В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.
Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.
Используем динамическое программирование для подсчета количества вариантов размещений.
В PostgreSQL 18 добавят виртуальные сгенерированные столбцы (комит).
Ранее PostgreSQL уже поддерживал сгенерированные столбцы (начиная с версии 12), но только в варианте STORED, когда результат вычислений сохраняется в таблице. Теперь появилась возможность вычислять значения "на лету" при чтении, что экономит место и даёт больше гибкости в проектировании схем данных.
В мире разработки всегда наступает момент, когда необходимо переосмыслить используемые технологии. В Hikasami, наблюдая за ростом используемых ресурсов и усложнением бизнес-задач, мы столкнулись с выбором: продолжать использовать привычный NestJS или искать новое решение, способное обеспечить высокую производительность и масштабируемость. Ответ оказался очевиден - нужно перейти на Go.
NestJS давал нам возможность быстро и удобно создавать приложения благодаря своей структуре и широкому набору функционала. Однако со временем мы заметили, что стандартные средства фреймворка не вполне соответствовали требованиям по по скорости обработки запросов и эффективному использованию ресурсов. В условиях растущей нагрузки производительность играла ключевую роль, и нам пришлось искать альтернативы.
Почему Go?
Привет! Меня зовут Дмитрий Руденко, я из команды Databases Т-Банка. В последние годы наблюдается тенденция к переходу на Postgres со стороны многих команд и компаний, что приводит к увеличению количества Postgres-баз данных, требующих эффективного мониторинга и управления.
Мы достигли впечатляющего масштаба — почти 10 000 работающих экземпляров PostgreSQL, с которыми работают более 2 000 команд. Каждый из этих инстансов обслуживает уникальные рабочие нагрузки, разработанные командами с различными подходами к архитектуре, используемыми фреймворками и паттернами проектирования.
Мы пришли к созданию общей системы мониторинга баз данных Postgres, предоставляющей пользователю в простом и понятном виде данные о состоянии инстанса. В этой статье я расскажу о нашем видении визуального представления информации для пользователя и о созданной нами группе дашбордов для наблюдения за базами данными Postgres. Вы увидите, что накопительная статистика Postgres совместно с Prometheus и Grafana способны творить чудеса.
pg_probackup 3 — не просто обновление, а полная перезагрузка системы резервного копирования PostgreSQL. Пока сообщество затаило дыхание в ожидании релиза, мы разберем по косточкам все ключевые изменения: от полностью переработанной архитектуры и нового репликационного протокола до революционной возможности восстановления отдельных баз данных и поддержки FUSE. Узнайте, как LibProbackup3 – полноценный SDK – открывает новые горизонты для интеграции в любую инфраструктуру, а улучшенная поддержка лент и S3, наконец, решает наболевшие проблемы.
В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.
Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.
Сегодня напишем для решения простую реализацию алгоритма Ли и дихотомии.
Недавно у Postgres Pro вышла новость о релизе Postgres Pro Enterprise Manager 2 (далее просто PPEM). Если коротко, то это админка для управления и мониторинга Postgres. Основная задача инструмента — помогать DBA в ежедневной работе и избавлять от рутины. Давайте в этой статье попробуем установить и запустить PPEM, посмотреть что это такое и какие возможности предоставляет система.
Привет, Хабр!
В этой статье я покажу, как с помощью Adaptive Query Rewriting PostgreSQL может не только выбирать новый план, но и адаптироваться, учась на своих ошибках, чтобы быть быстрее и эффективнее. Почему один и тот же запрос в PostgreSQL иногда выполняется быстро, а иногда тянется? Всё дело в том, что классический оптимизатор ориентируется на устаревшие статистики и не всегда точно предсказывает реальную ситуацию в данных. В таких случаях адаптивная система, анализируя ошибки и реальные показатели выполнения, корректирует план, улучшая производительность.
Как обеспечить высокую производительность PostgreSQL и эффективно управлять соединениями? В этой статье мы разберёмся, как правильно настроить пул соединений, какие преимущества он даёт и как избежать распространённых ошибок. Делимся нашим опытом перехода с MongoDB на PostgreSQL и работы с пулом в Go с использованием pgx.
Зачастую, предлагая обновить PostgreSQL, подразумевается условный прыжок веры на более новую версию без варианта быстрого отката на предыдущую версию без потери данных. А что если...
В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024.
Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.
В этой задаче мы немного потренируемся подбирать коды с помощью ветвящейся рекурсии.
