Database Labdon – Telegram
Database Labdon
850 subscribers
33 photos
3 videos
1 file
823 links
🕸 Database Academy

حمایت مالی:
https://www.coffeete.ir/mrbardia72

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 عنوان مقاله
Load from Postgres to Postgres Faster via DuckDB

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله ارائه‌شده به بررسی روش‌های سریع انتقال داده‌ها بین دو پایگاه داده Postgres با استفاده از ابزارهای ConnectorX و DuckDB می‌پردازد. ابتدا، تعریفی از ConnectorX و DuckDB ارائه می‌شود، که ConnectorX یک کتابخانه پایتون است که به کاربران این اجازه را می‌دهد تا داده‌ها را با سرعت بالا بین پایگاه‌های داده مختلف منتقل نمایند، و DuckDB یک پایگاه داده محاسباتی مستقل است که برای کاربردهای تحلیلی بهینه‌سازی شده است. در ادامه، مراحل لازم برای پیاده‌سازی این روش انتقال با استفاده از هر دو ابزار شرح داده شده است. این شامل برقراری اتصال به پایگاه داده منبع، استخراج داده‌ها، و سپس وارد کردن آن‌ها به پایگاه داده مقصد است. به ویژه، توضیح داده شده است که چگونه DuckDB می‌تواند به‌عنوان یک واسط موقت برای تسهیل و بهینه‌سازی این فرآیند مورد استفاده قرار گیرد. تاکید زیادی بر روی افزایش کارایی و کاهش زمان انتقال بین دو پایگاه داده شده است.

🟣لینک مقاله:
https://dlthub.com/devel/examples/postgres_to_postgres


👑 @Database_Academy
👍1
🔵 عنوان مقاله
An Introduction to Generated Columns in Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مورد بررسی به تشریح ویژگی ستون‌های تولید شده در Postgres می‌پردازد. این ستون‌ها که به طور خودکار بر اساس یک بیان کاربردی تعریف شده توسط کاربر پر می‌شوند، هنگام درج یا بروزرسانی ردیف‌ها، به طور خودکار به‌روزرسانی می‌شوند. استفاده از ستون‌های تولید شده می‌تواند در مواردی مانند برآورد مقادیر پیچیده یا محاسبات مستمر وابسته به داده‌های دیگر استفاده‌های مفیدی داشته باشد. این ویژگی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد که از نوشتن کدهای اضافی یا تکراری در برنامه‌های کاربردی یا پایگاه داده خودداری کنند، زیرا عملیات محاسباتی مورد نیاز در خود دیتابیس انجام می‌شود. به این ترتیب، علاوه بر افزایش دقت، بهینه‌سازی در استفاده از منابع و بهبود عملکرد کلی سیستم نیز ارائه می‌شود. ستون‌های تولید شده در Postgres بخش مهمی از مدیریت موثر داده‌ها را فراهم می‌آورند.

🟣لینک مقاله:
https://hashrocket.com/blog/posts/generated-columns-in-postgresql


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
The Dalibo Postgres Execution Plan Visualizer

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله در مورد استفاده از دستور "EXPLAIN ANALYZE" در پایگاه داده PostgreSQL بحث می‌کند و چگونگی بهبود درک برنامه‌ریزی و اجرای پرس‌وجوها توسط Postgres را شرح می‌دهد. این ابزار به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا عملکرد پرس‌وجوها را تحلیل کنند و نقاط ضعف احتمالی را شناسایی کنند. همچنین، مقاله تأکید می‌کند که "EXPLAIN ANALYZE" یک ابزار متن‌باز است و می‌توان از آن به صورت محلی یا درون برنامه‌های نرم‌افزاری استفاده کرد. با استفاده از این ابزار، توسعه‌دهندگان قادر خواهند بود تا استراتژی‌های بهینه‌سازی خاصی را پیاده‌سازی کنند که منجر به بهبود عملکرد کلی سیستم می‌گردد.

🟣لینک مقاله:
https://explain.dalibo.com/


👑 @Database_Academy
👍3
🔵 عنوان مقاله
pgModeler: A Postgres Database Modelling Tool

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته، به معرفی روش آسانی برای ایجاد و ویرایش مدل‌های پایگاه داده به شیوه‌ای بصری پرداخته است. این روش به صورت محصولی پرداختی عرضه شده، اما به عنوان یک پروژه متن‌باز نیز در دسترس است و تحت لیسانس جنرال پابلیک لایسنس ورژن 3 (GPLv3) قرار دارد. این بدان معناست که کاربران می‌توانند با دسترسی به مخزن کد منبع، نرم‌افزار را خودشان بسازند و اصلاحاتی را بر روی آن اجرا کنند. این شیوه بصری و کاربردی، امکان مدیریت داده‌ها و طراحی استراتژی‌های پیچیده داده‌ای را برای کاربران فراهم می‌آورد. این نرم افزار گزینه‌ای مفید برای توسعه‌دهندگان و متخصصان IT است که به دنبال راه‌حل‌های انعطاف‌پذیر و قابل دستکاری در زمینه پایگاه داده می‌باشند.

