Администрирование баз данных *

Привет, Хабр! В конце января мы получили сертификат ФСТЭК на нашу СУБД Proxima DB и выпустили новую версию 3.1 для редакций Proxima DB Core и Advanced.

На самом деле по количеству добавленных фич новую версию можно было бы переименовывать в 4.0 или даже в 5.0 (софтверные гиганты здесь обычно показывают гору фантиков от сникерсов и пустых стаканчиков от кофе, использованных при выпуске нового релиза). Но мы придерживаемся концепции изменения мажорной версии Proxima DB с изменением мажорной версии PostgreSQL, поэтому новая версия — именно 3.1.

В этой статье хотим поделиться:

• С какими новыми требованиями регуляторов мы столкнулись в процессе;

• Как технически реализовали новую для российских СУБД функцию мониторинга производительности в реальном времени;

• Как работают другие ключевые фичи: возможность подключать другие СУБД на основе PostgreSQL, новая роль DBaaS-сервера, упрощенный процесс инсталляции базовой редакции СУБД.

Мощный инструмент аналитики, который буквально перевернул наш подход к работе с маркетплейсами. Благодаря ему мы смогли выйти на прибыль в 9 млн рублей уже в первый месяц использования!

Итак, вы смоделировали все процессы, написали бизнес-логику и задеплоили все на сервер. Запускаем наши процессы на проде! Поехали? – Но дальше разложено множество граблей, на которые обычно наступают все, кто только начинает эксплуатировать BPM, в том числе и на движке Camunda 7. Эта статья сэкономит вам много времени и успокоит нервы – потому что ситуации, описанные ниже, могут изрядно их попортить, если вы будете не готовы. 

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Струченко, я работаю архитектором информационных систем в Arenadata. Сегодня хотелось бы поговорить о хранилищах данных — их видах, ключевых особенностях и о том, как выбрать подходящее решение. В эпоху цифровой трансформации данные стали одним из самых ценных активов для компаний любого масштаба и сферы деятельности. Эффективное хранение, обработка и анализ больших объёмов данных помогают организациям принимать обоснованные решения, повышать операционную эффективность и создавать конкурентные преимущества.

Однако с ростом объёмов данных и усложнением их структуры традиционные методы хранения сталкиваются с ограничениями. В этой статье мы подробно рассмотрим подходы к хранению данных: Data Warehouse (DWH), Data Lake и относительно новую концепцию Lakehouse. Разберем их особенности, различия, преимущества и недостатки, а также предложим рекомендации по выбору каждого подхода.

pg_probackup 3 — не просто обновление, а полная перезагрузка системы резервного копирования PostgreSQL. Пока сообщество затаило дыхание в ожидании релиза, мы разберем по косточкам все ключевые изменения: от полностью переработанной архитектуры и нового репликационного протокола до революционной возможности восстановления отдельных баз данных и поддержки FUSE. Узнайте, как LibProbackup3 – полноценный SDK – открывает новые горизонты для интеграции в любую инфраструктуру, а улучшенная поддержка лент и S3, наконец, решает наболевшие проблемы. 

NoSQL (что значит «Не только SQL») представляет новый класс систем управления данными, отходящих от реляционного подхода к хранению информации. В противовес традиционным СУБД, таким как MySQL или PostgreSQL, где все данные размещаются в таблицах с фиксированной структурой и строгими связями, NoSQL предлагает более гибкие способы организации и хранения информации. Эта технология не отрицает SQL, а расширяет возможности работы с данными.

Происхождение термина NoSQL имеет интересную историю, которая началась не с технологии, а с названия технической конференции. В 2009 году в Сан-Франциско организаторы мероприятия по базам данных выбрали это название, и оно неожиданно прижилось в индустрии. Любопытно, что за десятилетие до этого, в 1998 году, разработчик Карло Строцци уже использовал название NoSQL для своего проекта, не имевшего отношения к современным нереляционным системам.

Современные NoSQL-решения представлены несколькими основными категориями систем хранения данных. К ним относятся базы данных, работающие с документами (MongoDB возглавляет это направление), хранилища пар ключ-значение (яркий пример — Redis), системы управления графами (где лидирует Neo4j) и колоночные хранилища (такие как ClickHouse). Объединяющей характеристикой этих систем является отказ от классического языка SQL в пользу собственных методов обработки данных.

В отличие от реляционных СУБД, где SQL выступает стандартизированным языком для работы с данными, обеспечивая возможности выборки информации и объединения таблиц посредством операций JOIN и UNION, нереляционные системы разработали собственные уникальные языки запросов. Каждая NoSQL-база данных предлагает свой специализированный синтаксис для манипуляции данными. Рассмотрим конкретные примеры.

Я хочу рассказать, как мы решаем задачи миграции данных кластеров Cassandra с помощью инструмента Cassandra Data Migrator (CDM). Выбор этой темы продиктован продуктовыми задачами по корректной миграции данных между кластерами Cassandra сложной топологии. Статей с обзором этого решения в русскоязычном сегменте я не нашел и решил описать сам, так как оно будет полезно всем администраторам СУБД Cassandra.

