1 июля в 19:00 приглашаем на офлайн-митап про фронтенд-разработку от Х5 Group. Обещаем много реального опыта и обсуждения злободневных вопросов от крутых экспертов из Х5 Group, Mish.Design, Tinkoff и Evil Martians.
jQuery: datepicker — календарь для выбора дат
2 мин
Автор: Gennady
Эту штуку можно часто встретить, когда сталкиваешься с заполнением форм, там где требуется ввести дату или диапазон дат в нужном формате. Пользователь, он же обязательно ошибется и введет дату не в том формате, потом будет соображать, где ошибка, а потом и вовсе уйдет, не заполнив форму… Вот для того, чтобы сделать выбор даты очень простым и удобным и предназначен этот UI jQuery. Календарь, или что точнее datepicker…
Как всегда для начала демонстрация примеров, а затем разберемся, как это использовать у себя. Клик по текстовому полю слева заставит работать календарь с выбором одной даты. Справа — календарь с выбором диапазона дат.
Эту штуку можно часто встретить, когда сталкиваешься с заполнением форм, там где требуется ввести дату или диапазон дат в нужном формате. Пользователь, он же обязательно ошибется и введет дату не в том формате, потом будет соображать, где ошибка, а потом и вовсе уйдет, не заполнив форму… Вот для того, чтобы сделать выбор даты очень простым и удобным и предназначен этот UI jQuery. Календарь, или что точнее datepicker…
Как всегда для начала демонстрация примеров, а затем разберемся, как это использовать у себя. Клик по текстовому полю слева заставит работать календарь с выбором одной даты. Справа — календарь с выбором диапазона дат.
RE: Как правильно писать SQL-запросы
1 мин
по поводу утверждения «Везде, где можно, используйте Prepared Statements» в статье Как правильно писать SQL-запросы могу сказать следующее: Производительность хранимых процедур MS SQL Server 2000
В общем, кэширование кода — это не всегда хорошо.
В общем, кэширование кода — это не всегда хорошо.
Форматирование длинных SQL-запросов
1 мин
Вступил недавно в локальный оффлайн-холивор на тему форматирования длинных SQL-запросов.
Собственно, весь холивор сводится к тому, что удобнее читать — INNER JOIN ДО таблицы, или ПОСЛЕ неё, а так же — AND — до или после обьявления условия.
Два варианта и вопрос к хабровчанам под катом:
Собственно, весь холивор сводится к тому, что удобнее читать — INNER JOIN ДО таблицы, или ПОСЛЕ неё, а так же — AND — до или после обьявления условия.
Два варианта и вопрос к хабровчанам под катом:
Не возможно обновить (UPDATE) ту же таблицу, которую используешь в SELECT-запросе
1 мин
Сегодня наткнулся на очень неприятный баг в MySQL. При выполнении следующего запроса в MySQL 5.0.45:
Получил ошибку:
#1093 — You can't specify target table 'files' for update in FROM clause
UPDATE `files` SET `file_md5` =
(
SELECT MD5( `file_blob` )
FROM `files`
WHERE `id`= 6
)
WHERE `id` = 6
Получил ошибку:
#1093 — You can't specify target table 'files' for update in FROM clause
И снова о рекурсивных запросах
25 мин
Туториал
В этой заметке речь пойдет о том, как писать рекурсивные запросы. Тема эта поднималась не раз и не два, но обычно все ограничивается простыми «деревянными» случаями: спуститься от вершины до листьев, подняться от вершины до корня. Мы же займемся более сложным случаем произвольного графа.
Начнем с того, что повторим теорию (очень кратко, потому что с ней все ясно), а затем поговорим о том, что делать, если непонятно, как подступиться к реальной задаче, или вроде бы понятно, но запрос упорно не хочет работать.
Для упражнения будем использовать демо-базу, подробно описанную ранее, и попробуем написать в ней запрос для поиска кратчайшего пути из одного аэропорта в другой.
