Нормальный закон распределения или закон Гаусса играет важную роль в статистике и занимает особое положение среди других законов. Вспомним как выглядит нормальное распределение

Представьте, незадача — сломался самолет. Ну, как самолет... Всего лишь пассажирский авиалайнер: десятки систем, сотни километров проводов, датчиков, электрических схем и миллионы деталей, которые взяли и собрали в огромное нечто.

В предыдущий раз пришлось уделить внимание и бегло рассмотреть работу с файлами в ОС CP/M. А так как «Быстро, хорошо не бывает» (с) было приято решение о необходимости подробного и основательного разбора данного вопроса, так что бы в будущих статьях не тратить на него время и место.

Статья была опубликована в 2020 году в 28 номере журнала по ZX Spectrum'у "ЗаRulem Печатное Слово".

Статья написана в соавторстве с Вадимом Чертковым.

Отчасти это действенный совет, отчасти — вопрос к читателям.

Совет: при создании нового приложения, требующего постоянного хранения данных, как это и бывает в случае большинства веб-приложений, по умолчанию следует выбирать Postgres.

Я уже писала пост-шпаргалку для тех, кто боится пасть жертвой начальника с протекающим колпаком. Вторую часть публиковать не собиралась, но тут набрались чудо-примеры, которые нельзя скрывать от людей (впечатлительным не читать).

В апреле этого года мы, команда производительности из Postgres Professional, совместно с коллегами из Selectel решили протестировать несколько дистрибутивов PostgreSQL и узнать, как они себя поведут на разных архитектурах. С результатами можно ознакомиться в этой статье, но, как сразу было верно отмечено читателями, там был один важный косяк –  мы не сравнили производительность ванильного PostgreSQL с применением всем известных настроек по улучшению производительности и Postgres Pro Enterprise из коробки as is. Терпеть такое не было решительно никакой возможности, поэтому сегодня будет продолжение истории и ответ на важный для многих вопрос: «А есть ли у нашего форка хоть какое-то преимущество перед бесплатной ваниллой?» Или мы просто накатили общеизвестный конфиг и занимаемся импортозаместительным переклеиванием наклеек?

Привет, Хабр! Меня зовут Семен Попов, я отвечаю за разработку хранилища клиентских данных в Сбере. Расскажу, как мы в эксплуатации перешли с одной базы данных на другую — а именно, с Oracle на Platform V Pangolin, разработку СберТеха на основе PostgreSQL, доработанного в области безопасности, надёжности и производительности.

Думаю, вы знаете, что поиск эффективных решений – это половина успеха. Я сам прошел через все эти тернии, когда работа с данными казалась слишком сложной и запутанной. И именно тогда я открыл для себя потрясающие возможности PostgreSQL, которые значительно упростили мою жизнь.

Сегодня я хочу поговорить о трех фичах PostgreSQL, которые помогут сделать работу более продуктивной и вдохновить на создание более сложных и интересных проектов.

Эти фичи уже не раз выручали меня в сложных проектах, и я уверен, что они станут надежными помощниками и в вашей разработке.

В данной статье хочу рассказать про сервис load-testing-hub, главная задача которого это сбор, агррегация, анализ и визуализация данных о нагрузочном тестировании

Расскажу о том, какие проблемы решает сервис, как он помогает оценивать производительность выпускаемых релизов, а также поделюсь примерами его использования

Рассмотрим основные возможности load-testing-hub, такие как создание наглядных графиков и отчетов, сравнение результатов нагрузочных тестов

Привет, меня зовут Александр Ададуров. Я — руководитель проектов ФГБУ «Центр информационно-технического обеспечения». В этой статье я опишу опыт настройки сайта с образовательным контентом под нагрузку в пиках до 15 000 запросов в секунду или до нескольких миллионов пользователей в день. 

Образовательный контент сайта представлял собой иллюстрированные HTML-страницы, видеоуроки и различные интерактивные задания, преимущественно на JavaScript, которые проверяли правильность выполнения заданий запросами к бэкенду. Сайт жил спокойной жизнью и вяло развивался до введения локдаунов в связи с распространением COVID-19. Первые месяцы карантина существенно изменили код приложения, его архитектуру и даже серверную инфраструктуру, на которой оно располагалось. 

Данная статья является продолжением: PostgreSQL 16. Страницы и версии строк. Часть 3.

В этой части мы поговорим о том, как ограничивается видимость транзакций с помощью снимков данных. Рассмотрим процесс создания снимков и их работу в условиях многоверсионности. Также мы обсудим понятие «горизонта транзакции» и процесс экспорта снимка данных.

Существует огромное количество руководств, статей, видеоуроков по bash. И это очень здорово, но есть одна проблема с ними. Процент материала "для начинающих" среди всего этого богатства стремится к 100, а вот по-настоящему интересных тонкостей касаются не только лишь все.

Я всегда любил bash-скриптинг, и сейчас пишу довольно много кода на bash. Периодически наталкиваюсь на неочевидные моменты; решил, что настала пора поделиться опытом с уважаемым хабрасообществом.

