Привет Хабр! Хочу рассказать в статье мой опыт реализации бизнес логики (БЛ) в MySQL.

Есть разные мнения насчёт вопроса стоит ли хранить БЛ в базе. Я много лет работаю с Oracle и философия Oracle подразумевает, что БЛ в БД это Best Practices. Приведу пару цитат Тома Кайта:

Tom Kyte. Effective Oracle by Design
If the database does something, odds are that it does it better, faster and cheaper, that you could do it yourself

Том Кайт. Oracle для профессионалов.
Прежде чем начать, хотелось бы объяснить вам мой подход к разработке. Я предпочитаю решать большинство проблем на уровне СУБД. Если что-то можно сделать в СУБД, я так и сделаю. [...] Мой подход состоит в том, чтобы делать в СУБД все, что возможно. [...]
При разработке приложений баз данных я использую очень простую мантру:

• если можно, сделай это с помощью одного оператора SQL;
• если это нельзя сделать с помощью одного оператора SQL, сделай это в PL/SQL;
• если это нельзя сделать в PL/SQL, попытайся использовать хранимую процедуру на языке Java;
• если это нельзя сделать в Java, сделай это в виде внешней процедуры на языке C;
• если это нельзя реализовать в виде внешней процедуры на языке C, надо серьезно подумать, зачем это вообще делать...

В то же время в среде web-разработчиков приходится слышать мнения, что БЛ в БД это чуть ли не антипаттерн. Но я не буду останавливаться на вопросе стоит ли реализовывать БЛ в БД. Пусть каждый решает сам. Тем, кто хочет посмотреть, что у меня получилось в свете не столь обширного (по сравнению с Oracle) инструментария MySQL, добро пожаловать под кат.

Дмитрий Калугин-Балашов (Mail.RU)

Доклад у меня по базам данных In-Memory NoSQL. Кто знает, что такое In-Memory NoSQL база данных? Поднимите руки, пожалуйста… Как вам не стыдно? Зал по базам данных, и только половина знает, что это такое.

Если вы выбираете базу данных, ориентируясь на ее популярность, то так делать не надо. Как, вообще, выбираем базы данных?

Некриптографические хеш-функции применяются там, где важна скорость и не так важна возможность атаки на характеристики функции. Последнее время активно обсуждается атака на алгоритмическую сложность хеш-таблиц путём создания множественных коллизий хеш-функции, которая может привести к DoS. Мы рассмотрим современные некриптографические хеш-функции, условия для их применения, возможные методы защиты от атаки на хеш-таблицы и почему оказалось, что это не так просто исправить.

Некриптографические хеш-функции

Если криптографические хеш-функции у всех на слуху, то про некриптографические (хеш-функции общего назначения) известно мало. Некриптографические функции применяются там, где на данные не воздействуют третьи лица (злоумышленник). Например, такие функции могут использоваться для построения хеш-таблиц.

Критерии, которые важны для некриптографических хеш-функций:

Когда я вижу заголовки «Компания Х запатентовала Y», сопровождаемые десятками гневными комментариев пользователей, у меня выступает кривая ухмылка на лице. Обычно за заголовками следуют эмоционально-возмущенные вопросы наших клиентов: «Да как им выдали такую хрень!», «Мы изобретаем, а они патентуют то, что 5 (10, 20… выберите сами) лет назад известно!!!», «Это же и ребенку очевидно!». И снова приходится проводить ликбез о том, что они еще ничего не запатентовали (читай: не получили патент) и не факт, что получат… Но давайте по порядку.

Как только у нас есть нечто патентоспособное (то, на что возможно получить патент), мы его документально оформляем и подаем в виде заявки на патент в регистрирующий орган (patent office). После этого наша заявка (будь то заявка на изобретение, полезную модель, промышленный образец) проходит две стадии экспертизы (подобная система используется в большинстве стран мира) – стадию формальной экспертизы и экспертизу по существу. Только после этого выдается патент (grant), либо принимается решение об отказе в выдаче патента. Именно после выдачи патента можно сказать, что изобретение, полезная модель, промышленный образец (нужное подчеркнуть) было запатентовано. До этого (не смотря, на наличие временной правовой охраны) это все не более, чем бумажка. Во время прохождения заявки описанных стадий (а иногда, когда экспертизы прошли быстро, то и после выдачи патента), через 18 месяцев после подачи происходит публикация материалов заявки на патент. Именно эти материалы часто и становятся объектов внимания СМИ, неверно толкующих исходную информацию.

Для наглядности давайте разберем на примере и оценим вероятность получения патента по последним двум случаям – «патент» SnapChat на монетизацию дополненной реальности и «патент» на бумажный пакет Apple.

История со SnapChat

Мой обед начался немного не так… В скайпе написал давний клиент:
— Олег, как такое можно запатентовать???
— Это же вообще никакой конкретики!!!

Немножко про каналы, про выполнение в основном процессе, про то как вынести блокирующие операции в отдельную горутину.

