قابلیتِ جالبِ Gemini 3 که با Banana Pro میسر هست !

مثلا اگر یک ویدئو آموزشی ۲۰ دقیقه ای یوتیوب دارید و وقت ندارید کامل ببینید و میخواید خلاصه ش رو به صورت یک پوستر گرافیکی ( اینفوگرافیک ) داشته باشید !

آموزش نحوه استفاده از این قابلیت :

۱ لینک ویدئو یوتیوب رو Copy میکنید .

۲ وارد Gemini میشید .

۳ لینک کپی شده رو Paste میکنید و ازش بخواید که ویدئو رو آنالیز و بررسی کنه .

۴ بعد از اینکه بررسی کرد ، حالا این پرامپت وارد کنید !

Prompt :  Generate an image of an infographic explaining the concept presented in the video.

چهار استراتژی کلیدی برای مقیاس‌پذیری مؤثر پایگاه داده

با رشد سیستم‌ها و افزایش تعداد کاربران، پایگاه داده به یکی از حساس‌ترین و چالش‌برانگیزترین بخش‌های معماری نرم‌افزار تبدیل می‌شود. انتخاب رویکرد مناسب برای مقیاس‌پذیری، نقش مهمی در حفظ کارایی، پایداری و در دسترس‌پذیری سرویس دارد. در این مقاله، چهار استراتژی رایج و اثربخش برای مقیاس‌پذیری پایگاه داده را بررسی می‌کنیم.

۱) استراتژی Vertical Scaling (افزایش ظرفیت سخت‌افزاری)
ساده‌ترین روش برای افزایش توان پردازشی پایگاه داده، ارتقای منابع سخت‌افزاری نظیر CPU، RAM و فضای ذخیره‌سازی است.
این رویکرد بدون نیاز به تغییرات ساختاری در نرم‌افزار انجام می‌شود و در بسیاری از سیستم‌ها، اولین گام منطقی برای افزایش ظرفیت به شمار می‌آید.
با این حال، Vertical Scaling دارای محدودیت ذاتی است و نهایتاً تا سقف مشخصی قابل افزایش است.

۲) استراتژی Replication (توزیع بار خواندن)
در Replication با ایجاد نسخه‌های متعدد از داده، امکان توزیع بار خواندن بین چندین نود را فراهم می‌سازد.
در این مدل:
عملیات نوشتن تنها به یک نود Leader ارسال می‌شود، Leader تغییرات را به نودهای Follower منتقل می‌کند، عملیات خواندن می‌تواند توسط هر یک از نودهای Leader یا Follower انجام شود.
هدف اصلی این روش افزایش ظرفیت Read و بهبود کارایی سامانه در مواجهه با تعداد زیاد درخواست‌های خواندن است.

۳) استراتژی Caching (افزایش سرعت با ذخیره‌سازی موقت)
استفاده از Cache، از تکرار درخواست‌های غیرضروری به پایگاه داده جلوگیری می‌کند.
در این رویکرد، نخستین درخواست داده را از پایگاه داده دریافت کرده و نتیجه آن در Cache ذخیره می‌شود.
درخواست‌های بعدی، در صورت وجود داده در Cache، به‌سرعت پاسخ داده می‌شوند.
این روش علاوه بر کاهش بار پایگاه داده، به‌طور چشمگیری سرعت پاسخ‌گویی را نیز افزایش می‌دهد.

۴) استراتژی Partitioning / Sharding (مقیاس‌پذیری افقی برای مدیریت بار نوشتن)
استراتژی Sharding با تقسیم داده به بخش‌های مستقل (Partitions یا Shards) و توزیع آن‌ها در چندین سرور، امکان افزایش ظرفیت‌پذیری عملیات نوشتن را فراهم می‌کند.
در این مدل:
هر شارد بخشی از داده را مدیریت می‌کند،
هر درخواست نوشتن تنها به شارد مربوطه ارسال می‌شود،
بار نوشتن میان چندین ماشین تقسیم می‌گردد.
این رویکرد برای سامانه‌هایی که حجم عملیات نوشتن آن‌ها بالا است، روشی پایدار و قابل اعتماد به حساب می‌آید.

ارتباط Replication و Sharding
در معماری‌های بزرگ، Sharding و Replication معمولاً به‌صورت ترکیبی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
هر شارد روی چندین نود Replicate می‌شود تا در صورت خرابی یک نود، دسترس‌پذیری داده حفظ گردد.

