SQL *

JSON сейчас один из самых используемых форматов данных в разработке. Большинство современных сервисов возвращают информацию в виде JSON. JSON также предпочитаемый формат для хранения структурированный информации в файлах, например. Так как очень много данных используется в JSON-формате, то поддержка JSON в SQL Server особенно становится актуальной, чтобы иметь возможность обмениваться данными с другими сервисами.

JSON стал одной из самых востребованных фич, добавленных в SQL Server 2016. Далее в статье мы рассмотрим основные механизмы работы с JSON.

Доброго времени суток, Хабрахабр! Данный материал является продолжением первой части, в которой освещены инструменты и возможности разработки продукта на облачной платформе. Примером является актуальное мобильное расширение доступа к расписанию пар в университете — Telegram-bot.

Уделив время первой публикации, вы можете ознакомиться не только с первоначальным развертыванием и необходимыми ресурсами, но и с обзором приложения от автора. Информация ниже сконцентрирована в большей степени на описании технической стороны и в меньшей на выводах по итогам на текущий момент.

Мы активно готовимся к PG Day'17, расширяем тематику конференции, поэтому в скором времени вас ждет большое количество интереснейших постов не только о PostgreSQL, но и о других широко используемых базах данных. Сегодня хотим предложить вашему вниманию перевод статьи Gulcin Yildirim, которая послужила основой для ее доклада на PG Conf Europe'16.

«Как бы парадоксально это ни звучало, но истина заключается в том, что чем больше мы узнаём, тем более невежественными становимся в абсолютном смысле, ибо только через просветление мы осознаём нашу ограниченность. Если говорить конкретнее, то одним из наиболее отрадных результатов интеллектуальной эволюции является постоянное открытие новых и более широких перспектив». Никола Тесла



PostgreSQL — это потрясающий проект, который развивается с удивительной скоростью. В этой серии постов мы сосредоточимся на эволюции возможностей отказоустойчивости в PostgreSQL на протяжении всех его версий.

В этой заметке я расскажу о нашей демонстрационной базе данных для PostgreSQL: почему она важна для нас и как может пригодиться вам, как устроена схема и какие данные в ней содержатся.

Сразу приведу ссылку на полное описание (там же написано, где взять демо-базу и как ее установить).

Привет! Этот пост о том, что нового в DataGrip 2016.3. Напомню, что описанное справедливо и для других IDE на платформе IntelliJ с поддержкой баз данных: PHPStorm, PyCharm, RubyMine и, конечно, IntelliJ IDEA. Кроме одной маленькой возможности, о чём отмечу отдельно.

Этот релизный цикл был очень важным — удалось многое из того, что нас долго просили сделать: поддержка триггеров, поиск использований внутри представлений и функций, отложенное редактирование таблиц. Благодарим тех, кто не стесняется тестировать наши инструменты и пробует новые версии задолго до релиза.

Итак, DataGrip 2016.3!

Причина №1 — Microsoft SQL Server теперь работает и под Linux

16 ноября 2016 года Microsoft опубликовал первую публичную кросплатформенную версию SQL Server VNext, которая теперь работает и под Linux: Public preview of the next release of SQL Server — Bring the performance and security of SQL Server to Linux and Windows

Автор: Юрий Цыганенко, Senior QA

Тестирование новых функций часто проводят на данных, взятых с уже функционирующей системы. В этом случае тестировщикам порою приходится строить запросы для хитрых случаев. Например, нужно протестировать новую функциональность интернет-магазина, причём играют роль интервалы между покупками. Нам доступны данные с работающей версии — можно загрузить их на тестовый стенд и проверить работу новой версии продукта. (NB!: конечно, имея дело с «живыми» данными, нужно исключить из них приватную информацию и обеспечить возможность логина интересующим нас пользователям).

Для выбора интересных нам пользовательских аккаунтов нужно сопоставить максимальные интервалы между покупками у разных пользователей.

От тестировщика требуется построить SQL-запрос, выдающий N пользователей, у которых интервалы между датами заказов будут наибольшими.

Аналогичные задачи и их разбор — под катом.

Все начиналось довольно обыденно… Зачитывался Рихтером и усиленно штудировал Шилдта. Думал, что буду заниматься разработкой под .NET, но судьба на первом месяце работы распорядилась иначе. Один из сотрудников неожиданно покинул проект и во вновь образовавшуюся дыру докинули свежего людского материала. Именно тогда и началось мое знакомство с SQL Server.

С тех пор прошло чуть меньше 6 лет и вспомнить можно многое…

Про бывшего клиента Джозефа из Англии, который переосмыслил жизнь, за время отпуска в Таиланде, и в моем скайпе стал подписываться Жозефиной. Про веселых соседей по офису, с которыми приходилось сидеть в одной комнате: один страдал от аллергии на свежий воздух, а другой маялся от неразделенной любви к С++ дополняя это аллергией на солнечный свет. Один раз по команде свыше пришлось на время стать Александром отцом двух детей, чтобы изображать из себя обросшего скилами сениора по JS.

Предисловие

В данной статье будут разобраны полезные возможности dbForge, которые помогают в администрировании баз данных MS SQL Server. Также прошу заметить, что не все возможности будут разобраны.

Буду очень признателен, если в комментариях появятся альтернативные решения, а также дополнения к этой статье.

Предисловие

Часто возникает потребность каким-либо способом сообщать администраторам о проблемах, возникших на сервере. Причем уведомления в большинстве своем делятся на 2 типа:

1) реального времени, т. е. те, которые должны приходить сразу при возникновении проблемы
2) отложенного времени, т. е. те, которые приходят через достаточно продолжительное время (более 1 часа) после возникновения проблемы.

В моей работе было необходимо расширить функционал обычного Database Mail.

