Базы данных *

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. 

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.

Привет, Хабр!

Аналитики данных часто сталкиваются с грязными данными, которые могут существенно замедлить процесс анализа. Грязны данные – это пропущенные значения, дубликаты, неконсистентные данные. Пропущенные значения заставляют нас гадать, что же было замыслено нашим коллегой; дубликаты вводят в заблуждение, умножая одно и то же на количество их копий, а неконсистентные данные заставляют нас сомневаться в каждой цифре.

Очищать грязные данные можно c Pandas. Рассмотрим основные методы.

Привет! Меня зовут Игорь Конев, я — старший инженер команды DBaaS в Авито. В этой статье я рассказываю о нашем подходе к работе Stateful-приложений в k8s на примере DBaaS и о том, как удалось автоматизировать жизненный цикл баз данных у нас в Авито. Статья будет полезна новичкам, которые не работали в Kubernetes, не сталкивались с менеджментом Stateful-приложений или хотели бы массово разворачивать базы данных в Kubernetes.

Хеш-индексы в PostgreSQL - мощный, но недооценённый инструмент.

Когда они быстрее B-Tree, а когда наоборот?

Простое объяснение, тесты и ключевые нюансы, которые помогут ускорить запросы...

После ухода западных вендоров в 2022 году российские компании столкнулись с необходимостью массовой миграции с Oracle и MS SQL на PostgreSQL и другие открытые СУБД. Теперь к вопросам миграции приходится относиться ответственнее: самостоятельно оценивать риски и прогнозировать работу систем после переезда.

Как перфоманс-инженер, я часто сталкиваюсь с вопросами типа: справится ли PostgreSQL с текущей нагрузкой? Потребуется ли обновление железа? Какие проблемы могут возникнуть после перехода? К сожалению, готовых инструментов для оценки производительности СУБД на рынке фактически нет. Это заставило нас разработать собственную методологию тестирования, которая позволяет выявить потенциальные проблемы и точно оценить необходимые ресурсы.

В этой статье я поделюсь практическим опытом нагрузочного тестирования баз данных и расскажу об инструментах, которые мы используем для анализа производительности. Наш подход не требует существенных затрат и может быть адаптирован под задачи любой компании, планирующей миграцию на PostgreSQL.

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я.. стараюсь сложные вещи рассказывать простым языком, а простые вещи — эзоповым. И часто оказывается так, что в процессе упрощения и структурирования, на самом видном месте обнаруживаются скелеты древних динозавров, присыпанные мутными формулировками так, что долгие годы их никто не замечает. Что ж, если вы хотите окончательно разобраться в уровнях изоляции транзакций и гарантиях порядка операций, до давайте копать вместе.

Привет, меня зовут Максим Рыбалко, я директор по управлению проектами Т1 Иннотех.

На текущий момент мы занимаемся разработкой для сотрудников банка фронтального приложения, в котором они смогут в одном окне видеть всю необходимую информацию, физически хранящуюся в трёх отдельных базах данных. В реализации самого приложения никаких особенностей и сложностей нет, чего не скажешь про его бэкенд.

Итак, задача, стоявшая перед нами — отобразить пользователю общую выборку данных, которые хранятся физически в отдельных кластерах БД.