Начнем с того, что повторим теорию (очень кратко, потому что с ней все ясно), а затем поговорим о том, что делать, если непонятно, как подступиться к реальной задаче, или вроде бы понятно, но запрос упорно не хочет работать.
Для упражнения будем использовать демо-базу, подробно описанную ранее, и попробуем написать в ней запрос для поиска кратчайшего пути из одного аэропорта в другой.
Использование статистики в PostgreSQL для оптимизации производительности — Алексей Ермаков
17 мин
Друзья, мы продолжаем публиковать транскрипции наиболее интересных технических докладов прошлых конференций PG Day Russia. Сегодня вашему вниманию предлагается доклад Алексея Ермакова, специалиста компании Data Egret, посвященный устройству и функционированию планировщика.
Статистическая информация, собираемая PostgreSQL, имеет большое влияние на производительность системы. Зная статистику распределения данных, оптимизатор может корректно оценить число строк, необходимый размер памяти и выбрать наиболее быстрый план выполнения запроса. Но в некоторых редких случаях он может ошибаться, и тогда требуется вмешательство DBA.
Помимо информации о распределении данных, PostgreSQL также собирает статистику об обращении к таблицам и индексам, вызовов функций и даже вызовов отдельных запросов (при помощи расширения pg_stat_statements). Эта информация, в отличие от распределений, больше нужна администраторам, нежели для работы самой базы, и очень помогает для нахождения и исправления узких мест в системе.
В докладе будет показано, каким образом статистическая информация собирается, для чего она важна, и как ее правильно читать и использовать; какие параметры можно «подкрутить» в тех или иных случаях, как подобрать оптимальный индекс и как переписать запрос, чтобы исправить ошибки планировщика.
Статистическая информация, собираемая PostgreSQL, имеет большое влияние на производительность системы. Зная статистику распределения данных, оптимизатор может корректно оценить число строк, необходимый размер памяти и выбрать наиболее быстрый план выполнения запроса. Но в некоторых редких случаях он может ошибаться, и тогда требуется вмешательство DBA.
Помимо информации о распределении данных, PostgreSQL также собирает статистику об обращении к таблицам и индексам, вызовов функций и даже вызовов отдельных запросов (при помощи расширения pg_stat_statements). Эта информация, в отличие от распределений, больше нужна администраторам, нежели для работы самой базы, и очень помогает для нахождения и исправления узких мест в системе.
В докладе будет показано, каким образом статистическая информация собирается, для чего она важна, и как ее правильно читать и использовать; какие параметры можно «подкрутить» в тех или иных случаях, как подобрать оптимальный индекс и как переписать запрос, чтобы исправить ошибки планировщика.
Система управления складом с использованием CQRS и Event Sourcing. Проектирование
6 мин
Итак, после постановки требований описанной в части 1 можно перейти к проектированию системы.
Основная наша задача в проектировании, как это понятно из названия статьи, добиться разделения интерфейсов на Query и Command, чтобы впоследствии разделить бизнес сценарии на те, которые будут читать данные (Query интерфейсы) и на те, которые будут изменять данные (Command интерфейсы). А также обеспечить минимальное время ожидание (latency) на обновление данных, доступных через Query, после того как мы изменили данные через Command.
Анатомия запросов GraphQL
5 мин
Перевод
Джентльменский набор терминов
Новый стандарт получения данных GraphQL стал популярен совсем недавно. Сейчас активно обсуждается развитие этой технологии, появляются все новые инструменты. Одно из достоинств GraphQL – он дает команде разработчиков универсальный язык для описания того, какие данные доступны в API. Но в каких терминах обсуждать сам язык запросов и технологию в целом?
Спецификация GraphQL содержит почти исчерпывающий набор терминов по всем аспектам GraphQL. Но спецификация довольно объемна. В этой статье мы на конкретных примерах узнаем наиболее важные понятия и термины, которых достаточно для обсуждения GraphQL на уровне специалиста.
Игра Query по поисковым запросам Google Autocomplete
1 мин
«Если умный… то почему такой бедный?» «Почему люди… зевают?» «Когда Россия… продала Аляску?»
