оптимизации. Всё протестировать, а потом как-то интегрировать в свою систему. Но можно пойти более быстрым путем — внедрить для этого готовый инструмент.

Владимир Озеров, бывший инженер Hazelcast, а сейчас руководитель Querify Labs, на конференции HighLoad++ 2021 поделился опытом разработки и проектирования с нуля распределенного SQL-движка для продукта Hazelcast IMDG. Видео его выступления можно посмотреть здесь.

Сегодня статья о том, для чего в Hazelcast IMDG понадобилась эта разработка, и в чем преимущества и недостатки фреймворка Apache Calсite. Как на нем были реализованы встроенные оптимизации, выбор вторичных индексов и планирование перемещения данных в кластере. И как справились с описанием запросов произвольной сложности, кооперативной многозадачностью и оптимизированием сетевого протокола.

Для приготовления виджета Государственного Адресного Реестра, кроме базы, нам также понадобится nginx и его плагины postgres и json. Можно воспользоваться готовым образом.

В базе была определена большая функция gar_select от json и возвращающая json. Вот как раз она и нужна для использования через nginx.

В статье рассмотрены проблемы и решения, которые возникли при добавлении Kotlin в небольшой существующий микросервис на Spring Boot, написанный на Java. В рамках статьи не будут рассматриваться плюсы и минусы того или иного языка - здесь и так сломано много копий. В рамках проекта мы хотели протестировать, как будет работать Kotlin в нашем обычном стеке. Рассматривается стандартный стек Spring WebMVC (не реактивный)

в облаках и контейнерах

Bash, он же возрождённый shell, является по-прежнему одним из самых популярных командных процессоров и интерпретаторов сценариев. Как бы его ненавидели и не пытались заменить, всё равно он присутствует вокруг нас и никуда не собирается исчезать. Если вам приходится писать bash скрипты или вы только планируете этим заняться, данная статья написана для вас.

Облачные сервисы уже давно стали неотъемлемой частью нашей жизни. На данный момент существует большое количество сервисов от разных компаний. Так давайте разберемся в принципах работы простейшего облачного сервиса, подтянем навыки проектирования систем. Данный проект можно постоянно развивать на протяжении длительного времени, и может стать отличным pet project. Созданное облако может пригодится для управления домашними файлами, достаточно его развернуть в локальной сети и с легкостью получать доступ к файлам с разных устройств.

Прыгайте под кат за подробностями.

Откуда вы знаете, что написанный вами код - удобочитаемый?

Недавно в Твиттере развернулась очередная дискуссия о парном и групповом программировании, в которой Дэн Норт отметил:

"Сейчас я говорю об очень каверзной проблеме. Если вы считаете, что умеете писать код, не согласуя и не калибруя его с другими людьми, и при этом он будет понятен другим людям (то есть, что после проверки вашего кода его всегда одобрят) – то вы программируете куда лучше меня."

— Dan North

Я не думаю, что программирую лучше Дэна, ни что смогу написать понятный код без всякой коллаборации с другими людьми. Вот почему я всегда подыскиваю кого-нибудь, кто сделал бы ревью моего кода. Не написал код вместе со мной, а прочитал после того, как я его напишу.

Наткнулся на любопытный материал, в котором автор систематизировал и записал свой опыт инженера-программиста в 20 тезисов. Я работаю в коммерческой разработке ПО больше 25 лет, и этот текст отозвался во мне практически каждой буквой — большинство советов я тоже регулярно практикую, не облекая их в формат ёмких афоризмов. В общем, решил сделать перевод.

Особенно отзываются пункты «стройте компактные системы» и «лучший код — это отсутствие кода». Последний совет я превращаю в цитату из какого-то второсортного фильма про самураев: «Лучшая победа — та, которую ты одержал, не доставая меч из ножен» (думаю, сослуживцы за моей спиной уже закатывают глаза). И, конечно, бесконечные разговоры про легендарных 10x-программистов постоянно хочется прервать советом не связываться с 0,1x-программистами (которые реально существуют, в отличие от 10x).

Сюжетная линия одноименного музыкального альбома

Постановка задачи

Ранее я описал различные методы ускорения ваших Maven сборок. 

Сегодня я хотел бы расширить их область применения и сделать то же самое для сборок Maven внутри Docker.

Часто возникает проблема: одна из таблиц в базе данных сильно выросла и время выполнения запросов к этой таблице увеличилось. Одним из вариантов решения подобной проблемы в PostgreSQL является партицирование. В статье затронем не только техническую реализацию, но и опишем этапы подготовки к партицированию. 

Представим, что у нас есть батон хлеба. Порежем его на части. Каждый отрезанный кусочек — часть целого батона, но не сам батон. То есть мы поделили целое на части — это и есть партицирование. Батон как целое соответствует таблице, а кусочки батона как части — партициям этой таблицы.

Бывало ли у вас так, что, приготовив потрясающе аппетитное блюдо, на дегустации вы обнаруживали, что что-то напутали с ингредиентами, например, пересолили рыбу? У меня бывало…

Я старший консультант по внедрению бизнес-приложений ИТ-компании КРОК, и это моя задача, чтобы как у плиты, так на рабочем месте, в наших проектах по внедрению озер данных и разработке BI-инструментов для производственных компаний все ингредиенты были на месте. А для этого нужно знать, на какой кухне ты готовишь.

Озера данных, наверное, не были бы так ценны и востребованы, если бы не позволяли «сдруживать» разнообразные стандартные производственные системы и аналитические решения. Для меня озеро - это база, платформа, если хотите, к которой прирастают аналитические решения (в моем случае - BI-дашборды), с которыми непосредственно работает конечный потребитель.

При создании BI-дашбордов для производственных подразделений мне важно обеспечить их бизнес-ценность не только для заказчика в глобальном смысле – некоего металлургического или нефтегазового гиганта, но, прежде всего, для рядового пользователя: если пользователю есть толк от наших панелек, значит и Компания получит эффект.

Если кратенько описывать, то дашборды, которые мы разрабатываем, можно обобщенно отнести к направлению мониторинга отклонений.

Всем привет! Меня зовут Ксения Мерзлозубова, и я тестирую мобильные приложения в компании ATI.SU.

Для тестирования большинства задач мобильному тестировщику необходим сниффер — инструмент для перехвата и анализа трафика. Сейчас существует множество снифферов, но самые популярные — это Charles и Fiddler. В этой статье я опишу их достоинства и недостатки, обращу внимание на фичи, удобство использования, дизайн и еще некоторые нюансы. Снифферы всегда помогают мне при ручном тестировании, поэтому надеюсь, что и вы сможете выбрать один из них или будете использовать все. 

Данный текст описывает общесистемные подходы, используемые при работе с брокером сообщений Kafka, и общие архитектурные подходы, применяемые при работе с системами, имеющими несовместимые транзакционные модели.