MySQL *

Многие компании создают различные многофункциональные приложения для облегчения управления, разработки и администрирования баз данных.

Большинство реляционных баз данных, за исключением MS Access, состоят из двух отдельных компонентов: «back-end», где хранятся данные и «front-end» — пользовательский интерфейс для взаимодействия с данными. Этот тип конструкции достаточно умный, так как он распараллеливает двухуровневую модель программирования, которая отделяет слой данных от пользовательского интерфейса и позволяет сконцентрировать рынок ПО непосредственно на улучшении своих продуктов. Эта модель открывает двери для третьих сторон, которые создают свои приложения для взаимодействия с различными базами данных.

В Интернете каждый может найти много продуктов для разработки и администрирования баз данных MySQL. Мы решили собрать 10 самых популярных инструментов в одной статье, чтобы вы смогли сэкономить свое время.

Крутой varanio буквально на прошлой неделе прочитал на DevConf забойный доклад для всех кто пересел на Посгрес с MySQL, но до сих пор не использует новую базу данных в полной мере. По мотивам выступления родилась эта публикация.

Мы рады сообщить, что подготовка к PG Day'17 Russia идет полным ходом! Мы опубликовали полное расписание предстоящего мероприятия. Приглашаем всех желающих прийти и похоливарить с Антоном лично

Поскольку доклад на DevConf вызвал в целом положительные отзывы, я решил оформить его в виде статьи для тех, кто по каким-то причинам не смог присутствовать на конференции.

Почему вообще возникла идея такого доклада? Дело в том, что PostgreSQL сейчас явно хайповая технология, и многие переходят на эту СУБД. Иногда — по объективным причинам, иногда — просто потому что это модно.

Но сплошь и рядом складывается такая ситуация, когда какой-нибудь условный программист Вася вчера писал на MySQL, а сегодня вдруг начал писать на Посгресе. Как он будет писать? Да в целом также, как и раньше, используя лишь самый минимальный набор возможностей новой базы. Практика показывает, что проходят годы, прежде чем СУБД начинает использоваться более менее полноценно.

Большинство разработчиков на MySQL знакомы с командой EXPLAIN, однако значительно меньше людей знают о команде EXPLAIN EXTENDED, появившуюся ещё в MySQL 4.1, и ещё меньше умеют ею пользоваться.

EXPLAIN EXTENDED умеет показывать, что же конкретно делает с Вашим запросом оптимизатор MySQL. Для разработчика может быть совсем не очевидно, насколько сильно может отличаться написанный им запрос от того, который в действительности будет выполнен сервером. Этот процесс называется механизмом перезаписи запросов (query-rewrite), и он является частью любого хорошего SQL-оптимизатора. Команда EXPLAIN EXTENDED добавляет дополнительные предупреждения (warnings) к выводу команды EXPLAIN, в том числе и переписанный SQL-запрос.

Привет, Хабр!

Меня зовут Валерий, и я проработал инженером на заводе шесть лет. Звучит как начало занятий по групповой психотерапии для выгоревших сотрудников, но о моём выгорании и причинах этого я расскажу как-нибудь в другой раз. В данной статье хочу поделиться историей о том, как я воплощал свой Pet-проект в рамках промышленного предприятия и что из этого вышло. Впереди много картинок, так что добро пожаловать под кат!

Мне часто приходилось сталкиваться с нодовыми интерфейсами в программах. Начиная с музыкальных модульных приложений, заканчивая пакетами для создания трехмерной графики.

Идея графического управления логикой программы мне всегда казалась очень элегантным, а в некоторых случаях, единственным удачным решением. Позже, когда помимо музыки и видео я увлекся программированием (в основном PHP, так уж сложилось), мне захотелось попробовать, пусть даже в качестве эксперимента, создать графическую оболочку для выполнения тех нехитрых задач, с которыми я сталкивался в своей работе.