• Каналы и пустое значение
• Односторонние каналы
• Выполнение в основном треде ОС
• Вынос блокирующих операций

Павел Филонов (во время выступления работал в Positive Technologies)

В данном докладе я хочу поговорить о пересечении RabbitMQ и Pipeline архитектуры, и о том, как оно связанно с работой нашей компании.

Сначала немного в качестве пролога. Это приятная часть.



Сценка, разворачивающаяся в будний день в офисе, наводит нас на очень приятное размышление. Перед нами встает шикарная задача, новая система. Мало что так сильно будоражит ум инженера, как просьба разработать новую систему. Не починить что-то старое, не адаптировать что-то старое, а именно что-то создать, в каком-то смысле практически с нуля.

Вместе с такой задачей приходит и целая серия проблем.

Константин Осипов (kostja )

Как родилась идея доклада? Я не очень люблю выступать и рассказывать про фичи, особенно про будущие фичи. Выясняется, что и люди не особо любят это слушать. Они любят слушать про то, как все устроено. Это доклад о том, как все устроено или должно быть, с моей точки зрения, устроено в современной СУБД.

Я попробую сделать так, чтобы мы смогли с макроуровня спуститься на микроуровень, т.е. каким образом, сначала отбрасывая макропроблемы, мы можем создать себе пространство для выбора на среднем уровне и микроуровне.



На макроуровне – это то, как должна быть устроена современная СУБД. Почему у нас сегодня есть возможность создавать новые базы данных, почему нельзя взять текущую и удовлетвориться ее производительностью, подтюнить или написать для нее патч? Просто взять и написать патч, который бы ее ускорил, если она медленная? Из какого пространства решений мы выбираем?

Сегодня необходимо хотя бы в общих чертах иметь представление о мире big data. Мы отобрали публикации, в которых доступно объясняют, что такое большие данные и как их используют. Статьи рассчитаны, скорее, на новичков, но и люди, разбирающиеся в теме, смогут найти для себя интересные (или просто забавные) кейсы.

В первой части этой серии статей вы узнали о данных и о том, как можно использовать компьютеры чтобы добывать смысловое значение из крупных блоков таких данных. Вы даже видели что-то похожее на большие данные у Amazon.com середины девяностых, когда компания запустила технологию для наблюдения и записи в реальном времени всего, что многотысячная аудитория клиентов одновременно делала на их сайте. Довольно впечатляюще, но назвать это большими данными можно с натяжкой, пухлые данные — больше подойдёт. Организации вроде Агентства национальной безопасности США (NSA) и Центра правительственной связи Великобритании (GCHQ) уже собирали большие данные в то время в рамках шпионских операций, записывая цифровые сообщения, хотя у них и не было простого способа расшифровать их и найти в них смысл. Библиотеки правительственных записей были переполнены наборами бессвязных данных.

То, что сделал Amazon.com, было проще. Уровень удовлетворённости их клиентов мог быть легко определен, даже если он охватывал все десятки тысяч продуктов и миллионы потребителей. Действий, которые клиент может совершить в магазине, реальный он или виртуальный, не так уж много. Клиент может посмотреть что в доступе, запросить дополнительную информацию, сравнить продукты, положить что-то в корзину, купить или уйти. Всё это было в пределах возможностей реляционных баз данных, где отношения между всеми видами действий возможно задать заранее. И они должны быть заданы заранее, с чем у реляционных баз данных проблема — они не так легко расширяемы.

Заранее знать структуру такой базы данных — как составить список всех потенциальных друзей вашего неродившегося ребенка… на всю жизнь. В нём должны быть перечислены все неродившиеся друзья, потому что как только список будет составлен, любое добавление новой позиции потребует серьезного хирургического вмешательства.

Перевод познавательной статьи "Golang: channels implementation" о том, как устроены каналы в Go.

Go становится всё популярнее и популярнее, и одна из причин этого — великолепная поддержка конкурентного программирования. Каналы и горутины сильно упрощают разработку конкурентных программ. Есть несколько хороших статей о том, как реализованы различные структуры данных в Go — к примеру, слайсы, карты, интерфейсы — но про внутреннюю реализацию каналов написано довольно мало. В этой статье мы изучим, как работают каналы и как они реализованы изнутри. (Если вы никогда не использовали каналы в Go, рекомендую сначала прочитать эту статью.)

Устройство канала

Давайте начнём с разбора структуры канала:

Статья писалась для разработчиков, которые начинают осваивать язык программирования Go с целью соблюсти в их коде безопасные требования к написанию веб-приложений. В статье приведены возможные уязвимости, которые могут оставить веб-программисты, а также способы устранения либо с помощью стандартных библиотек, либо с помощью сторонних решений, которые проявили уже себя.

Изображения и текст принадлежат их авторам.

Анимация элементов в мобильных приложениях — это просто. Правильная анимация тоже может быть простой… если вы последуете представленным в статье советам.

