SQLpedia | Базы данных
5.95K subscribers
171 photos
75 videos
1 file
732 links
Тут вы найдете всё, что связано с базами данных и sql, как для начинающих, так и для бывалых специалистов.

Сотрудничество: @Heykman
Download Telegram
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
👍2
​​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
❤2
​​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
❤4😱1
​​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
❤2
​​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
❤1
​​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
👍4❤‍🔥1
Отчет отвечает на вопрос, что уже произошло

В рекомендательных системах важнее другой вопрос — что произойдет дальше, что конкретный человек захочет увидеть в следующий раз. Данные для этого берутся те же, с которыми вы и так работаете: действия, клики, просмотры. Дальше в дело вступает машинное обучение.

30 сентября в 18:00 мск пройдет бесплатный вебинар karpovꓸcourses и AI Talent Hub ИТМО «Как устроена ваша лента: машинное обучение в рекомендательных системах».

На эфире разберут: 
- как из действий пользователя собирается персональная лента; 
- какие навыки нужны, чтобы работать с такими системами; 
- как оценивают качество рекомендаций на реальных примерах.

Спикеры — Юлия Лим (менеджер по продукту программ ДПО AI Talent Hub, ИТМО) и Денис Амбросов, инженер по машинному обучению, стрим-лид направления модельных рисков и рисков систем искусственного интеллекта.

Разберитесь, как устроен этот переход от данных к решению — https://clc.to/erid_2W5zFJreLuP  
Если не сможете прийти на прямой эфир — запись придет на почту.

Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJreLuP 
❤2