В данной публикации я поделюсь двумя основными причинами, по которым я предпочитаю избегать использования автоинкрементных полей в PostgreSQL и MySQL в будущих проектах. Вместо этого я предпочитаю использовать UUID-поля, за исключением случаев, когда есть очень веские аргументы против этого подхода.
SQL *
Формальный непроцедурный язык программирования
Новости
Отладка в SQL Developer
Привет! Меня зовут Алексей Маряхин, я разработчик на Oracle. В этой статье продолжим знакомиться с темой отладки PL/SQL-кода.
В предыдущей статье мы изучили возможности отладки в PL/SQL Developer. В этой предлагаю рассмотреть ещё один инструмент — SQL Developer (версия 21.2.0.187 Build 187.1842). Также обозначим плюсы и минусы этих инструментов в сравнении.
Как оказалось, информации на русском языке на эту тему не так много, а документация по SQL Developer не отвечает на многие вопросы. В статье постараюсь осветить основные моменты касательно использования SQL Developer для отладки. Если тема для вас актуальна, велком!
Книга «SQL. Pocket guide, 4-е изд.»
Если вы аналитик или инженер по обработке данных и используете SQL, популярный карманный справочник станет для вас идеальным помощником. Найдите множество примеров, раскрывающих все сложности языка, а также ключевые аспекты SQL при его использовании в Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, PostgreSQL и SQLite.
В обновленном издании Элис Жао описывает, как в этих СУБД используется SQL для формирования запросов и внесения изменений в базу. Получите подробную информацию о типах данных и их преобразованиях, синтаксисе регулярных выражений, оконных функциях, операторах PIVOT и UNPIVOT и многом другом.
Дашборд управления бизнесом (P&L) в Metabase за 5 дней
Один из важнейших инструментов в моей работе — дашборд с данными о прибылях и убытках компании P&L (он же БДР, он же отчет о финансовых результатах). Он помогает контролировать рентабельность бизнеса, эффективность отделов компании, прогнозировать прибыль и строить гипотезы для развития. В этой статье расскажу, как его настроить и использовать при помощи Open-Source BI-системы Metabase.
Истории
Интеграция Grist и Metabase
Привет! Меня зовут Александр Ежков, я Backend-разработчик в AGIMA. Занимаюсь созданием и поддержкой внутренних сервисов для компании. А конкретно сейчас — нашей DWH-системой. Мы построили ее из Open-source продуктов. В этой статье расскажу, какие продукты мы используем, какие хитрости придумали для работы с ними как вся система работает вместе.
Статический анализ структуры базы данных (часть 2)
Продолжим разбор проверок структуры базы данных, на примере PostgeSQL. Данная статья будет посвящена проверкам связанным с ограниением FOREIGN KEY
(FK
). Часть проверок целесообразно выполнять на регулярной основе, а некоторые позволяют лучше понять структуру проекта при первом знакомстве и применяются только один раз.
Курс «PostgreSQL для начинающих»: #4 — Анализ запросов (ч.1 — как и зачем читать планы)
Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих", подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре".
В этой лекции мы узнаем, что такое план выполнения запроса, как и зачем его читать (и почему это совсем непросто), и о каких проблемах с производительностью базы он может сигнализировать. Разберем, что такое Seq Scan
, Bitmap Heap Scan
, Index Scan
и почему Index Only Scan
бывает нехорош, чем отличается Materialize
от Memoize
, а Gather Merge
от "просто" Gather
.
Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись (часть 1, часть 2).
Медленное выполнение команды TRUNCATE: анализ проблемы блокировок спинлока в SQL Server
Приветствую всех читателей Хабра! Меня зовут Михаил, я администратор DBA в компании «Автомакон». На данный момент работаю на проекте для «ВкусВилл».
Решил затронуть одну из насущных проблем, связанную с работой SQL Server, а именно со спинлоками в нем. Да, даже такой зрелый и стабильный продукт как Microsoft SQL Server иногда подкидывает неожиданные задачи. Этот кейс хорошо демонстрирует, насколько увлекательные и интересные задачи решают администраторы баз данных.
Как пишут SQL-запросы гуманитарии
Когда говорят «мы ускорили выполнение нашего запроса в N раз» это значит, что сначала сделали плохо а потом начали думать как улучшить.
Так я думал раньше.
Статический анализ структуры базы данных (часть 1)
Статический анализ структуры базы данных — это процесс выявления ошибок, нерекомендуемых практик и потенциальных проблем в базе данных только на основе структуры, типов данных, свойствах объектов. Статиеский анализ структуры не задействует ни пользовательские данные, ни статистику по таким данным.
Рассмотрим подробнее статический анализ структуры базы данных — что это, какие задачи решает, как интегрировать статический анализ в CI.
Как мы лечили раздвоение встреч в конференциях на базе Jitsi
Привет! Меня зовут Дима. Я из команды бэкенда Яндекс Телемоста — сервиса для проведения видеовстреч, который входит в Яндекс 360. Перед нами стоит задача не просто предоставить сервис, а предоставить отказоустойчивый и надёжный сервис, который работает 24/7 и обслуживает весь мир.
Телемост создан на основе open source решения Jitsi meet — оно постоянно развивается благодаря вкладу комьюнити, но при этом имеет свои ограничения. В статье расскажу, как мы встретили один редкий, но интересный плавающий баг. И конечно, как его лечили.
