Так как у меня была одна неделя до моего следующего контракта, я решил закончить мой цикл статей id. После Doom,Doom Iphone, Quake1, Quake2, Wolfenstein iPhone и Doom3, я решил изучить код, который я еще не рассматривал: idTech3 — 3D движок Quake III и Quake Live.

Добрый день хабраюзеры! Не так давно я начал искать работу на позицию junior разработчика. Даже благодаря моему скромному резюме мне удалось побывать на не малом количестве собеседований за сравнительно малый промежуток времени. Из каждого собеседовании я выносил для себя что-то новое, где-то были мои проколы, но гораздо интереснее было замечать фэйлы меня собеседующих. Собственно о таких проколах я и хотел бы рассказать.

Это перевод статьи, написанной Джоном Оллспоу, который на данный момент является старшим вице-президентом технического отдела в Etsy.

Продолжение перевода здесь

В нашей сфере деятельности нам доступны огромные объёмы знаний, в особенности тех, которые позволяют разработчику стать эффективным. Но почему-то, несмотря на существование множества книг о специфических задачах и обязанностях менеджеров в нетехнических областях, я практически не вижу новых книг или статей о том, как стать хорошим ведущим разработчиком. Замечательным исключением, конечно, являются статьи Кейт Maцудайры [от переводчика: на фотографии, кстати, именно она], немало написавшей о культурных составляющих инженерии.

Но в то же время, все мои знакомые преуспевающие разработчики помнят своих наставников, которые научили их тому, что значит быть „ведущим“.

Эта статья — продолжение первой части. В этой серии статей я рассматриваю применение набирающего популярность языка программирования R для решения распространенных статистических задач.

В данной и следующей статье я показываю как выбрать для обработки качественных и количественных данных правильные тесты и реализовать их в R. Данные методы позволяют получить реальное представление об объекте, процессе или явлении по какому-либо параметру, т.е. позволяют сказать «хорошо» или «плохо». Они не потребуют глубоких знаний программирования и статистики, и пригодятся людям различного рода деятельности.

Заинтересовались? Добро пожаловать под кат!

Думаю многим известна особенность PostgreSQL, которая приводит к эффекту раздувания таблиц, или table bloat. Известно что она проявляет себя в случаях интенсивного обновления данных, как при частых UPDATE так и при INSERT/DELETE операциях. В результате такого раздувания снижается производительность. Рассмотрим почему это происходит и как с этим можно бороться.

«Распределение нагрузки MSSQL на 2 сервера»

Добрый день, хабражители, вот решил написать про свою историю «Распределение нагрузки MSSQL на 2 сервера методом двунаправленной транзакционной репликации данных». Да не просто 2 сервера, а что бы работали они как зеркала. Кого заинтересовало, приглашаю к чтению.

Привет. Я бывший разработчик, ставший администратором баз данных, и ниже написал о том, что, в своё время, хотел бы услышать сам.

7. Производительность скалярных UDF оставляет желать лучшего

Хорошие разработчики любят повторно использовать код, помещая его в функции и вызывая эти функции из разных мест. Это отлично работает на уровне приложения, но на уровне баз данных может привести к огромным проблемам с производительностью.

Посмотрите этот пост о принудительном использовании параллелизма – в частности, список того, что приводит к генерации «однопоточного» плана выполнения запроса. Скорее всего, использование скалярных UDF (прим. переводчика: а для серверов младше 2008 R2 и не только скалярных) приведёт к тому, что ваш запрос будет выполняться в одном потоке (*грустно вздыхает*).

Известно, что SQL — декларативный язык, который указывает, «что» мы хотим выбрать из базы, а «как» это сделать — СУБД решает сама. Задачу выбора для SQL-запроса конкретного способа его выполнения(плана) решает планировщик запросов, который есть практически в любой СУБД. Но иногда он выбирает не самый лучший план. Многие коммерческие СУБД предоставляют на этот случай «хинты», которые позволяют в ручном режиме подсказывать базе, как лучше выполнить запрос. В Open Source СУБД PostgreSQL такого механизма не было.

