• Общие сведения о триггерах Oracle
• DML triggers
  
  • Псевдозаписи
  • Instead of dml triggers
  • Instead of triggers on Nested Table Columns of Views.
  • Составные DML триггера (compound DML triggers)
    
    • Структура составного триггера
  • Основные правила определения DML триггеров
  • Ограничения DML триггеров
  • Ошибка мутирования таблицы ORA-04091
• Системные триггеры (System triggers)
  
  • Триггеры уровня схемы (schema triggers)
  • Триггеры уровня базы данных (database triggers)
  • Instead of create triggers
  • Атрибуты системных триггеров
  • События срабатывания системных триггеров
• Компиляция триггеров
• Исключения в триггерах
• Порядок выполнения триггеров
• Включение/отключение триггеров
• Права для операций с триггерами
• Словари данных с информацией о триггерах

Всем привет! Я Сергей, работаю в B2B-команде Яндекс Маркета последние 3,5 года. Как уже понятно из заголовка, сейчас я вам расскажу про yet-another-миграцию с базы на базу, которая началась в середине 2021 года и заняла почти год. Получается, мемуары.

Вас ждёт рассказ о том, как мы:

- несколько месяцев чинили тесты и делали трансформер;

- десятки раз переливали данные;

- чинили баги незаметно для пользователей;

- заставили сервис работать на PostgreSQL быстрее, чем он работал на Oracle.

Наверняка, многие из вас работали или хотя бы слышали о том, что есть разработчики, которые работают над проектом в одиночку. Ну как в одиночку… Есть скрам, аналитик, продакт, еще кто-то вплоть до директора, а вот программист один, даже тестировщика нет. В этом случае оптимальным видом тестирования, на мой взгляд, является интеграционное тестирование с  использованием тест-контейнеров.

Привет, Хабр! Меня зовут Николай Пискунов — ведущий разработчик в подразделении Big Data. И сегодня в блоге beeline cloud поговорим о Spring boot и интеграционном тестировании. Расскажу, как упростить жизнь при написании тестов.

Привет! Меня зовут Алексей Маряхин, я работаю разработчиком на Oracle и пишу много, очень много кода. И когда программа ведёт себя не так, как ожидалось, на помощь приходит отладка.

Не так давно выяснил, что не все разработчики владеют функционалом отладки или знают её фичи. А если код сложный и баги искать всё равно надо? Литературы на русском языке про отладку практически нет.

Тогда я собрал подробный гайд для коллег и провёл внутренний семинар по обмену опытом. Материал получился настолько подробным и полезным, что решил поделиться им с сообществом программистов. На примере инструментов для работы с СУБД Oracle, которые используются у нас в компании, посмотрим, как работает отладка, сравним их в теории и узнаем, что внутри.

В серии из двух статей подробно расскажу о способах, инструментах и нюанса отладки кода PL/SQL. Первая часть — про инструмент PL/SQL Developer. Поехали!

Привет, Хабровчане!

Помню, как в одном из моих первых проектов, мы столкнулись с проблемой тестирования кода, который зависел от внешних сервисов и баз данных. Это было не только трудоемко, но и занимало уйму времени. И сразу стало понятно, что без мокирования нам не обойтись. Мокирование создать поддельные версии сложных объектов или систем, чтобы мы могли тестировать каждую часть нашего кода изолированно. Это упрощает написание тестов и бустит их выполнение.

Несколько строк кода, и вы уже создаете моки для ваших сервисов и DAO! Mockito предоставляет понятный API для мокирования, который делает тесты не только проще в написании, но и более читабельными.

Введение

Liquibase представляет из себя систему управления версиями базы данных, в основном это касается структуры и в меньшей степени содержимого базы. При этом описание базы с одной стороны достаточно абстрактно и позволяет использовать на нижнем уровне различные СУБД, и с другой стороны всегда можно перейти на SQL-диалект конкретной СУБД, что достаточно гибко. Liquibase является устоявшимся проектом с открытым исходным кодом и активно используется за пределами своей родной Java среды и не требует глубоких знаний Java для работы. В качестве описания структуры базы и изменений базы исторически использовался XML формат, однако сейчас параллельно поддерживается YAML и JSON.

В данной статье мы немного обобщим опыт предыдущих поколений и сосредоточимся на работе с Liquibase с использованием Maven. В качестве тестовой операционной системы будем использовать Ubuntu.

Я с удивлением обнаружил, что многие разработчики, даже давно использующие postgresql, не понимают оконные функции, считая их какой-то особой магией для избранных. Ну или в лучшем случае «копипастят» со StackOverflow выражения типа «row_number() OVER ()», не вдаваясь в детали. А ведь оконные функции — полезнейший функционал PostgreSQL.
Попробую по-простому объяснить, как можно их использовать.

Гуд ньюз эвриван! Спустя полтора года работы восьми айтишников с суммарным опытом в IT 130 лет достигнут результат в виде учебника по тестированию, которого еще никто и никогда не делал.

От переводчика: свой путь на habr я решил начать не с попытки написать какой-то уникальный текст с нуля, а с перевода относительно свежей (от 17.08.2020) статьи классика PL/SQL-разработки Стивена Фойерштайна, в которой он достаточно подробно рассматривает разницу между двумя основными вариантами кэша результатов выполнения PL/SQL функций. Надеюсь, что этот перевод будет полезен для многих разработчиков, начинающих работу с технологиями Oracle.

В этой статье будут рассмотрены две возможности Oracle Database - создание детерминированных функций (deterministic) и функций, использующий общий кэш результатов исполнения (result_cache). Будут показаны основные сценарии использование каждого из этих видов функций, требования к ним и основные сценарии использования.

Как заставить время работать на команду.

Параллельные utPLSQL‑тесты, вариант ускорения конвейера CI/CD.

После перевода статьи Oracle: разница между deterministic и result_cache от Steven Feuerstein, хотелось бы дополнить ее действительно важными деталями их устройства. У меня есть серия статей на эти темы, но тут я хотел бы просто все резюмировать и оставить самое важное.

Совсем недавно мне была поставлена задача, написать сервис, который будет заниматься всего лишь одной, но очень емкой задачей – собирать большой объем данных из базы, агрегировать и заполнять все это в Excel по определенному шаблону. В процессе поиска лучшего решения было опробовано несколько подходов, решены проблемы, связанные с памятью и производительностью. В этой статье я хочу поделиться с вами основными моментами и этапами реализации данной задачи.

Регулярные выражения (их еще называют regexp, или regex) — это механизм для поиска и замены текста. В строке, файле, нескольких файлах... Их используют разработчики в коде приложения, тестировщики в автотестах, да просто при работе в командной строке!

Чем это лучше простого поиска? Тем, что позволяет задать шаблон.

Например, на вход приходит дата рождения в формате ДД.ММ.ГГГГГ. Вам надо передать ее дальше, но уже в формате ГГГГ-ММ-ДД. Как это сделать с помощью простого поиска? Вы же не знаете заранее, какая именно дата будет.

Привет всем!

Сразу хочется отметить, что данная статья написана исключительно для людей, начинающих свое путь в изучении SQL и оконных функций. Здесь могут быть не разобраны сложные применения функций и могут не использоваться сложные формулировки определений - все написано максимально простым языком для базового понимания. 

P.S. Если автор что-то не разобрал и не написал, значит он посчитал это не обязательным в рамках этой статьи))) 

Для примеров будем использовать небольшую таблицу, которая показывает оценки учеников по разным предметам. В БД табличка выглядит следующим образом

Это глубокое погружение в управление памятью Java позволит расширить ваши знания о том, как работает куча, ссылочные типы и сборка мусора.