Партиционирование vs шардинг: в чём разница?

Таблица растёт, запросы замедляются, обслуживать данные становится сложнее. Партиционирование и шардинг помогают разделить данные на части, но решают разные задачи.

Партиционирование разбивает большую таблицу на разделы, например по месяцам. В показанном сценарии они остаются на одном сервере. Это упрощает обслуживание и позволяет подходящим запросам читать только нужные разделы.

Шардинг распределяет данные между несколькими серверами по ключу, например user_id или tenant_id. Это позволяет распределять нагрузку и объём хранения, но усложняет запросы между шардами и перенос данных.

Оба подхода можно сочетать: внутри каждого шарда таблицы могут быть партиционированы. Сохраняйте схему

👉 @SQLPortal

Docker прост, пока всё работает.

Но что делать, если контейнер постоянно перезапускается, логи пропали, а приложение теряет данные после перезапуска? Тут уже недостаточно одного docker run.

Команды Docker, которые стоит знать каждому разработчику:

• docker logs -f → следить за логами приложения.
• docker exec -it → выполнять команды внутри работающего контейнера для диагностики.
• docker inspect → изучать конфигурацию контейнера.
• docker stats → проверять потребление CPU и памяти.
• docker network → управлять сетями и разбираться с соединениями между сервисами.
• docker volume → управлять томами для хранения данных вне жизненного цикла контейнера.
• docker compose → запускать несколько сервисов вместе.
• docker system df → проверять, сколько места на диске занимает Docker.

В продакшене не забывайте:

• Использовать небольшие базовые образы из доверенных источников.
• Запускать приложение от пользователя без прав root.
• Настраивать проверки работоспособности и ограничения ресурсов.
• Не хранить секреты в Docker-образах.
• Использовать тома для постоянного хранения данных.

Подготовили шпаргалку по Docker для продакшена: архитектура, команды, примеры, сети, тома, Compose и советы по диагностике проблем.

👉 @SQLPortal

Вопрос по SQL

Почему условие status = NULL не подходит для проверки на NULL?

Ответ: status = NULL даёт UNKNOWN, а WHERE пропускает только строки, для которых условие равно TRUE. Поэтому для проверки на NULL используют status IS NULL.

👉 @SQLPortal

План оптимизации SQL-запросов

Правильный результат ещё не означает, что запрос работает эффективно. Если SQL начинает тормозить, не переписывайте его наугад.

План выполнения (EXPLAIN) → фильтры → выбираемые столбцы → JOIN → индексы → функции → перемещение данных → повторные замеры.

Оптимизируйте на основе фактов, а не догадок. Что вы проверяете первым, когда SQL-запрос становится медленным?

👉 @SQLPortal

Согласны с этим? Третьего пора повышать? 🙂

👉 @SQLPortal

В стране 2 000 клиентов. Сколько SQL-запросов этот метод отправит в базу данных?

Напишите число в комментариях.

👉 @SQLPortal

Вопрос по SQL

Посмотрите на запрос: как думаете, какой результат он вернёт и почему?

👉 @SQLPortal

6 инструментов в закладки бэкенд-разработчику

• Hoppscotch — тестирование API и просмотр ответов.
• Webhook.site — отладка вебхуков и проверка их содержимого.
• dbdiagram.io — визуализация схем баз данных.
• Dalibo Explain — разбор планов выполнения запросов PostgreSQL.
• ngrok — доступ к локальному серверу извне для тестирования.
• Sentry — отслеживание и отладка ошибок в продакшене.

ИИ помогает писать бэкенд. Эти инструменты помогают проверять, как он работает.

👉 @SQLPortal

Microsoft представила обновления SQL на SQLCon Barcelona 2026

Среди главных направлений — поддержка ИИ в локальной инфраструктуре, повышение производительности критически важных приложений и интеллектуальные инструменты управления базами данных.

Подробнее об анонсах

👉 @SQLPortal