Главная героиня нашего сегодняшнего интервью редко нуждается в представлении. Света Смирнова, инженер технической поддержки Percona, является экспертом по диагностике неполадок и оптимизации производительности MySQL, активным членом российского и международного Open Source сообщества, регулярным спикером на крупных профильных мероприятиях, автором одной из наиболее актуальных книг по MySQL — «MySQL Troubleshooting». На предстоящем летнем PG Day'17 Russia Света проведет интенсивный учебный курс по отладке производительности MySQL и прочитает лекцию, посвященную отладке репликации.

Накануне PG Day, мы побеседовали со Светой о тонкостях процесса репортинга и устранения багов в MySQL, последних тенденциях и трендах в мире популярных форков, истории внедрения функциональности поддержки JSON и подготовили подборку материалов, блогов и книг, полезных для всех специалистов, работающих с MySQL.

Эксклюзивно для PG Day, специальный раздел учебного курса будет посвящён Performance Schema. С её помощью можно отлаживать хранимые процедуры, отслеживать, где используется оперативная память сервера MySQL, просматривать текущие переменные отдельно для каждого соединения, отлаживать запросы, диагностировать блокировки и многое другое. Света расскажет, как настраивать Performance Schema и правильно выбирать входящие в нее инструменты для ваших задач.

17 июня в Москве, Измайлово пройдет конференция Devconf::Storage

Базы данных становятся все чудесатее и чудесатее. Традиционные RDBMS становятся NoSQL, а новые движки становятся кластерными, распределенными и колоночными.

Олег Бартунов, известный разработчик Postgres, хочет рассказать чем их база лучше MongoDB при работе с JSON, а его коллега Иван Панченко — о том, как писать для постгреса на perl, python и javascript.
Антон Околелов расскажет как перейти с MySQL, чтобы ощутить мощь Postgres, а другой докладчик, Алексей Копытов расскажет почему Uber сделал точно наоборот, и ушел с Postgres на MySQL.

Ты сидишь — база растёт, идёшь — база растёт, спишь, ешь или делаешь ещё много всего, а база всё растёт и растёт. Кто-то очень умный сказал, что единственное, что в нашей жизни постоянно — это изменения. Главное — правильно на них реагировать. Любая нештатная ситуация с базой данных происходит именно из-за таких изменений. К сожалению, не всегда есть возможность вложиться в расшитую золотом и усыпанную драгоценными камнями в 60 карат промышленную систему мониторинга. И это заставляет прибегнуть к бесплатным или условно-бесплатным решениям. В статье я собрал 20 бесплатных утилит от компании IDERA (и не только), которые могут некисло помочь закрыть некоторые вопросы с мониторингом и управлением MS SQL, MySQL и Oracle. Поехали!

Всем жаждущим знаний предлагаем ознакомиться с новыми лекциями Технопарка, посвящённым базам данных. Курс ведёт Артём Навроцкий, ведущий программист в Allods Team.

Список лекций:

1. Введение
2. Модификация и выборка данных
3. Выборка данных (продолжение)
4. Транзакции. Триггеры и хранимые процедуры
5. Индексы и производительность
6. Оптимизация запросов. Оптимизация структуры данных
7. Репликация, полнотекстовый поиск, JSON
8. Сохранность данных

В последнее время я как-то подозрительно часто наблюдаю примитивнейшие однотипные и довольно легко решаемые проблемы на самых разных web-проектах. Разные базы, разные языки, разные сферы деятельности и схемы монетизации. Всех их объединяет одно — лозунг «бизнес не дает переписать». Продолжающийся или только-только оконченный этап рапид-разработки растущего и агрессивно отжимающего у конкурентов долю рынка проекта родил огромную кучу т.н. «говнокода». Сомнительные архитектурные решения либо уже приносят кучу проблем, либо обещают их в будущем, но работают. Поток новых требований не дает времени навести порядок даже в инфраструктуре, не говоря уже о коде. Если вам такая ситуация знакома — добро пожаловать под кат поностальгировать, поучиться чему-то новому и/или поучить нас. Кому поржать, а кому и поплакать.

«Это все только для хайлода» — скажет вдумчивый и прозорливый читатель. Плох тот веб-проект, который не мечтает стать популярным хайлодом.

