🔵 عنوان مقاله
A cute example of solving a logic puzzle
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب در Golang Weekly یک نمونه دوستداشتنی از حل یک پازل منطقی را نشان میدهد: تبدیل سرنخهای متنی به قیود دقیق، مدلسازی حالتها، و حذف تدریجی گزینههای نامعتبر تا رسیدن به پاسخ یکتا. رویکرد آن بر سادگی و شفافیت تکیه دارد—با استفاده از ساختارهای داده ساده و اندکی backtracking یا constraint propagation که پیادهسازیاش در Go روان و قابل دنبالکردن است. فراتر از یک معما، پیام اصلی این است که پازلهای منطقی محیطی عالی برای تمرین تفکر الگوریتمی در Go فراهم میکنند؛ از مدلسازی و آزمونپذیری تا ملاحظات کارایی. در پایان، خواننده تشویق میشود با نسخههای مختلف معما و شیوههای بیان قیود آزمایش کند و از فرایند تبدیل سرنخهای غیررسمی به منطق اجرایی لذت ببرد.
#Golang #Go #LogicPuzzle #AlgorithmicThinking #ConstraintSolving #Backtracking #GolangWeekly
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175724/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
A cute example of solving a logic puzzle
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب در Golang Weekly یک نمونه دوستداشتنی از حل یک پازل منطقی را نشان میدهد: تبدیل سرنخهای متنی به قیود دقیق، مدلسازی حالتها، و حذف تدریجی گزینههای نامعتبر تا رسیدن به پاسخ یکتا. رویکرد آن بر سادگی و شفافیت تکیه دارد—با استفاده از ساختارهای داده ساده و اندکی backtracking یا constraint propagation که پیادهسازیاش در Go روان و قابل دنبالکردن است. فراتر از یک معما، پیام اصلی این است که پازلهای منطقی محیطی عالی برای تمرین تفکر الگوریتمی در Go فراهم میکنند؛ از مدلسازی و آزمونپذیری تا ملاحظات کارایی. در پایان، خواننده تشویق میشود با نسخههای مختلف معما و شیوههای بیان قیود آزمایش کند و از فرایند تبدیل سرنخهای غیررسمی به منطق اجرایی لذت ببرد.
#Golang #Go #LogicPuzzle #AlgorithmicThinking #ConstraintSolving #Backtracking #GolangWeekly
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175724/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Reddit
cthart's comment on "Logic"
Explore this conversation and more from the puzzle community
🔵 عنوان مقاله
E-Maj 4.7: Fine-Grained Write Logging and Time Travel Extension
🟢 خلاصه مقاله:
امکان ثبت ریزدانه تغییرات نوشتاری و «time travel» روی بخشهایی از پایگاهداده، هسته اصلی E-Maj 4.7 است. این افزونه تغییرات درج، بهروزرسانی و حذف را روی جدولهای انتخابی ردگیری میکند تا بتوان وضعیت گذشته همان بخشها را در یک زمان مشخص مشاهده یا بهصورت هدفمند بازگردانی کرد—بدون نیاز به برگرداندن کل پایگاهداده. نتیجه، ممیزی و ردیابی دقیق، رفع خطا و مقایسه نسخهها، و بازیابی نقطهای سریعتر و کماختلال است. E-Maj 4.7 قابل پیکربندی است (انتخاب جدولها، گروهبندی و نگهداشت سوابق) و در کنار پشتیبانگیری و تکرار داده، بازیابی را چابکتر میکند. بهعنوان یک انتشار پخته از v4، برای استفاده عملی و محیطهای تولیدی مناسب است.
#Database
#TimeTravel
#ChangeLogging
#DataAuditing
#PointInTimeRecovery
#DataVersioning
#EMaj
#RDBMS
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/173763/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
E-Maj 4.7: Fine-Grained Write Logging and Time Travel Extension
🟢 خلاصه مقاله:
امکان ثبت ریزدانه تغییرات نوشتاری و «time travel» روی بخشهایی از پایگاهداده، هسته اصلی E-Maj 4.7 است. این افزونه تغییرات درج، بهروزرسانی و حذف را روی جدولهای انتخابی ردگیری میکند تا بتوان وضعیت گذشته همان بخشها را در یک زمان مشخص مشاهده یا بهصورت هدفمند بازگردانی کرد—بدون نیاز به برگرداندن کل پایگاهداده. نتیجه، ممیزی و ردیابی دقیق، رفع خطا و مقایسه نسخهها، و بازیابی نقطهای سریعتر و کماختلال است. E-Maj 4.7 قابل پیکربندی است (انتخاب جدولها، گروهبندی و نگهداشت سوابق) و در کنار پشتیبانگیری و تکرار داده، بازیابی را چابکتر میکند. بهعنوان یک انتشار پخته از v4، برای استفاده عملی و محیطهای تولیدی مناسب است.
#Database
#TimeTravel
#ChangeLogging
#DataAuditing
#PointInTimeRecovery
#DataVersioning
#EMaj
#RDBMS
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/173763/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Understanding and Setting Postgres JDBC Fetch Size
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله اهمیت تنظیم درست Fetch Size در JDBC برای Postgres را توضیح میدهد: مقدار پیشفرض 0 عملاً کل نتایج را یکباره در حافظه میریزد و برای حجمهای بزرگ خطرناک است. برای استریم واقعی باید auto-commit را خاموش کنید (setAutoCommit(false)) و روی Statement/PreparedStatement مقدار setFetchSize(n) بگذارید یا از defaultRowFetchSize در اتصال استفاده کنید؛ در حالت auto-commit فعال، درایور از cursor سمت سرور استفاده نمیکند و Fetch Size نادیده گرفته میشود. انتخاب مقدار به اندازه ردیفها، تأخیر شبکه و حافظه بستگی دارد؛ معمولاً 100 تا 1000 شروع خوبی است و برای ردیفهای بزرگ (JSON/BYTEA) بهتر است مقدار کوچکتر باشد. در Spring JdbcTemplate و jOOQ میتوانید fetchSize را مستقیم تنظیم کنید؛ در JPA/Hibernate برای استریم با PostgreSQL علاوه بر hibernate.jdbc.fetch_size معمولاً نیاز به ResultSet رو به جلو و auto-commit خاموش دارید. حواستان باشد استریم باعث باز ماندن تراکنش میشود و میتواند VACUUM را به تأخیر بیندازد؛ پس جریانها را کوتاه نگه دارید و برای سناریوهای تعاملی از صفحهبندی استفاده کنید. این موضوع اخیراً در Golang Weekly برجسته شده است و برای تیمهایی که Java و Go را ترکیب میکنند کاربردی است.