🟣لینک مقاله:
https://pgmodeler.io/


👑 @Database_Academy
👍1🍾1
🔵 عنوان مقاله
pspg: A Unix Pager Designed for Postgres Tables

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته است به بررسی ابزار پیجر به نام less می‌پردازد که معمولاً هنگام استفاده از psql مورد استفاده قرار می‌گیرد. با این حال، این ابزار به طور مستقیم از داده‌های جدولی پشتیبانی نمی‌کند. به عنوان جایگزین، ابزار جدیدی معرفی شده است که علاوه بر پشتیبانی از پایگاه‌داده‌هایی مانند MySQL، از داده‌های CSV و TSV نیز پشتیبانی می‌کند. این پیشرفت به کاربران اجازه می‌دهد تا با استفاده از ابزار جدید، داده‌های خود را به صورت جدولی و به طور موثری مشاهده کنند، که این امر باعث بهبود در تجزیه و تحلیل و دستکاری داده‌ها می‌شود. این امکانات جدید، پشتیبانی و تعامل با داده‌ها را به طور قابل توجهی بهتر می‌کند.

🟣لینک مقاله:
https://github.com/okbob/pspg


👑 @Database_Academy
👍2
🔵 عنوان مقاله
pg_squeeze: Extension to Automate Table Bloat Cleanup

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مورد بحث به بررسی فناوری جدیدی در زمینه بهبود فضای ذخیره‌سازی می‌پردازد و نقطه تاکید آن بر روی گسترش و بهینه‌سازی استفاده از فضا در محیط‌های موجود است. این فناوری، که جایگزینی برای استفاده از جاروبرقی نیست، به عنوان افزونه‌ای برای وسایل مکانیکی معمول ترویج می‌شود که قادر است به بهبود فضای استفاده‌شده بپردازد. در حقیقت، تاکید این فناوری بر این است که با کمک آن، کاربران می‌توانند فضای بیشتری را در محیط‌های خود آزاد کنند و این امر، امکان پذیر است بدون تحمیل تغییرات ساختاری گسترده یا افزایش ابعاد فیزیکی فضای موجود. از این رو، این راهکار جذابیت خاصی برای کسانی دارد که به دنبال راه‌هایی برای استفاده بهتر و مؤثرتر از فضاهای محدود هستند.

🟣لینک مقاله:
https://github.com/cybertec-postgresql/pg_squeeze


👑 @Database_Academy
🍾1
🔵 عنوان مقاله
Looking at the New Built-in Collation Provider in Postgres 17

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که شرح داده‌اید به معرفی قابلیت جدیدی در نسخه‌ بتای پستگرس 17 می‌پردازد که یک منطقه و تنظیم مرتب‌سازی UTF-8 داخلی برای مقایسه‌های باینری رشته‌ها ارائه می‌دهد. این ویژگی به‌خصوص جالب است زیرا امکان مقایسه رشته‌های UTF-8 را بدون نیاز به رابط‌های خارجی یا تبدیل‌های پیچیده فراهم می‌کند. در مقاله، دلایل اهمیت این ویژگی، نحوه استفاده از آن و عملکرد آن در محیط‌های مختلف بررسی شده است. کاربر می‌تواند با استفاده از دستورات خاصی که در مقاله ذکر شده، این قابلیت را فعال سازد و برای بهبود عملکرد کاربرد‌هایی که با داده‌های متنی کار می‌کنند، استفاده کند. این تغییرات جدید می‌تواند به بهبود سرعت و کارایی در پردازش داده‌ها کمک کند.