И вот, наконец, случилось то, о чем многие мечтали и чего уже устали ждать, а другие боялись. Японские разработчики из NTT реализовали хинты планера PostgreSQL. Причем, им удалось это сделать, не меняя ядро, в виде отдельного модуля pg_hint_plan, поддерживающего версии PostgreSQL 9.1 и 9.2. Модуль реализует хинты, позволяющие устанавливать методы сканирования и соединения таблиц, установку значений GUC. За деталями установки и использования добро пожаловать под кат.

Мы продолжаем рубрику «задаем вопросы экспертам Intel». В предыдущем посте мы озвучили тему диалога — «интеллектуальная собственность в области ПО» и представили нашего эксперта — старшего инженера исследователя Intel, специалиста по вопросам интеллектуальной собственности, патентного и авторского права в области программного обеспечения Станислава Братанова. В комментариях и личных сообщениях было получено достаточное количество ваших вопросов, теперь время публиковать ответы на них. Вопросы, заданные публично, для удобства поиска снабжены ником автора.

Даже если вы никогда в жизни не думали, что занимаетесь тестированием, вы это делаете. Вы собираете свое приложение, нажимаете кнопку и проверяете, соответствует ли полученный результат вашим ожиданиям. Достаточно часто в приложении можно встретить формочки с кнопкой “Test it” или классы с названием TestController или MyServiceTestClient.



То что вы делаете, называется интеграционным тестированием. Современные приложения достаточно сложны и содержат множество зависимостей. Интеграционное тестирование проверяет, что несколько компонентов системы работают вместе правильно.

Оно выполняет свою задачу, но сложно для автоматизации. Как правило, тесты требуют, чтобы вся или почти вся система была развернута и сконфигурирована на машине, на которой они выполняются. Предположим, что вы разрабатываете web-приложение с UI и веб-сервисами. Минимальная комплектация, которая вам потребуется: браузер, веб-сервер, правильно настроенные веб-сервисы и база данных. На практике все еще сложнее. Разворачивать всё это на билд-сервере и всех машинах разработчиков?

Мне хотелось создать прекрасный объемлющий мануал Getting Start без всякой воды, но включающий основные плюшки для начинающих по системе PostgreSQL в Linux.

PostgreSQL является объектно-реляционной системой управления базами данных (ОРСУБД) на основе POSTGRES, версия 4.2, разработанной в Университете Калифорнии в Беркли департаменте компьютерных наук.

PostgreSQL является open source потомком оригинального кода Berkeley. Он поддерживает большую часть стандарта SQL и предлагает множество современных функций:

• Cложные запросы
• Внешние ключи
• Триггеры
• Представление
• Транзакционная целостность (transactional integrity)
• Управление конкурентным доступом с помощью многоверсионности

Кроме того, PostgreSQL может быть расширен пользователем во многих отношениях, например, путем добавления новых

• типов данных
• функций
• операторов
• агрегатных функций
• индекс методов
• процедурных языков

Не знаю как у вас, но у меня обычно, когда мне нужно, что-то написать с нуля начинается лихорадка и полная прострация в мыслях. В голове уже летают различные абстрактные модели, что от чего и куда. Но ни за одну из них ухватиться не получается, потому что перед тобой чистый лист и вырвав из головы одну мысль, применить ее не к чему, а вытащить весь скелет не получается потому, что ты уже думаешь о решении задачи, а тебе еще только нужно написать костяк приложения.

Ниже представлен «проект NULL», тот самый костяк, с которого обычно все и начинается. У меня.

Данный пост скорее всего не будет интересен тем кто уже матерый и тем кто на прямую не связан с разработкой на С++, т.к. ниже представленные материл несет одну единственную цель — дать готовый фундамент для начала.