#PostgreSQL #JDBC #FetchSize #DatabasePerformance #Java #GolangWeekly #Streaming #PerformanceTuning
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175727/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Understanding and Setting Postgres JDBC Fetch Size
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله اهمیت تنظیم درست Fetch Size در JDBC برای Postgres را توضیح میدهد: مقدار پیشفرض 0 عملاً کل نتایج را یکباره در حافظه میریزد و برای حجمهای بزرگ خطرناک است. برای استریم واقعی باید auto-commit را خاموش کنید (setAutoCommit(false)) و روی Statement/PreparedStatement مقدار setFetchSize(n) بگذارید یا از defaultRowFetchSize در اتصال استفاده کنید؛ در حالت auto-commit فعال، درایور از cursor سمت سرور استفاده نمیکند و Fetch Size نادیده گرفته میشود. انتخاب مقدار به اندازه ردیفها، تأخیر شبکه و حافظه بستگی دارد؛ معمولاً 100 تا 1000 شروع خوبی است و برای ردیفهای بزرگ (JSON/BYTEA) بهتر است مقدار کوچکتر باشد. در Spring JdbcTemplate و jOOQ میتوانید fetchSize را مستقیم تنظیم کنید؛ در JPA/Hibernate برای استریم با PostgreSQL علاوه بر hibernate.jdbc.fetch_size معمولاً نیاز به ResultSet رو به جلو و auto-commit خاموش دارید. حواستان باشد استریم باعث باز ماندن تراکنش میشود و میتواند VACUUM را به تأخیر بیندازد؛ پس جریانها را کوتاه نگه دارید و برای سناریوهای تعاملی از صفحهبندی استفاده کنید. این موضوع اخیراً در Golang Weekly برجسته شده است و برای تیمهایی که Java و Go را ترکیب میکنند کاربردی است.
#PostgreSQL #JDBC #FetchSize #DatabasePerformance #Java #GolangWeekly #Streaming #PerformanceTuning
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175727/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🛩️ Shane Borden's Technology Blog
Understanding and Setting PostgreSQL JDBC Fetch Size
By default, the PostgreSQL JDBC driver fetches all rows at once and attempts to load them into memory vs. other drivers such as Oracle that by default only fetches 10 rows at a time. Both defaults …
🔵 عنوان مقاله
F3: The Open-Source Data File Format for the Future (45 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
F3 یک فرمت ستونی متنباز و نسل جدید است که با تمرکز بر میانعملیاتی، توسعهپذیری و کارایی طراحی شده و هنوز در حال تکامل است. نوآوری اصلی آن جاسازی منطق رمزگشایی WebAssembly داخل هر فایل است تا خوانندههای قدیمی و جدید بتوانند بدون بهروزرسانی همزمان کتابخانهها، رمزگذاریهای تازه را تفسیر کنند. F3 با جدا کردن چیدمان واحدهای I/O از گروههای ردیف، امکان بهینهسازی برای الگوهای دسترسی گوناگون را فراهم میکند؛ همچنین با پشتیبانی از محدودههای لغتنامهای انعطافپذیر و استفاده از flatbuffers برای دسترسی سریع به فراداده، هم فشردهسازی و هم سرعت رمزگشایی را بهبود میدهد. ارزیابیها نشان میدهد F3 از نظر کارایی همتراز Parquet و ORC است و در عین حال تکامل بیدردسر فرمت را ممکن میسازد؛ کد پیادهسازی آن نیز بهصورت عمومی در دسترس است.
#DataFormats #ColumnarStorage #WebAssembly #OpenSource #Parquet #ORC #FlatBuffers #DataEngineering
🟣لینک مقاله:
https://db.cs.cmu.edu/papers/2025/zeng-sigmod2025.pdf?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
F3: The Open-Source Data File Format for the Future (45 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
F3 یک فرمت ستونی متنباز و نسل جدید است که با تمرکز بر میانعملیاتی، توسعهپذیری و کارایی طراحی شده و هنوز در حال تکامل است. نوآوری اصلی آن جاسازی منطق رمزگشایی WebAssembly داخل هر فایل است تا خوانندههای قدیمی و جدید بتوانند بدون بهروزرسانی همزمان کتابخانهها، رمزگذاریهای تازه را تفسیر کنند. F3 با جدا کردن چیدمان واحدهای I/O از گروههای ردیف، امکان بهینهسازی برای الگوهای دسترسی گوناگون را فراهم میکند؛ همچنین با پشتیبانی از محدودههای لغتنامهای انعطافپذیر و استفاده از flatbuffers برای دسترسی سریع به فراداده، هم فشردهسازی و هم سرعت رمزگشایی را بهبود میدهد. ارزیابیها نشان میدهد F3 از نظر کارایی همتراز Parquet و ORC است و در عین حال تکامل بیدردسر فرمت را ممکن میسازد؛ کد پیادهسازی آن نیز بهصورت عمومی در دسترس است.
#DataFormats #ColumnarStorage #WebAssembly #OpenSource #Parquet #ORC #FlatBuffers #DataEngineering
🟣لینک مقاله:
https://db.cs.cmu.edu/papers/2025/zeng-sigmod2025.pdf?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
The Modern Data Stack's Final Act: Consolidation Masquerading as Unification (14 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
ادعای «سکوهای یکپارچه» در Modern Data Stack بیشتر پوششی برای «یکپارچهسازیِ بازاری» بهنفع فروشندگان است تا یکپارچگی واقعی. عرضهکنندگان با ادغام لایهها و خرید ابزارهای مجاور، بستههای بزرگتری میفروشند که ظاهراً سادهترند، اما عملاً وابستگی به فروشنده و هزینههای جابهجایی را بالا میبرند. بیشتر این یکپارچهسازی سطحی است؛ همکاریپذیریِ معماریِ واقعی به متادیتای مشترک، حکمرانی و معناشناسیِ همسان و قابلانتقال نیاز دارد، چیزی که هنوز کمیاب است. تنها تعداد کمی از پلتفرمها مانند Palantir Foundry و DataOS نمونهای از یکپارچگیِ معماریِ سرتاسری را نشان میدهند. خریداران باید عمق «یکپارچگی» را محک بزنند: قابلیت حمل متادیتا، انتشار سیاستها، ثبات مدلهای معنایی و تکیه بر استانداردها و APIهای باز؛ در غیر این صورت، سادگیِ کوتاهمدت با قفلشدن بلندمدت تاخت میخورد.