جمع‌بندی
چهار روش Vertical Scaling، Replication، Caching و Sharding، ستون‌های اصلی مقیاس‌پذیری پایگاه داده در معماری‌های مدرن محسوب می‌شوند.
انتخاب مناسب میان این روش‌ها به نیازهای عملکردی، حجم داده، الگوی دسترسی و محدودیت‌های معماری هر سیستم بستگی دارد.
به‌کارگیری درست و ترکیبی این استراتژی‌ها، امکان ساخت سامانه‌هایی پایدار، سریع و قابل‌اتکا را فراهم می‌کند.


@ | <Amir Rahimi Nejad/>

♨️ با احترام به تمام پزشکان، امروز میخوام یه هوش مصنوعی پزشک معرفی کنم.

▪️همه ما ممکنه روزانه سوالات پزشکی رو در مورد علائم یا حال ناخوش خودمون یا اطرافیانمون داشته باشیم. چی میشد اگه یه هوش مصنوعی وجود داشت که به آخرین اطلاعات علم پزشکی هم دسترسی داشت و میشد ازش مشورت گرفت؟

👩‍⚕️داکوس در کنار شماست ؛)

▪️یک پلتفرم سلامت هوشمنده که از یه چت بات برای تولید گزارشهای سلامت شخصی‌سازی‌شده متناسب با هر فرد استفاده میکنه.
▪️کاربرها میتونن با چت بات گفتگو کنن و یه گزارش سلامت تولید کنن یا احتمال انواع ابتلا به بیماری رو شناسایی کنن. 

+ اینم بگم که شما فقط اجازه ارسال و دریافت تا 7 پیغام رو به صورت رایگان و روزانه دارید و برای ادامه استفاده باید اشتراک ماهانه تهیه کرد. 👇👇

▫️http://docus.ai

بلک‌فرایدی تبدیل شد به یک بازی کثیف؛ قیمت‌ها قبلش باد شد، امید کاذب ساختند، مردم رو ساعت‌ها پشت گوشی نگه داشتند که شاید «محصول ۲۰۰ میلیونی رو با ۹۰٪ تخفیف» بگیرن.

اینفلوئنسرهایی که با اعتماد همین مردم مشهور شدند، برای چندصد میلیون، هیزم آتیش فریب شدند.
فروشگاه‌هایی که به‌جای بازاریابی علمی، دروغ و تکنیک زرد رو انتخاب کردند.

نتیجه؟
نه «اعتبار برند» ساختید، نه «وفاداری مشتری»… فقط یک کوله‌بار نفرت روی دوش مردم گذاشتید.
اینا تخفیف نبود؛ یک توهین به شعور عمومی بود.
به امید روزی که هرجا چیزی «مفت» دیدیم، کورکورانه نپریم توش.

#بلک_فرایدی #فریب_تخفیف #تکنوکسب #بازاریابی #مردم #ایران

🔵 عنوان مقاله
PostGIS Performance: Intersection Predicates and Overlays

🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه‌ای از یک نوشته در ادامهٔ مجموعه‌ای برای بهبود کارایی PostGIS است که بر دو بخش کلیدی تمرکز دارد: «intersection predicates» مثل ST_Intersects، ST_Touches و ST_Contains و «overlay»ها مثل ST_Intersection و ST_Union. راهبرد اصلی این است: ابتدا با فیلتر سریع جعبه‌محیطی (&& روی ایندکس GiST) تعداد کاندیداها را کم کنید و سپس رابطهٔ دقیق را با GEOS بررسی کنید. برای پرس‌وجوهای معمول، ساده‌ترین predicate که نیازتان را پوشش می‌دهد انتخاب شود؛ از ST_Intersects برای joinهای اولیه استفاده و در صورت نیاز دقیق‌تر کنید. عملیات overlay چون هندسهٔ جدید می‌سازند، پرهزینه‌اند؛ فقط وقتی واقعاً خروجی هندسی لازم است سراغشان بروید و برای ادغام‌های بزرگ ST_UnaryUnion را ترجیح دهید. برای هندسه‌های حجیم از ST_Subdivide و در صورت امکان از کاهش جزئیات با ST_SimplifyPreserveTopology یا ST_SnapToGrid بهره ببرید. همچنین: ایندکس GiST بسازید، فیلترهای صفتی را زود اعمال کنید، از اعمال توابع روی ستون هندسی در WHERE که جلوی استفاده از ایندکس را می‌گیرد پرهیز کنید، و با EXPLAIN صحت استفاده از ایندکس و برآوردها را بررسی کنید. نتیجهٔ عملی: انتخاب predicate مناسب، اجتناب از overlay غیرضروری، و نگه‌داشتن هندسه‌ها و ایندکس‌ها در وضعیتی سازگار با برنامه‌ریز، کارایی پایدار PostgreSQL/PostGIS را تضمین می‌کند.