Сегодня кто только не использует CSS 3 анимацию в своих проектах, тем не менее не только лишь все, но мало кто может делать это правильно. Даже описаны так называемые «лучшие практики», но люди продолжают делать всё по-своему. Скорее всего потому, что просто не понимают, почему всё устроено именно так, а не иначе.

В прошлых материалах цикла, посвященного запуску и развитию финтех-стартапов, мы, в международной процессинговой компании PayOnline привели 10 трендов и рассказали о 5 принципах, о которых необходимо помнить основателю любого технологического стартапа, провели виртуальную экскурсию по мировым финтех-хабам, а также перечислили основные российские и зарубежные финтех-акселераторы.

В этой статье речь пойдет об основных инструментах, позволяющих любому технологическому стартапу привлечь финансирование с помощью краудфандинговых и краудинвесинговых инструментов.

Nest — бесплатная, подключаемая панель управления для сайта. Сайт может быть любым, но первоначально панель рассчитана на одностраничные сайты визитки (landing page).

Панель подключается легко, работает на PHP и JavaScript. Не требует базы данных. Все что вам надо, это залить свой проект в папку с Nest и вмонтировать в ваш сайт скрипт. Дальше нужно все поместить на PHP сервер. Открыть панель, панель обращается к любим элементам на странице по id, классу, тегу.

Nest, не переписывает страницу, он сохраняет данные в формате json и при загрузке страницы их монтирует на нужное место в DOM дерево. Это сделано для того чтобы минимизировать сложность интеграции и ошибки. id нужно писать с решеткой #id, class c точкой.

Добра всем хаброчитателям!

В прошлой статье мы рассматривали способ создания карточных игр с помощью манипуляций с DOM, без использования canvas, на подобии HeartStone.

Сегодня мы продолжим эту тему, подключив к нашему делу полезнейшую в данном случае библиотеку Matreshka.js.

Привет, Хабр!

Напоминаем, что все желающие по-прежнему могут приобрести отличную книгу Сэма Ньюмена "Создание микросервисов". Поскольку наши ожидания эта тема более чем оправдала, мы продолжаем искать связанную с ней литературу и не так давно обратили внимание на книгу о программировании микросервисов на языке Go



Интересную статью с обоснованием этого подхода мы нашли в блоге Agile Maverick, и ее перевод размещаем под катом.

Приятного чтения!

Большие данные — это Большие Новости, Большая Важность и Большой Бизнес, но что это на самом деле? Что такое большие данные? Для тех, кто живёт ими, всё очевидно, а я просто тупица — задавать подобные вопросы. Но те, кто живёт ими, считают большинство людей глупыми, верно? Поэтому в начале я хочу поговорить с теми читателями, которые, как и я, не в теме. Что это вообще такое? На этой неделе я планирую хорошенько исследовать этот вопрос, и, скорее всего, опубликовать три длинных статьи (прим. переводчика: переводы следующих двух частей выйдут в ближайшие дни).

_{Число Пи, скажу вам братцы,
Легче так запоминать.
Три четырнадцать пятнадцать
Девять два, шесть пять, три пять.
© Дмитрий Эйт}

Недавно мне потребовалось число Пи в шестнадцатиричном формате. Примерно 10000 знаков после запятой. Однако все публикации в сети как правило демонстрируют Пи в десятичном виде. Потыкавшись немного я нашёл Пи в двоичном виде, и это меня более чем устроило: простая конвертация решила поставленные задачи. Тут бы и закончить историю, но как говорится, «ложечка-то нашлась, а осадок остался». Ниже вы сможете посмотреть простую имплементацию библиотеки PiHex, генерирующей цифру, или последовательность цифр в любой позиции после запятой у числа Пи (правда, не более, чем 10,000,000).

Приглашаем разработчиков, тимлидов и всех, кто так или иначе связан с разработкой на Go, принять участие в Go Meetup, который состоится 6 августа, в субботу, в московском офисе Mail.Ru Group. В программе встречи четыре доклада, подробности о них читайте под катом.

Перевод статьи Vitalij Mik Clean Code Architecture and Test Driven Development in PHP

Понятие «архитектура чистого кода» (Clean Code Architecture) ввел Роберт Мартин в блоге 8light. Смысл понятия в том, чтобы создавать архитектуру, которая не зависела бы от внешнего воздействия. Ваша бизнес-логика не должна быть объединена с фреймворком, базой данных или самим вебом. Подобная независимость даёт ряд преимуществ. К примеру, при разработке вы сможете откладывать какие-то технические решения, например выбор фреймворка, движка/поставщика БД. Также вы сможете легко переключаться между разными реализациями и сравнивать их. Но самое важное преимущество такого подхода — ваши тесты будут выполняться быстрее.

Просто подумайте об этом. Вы действительно хотите пройти роутинг, подгрузить абстрактный уровень базы данных или какое-нибудь ORM-колдовство? Или просто выполнить какой-то код, чтобы проверить (assert) те или иные результаты?