#ModernDataStack #DataPlatform #Interoperability #VendorLockIn #DataGovernance #Consolidation #EnterpriseData #DataArchitecture
🟣لینک مقاله:
https://moderndata101.substack.com/p/the-modern-data-stacks-final-act?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Modern Data Stack's Final Act: Consolidation Masquerading as Unification (14 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
ادعای «سکوهای یکپارچه» در Modern Data Stack بیشتر پوششی برای «یکپارچهسازیِ بازاری» بهنفع فروشندگان است تا یکپارچگی واقعی. عرضهکنندگان با ادغام لایهها و خرید ابزارهای مجاور، بستههای بزرگتری میفروشند که ظاهراً سادهترند، اما عملاً وابستگی به فروشنده و هزینههای جابهجایی را بالا میبرند. بیشتر این یکپارچهسازی سطحی است؛ همکاریپذیریِ معماریِ واقعی به متادیتای مشترک، حکمرانی و معناشناسیِ همسان و قابلانتقال نیاز دارد، چیزی که هنوز کمیاب است. تنها تعداد کمی از پلتفرمها مانند Palantir Foundry و DataOS نمونهای از یکپارچگیِ معماریِ سرتاسری را نشان میدهند. خریداران باید عمق «یکپارچگی» را محک بزنند: قابلیت حمل متادیتا، انتشار سیاستها، ثبات مدلهای معنایی و تکیه بر استانداردها و APIهای باز؛ در غیر این صورت، سادگیِ کوتاهمدت با قفلشدن بلندمدت تاخت میخورد.
#ModernDataStack #DataPlatform #Interoperability #VendorLockIn #DataGovernance #Consolidation #EnterpriseData #DataArchitecture
🟣لینک مقاله:
https://moderndata101.substack.com/p/the-modern-data-stacks-final-act?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
The Modern Data Stack’s Final Act: Consolidation Masquerading as Unification
Why "tool" vendors are increasingly acquiring in adjacent spaces, the illusion of "unification", and how to identify true architectural unification.
🔵 عنوان مقاله
Spark Config Madness (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
اجرای Spark روی جدولهای Iceberg که توسط AWS Glue مدیریت میشوند، با استفاده از پکیجهای رسمی AWS Iceberg Glue، تمام عملیاتهای متداول مانند CTAS، MERGE، UPDATE، DELETE و INSERT را پشتیبانی میکند و قابلیتهایی مثل snapshot isolation و تکامل اسکیمای Iceberg را روی دادههای مبتنی بر S3 به ارمغان میآورد. با چند تنظیم ساده برای Spark—از جمله فعالسازی افزونههای Iceberg، تعریف Glue بهعنوان کاتالوگ، و استفاده از Default AWS Credential Chain—میتوان هم امنیت و هم انطباق با محیط تولید را حفظ کرد و از سختکد کردن رازها پرهیز نمود. با این رویکرد، ساخت جدولهای جدید با CTAS، انجام upsertها با MERGE و پاکسازی هدفمند دادهها ممکن میشود و Iceberg مدیریت متادیتا و همزمانی را بر عهده میگیرد. با این حال، پیچیدگی تنظیمات، سازگاری نسخهها و ظرایف کار با S3 یادآور میشود که استفاده از سرویسهای مدیریتشدهی Spark یا پایگاهدادهها میتواند هزینه و سربار مهندسی را بهطور معناداری کاهش دهد.
#ApacheSpark #AWS #AWSGlue #ApacheIceberg #S3 #DataEngineering #Lakehouse #ETL
🟣لینک مقاله:
https://performancede.substack.com/p/spark-config-madness?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Spark Config Madness (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
اجرای Spark روی جدولهای Iceberg که توسط AWS Glue مدیریت میشوند، با استفاده از پکیجهای رسمی AWS Iceberg Glue، تمام عملیاتهای متداول مانند CTAS، MERGE، UPDATE، DELETE و INSERT را پشتیبانی میکند و قابلیتهایی مثل snapshot isolation و تکامل اسکیمای Iceberg را روی دادههای مبتنی بر S3 به ارمغان میآورد. با چند تنظیم ساده برای Spark—از جمله فعالسازی افزونههای Iceberg، تعریف Glue بهعنوان کاتالوگ، و استفاده از Default AWS Credential Chain—میتوان هم امنیت و هم انطباق با محیط تولید را حفظ کرد و از سختکد کردن رازها پرهیز نمود. با این رویکرد، ساخت جدولهای جدید با CTAS، انجام upsertها با MERGE و پاکسازی هدفمند دادهها ممکن میشود و Iceberg مدیریت متادیتا و همزمانی را بر عهده میگیرد. با این حال، پیچیدگی تنظیمات، سازگاری نسخهها و ظرایف کار با S3 یادآور میشود که استفاده از سرویسهای مدیریتشدهی Spark یا پایگاهدادهها میتواند هزینه و سربار مهندسی را بهطور معناداری کاهش دهد.
#ApacheSpark #AWS #AWSGlue #ApacheIceberg #S3 #DataEngineering #Lakehouse #ETL
🟣لینک مقاله:
https://performancede.substack.com/p/spark-config-madness?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
Spark Config Madness
Will it Ever Stop?
🔵 عنوان مقاله
date and timestamp versions of random(min, max)
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله به دو بهروزرسانی کاربردی اشاره میکند: افزودهشدن نسخههای مبتنیبر نوعهای date و timestamp برای تابع random(min, max) و نمایش برآوردهای برنامهریز برای گره Memoize در خروجی EXPLAIN. با پشتیبانی جدید random(min, max)، میتوان مقادیر تصادفی از نوع تاریخ یا زمان را مستقیماً در یک بازه مشخص تولید کرد؛ کاری مفید برای تولید دادهی آزمایشی، شبیهسازی بار کاری و ناشناسسازی دادههای زمانی بدون نیاز به تبدیلهای اضافی. همچنین، EXPLAIN اکنون برآوردهای مربوط به Memoize را نشان میدهد تا روشنتر شود چرا برنامهریز از این گره استفاده کرده و تأثیر تخمینی کش و هزینهها چیست؛ موضوعی که به عیبیابی و بهینهسازی پرسوجوها کمک میکند.
#Databases #SQL #EXPLAIN #Memoize #Random #Date #Timestamp #Performance
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175090/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
date and timestamp versions of random(min, max)
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله به دو بهروزرسانی کاربردی اشاره میکند: افزودهشدن نسخههای مبتنیبر نوعهای date و timestamp برای تابع random(min, max) و نمایش برآوردهای برنامهریز برای گره Memoize در خروجی EXPLAIN. با پشتیبانی جدید random(min, max)، میتوان مقادیر تصادفی از نوع تاریخ یا زمان را مستقیماً در یک بازه مشخص تولید کرد؛ کاری مفید برای تولید دادهی آزمایشی، شبیهسازی بار کاری و ناشناسسازی دادههای زمانی بدون نیاز به تبدیلهای اضافی. همچنین، EXPLAIN اکنون برآوردهای مربوط به Memoize را نشان میدهد تا روشنتر شود چرا برنامهریز از این گره استفاده کرده و تأثیر تخمینی کش و هزینهها چیست؛ موضوعی که به عیبیابی و بهینهسازی پرسوجوها کمک میکند.