#PostGIS #PostgreSQL #GIS #GEOS #SpatialIndex #ST_Intersects #Geospatial #Performance

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177315/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🤖 علاقه‌مند به دنیای هوش مصنوعی هستی؟

🏖 دنبال می‌کنی که چطور AI داره دنیا رو متحول می‌کنه؟

🍻پس جای درستی اومدی!

🎯 در کانال ما هر روز:

🔍 جدیدترین اخبار و دستاوردهای دنیای AI

🧠 تحلیل‌ تخصصی در حوزه یادگیری ماشین، دیپ لرنینگ و مدل‌های زبانی

💼 بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، صنعت، آموزش، امنیت و اقتصاد

🛠 معرفی ابزارها، دوره‌ها و منابع یادگیری

📈 بررسی ترندها و آینده‌ فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی

🍄همه‌ی این‌ها به زبان ساده، خلاصه و قابل فهم برای همه علاقه‌مندان — از مبتدی تا حرفه‌ای!
👇👇👇👇👇👇

https://news.1rj.ru/str/ai_labdon

🔵 عنوان مقاله
dbt's new Fusion Engine for smarter, cost-effective data ops (Sponsor)

🟢 خلاصه مقاله:
تیم‌های داده با یک گزینه سخت روبرو هستند: یا با سرعت بالا کار کنند و هزینه‌های ابری را به صورت چشمگیری افزایش دهند، یا هزینه‌ها را کنترل کنند و در کیفیت فداکاری نمایند. این مشکل همچنان یکی از چالش‌های اصلی در مدیریت داده‌ها است. اما خبر خوب این است که نرم‌افزار Fusion جدید شرکت dbt راه حلی هوشمندانه ارائه کرده است. این موتور با استفاده از ارکستراسیون مبتنی بر آگاهی از وضعیت، مدل‌ها و آزمایش‌های تغییر نکرده را به صورت خودکار نادیده می‌گیرد، و بدین ترتیب بهره‌وری تا ۲۹ درصد افزایش یافته است. این فناوری جدید قادر است کنترل هزینه‌ها را در حالی که تازه‌سازی داده‌ها حفظ می‌کند، توازن بخشد.

برای درک بهتر از قابلیت‌های Fusion، پیشنهاد می‌شود در جلسه زنده (۳ و ۴ دسامبر) شرکت کنید و مشاهده نمایید که چگونه این فناوری به شرکت‌هایی مانند Obie Insurance و Analytics8 کمک می‌کند تا خطوط لوله داده سریع‌تر و کارآمدتر عمل کنند و از هدر رفتن منابع جلوگیری کنند. این ابزار نوآورانه نشان می‌دهد که چگونه می‌توان بهره‌وری در عملیات داده را افزایش داد و هزینه‌ها را کنترل کرد، بدون اینکه کیفیت داده‌ها فدا شود.

#مدیریت_داده #هوشمندانه #کاهش_هزینه #Fusion

🟣لینک مقاله:
https://www.getdbt.com/resources/webinars/how-the-dbt-fusion-engine-optimizes-data-work/?utm_medium=paid-email&utm_source=tldr&utm_campaign=q4-2026_tldr-newsletters_cv&utm_content=_newsletter3___&utm_term=all_all__

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
an inaugural PostgreSQL Edinburgh meetup

🟢 خلاصه مقاله:
در تاریخ ۱۱ دسامبر، اولین نشست کاربران PostgreSQL در ادینبورگ، اسکاتلند، برگزار می‌شود. این رویداد فرصتی عالی برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به پایگاه‌های داده است تا بتوانند در کنار هم درباره جدیدترین فناوری‌ها، بهترین رویه‌ها و تجارب خود بحث و تبادل نظر کنند. با حضور کارشناسان و متخصصان این حوزه، شرکت‌کنندگان می‌توانند از دانش و نکات عملی بهره‌مند شده و شبکه‌سازی مفیدی در فضای فناوری اطلاعات داشته باشند.

این نشست نخستین تجربه از نوع خود در این منطقه است و انتظار می‌رود جذابیت زیادی برای علاقه‌مندان به پایگاه داده‌های متن‌باز داشته باشد. به همه علاقه‌مندان پیشنهاد می‌شود که در این رویداد شرکت کنند و فرصت آشنایی عمیق‌تر با فناوری PostgreSQL و نکات کاربردی آن را از دست ندهند.

