Привет! Продолжаем серию постов о новых версиях IDE от JetBrains. Поговорим о том, что нового в DataGrip 2017.2.

— Поддержка Amazon Redshift и Microsoft Azure
— Несколько баз данных для одного источника PostgreSQL
— Контроль транзакций
— Вычисление выражений
— Разделены вкладки DDL и Data для таблиц
— Интеграция с инструментами восстановления для PostgreSQL и MySQL
— Улучшения, связанные с запуском запросов
— Улучшения, связанные с написанием кода
и другое…

В прошлые разы мы рассмотрели механизм индексирования PostgreSQL, интерфейс методов доступа, и два метода: хеш-индекс и B-дерево. В этой части займемся индексами GiST.

GiST

GiST — сокращение от «generalized search tree». Это сбалансированное дерево поиска, точно так же, как и рассмотренный ранее b-tree.

В чем же разница? Индекс b-tree жестко привязан к семантике сравнения: поддержка операторов «больше», «меньше», «равно» — это все, на что он способен (зато способен очень хорошо!). Но в современных базах хранятся и такие типы данных, для которых эти операторы просто не имеют смысла: геоданные, текстовые документы, картинки…

Тут на помощь и приходит индексный метод GiST. Он позволяет задать принцип распределения данных произвольного типа по сбалансированному дереву, и метод использования этого представления для доступа по некоторому оператору. Например, в GiST-индекс можно «уложить» R-дерево для пространственных данных с поддержкой операторов взаимного расположения (находится слева, справа; содержит и т. п.), или RD-дерево для множеств с поддержкой операторов пересечения или вхождения.

За счет расширяемости в PostgreSQL вполне можно создать совершенно новый метод доступа с нуля: для этого надо реализовать интерфейс с механизмом индексирования. Но это требует продумывания не только логики индексации, но и страничной структуры, эффективной реализации блокировок, поддержки журнала упреждающей записи — что подразумевает очень высокую квалификацию разработчика и большую трудоемкость. GiST упрощает задачу, беря на себя низкоуровневые проблемы и предоставляя свой собственный интерфейс: несколько функций, относящихся не к технической сфере, а к прикладной области. В этом смысле можно говорить о том, что GiST является каркасом для построения новых методов доступа.

Я хочу рассказать про созданный мною web редактор для «визуального программирования» и его историю создания.

Работа с Liquibase всегда приносит уверенность в том, что объекты БД находятся в том состоянии, в котором ты этого хочешь. Именно эта уверенность и делает системы миграций баз данных столь популярными.

Сегодня я хочу вам рассказать, как сделать работу с liquibase немного удобнее. Если вы пишите миграции вручную, а вашей целевой базой данных является PostgreSQL, то прочитайте эту статью, уверен, время потраченное на чтение статьи окупится с лихвой.

Привет Хабр! Не так давно я имел удовольствие посетить встречу PyData Moscow на площадке Яндекса. Я не могу назвать себя python разрабочиком, но имею интересы в области аналитики и анализа данных. Посетив данное мероприятие, я узнал о существовании СУБД ClickHouse, разработанной в Яндексе и выложенной на GitHub под открытой лицензией. Колоночная SQL СУБД с отечественными корнями пробудила во мне интерес. В этой статье я поделюсь опытом установки и настройки ClickHouse, а также попыткой доступа к ней из Spring приложения с помощью Hibernate.

Иногда, при дизайне БД разработчики недооценивают масштабы проекта. А потом, проект выстреливает и становится высоконагруженным. Затем, в какой-то момент, кто-то замечает, что в качестве первичного ключа большой таблицы выбран identity типа INT, с ограничением 2,147,483,647.

Изначально кажется, что 2 миллиарда записей – это много. Но если, у вас ежедневно добавляется 10 млн. новых записей? И уже израсходовано более 1 млрд. значений? У вас приложение, работающее в режиме 24/7? То у вас осталось всего 114 дней, чтобы это исправить тип первичного ключа. Это не так уж и много, если у вас используется значение ключа как в веб-приложении, так и в клиентском.

Предлагаем вашему вниманию свежий выпуск интервью с ведущими мастер-классов на PG Day'17 Russia. Сегодня мы побеседовали с Александром Халухиным, разработчиком баз данных Oracle с 10-тилетним стажем. Александр профессионально занимается разработкой уже более 12-ти лет. Последние четыре года своей карьеры посвятил разработке крупных проектов для технологического центра Deutsche Bank в Москве.