#Databases #SQL #EXPLAIN #Memoize #Random #Date #Timestamp #Performance
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175090/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
👍1
🔵 عنوان مقاله
Building and Debugging Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب نشان میدهد چگونه یک محیط container برای کامپایل Postgres از سورس بسازید و آن را با GDB و VS Code دیباگ کنید. مراحل شامل نصب وابستگیها، پیکربندی با --enable-debug و --enable-cassert و CFLAGS مانند -O0 -g3، ساخت با make، راهاندازی با initdb و pg_ctl، و اتصال به پردازههای backend برای ردگیری اجرای کوئریها است. برای GDB، روی follow-fork-mode child، breakpoints در نقاط کلیدی، و کار با core dumpها تأکید میشود؛ و برای VS Code، استفاده از Dev Containers/Remote - Containers، تنظیم launch.json و sourceFileMap برای نگاشت مسیرها، و pipeTransport یا docker exec پیشنهاد میشود. در انتها، نکاتی مانند استفاده از ccache برای تسریع build، اجرای make check، افزایش logging، و نگهداشتن assertها برای یادگیری بهتر مطرح میشود.
#Postgres #PostgreSQL #GDB #VSCode #Containers #Debugging #DevContainers #CProgramming
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175386/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Building and Debugging Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب نشان میدهد چگونه یک محیط container برای کامپایل Postgres از سورس بسازید و آن را با GDB و VS Code دیباگ کنید. مراحل شامل نصب وابستگیها، پیکربندی با --enable-debug و --enable-cassert و CFLAGS مانند -O0 -g3، ساخت با make، راهاندازی با initdb و pg_ctl، و اتصال به پردازههای backend برای ردگیری اجرای کوئریها است. برای GDB، روی follow-fork-mode child، breakpoints در نقاط کلیدی، و کار با core dumpها تأکید میشود؛ و برای VS Code، استفاده از Dev Containers/Remote - Containers، تنظیم launch.json و sourceFileMap برای نگاشت مسیرها، و pipeTransport یا docker exec پیشنهاد میشود. در انتها، نکاتی مانند استفاده از ccache برای تسریع build، اجرای make check، افزایش logging، و نگهداشتن assertها برای یادگیری بهتر مطرح میشود.
#Postgres #PostgreSQL #GDB #VSCode #Containers #Debugging #DevContainers #CProgramming
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175386/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
sbaziotis.com
Building and Debugging Postgres
I collected useful information on how to build and debug Postgres in one place.
🔵 عنوان مقاله
The Era of Open Data Infrastructure (6 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از آغاز «عصر زیرساخت داده باز» میگوید؛ جایی که ادغام Fivetran و dbt Labs یک سکوِ یکپارچه و باز برای استانداردسازی جذب، تبدیل و فعالسازی داده میسازد. هسته این رویکرد Apache Iceberg است؛ قالب جدولِ استاندارد و مستقل از موتور که با تضمینهای ACID، تکامل طرحواره و قابلیت time travel، امکان جابهجایی بیدردسر بین موتورهای پردازشی را فراهم میکند. این ترکیب با ارائه SLAs، تبارشناسی کامل از منبع تا مصرف، و رصدپذیری و حاکمیت یکپارچه، گلوگاههای استفاده از داده در سازمانها را هدف میگیرد و اعتماد به مدلها، انطباقپذیری و چابکی عملیاتی را بهطور چشمگیری بهبود میدهد. در نتیجه، تیمها بدون قفلشدن در یک فروشنده، میتوانند منطق تجاری را یکدست پیاده کنند، کیفیت و خطسیر داده را شفاف ببینند و فعالسازی داده را برای تحلیل، هوش مصنوعی و فرایندهای عملیاتی با هزینه و پیچیدگی کمتر گسترش دهند.
#OpenData #DataInfrastructure #ApacheIceberg #Fivetran #dbtLabs #DataGovernance #Interoperability #DataActivation
🟣لینک مقاله:
https://www.getdbt.com/blog/dbt-labs-and-fivetran-product-vision?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Era of Open Data Infrastructure (6 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از آغاز «عصر زیرساخت داده باز» میگوید؛ جایی که ادغام Fivetran و dbt Labs یک سکوِ یکپارچه و باز برای استانداردسازی جذب، تبدیل و فعالسازی داده میسازد. هسته این رویکرد Apache Iceberg است؛ قالب جدولِ استاندارد و مستقل از موتور که با تضمینهای ACID، تکامل طرحواره و قابلیت time travel، امکان جابهجایی بیدردسر بین موتورهای پردازشی را فراهم میکند. این ترکیب با ارائه SLAs، تبارشناسی کامل از منبع تا مصرف، و رصدپذیری و حاکمیت یکپارچه، گلوگاههای استفاده از داده در سازمانها را هدف میگیرد و اعتماد به مدلها، انطباقپذیری و چابکی عملیاتی را بهطور چشمگیری بهبود میدهد. در نتیجه، تیمها بدون قفلشدن در یک فروشنده، میتوانند منطق تجاری را یکدست پیاده کنند، کیفیت و خطسیر داده را شفاف ببینند و فعالسازی داده را برای تحلیل، هوش مصنوعی و فرایندهای عملیاتی با هزینه و پیچیدگی کمتر گسترش دهند.
#OpenData #DataInfrastructure #ApacheIceberg #Fivetran #dbtLabs #DataGovernance #Interoperability #DataActivation
🟣لینک مقاله:
https://www.getdbt.com/blog/dbt-labs-and-fivetran-product-vision?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
dbt Labs
The era of open data infrastructure | dbt Labs
Why the dbt + Fivetran merger is the inflection point for AI, Iceberg, and the enterprise
هر دیتابیس، فقط یه مجموعه داده نیست
امروز یه مقاله از GeeksforGeeks خوندم دربارهی پایههای DBMS.
مطلبش ساده بود، ولی باعث شد یه چیز جالب یادم بیاد:
چقدر از چیزهایی که تو دنیای نرمافزار میسازیم، در واقع تلاش برای نظم دادن به دادههامونه.
و DBMS دقیقاً همین کار رو میکنه — ساختن یه سیستم که بتونه داده رو نگه داره، بفهمه، و سریع در دسترس قرار بده.