Здравствуйте. В этой статье я хотел бы написать про один очень интересный способ хранения иерархических структур в базах данных, не относящийся при этом к общепринятым и общеизвестным трём (Adjacency List, Nested Set, Materialized Path). Я не встречал в интернете упоминания о нём, о чём очень удивлен, ведь, по моему мнению, — это лучший и единственный способ хранить иерархические структуры. При разработке console-like форума я воспользовался именно этим способом, о чём ни на грамм не жалею. Это авторская статья и ни одно предложение не было вставлено метотодом копипаста.

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

Базы данных иногда пропадают. Человеческий фактор и всё-такое… Если вы не делали бекапов (а надо бы) или они уже устарели, не отчаивайтесь, — есть ещё возможность восстановить утерянную информацию.

Всем привет! Ранее я разобрал и протестировал сервер с процессором ARM, который попал к нам в Selectel Lab. Сервер показал хорошие результаты по производительности в ряде классических тестов, но в этот раз захотелось проверить его в боевой задаче — в работе с базами данных. Быть может, архитектура ARM-процессора сделает всех конкурентов на этой территории?

Чтобы ответить на этот вопрос, протестировал ARM вместе с семеркой серверов разных конфигураций с процессорами Intel и AMD. В качестве баз данных для нашего эксперимента выбрал самые популярные — PostgreSQL и MySQL. Результаты тестов с графиками и комментариями — под катом. Надеюсь, они будут полезны вам при выборе сервера под БД.

Друзья, PG Day'16 Russia успешно завершилась, мы перевели дух и уже думаем над тем, как сделать грядущие мероприятия еще более интересными и полезными для вас. Продолжаем публиковать интересные, на наш взгляд, материалы о Постгресе и общаться с вами в комментариях. Сегодня представляем перевод статьи Pat Shaughnessy о том, что из себя представляют индексы в PostgreSQL.

Все мы знаем, что индексы — одна из самых мощных и важных функций серверов реляционных баз данных. Как быстро найти значение? Создать индекс. Что нужно не забыть сделать при объединении двух таблиц? Создать индекс. Как ускорить SQL запрос, который начал медленно работать? Создать индекс.


Но что такое эти индексы? И как они ускоряют поиск по базе данных? Чтобы выяснить это, я решил прочитать исходный код сервера базы данных PostgreSQL на C и проследить за тем, как он ищет индекс для простого текстового значения. Я ожидал найти сложные алгоритмы и эффективные структуры данных. И я их нашёл. Сегодня я покажу вам, как выглядят индексы внутри Постгреса, и объясню, как они работают.

Что я не ожидал найти — что я впервые обнаружил, читая исходный код Постгреса — так это теорию информатики в основе того, что он делает. Чтение исходного кода Постгреса превратилось в возвращение в школу и изучение того предмета, на который у меня никогда не хватало времени в молодости. Комментарии на C внутри Постгреса объясняют не только, что он делает, но и почему.

При написании любого достаточно крупного проекта всегда встают более-менее похожие проблемы. Одна из них — проблема скорости получения обновлений системы. Относительно легко можно наладить быстрое получение небольших обновлений. Довольно просто изредка получать обновления большого объема. Но что если надо быстро обновлять большой массив данных?

Для Таргета Mail.Ru, как и для всякой рекламной системы, быстрый учет изменений важен по следующим причинам:
• возможность быстрого отключения показа кампании, если рекламодатель остановил ее в интерфейсе или если у него кончились деньги, а значит, мы не будем показывать ее бесплатно;
• удобство для рекламодателя: он может поменять цену баннера в интерфейсе, и уже через несколько секунд его баннеры начнут показываться по новой стоимости;
• быстрое реагирование на изменение ситуации: изменение CTR, поступление новых данных для обучения математических моделей. Все это позволяет корректировать стратегию показа рекламы, чутко реагируя на внешние факторы.

В этой статье я расскажу об обновлении данных, лежащих в больших таблицах в БД MySQL, фокусируясь на скорости и консистентности — ведь не хотелось бы уже получить новый заведенный баннер, но при этом не получить данную рекламную кампанию.