В данной статье будет рассмотрен пример того, как формировать уведомления в HTML-таблицы с последующей отправкой по почте администраторам.

Предисловие

Случалось ли Вам когда-нибудь сталкиваться с тем, что нужно очень быстро внести изменения в хранимую процедуру или в представление, или еще куда? У меня такое происходит нередко. А в период внедрения вообще постоянно. И здесь боюсь системы контроля версиями не всегда смогут помочь. Но как же понять что поменялось? Как поменялось? Что было до изменения? Когда поменялось?

Данная статья не является руководством. В ней я хотел просто показать возможные решения данной проблемы. Буду рад, если предложат альтернативные решения.

Предисловие

Нередко возникают ситуации, когда какое-то приложение зачем-то долго держит подключение к базе данных. Вроде бы мелочь, но если такой софт делает несколько подключений или, что еще хуже, таких приложений несколько, то лучше с этим как-то бороться.

Данная статья не является руководством. В ней я хотел просто показать возможные решения данной проблемы. Буду рад, если предложат альтернативные решения.

Предисловие

Администратору баз данных важно знать, какие задачи выполнялись и каким образом это происходило (по длительности, успешно или не успешно и т. д.). Чтобы этого не делать вручную на каждом сервере, лучше данный процесс автоматизировать.

В данной статье приведу реализацию автоматического ежедневного сбора информации о выполненных заданиях Агента в MS SQL Server.

Мы решили описать простой и проверенный путь для тех, кто хочет внедрить аналитическую СУБД ClickHouse своими силами или просто испробовать ClickHouse на собственных данных. Именно этот путь прошли мы сами в новостном агрегаторе СМИ2 и добились впечатляющих результатов.

В предисловии статьи — небольшой рассказ о наших попытках внедрить Druid и InfluxDB. Почему после успешного запуска ClickHouse мы смогли отказаться от использования InfiniDB и Cassandra.

Предисловие

Администратору баз данных важно знать, когда закончится место на диске. И чтобы этого не делать вручную на каждом сервере, лучше этот процесс автоматизировать.

В данной статье приведу реализацию автоматического ежедневного сбора информации о логических дисках и о файлах баз данных.

Предисловие

Администратору баз данных рано или поздно захочется иметь индикатор производительности, который бы показывал все ли хорошо с запросами. Также известно, что запуск Профайлера на целые сутки существенно загружает систему, и поэтому не может быть оптимальным решением в базе данных, которая используется 24x7.

Так как же определять состояния запросов? И как запускать трассировку при обнаружении проблем с запросами без участия человека?

В данной статье приведу реализацию индикатора производительности запросов, хранимых процедур и триггеров, а также их использование для запуска трассировки.

Предисловие

В интернете можно найти массу информации о дефрагментации или перестроению индексов. Однако, большинство рекомендаций направлены на базы данных, у которых есть время минимальной нагрузки (в основном ночью).

А как быть с базами данных, которые постоянно используются как для изменения данных, так и для получения информации 24 часа в сутки, 7 дней в неделю?

В данной статье приведу реализованный механизм автоматизации дефрагментации индексов в базе данных для поддержки базы данных у нас на предприятии. Этот механизм позволяет все время дефрагментировать нужные индексы, т к в системе 24x7 фрагментация индексов происходит постоянно. И часто дефрагментация даже 1 раз в день для индексов недостаточна.

Как часто, программируя очередную бизнес-фичу, вы ловили себя на мысли: есть же на Земле люди, которые пишут базы данных, распознают лица на фотографиях, делают фреймворки и реализуют интересные алгоритмы. Почему в моей работе всё сводится к перекладыванию из одной таблицы БД в другую, вызову http-сервисов, верстке html-формы и прочей «бизнес-лапше»? Может быть я занимаюсь чем-то не тем или работаю не в той компании?


Хорошая новость в том, что интересные задачи окружают нас повсюду. Сильное желание и смелость творят чудеса на пути к цели — задача любого масштаба станет вам под силу, стоит просто начать её делать.

Недавно мы написали синтаксический анализатор языка запросов 1С и его транслятор в обычный SQL. Это позволило нам выполнять запросы к 1С без участия 1С :) Минимальная рабочая версия на regexp-ах получилась недели за две. Ещё месяц ушёл на полноценный парсер через грамматики, разгребание нюансов структуры БД разных 1С-объектов и реализацию специфических операторов и функций. В результате решение поддерживает практически все конструкции языка, исходный код выложен на GitHub.

Под катом мы расскажем, зачем нам это понадобилось, как удалось, а так же затронем несколько интересных технических подробностей.

Так получилось, что я начал работать с PostgreSQL три года назад и за это время умудрился методично собрать все возможные грабли, которые можно вообразить. И сказать по правде, если бы была возможность поделиться с собой трехлетней давности нынешним горьким опытом, моя жизнь была бы куда проще и нервные клетки целее. Именно поэтому я решил написать абсолютно субъективную статью со сводом правил, которых придерживаюсь при разработке на PostgreSQL. Возможно, кому-то эта статья поможет обойти собранные мной грабли (и наступить на другие, ха-ха!).

Предисловие

Есть информационная система, которую я администрирую. Система состоит из следующих компонент:

1. База данных MS SQL Server
2. Серверное приложение
3. Клиентские приложения

Данные информационные системы установлены на нескольких объектах. Информационная система активно и круглосуточно используется одновременно от 2-х до 20-ти пользователей на каждом объекте. Поэтому нельзя выполнять регламентные работы все и сразу. Т е приходится дефрагментацию индексов размазывать на целый день, а не одним махом все нужные фрагментированные индексы дефрагментировать. Аналогично и с другими работами.

Автообновление статистики выставлено в свойствах самой базы данных. Также статистика обновляется по дефрагментированному индексу.