ولی چیزی که جذابتره اینه که DBMS فقط یه ابزار نیست، یه طرز فکره.
وقتی یاد میگیری دادهها رو چطور ساختار بدی، داری یاد میگیری چطور فکر سیستمی داشته باشی.
از همونجا میشه فهمید چرا معماری RDBMS پایهی خیلی از سیستمهای مدرن شده.
چون پشتش یه ایده سادهست:
رابطهها مهمتر از دادهها هستن.
<Sirus Valioghli/>
امروز یه مقاله از GeeksforGeeks خوندم دربارهی پایههای DBMS.
مطلبش ساده بود، ولی باعث شد یه چیز جالب یادم بیاد:
چقدر از چیزهایی که تو دنیای نرمافزار میسازیم، در واقع تلاش برای نظم دادن به دادههامونه.
و DBMS دقیقاً همین کار رو میکنه — ساختن یه سیستم که بتونه داده رو نگه داره، بفهمه، و سریع در دسترس قرار بده.
ولی چیزی که جذابتره اینه که DBMS فقط یه ابزار نیست، یه طرز فکره.
وقتی یاد میگیری دادهها رو چطور ساختار بدی، داری یاد میگیری چطور فکر سیستمی داشته باشی.
از همونجا میشه فهمید چرا معماری RDBMS پایهی خیلی از سیستمهای مدرن شده.
چون پشتش یه ایده سادهست:
رابطهها مهمتر از دادهها هستن.
<Sirus Valioghli/>
Forwarded from VIP
🚀 به دنیای توسعه و تکنولوژی خوش اومدی!
اگر به موضوعات زیر علاقهمندی:
🔹 Golang
🔹 Linux & DevOps
🔹 Software Engineering
🔹 AI & Machine Learning
🔹 فرصتهای شغلی ریموت (خارجی و داخلی)
ما برات یه مجموعه کانالهای تخصصی ساختیم تا همیشه بهروز، حرفهای و الهامبخش بمونی!
📚 یادگیری، فرصت، شبکهسازی و پیشرفت، همش اینجاست...
📌 از این لینک همه چنلهامونو یهجا ببین و جوین شو:
👉 https://news.1rj.ru/str/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
اگر به موضوعات زیر علاقهمندی:
🔹 Golang
🔹 Linux & DevOps
🔹 Software Engineering
🔹 AI & Machine Learning
🔹 فرصتهای شغلی ریموت (خارجی و داخلی)
ما برات یه مجموعه کانالهای تخصصی ساختیم تا همیشه بهروز، حرفهای و الهامبخش بمونی!
📚 یادگیری، فرصت، شبکهسازی و پیشرفت، همش اینجاست...
📌 از این لینک همه چنلهامونو یهجا ببین و جوین شو:
👉 https://news.1rj.ru/str/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
🔵 عنوان مقاله
an interview with CEO and founder Hans-Jürgen Schönig
🟢 خلاصه مقاله:
برایند این گفتگو با Hans-Jürgen Schönig، مدیرعامل و بنیانگذار، روایت شکلگیری شرکت و مسیر رشد آن است: از انگیزه آغازین و مسالهای که قصد حلش را داشتند، تا چگونگی ساخت نسخه اولیه و مدل عملیاتی. او درباره چالشهای شروع کار—یافتن مشتریان اولیه، اعتبارسنجی محصول، اولویتگذاری منابع محدود و تصمیمهای دشوار درباره سرعت رشد—و نقشی که بازخورد مشتری در جهتدهی به محصول داشت، صحبت میکند. سپس به مقیاسپذیری تیم، فرهنگ مسئولیتپذیری و کیفیت، بهبود فرآیندها، و تکامل مسیر ورود به بازار و همکاریها میپردازد. در ادامه، بر درسهای کلیدی، نقاط عطف، شیوه رهبری و توازن میان نوآوری و پایداری تاکید میکند و در بخش پایانی، دیدگاه آینده و توصیههایی عملی برای بنیانگذاران—شروع کوچک، یادگیری سریع و رشد پایدار—را مطرح میسازد.
#Startup #FounderStory #Leadership #CompanyGrowth #Entrepreneurship #BusinessStrategy #Interview
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175393/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
an interview with CEO and founder Hans-Jürgen Schönig
🟢 خلاصه مقاله:
برایند این گفتگو با Hans-Jürgen Schönig، مدیرعامل و بنیانگذار، روایت شکلگیری شرکت و مسیر رشد آن است: از انگیزه آغازین و مسالهای که قصد حلش را داشتند، تا چگونگی ساخت نسخه اولیه و مدل عملیاتی. او درباره چالشهای شروع کار—یافتن مشتریان اولیه، اعتبارسنجی محصول، اولویتگذاری منابع محدود و تصمیمهای دشوار درباره سرعت رشد—و نقشی که بازخورد مشتری در جهتدهی به محصول داشت، صحبت میکند. سپس به مقیاسپذیری تیم، فرهنگ مسئولیتپذیری و کیفیت، بهبود فرآیندها، و تکامل مسیر ورود به بازار و همکاریها میپردازد. در ادامه، بر درسهای کلیدی، نقاط عطف، شیوه رهبری و توازن میان نوآوری و پایداری تاکید میکند و در بخش پایانی، دیدگاه آینده و توصیههایی عملی برای بنیانگذاران—شروع کوچک، یادگیری سریع و رشد پایدار—را مطرح میسازد.
#Startup #FounderStory #Leadership #CompanyGrowth #Entrepreneurship #BusinessStrategy #Interview
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175393/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
CYBERTEC PostgreSQL | Services & Support
How it all began - 25 years of CYBERTEC
This blog describes how CYBERTEC began, and what was achieved in this all 25 years. Dive in and know it for the CEO himself.
🔵 عنوان مقاله
AWS Glue Iceberg Rest Catalog (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
AWS Glue 5.0 با تکیه بر Apache Iceberg و Iceberg REST catalog قابل شبیهسازی در محیط محلی است تا بتوان منطق ETL، طراحی جدول و رفتار کوئری را بدون هزینه EMR آزمایش کرد. با راهاندازی یک سرویس محلی Iceberg REST catalog و تنظیم Spark برای استفاده از آن، ساخت و تغییر طرح، پارتیشنبندی، snapshots و time travel بهصورت محلی قابل ارزیابی میشود. مراحل کلیدی شامل نصب Spark با وابستگیهای Iceberg، اجرای سرویس REST catalog، تنظیم URI و مسیر warehouse محلی و سپس اجرای سناریوهای ETL و پرسوجوهاست. این روش چرخه توسعه را سریع میکند و امکان تستهای تکرارپذیر را فراهم میسازد، هرچند تفاوتهایی مثل نبود IAM و تفاوت کارایی با فضای ابری وجود دارد؛ بنابراین پیش از استقرار نهایی، اعتبارسنجی در staging روی AWS Glue یا EMR توصیه میشود.