🟣لینک مقاله:
https://postgresql.verite.pro/blog/2024/07/01/pg17-utf8-collation.html


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Building and Scaling Notion’s Data Lake

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله به بررسی تکامل فناوری‌های مدیریت داده در اپلیکیشن وب‌بنیان Notion، که عمدتاً برای گرفتن یادداشت و ساخت ویکی استفاده می‌شود، می‌پردازد. Notion ابتدا با استفاده از دیتابیس Postgres شروع به کار کرد و روش‌هایی برای مقیاس‌بندی این سیستم را در گذشته بازگو کرده است. با افزایش کاربران و نیازهای پردازشی، Notion ناچار به ترکیب فناوری‌های متعدد شد تا بتواند به رویکرد "دیتا لیک" (Data Lake) مهاجرت کند. این رویکرد به آن‌ها امکان داد تا مقادیر زیادی داده را در یک محیط متمرکز و بهینه‌سازی شده نگهداری و تجزیه و تحلیل کنند. مقاله همچنین به چالش‌ها و راه‌حل‌های اجرایی که در طی این تحول فناوری رخ داده است، اشاره می‌کند. انتقال به سیستم دیتا لیک به Notion کمک کرده تا به طور موثرتری با حجم زیادی از داده‌ها کار کند و خدمات بهتری به کاربران خود ارائه دهد.

🟣لینک مقاله:
https://www.notion.so/blog/building-and-scaling-notions-data-lake


👑 @Database_Academy
👍3
🔵 عنوان مقاله
Optimize PostgreSQL: Essential Tuning Strategies

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله شامل استراتژی‌های تنظیم عملکرد PostgreSQL است که توسط مهندسین پشتیبانی متخصص Percona ارائه شده است. یک کتاب الکترونیکی رایگان که شامل نمونه‌های واقعی و توصیه‌هایی برای بهینه‌سازی کوئری‌ها، اندیس‌گذاری، پارتیشن‌بندی، طراحی اسکما و موارد دیگر می‌باشد. این منابع برای بهبود عملکرد دیتابیس PostgreSQL به کاربران کمک می‌کند تا بتوانند ساختارهای داده‌ای خود را به طور مؤثر تری مدیریت کنند و پردازش‌های کوئری را بهینه سازند. مقاله با ارائه این راهنمای کاملاً رایگان، فرصتی بی‌نظیر برای فراگیری مهارت‌های لازم جهت افزایش کارایی پایگاه‌ داده‌های PostgreSQL می‌دهد. اگر به دنبال راه‌هایی برای بهبود سرعت و کارایی پایگاه داده خود هستید، دانلود این کتاب الکترونیکی می‌تواند گامی مؤثر در این راه باشد.

🟣لینک مقاله:
https://hubs.ly/Q02DBDHT0


👑 @Database_Academy
👍2
🔵 عنوان مقاله
PGExtensions: A Comparison of Extension Support Across Clouds

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مطرح شده است به بررسی توانایی‌ها و محدودیت‌های استفاده از افزونه‌ها بر روی سرورهای Postgres می‌پردازد، به‌ویژه زمانی که از خدمات میزبانی شده Postgres یا ارائه‌دهندگان خدمات ابری استفاده می‌شود. در این حالت، کاربران اغلب محدود به افزونه‌هایی هستند که توسط ارائه‌دهنده خدمات فراهم شده‌اند. این می‌تواند برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال سفارشی‌سازی و بهینه‌سازی بیشتر پایگاه داده خود هستند، محدودکننده باشد. مقاله به اهمیت انتخاب ارائه‌دهنده‌ای که امکان استفاده از تنوع وسیع‌تری از افزونه‌ها را می‌دهد، تاکید می‌کند و بر لزوم در نظر گرفتن این عامل در زمان انتخاب خدمات میزبانی تاکید دارد.

🟣لینک مقاله:
https://www.pgextensions.org/


👑 @Database_Academy
👍1
database?
Anonymous Poll
68%
PostgreSQL
30%
mysql
16%
other
🔵 عنوان مقاله
Psycopg 3.2 Released

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که به بررسی Psycopg پرداخته، اشاره می‌کند که این ابزار به عنوان محبوب‌ترین آداپتور پایگاه داده‌ی Postgres برای زبان برنامه‌نویسی Python شناخته می‌شود. در جریان مصاحبه‌ای که سه سال پیش (در شماره 390) با خالق این ابزار، Psycopg، انجام شده بود، او زمانی که کار بر روی نسخه 3 این آداپتور را آغاز کرده بود، به تشریح جزئیات پرداخت. این مقاله بر اهمیت این ابزار در میان توسعه‌دهندگان Python و تاثیر آن در تسهیل ارتباط با پایگاه داده‌ی Postgres تاکید دارد. Psycopg امکانی سریع و کارآمد برای برقراری این ارتباط را فراهم می‌آورد، که از این روی توانسته است به یکی از ابزارهای اصلی در میان استفاده‌کنندگان Python بدل شود.