Недавно у Postgres Pro вышла новость о релизе Postgres Pro Enterprise Manager 2 (далее просто PPEM). Если коротко, то это админка для управления и мониторинга Postgres. Основная задача инструмента — помогать DBA в ежедневной работе и избавлять от рутины. Давайте в этой статье попробуем установить и запустить PPEM, посмотреть что это такое и какие возможности предоставляет система.

Привет, я Марк Шевченко, ведущий разработчик, ИТ‑холдинг Т1. SQL — мощный декларативный язык, который скрывает от программиста большинство технических деталей. Проектировщики языка предполагали, что его простота поможет не‑программистам работать с данными самостоятельно. К сожалению, простота имеет свою цену, и эта цена — производительность. Некоторые несложные запросы работают слишком медленно, что становится неприятным сюрпризом как для программистов, так и для пользователей.

В попытках повысить производительность начинающие программисты зачастую действуют методом перебора, а это не самый быстрый способ обучения. Для того чтобы писать эффективные запросы, требуется понимание принципов работы СУБД.

В этой статье я расскажу о производительности запросов SELECT. Акцент буду делать не на подробности конкретных реализаций, а на фундамент. В то же время буду иллюстрировать общие положения реальными примерами.

Как обеспечить высокую производительность PostgreSQL и эффективно управлять соединениями? В этой статье мы разберёмся, как правильно настроить пул соединений, какие преимущества он даёт и как избежать распространённых ошибок. Делимся нашим опытом перехода с MongoDB на PostgreSQL и работы с пулом в Go с использованием pgx.

Зачастую, предлагая обновить PostgreSQL, подразумевается условный прыжок веры на более новую версию без варианта быстрого отката на предыдущую версию без потери данных. А что если...

Привет, Хабр! Меня зовут Артем Майоров, я администратор баз данных в компании MONS (КОРУС Консалтинг).
Расскажу, как мы не дали упасть больше 100 ПВЗ России благодаря спасению Percona
MySQL-сервера.
Подробнее, как это сделать и почему вообще его пришлось спасать, я рассказал в тексте!

Настройка отказоустойчивого кластера PostgreSQL для «1С:Предприятие» — задача для опытных специалистов. Ручное или автоматическое переключение на резервный сервер? Сколько реплик действительно необходимо для надёжной отказоустойчивости? Сертифицированный эксперт по PostgreSQL Алексей Васильев делится практическими знаниями и пошаговыми инструкциями по развёртыванию отказоустойчивого решения на базе Postgres Pro Enterprise с использованием BiHA.

Хотите ускорить работу сложных SQL-запросов в PostgreSQL? 🚀В этой статье мы разберем, как правильно использовать JOIN, какие методы соединения выбирает PostgreSQL и как их оптимизировать. Узнайте, как индексы, статистика и параметры конфигурации влияют на производительность! 🔥

В работе с базами данных ключевым аспектом является не только отслеживание изменений в их структуре, но и подробная документация таблиц и их полей. Это особенно важно для проектов с быстро изменяющейся архитектурой, где ясность и точность данных играют решающую роль. Например, в крупных веб-приложениях часто требуется фиксировать новые таблицы, обновления полей или удаление устаревших элементов.

Для решения данной задачи разработаны два PHP-скрипта, предназначенные для работы с PostgreSQL. Эти скрипты выполняют две основные функции:

1.  Сравнение старой и новой структуры базы данных с выявлением добавленных, удалённых и изменённых таблиц.

2.  Создание Markdown-документации, которая содержит подробное описание назначения таблиц и характеристик их полей, что делает изменения в структуре базы данных прозрачными для разработчиков.

Всем привет, после публичного релиза pgpro-otel-collector, хочется продолжить рассказывать про инструмент и начать с серии постов про Коллектор. В этой серии постараюсь подробнее и на примерах познакомить читателя с коллектором и продемонстрировать сценарии использования. Рассказывать буду и про коллектор, и про разные вещи связанные с настройкой/мониторингом Postgres. Рассчитываю что посты будут полезны Linux администраторам, PostgreSQL DBA и тем кому интересен мониторинг Postgres.

Первый пост ознакомительный, в нем расскажу как установить, настроить и запустить коллектор. И конечно же, как посмотреть что-то что отдает коллектор и начнем мы с метрик Postgres.

В этой статье мы создадим функционального Telegram-бота для бронирования столиков в ресторане «Binary Bites» с использованием современных Python-инструментов. Бот будет работать через вебхуки, взаимодействовать с брокером сообщений RabbitMQ и поддерживать фоновое выполнение задач с помощью FastStream и APScheduler.

Проект объединит FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Uvicorn и другие библиотеки, обеспечивая гибкость и масштабируемость. Готовый бот позволит пользователям бронировать столики, просматривать и отменять брони, а администраторам — управлять заказами.

Современные приложения требуют высокой скорости работы с данными, гибкости и масштабируемости — но реляционные базы данных не всегда соответствуют этим требованиям. NoSQL-решения предлагают альтернативные подходы к хранению информации, оптимизированные под разные задачи: от аналитики в реальном времени до работы с распределёнными системами. В этой статье мы разберём ключевые принципы NoSQL, сравним популярные базы данных и выясним, как выбрать оптимальное решение в зависимости от ваших потребностей.