#AWSGlue #ApacheIceberg #Spark #ETL #RESTCatalog #EMR #DataEngineering #Lakehouse
🟣لینک مقاله:
https://performancede.substack.com/p/aws-glue-iceberg-rest-catalog?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
AWS Glue Iceberg Rest Catalog (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
AWS Glue 5.0 با تکیه بر Apache Iceberg و Iceberg REST catalog قابل شبیهسازی در محیط محلی است تا بتوان منطق ETL، طراحی جدول و رفتار کوئری را بدون هزینه EMR آزمایش کرد. با راهاندازی یک سرویس محلی Iceberg REST catalog و تنظیم Spark برای استفاده از آن، ساخت و تغییر طرح، پارتیشنبندی، snapshots و time travel بهصورت محلی قابل ارزیابی میشود. مراحل کلیدی شامل نصب Spark با وابستگیهای Iceberg، اجرای سرویس REST catalog، تنظیم URI و مسیر warehouse محلی و سپس اجرای سناریوهای ETL و پرسوجوهاست. این روش چرخه توسعه را سریع میکند و امکان تستهای تکرارپذیر را فراهم میسازد، هرچند تفاوتهایی مثل نبود IAM و تفاوت کارایی با فضای ابری وجود دارد؛ بنابراین پیش از استقرار نهایی، اعتبارسنجی در staging روی AWS Glue یا EMR توصیه میشود.
#AWSGlue #ApacheIceberg #Spark #ETL #RESTCatalog #EMR #DataEngineering #Lakehouse
🟣لینک مقاله:
https://performancede.substack.com/p/aws-glue-iceberg-rest-catalog?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
AWS Glue Iceberg Rest Catalog
An Exhaustive Test
❤1
🔵 عنوان مقاله
Practical Guide to Semantic Layers: From Definition to Demo (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این راهنمای ۱۰ دقیقهای نشان میدهد «لایهٔ معنایی» چگونه با تعریف متمرکزِ متریکها و ابعاد در YAML، محاسبات KPI را در همه ابزارها یکسان میکند. در یک دمو عملی، با استفاده از Boring Semantic Layer و موتور DuckDB/Ibis، همان متریکها از طریق Python و Streamlit بدون دوبارهنویسی منطق، نتایج یکسان تولید میکنند. نگهداری تعریفها در YAML (همراه با نسخهبندی و تست) به حکمرانی بهتر، قابلیت بازتولید و جابهجایی ساده بین موتورهای اجرایی کمک میکند. در سطح اکوسیستم، ابزارهایی مانند dbt SL، Malloy و استاندارد OSI از Snowflake همکنشپذیری را پیش میبرند و به سمت یک قرارداد مشترک برای متریکها حرکت میکنند.
#SemanticLayer #DataEngineering #AnalyticsEngineering #DuckDB #Ibis #dbt #Malloy #Snowflake
🟣لینک مقاله:
https://rasmusengelbrecht.substack.com/p/practical-guide-to-semantic-layers?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Practical Guide to Semantic Layers: From Definition to Demo (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این راهنمای ۱۰ دقیقهای نشان میدهد «لایهٔ معنایی» چگونه با تعریف متمرکزِ متریکها و ابعاد در YAML، محاسبات KPI را در همه ابزارها یکسان میکند. در یک دمو عملی، با استفاده از Boring Semantic Layer و موتور DuckDB/Ibis، همان متریکها از طریق Python و Streamlit بدون دوبارهنویسی منطق، نتایج یکسان تولید میکنند. نگهداری تعریفها در YAML (همراه با نسخهبندی و تست) به حکمرانی بهتر، قابلیت بازتولید و جابهجایی ساده بین موتورهای اجرایی کمک میکند. در سطح اکوسیستم، ابزارهایی مانند dbt SL، Malloy و استاندارد OSI از Snowflake همکنشپذیری را پیش میبرند و به سمت یک قرارداد مشترک برای متریکها حرکت میکنند.
#SemanticLayer #DataEngineering #AnalyticsEngineering #DuckDB #Ibis #dbt #Malloy #Snowflake
🟣لینک مقاله:
https://rasmusengelbrecht.substack.com/p/practical-guide-to-semantic-layers?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
Practical Guide to Semantic Layers: From Definition to Demo (Part 1)
An introduction to semantic layers with a hands-on demo using the boring-semantic-layer library and a Streamlit app.
🔵 عنوان مقاله
We Built an Open Source S3 Tables Alternative (8 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
RisingWave و Lakekeeper یک جایگزین متنباز برای S3 Tables ارائه کردهاند که با یک دستور، یک پشته کامل و «مدیریتشده» از Apache Iceberg را راهاندازی میکند. این راهکار با ترکیب یک REST catalog، ورود داده مبتنی بر SQL و یک موتور compaction سبک مبتنی بر DataFusion، عملیات را ساده میکند و بدون vendor lock-in، با DuckDB، Trino و Spark سازگار است و نیازی به نگهداری Spark برای مدیریت جدولها ندارد. پشتیبانی از time travel، طراحی آگاه از پارتیشن و compaction خودکار، تجربهای شبیه پایگاهداده از Iceberg میسازد، در حالیکه ماهیت باز و ماژولارِ فرمت جدول حفظ میشود.
#ApacheIceberg #S3Tables #OpenSource #Lakehouse #RisingWave #Lakekeeper #DuckDB #Trino #Spark
🟣لینک مقاله:
https://medium.com/@yingjunwu/we-built-an-open-source-s3-tables-alternative-2b3c95ef4b3a?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
We Built an Open Source S3 Tables Alternative (8 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
RisingWave و Lakekeeper یک جایگزین متنباز برای S3 Tables ارائه کردهاند که با یک دستور، یک پشته کامل و «مدیریتشده» از Apache Iceberg را راهاندازی میکند. این راهکار با ترکیب یک REST catalog، ورود داده مبتنی بر SQL و یک موتور compaction سبک مبتنی بر DataFusion، عملیات را ساده میکند و بدون vendor lock-in، با DuckDB، Trino و Spark سازگار است و نیازی به نگهداری Spark برای مدیریت جدولها ندارد. پشتیبانی از time travel، طراحی آگاه از پارتیشن و compaction خودکار، تجربهای شبیه پایگاهداده از Iceberg میسازد، در حالیکه ماهیت باز و ماژولارِ فرمت جدول حفظ میشود.
