🔵 عنوان مقاله
🕒 Time to Better Know the Time in Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
رادیم در این مقاله به بررسی جامع نوع داده‌های زمانی در پایگاه‌داده‌های PostgreSQL می‌پردازد و به توضیح آنها با استفاده از مثال‌های کاربردی می‌پردازد. این بررسی شامل نحوه کار با مناطق زمانی، فواصل زمانی، و بازه‌های زمانی است. رادیم همچنین به اهمیت دقت در کار با این نوع داده‌ها تأکید دارد و از خطرات اتکا فقط به امید و انتظار برای نتیجه مطلوب بدون درک دقیق مکانیزم‌های زیرین هشدار می‌دهد. مقاله به مخاطبان کمک می‌کند تا با درک بهتر و روش‌های اصولی‌تری در کار با داده‌های زمانی در PostgreSQL به نتایج دقیق‌تر و قابل اعتمادتری دست یابند. این نوشته برای توسعه‌دهندگانی که با PostgreSQL کار می‌کنند و می‌خواهند دانش خود را در زمینه کار با زمان در این سیستم پایگاه داده تقویت کنند، مفید است.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/167920/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🕒 Time to Better Know the Time in Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
رادیم در این مقاله به بررسی جامع نوع داده‌های زمانی در پایگاه‌داده‌های PostgreSQL می‌پردازد و به توضیح آنها با استفاده از مثال‌های کاربردی می‌پردازد. این بررسی شامل نحوه کار با مناطق زمانی، فواصل زمانی، و بازه‌های زمانی است. رادیم همچنین به اهمیت دقت در کار با این نوع داده‌ها تأکید دارد و از خطرات اتکا فقط به امید و انتظار برای نتیجه مطلوب بدون درک دقیق مکانیزم‌های زیرین هشدار می‌دهد. مقاله به مخاطبان کمک می‌کند تا با درک بهتر و روش‌های اصولی‌تری در کار با داده‌های زمانی در PostgreSQL به نتایج دقیق‌تر و قابل اعتمادتری دست یابند. این نوشته برای توسعه‌دهندگانی که با PostgreSQL کار می‌کنند و می‌خواهند دانش خود را در زمینه کار با زمان در این سیستم پایگاه داده تقویت کنند، مفید است.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/167920/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Boringsql
Time to Better Know The Time in PostgreSQL | boringSQL
Learn practical SQL & PostgreSQL techniques. Build rock-solid data systems with 'boring' database solutions that deliver reliability without the drama.
🔵 عنوان مقاله
🤖 Postgres Pro: An MCP Server to Let AI Agents Tune and Improve Your Database Usage
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله بحث می‌کند در مورد ابزار نوآورانه‌ای که به عنوان یک پل عمل می‌کند بین مدل‌ها و عوامل هوش مصنوعی مدرن و پایگاه داده Postgres از طریق سرور MCP. این سرور امکان دسترسی و تعامل مستقیم عوامل هوش مصنوعی با پایگاه داده Postgres را فراهم می‌کند، به آنها اجازه می‌دهد تا فهرست‌ها را تنظیم کنند، تغییراتی ایجاد نمایند، و دستورات SQL را اجرا کنند. این ابزار می‌تواند به عنوان یک قدم اولیه مهم در بهبود تعامل بین هوش مصنوعی و مدیریت داده در نظر گرفته شود. همچنین، نویسنده بیان می‌کند که نام این ابزار شاید نیاز به تغییر داشته باشد تا از اشتباه شدن با شرکتی که نام مشابهی دارد اجتناب شود. این نشان دهنده پیشرفت‌های در حال ظهور در حوزه تکنولوژی و برقراری ارتباط بین سیستم‌های مختلف است.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/167934/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🤖 Postgres Pro: An MCP Server to Let AI Agents Tune and Improve Your Database Usage
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله بحث می‌کند در مورد ابزار نوآورانه‌ای که به عنوان یک پل عمل می‌کند بین مدل‌ها و عوامل هوش مصنوعی مدرن و پایگاه داده Postgres از طریق سرور MCP. این سرور امکان دسترسی و تعامل مستقیم عوامل هوش مصنوعی با پایگاه داده Postgres را فراهم می‌کند، به آنها اجازه می‌دهد تا فهرست‌ها را تنظیم کنند، تغییراتی ایجاد نمایند، و دستورات SQL را اجرا کنند. این ابزار می‌تواند به عنوان یک قدم اولیه مهم در بهبود تعامل بین هوش مصنوعی و مدیریت داده در نظر گرفته شود. همچنین، نویسنده بیان می‌کند که نام این ابزار شاید نیاز به تغییر داشته باشد تا از اشتباه شدن با شرکتی که نام مشابهی دارد اجتناب شود. این نشان دهنده پیشرفت‌های در حال ظهور در حوزه تکنولوژی و برقراری ارتباط بین سیستم‌های مختلف است.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/167934/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
GitHub
GitHub - crystaldba/postgres-mcp: Postgres Pro MCP Server supports you and your AI agents throughout the entire development process.