На PG Day'17 Russia Александр представит интенсивный практический курс по диагностике производительности Oracle Database.

Александр поведал нам о внутренних инициативах технологического центра, проекте, над которым сейчас трудится, объяснил сложности миграции крупных банковских продуктов на альтернативные решения для хранения данных и, конечно же, дал краткий анонс предстоящего мастер-класса.

PG Day: Александр, расскажи немного о себе. Как давно работаешь в профессии, какими квалификациями обладаешь?

Александр: В разработке — с 18 лет, именно тогда состоялась моя первая постоянная работа за зарплату. Текущая специализация сейчас — это PL/SQL Oracle. Занимаюсь этим на постоянной основе более десяти лет. Начинал, как и многие приходящие в Oracle в те годы, со всевозможных сред быстрой разработки Delphi и C++ Builder. За свою карьеру успел поработать в разных местах. В настоящий момент работаю в Технологическом Центре Дойче Банка.

Вы когда-нибудь задумывались над тем, по какому принципу вам показывают таргетированную рекламу? Почему, даже не лайкая ничего во время сёрфинга вы, возвращаясь на Facebook, видите рекламу, связанную с посещёнными вами сайтами? И кто заинтересован в том, чтобы отслеживать пользователей? В рамках моего учебного проекта, мне предстояло выяснить, какие компании стоят за трекингом посещений сайтов, и что они используют, чтобы делать это, не привлекая особого внимания.

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.

Приглашаем всех специалистов принять участии в секции, посвященной коммерческим базам данных на PG Day'17 Russia! Александр Халухин из Deutsche Bank готовит интенсивный мастер-класс о диагностике производительности Oracle Database. Полный список выступлений смотрите в программе на сайте!

А мы продолжаем публиковать переводы статей от специалистов по базам данных из CERN. Сегодняшний материал является второй частью цикла статей, посвященных трассировке и отладке производительности Oracle DB с помощью SystemTap.



Эта статья посвящена отслеживанию логических и физических чтений в Oracle с помощью SystemTap. Здесь вы найдете несколько примеров, иллюстрирующих основные механизмы, используемые Oracle для выполнения физических и логических операций ввода-вывода, и узнаете, как создавать скрипты SystemTap для последующей диагностики и устранения неполадок ввода-вывода Oracle.

Наш сегодняшний собеседник – Dave Cramer, один из ключевых контрибьюторов в PostgreSQL, автор и мэнтейнер драйвера JDBC для Посгреса на протяжении более 15 лет.

Dave не очень часто выступает на публике. Нам крупно повезло, он согласился приехать на PG Day'17 Russia, чтобы провести практикум / мастер-класс по оптимизации и эффективному использованию Java в PostgreSQL вместе со своими коллегами-контрибьюторами в pgjdbc, Álvaro Hernández Tortosa и Владимиром Ситниковым. Не менее интересным намечается доклад Дэйва, посвященный скрытым возможностям драйвера.

Беседа получилась интересная. Дэйв – очень лаконичный собеседник, отвечающий коротко и по делу. Нам удалось обстоятельно поговорить о текущем состоянии дел в разработке драйвера JDBC и роли Дэйва в этом процессе. Он также поделился своим мнением о применении Java для разработки хранимых процедур и видением текущего состояния международного сообщества PostgreSQL. Не оставили мы без внимания и традиционный анонс предстоящего мастер-класса.



PG Day: Dave, расскажи вкратце о себе: кто ты, чем занимаешься, как проводишь свободное время?

Dave: Привет, меня зовут Дэйв Крамер, я работаю с языком PostgreSQL уже 15-16 лет, начиная с 2000-го года, и основной сферой моей деятельности здесь является работа с драйвером JDBC, потому что раньше я был программистом Java. Я также занимался некоторыми процедурными языками, например, pl/R. Что меня интересует в PostgreSQL? Продвижение сообщества, его развитие.

Мы уже рассмотрели механизм индексирования PostgreSQL и интерфейс методов доступа, а также один из методов доступа — хеш-индекс. Сейчас поговорим о самом традиционном и используемом индексе — B-дереве. Глава получилась большой, запасайтесь терпением.