Кому интересно разобраться, что же может быть не так с bash/zsh на этот раз -- добро пожаловать под кат.

Если вы посещали занятия по статистике — вы, возможно, проходили тему «общая теория меры». Там могла идти речь о мере и об интеграле Лебега, а так же — об их связи с другими способами интегрирования. Если на ваших занятиях много внимания уделялось математике (так было у меня), то на них вы вполне могли познакомиться с теоремой Каратеодори о продолжении меры и даже с основами теории операторов на гильбертовых пространствах, а так же — с преобразованиями Фурье и много с чем ещё. Большинство этих математических конструкций нацелено на доказательство одной из самых важных теорем, на которой основана огромная часть статистики. Речь идёт о центральной предельной теореме (ЦПТ).

ЦПТ утверждает, что для широкого класса того, что мы называем в математике «случайными величинами» (которые представляют собой результаты проведения некоего эксперимента, включающего в себя элемент случайности), до тех пор, пока они удовлетворяют определённым условиям (как может показаться — простым), их среднее значение сходится к случайной величине определённого типа, который называют «нормальным» или «Гауссовым».

У задачи перехода с Oracle на PostgreSQL есть два решения: правильное и бесплатное. Специалистов, которые хорошо разбираются в обоих серверных языках, в стране объективно мало, поэтому лучший вариант — доверить миграцию СУБД опытным подрядчикам. Однако некоторые компании перекладывают эту задачу на собственных сотрудников, причем «под раздачу» может попасть кто угодно: системный аналитик, бэкенд-разработчик или, скажем, бизнес-архитектор. Если вы — тот, на кого свалилась такая участь, то эта статья — для вас.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Брейман, я доцент департамента программной инженерии факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и по совместительству эксперт Учебного центра IBS. В этой статье расскажу, чем PL/SQL похож и чем отличается от PL/pgSQL, на что обратить внимание при переходе и какие инструменты могут вам с этим помочь.

Данная статья является продолжением: PostgreSQL 16. Изоляция транзакций. Часть 2.

В этой части мы рассмотрим, из каких частей состоит страница в PostgreSQL, как выполняются операции CRUD (создание, чтение, обновление, удаление) для строк с сохранением нескольких версий одной и той же строки в таблице и как на это влияют транзакции. Также рассмотрим вложенные транзакции.

Привет! Меня зовут Олег Малахов, я работаю в AGIMA. Недавно на одном из проектов перед нами поставили задачу — разработать кластеризируемую систему для управления гипервизорами. Таким образом заказчик хотел сохранить высокую доступность и отказоустойчивость системы, а также обеспечить связность при работе в географически разнесенных Data-центрах. В итоге мы рассмотрели кучу вариантов, но остановились на Etdc. И сейчас расскажу, почему выбрали именно его.

PostgreSQL, как и все СУБД, основанные на его открытом коде, устроен так, что всю информацию хранит в большом количестве отдельных файлов. И они при разных обстоятельствах могут потеряться. Например, бывает так, что при заполнении таблицы или обработке транзакции происходит сбой. Процесс, породивший файл, прерывается, не удалив результаты своей работы. СУБД про этот файл ещё ничего не знает, поскольку транзакция, создавшая его, не успела закоммититься. Часть таких файлов удалится при перезапуске СУБД, а часть — нет. Так неиспользуемые файлы копятся и занимают всё больше места. Иногда их объём исчисляется терабайтами.

Меня зовут Роман Дягелев, я инженер в СберТехе, сопровождаю и разрабатываю СУБД Platform V Pangolin. Наш продукт основан на открытых решениях PostgreSQL и включает в себя собственные доработки в области безопасности, отказоустойчивости и удобства эксплуатации. Я расскажу о том, почему нам не хватило готового инструмента PostgreSQL для очистки файлового мусора и как я вместе с коллегами дорабатывал его. Надеюсь, наш опыт станет полезен тем, кто работает с инструментарием PostgreSQL и ищет решения для работы с ненужными файлами.

Графы для меня особенная тема, в них есть нечто таинственное и мощное.

В университете и в школе мы не проходили теорию графов. На работе никогда не произносили это слово. Но графы везде. И можно значительно упростить себе жизнь, если научиться видеть их и использовать многочисленные наработки по визуализации и алгоритмам.

Я не буду рассказывать основы графов, они есть в Википедии.

Цель статьи — поделиться с вами некоторыми случаями из моей практики, когда графы становились естественной частью какой‑то задачи. Иногда без них задачу решить было невозможно. Иногда через них решение получалось более изящное. А иногда просто тяга к перфекционизму, графы это круто же).

Ну что, поехали, будет интересно!

В статье описывают различные (все известные мне) способы поиска строки по префиксу (по началу строки), которые можно ускорить индексами. Привожу скрипты для тестирования быстродействия и анализирую результат тестов: какой метод и индекс даёт наибольшую эффективность.