MySQL *

Решение об обновлении базы данных MySQL принял после того, как прочитал на сайте разработчика, что в восьмой версии внедрена более полная поддержка UTF. В частности в MySQL 8.0.11 используются регулярные выражения на базе ICU, International Components for Unicode.

Первое, что заметил это то, что границы слова в регулярных выражениях теперь нельзя обозначить как:

SELECT 'слово' REGEXP '[[:<:]]слово[[:>:]]'; 

Границы слова в новой версии обозначаются таким образом:

'\\bслово\\b'

Когда только Dropbox запустился, один пользователь на Hacker News прокомментировал, что реализовать его можно несколькими bash-скриптами с помощью FTP и Git. Сейчас такого сказать никак нельзя, это крупное облачное файловое хранилище с миллиардами новых файлов каждый день, которые не просто как-то хранятся в базе данных, а так, что любую базу можно восстановить на любую точку в течение последних шесть дней.

Под катом расшифровка доклада Славы Бахмутова (m0sth8) на Highload++ 2017, о том, как развивались базы данных в Dropbox и как они устроены сейчас.


О спикере: Слава Бахмутов — site reliability engineer в команде Dropbox, очень любит Go и иногда появляется в подкасте golangshow.com.

Содержание

• Кратко об архитектуре Dropbox
• История развития баз данных и как устроена текущая архитектура Dropbox
• Простейшие операции над базами данных (фейловеры, бэкапы, клоны, промоушены)
• Автоматизация — что управляет всеми базами данных и запускает операции
• Мониторинг
• Тестирование, стейджинг и DRT

Привет! Сегодня я выпустил новую версию ThinkingHome.Migrator — инструмента для версионной миграции схемы базы данных под платформу .NET Core.

Пакеты опубликованы в NuGet, написана подробная документация. Вы уже можете пользоваться новеньким мигратором, а я расскажу, как он появился, почему у него номер версии 3.0.0 (хотя это первый релиз) и зачем он нужен, когда есть EF Migrations и FluentMigrator.

Меня зовут Артём, я работаю в Rambler Group в проектe «Поток» на позиции Go lead developer.
Мы потратили достаточно много времени на укрощение mysql binlog. В этой статье рассказ о том, как быстро и с минимальным количеством подводных камней внедрить механизм работы с бинлогом на Go.

Привет! В этом туториале рассмотрим несколько популярных сценариев.

— Копирование источника данных внутри одного проекта.
— Общий источник данных для разных проектов внутри одной IDE.
— Копирование источника данных в другую IDE, на другой компьютер, в другую галактику.

В эту пятницу, 18 мая, состоится профессиональная конференция веб-разработчиков DevConf 2018. Приглашаем принять участие. Очень кратко про программу:

DevConf::BackEnd: Агрегатное мышление, переписывание проекта с Drupal 8 на Yii 2, Yii 2.1, PHP и фреймворки, Service Oriented Architecture, отправка уведомлений, sample profiling, open tracing, Business Intelligence.

DevConf::FrontEnd: HOC в React, WebRTC: видеозвонки из браузера, Headless Chrome, архитектура большого легаси проекта, JSON API, Фреймворк для индивидуального дизайна, Тестируй это, Node.js и бесплатный митап LuaInMoscow.

DevConf::Storage: MySQL/MariaDB/Percona Server: что нового, логическая репликация в PostgreSQL, SphinxSearch, ClickHouse, ProxySQL для отказоустойчивости MySQL, обзорный доклад про разные механизмы сжатия данных от Андрея Аксенова.

Я использую Go для написания рекламной сети вот уже почти год. Разработку веду на сервере Intel i7-7700, 16Gb RAM, 256Gb SSD. И в скрипте который выполняется раз в сутки появилась задача выбрать все показы за прошедшие сутки и пересчитать на этой основе статистику за день сразу по нескольким объектам (сайт, кампания, баннер).

По идиомам Go делается всё достаточно тривиально:

DevConf 2018 уже на следующей неделе! В прошлом году Юрий Насретдинов провел интересный обзор перспективных систем хранения данных для highload. Видео с докладом доступно на странице доклада. А для хабра-читателей предлагаю краткий пересказ.

В начале расскажу как нужно подходить к выбору технологии для highload-проекта.

• В первую очередь, должно быть понимание как оно работает. Не только сильные, но и слабые стороны.
• Знание как это мониторить и бэкапить. Без хороших инструментов для этого, эту технологию рано использовать в продакшене.
• Рано или поздно системы «падают»(это нормальная, штатная ситуация) и нужно знать что делать в этом случае.