В этой, третьей по счету, статье о создании GraphQL сервера с graphql-php я расскажу о том как бороться с проблемой N+1 запросов.

Не так давно я написал статью о том, как сделать свой GraphQL сервер на PHP с помощью библиотеки graphql-php и как с его помощью реализовать простое API для получения данных из MySQL.

Теперь я хочу рассказать о том как заставить ваш GraphQL сервер работать с мутациями, а также постараюсь ответить на самые распространенные вопросы в комментариях к предыдущей статье, показав как использовать валидацию данных и затрону тему безопасности самих запросов.

Всем привет! Хочу поделиться корпоративным телефонным справочником с картой офиса. Удобен для ориентирования в большой организации. Особенно будет полезен новым сотрудникам, которые еще не запомнили кто из коллег где сидит.

Петр Зайцев (Percona)

Сегодня мы поговорим о производительности.

Мы посмотрим на то, как подойти правильно к оптимизации MySQL, а также посмотрим на некоторые практические подходы к этому делу. Почему я считаю, что это важно? Дело в том, что когда у вас есть специфическая проблема, вы хотите, например, спросить: «А какой же мне установить размер кэша в MySQL?». Такой вопрос всегда можно ввести в Google или Yandex, и получить на него разумный ответ. Но как получить ответ об общем, о схеме анализа и оптимизации MySQL? Это куда более сложно.

В последнее время я все чаще и чаще слышу про GraphQL. И в интернете уже можно найти немало статей о том как сделать свой GraphQL сервер. Но почти во всех этих статьях в качестве бэкенда используется Node.js.

Я ничего не имею против Node.js и сам с удовольствием использую его, но все-таки большую часть проектов я делаю на PHP. К тому же хостинг с PHP и MySQL гораздо дешевле и доступнее чем хостинг с Node.js. Поэтому мне кажется не справедливым тот факт, что об использовании GraphQL на PHP в интернете практически нет ни слова.

В данной статье я хочу рассказать о том, как сделать свой GraphQL сервер на PHP с помощью библиотеки graphql-php и как с его помощью реализовать простое API для получения данных из MySQL.

Тема, озвученная в заголовке статьи, не нова. На просторах Интернета можно найти множество вопросов, как ее реализовать, а вот ответов несколько меньше. И не редко они сводятся к советам использовать продукты сторонних разработчиков, например, Sphinx. Но зачастую в использовании таких громоздких надстроек нет необходимости.

Сегодня разработчики не представляют себе высоконагруженную систему без базы данных. Этот способ хранения информации становится культовым. Мы привыкли работать с базой данных каждый день, но все же есть тёмные пятна. Одно из них – производительность. Написано множество статей о настройке, оптимизации базы данных и т.д. Они полезны, если у вас уже есть база данных (БД) и её производительности недостаточно. Но эти статьи не помогут, если вам нужно запустить базу данных в облачных сервисах, таких как AWS, Azure, Rackspace и т.д.

В работе с любым инструментом важно легко находить то, что нужно. В DataGrip ищут:

— Объекты базы данных: таблицы, представления, функции, колонки и т. д.
— Сами данные.
— Код, например кусок кода в скрипте или исходнике объекта.
— Другое: настройки, действия, файлы.

Разберемся, как не потеряться в IDE и своих базах данных.

Всем привет! Сегодня встала интересная задача по выборке данных, решением которой я решил поделиться.

Итак, дано:

Две таблицы — shops и products

Грубо говоря — площадка, где разные магазины размещают свои товары.
И вот, встала необходимость сделать на главной странице выдачу товаров, но так, чтоб пользователь не видел кучу товаров одного магазина. Магазины надо чередовать.

Обзор парка Twitter

Twitter пришёл из эпохи, когда в дата-центрах было принято устанавливать оборудование от специализированных производителей. С тех пор мы непрерывно разрабатывали и обновляли серверный парк, стремясь извлечь пользу из последних открытых технологических стандартов, а также повысить эффективность работы оборудования, чтобы обеспечить наилучший опыт для пользователей.

Наше текущее распределение оборудования показано ниже:

Многие ли из нас сталкивались на практике с этим модным словом "Big Data", работая в заурядных компаниях веб-разработчиками? Скорее вы, как и мы, разрабатываете каждый день одинаковые сайты на одинаковых CMS, часто даже не задумываясь об их производительности.

