MySQL *

Привет, Хабр! В этой статье я хочу рассмотреть такую библиотеку для Java, как ClusterJ, которая позволяет очень просто работать с движком MySQL NDBCLUSTER из Java кода, которая представляет собой высокоуровневое API, схожее по концепции с JPA и Hibernate.

В рамках статьи создадим простое приложение на SpringBoot, а также сделаем стартер с ClusterJ на борту для удобного использования в приложениях с использованием автоконфигурации. Напишем простые тесты с использованием JUnit5 и TestContainers, которые покажут базовое использование API.
Также расскажу о нескольких недостатках, с которыми пришлось столкнутся в процессе работе с ней.

Кому интересно, добро пожаловать под кат.

Однажды я поймал себя на мысли, что при работе со временем в базах данных почти всегда использую время с точностью до секунды просто потому, что я к этому привык и что именно такой вариант описан в документации и огромном количестве примеров. Однако сейчас такой точности достаточно далеко не для всех задач. Современные системы сложны — они могут состоять из множества частей, иметь миллионы пользователей, взаимодействующих с ними, — и во многих случаях удобнее использовать бОльшую точность, поддержка которой уже давно существует.

В этой статье я расскажу про способы использования времени с дробными частями секунды в MySQL и PHP. Она задумывалась как туториал, поэтому материал рассчитан на широкий круг читателей и местами повторяет документацию. Основную ценность должно представлять то, что я собрал в одном тексте всё, что нужно знать для работы с таким временем в MySQL, PHP и фреймворке Yii, а также добавил описания неочевидных проблем, с которыми можно столкнуться.

Я буду использовать термин «время высокой точности». В документации MySQL вы увидите термин “fractional seconds”, но его дословный перевод звучит странно, а другого устоявшегося перевода я не нашёл.

Как мы решили задачу визуализации когорт пользователей в сервисе Promopult c помощью Grafana.

Promopult — мощный сервис с большим числом пользователей. За 10 лет работы число регистраций в системе перевалило за миллион. Те, кто сталкивался с подобными сервисами, знают, что этот массив юзеров далеко не однороден.

Кто-то зарегался и «уснул» навеки. Кто-то забыл пароль и зарегался еще пару раз за полгода. Кто-то несет деньги в кассу, а кто-то пришел за халявными инструментами. И хорошо бы с каждого получить некий профит.

На таких больших массивах данных, как у нас, анализировать поведение отдельного юзера и принимать микро-решения бессмысленно. А вот отлавливать тренды и работать с большими группами — можно и нужно. Что мы, собственно, и делаем.

Поскольку львиная доля бизнес информации храниться в базах данных. На каком бы языке программирования вы не писали, вам придётся производить различные действия с ними.

В этой статье я расскажу о двух интерфейса для работы с базами данных в R. Большая часть примеров демонстрируют работу с Microsoft SQL Server, тем не менее все примеры кода будут работать и с другими базами данных, такими как: MySQL, PostgreSQL, SQLite, ClickHouse, Google BigQuery и др.

Welcome! Я, как junior full stack разработчик, при попытке написать бота с использованием laravel и botman’а столкнулся с многими проблемами. Во-первых, я плохо знаю английский, а на русском статей очень мало на эту тему, а те, что есть не помогли мне решить мои проблемы. В статье будет рассказано и показано, как разработать чат-бота на laravel+botman для telegram. Сам я разрабатывал ботов(коммерческих) под viber и telegram. Как разработчику telegram мне нравится больше всего.

Я не буду показывать как установить laravel и настроить сервер для его работы. Если вы никогда этого не делали, то проще будет установить openserver, в него встроен composer(пакетный менеджер для php) и уже настроен локальный сервер для laravel’a. Вам останется лишь прописать немного кода в .htaccess. Дома я именно так и работаю. В статье покажу один из способов разработки чат-бота, настроим бота для работы в телеграм, а так же, в конце, оставлю ссылки на полезные статьи о laravel’e и botman’e.

Проектирование/подготовка

Разработку бота предлагаю, как и все нормальные разработчики, начать с проектирования, постановки задачи и объяснения как работает laravel. Перед этим скажу, что я пишу код в phpStrom. Можно писать в любом другом IDE, но я пользуюсь именно им.

В laravel реализован паттерн MVC(Model View Controller). Это не значит, что нужно писать только под mvc, можно и говнокодить, но лучше пользоваться теми преимуществами, которые предоставляет фреймворк. Если вы знакомы с mvc, но не применяли его, как я, то разработка с помощью laravel’a это лучший способ закрепить знания.

• Предвкушая двенадцатый PostgreSQL (Иван Панченко)
• NoSQL + SQL = MySQL 8 Document Store! (Витторио Чиоэ)
• Tarantool 2.1. Добавляем SQL в noSQL СУБД (Кирилл Юхин)
• Хранилища данных на службе BI (Exasol и Hadoop) (Александр Крашенинников и Алексей Еремихин)
  
• ProxySQL 2.0 или ЗОЖ с MySQL (Владимир Федорков)
• Сертификация PostgreSQL. Вопросы и ответы (Павел Лузанов)
• Базы данных в IT индустрии сейчас и 10 лет назад (Владимир Федорков)

Предисловие

Подготовка

import vk_api
from vk_api.utils import get_random_id
from vk_api.bot_longpoll import VkBotLongPoll, VkBotEventType
import pymysql.cursors
import requests

def get_connection():
    connection = pymysql.connect(host='you_host',
                                 user='you_user',
                                 password='you_password',
                                 db='you_db'
                                 charset='utf8mb4',
                                 cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
    return connection

1. Собрать письмо из html креатива, подставить персонализированные данные.
2. Добавить пиксель просмотра письма, заменить все ссылки в письме на свои — чтобы отслеживать клики.
3. Проверить перед отправкой, что email не находится в black list-е.
4. Отправить письмо на определенный пул.

Привет, любители Хабра! Сегодня я решил поделиться своим вариантом бекапа данных из MySql и рассказать о том как его можно использовать для контроля версий в Git. И если вам интересно узнать, как можно контролировать состояние базы данных на всех этапах разработки, или просто делать правильные бекапчики базы своих проектиков и разворачивать из в любой момент времени, тогда прошу к прочтению!

• Отдельного сервера под авторизации не дадим — обойдетесь ;)
• Абоненты должны получать сетевые настройки по DHCP
• Сеть разнородная. Это и PON оборудование, и обычные свичи с настроенной Опцией 82 и WiFi базы с точками
• Если ни под одно из условий выдачи IP данные не попадают — необходимо выдать IP из «гостевой» сети

Предыстория

Аналог рекурсии