Joomla очень плохо переваривает базу данных даже с несколькими тысячами статей в таблице _content. При нескольких десятках тысяч запросы в базу стандартных модулей типа mod_articles_popular могут зависать на секунды.

Всё дело в ACL (Access Control List) — политике контроля доступа. Проверка законности доступа пользователя к материалам занимает свыше 98% времени выполнения запроса.

Неожиданно для себя обнаружил, что mysql вдруг релизнулся буквально на днях (19 апреля), а статьи на хабре нет — все обсуждают сами-знаете-что.

Постараюсь перевести выжимку из "What's new". Для тех, кто следит за разработкой, тут вероятно не будет ничего или почти ничего нового, для интересующихся время от времени — может показаться интересным. Сразу скажу, что в оригинальном посте более детальный
разбор всех пунктов — тут лишь краткая выжимка со ссылочками.

Оригинал

Designing Schemaless, Uber Engineering’s Scalable Datastore Using MySQL

By Jakob Holdgaard Thomsen
January 12, 2016

https://eng.uber.com/schemaless-part-one/



Проектирование Schemaless хранилища данных Uber Engineering с использованием MySQL. Это первая часть из трех частей серии статей о Schemaless хранилище данных.

В Project Mezzanine мы описали, как мы перенесли данные о поездках Uber из одного экземпляра Postgres в Schemaless — наше высокопроизводительное и надежное хранилище данных. В этой статье описывается его архитектура, роль в инфраструктуре Uber и история проектирования.

18 мая 2018 года в Digital October состоится DevConf 2018. И мы решили пересказать некоторые интересные доклады с прошлогодней конференции. Там был доклад с несколько холиварным заголовком: "О чём молчит политрук: к дискуссии о переходе Uber с PostgreSQL на MySQL". В нем разработчик MySQL Алексей Копытов рассмотрел различия InnoDb и PostgreSQL на самом низком уровне, включая организацию данных, памяти и репликаций. Предлагаем вашему вниманию краткий пересказ доклада.

История вопроса

Uber перешел с MySQL на Postgres в 2013 году и причины, которые они перечисляют, были во-первых: PostGIS — это геоинформационное расширение для PostgreSQL и хайп. То есть, у PostgreSQL есть некий ореол серьезный, солидная СУБД, совершенный, без недостатков. По крайней мере, если сравнивать с MySQL. Они мало что знали о PostgreSQL, но повелись на весь этот хайп и перешли, а через 3 года пришлось переезжать обратно. И основные причины, если просуммировать их доклад — это плохие эксплуатационные характеристики при эксплуатации в production.

tl;dr В этой статье мы рассмотрим случай, когда лучше переместить самый селективный атрибут из префикса составного индекса в суффикс.

А также рассмотрим, что такое pipeline и как с его помощью select-ить данные уже отсортированными.

Есть у нас веб-приложение. Относительно большое и старое — много-много кода, в котором много-много разных запросов к базе данных. При этом мы не гугл, но несколько тысяч запросов в секунду на сервер БД приходится.

Ну и безусловно растёт наше приложение во все стороны — добавляются новые фичи, наворачиваются и усложняются старые, растёт количество клиентов и соответственно количество данных в БД. И в один не очень прекрасный момент приходит понимание, что что-то наше приложение тормозит. А значит надо или найти, что именно нагружает БД, хотя могло бы не нагружать, ну или если ничего такого нет, то взять ещё серверов побольше, да помощнее.

Стандартный совет как найти, что нагружает MySQL — включить slow-query-log и посмотреть, какие запросы будут туда попадать. Но в MySQL 5.7 по умолчанию присутствует куда лучший инструмент — sys schema, которая агрегирует данные из performance schema и позволяет их получить простыми запросами, буквально вида «Ok, MySQL, покажи мне топ запросов по максимальному суммарному времени выполнения»

Всем доброго времени суток! После прочтения данной статьи (Интернет-магазин цветов, или как мы облажались на День Святого Валентина) решил поделиться опытом оптимизации одного из сайтов на Битриксе. По неизвестной причине именно эта статья дала решительный пинок поделиться своим опытом. Хочется верить, что мой рассказ сэкономит кому-то драгоценное время (из-за моей черты «доводить все до конца» я потратил 2 выходных для достижения цели. Не хотелось бросать клиента без рабочего сайта на выходных), и, надеюсь, что более опытные коллеги укажут на мои ошибки.

В пятницу мне достался сайт на битриксе с каталогом автозапчастей и бд размером 3.2 ГБ. Проблема: сайт либо совсем не отдавал страницу, либо за время ожидания можно было забыть зачем зашел на этот сайт. Какие попытки я предпринимал и чего удалось добиться в итоге расскажу под катом.