Деньги - кровь экономики, а кредиты - уровень сахара. Ни одна современная платёжная система не может считаться полноценной, если отсутствует возможность кредитования производства - то, без чего современное производство не может существовать в принципе. Если вам интересно, как Mireapay работает с задолженностями и сможет ли наконец автор получить твердо и четко сервис с производительностью 100 рпс, то добро пожаловать под кат!
Настройка отказоустойчивого кластера PostgreSQL для «1С:Предприятие» — задача для опытных специалистов. Ручное или автоматическое переключение на резервный сервер? Сколько реплик действительно необходимо для надёжной отказоустойчивости? Сертифицированный эксперт по PostgreSQL Алексей Васильев делится практическими знаниями и пошаговыми инструкциями по развёртыванию отказоустойчивого решения на базе Postgres Pro Enterprise с использованием BiHA.
Хотите ускорить работу сложных SQL-запросов в PostgreSQL? 🚀В этой статье мы разберем, как правильно использовать JOIN, какие методы соединения выбирает PostgreSQL и как их оптимизировать. Узнайте, как индексы, статистика и параметры конфигурации влияют на производительность! 🔥
Содержание
Вступление (и некоторые общие сведения)
Немного теории
Используемые функции PostgreSQL
Описание используемого примера данных
Предварительные шаги
Запросы
Краткий итог
«Задачи»
В работе с базами данных ключевым аспектом является не только отслеживание изменений в их структуре, но и подробная документация таблиц и их полей. Это особенно важно для проектов с быстро изменяющейся архитектурой, где ясность и точность данных играют решающую роль. Например, в крупных веб-приложениях часто требуется фиксировать новые таблицы, обновления полей или удаление устаревших элементов.
Для решения данной задачи разработаны два PHP-скрипта, предназначенные для работы с PostgreSQL. Эти скрипты выполняют две основные функции:
1. Сравнение старой и новой структуры базы данных с выявлением добавленных, удалённых и изменённых таблиц.
2. Создание Markdown-документации, которая содержит подробное описание назначения таблиц и характеристик их полей, что делает изменения в структуре базы данных прозрачными для разработчиков.
Всем привет, после публичного релиза pgpro-otel-collector, хочется продолжить рассказывать про инструмент и начать с серии постов про Коллектор. В этой серии постараюсь подробнее и на примерах познакомить читателя с коллектором и продемонстрировать сценарии использования. Рассказывать буду и про коллектор, и про разные вещи связанные с настройкой/мониторингом Postgres. Рассчитываю что посты будут полезны Linux администраторам, PostgreSQL DBA и тем кому интересен мониторинг Postgres.
Первый пост ознакомительный, в нем расскажу как установить, настроить и запустить коллектор. И конечно же, как посмотреть что-то что отдает коллектор и начнем мы с метрик Postgres.
Уже лет 20 существует миф (или не миф), что современный Highload-проект невозможен без кэшей. Они всегда нас выручали, когда не справлялись базы данных. Но с тех пор, как появились первые кэши, key-value баз данных и другие технологии, многое изменилось и традиционные СУБД значительно эволюционировали. И так ли теперь нужен кэш?
Мы протестировали самые известные кэш-сервисы и СУБД и попробовали выжать из них миллион запросов в секунду в разных условиях. Делимся с вами результатами в этой статье.
Привет, Хабр! Я Алексей Рыбак, предприниматель и основатель R&D-лаборатории DevHands, автор телеграм-канала про System Design и Highload. В прошлом — СТО и руководитель московского офиса Badoo. Работал во втором по размеру такси-сервисе «Везёт», который мы после продажи интегрировали с Яндекс.Такси. Сейчас наша компания разрабатывает образовательные программы по Highload и перформансу.
Здравствуйте! Меня зовут Алексей Калинин. Это вторая статья, посвященная разработанному мною Интерпретатору. На просторах интернета мне встретилась вот эта интересная статья, в которой автор описал возможности расширения функциональности БД PostgreSQL. После ее прочтения я решил попробовать встроить разработанный мною интерпретатор в БД PostgreSQL (тем более сам автор статьи предлагал это попробовать). За одно и проверить две вещи: легко ли добавить новый язык (новое расширение) в PostgreSQL и хватит ли возможностей моего интерпретатора для работы внутри БД. И если эксперимент по встраиванию нового языка в PostgreSQL пройдет успешно, тогда код, написанные на нем, можно использовать в реальных проектах.