Postgres Pro MCP Server supports you and your AI agents throughout the entire development process. - crystaldba/postgres-mcp
🔵 عنوان مقاله
📈 Making Postgres Better with OrioleDB
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که بررسی شده به موضوع OrioleDB، موتور ذخیره‌سازی جایگزینی برای Postgres می‌پردازد که از چارچوب روش دسترسی به جدول برای بهینه‌سازی عملکرد در سخت‌افزارهای مدرن استفاده می‌کند. OrioleDB با هدف افزایش عملکرد در پایگاه داده‌ها و کارایی بیشتر در استفاده از منابع سخت‌افزاری طراحی شده است. برای تعیین میزان بهبودی که OrioleDB می‌تواند ارائه دهد، Brian آزمایش‌هایی انجام داده است. این آزمایشات شامل مقایسه عملکرد OrioleDB با سایر موتورهای ذخیره‌سازی که پیش‌تر با Postgres استفاده می‌شدند، می‌باشد. نتایج بدست آمده نشان می‌دهد که OrioleDB در چندین سناریوی مختلف توانسته است عملکرد قابل توجهی از خود نشان دهد، خصوصاً در محیط‌هایی که استفاده از منابع سخت‌افزاری کارآمد اهمیت دارد.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/167922/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
📈 Making Postgres Better with OrioleDB
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که بررسی شده به موضوع OrioleDB، موتور ذخیره‌سازی جایگزینی برای Postgres می‌پردازد که از چارچوب روش دسترسی به جدول برای بهینه‌سازی عملکرد در سخت‌افزارهای مدرن استفاده می‌کند. OrioleDB با هدف افزایش عملکرد در پایگاه داده‌ها و کارایی بیشتر در استفاده از منابع سخت‌افزاری طراحی شده است. برای تعیین میزان بهبودی که OrioleDB می‌تواند ارائه دهد، Brian آزمایش‌هایی انجام داده است. این آزمایشات شامل مقایسه عملکرد OrioleDB با سایر موتورهای ذخیره‌سازی که پیش‌تر با Postgres استفاده می‌شدند، می‌باشد. نتایج بدست آمده نشان می‌دهد که OrioleDB در چندین سناریوی مختلف توانسته است عملکرد قابل توجهی از خود نشان دهد، خصوصاً در محیط‌هایی که استفاده از منابع سخت‌افزاری کارآمد اهمیت دارد.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/167922/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
A Roadmap to Scaling Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
در مقاله‌ای که توسط یک متخصص با تجربه در Postgres ارائه شده، روند گام به گامی برای مقیاس‌پذیری در نرم‌افزار Postgres از مرحله اولیه طراحی مدل داده‌ها تا ایجاد شاخص‌ها (indexing)، بهینه‌سازی سخت‌افزار، تنظیمات بهینه و پارتیشن‌بندی (sharding) ارائه شده است. مقاله تاکید دارد که درک درست و اصولی از مدل داده‌ای که استفاده می‌شود، پایه و اساس موفقیت در مقیاس‌پذیری برنامه‌های کاربردی است. شاخص‌ها باید به دقت انتخاب شوند تا کارایی پرسوجوها و دسترسی‌ها بهینه شود. در کنار این موارد، سخت‌افزار متناسب با نیازهای پردازشی و حافظه برای رسیدن به عملکرد قابل قبول ضروری است. تنظیمات سیستمی و پارامترهای Postgres نیز باید به دقت بررسی و تطبیق یافته تا از منابع به طور مؤثر استفاده شود. نهایتاً، شاردینگ می‌تواند به توزیع بار داده‌ها و کاهش بار روی تک سرور کمک کند که به افزایش کارایی کلی بانک اطلاعاتی می‌انجامد.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/167921/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
A Roadmap to Scaling Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
در مقاله‌ای که توسط یک متخصص با تجربه در Postgres ارائه شده، روند گام به گامی برای مقیاس‌پذیری در نرم‌افزار Postgres از مرحله اولیه طراحی مدل داده‌ها تا ایجاد شاخص‌ها (indexing)، بهینه‌سازی سخت‌افزار، تنظیمات بهینه و پارتیشن‌بندی (sharding) ارائه شده است. مقاله تاکید دارد که درک درست و اصولی از مدل داده‌ای که استفاده می‌شود، پایه و اساس موفقیت در مقیاس‌پذیری برنامه‌های کاربردی است. شاخص‌ها باید به دقت انتخاب شوند تا کارایی پرسوجوها و دسترسی‌ها بهینه شود. در کنار این موارد، سخت‌افزار متناسب با نیازهای پردازشی و حافظه برای رسیدن به عملکرد قابل قبول ضروری است. تنظیمات سیستمی و پارامترهای Postgres نیز باید به دقت بررسی و تطبیق یافته تا از منابع به طور مؤثر استفاده شود. نهایتاً، شاردینگ می‌تواند به توزیع بار داده‌ها و کاهش بار روی تک سرور کمک کند که به افزایش کارایی کلی بانک اطلاعاتی می‌انجامد.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/167921/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Kaarel's corner
A roadmap to scaling Postgres
After meeting with another database fellow recently - the evergreen topic of database scaling popped up again. That won’t go out of fashion anytime soon I guess, despite the AI advancements and the rise of Postgres-aware chatbots a la Xata Agent. Namely …
🔵 عنوان مقاله
Creating Histograms with Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مورد بحث به بررسی ویژگی "width_bucket" در پایگاه داده Postgres می‌پردازد که به کاربران امکان می‌دهد توزیع داده‌ها را از طریق ساختن هیستوگرام تحلیل و نمایش دهند. این فرایند با گروه‌بندی مقادیر داده‌ها در باکس‌های مختلف و نمایش فرکانس هر باکس انجام می‌شود. در مقاله، نویسنده به نام الیزابت به نمایش نمونه‌هایی از پرس‌وجوهای پیچیده‌ای می‌پردازد که به استفاده مؤثر از این ویژگی کمک می‌کنند. این پرسوجوها نه تنها توضیح داده می‌شوند بلکه به شکل گیری درک عمیق‌تر از چگونگی تحلیل توزیع داده‌ها بر اساس فراوانی در باکس‌های مشخص هم کمک می‌کنند. این امکانات تحلیلی در Postgres به پژوهشگران و تحلیلگران داده اجازه می‌دهد تا به شکل مؤثری از داده‌ها بهره‌مند شوند.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/167927/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Creating Histograms with Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مورد بحث به بررسی ویژگی "width_bucket" در پایگاه داده Postgres می‌پردازد که به کاربران امکان می‌دهد توزیع داده‌ها را از طریق ساختن هیستوگرام تحلیل و نمایش دهند. این فرایند با گروه‌بندی مقادیر داده‌ها در باکس‌های مختلف و نمایش فرکانس هر باکس انجام می‌شود. در مقاله، نویسنده به نام الیزابت به نمایش نمونه‌هایی از پرس‌وجوهای پیچیده‌ای می‌پردازد که به استفاده مؤثر از این ویژگی کمک می‌کنند. این پرسوجوها نه تنها توضیح داده می‌شوند بلکه به شکل گیری درک عمیق‌تر از چگونگی تحلیل توزیع داده‌ها بر اساس فراوانی در باکس‌های مشخص هم کمک می‌کنند. این امکانات تحلیلی در Postgres به پژوهشگران و تحلیلگران داده اجازه می‌دهد تا به شکل مؤثری از داده‌ها بهره‌مند شوند.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/167927/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Crunchy Data
Creating Histograms with Postgres | Crunchy Data Blog
Histograms are elegant tools for visualizing distribution of values. We walkthrough building a re-usable query for your histogram needs.