Всем привет, хабрачитатели!

Это статья про очередной хабрапарсер.
В конце сентября я читал какую то статью и там опять были слова «стартап», «инновации», «javascript», «фреймворк».
Казалось что в каждом посте они есть. И я решил это проверить. Подробности под катом.

Так получилось, что я довольно давно не работал с MySQL, поскольку в Рамблере используется, в основном, PostgreSQL. Сейчас у меня, наконец, появилось свободное время, и я решил догнать упущенное. Как выяснилось, за последние полтора года в мире MySQL изменилось довольно многое.

Как говорит народная мудрость, “админы делятся на две категории: те, которые делают бэкапы, и те, которые уже делают”. В моем случае ответственность за несделанный бэкап упала на разработчика, то есть на меня самого. Данная статья посвящена тому, как найти выход из ситуации, подобной описанной. Надеюсь она будет полезна тем, кто не имея такого опыта, может столкнуться с подобной ситуацией.

У MySQL, как известно, есть два недостатка*. Во-первых, язык запросов — SQL. Это исправляется с помощью HandlerSocket, о котором уже были статьи на хабре. Во-вторых, у него нет встроенного яваскрипта.

_{* — на самом деле, это шутка. недостатков у MySQL вряд ли именно два, но и заключаются они совершенно не в том, в чём я написал. а отсутствие яваскрипта — это, конечно, не недостаток. однако, если представить, что у MySQL нет SQL интерфейса вообще, то сравнивать его (как NoSQL-решение) нам придётся, в частности, с MongoDB, в котором интерпретатор яваскрипта есть.}

Итак, я начал работы по второму направлению и уже получил кое-какой результат:

Решил продолжить цикл заметок по данной тематике. В данной статье особое место хотел уделить профайлингу MySQL запросов. Описать средства, которые предоставляются MySQL для профайлинга, и что нужно делать для определения узких мест запроса.

Также, после опубликования первых двух статей я получил пару отзывов и вопросов, связанных с проектированием БД / расстановкой индексов / составлением запросов. На многие вопросы старался отвечать. С некоторыми из них поделюсь и в этой статье.

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.

В свете недавнего поста про сравнение PostgreSQL и MySQL, в комментариях возникла проблема выбора удобного интерфейса для работы с постгресом. Я сам столкнулся с такой проблемой, решив поискать альтернативы всем известному phpMyAdmin / php*Admin, который считается стандартом у веб-мастеров.

Сегодня мне пришло довольно большое письмо от сторонников кампании helpmysql.org. На мой взгляд, довольно любопытное. Решил им поделиться, ну и попросить поучаствовать в этой кампании.

PS. В письме много ссылок, некоторые (на мой взгляд важные) я оставлю кликабильными, остальные нет — что бы в спаме не заподозрили =)

Собственно, сегодня был запощен топик "Сравниваем производительность MongoDB и MySQL на простом примере", в котором указывалось, что MongoDB превышает по производительности MySQL в разы. Хех, когда такое пишут — я сразу лезу проверять и сомневаться. Я полез в исходники оригинального теста (спасибо за публикацию). И как оказалось автор оригинального топика сделал ошибку в три символа и на самом деле не все так:

1. В оригинале: MongoDB быстрее MySQL пишет в 1.5 раза (ДА, правда у меня в 3 раза)
2. В оригинале: MongoDB быстрее MySQL читает в 10 раз (НЕТ, на самом деле — MongoDB примерно на равных плюс-минус 10-30%)
3. InnoDB vs MyISAM — плюс-минус (в оригинале не тестировалось)

Сравнение здесь происходит только как key-value storage (запись-чтение по primary key).


На графике — число операций в секунду, (больше — лучше), шкала логарифмическая.
Последняя строка — то, что тестировал автор оригинального топика (неправильное, не в критику — все мы ошибаемся и учимся).

А теперь подробнее об ошибке…