Дом, милый дом: нюансы работы с ClickHouse. Часть 1
Всем привет, меня зовут Пётр, я инженер компании Nixys. На современных проектах используется огромное разнообразие баз данных: реляционные, ключ-значение, документоориентированные. Особое место среди них занимают колоночные базы данных, ярким представителем которых является ClickHouse. Это мощный инструмент, который способен обрабатывать миллиарды строк в секунду при минимальном времени ответа. Однако, для максимальной эффективности ClickHouse необходимо понимать ряд фундаментальных моментов для того, чтобы использовать его по назначению. В этой серии статей мы разберем особенности работы ClickHouse, которые помогут в выжимании максимума из этой базы. И сегодня начнём с фундаментальных теоретических моментов, чтобы составить максимально полное общее впечатление, которое поможет нам в дальнейшем.
Ближайшие события
Задача двумерной упаковки интервалов
Упаковка интервалов — это классическая задача SQL, которая подразумевает переупаковку групп пересекающихся интервалов в соответствующие им непрерывные интервалы. В математике интервал — это подмножество всех значений данного типа, например целых чисел, между двумя некоторым разными значениями. В базах данных интервалы могут проявляться в виде интервалов даты и времени, представляющие такие вещи, как сеансы, периоды назначения, периоды госпитализации, расписания или числовых интервалов, представляющие такие вещи, как диапазоны мильных столбов на дороге, диапазоны температур и т.д.
Охота на недостающий тип данных
Все графы созданы с помощью graphviz (источник)
В сфере разработки ПО графы используются повсеместно:
- Зависимости пакетов, как и импорт модулей, формируют направленные графы.
- Интернет — это граф, состоящий из ссылок между веб-страницами.
- При проверке моделей анализ выполняется путём изучения «пространства состояний» всех возможных конфигураций. Узлы — это состояния, а рёбра — это допустимые переходы между ними.
- Реляционные базы данных — это графы, в которых узлы являются записями, а рёбра — внешними ключами.
- Графы — это обобщение связанных списков, двоичных деревьев и хэш-таблиц.1
Кроме того, графы также широко используются в бизнес-логике. Научные работы со ссылками формируют графы цитат. Транспортные сети представляют графы маршрутов. Социальные сети — это графы связей. Если вы работаете в сфере разработки, то рано или поздно встретитесь с графами.
Я вижу графы повсюду и использую их для анализа всевозможных систем. В то же время я побаиваюсь использовать их в коде. Какой из популярных языков программирования ни возьми, поддержка графов в них практически отсутствует. Ни в одном её нет в виде встроенного типа, очень мало где они прописаны в стандартной библиотеке, и у многих языков нет для этой функциональности надёжного стороннего пакета. Чаще всего мне приходится создавать графы с нуля. Существует большой разрыв между тем, как часто инженерам ПО могут понадобиться графы и тем, в какой степени экосистема их поддерживает. Где все графовые типы?
SQL HowTo: один индекс на два диапазона
В прошлой статье я показал, как условие с парой однотипных неравенств, плохо поддающееся индексации с помощью btree
, можно переделать на эффективно gist
-индексируемое в PostgreSQL условие относительно диапазонных типов, а наш сервис анализа планов запросов explain.tensor.ru подскажет, как именно это сделать.
Но что делать, если неравенств у нас не два, а целых четыре, да еще и с разными типами участвующих полей? Например, для целей бизнеса это может быть задачей вроде "найди мне все продажи за декабрь на сумму 10-20K", что на SQL будет выглядеть примерно так:
dt >= '2023-12-01'::date AND dt <= '2023-12-31'::date AND
sum >= 10000::numeric AND sum <= 20000::numeric
Бьемся с индексацией парных неравенств в PostgreSQL
Я уже не раз писал, что условия с несколькими неравенствами (<, <=, >=, >
) обычно плохо подходят для индексирования "классическим" btree
, вызывают "тормоза", и необходимо придумывать различные нетривиальные подходы в PostgreSQL, чтобы добиться хорошей производительности подобного запроса.
В этой статье мы не только рассмотрим способы решения подобных задач "в общем виде", но и покажем, как нам удалось автоматизировать их решение в рамках функционала рекомендаций индексов нашего сервиса анализа планов explain.tensor.ru и его новых возможностях.
SQL в качестве API
SQL в API???
Верно, вы уже успели подумать: «это же безумие, предоставлять API, который принимает SQL». Да, это ужасная идея. Особенно, если API обращён к Интернету. Делать так небезопасно, вы напрашиваетесь на атаки в виде SQL-инъекций. Поддержка такого интерфейса превратится в кошмар, а сама реализация бэкенда будет замкнута на конкретную технологию (это будет какая-нибудь база данных ANSI SQL).
Но справедливо ли такое суждение? Время его пересмотреть!
Что нового в планировщике / оптимизаторе запросов Postgres 16
PostgreSQL 16 вносит немало улучшений в планировщик запросов и позволяет выполнять многие SQL-запросы быстрее, чем в предыдущих версиях PostgreSQL.
Если вы посмотрите на PG16 release notes, то увидите некоторые из этих улучшений. Но из-за объема изменений, вносимых в каждом выпуске PostgreSQL, невозможно предоставить достаточно подробную информацию о каждом изменении.
В этом посте вы получите глубокое представление о 10 улучшениях, внесенных в планировщик запросов PostgreSQL 16. Для каждого из улучшений будет сравнения выходных данных планировщика PG15 и PG16, а также примеры того, что изменилось, в виде автономного теста, который вы можете попробовать сами.
Новая современная СУБД SoQoL. Посмотрим на неё внимательнее
Вышел первый коммерческий релиз СУБД реляционного типа — SoQoL версии 3.0.0. В русском варианте название СУБД звучит как СОКОЛ.
Вклад авторов
Kilor 1938.7erogov 1233.6jobgemws 714.0AlanDenton 594.0varanio 531.0chemtech 433.2rdruzyagin 432.8moscas 402.0NoraQ 332.0nalgeon 328.1