👍1
🔵 عنوان مقاله
Hacking the Postgres Statistics Tables for Faster Queries
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته به بررسی چگونگی بهبود عملکرد پایگاه داده‌های PostgreSQL از طریق استفاده از آمار گسترده دستی می‌پردازد. در PostgreSQL، آمار داخلی برای برنامه‌ریزی کوئری‌ها و انتخاب شاخص‌ها استفاده می‌شود، اما این فرآیند همیشه بی‌نقص نیست. نویسنده نشان می‌دهد که چگونه افزودن دستی آمار گسترده به PostgreSQL می‌تواند به بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها کمک کند. به خصوص، نمونه‌های ارائه شده و توضیحات در مقاله تأکید دارد که استفاده از دستور "CREATE STATISTICS" حتی برای یک بار می‌تواند سرعت اجرای یک کوئری را تا ۹۷ برابر افزایش دهد. این افزایش چشمگیر در کارایی از طریق درک بهتر PostgreSQL نسبت به ارتباطات و همبستگی‌های موجود میان داده‌ها امکان‌پذیر می‌شود. با این روش، می‌توان به پایگاه داده کمک کرد تا برنامه‌ریزی بهتری برای کوئری‌ها داشته باشد و به انتخاب بهینه‌ترین شاخص‌ها برسد.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168399/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Hacking the Postgres Statistics Tables for Faster Queries
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته به بررسی چگونگی بهبود عملکرد پایگاه داده‌های PostgreSQL از طریق استفاده از آمار گسترده دستی می‌پردازد. در PostgreSQL، آمار داخلی برای برنامه‌ریزی کوئری‌ها و انتخاب شاخص‌ها استفاده می‌شود، اما این فرآیند همیشه بی‌نقص نیست. نویسنده نشان می‌دهد که چگونه افزودن دستی آمار گسترده به PostgreSQL می‌تواند به بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها کمک کند. به خصوص، نمونه‌های ارائه شده و توضیحات در مقاله تأکید دارد که استفاده از دستور "CREATE STATISTICS" حتی برای یک بار می‌تواند سرعت اجرای یک کوئری را تا ۹۷ برابر افزایش دهد. این افزایش چشمگیر در کارایی از طریق درک بهتر PostgreSQL نسبت به ارتباطات و همبستگی‌های موجود میان داده‌ها امکان‌پذیر می‌شود. با این روش، می‌توان به پایگاه داده کمک کرد تا برنامه‌ریزی بهتری برای کوئری‌ها داشته باشد و به انتخاب بهینه‌ترین شاخص‌ها برسد.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168399/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Crunchy Data
Hacking the Postgres Statistics Tables for Faster Queries | Crunchy Data Blog
Adding extended statistics can add information about how columns are related. Louise has some real life example queries and tips for working with extended table stats that can dramatically improve query performance.
👍1
🔵 عنوان مقاله
Fully Managed Postgres with Aiven for PostgreSQL®
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که ارائه شده، توصیه می‌کند که برای راه‌اندازی یک پایگاه داده مدیریتی Postgres، از خدمات Aiven استفاده کنید تا در زمان‌بندی کمتر از ۱۰ دقیقه، این سیستم را به طور کامل فعال سازید. Aiven به عنوان ابزاری برای «بلند کردن بار سنگین» عملیاتی عنوان می‌شود، زیرا این پلتفرم به کاربران این اجازه را می‌دهد که تمرکز خود را بر روی توسعه کد خود داشته باشند و نه مدیریت دیتابیس. در نتیجه، تیم‌های توسعه می‌توانند بازدهی خود را افزایش دهند و نیازی به صرف زمان برای مدیریت دیتابیس و تنظیمات مرتبط نخواهند داشت. این امر می‌تواند به آنها کمک کند تا بر روی ارتقاء و بهبود فعالیت‌های اصلی کسب و کارشان تمرکز کنند.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168398/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Fully Managed Postgres with Aiven for PostgreSQL®
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که ارائه شده، توصیه می‌کند که برای راه‌اندازی یک پایگاه داده مدیریتی Postgres، از خدمات Aiven استفاده کنید تا در زمان‌بندی کمتر از ۱۰ دقیقه، این سیستم را به طور کامل فعال سازید. Aiven به عنوان ابزاری برای «بلند کردن بار سنگین» عملیاتی عنوان می‌شود، زیرا این پلتفرم به کاربران این اجازه را می‌دهد که تمرکز خود را بر روی توسعه کد خود داشته باشند و نه مدیریت دیتابیس. در نتیجه، تیم‌های توسعه می‌توانند بازدهی خود را افزایش دهند و نیازی به صرف زمان برای مدیریت دیتابیس و تنظیمات مرتبط نخواهند داشت. این امر می‌تواند به آنها کمک کند تا بر روی ارتقاء و بهبود فعالیت‌های اصلی کسب و کارشان تمرکز کنند.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168398/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Aiven
Managed PostgreSQL service | Aiven
Aiven for PostgreSQL – Managed Postgres database service with Postgres extensions, database forking, connection pooling.
👍1
🔵 عنوان مقاله
Scaling Certificate Transparency with 100B+ Rows of Data
🟢 خلاصه مقاله:
Merklemap است یک سرویس که داده‌های بینامتنی شفافیت گواهینامه‌ها برای گواهینامه‌های صادر شده TLS را جمع‌آوری می‌کند. این سرویس از پایگاه داده Postgres برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کند؛ این داده‌ها شامل 20 ترابایت فضای ذخیره‌سازی و بیش از 100 میلیارد ردیف می‌باشد. در مقاله، روش‌ها و فناوری‌های کلیدی بکار گرفته شده توسط Merklemap برای بهینه‌سازی و مدیریت این مقدار داده توضیح داده شده است. تأکید ویژه‌ای بر روی چگونگی استفاده از قابلیت‌های مختلف Postgres برای حفظ کارایی و دسترسی سریع به داده‌ها در چنین مقیاس بزرگی شده‌است. این نمونه‌ای بارز از استفاده مؤثر از فناوری پایگاه داده‌ها در مقیاس بزرگ است.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168405/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Scaling Certificate Transparency with 100B+ Rows of Data
🟢 خلاصه مقاله:
Merklemap است یک سرویس که داده‌های بینامتنی شفافیت گواهینامه‌ها برای گواهینامه‌های صادر شده TLS را جمع‌آوری می‌کند. این سرویس از پایگاه داده Postgres برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کند؛ این داده‌ها شامل 20 ترابایت فضای ذخیره‌سازی و بیش از 100 میلیارد ردیف می‌باشد. در مقاله، روش‌ها و فناوری‌های کلیدی بکار گرفته شده توسط Merklemap برای بهینه‌سازی و مدیریت این مقدار داده توضیح داده شده است. تأکید ویژه‌ای بر روی چگونگی استفاده از قابلیت‌های مختلف Postgres برای حفظ کارایی و دسترسی سریع به داده‌ها در چنین مقیاس بزرگی شده‌است. این نمونه‌ای بارز از استفاده مؤثر از فناوری پایگاه داده‌ها در مقیاس بزرگ است.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168405/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Transparency.dev Community Blog
Merklemap: Scaling Certificate Transparency with 100B+ Rows of Data
A Case Study in Scaling for High Volume CT Data
🔵 عنوان مقاله
Doltgres Beta Launch: A Version Controlled SQL Database
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله در مورد "Doltgres" صحبت می‌کند که یک نسخه از پایگاه داده SQL Dolt است، با این تفاوت که با زبان برنامه‌نویسی Go نوشته شده و سازگار با Postgres است. Doltgres ترکیبی از قابلیت‌های Postgres و امکانات Dolt را ارائه می‌دهد که شامل قابلیت‌های مرتبط با Git مانند ادغام و شاخه‌بندی در مدیریت داده‌ها است. این ویژگی‌ها به مدیران پایگاه داده اجازه می‌دهد تا به راحتی تغییرات را اعمال و نسخه‌بندی کنند، که به افزایش کارایی در توسعه نرم‌افزار کمک می‌کند. Doltgres با پروتکل Postgres سازگار است، بنابراین برنامه‌های موجود که با Postgres کار می‌کنند می‌توانند بدون تغییرات گسترده از Doltgres بهره‌مند شوند. این محصول مخصوصاً برای محیط‌های توسعه که نیاز به مدیریت دقیق‌تر و مؤثرتری در داده‌ها دارند، طراحی شده است.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168412/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Doltgres Beta Launch: A Version Controlled SQL Database
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله در مورد "Doltgres" صحبت می‌کند که یک نسخه از پایگاه داده SQL Dolt است، با این تفاوت که با زبان برنامه‌نویسی Go نوشته شده و سازگار با Postgres است. Doltgres ترکیبی از قابلیت‌های Postgres و امکانات Dolt را ارائه می‌دهد که شامل قابلیت‌های مرتبط با Git مانند ادغام و شاخه‌بندی در مدیریت داده‌ها است. این ویژگی‌ها به مدیران پایگاه داده اجازه می‌دهد تا به راحتی تغییرات را اعمال و نسخه‌بندی کنند، که به افزایش کارایی در توسعه نرم‌افزار کمک می‌کند. Doltgres با پروتکل Postgres سازگار است، بنابراین برنامه‌های موجود که با Postgres کار می‌کنند می‌توانند بدون تغییرات گسترده از Doltgres بهره‌مند شوند. این محصول مخصوصاً برای محیط‌های توسعه که نیاز به مدیریت دقیق‌تر و مؤثرتری در داده‌ها دارند، طراحی شده است.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168412/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Dolthub
Doltgres Beta Launch
Announcing the Beta release of Doltgres, the Postgres-flavored version of Dolt. Doltgres is ready for you to begin building a version-controlled application today.
🔵 عنوان مقاله
Reordering Expressions in SQL Queries for Performance
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته، به روش‌ها و تکنیک‌هایی برای افزایش سرعت اجرای پرس‌وجو در پایگاه‌های داده می‌پردازد. تمرکز اصلی بر روی بازچینی شرایط در عبارات فیلتر، عملیات JOIN، بندهای HAVING و ساختارهای مشابه است. با تغییر ترتیب شرایط و بهینه‌سازی لاجیکی جریان اجرای پرس‌وجو، می‌توان زمان پردازش و استعلام داده‌ها را به طور قابل توجهی کاهش داد. مقاله همچنین نحوه اعمال indexها و caching را توضیح می‌دهد تا از مزایای سرعت بخشیدن به پرس‌وجوهای پیچیده بهره‌برداری کند. بررسی‌های گسترده‌ای در زمینه تاثیر ترتیب عملیات‌ها در عملکرد کلی سیستم ارائه شده است، و نشان داده می‌شود که تکنیک‌های معرفی شده می‌توانند در محیط‌های داده‌ای بزرگ و پیچیده بسیار موثر باشند.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168409/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Reordering Expressions in SQL Queries for Performance
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته، به روش‌ها و تکنیک‌هایی برای افزایش سرعت اجرای پرس‌وجو در پایگاه‌های داده می‌پردازد. تمرکز اصلی بر روی بازچینی شرایط در عبارات فیلتر، عملیات JOIN، بندهای HAVING و ساختارهای مشابه است. با تغییر ترتیب شرایط و بهینه‌سازی لاجیکی جریان اجرای پرس‌وجو، می‌توان زمان پردازش و استعلام داده‌ها را به طور قابل توجهی کاهش داد. مقاله همچنین نحوه اعمال indexها و caching را توضیح می‌دهد تا از مزایای سرعت بخشیدن به پرس‌وجوهای پیچیده بهره‌برداری کند. بررسی‌های گسترده‌ای در زمینه تاثیر ترتیب عملیات‌ها در عملکرد کلی سیستم ارائه شده است، و نشان داده می‌شود که تکنیک‌های معرفی شده می‌توانند در محیط‌های داده‌ای بزرگ و پیچیده بسیار موثر باشند.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168409/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
On expressions' reordering in Postgres
Let's discuss micro-optimisations
Forwarded from Bardia & Erfan
👇 لیست کانال‌های مجموعه Labdon با به‌روزترین اخبار، آموزش‌ها و ترفندها در حوزه‌های مختلف:
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 گولنگ - همه چیز از اخبار تا نکات کلیدی و معرفی ابزارهای این حوزه
🔴 @gopher_academy
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 موقعیت شغلی های گولنگ چه ایرانی و چه خارجی
🔴 @gopher_job
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 بروزترین اخبار درحوزه انواع دیتابیس ها ردیس مانگو پستگرس و سایر دیتابیس ها
🔴 @database_academy
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 دنیای بلاکچین و ارز های دیجیتال
🔴 @Blockchain_labdon
🟢 حوزه های تحت پوشش
Bitcoin,
Ethereum,
Altcoins,
Blockchain,
Policy & Regulations,
NFTs, DeFi
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 مهندسی نرم افزار
🔴 @software_labdon
🟢 حوزه های تحت پوشش
Engineering,
Architecture
Design,
Testing,
Security ,
QA
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 لینوکس- از توزیع‌ها تا ترفندهای امنیتی
🔴 @linux_labdon
🟢 حوزه های تحت پوشش
Linux Distributions,
Open Source Software,
Security Tips ,
New Releases & Features
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 دوآپـس - معرفی ابزار ها و مقالات جدید
🔴 @devops_labdon
🟢 حوزه های تحت پوشش
CI/CD Pipelines,
Cloud Infrastructure, Containerization &
Orchestration,
Monitoring & Performance,
Infrastructure as Code,
Security in DevOps
➖➖➖➖➖➖➖➖
🕸 @labdon_academy
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 گولنگ - همه چیز از اخبار تا نکات کلیدی و معرفی ابزارهای این حوزه
🔴 @gopher_academy
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 موقعیت شغلی های گولنگ چه ایرانی و چه خارجی
🔴 @gopher_job
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 بروزترین اخبار درحوزه انواع دیتابیس ها ردیس مانگو پستگرس و سایر دیتابیس ها
🔴 @database_academy
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 دنیای بلاکچین و ارز های دیجیتال
🔴 @Blockchain_labdon
🟢 حوزه های تحت پوشش
Bitcoin,
Ethereum,
Altcoins,
Blockchain,
Policy & Regulations,
NFTs, DeFi
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 مهندسی نرم افزار
🔴 @software_labdon
🟢 حوزه های تحت پوشش
Engineering,
Architecture
Design,
Testing,
Security ,
QA
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 لینوکس- از توزیع‌ها تا ترفندهای امنیتی
🔴 @linux_labdon
🟢 حوزه های تحت پوشش
Linux Distributions,
Open Source Software,
Security Tips ,
New Releases & Features
➖➖➖➖➖➖➖➖
🔵 دوآپـس - معرفی ابزار ها و مقالات جدید
🔴 @devops_labdon
🟢 حوزه های تحت پوشش
CI/CD Pipelines,
Cloud Infrastructure, Containerization &
Orchestration,
Monitoring & Performance,
Infrastructure as Code,
Security in DevOps
➖➖➖➖➖➖➖➖
🕸 @labdon_academy
🔵 عنوان مقاله
A Postgres Language Server for Your IDE
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مورد نظر به بحث در مورد نقش و کاربردهای سرورهای زبان در ادیتورهای کدنویسی مدرن می‌پردازد که ویژگی‌هایی نظیر تکمیل خودکار کد، برجسته‌سازی نحو، و بازسازی کد را بر اساس زبان برنامه‌نویسی فراهم می‌آورند. در این میان، Supabase نیز سرور زبانی را برای Postgres ارائه داده است که امکاناتی چون لینت (بررسی و بهبود کد)، تکمیل خودکار کد، برجسته‌سازی خطاها، و بررسی نوع داده‌ها را به صورت پیش‌فرض دارد. این سرور زبان می‌تواند به بهبود فرایند توسعه برنامه‌نویسان با استفاده از پایگاه داده Postgres کمک کند و نوشتن کد را با دقت بیشتر و خطای کمتر ممکن سازد.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168415/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
A Postgres Language Server for Your IDE
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مورد نظر به بحث در مورد نقش و کاربردهای سرورهای زبان در ادیتورهای کدنویسی مدرن می‌پردازد که ویژگی‌هایی نظیر تکمیل خودکار کد، برجسته‌سازی نحو، و بازسازی کد را بر اساس زبان برنامه‌نویسی فراهم می‌آورند. در این میان، Supabase نیز سرور زبانی را برای Postgres ارائه داده است که امکاناتی چون لینت (بررسی و بهبود کد)، تکمیل خودکار کد، برجسته‌سازی خطاها، و بررسی نوع داده‌ها را به صورت پیش‌فرض دارد. این سرور زبان می‌تواند به بهبود فرایند توسعه برنامه‌نویسان با استفاده از پایگاه داده Postgres کمک کند و نوشتن کد را با دقت بیشتر و خطای کمتر ممکن سازد.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168415/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Supabase
Postgres Language Server: Initial Release
Language Server Protocol and collection of language tools for Postgres
🔵 عنوان مقاله
Striping Postgres Data Volumes - A Free Lunch?
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مورد نظر به بررسی پتانسیل استفاده از حجم‌های ابری ارزان قیمت در بستر ابر برای افزایش عملکرد سیستم‌های ذخیره‌سازی داده می‌پردازد. به طور خاص، تکنیک استریپینگ (Striping) به عنوان روشی برای ترکیب چندین حجم ارزان قیمت مورد بررسی قرار گرفته است. این روش می‌تواند به طور قابل توجهی به بهبود سرعت خواندن و نوشتن داده‌ها کمک کند و تاخیر در دسترسی به داده را کاهش دهد. با توجه به الگوهای استفاده مختلف، استفاده از این شیوه می‌تواند مزایای عمده‌ای در زمینه پردازش و دسترسی سریع‌تر به داده‌ها فراهم آورد. همچنین بر این نکته تأکید شده است که انتخاب نوع و تعداد حجم‌های مورد استفاده در این روش باید با دقت و بر اساس نیازهای خاص کاربردی انجام شود تا از بیشترین کارایی و هزینه‌افزودگی ممکن بهره‌مند شود.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168408/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Striping Postgres Data Volumes - A Free Lunch?
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مورد نظر به بررسی پتانسیل استفاده از حجم‌های ابری ارزان قیمت در بستر ابر برای افزایش عملکرد سیستم‌های ذخیره‌سازی داده می‌پردازد. به طور خاص، تکنیک استریپینگ (Striping) به عنوان روشی برای ترکیب چندین حجم ارزان قیمت مورد بررسی قرار گرفته است. این روش می‌تواند به طور قابل توجهی به بهبود سرعت خواندن و نوشتن داده‌ها کمک کند و تاخیر در دسترسی به داده را کاهش دهد. با توجه به الگوهای استفاده مختلف، استفاده از این شیوه می‌تواند مزایای عمده‌ای در زمینه پردازش و دسترسی سریع‌تر به داده‌ها فراهم آورد. همچنین بر این نکته تأکید شده است که انتخاب نوع و تعداد حجم‌های مورد استفاده در این روش باید با دقت و بر اساس نیازهای خاص کاربردی انجام شود تا از بیشترین کارایی و هزینه‌افزودگی ممکن بهره‌مند شود.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168408/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Kaarel's corner
Striping Postgres data volumes - a free lunch?
A small follow up on my previous post on various Postgres scale-up avenues in my preferred order. The post received quite a bit of interest - meaning people at least still “wish” performant databases :) And - the ones who are willing to put in a bit of effort…
🔵 عنوان مقاله
PGlite 0.3: Postgres on WASM, Now Based on Postgres 17
🟢 خلاصه مقاله:
PGlite نسخه‌ای از پایگاه‌داده‌ی پستگرس است که بر اساس WebAssembly ساخته شده و امکان اجرای پستگرس در هر محیطی که WebAssembly بتواند فعالیت کند (مانند مرورگرها) را ممکن می‌سازد. در نسخه 0.3 این محصول، پیشرفت مهمی حاصل شده است به طوری که این نسخه از پستگرس به نسخه 17.4 ارتقا یافته است. این ارتقا اهمیت زیادی دارد زیرا کاربران می‌توانند از ویژگی‌ها و بهبودهای موجود در آخرین نسخه‌های پستگرس بهره ببرند، در حالی که قبلاً ممکن بود نسخه‌های قدیمی‌تر پستگرس در WebAssembly قابل دسترسی باشند. این پیشرفت می‌تواند در بسیاری از سناریوها، از جمله توسعه وب، تست‌های سریع و توسعه برنامه‌های تحت وب که به پایگاه داده محلی نیاز دارند، کاربردی باشد. این مقاله در رابطه با ریپوزیتوری GitHub مربوط به این پروژه نیز اطلاعاتی ارائه داده است.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168701/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
PGlite 0.3: Postgres on WASM, Now Based on Postgres 17
🟢 خلاصه مقاله:
PGlite نسخه‌ای از پایگاه‌داده‌ی پستگرس است که بر اساس WebAssembly ساخته شده و امکان اجرای پستگرس در هر محیطی که WebAssembly بتواند فعالیت کند (مانند مرورگرها) را ممکن می‌سازد. در نسخه 0.3 این محصول، پیشرفت مهمی حاصل شده است به طوری که این نسخه از پستگرس به نسخه 17.4 ارتقا یافته است. این ارتقا اهمیت زیادی دارد زیرا کاربران می‌توانند از ویژگی‌ها و بهبودهای موجود در آخرین نسخه‌های پستگرس بهره ببرند، در حالی که قبلاً ممکن بود نسخه‌های قدیمی‌تر پستگرس در WebAssembly قابل دسترسی باشند. این پیشرفت می‌تواند در بسیاری از سناریوها، از جمله توسعه وب، تست‌های سریع و توسعه برنامه‌های تحت وب که به پایگاه داده محلی نیاز دارند، کاربردی باشد. این مقاله در رابطه با ریپوزیتوری GitHub مربوط به این پروژه نیز اطلاعاتی ارائه داده است.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168701/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pglite.dev
Lightweight WASM Postgres
🔵 عنوان مقاله
What Really Happens When You Drop a Column
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مذکور به بررسی فرایند پشت پرده عملیات "ALTER TABLE .. DROP COLUMN" در دیتابیس‌ها پرداخته و توضیح می‌دهد که چگونه ستون‌های حذف شده ممکن است به طور کامل از بین نرفته باشند. وقتی دستور "DROP COLUMN" اجرا می‌شود، بسیاری از ما بر این باوریم که ستون مورد نظر به طور کامل از دیتابیس حذف شده است؛ با این‌حال، در واقعیت، اطلاعات ممکن است همچنان در سطح پایگاه داده باقی مانده و تنها دسترسی به آنها از طریق SQL معمول حذف شده باشد. این موضوع می‌تواند تأثیراتی روی بازیافت و استفاده مجدد از فضای دیتابیس داشته باشد و مسائلی را در رابطه با امنیت داده‌ها و بازیابی اطلاعات به وجود آورد. بنابراین، این امر نیازمند درک دقیق‌تری از چگونگی عملکرد دیتابیس‌ها و دستورات SQL است تا از بروز مشکلات احتمالی جلوگیری شود.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168704/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
What Really Happens When You Drop a Column
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مذکور به بررسی فرایند پشت پرده عملیات "ALTER TABLE .. DROP COLUMN" در دیتابیس‌ها پرداخته و توضیح می‌دهد که چگونه ستون‌های حذف شده ممکن است به طور کامل از بین نرفته باشند. وقتی دستور "DROP COLUMN" اجرا می‌شود، بسیاری از ما بر این باوریم که ستون مورد نظر به طور کامل از دیتابیس حذف شده است؛ با این‌حال، در واقعیت، اطلاعات ممکن است همچنان در سطح پایگاه داده باقی مانده و تنها دسترسی به آنها از طریق SQL معمول حذف شده باشد. این موضوع می‌تواند تأثیراتی روی بازیافت و استفاده مجدد از فضای دیتابیس داشته باشد و مسائلی را در رابطه با امنیت داده‌ها و بازیابی اطلاعات به وجود آورد. بنابراین، این امر نیازمند درک دقیق‌تری از چگونگی عملکرد دیتابیس‌ها و دستورات SQL است تا از بروز مشکلات احتمالی جلوگیری شود.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168704/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
www.thenile.dev
What Really Happens When You Drop a Column in Postgres
When you drop a column in Postgres, the data doesn't actually go away - here's why, and what that means for you
🔵 عنوان مقاله
Is Your Application Prepared for Your Next High Traffic Event?
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که به آن اشاره شده مربوط به معرفی و بررسی آخرین ویژگی‌های ابزار pganalyze است که توسط کارشناس Postgres، لوکاس فیتل، ارائه شده است. در این ویدئوی به درخواست، فیتل راه‌هایی را نشان می‌دهد که چگونه می‌توان کوئری‌های کند در پایگاه داده Postgres را تنظیم کرد، پسرفت‌ها را شناسایی کرد و بهترین عملکرد را از Postgres بدست آورد. ویدئو به صورت عمیق به تحلیل و بهینه‌سازی پایگاه داده می‌پردازد و راهکارهایی را برای حفظ و ارتقاء کارکرد سیستم بیان می‌کند. این ویدیو مناسب برای مدیران دیتابیس و توسعه‌دهندگانی است که به دنبال درک بهتر و بهبود عملکرد پایگاه داده‌های خود هستند.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168700/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Is Your Application Prepared for Your Next High Traffic Event?
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که به آن اشاره شده مربوط به معرفی و بررسی آخرین ویژگی‌های ابزار pganalyze است که توسط کارشناس Postgres، لوکاس فیتل، ارائه شده است. در این ویدئوی به درخواست، فیتل راه‌هایی را نشان می‌دهد که چگونه می‌توان کوئری‌های کند در پایگاه داده Postgres را تنظیم کرد، پسرفت‌ها را شناسایی کرد و بهترین عملکرد را از Postgres بدست آورد. ویدئو به صورت عمیق به تحلیل و بهینه‌سازی پایگاه داده می‌پردازد و راهکارهایی را برای حفظ و ارتقاء کارکرد سیستم بیان می‌کند. این ویدیو مناسب برای مدیران دیتابیس و توسعه‌دهندگانی است که به دنبال درک بهتر و بهبود عملکرد پایگاه داده‌های خود هستند.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168700/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pganalyze
Webinar: pganalyze in action: The Latest Features for Tuning Postgres
We walk through specific use cases that demonstrate how pganalyze can streamline slow query analysis, help you select the right indexes, and provide insights into critical parts of Postgres.
🔵 عنوان مقاله
Why All Your Workflows Should Be Postgres Rows
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفت، به بررسی ایده ذخیره‌سازی گردش کارها (workflow) در پایگاه داده Postgres می‌پردازد، که از دیدگاه طراحان کتابخانه اجرای مقاوم DBOS ارائه شده است. مقاله توضیح می‌دهد که چرا ذخیره‌سازی گردش کارها در Postgres می‌تواند مفید باشد و از نظرگاه طراحی اسکما (schema) به این موضوع می‌پردازد. تاکید مقاله بر این است که چگونه پایگاه داده‌ی Postgres می‌تواند به عنوان یک راهکار مؤثر برای مدیریت پیچیدگی‌ها و نیازهای گردش کارها عمل کند و از این طریق به بهبود عملیات و اجرای کارآمد کمک کند. تمرکز اصلی بر روی این است که چرا و چگونه استفاده از Postgres می‌تواند در مقایسه با سایر روش‌های ذخیره‌سازی فرایندها و گردش کارها، ارزشمند باشد.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168706/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Why All Your Workflows Should Be Postgres Rows
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفت، به بررسی ایده ذخیره‌سازی گردش کارها (workflow) در پایگاه داده Postgres می‌پردازد، که از دیدگاه طراحان کتابخانه اجرای مقاوم DBOS ارائه شده است. مقاله توضیح می‌دهد که چرا ذخیره‌سازی گردش کارها در Postgres می‌تواند مفید باشد و از نظرگاه طراحی اسکما (schema) به این موضوع می‌پردازد. تاکید مقاله بر این است که چگونه پایگاه داده‌ی Postgres می‌تواند به عنوان یک راهکار مؤثر برای مدیریت پیچیدگی‌ها و نیازهای گردش کارها عمل کند و از این طریق به بهبود عملیات و اجرای کارآمد کمک کند. تمرکز اصلی بر روی این است که چرا و چگونه استفاده از Postgres می‌تواند در مقایسه با سایر روش‌های ذخیره‌سازی فرایندها و گردش کارها، ارزشمند باشد.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168706/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
www.dbos.dev
Why All Your Workflows Should Be Postgres Rows | DBOS
How Postgres-backed workflows simplify operating complex systems. How the Postgres representation works under the hood, and how it enables recovery from failures by performing database operations over workflow state.