Однако и в жизни веб-разработчика настает такой день, когда приходит заказчик с интересной задачей. Вы наливаете кофе, прогоняете кота с клавиатуры и вдохновенно начинаете проектирование.

Это рассказ о том, как пара амбициозных веб-разработчиков впервые столкнулась с задачей обработки "больших данных".

Привет! Обсуждение DataGrip началось уже в комментариях к анонсу новой IntelliJ IDEA, давайте продолжим здесь. Расскажу, что нового в DataGrip 2017.1.



Будет много текста и картинок. Вкратце, вот что мы добавили:

В этой статье мы рассмотрим способы создания поиска по базе туров (тур из себя представляет набор из отеля и перелета) и рассмотрим две опции — ClickHouse и MySQL (два движка — InnoDB и MyISAM).

В чем сложность поиска по турам

Туроператоры (TezTour, TUI, Natalie Tours, etc) продают свои путевки неочевидным, на первый взгляд, способом:

• Резервируется определенное количество номеров в отелях на некоторый набор дат.
• Выкупается несколько самолетов.
• Выпускается новый пакет туров, в котором содержатся комбинации всех возможных типов номеров, длительностей пребывания, городов и дат вылета.

После этого по таким комбинациям (количество которых может исчисляться сотнями миллионов и даже миллиардами) осуществляется поиск. Пример формы поиска можно увидеть у TezTour — пользователь может выбрать только один город вылета, тип размещения и страну, а остальные параметры пользователь может выбирать произвольные.

Несмотря на то, что общее количество туров (комбинаций) исчисляется сотнями миллионов, на каждый фиксированный набор параметров (город вылета, тип размещения, страна) приходятся, в худшем случае, десятки миллионов вариантов. Но даже по такому количеству туров не так просто осуществлять поиск, потому что нужно найти записи, которые удовлетворяют свободным критериям, которые задают пользователи, и сортировка может быть более-менее произвольной (как правило, сортировка делается по цене, но это не единственный возможный критерий). В этой статье мы рассмотрим упрощенную архитектуру реалтайм-поиска по турам на основе MySQL и ClickHouse, без учета стопов (сленговый термин, который означает, что по каким-то вариантам закончились номера или места в самолете, и такие туры нужно исключить из выдачи). Мы научимся делать поиск быстрым и уметь показывать результаты с сортировкой по любым полям.

… На дворе стояла середина жаркого лета 2013-го. В компанию Х устроился молодой и слегка зеленый сисадмин, с базовым пониманием об администрировании и еще более базовыми знаниями php и сопричастными mysql, html, css, js.

Компания та была пропитана модными веяниями и на понятие «ИСУП» (Информационная Система Управления Проектами), разве что не молились, полагая что с введением оной, польются молочные реки и по нажатию 1 кнопки любой заказ будет выполнен четко, качественно и полностью автоматически.

Но, в связи с некоторыми особенностями работы компании Х, «стандартные» системы из коробки, к с частью или к сожалению, не подходили и именно с этого момента началась эта история…

В далекие времена, до фейсбука и гугла, когда 32 мегабайта RAM было дофига как много, security была тоже… немножко наивной. Вирусы выдвигали лоток CD-ROM-а и играли Янки Дудль. Статья «Smashing the stack for fun and profit» уже была задумана, но еще не написана. Все пользовались telnet и ftp, и только особо продвинутые параноики знали про ssh.

Вот примерно в это время, плюс-минус год, родился MySQL и были в нем юзеры, которых надо было не пускать к чужим данным, но пускать к своим.

Michael Widenius (или просто Monty) явно был знаком с параноидальными безопасниками не понаслышке, чего стоит один такой момент (из исходников, global.h):

/* Paranoid settings. Define I_AM_PARANOID if you are paranoid */
#ifdef I_AM_PARANOID
#define DONT_ALLOW_USER_CHANGE 1
#define DONT_USE_MYSQL_PWD 1
#endif

Так что неудивительно, что пароли в MySQL открытым текстом не передавались никогда. Передавались случайные строки на основе хешей. А конкретно, первый протокол аутентификации (цитируется по mysql-3.20, 1996) работал так: