​​Шардинг с равномерным распределением

Шардинг БД (db sharding) — это метод горизонтального масштабирования, при котором большая база данных разбивается на более мелкие, независимые части (shards), размещаемые на разных физических или виртуальных серверах.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Почему `SUM() OVER (ORDER BY ...)` иногда считает «неправильно»: разбираем оконные фреймы в SQL

Оконные функции в SQL полезны тем, что позволяют делать аналитику по строкам без GROUP BY: считать ранги, накопительные итоги, скользящие средние, доли, сравнения с соседними строками и агрегаты по группе, при этом не теряя детализацию исходных данных.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Определение фактического профиля нагрузки в PostgreSQL и динамические состояния БД

Когда вы знакомитесь с документацией по какой-то системе в части базы данных, то обычно характер нагрузки определяется исходно в архитектуре проекта. Но если система определена архитектором как OLTP, но в действительности может вести себя в некоторые периоды времени как OLAP. Нормально ли такое поведение, и каким образом мы можем определить, что она ведет себя как-то иначе?

Перейти к статье | SQLpedia

Планы на последнюю пятницу марта: заглянуть к коллегам на Avito Database meetup

Мы узнали, что 27-го ребята собираются, чтобы разобрать пару архитектурных болей. Отличный повод посмотреть на чужой прод и сравнить со своими решениями. В программе:

— чек-лист по защите данных в DBaaS;
— FoundationDB против Cassandra 5 в реальных условиях;
— нетипичный путь масштабирования S3.

Можно дойти до их офиса, а можно просто открыть онлайн-трансляцию на фоне 🤷‍♂️

Нашли ссылку для регистрации, она тут

​​Как отчисление одного студента может закрыть всю кафедру. Нормализуем БД и избавляемся от аномалий

В прошлой статье мы детально разобрали функциональные зависимости. Возможно, после нее у вас, как и у многих, остался закономерный вопрос: зачем нам вообще так париться, выискивая эти зависимости? Как это применяется в проектировании баз данных?

Перейти к статье | SQLpedia

​​PostgreSQL: транзакции, блокировки и почему Serializable падает

Если вы когда-либо сталкивались с тем, что запросы внезапно «висят», транзакции ведут себя странно, а UPDATE из двух сессий приводит к неожиданным результатам — эта статья поможет понять, что происходит внутри PostgreSQL.

Перейти к статье | SQLpedia

​​CPU 80%. Как найти проблемный запрос в ClickHouse?

CPU 80%, память на пределе, диск нагружен. Запросы тормозят. Расчёты не завершаются. Сервер на грани. Что же делать?

Перейти к статье | SQLpedia

​​Temporal Tables в MS SQL Server: история изменений

Temporal tables позволяют следить за историями изменений уровне движка. SQL Server сам хранит полную историю изменений каждой строки — без триггеров, без дополнительного кода и без самописного аудита.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Гайд системного аналитика по корректировкам витрин

Данный материал подходит для тех сотрудников, которые не имеют опыта работы или недавно пришли на проект, связанный с хранилищами данных.

Перейти к статье | BApedia

​​Мониторинг SQL Server Always On в Zabbix

Если у вас в инфраструктуре стоит Always On Availability Groups, вы наверняка бывали в такой ситуации: в SSMS всё зелёное, дашборд показывает «Synchronized», пользователи звонят с жалобами на тормоза.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Как мы строим OLTP-ядро: от API-контрактов до eBPF-проб

В предыдущих статьях я подробно разбирал фундамент нашей новой OLTP-СУБД: принцип Restrictive by Default (fail-closed вместо деградации), отказ от VACUUM в пользу UNDO-лога и концепцию Unified Storage.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Как мы строим OLTP-ядро: от API-контрактов до eBPF-проб

В предыдущих статьях я подробно разбирал фундамент нашей новой OLTP-СУБД: принцип Restrictive by Default (fail-closed вместо деградации), отказ от VACUUM в пользу UNDO-лога и концепцию Unified Storage.

Перейти к статье | SQLpedia

​​Как читать BUFFERS в EXPLAIN ANALYZE и находить I/O-узкие места в PostgreSQL

PostgreSQL показывает использование буферов для каждого узла плана, и когда вы научитесь читать эти числа, то сможете точно понять, где ваш запрос тратил время на ожидание операций ввода-вывода (I/O), а где этого не происходило.

Перейти к статье | SQLpedia