👍1
🔵 عنوان مقاله
Jepsen: Amazon RDS for PostgreSQL Multi-AZ Clusters Violate Snapshot Isolation
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته توسط شرکت Jepsen، به آزمایش و تحلیل سیستم‌های توزیع‌شده می‌پردازد. نویسنده پس از سری آزمایش‌هایی به این نتیجه رسیده است که خوشه‌های چند منطقه‌ای Amazon RDS برای PostgreSQL، که قوی‌ترین مدل سازگاری را در بین تمامی نقاط انتهایی پشتیبانی می‌کنند، قادر به رعایت عزلت‌سازی لحظه‌ای نیستند. این یافته‌ها نشان می‌دهد که مدعیات مربوط به سازگاری قوی در این محیط‌های توزیع‌شده ممکن است در شرایط خاصی نقض شود. تجزیه و تحلیل Jepsen به بررسی دقیق تراکنش‌ها و عملیات در این سیستم‌ها می‌پردازد تا نحوه نقض این سطح از سازگاری را مستندسازی کند. این مطالعه برای طراحان و مدیران سیستم‌های پایگاه داده می‌تواند نکات قابل توجهی ارائه دهد تا آنها بتوانند تدابیر بهتری برای بهبود سازگاری و عملکرد سیستم‌های خود اتخاذ کنند.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168705/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Jepsen: Amazon RDS for PostgreSQL Multi-AZ Clusters Violate Snapshot Isolation
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته توسط شرکت Jepsen، به آزمایش و تحلیل سیستم‌های توزیع‌شده می‌پردازد. نویسنده پس از سری آزمایش‌هایی به این نتیجه رسیده است که خوشه‌های چند منطقه‌ای Amazon RDS برای PostgreSQL، که قوی‌ترین مدل سازگاری را در بین تمامی نقاط انتهایی پشتیبانی می‌کنند، قادر به رعایت عزلت‌سازی لحظه‌ای نیستند. این یافته‌ها نشان می‌دهد که مدعیات مربوط به سازگاری قوی در این محیط‌های توزیع‌شده ممکن است در شرایط خاصی نقض شود. تجزیه و تحلیل Jepsen به بررسی دقیق تراکنش‌ها و عملیات در این سیستم‌ها می‌پردازد تا نحوه نقض این سطح از سازگاری را مستندسازی کند. این مطالعه برای طراحان و مدیران سیستم‌های پایگاه داده می‌تواند نکات قابل توجهی ارائه دهد تا آنها بتوانند تدابیر بهتری برای بهبود سازگاری و عملکرد سیستم‌های خود اتخاذ کنند.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/168705/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Announcing pg_parquet v.0.4.0
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته است درباره‌ی ابزار "pg_parquet" می‌پردازد که به کاربران اجازه می‌دهد تا فایل‌های Parquet را مستقیماً درون و بیرون پایگاه داده‌ی Postgres منتقل کنند، بدون آنکه نیازی به استفاده از ابزارهای جانبی باشد. این قابلیت به ویژه برای کاربرانی که با حجم زیادی از داده‌ها کار می‌کنند و نیاز به یک روش موثر برای خروجی گرفتن یا وارد کردن داده‌ها به فرمت Parquet دارند، مفید است. استفاده از "pg_parquet" می‌تواند به افزایش کارایی و سرعت در پردازش و تحلیل داده‌ها کمک کند، چرا که این ابزار به طور مستقیم با پایگاه داده تعامل دارد و نیاز به مراحل واسط را حذف می‌کند. در نتیجه، این ابزار برای توسعه‌دهندگان و داده‌کاوانی که به دنبال بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های مبتنی بر Postgres هستند، ارزشمند است.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/169083/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Announcing pg_parquet v.0.4.0
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته است درباره‌ی ابزار "pg_parquet" می‌پردازد که به کاربران اجازه می‌دهد تا فایل‌های Parquet را مستقیماً درون و بیرون پایگاه داده‌ی Postgres منتقل کنند، بدون آنکه نیازی به استفاده از ابزارهای جانبی باشد. این قابلیت به ویژه برای کاربرانی که با حجم زیادی از داده‌ها کار می‌کنند و نیاز به یک روش موثر برای خروجی گرفتن یا وارد کردن داده‌ها به فرمت Parquet دارند، مفید است. استفاده از "pg_parquet" می‌تواند به افزایش کارایی و سرعت در پردازش و تحلیل داده‌ها کمک کند، چرا که این ابزار به طور مستقیم با پایگاه داده تعامل دارد و نیاز به مراحل واسط را حذف می‌کند. در نتیجه، این ابزار برای توسعه‌دهندگان و داده‌کاوانی که به دنبال بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های مبتنی بر Postgres هستند، ارزشمند است.
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/169083/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Crunchy Data
Announcing pg_parquet v.0.4.0: Google Cloud Storage, https storage, and more | Crunchy Data Blog
pg_parquet is a copy/to from for Postgres and Parquet. We're excited to announce integration with Google Cloud storage, https, and additional formats.