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

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

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 عنوان مقاله
Full-Stack Observability from Honeybadger

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بحث قرار گرفته درباره پلتفرم ثبت وقایع جدید شرکت Honeybadger است که با پلتفرم‌هایی چون Splunk، DataDog یا CloudWatch Logs قابل مقایسه است، اما تنها شامل نقاط قوت این سرویس‌ها بوده و هزینه‌ای معقول دارد. این پلتفرم جدید با ارائه امکانات مشابه به تجزیه و تحلیل داده‌ها و مانیتورینگ وقایع، تفاوت خود را در سهولت ادغام با سایر سرویس‌ها نشان می‌دهد. ادغام آسان این پلتفرم با سرویس‌هایی چون Crunchy Bridge، Journald، و AWS امکان پذیر است، که این ویژگی به کاربران اجازه می‌دهد تا بدون دردسرهای فنی متداول، به سادگی و بسرعت به گزارش‌دهی و تحلیل رویدادها بپردازند. این فاکتورها Honeybadger را به یک گزینه جذاب در بازار پر رقابت ثبت رویدادها تبدیل می‌کنند.

🟣لینک مقاله:
https://www.honeybadger.io/tour/logging-observability/?utm_source=postgresweekly&utm_medium=email&utm_campaign=2024-07-17-postgresweekly-primary


👑 @Database_Academy
👍1
🔵 عنوان مقاله
Can Postgres Replace Redis as a Cache?

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مورد نظر به بررسی توانایی‌های Postgres در مقابل Redis برای مدیریت داده‌ها پرداخته است. اگرچه Redis به‌عنوان یک سرور ذخیره‌سازی داده‌ها در حافظه با عملکرد بالا شناخته شده و برای کش کردن استفاده می‌شود، پرسش اصلی مطرح شده در این مقاله این است که آیا می‌توان تمام کارها را با استفاده از Postgres انجام داد. Raphael در مقاله‌ای که نگارش کرده، به تجزیه و تحلیل و بررسی این موضوع می‌پردازد که آیا Postgres می‌تواند وظایفی را که معمولاً به Redis سپرده می‌شود، به‌طور مؤثر انجام دهد. این بحث شامل مقایسه عملکرد، کارایی و موارد استفاده مناسب برای هر یک از این سیستم‌های مدیریت پایگاه داده است و در نهایت به جوانب مثبت و منفی استفاده از هر یک در سناریوهای خاص صنعتی می‌پردازد.

🟣لینک مقاله:
https://medium.com/redis-with-raphael-de-lio/can-postgres-replace-redis-as-a-cache-f6cba13386dc


👑 @Database_Academy
👍7
🔵 عنوان مقاله
Using AI to Generate Data Structures for Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله به بحث درباره‌ی کاربردهای آینده‌ی مدل‌های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی (LLMs و AI) می‌پردازد. تأکید مقاله بر این نکته است که هرچند شاید زمانی طولانی طول بکشد تا به استفاده از این فناوری‌ها در تشخیص بیماری‌ها یا اداره نیروگاه‌ها اعتماد کافی پیدا شود، ولی آن‌ها در کمک به تعریف مدل‌ها و طرح‌ها می‌توانند به سرعت ما را به سمت درست هدایت کنند. این موضوع بیانگر پتانسیل هوش مصنوعی در تسریع و بهبود فرآیندهای طراحی و برنامه‌ریزی است، که می‌تواند به کاربران اجازه دهد تا با کارایی بیشتری به اهداف خود دست یابند.