В этой статье я попробую показать как избежать одного из признаков «загнивающего» кода, а именно SQL запросы внутри циклов. Примеры будут на простом PHP без использования ООП. Это значительно облегчит понимание. Прочтение займет от 5 до 10 минут.

Эта статья для вас, если вы:

• выбираете базу данных для нового проекта и изучаете информацию про разные варианты;
• считаете, что текущая база данных не устраивает вас по каким то параметрам и вы хотите ее сменить, но у вас нет хорошего специалиста;
• просто хотите почитать в одной статье про несколько баз данных и когда можно их использовать.

Моя статья не для вас, если вы:

• хорошо умеете готовить свою любимую БД, оптимизировать индексы, настраивать и всякое такое;
• имеете в штате хорошего специалист, который сможет аргументировано выбрать нужный вашему проекту вариант. специалист должен быть действительно хорошим, а не «экспертом на диване»;
• обслуживаете проект с так называемым «big data», то есть у вас огромные базы, десятки или сотни серверов в кластере и всякое такое — ну у вас как бы должен быть в штате один или несколько специалистов.

О чем пойдет речь в статье?

Я разберу в своей статьи некоторые типичные и не очень варианты выбора баз данных, а если быть более точным — подходы к выбору. Когда следует остановится на том, что используют большинство, а когда можно и задуматься над новым и неизведанным. Я опишу СУБД MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, CouchDB/PouchDB и упомяну о Aerospike с Tarantool, парочку других — но в некоторых моментах конкретный выбор не настолько принципиален. Надо понимать, что лучше изначально правильно спроектировать структуру данных, чем выбрать СУБД, а потом уже пытаться придумывать, что в ней собственно хранить.
Итак, начнем.

У MySQL нет возможности напрямую индексировать документы JSON, но есть альтернатива: генерируемые столбцы.

С момента введения поддержки типа данных JSON в MySQL 5.7.8 не хватает одной вещи: способности индексировать значения JSON. Для того, чтобы обойти это ограничение, можно использовать генерируемые столбцы. Эта возможность, представленная в MySQL 5.7.5, позволяет разработчикам создавать столбцы, содержащие информацию, полученную из других столбцов, предопределенных выражений или вычислений. Генерируя столбец из значений JSON, а затем индексируя его, можно практически индексировать поле с JSON.

В Интернете полно догматических заповедей о том, как нужно выбирать и использовать ключи в реляционных базах данных. Иногда споры даже переходят в холивары: использовать естественные или искусственные ключи? Автоинкрементные целые или UUID?

Прочитав шестьдесят четыре статьи, пролистав разделы пяти книг и задав кучу вопросов в IRC и StackOverflow, я (автор оригинальной статьи Joe «begriffs» Nelson), как мне кажется, собрал куски паззла воедино и теперь смогу примирить противников. Многие споры относительно ключей возникают, на самом деле, из-за неправильного понимания чужой точки зрения.

Содержание

• Что же такое «ключи»?
• Любопытный случай первичных ключей
• Выбор естественных ключей
• Искусственные ключи
• Суррогатные ключи
• Автоинкрементные BIGINT
• UUID
• Итоги и рекомендации

Давайте разделим проблему на части, а в конце соберём её снова. Для начала зададим вопрос – что же такое «ключ»?

Привет, Хабр!

В июле мы проводили рекрутинговое мероприятие для PHP-разработчиков, по результатам которого пять человек получили оффер в наш лондонский офис. Мы продолжаем быстро расти: Android- и iOS-команды с того времени стали на 11 человек больше, поэтому мы снова запускаем конкурс для PHP-разработчиков.

Правила те же: покажи высокий результат в тесте, успешно пройди интервью 10 или 11 февраля в Москве — получи оффер в лондонский офис Badoo.

Все расходы по приезду на интервью в Москву компания берёт на себя, равно как и всё связанное с дальнейшим переездом в Лондон: рабочие визы членам семьи, 10 000 фунтов стерлингов (≈ 770 000 рублей) на переезд, совершенствование английского, поиск жилья.

Чтобы выполнять тестовое задание было интереснее, по многочисленным просьбам (1, 2, 3) под катом мы разберём задачи с предыдущего мероприятия, рассмотрим их правильные решения, и я объясню, почему мы выбрали именно их, а также приведу некоторые примеры, статистику и варианты решений от кандидатов.

UPD: мероприятие завершено. По итогам к нам присоединились 7 человек.