#ApacheIceberg #S3Tables #OpenSource #Lakehouse #RisingWave #Lakekeeper #DuckDB #Trino #Spark
🟣لینک مقاله:
https://medium.com/@yingjunwu/we-built-an-open-source-s3-tables-alternative-2b3c95ef4b3a?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Medium
We Built an Open Source S3 Tables Alternative
Run Apache Iceberg as easily as Postgres.
🔵 عنوان مقاله
The Model Selection Showdown: 6 Considerations for Choosing the Best Model (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
انتخاب مدل مناسب در یادگیری ماشین با دنبالکردن شش گام عملی نتیجه میدهد: هدف را دقیق تعریف کنید و معیار موفقیت را با نیازهای ذینفعان همراستا کنید؛ یک baseline ساده بسازید تا آستانه عملکرد و خطاهای داده روشن شوند؛ معیارهای سنجش را متناسب با مسئله و عدمتوازن دادهها انتخاب کنید؛ با cross-validation درست (از جمله زمانمحور برای سریهای زمانی) برآورد تعمیمپذیری را مطمئن کنید و از نشت اطلاعات جلوگیری کنید؛ بین پیچیدگی و قابلیت تفسیر تعادل برقرار کنید و هزینه استقرار/نگهداری را بسنجید؛ و در نهایت، با دادههای واقعی از طریق تست برونزمانی، A/B یا استقرار سایه اعتبارسنجی کنید و پایش مستمرِ رانش و کالیبراسیون داشته باشید. بهترین مدل لزوماً جدیدترین الگوریتم نیست، بلکه مدلی است که با مسئله، داده و نیاز کسبوکار بیشترین انطباق را دارد.
#ModelSelection #MachineLearning #DataScience #Metrics #CrossValidation #Interpretability #MLOps
🟣لینک مقاله:
https://machinelearningmastery.com/the-model-selection-showdown-6-considerations-for-choosing-the-best-model/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Model Selection Showdown: 6 Considerations for Choosing the Best Model (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
انتخاب مدل مناسب در یادگیری ماشین با دنبالکردن شش گام عملی نتیجه میدهد: هدف را دقیق تعریف کنید و معیار موفقیت را با نیازهای ذینفعان همراستا کنید؛ یک baseline ساده بسازید تا آستانه عملکرد و خطاهای داده روشن شوند؛ معیارهای سنجش را متناسب با مسئله و عدمتوازن دادهها انتخاب کنید؛ با cross-validation درست (از جمله زمانمحور برای سریهای زمانی) برآورد تعمیمپذیری را مطمئن کنید و از نشت اطلاعات جلوگیری کنید؛ بین پیچیدگی و قابلیت تفسیر تعادل برقرار کنید و هزینه استقرار/نگهداری را بسنجید؛ و در نهایت، با دادههای واقعی از طریق تست برونزمانی، A/B یا استقرار سایه اعتبارسنجی کنید و پایش مستمرِ رانش و کالیبراسیون داشته باشید. بهترین مدل لزوماً جدیدترین الگوریتم نیست، بلکه مدلی است که با مسئله، داده و نیاز کسبوکار بیشترین انطباق را دارد.
#ModelSelection #MachineLearning #DataScience #Metrics #CrossValidation #Interpretability #MLOps
🟣لینک مقاله:
https://machinelearningmastery.com/the-model-selection-showdown-6-considerations-for-choosing-the-best-model/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
👍1
🔵 عنوان مقاله
Key Operational Enhancements and Integration Options in Postgres 16
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب با تمرکز بر مخاطبان Golang Weekly توضیح میدهد که Postgres 16 چه بهبودهایی برای عملیات روزمره و یکپارچهسازی با سرویسها آورده است. نویسنده روی حوزههای عملی مثل کارایی پایدارتر تحت بار، رفتار بهتر autovacuum، و رصدپذیری دقیقتر برای IO و پردازههای پسزمینه تأکید میکند تا تنظیمات و عیبیابی سریعتر و مطمئنتر انجام شود. همچنین به ارتقاهای مرتبط با replication منطقی و سنککردن ایمنتر، مدیریت slotها و سناریوهای failover اشاره میکند تا پیادهسازیهای HA و چندمنطقهای سادهتر شوند. در بخش یکپارچهسازی، گزینههای Go مانند pgx و database/sql، مدیریت connection pooling با pgxpool یا PgBouncer، اتصال به سامانههای رویدادمحور از طریق logical decoding و ابزارهایی مثل Debezium، و الگوهای LISTEN/NOTIFY و FDW مرور میشود. جمعبندی مقاله: Postgres 16 دردسرهای عملیاتی را کمتر و ادغام با معماریهای متنوع را سادهتر میکند و یک چکلیست کوتاه برای ارزیابی و ارتقای امن ارائه میدهد.
#Postgres16 #PostgreSQL #Golang #Go #Database #Replication #Observability #Performance
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175401/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Key Operational Enhancements and Integration Options in Postgres 16
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب با تمرکز بر مخاطبان Golang Weekly توضیح میدهد که Postgres 16 چه بهبودهایی برای عملیات روزمره و یکپارچهسازی با سرویسها آورده است. نویسنده روی حوزههای عملی مثل کارایی پایدارتر تحت بار، رفتار بهتر autovacuum، و رصدپذیری دقیقتر برای IO و پردازههای پسزمینه تأکید میکند تا تنظیمات و عیبیابی سریعتر و مطمئنتر انجام شود. همچنین به ارتقاهای مرتبط با replication منطقی و سنککردن ایمنتر، مدیریت slotها و سناریوهای failover اشاره میکند تا پیادهسازیهای HA و چندمنطقهای سادهتر شوند. در بخش یکپارچهسازی، گزینههای Go مانند pgx و database/sql، مدیریت connection pooling با pgxpool یا PgBouncer، اتصال به سامانههای رویدادمحور از طریق logical decoding و ابزارهایی مثل Debezium، و الگوهای LISTEN/NOTIFY و FDW مرور میشود. جمعبندی مقاله: Postgres 16 دردسرهای عملیاتی را کمتر و ادغام با معماریهای متنوع را سادهتر میکند و یک چکلیست کوتاه برای ارزیابی و ارتقای امن ارائه میدهد.
#Postgres16 #PostgreSQL #Golang #Go #Database #Replication #Observability #Performance
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175401/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Severalnines
Key Operational enhancements and integration options in PostgreSQL 16
Discover why PostgreSQL 16 remains a crucial step for teams with its improved query planner and operational advancements for databases.
🔵 عنوان مقاله
memoize planner estimates in EXPLAIN.