🟣لینک مقاله:
https://www.cybertec-postgresql.com/en/using-ai-to-generate-data-structures/


👑 @Database_Academy
👍2
🔵 عنوان مقاله
Autovacuum Tuning Basics

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله به بررسی کاربرد فرآیند VACUUM در پایگاه‌داده‌ها می‌پردازد که به طور دستی برای بازیابی فضای هدر رفته ناشی از ردیف‌های حذف شده و به‌روز شده در جداول استفاده می‌شود. این فرآیند با حذف فضای بلوت (زائد)، کارایی پایگاه داده را بهبود می‌بخشد. برنامه‌ریزی خودکار این فرآیند، موسوم به autovacuum، مدیریت دستی VACUUM را کاهش می‌دهد و امکان تنظیم آن برای دستیابی به تعادل مناسب بین عملکرد و استفاده از فضا در موقعیت‌های مختلف وجود دارد. این سیستم خودکار به افراد اجازه می‌دهد تا تنظیماتی را اعمال کنند که به بهترین شکل ممکن منابع را مدیریت و بهینه‌سازی کنند، در نتیجه کارایی سیستم پایگاه داده را افزایش می‌دهد. این مقاله تاکید می‌کند که درک و تنظیم صحیح autovacuum می‌تواند تاثیر قابل توجهی در بهینه‌سازی و عملکرد کلی پایگاه داده داشته باشد.

🟣لینک مقاله:
https://www.enterprisedb.com/blog/autovacuum-tuning-basics


👑 @Database_Academy
👍5
🔵 عنوان مقاله
Bringing Row Pattern Recognition to Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه مقاله:

مقاله‌ی مورد بررسی به بحث در مورد امکان جستجوی دنباله‌ای از ردیف‌ها در یک جدول بر اساس الگویی مشخص شده در استاندارد SQL پرداخته است. تاتسو قصد دارد این قابلیت را به Postgres نیز اضافه کند. در این مقاله، تاتسو نحوه عملکرد این ویژگی را توضیح داده و پیشرفت‌های کار خود را به نمایش می‌گذارد. او به تفصیل در مورد روش‌ها و تکنیک‌هایی که برای اجرای این قابلیت در Postgres به کار برده شده‌اند، می‌پردازد. افزودن این قابلیت به Postgres می‌تواند به تحلیل‌گران داده و توسعه‌دهندگان کمک کند تا پرس‌و‌جوهای پیچیده‌تر و کارآمدتری را با استفاده از الگوهای مورد نیاز خود بسازند. این پروژه همچنان در حال توسعه است و تاتسو جزئیات فنی مرتبط با این توسعه را شرح می‌دهد.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/157921/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Which Cloud Providers Support auto_explain?

🟢 خلاصه مقاله:
ماژول auto_explain در Postgres برای ثبت برنامه‌های اجرایی (execution plans) پرس‌و‌جوهای کند به صورت خودکار طراحی شده است. با این حال، تمامی پلتفرم‌های ابری از این ویژگی به طور پیش‌فرض پشتیبانی نمی‌کنند. این ماژول به کاربران اجازه می‌دهد که درک بهتری از علل کندی در اجرای پرس‌و‌جوها داشته باشند و بهینه‌سازی‌های لازم را برای بهبود عملکرد انجام دهند. استفاده از auto_explain در محیط‌هایی که از آن پشتیبانی می‌کنند، می‌تواند به شناسایی و رفع گلوگاه‌های عملکردی کمک کرده و در نتیجه افزایش کارایی و پایداری سیستم را به همراه داشته باشد. عدم پشتیبانی در برخی پلتفرم‌های ابری می‌تواند به عنوان محدودیتی در استفاده از کامل توانایی‌های Postgres عمل کند و کاربران را به سمت راه حل‌های جایگزین یا تغییرات در تنظیمات موجود هدایت کند.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/157926/web


👑 @Database_Academy
1👍1
🔵 عنوان مقاله
Postgres vs. Pinecone for Vector Storage and Queries

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله پاسخی به انتشار اخیر وبلاگ Pinecone است که عملکرد Pinecone و Postgres را در انجام جستجو‌های برداری مقایسه کرده است. در این مقاله، تفاوت‌های اساسی و تخصصی بین دو سیستم در انجام جستجو‌های برداری بررسی شده و به بررسی عمیق‌تری در مورد چگونگی پیاده‌سازی و بهینه‌سازی این جستجوها در هر دو پلتفرم پرداخته شده است. تاکید ویژه‌ای بر روی برتری‌های فنی Pinecone در مقابل Postgres وجود دارد، به ویژه در زمینه‌هایی مانند سرعت پردازش، دقت نتایج و بهره‌وری منابع سیستمی. همچنین، مقاله به بیان چالش‌هایی می‌پردازد که Postgres در مواجهه با مقیاس‌های بزرگ داده‌های برداری و درخواست‌های پیچیده جستجو مواجه است. در نهایت، راه‌هایی برای بهبود عملکرد Postgres در این زمینه‌ها پیشنهاد شده و چشم‌اندازی نویدبخش برای تکامل هر دو تکنولوژی ارائه شده است.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/157922/web


👑 @Database_Academy
1👍1
🔵 عنوان مقاله
Looking for Hidden Hurdles When Postgres Faces Partitions

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بحث قرار گرفته به معرفی مشکلات عملکردی پرداخته که ممکن است پس از تقسیم‌بندی یک جدول در پایگاه داده‌ها به وجود آید. آندری با یک مسئله‌ی عجیب روبرو شد؛ او با تقسیم یک جدول به قسمت‌های کوچکتر، متوجه شد که این کار می‌تواند در برخی مواقع به افت شدید عملکرد منجر شود، به‌ویژه اگر تقسیم‌بندی نادرست انجام شود. این مسئله می‌تواند به دلیل افزایش زمان دسترسی به داده‌ها یا پیچیدگی‌های بیشتر در مدیریت داده‌های تقسیم شده باشد. مقاله به بررسی دقیق وجوه مختلف این مسئله می‌پردازد و راهکارهایی برای شناسایی و رفع این مشکلات را ارائه می‌دهد، که از جمله‌ی آنها می‌توان به بهینه‌سازی استراتژی‌های تقسیم‌بندی و تنظیم دقیق پارامترهای مرتبط اشاره کرد. این نکات می‌تواند برای مدیران پایگاه داده و توسعه‌دهندگانی که با زیرساخت‌های داده‌ای بزرگ کار می‌کنند، بسیار مفید باشد.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/157925/web


👑 @Database_Academy
👍1🍾1
🔵 عنوان مقاله
PLV8ify: Turn JavaScript Files into PLV8 Functions

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته، به بحث در مورد فرایند بسته‌بندی ورودی‌های TS/JS (TypeScript/JavaScript) و نوشتن SQL می‌پردازد که شامل تابع‌های Postgres با استفاده از افزونه PLV8 است. این افزونه امکان استفاده از جاوااسکریپت را به عنوان زبان برنامه‌نویسی توابع در پایگاه داده Postgres فراهم می‌کند. استفاده از PLV8 باعث می‌شود توسعه‌دهندگان بتوانند از مهارت‌های جاوااسکریپت خود برای نوشتن منطق سمت سرور در پایگاه داده استفاده کنند، که این امر به بهینه‌سازی و تسریع توسعه کمک می‌کند. افزونه PLV8 اجازه می‌دهد کد‌های JS/TS به طور مستقیم به توابع پایگاه داده ترجمه شوند و در نتیجه سهولت استفاده از جاوااسکریپت در محیط Postgres را افزایش می‌دهد. این استراتژی به کاهش چشمگیر زمان توسعه و پیچیدگی برنامه‌ها کمک می‌کند و برنامه‌نویسان می‌توانند برنامه‌های پایگاه داده‌ای قدرتمندتری را با استفاده از دانش موجود خود ایجاد نمایند.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/157931/web


👑 @Database_Academy
👍1🔥1
🔵 عنوان مقاله
Magic Tricks for psql: Settings, Presets, Echo, and Saved Queries

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله مذکور به بررسی و معرفی برخی از بهترین ابزارها و ترفندهایی پرداخته که کار با PostgreSQL را ساده‌تر می‌کند، خصوصاً برای کسانی که تازه کار با psql، رابط خط فرمان PostgreSQL، را آغاز کرده‌اند یا هنوز عمیقاً با پیکربندی‌های پیش‌فرض آن کار می‌کنند. نویسنده از تجربیات شخصی خود برای اشتراک‌گذاری نکات و تکنیک‌هایی استفاده می‌کند که استفاده از PostgreSQL را راحت‌تر و کاراتر می‌کند. این نکات شامل مواردی است که به بهبود تعامل با پایگاه‌داده و افزایش بهره‌وری کمک می‌کنند. مقاله به خصوص برای مبتدیان در حوزه پایگاه داده‌های PostgreSQL مناسب است و می‌تواند راهنمای خوبی برای استفاده بهینه‌تر از قابلیت‌های پیشرفته‌تر این سیستم مدیریت داده باشد.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/157910/web


👑 @Database_Academy
👍2
🔵 عنوان مقاله
Render Is Your Fastest Path to Production

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله با تمرکز بر امکاناتی که Render به عنوان ابر مدرن برای توسعه‌دهندگان ارائه می‌کند، توضیح می‌دهد که چگونه می‌توان به سرعت برنامه‌ها را ساخت، مستقر کرد، به‌روزرسانی کرد و با اطمینان آن‌ها را مقیاس‌بندی نمود. این پلتفرم امکان ساخت و توسعه نرم‌افزاری را از ابتدای تا میلیاردمین کاربر به‌صورت آسان فراهم می‌آورد و نوآوری‌های خود را با عرضه‌ی استفاده از منابع رایگان برای توسعه‌دهندگان، پشتیبانی می‌کند. این امکان موجب می‌شود تا توسعه‌دهندگان به راحتی و بدون نگرانی از محدودیت‌های منابع یا هزینه‌ها بتوانند به تولید و گسترش برنامه‌های خود بپردازند و اطمینان حاصل کنند که پلتفرم به طور موثر با رشد کاربردشان همگام خواهد بود.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/157909/web


👑 @Database_Academy
👍2
🔵 عنوان مقاله
You Make A Good Point! — Postgres Savepoints

🟢 خلاصه مقاله:
ایجاد نقاط ذخیره یا Savepoints در داخل یک تراکنش امکان‌پذیر است و امکان بازگشت به این نقاط در صورت نیاز را فراهم می‌کند. این ویژگی به کاربران اجازه می‌دهد تا بخش‌هایی از تراکنش‌های پیچیده را بدون نیاز به لغو کامل تراکنش، بازیابی کنند. استفاده از Savepoints مخصوصاً در تراکنش‌هایی که چندین عملیات متفاوت انجام می‌دهند و احتمال خطا در بخشی از تراکنش وجود دارد، بسیار مفید است. با تعریف savepoints در نقاط استراتژیک تراکنش، کاربران می‌توانند به راحتی به نقطه مورد نظر بازگردند و نیازی به تکرار تمام عملیات از ابتدا نخواهد بود. این رویکرد نه تنها به صرفه‌جویی در زمان کمک می‌کند، بلکه به کاهش خطاهای احتمالی در داده‌ها و بهبود کارایی کلی سیستم دیتابیس نیز منجر می‌شود.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/157918/web


