Как показывает практика, множество систем с использованием календарей обычно строится в виде статических таблиц, в которых перечислены даты и их соответствие рабочим, выходным, праздничным дням. Обычно проблемы начинаются когда система работает без вмешательств программистов достаточно долго и заполненный календарь просто кончается. Для очередного проекта я решил немного оптимизировать данную ситуацию и написал календарь, который создаётся или пересчитывается автоматически, например по встроенному таймеру.

Олег Царёв ( zabivator )

Константин Осипов ( kostja ), Алексей Рыбак ( fisher )

Поэтому родился этот доклад — чтобы посмотреть на то, какой бывает шардинг, какие методы в каких системах используются, какие преимущества и недостатки, почему нельзя одной «серебряной пулей» все решить?

Tom Kyte. Effective Oracle by Design
If the database does something, odds are that it does it better, faster and cheaper, that you could do it yourself

Том Кайт. Oracle для профессионалов.
Прежде чем начать, хотелось бы объяснить вам мой подход к разработке. Я предпочитаю решать большинство проблем на уровне СУБД. Если что-то можно сделать в СУБД, я так и сделаю. [...] Мой подход состоит в том, чтобы делать в СУБД все, что возможно. [...]
При разработке приложений баз данных я использую очень простую мантру:

• если можно, сделай это с помощью одного оператора SQL;
• если это нельзя сделать с помощью одного оператора SQL, сделай это в PL/SQL;
• если это нельзя сделать в PL/SQL, попытайся использовать хранимую процедуру на языке Java;
• если это нельзя сделать в Java, сделай это в виде внешней процедуры на языке C;
• если это нельзя реализовать в виде внешней процедуры на языке C, надо серьезно подумать, зачем это вообще делать...

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user_myisam` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `login` varchar(8) NOT NULL,
  `money` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `login` (`login`)
) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;

INSERT INTO `user_myisam` (`id`, `login`, `money`) VALUES
(1, 'ivanov', 100),
(2, 'petrov', 200),
(3, 'sidorov', 300);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user_innodb` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `login` varchar(8) NOT NULL,
  `money` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `login` (`login`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;

INSERT INTO `user_innodb` (`id`, `login`, `money`) VALUES
(1, 'ivanov', 100),
(2, 'petrov', 200),
(3, 'sidorov', 300);

SHOW TABLE STATUS;

$mysqli = new mysqli($host, $user, $password, $database);

Масштабирование базы данных через шардирование и партиционирование

Денис Иванов (2ГИС)

Темой доклада Василия Лукьянчикова является индексирование в MySQL и расширенные возможности EXPLAIN, т.е. нашей задачей будет ответить на вопросы: что мы можем выяснить с помощью EXPLAIN'а, на что следует обращать внимание?

Многие ограничения EXPLAIN'а связаны с оптимизатором, поэтому мы предварительно посмотрим на архитектуру, чтобы понять, откуда следуют ограничения и что, в принципе, с помощью EXPLAIN'а можно сделать.

По индексам мы пройдемся очень кратко, исключительно в плане того, какие нюансы есть в MySQL, в отличие от общей теории.

Доклад, таким образом, состоит из 3х частей:

• Архитектура;
• Основы индексирования;
• EXPLAIN (примеры).

Как устроена MySQL-репликация

Андрей Аксенов (Sphinx), shodan

Мой доклад предназначен для тех людей, которые знают слово «репликация», даже знают, что в MySQL она есть, и, возможно, один раз ее настроили, 15 минут потратили и забыли. Больше про нее они не знают ничего.

Мы немного пройдемся по теории, попытаемся объяснить, как это все работает внутри, а после этого вы с утроенными силами сможете сами нырнуть в документацию.

Что такое репликация, в принципе? Это копирование изменений. У нас есть одна копия БД, мы хотим с какой-то целью еще одну копию.

Репликация бывает разных видов. Разные оси сравнения:

• степень синхронизации изменений (sync, async, semisync);
• количество серверов записи (M/S, M/M);
• формат изменений (statement-based (SBR), row-based (RBR), mixed);
• теоретически, модель передачи изменений (push, pull).

Нередко бывает так, что в большом проекте в силу тех или иных причин — зачастую исторических, хотя бывает по-всякому — его части могут использовать различные СУБД для хранения и поиска критически важных данных. В числе прочего, этому разнообразию способствует конкуренция и развитие технологий, но, так или иначе, взаимодействие между СУБД описывает стандарт SQL/MED 2003 (Management of External Data), который вводит определение Foreign Data Wrappers (FDW) и Datalink.

Первая часть стандарта предлагает средства для чтения данных как набора реляционных таблиц под управлением одного или нескольких внешних источников; FDW также может представлять возможность использовать SQL-интерфейс для доступа к не SQL данным, таким, как файлы или, например, список писем в почтовом ящике. Вторая часть, Datalink, позволяет управлять удаленным SQL-сервером.

Эти две части были реализованы еще в PostgreSQL 9.1 и называются FDW и dblink соответственно. FDW в PostgreSQL сделан максимально гибко, что позволяет разрабатывать wrapper'ы для большого количества внешних источников. В настоящее время мне известны такие FDW, как PostgreSQL, Oracle, SQL Server, MySQL, Cassandra, Redis, RethinkDB, Ldap, а также FDW к файлам типа CSV, JSON, XML и т.п.

В нашей статье мы поговорим о том, как настроить подключение PostgreSQL к MySQL и эффективно выполнять получающиеся запросы.

Предыстория

Задача

«Развитие ветки PHP-7», Дмитрий Стогов, Zend Technologies