Многие элементы процессов и кейсов в Flowable имеют свойство под названием «Асинхронность». Хотя это свойство сильно влияет на производительность, надежность и даже на пользовательский опыт, его часто игнорируют или недооценивают. Эта статья предназначена для того, чтобы помочь аналитикам и разработчикам понять его значимость.
Greenplum — это массивно‑параллельная (MPP) база данных с открытым исходным кодом, предназначенная для организации хранилищ данных и высокопроизводительной аналитики. Как и в случае с другими MPP‑СУБД, она требует регулярной оптимизации запросов, корректировки распределения ресурсов и защиты данных. В этой статье мы рассмотрим пять рекомендаций, обязательных для эффективного управления Greenplum.
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!
Конкретика и практичность — залог успешной миграции из Confluence. Разбираем основные ошибки, которые могут осложнить процесс: от неподготовленных данных до неправильно организации миграции. Делимся советами по организации данных, выбору оптимальных решений и способам минимизации рисков утраты информации.
Качество данных и его значение для среднего бизнеса. Что такое качество данных? Почему качество данных так важно для среднего бизнеса? Кто относится к среднему бизнесу в России? Основные риски низкого качества данных. Основные рекомендации по выбору решений.
ORM (Object-Relational Mapping, рус. Объектно-реляционное отображение) — это технология, которая связывает базы данных с концепциями объектно-ориентированных языков программирования, создавая «виртуальную объектную базу данных». С помощью ORM упрощается процесс сохранения объектов в реляционной базе данных и их последующего извлечения, так как она автоматизирует преобразования данных между двумя различными форматами.
По своей сути, ORM обеспечивает работу с базой данных на уровне объектов, что подразумевает соответствие структуры и данных в БД объектам кода. В ходе работы с этими объектами происходят изменения как в базе данных, так и в коде. Основные принципы функционирования ORM включают следующие тезисы:
Это вторая часть статьи, в которой обсуждаются вспомогательные функции, использующиеся функциями предназначенными для непосредственного формирования PlantUML-скриптов. Основные процедур и функции обсуждались в первой части статьи. Здесь же присутствует контрольный пример с таблицами, которые использовались для демонстрации функций.
Недавно мы столкнулись с необходимостью найти библиотеку для удобной работы с базами данных. В проекте было принято решение не использовать ORM, а вместо этого применить миграции. Так как я работал только с ORM, мне, как и автору статьи, было мало знакомо понятие миграций баз данных. В поисках информации о миграциях и популярных решениях, я наткнулся на эту статью. Перевод статьи я оставил ниже. Возможно, она будет вам полезна. Буду признателен, если вы сможете поделиться библиотеками, которые используете.
О плюсах платформы можно узнать на сайте производителя, по открытым материалам с конференций. Данный материал делает акцент на минусах системы, но это не значит, что платформа не заслуживает внимания клиентов. Лучший вариант всегда — сделай пилот до! И так, обратим внимание коллег из LuxMs на недостатки и риски:
Elasticdump - это инструмент для управления и миграции данных в Elasticsearch. Elasticdump позволяет пользователям перемещать и сохранять индексы, экспортируя данные в файл JSON, а затем импортируя их в другое место. Эта функциональность особенно полезна для целей резервного копирования и восстановления, а также для миграции данных между различными средами (например, из разработки в продакшн).
Эта статья имеет широкий спектр применения и будет актуальна для тех, кто хочет больше узнать о том, как управляются и обрабатываются данные в современном информационном мире, и особенно для людей, которые интересуются программированием и планируют строить карьеру в IT.
Статья предоставит читателю обзор основ баз данных и систем управления базами данных, а также поможет начать начать работу с языком структурированных запросов SQL.
Не так давно опубликовал статью об экспресс-создании бота для Telegram на фреймворке SKitLs.Bots.Telegram. С тех пор внутренний состав фреймворка солидно изменился, вместе с тем были выпущены предварительные версии *.BotProcesses и *.DataBases и вторая версия ядра фреймворка.
В этой статье я бы хотел дать более детальный взгляд на возможности фреймворка, а также осветить новые возможности выпущенных расширений, в частности вариант реализации администрирования базы данных через клиент телеграма.
В этой статье речь пойдёт о ключевом компоненте готовящегося релиза Dash Platform - следующего этапа развития криптовалюты Dash.
Вторичные индексы - неотъемлемая часть большинства случаев использования Баз Данных. Они дают значительный прирост эффективности всем запросам к БД, которые сложнее извлечения одиночных значений.
В этой статье мы рассмотрим применение доказательств запроса по вторичным индексам и почему с ними Dash Platform станет ещё привлекательнее для разработчиков блокчейн-приложений, а потом перейдём к истории, архитектуре и отдельным аспектам внедрения вторичных индексов на основе GroveDB.
NULL - это специальное значение, которое используется в SQL для обозначения отсутствия данных. Оно отличается от пустой строки или нулевого значения, так как NULL означает отсутствие какого-либо значения в ячейке таблицы.
История появления NULL в SQL довольно интересна и длинна. В начале 1970-х годов Д. Камерер (D. Chamberlin) и Р. Бойд (R. Boyce) предложили использовать реляционную модель для полной замены иерархических и сетевых моделей данных, которые были актуальны в то время. Полная замена предполагала возможность хранения значений NULL в таблицах структуры базы данных.