👑 @Database_Academy
👍1
🔵 عنوان مقاله
  All the Talks from PGConf.dev 2024

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که مورد بررسی قرار گرفته، خلاصه‌ای از کنفرانس PGConf.dev که در ماه می در کانادا برگزار شد، ارائه می‌دهد. این گزارش به برجسته‌سازی بحث‌های کلیدی که در طول کنفرانس انجام شده بود، می‌پردازد. موضوعات ارائه شده شامل مشکلات مربوط به سیستم خودکار تمیزکاری (autovacuuming) در پایگاه‌داده‌ها، استقرارهای مقیاس پتابایتی، نحوه مقیاس‌پذیری Amazon RDS و تکنیک‌های افزایش تاثیرگذاری نوشته‌ها در وبلاگ‌های مرتبط با Postgres بوده‌اند. این گزارش فرصتی را برای کسانی که قادر به حضور در این کنفرانس نبوده‌اند فراهم می‌آورد تا از محتوای ارائه‌شده بهره‌مند شوند و دیدگاه‌های جدیدی در مورد بهینه‌سازی و کارایی سیستم‌های پایگاه داده کسب کنند.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/157911/web


👑 @Database_Academy
👍2
22 شهریور روز جهانی برنامه نویسه
مبارک همه ی برنامه نویس های گذشته، حال و آینده


👑 @database_academy
🍾6
🔵 عنوان مقاله
Speeding Up Index Creation in Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله توسط هانس-یورگن نوشته شده و بر اهمیت فهرست‌ها (indexes) در بهینه‌سازی عملکرد پرسمان‌ها در پایگاه‌های داده تأکید دارد. او مشکل اصلی ایجاد فهرست‌های جدید بر روی مجموعه داده‌های بزرگ را مورد بررسی قرار می‌دهد، که این فرایند می‌تواند زمان‌بر باشد. در این مقاله، هانس-یورگن روشی را ارائه می‌دهد که می‌تواند به طور قابل توجهی سرعت بخشیدن به فرایند ایجاد فهرست‌ها را در دیتاست‌های حجیم تسریع بخشد. این روش می‌تواند به کاربران کمک کند تا از منابع موجود خود بهتر استفاده کنند و در نتیجه بازده کلی سیستم‌های پایگاه داده را بهبود بخشند. در مجموع، مقاله راهکارهای عملی را برای مقابله با چالش‌های مرتبط با مدیریت داده‌های عظیم ارائه می‌دهد و نقش فناوری‌های جدید را در حل این چالش‌ها تبیین می‌کند.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/157917/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
ClickHouse Acquires PeerDB for Native Postgres CDC Integration

🟢 خلاصه مقاله:
PeerDB یک ابزار تکثیر داده است که توسط کارمندان سابق مایکروسافت و Citus Data برای پخش داده‌ها از پایگاه داده Postgres به انبار داده‌ها، صف‌ها و موتورهای ذخیره‌سازی دیگر توسعه یافته است. به نظر می‌رسد شرکت انبار داده ClickHouse اهمیت استراتژیک داشتن چنین فناوری در داخل سازمان را درک کرده است. این ابزار توانایی بالقوه برای بهبود جریان‌های کاری داده و افزایش کارایی در ذخیره‌سازی و دستکاری داده‌ها را دارد، که می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا با سرعت بیشتری از داده‌ها بهره‌برداری کنند. تصمیم ClickHouse برای به کارگیری این تکنولوژی نشان‌دهنده یک حرکت راهبردی برای تقویت قابلیت‌های خود در حوزه تجزیه و تحلیل داده‌ها و مدیریت داده است.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/158231/web


👑 @Database_Academy
👍2
🔵 عنوان مقاله
The Fastest Way to Copy Data Between Postgres Tables

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، آنتونی چندین روش مختلف برای بارگذاری داده‌ها را مقایسه کرده است، که شامل استفاده از SQL بومی و افزونه‌ها می‌باشد. نتیجه نهایی نشان دهنده برتری قابل توجه ابزار pg_bulkload است، اما استفاده از آن با برخی معایب همراه است. از دیگر روش‌های مورد بررسی در مقاله می‌توان به استفاده از دستورات INSERT و COPY در SQL اشاره کرد، که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. با این حال، pg_bulkload به دلیل سرعت بالا و کارآمدی در پردازش حجم بزرگی از داده‌ها، به عنوان گزینه مناسب‌تری شناخته شده است. معایب اصلی استفاده از این ابزار شامل پیچیدگی‌های نصب و پیکربندی آن می‌باشد. این مقاله به تحلیل عمیق هر روش پرداخته و نکاتی برای بهینه‌سازی عملیات بارگذاری داده‌ها ارائه می‌دهد.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/158229/web


