• пользователи часто оставляют заметки для себя в имени файла, так что мы можем встретить конструкции вида отправить_по_почте.пятница.10_утра.не_стирать!!;
• каждое изменение онтологии требует модификации всей схемы;
• данные из разных источников невозможно исследовать вместе, в одной среде, так что у вас может быть база данных людей и трафика сообщений, которые приходится исследовать по отдельности;
• пересинхронизация данных нецелесообразна или невозможна, — а это часто бывает нужно;
• информация не может быть прослежена до её источника.

Как человеку с образованием программиста и без юридического разобраться в тонкостях работы банков и валютного контроля и, конечно, как вывести свои деньги с Upwork на примере банка Тинькофф бизнес.

Если вы не изучали JavaScript с самого начала, то осваивать его современную версию сложно. Экосистема быстро растёт и меняется, так что трудно разобраться с проблемами, для решения которых придуманы разные инструменты. Я начал программировать в 1998-м, но начал понимать JavaScript только в 2014-м. Помню, как просматривал Browserify и смотрел на его слоган:

Browserify позволяет делать require («модули») в браузере, объединяя все ваши зависимости

Я не понял ни слова из предложения и стал разбираться, как это может помочь мне как разработчику.

Цель статьи — рассказать о контексте, в котором инструменты в JavaScript развивались вплоть до 2017-го. Начнём с самого начала и будем делать сайт, как это делали бы динозавры — безо всяких инструментов, на чистом HTML и JavaScript. Постепенно станем вводить разные инструменты, поочерёдно рассматривая решаемые ими проблемы. Благодаря историческому контексту вы сможете адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту JavaScript и понять его.

• Некий элемент совершенно невидим и, более того, удалён из потока документа.
• Глазами элемент не увидеть, но он присутствует в документе и доступен для ассистивных технологий наподобие средств для чтения с экрана.
• Элемент видим, но скрыт от средств для чтения с экрана.

• Проблема: Компьютеры, как и люди, говорят на разных языках. Одни записывают данные “слева направо” другие “справа налево”. При этом каждое устройство отлично считывает собственные данные — проблемы начинаются, когда один компьютер сохраняет данные, а другой пытается эти данные считать.
• Решение: Принять некий общий формат (например, весь сетевой трафик передается в едином формате). Или всегда добавлять заголовок, описывающий формат хранения данных. Если считанный заголовок имеет обратный порядок, значит данные сохранены в другом формате и должны быть переконвертированы.

Подключение к лаборатории

1. Зарегистрироваться здесь.
2. Сохранить конфигурационный файлы отсюда.
3. Зайти в настройки сети и выбрать «добавить VPN».
4. Импортировать из файла (указываем скачанный файл с конфигурациями).
5. Указать логин и пароль для подключения (даны на вкладке «how to connect»).
6. Подключаемся к VPN и пингуем шлюз 192.168.101.1. Если пинг проходит, то вы успешно подключились к лаборатории.

Поиск цели

nmap -sn 192.168.101.0/24

В конце июля 2016 года в корпоративном блоге Uber появилась поистине историческая статья о причинах перехода компании с PostgreSQL на MySQL. С тех пор в жарких обсуждениях этого материала было сломано немало копий, аргументы Uber были тщательно препарированы, компанию обвинили в предвзятости, технической неграмотности, неспособности эффективно взаимодействовать с сообществом и других смертных грехах, при этом по горячим следам в Postgres было внесено несколько изменений, призванных решить некоторые из описанных проблем. Список последствий на этом не заканчивается, и его можно продолжать еще очень долго.

Наверное, не будет преувеличением сказать, что за последние несколько лет это стало одним из самых громких и резонансных событий, связанных с СУБД PostgreSQL, которую мы, к слову сказать, очень любим и широко используем. Эта ситуация наверняка пошла на пользу не только упомянутым системам, но и движению Free and Open Source в целом. При этом, к сожалению, русского перевода статьи так и не появилось. Ввиду значимости события, а также подробного и интересного с технической точки зрения изложения материала, в котором в стиле «Postgres vs MySQL» идет сравнение физической структуры данных на диске, организации первичных и вторичных индексов, репликации, MVCC, обновлений и поддержки большого количества соединений, мы решили восполнить этот пробел и сделать перевод оригинальной статьи. Результат вы можете найти под катом.

Вступление

В стандарте SQL описывается четыре уровня изоляции транзакций — Read uncommited (Чтение незафиксированных данных), Read committed (Чтение зафиксированных данных), Repeatable read (Повторяемое чтение) и Serializable (Сериализуемость). В данной статье будет рассмотрен жизненный цикл четырёх параллельно выполняющихся транзакций с уровнями изоляции Read committed и Serializable.

Для уровня изоляции Read committed допустимы следующие особые условия чтения данных:

Неповторяемое чтение — транзакция повторно читает те же данные, что и раньше, и обнаруживает, что они были изменены другой транзакцией (которая завершилась после первого чтения).

Фантомное чтение — транзакция повторно выполняет запрос, возвращающий набор строк для некоторого условия, и обнаруживает, что набор строк, удовлетворяющих условию, изменился из-за транзакции, завершившейся за это время.

Что же касается Serializable, то данный уровень изоляции самый строгий, и не имеет феноменов чтения данных.