Btree

Устройство

Индекс btree, он же B-дерево, пригоден для данных, которые можно отсортировать. Иными словами, для типа данных должны быть определены операторы «больше», «больше или равно», «меньше», «меньше или равно» и «равно». Заметьте, что одни и те же данные иногда можно сортировать разными способами, что возвращает нас к концепции семейства операторов.

В этой статье я опишу создание фреймворка для автоматической генерации SQL-запросов на основе классов и объектов Java. Я понимаю, что уже существует множество готовых подобных решений, но мне захотелось реализовать это самому.

Для создания фреймворка будем использовать Java-аннотации и Java Reflection API.

Итак, начнем.

→ Часть 1
→ Часть 2

В этой части я расскажу о работе с параметрами и переменными внутри SSIS-пакета. Узнаем, как можно задавать и отслеживать значения переменных во время выполнения пакета.

Также рассмотрим вызов одного пакета из другого при помощи «Execute Package Task» и некоторые дополнительные компоненты и решения.

Здесь тоже будет много картинок.

→ Часть 1
→ Часть 3

В этой части изменим логику загрузки справочника Products:

1. При помощи компонента «Union All» объединим два входящих потока в один;
2. Для новых записей будем делать вставку, а для записей, которые уже были добавлены ранее будем делать обновление. Для разделения записей на добавляемые и обновляемые воспользуемся компонентом Lookup;
3. Для обновления записей применим компонент «OLE DB Command».

В завершении этой части рассмотрим компонент Multicast для того чтобы распараллелить выходящий набор.

Итого в этой части мы познакомимся с четырьмя новыми компонентами: Union All, Lookup, OLE DB Command и Multicast.

Дальше так же будет очень много картинок.

Намного лучше дисциплинарные ограничения убирать инструментарным расширением
Автор статьи

Введение

При разработке информационной системы, то есть программы, нацеленной на хранение, работу с данными, обработку, анализ и визуализацию какой-то базы данных, одним из краеугольных камней стоит задача разработки БД. Когда я только начинал задаваться этим вопросом, казалось – что ни сделай, все равно будет криво.

На протяжении 5 лет разработки нескольких корпоративных ИС, я ставил и пытался решать вопросы, как тот или иной аспект разработки БД сделать удобным. Искал инструменты, помогающие что-то делать с БД, методологии. На удивление в этой области мало наработок. И в каждом подходе сразу видно – вот это нельзя, вот тут будет неудобно, тут слишком много дисциплинарных правил (см эпиграф)… В этой статье я попытался собрать те походы, которые считаю наиболее эффективными, и один, в добавление к собранным, представлю как венец моих исканий, который считаю наиболее «бронебойным».

→ Часть 2
→ Часть 3

SSIS – это инструмент, который позволяет в удобном виде реализовать интеграцию, т.е. реализовать процесс переноса данных из одного источника в другой. Этот процесс иногда называют ETL (от англ. Extract, Transform, Load – дословно «извлечение, преобразование, загрузка»).

Думаю, данный практический курс будет полезен тем, кто хочет изучить SSIS и не знает с чего начать. Здесь в режиме Step By Step мы начнем с самого начала, т.е. установки всего необходимого.

Дальше будет очень много картинок!

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.

Конференция PG Day проводится уже в четвертый раз. За это время у нас накопилась большая база полезных материалов от наших докладчиков. Уровень докладов в индустрии с каждым годом становится все выше и выше, но есть темы, которые, как хорошее вино, не теряют своей актуальности.

На одном из прошлых PG Day Валентин Гогичашвили, возглавляющий департамент Data Engineering в Zalando, рассказал, как PostgreSQL используется в компании с большим штатом разработчиков, высокой динамичностью процессов, и как они пришли к такому выбору.

Не секрет, что Zalando является постоянным гостем PG Day. На PG Day'17 Russia мы представим вам три замечательных доклада от немецких коллег. Мурат Кабилов и Алексей Клюкин расскажут про внутреннюю разработку Zalando для развертывания высокодоступных кластеров PostgreSQL. Александр Кукушкин поведает о практике эксплуатации PostgreSQL в AWS. Дмитрий Долгов поможет разобраться c внутренностями и производительности типа данных JSONB в контексте эксплуатации PostgreSQL как документо-ориентированного хранилища.

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!