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 собрать когорты пользователей в виде графиков в Grafana [+docker-образ с примером]](https://habrastorage.org/webt/ug/t6/qv/ugt6qvozluprzn95q1c5gac-gh0.png)
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.
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.
Юбилейный десятый DevConf пройдет в этом году 21 июня в X-perience Hall. Каждый год на DevConf веб-разработчики обмениваются опытом посредством докладов и, что не так заметно, но не менее важно, разговорами в кулуарах.
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
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!