Первоначально, NULL был создан как интегральный элемент реляционной модели данных. Это означало, что NULL мог быть использован в качестве значения для любого типа данных (целого числа, строки и т.д.) или даже целой строки (например, таких значений как "неизвестно" или "нет данных").
Когда была разработана SQL, NULL был реализован как специальное значение или маркер, который указывает на отсутствие значения в столбце. Таким образом, в SQL NULL означает отсутствие значения или неопределенное значение.
Однако, NULL создал некоторые проблемы при работе с данными в SQL. Например, если вы выполняете операцию на столбце, содержащем NULL значение, результат операции также будет NULL. Это означает, что использование NULL может приводить к нежелательным результатам, таким как непредсказуемое поведение.
Однако, важно понимать, что NULL не обязательно означает отсутствие информации или отсутствие значения в столбце. NULL может быть использован для разных целей, таких как указание на неопределенный результат для вычислений или как маркер для отметки отсутствия значения в таблице.
MySQL на сегодняшний день является одной из наиболее распространенных в мире. Достаточно сказать, что по рейтингам 2021 года данная СУБД лишь немного уступала Oracle.
Шведская компания WirelessCar специализируется на подключенных транспортных средствах c 1999 года. Они работают с OEM-производителями (BMW, Volkswagen Group, Volvo Cars) и используют все возможности подключенных услуг для достижения более безопасного, разумного и экологичного движения.
«Уже 23 года мы поддерживаем энергию и дух стартапа, но сегодня мы находимся в гораздо более крупной экосистеме мобильности, где подключенные автомобили стали обязательными для продвижения вперед. На прошлой неделе мы достигли цифры в 10 миллионов автомобилей, подключенных к нашим системам, что позволяет нам создавать безопасную, интеллектуальную и устойчивую мобильность в гораздо большем масштабе, чем в начале нашей работы», — говорит Никлас Флорен, генеральный директор WirelessCar.
Цель компании — помочь OEM-производителям не только предоставлять услуги, которые действительно нужны конечным пользователям, но и добиться масштабируемости. Услуги WirelessCar доступны более чем на 100 рынках по всему миру.
«Для начала очень важно понять, что мы не владеем данными. Данные принадлежат OEM-производителям или самим водителям, и с самого начала это было принципиальной позицией WirelessCar», — объясняет Флорен. «Мы помогаем OEM-производителям более разумно использовать имеющиеся у них данные. Например, чтобы предсказывать, сколько времени потребуется, чтобы добраться до пункта назначения, или как долго будет работать ваш аккумулятор — используя как данные из автомобиля, так и другие внешние данные (погода, дорожные условия)».
Всем привет! Данная статья будет полезна начинающим разработчикам на Java, для понимания работы пакетных операции и команды batchUpdate и на сколько она эффективнее по производительности в сравнении с update. Поехали!
Вначале немного теории:
С официальной документации:
Конечно, вы и сами можете легко нагуглить ответы на этот вопрос, однако, как я обнаружил, большинство ответов, которые вы найдете, раскрывают эту тему чересчур поверхностно.
В сегодняшнем вечно занятом мире новые данные, теперь представляющие из себя фундаментальные активы большинства предприятий, создаются без остановки. Системы доступны 24/7, генерируя данные каждую секунду каждого дня. И даже больше, эти сложные композиции систем генерации и обработки данных непрерывно взаимодействуют друг с другом для предоставления услуг конечному пользователю. В последнее время я все чаще натыкаюсь на один вопрос, который заключается в следующем: как обстоят дела с графовыми базами данных и чем они выделяются на фоне реляционных? И в итоге я решил как следует разобраться в этой теме. Найти множество ответов на этот вопрос не представляет особого труда, достаточно просто немного погуглить. Однако, как я обнаружил, большинство ответов перечисляют преимущества очень поверхностно.
Именно поэтому я решил поделиться с вами в этой статье кратким разбором того, в чем по моему мнению заключается их истинная ценность — независимо от маркетинговых презентаций крупных компаний и технологических инфлюенсеров.
Завершив в недавнем прошлом очередную доработку своей легковесной технологии SQL-файл, применяемой для эффективной трансляции файлового SQL-кода в базу данных, автор данной статьи решил в очередной раз представить (в этой заметке теперь, на популярном ресурсе) свои реализованные, хотя бы отчасти, идеи касательно программирования MSSQL, а также некоторые соображения относительно применения SQL вообще. Автор полагает, что несмотря на форму предлагаемой им частной реализации SQL-файл (для MSSQL), лежащая в основе подхода концепция имеет определённую силу и смысл.
Выше на картинке: SQL-трансляция исходных файлов из нескольких директорий (скрипты *.sql), запуск fill_with_data.cmd
Полезная программка ведь не обязана быть большой, правда? Пусть у нас есть процессы, для которых известны времена их начала и завершения. Таких в любой системе пруд пруди. Тот же ExecutionLogStorage в MS SQL Reporting Server, SQL server Profiler Trace, плюс куча кастомных метрик, которые есть у каждого.
Как выполняются эти процессы? Спокойно, один за другим, их хотят маршировать все в ногу? Какова средняя и максимальная степень параллелизма выполнения этих процессов? Хотелось бы получить что-то такое (процессы показаны черточками вверху):
