Внимание: не пытайтесь повторять действия, описанные в публикации и им подобные. Помните о ст. 272 УК РФ «Неправомерный доступ к компьютерной информации».

Привет, Хабр!

Я решил посвятить свою первую статью SQL. Вопросы, рассмотренные ниже мне задавали на собеседованиях на позицию python-разработчика. Естественно отвечать правильно получалось не всегда, а если точнее то чаще не правильно, однако проведя N часов в рефлексии я составил перечень ответов, которыми пользуюсь до сих пор.

Данная информация предполагает знание основ языка запросов и я надеюсь, она окажется полезной для разработчиков, которые сейчас активно ищут работу а также, что ты прочитаешь этот текст до конца и добавишь свой вопрос к перечню (ну или поправишь неточности в существующих)

• материализированные представления
• обновляемые представления
• триггеры к событиям
• рекурсивные представления
• латеральное присоединение
• изменяемые внешние таблицы
• функции и операторы для работы с типом JSON

В конце июля 2016 года в корпоративном блоге Uber появилась поистине историческая статья о причинах перехода компании с PostgreSQL на MySQL. С тех пор в жарких обсуждениях этого материала было сломано немало копий, аргументы Uber были тщательно препарированы, компанию обвинили в предвзятости, технической неграмотности, неспособности эффективно взаимодействовать с сообществом и других смертных грехах, при этом по горячим следам в Postgres было внесено несколько изменений, призванных решить некоторые из описанных проблем. Список последствий на этом не заканчивается, и его можно продолжать еще очень долго.

Наверное, не будет преувеличением сказать, что за последние несколько лет это стало одним из самых громких и резонансных событий, связанных с СУБД PostgreSQL, которую мы, к слову сказать, очень любим и широко используем. Эта ситуация наверняка пошла на пользу не только упомянутым системам, но и движению Free and Open Source в целом. При этом, к сожалению, русского перевода статьи так и не появилось. Ввиду значимости события, а также подробного и интересного с технической точки зрения изложения материала, в котором в стиле «Postgres vs MySQL» идет сравнение физической структуры данных на диске, организации первичных и вторичных индексов, репликации, MVCC, обновлений и поддержки большого количества соединений, мы решили восполнить этот пробел и сделать перевод оригинальной статьи. Результат вы можете найти под катом.

Свершилось!

Предисловие

Каждый, кто работает с PostgreSQL, знает его символ — синего слона. Но задумывались ли вы, откуда он взялся? Его история — это не результат работы дорогого брендингового агентства, а захватывающее повествование о зарождении IT-сообщества, питерских энтузиастах, случайных файлах и том, как «маленький презент» стал мировым символом.

Эта история началась с шутки на офисной кухне 10 декабря, но, как водится, у каждой приличной шутки, она вдруг стала интересной для воплощения, а в конце переросла в не самую технически простую реализацию с хождением по многочисленным граблям. 

А началось всё просто: пока все вокруг спорят как настраивать железо и тюнить операционные системы дабы выжать лишних TPS, мы решили проверить как отреагирует движок PostgreSQL если загрузить в него действительно большой объём данных. Например, давайте сделаем базу размером один петабайт и посмотрим как он это переживёт.

На дворе было 10 декабря, руководство поставило задачу сдать отчёт 20 января, до нового года оставалось меньше месяца, а в руках появился знакомый всем инженерам зуд.

Кто ходил на собеседования по устройству на работу, тот знает, спрашивают там всякое и странное. Нередко можно встретить задачу SQL по нахождению сотрудников с максимальной зарплатой в отделе. Причем ваш потенциальный начальник считает, что у этой задачи есть только одно «правильное решение», то, про которое он прочитал в Интернете. Так ли это?

Так получилось, что я провожу довольно много собеседований на должность веб-программиста. Один из обязательных вопросов, который я задаю — это чем отличается INNER JOIN от LEFT JOIN.

Чаще всего ответ примерно такой: "inner join — это как бы пересечение множеств, т.е. остается только то, что есть в обеих таблицах, а left join — это когда левая таблица остается без изменений, а от правой добавляется пересечение множеств. Для всех остальных строк добавляется null". Еще, бывает, рисуют пересекающиеся круги.

Я так устал от этих ответов с пересечениями множеств и кругов, что даже перестал поправлять людей.

Дело в том, что этот ответ в общем случае неверен. Ну или, как минимум, не точен.

История вопроса

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.

У одного из клиентов нашей системы мониторинга PostgreSQL серверов возникла проблема сильного замедления запросов при запуске базы в Docker. В этой статье расскажем о возможных последствиях использования PostgreSQL в Docker с конфигурацией по умолчанию.