👑 @Database_Academy
👍1
🔵 عنوان مقاله
How to Keep a Postgres Community Alive

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که خواندید، به بررسی تجربیات نویسنده از شرکت در رویداد PG Day France و سپس تلاش‌های وی برای ایجاد و اداره یک گروه کاربری محلی پستگرس می‌پردازد. نویسنده با اشتیاق از حضور در رویداد و ارتباط با سایر شرکت‌کنندگان یاد می‌کند و این تجربه را عاملی مهم برای تصمیم به تأسیس یک گروه کاربری در محله خود می‌داند. در ادامه، به شرح نکاتی می‌پردازد که هنگام برگزاری جلسات گروه کاربری باید مورد توجه قرار گیرند، از جمله اهمیت انتخاب موضوعات مرتبط، دعوت از سخنرانان با تجربه، و همچنین ترغیب و تشویق مشارکت فعال اعضا. نویسنده تأکید می‌کند که حفظ انگیزه و ایجاد فضای باز برای تبادل دانش می‌توانند کلیدی در حفظ و رشد یک جامعه فنی مثل همین گروه کاربران پستگرس باشند.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/158238/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
What to Know About Linux Memory Overcommit with Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
مقاله‌ای که در اختیار داریم به بحث در مورد ویژگی overcommit حافظه در سیستم‌عامل لینوکس پرداخته، که امکان تخصیص حافظه بیشتر از مقدار واقعاً موجود را فراهم می‌کند. این ویژگی می‌تواند در مواقعی مفید باشد، اما برای پایگاه داده‌های Postgres مشکل‌ساز است. در حالتی که این ویژگی فعال باشد، پستگرس در محاسبه حافظه‌ای که می‌تواند به طور امن به کوئری‌ها اختصاص دهد، دچار مشکل می‌شود. این امر می‌تواند به وقفه یا خاتمه ناخواسته عملیات‌ها منجر شود، بخصوص زمانی که سیستم تحت فشار زیادی قرار گرفته باشد. به همین منظور، توصیه می‌شود که تنظیمات overcommit حافظه در سیستم‌هایی که از پستگرس استفاده می‌کنند، به دقت بررسی و مدیریت شود تا از عملکرد قابل اعتماد پایگاه داده اطمینان حاصل شود.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/158237/web


👑 @Database_Academy
1
🔵 عنوان مقاله
Find the Root Cause of Postgres Performance Problems

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله بر اهمیت استفاده از pganalyze برای حفظ عملکرد و دسترسی پایدار پایگاه داده تأکید دارد. مشکلاتی مثل کندی پرسش‌ها که باعث کاهش سرعت برنامه‌ها می‌شوند و جداول حجیم که منجر به ورودی/خروجی غیرمنتظره می‌شوند، می‌توانند با استفاده از pganalyze بهبود یابند. این ابزار از طریق مشاوره‌های هوشمند برای تنظیم و نظارت دقیق، عملکرد داده‌ها را به طور مداوم بهینه می‌کند. استفاده از pganalyze به کاربران کمک می‌کند تا به طور مؤثری مشکلات مربوط به پایگاه داده را شناسایی و رفع کنند، به این ترتیب کارایی برنامه‌های کاربردی آنها بهبود می‌یابد و بازدهی کلی سیستم تقویت می‌شود.

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/158226/web


👑 @Database_Academy
درود دوستان گرامی
اگر نظر انتقاد پیشنهادی داشتید در خدمتم👇
@mrbardia72
👍2