🟣لینک مقاله:
https://www.psycopg.org/articles/2024/06/30/psycopg-32-released/


👑 @Database_Academy
👍3
ابزار قدرتمند ChartDB رقیب جدی Drawdb (بسیار شبیه)

یک ویرایشگر web-based طراحی دیاگرام دیتابیس، که database schema را با یک Smart Query میتواند سریع visualize کند و خروجی SQL noscripts بدهد

تمام این امکانات بدون حتی نیاز به لاگین
github.com/chartdb/chartdb


DevTwitter | <MehrdadLinux/>


👑 @Database_Academy
👍4🍾1
🔵 عنوان مقاله
pg_back 2.4: A Simple, Thorough Backup Tool for Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله به بررسی و معرفی یک ابزار قدرتمند که با زبان برنامه‌نویسی Go نوشته شده است، می‌پردازد. ابزار مورد بحث برای خروجی گرفتن از پایگاه‌داده‌ها به فایل‌ها در فرمت دلخواه کاربر ارائه شده است. علاوه بر داده‌های پایه پایگاه‌داده، این ابزار قابلیت خروجی گرفتن از نقش‌ها، پارامترهای سرور و سایر تنظیمات مرتبط را نیز دارد. این ویژگی‌ها به کاربران اجازه می‌دهند تا از همه جنبه‌های مهم محیط پایگاه‌داده‌شان به طور جامع و امن بکاپ بگیرند. استفاده از زبان Go برای توسعه این ابزار، عملکرد سریع و قابلیت اعتماد بالایی را در عملیات خروجی‌برداری فراهم می‌آورد. این ابزار برای مدیران سیستم و توسعه‌دهندگانی که به دنبال راه حلی مطمئن برای حفظ و بازیابی داده‌های خود هستند، بسیار مفید است.

🟣لینک مقاله:
https://github.com/orgrim/pg_back


👑 @Database_Academy
👍3
🔵 عنوان مقاله
PostgreSQL 17 Beta 2 Released

🟢 خلاصه مقاله:
بتا 2 به‌عنوان مرحله بعدی در فرآیند طولانی انتشار نسخه نهایی Postgres 17 است که انتظار می‌رود در ماه‌های سپتامبر یا اکتبر منتشر شود. از آنجا که یک ماه از بتا 1 می‌گذرد، توسعه‌دهندگان و کاربران می‌توانند انتظار داشته باشند که تغییرات و به‌روزرسانی‌های اعمال شده در این نسخه جدید، نشان دهنده پیشرفت‌ها و رفع ایرادهای مورد نظر باشد. یافتن اطلاعات دقیق و جامع در مورد ویژگی‌ها و بهبودهای اضافه شده به Postgres 17 از طریق یادداشت‌های پیش‌نویس انتشار ممکن است. این یادداشت‌ها بهترین منبع برای به‌روزرسانی دانش شما درباره آنچه جدید است، به شمار می‌روند و توصیه می‌شود برای درک بهتر تغییرات و برنامه‌ریزی‌های مربوط به استفاده و یا ارتقاء سیستم‌ها به این نسخه، مطالعه شوند.

🟣لینک مقاله:
https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-17-beta-2-released-2885/


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
ETL Helper 1.0: Python Library for Database to Database Transfers

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که بررسی شده مربوط به ابزار جدیدی است که توسط British Geological Survey ایجاد شده و برای استفاده در جامعه برنامه‌نویسان Python مناسب است. این ابزار با پایگاه‌داده‌های مختلفی از جمله Postgres، SQLite، SQL Server و Oracle سازگار است و به دلیل این تنوع و سازگاری، مورد توجه ویژه‌ای قرار گرفته است. این امکان برای برنامه‌نویسان Python فراهم می‌کند تا با استفاده از این ابزار، امکان دسترسی و کار با داده‌ها در محیط‌های مختلف داده‌ای را به صورت مؤثرتر داشته باشند. جزئیات بیشتری در مقاله ارائه نشده است، اما تأکید بر این ویژگی‌های کلیدی نشان‌دهنده اهمیت و کاربردی بودن این ابزار در بین Pythonistas است.

🟣لینک مقاله:
https://github.com/BritishGeologicalSurvey/etlhelper


👑 @Database_Academy
👍4
🔵 عنوان مقاله
Parallel Queries in Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مورد نظر به بررسی ویژگی درخواست‌های همزمان در پایگاه داده‌ی پستگرس (Postgres) می‌پردازد و توضیح می‌دهد که این ویژگی به صورت یکپارچه و در یک مرحله‌ی بزرگ معرفی نشده است بلکه تدریجاً به این سیستم افزوده شده است. به همین دلیل، ممکن است بسیاری از کاربران این ویژگی را نادیده بگیرند یا از آن غافل شوند. الیزابت در این مقاله، مخاطبان را با اصول اولیه و کارکردهای این ویژگی آشنا می‌کند تا درک بهتری از چگونگی اجرای بخش‌های مختلف یک درخواست به صورت همزمان در پستگرس داشته باشند. این فرایند می‌تواند به بهبود عملکرد و کارایی در اجرای پرس و جوها کمک کند و برای دستیابی به نتایج سریع‌تر در پایگاه داده بسیار مفید است.