Функция автоматического дополнения поисковых запросов Google Autocomplete — настоящий справочник человеческого любопытства. Сразу можно увидеть, что волнует людей больше всего. На этом принципе построена настольная игра Query. Вы должны угадать, что именно занимает главное место в массовом сознании по определённому вопросу.
Например, начало вопроса «Где...». Попробуйте угадать, что чаще всего спрашивают у Google россияне?
Функция автоматического дополнения поисковых запросов Google Autocomplete — настоящий справочник человеческого любопытства. Сразу можно увидеть, что волнует людей больше всего. На этом принципе построена настольная игра Query. Вы должны угадать, что именно занимает главное место в массовом сознании по определённому вопросу.
Например, начало вопроса «Где...». Попробуйте угадать, что чаще всего спрашивают у Google россияне?
On recursive queries
25 мин
Перевод
This article deals with writing recursive queries. This topic was brought up routinely, but the discussion was usually limited to simple cases related to trees: to descend from a vertex to the leaves and to ascend from a vertex to the root. We will address a more complicated case of an arbitrary graph.
Let's start with recalling the theory (very briefly since all of it is trivial), and then we will discuss what to do if it is unclear how to approach a real-life problem or if it seems to be clear, but the query persistently fails to work fine.
For an exercise, we will use the airlines demo database and try to write a query to find the shortest route from one airport to another.
Let's start with recalling the theory (very briefly since all of it is trivial), and then we will discuss what to do if it is unclear how to approach a real-life problem or if it seems to be clear, but the query persistently fails to work fine.
For an exercise, we will use the airlines demo database and try to write a query to find the shortest route from one airport to another.
jsqry — лучше, чем jq
8 мин
В своей прошлой статье на Хабре я писал про библиотеку Jsqry, которая предоставляет простой и удобный язык запросов (DSL) к объектам JSON. С тех пор прошло много времени и библиотека тоже получила свое развитие. Отдельный повод для гордости — библиотека имеет 98% покрытие кода тестами. Однако в этой статье речь не совсем о ней.
Думаю, многие из вас знакомы с инструментом jq, который является практически стандартом де-факто для работы с JSON в командной строке и скриптах. Я тоже являлся её активным пользователем. Но меня все время беспокоила неоправданная сложность и неинтуитивность синтаксиса запросов этой утилиты. И не меня одного, вот лишь несколько цитат с hacker news:
I have been using jq for years and still can't get it to work quite how I would expect it to.
I have the same issue with jq. I need to use my google fu to figure out how to do anything more than a simple select.
I don't know what the term would be, mental model, but I just can't get jq to click. Mostly because i only need it every once in a while. It's frustrating for me because it seems quite powerful.
I know I might be a dissenting opinion here, but I can never wrap my head aroundjq. I can managejq .,jq .fooandjq -r, but beyond that, the DSL is just opaque to me.
Let's just say it: jq is an amazing tool, but the DSL is just bad.
Yeah, I find jq similar to writing regexes: I always have to look up the syntax, only get it working after some confusion why my patterns aren't matching, then forget it all in a few days so have to relearn it again later.
Одним словом, вы уже наверное догадались. Пришла идея, а почему бы не обратить мою JS библиотеку в исполняемый файл для командной строки.
Overpass API: следующий уровень владения OpenStreetMap
12 мин
В своих различных геосервисах мы используем данные OpenStreetMap (OSM). Данные в OSM заносятся, в основном, через специальные программы-редакторы, про самые популярные из которых мы писали тут и тут. На программном уровне редакторы общаются с главным сервером через OSM API. Этот API работает как на чтение, так и на запись и предоставляет лишь минимально необходимые возможности. Через него выборку можно ограничить только прямоугольником, но не произвольной полигональной областью, также нет ни фильтрации данных, ни способов их преобразования перед отправкой клиенту. Но что делать, если тебе нужно выбрать данные из OSM, отсеив много лишнего, желательно сразу показать результаты на карте, и при этом ты ни разу не программист? Тут-то на помощь и приходит Overpass API — мощный инструмент запросов к данным OSM, и Overpass Turbo — веб-приложение, предоставляющее графический интерфейс к Overpass API и дополнительные удобства при работе с запросами.