🟢 خلاصه مقاله:
**
این مطلب که در شماره اخیر Golang Weekly معرفی شده، درباره memoize کردن برآوردهای planner در EXPLAIN است تا تحلیل پرسوجوها سریعتر و قابلاتکاتر شود. ایده اصلی این است که تخمینهای میانی (مثل cardinality و هزینهها) بر اساس نسخه نرمالشدهی بخشهای پرسوجو و ورودیهای اثرگذار (آمار جداول، وضعیت schema، و تنظیمات planner) ذخیره شوند و در اجرایهای بعدی EXPLAIN دوباره استفاده شوند. نتیجه: کاهش هزینه محاسبات تکراری، ثبات بیشتر خروجیها، و مقایسه آسانتر تغییرات.
در پیادهسازی با Go میتوان با cacheهای سبک، هشکردن پرسوجوی نرمالشده و وضعیت کاتالوگ، و قلابهای ابطال (invalidation) قابلتنظیم به این هدف رسید؛ این رویکرد برای ابزارهای توسعه، CI و بنچمارکها سودمند است. البته چالشها هم مهماند: کهنگی دادههای cache با تغییر آمار یا تنظیمات، ضرورت سیاستهای ابطال شفاف، ترجیحاً cache کردن فقط برآوردها (نه کل plan)، ارائه نشانگرهای hit/miss در خروجی EXPLAIN، و تعیین دامنه و سقف اندازه cache (مثلاً در سطح session).
به طور خلاصه، memoize کردن برآوردهای planner در EXPLAIN چرخههای تحلیل را تسریع و نتایج را پایدارتر میکند، به شرط آنکه مرزهای cache و سیاستهای ابطال بهخوبی مدیریت شوند.
#Golang #Go #EXPLAIN #Database #QueryPlanner #Memoization #Performance #Optimization
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175091/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
memoize planner estimates in EXPLAIN.
🟢 خلاصه مقاله:
**
این مطلب که در شماره اخیر Golang Weekly معرفی شده، درباره memoize کردن برآوردهای planner در EXPLAIN است تا تحلیل پرسوجوها سریعتر و قابلاتکاتر شود. ایده اصلی این است که تخمینهای میانی (مثل cardinality و هزینهها) بر اساس نسخه نرمالشدهی بخشهای پرسوجو و ورودیهای اثرگذار (آمار جداول، وضعیت schema، و تنظیمات planner) ذخیره شوند و در اجرایهای بعدی EXPLAIN دوباره استفاده شوند. نتیجه: کاهش هزینه محاسبات تکراری، ثبات بیشتر خروجیها، و مقایسه آسانتر تغییرات.
در پیادهسازی با Go میتوان با cacheهای سبک، هشکردن پرسوجوی نرمالشده و وضعیت کاتالوگ، و قلابهای ابطال (invalidation) قابلتنظیم به این هدف رسید؛ این رویکرد برای ابزارهای توسعه، CI و بنچمارکها سودمند است. البته چالشها هم مهماند: کهنگی دادههای cache با تغییر آمار یا تنظیمات، ضرورت سیاستهای ابطال شفاف، ترجیحاً cache کردن فقط برآوردها (نه کل plan)، ارائه نشانگرهای hit/miss در خروجی EXPLAIN، و تعیین دامنه و سقف اندازه cache (مثلاً در سطح session).
به طور خلاصه، memoize کردن برآوردهای planner در EXPLAIN چرخههای تحلیل را تسریع و نتایج را پایدارتر میکند، به شرط آنکه مرزهای cache و سیاستهای ابطال بهخوبی مدیریت شوند.
#Golang #Go #EXPLAIN #Database #QueryPlanner #Memoization #Performance #Optimization
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175091/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Forwarded from Future Pulse Persian
♨️ چین شمشیر رو برای بلاگرها از رو بست ؛ اینفلوئنسر ها باید مدرک تحصصی بگیرن!
▪️طبق قانون جدیدی که دولت چین تصویب کرده، از این به بعد هرکسی بخواد تو حوزههایی مثل پزشکی، اقتصاد، حقوق یا آموزش ، محتوا تولید کنه باید مدرک دانشگاهی معتبر یا گواهی حرفهای رسمی داشته باشه ؛ وگرنه ۱۴ هزار دلار جریمه میشه!
▪️پلتفرمهایی مثل Douyin، Weibo و Bilibili هم موظفن مدارک بلاگرها رو بررسی کنن و اگه کسی بدون صلاحیت سراغ این موضوعات بره، حسابش بسته میشه یا جریمه میخوره.
+ دولت چین میگه هدفش جلوگیری از «اطلاعات گمراهکننده» است، اما خیلیا معتقدن این یه حرکت برای کنترل شدیدتر فضای مجازی و ساکت کردن صدای منتقدهاست.
▪️طبق قانون جدیدی که دولت چین تصویب کرده، از این به بعد هرکسی بخواد تو حوزههایی مثل پزشکی، اقتصاد، حقوق یا آموزش ، محتوا تولید کنه باید مدرک دانشگاهی معتبر یا گواهی حرفهای رسمی داشته باشه ؛ وگرنه ۱۴ هزار دلار جریمه میشه!
▪️پلتفرمهایی مثل Douyin، Weibo و Bilibili هم موظفن مدارک بلاگرها رو بررسی کنن و اگه کسی بدون صلاحیت سراغ این موضوعات بره، حسابش بسته میشه یا جریمه میخوره.
+ دولت چین میگه هدفش جلوگیری از «اطلاعات گمراهکننده» است، اما خیلیا معتقدن این یه حرکت برای کنترل شدیدتر فضای مجازی و ساکت کردن صدای منتقدهاست.
👍2
Forwarded from Future Pulse Persian
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
روز بزرگداشت کوروش بزرگ، شاه شاهان
بر همهی ایرانیان گرامی و دوستداران تاریخ ایرانزمین خجسته باد 🌞
به مناسبت این روز پرافتخار،❤️ ۶۰٪ تخفیف ویژه روی تمام تعرفهها فقط تا ۱۰ آبان!
برای تبلیغات و همکاری:
📩 @mrbardia72
🛡 فرصت رو از دست نده، این تخفیف فقط سه روز فعاله!
💚🤍❤️
https://news.1rj.ru/str/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
بر همهی ایرانیان گرامی و دوستداران تاریخ ایرانزمین خجسته باد 🌞
به مناسبت این روز پرافتخار،❤️ ۶۰٪ تخفیف ویژه روی تمام تعرفهها فقط تا ۱۰ آبان!
برای تبلیغات و همکاری:
📩 @mrbardia72
🛡 فرصت رو از دست نده، این تخفیف فقط سه روز فعاله!
💚🤍❤️
https://news.1rj.ru/str/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
❤2🤡1