🟣لینک مقاله:
https://www.crunchydata.com/blog/parallel-queries-in-postgres


👑 @Database_Academy
3🍾1
🔵 عنوان مقاله
🎧 Say Hello to the Talking Postgres Podcast

🟢 خلاصه مقاله:
پادکست "The Path to Citus Con" ابتدا با هدف ترویج کنفرانس Citus Con که اکنون با نام POSETTE شناخته می‌شود، ایجاد شد. این پادکست از طریق مصاحبه با سخنرانان برجسته و دیگر چهره‌های برجسته Postgres، کار خود را آغاز کرد و به سرعت به یک پادکست عمومی برجسته در زمینه Postgres تبدیل شد. با توجه به رشد و توسعه‌ای که این برنامه داشته است، اخیراً تغییر نام یافته و دچار یک بازسازی برند شده است. این پادکست همچنان در حال ارائه محتوای با کیفیت و کاربردی برای جامعه Postgres است و به عنوان منبعی مهم برای یادگیری و به‌روزرسانی دانش در زمینه Postgres عمل می‌کند.

🟣لینک مقاله:
https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-database-for-postgresql/say-hello-to-the-talking-postgres-podcast/ba-p/4186111


👑 @Database_Academy
4🔥1
Forwarded from Gopher Academy
درود! ما در حال تحقیق و مطالعه درمورد فرآیند های خرید از فروشگاه های اینترنتی هستیم، ممنون میشیم با گذاشتن چند دقیقه وقت و تکمیل این پرسشنامه به انجام تحقیقات ما کمک کنید.
👇👇👇👇👇

https://survey.porsline.ir/s/orcck3O
👍1
🔵 عنوان مقاله
pgPedia: A Postgres Encyclopedia of Sorts

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله به بررسی یک راهنمای مرجع شبیه به ویکی برای ویژگی‌ها و تنظیمات Postgres می‌پردازد که به خوبی مکمل مستندات رسمی است. این راهنما به‌طور خوبی تنظیم و فرمت شده است و بررسی آن قطعاً ارزشمند است. ارزش افزوده این راهنما در نظم و تمیزی فرمت‌دهی آن قرار دارد که دسترسی به اطلاعات و درک آن‌ها را برای کاربران راحت‌تر می‌کند. استفاده از این منبع می‌تواند به علاقه‌مندان و توسعه‌دهندگان Postgres کمک کند تا بهتر و دقیق‌تر با قابلیت‌های پیچیده و تنظیمات مختلف این سیستم مدیریت پایگاه داده آشنا شوند. این راهنما بخشی از تلاش‌های جامع برای ارائه دانش و اطلاعات کاربردی در زمینه توسعه نرم‌افزار و به خصوص پایگاه‌های داده است.

🟣لینک مقاله:
https://pgpedia.info/


👑 @Database_Academy
🔥3
🔵 عنوان مقاله
Crunchy Bridge Adds Iceberg to Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
شرکت Crunchy Data اخیراً پلتفرم Crunchy Bridge for Analytics را با پشتیبانی از پرس‌و‌جو در جداول Iceberg توسعه داده‌ است. این قابلیت شامل توانایی کامل انتقال پرس‌و‌جو و همچنین یک سیستم کش نوشتار قوی است. فرمت جدول Iceberg، که برای مجموعه‌های داده‌ی تحلیلی بزرگ طراحی شده، به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌های حجیم را به شکل بهینه‌تر و موثرتری مدیریت و تحلیل کنند. این توسعه به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا تحلیل‌های داده‌ای خود را با سرعت و دقت بیشتری انجام دهند، که می‌تواند به بهبود تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکاری و افزایش کارایی عملیاتی منجر شود. این به‌روزرسانی در کل به بازدهی بهتر سیستم‌های تحلیلی و استفاده مؤثرتر از داده‌ها کمک می‌کند.

🟣لینک مقاله:
https://www.crunchydata.com/blog/crunchy-bridge-adds-iceberg-to-postgres-and-powerful-analytics-features


👑 @Database_Academy
👍3