Как писать подзапросы EXISTS с помощью JPA и Hibernate
4 мин
Туториал
Перевод
В этой статье я покажу вам, как писать подзапросы EXISTS с помощью JPA и Hibernate.
Подзапросы EXISTS очень полезны, так как позволяют реализовать SemiJoins. К сожалению, многие разработчики приложений не знают о SemiJoins и ограничиваются тем, что эмулируют его с помощью EquiJoins (например, INNER JOIN) в ущерб производительности запросов.
MS SQL 2022 killer feature
2 мин
В совсем раннем превью MS SQL мне вежливо отказали. И вот, наконец вышел публичный evaluation релиз! Давайте посмотрим, как MS SQL отнесется к самому неприятному - values with irregular selectivity. У меня про это даже была статья.
Humane API REST Protocol
22 мин
Перевод
Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я… как скульптор, отрезаю всё лишнее, чтобы оставить лишь самую мякотку, которая в наиболее лаконичной и практичной форме решает широкий круг задач. Вот лишь несколько спроектированных мною вещей:
- MarkedText — стройный легковесный язык разметки текста (убийца MarkDown).
- Tree — структурированный формат представления данных (убийца JSON и XML).
На этот же раз мы спроектируем удобный клиент-серверный API, призванный убрать кровавую пелену с глаз фронтендеров и стальные мозоли с пальцев бэкендеров..
| HARP | OData | GraphQL | |
|---|---|---|---|
| Architecture | ✅REST | ✅REST | ❌RPC |
| Common uri query string compatible | ⭕Back | ✅Full | ❌ |
| Single line query | ✅ | ✅ | ❌ |
| Pseudo-static compatible | ⭕Back | ⭕Partial | ❌ |
| Same model of request and response | ✅ | ✅ | ❌ |
| File name compatible | ✅ | ❌ | ❌ |
| Web Tools Friendly | ✅ | ❌ | ❌ |
| Data filtering | ✅ | ✅ | ⭕Unspec |
| Data sorting | ✅ | ✅ | ⭕Unspec |
| Data slicing | ✅ | ✅ | ⭕Unspec |
| Data aggregation | ✅ | ✅ | ⭕Unspec |
| Deep fetch | ✅ | ✅ | ✅ |
| Limited logic | ✅ | ❌ | ✅ |
| Metadata query | ✅ | ✅ | ✅ |
| Idempotent requests | ✅Full | ⭕Partial | ❌Undef |
| Normalized response | ✅ | ❌ | ❌ |
Вероятно вам не нужен MediatR
13 мин
Перевод
MediatR - это очень популярная библиотека, которая используется для уменьшения зависимостей между объектами. Она популяризует архитектуру, основанную на крайне значимых принципах проектирования:
• препятствование прямому общению между объектами для уменьшения связности;
• нацеливание на Message-Oriented архитектуру;
• поддержка асинхронного внутреннего обмена сообщениями;
• ориентирование на переиспользование объектов.
Эти практики не пустое слово для меня. Кроме того, кажется, что такой способ создания программного обеспечения должен быть совершенно очевидным. Без сомнения, библиотека MediatR очень успешна и широко применяется разработчиками, которые разделяют эти ценности.
Существует множество статей о MediatR, но лишь их малая часть фокусируется на недостатках и помогает определить случаи, когда использование инструмента не имеет смысла. Этот пост один из таких.
В этой статье хочу поговорить о том когда и почему применение MediatR может не оправдать ожиданий. В частности, думаю, что, несмотря на добрые намерения, некоторые способы внедрения MediatR могут причинить вред в погоне за лучшими архитектурными практиками и даже привести к использованию анти-паттернов.
Также стоит отметить, что эта статья не покрывает положительные аспекты библиотеки, а фокусируется только на недостатках.