#PostgreSQL #ادینبورگ #فناوری_اطلاعات #پایگاه_داده

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177310/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
what was new with Azure Database for PostgreSQL

🟢 خلاصه مقاله:
در جدیدترین مقاله منتشر شده در خبرنامه هفتگی Golang، به بررسی قابلیت‌ها و امکانات تازه در سرویس Azure Database for PostgreSQL پرداخته شده است. این سرویس یکی از گزینه‌های محبوب برای توسعه‌دهندگان است که نیازمند یک پایگاه داده قدرتمند و مقیاس‌پذیر در قالب سرویس‌های ابری هستند.

در این مقاله، ابتدا به ویژگی‌های جدید در نسخه‌های اخیر Azure Database for PostgreSQL اشاره شده است؛ از جمله بهبودهای در عملکرد، امنیت، و امکانات مدیریت. این پیشرفت‌ها کمک می‌کنند تا توسعه‌دهندگان بتوانند با اطمینان بیشتری برنامه‌های خود را بر بستر Azure پیاده‌سازی کنند و بهره‌وری را افزایش دهند.

سپس، به ابزارهای جدید و به‌روزرسانی‌های رابط کاربری اشاره شده است که فرآیند راه‌اندازی، مانیتورینگ و نگهداری پایگاه داده را بسیار ساده‌تر کرده است. همچنین، امکانات مدیریت هزینه و مقیاس‌پذیری خودکار نیز از دیگر مزایای جدید این سرویس است که به کاربران امکان می‌دهد هزینه‌ها را کنترل کرده و عملکرد سیستم را بر اساس نیازهای لحظه‌ای تنظیم کنند.

در نهایت، مقاله بر اهمیت این به‌روزرسانی‌ها در تسهیل توسعه و عملیات اپلیکیشن‌های ابری تأکید کرده و توصیه می‌کند که توسعه‌دهندگان و مدیران موارد ذکر شده را حتماً مورد توجه قرار دهند تا بهره‌وری و امنیت پروژه‌های خود را افزایش دهند.

#Azure #PostgreSQL #سرویس_ابری #پایگاه_داده

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176985/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Wrappers: A Foreign Data Wrapper Development Framework for Rust

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، ابتدا به معرفی یک چارچوب توسعه برای ساخت Wrapperهای داده خارجی (FDWs) در پایگاه‌داده پستگرس با زبان برنامه‌نویسی رست (Rust) پرداخته می‌شود. این چارچوب، ابزارهای مدرن و کارآمدی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد تا بتوانند به راحتی و با کارایی بالا، افزونه‌های جدیدی برای پستگرس ایجاد کنند. وابسته بودن به رست در این پروژه، امکان بهره‌گیری از مزایای سرعت، امنیت و استحکام این زبان برنامه‌نویسی را فراهم می‌کند.

در ادامه، مقاله به مجموعه‌ای گسترده از FDWs آماده اشاره می‌کند که با استفاده از این چارچوب توسعه یافته‌اند. این مجموعه، پوشش‌دهنده سیستم‌های مختلفی مانند Apache Iceberg، Clickhouse، BigQuery و AWS S3 است. هر یک از این Wrapperها، امکان دسترسی سریع و ساده به داده‌های ذخیره شده در پلتفرم‌های متنوع را فراهم می‌آورد و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا عملیات‌های پیچیده بر روی داده‌ها را به شکلی مؤثر و بومی انجام دهند. این پروژه نشان می‌دهد که چگونه ابزارهای متن‌باز می‌توانند کارایی و انعطاف‌پذیری را در مدیریت داده‌های بزرگ افزایش دهند و بی‌درنگ، کاربردهای گسترده‌تری در اکوسیستم‌های داده‌ای مدرن پیدا کنند.

#پستگرس #رست #دیٹاواپگر #فریمورک

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177682/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Why Strong Consistency? (6 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری، مفهوم سازگاری قوی همواره از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است، زیرا تضمین می‌کند داده‌ها در تمامی نسخه‌های تکراری برابر و به‌روز باقی بمانند. در حالی که سازگاری نهایی یا eventual consistency در مواردی مانند تراکنش‌های نادر و با تأخیر کم، کارآمد است، اما در سرویس‌هایی که نیاز به قابلیت‌های بالای در دسترس بودن دارند، مشکلاتی ایجاد می‌کند. این نوع سازگاری نیازمند مسیرهای مسیریابی پیچیده، مدیریت خطا و آزمایش‌های فراوان است تا از ناهماهنگی داده‌ها جلوگیری شود.

شرکت‌های پیشرفته در حوزه دیتابیس، مانند اماور، با توسعه فناوری‌هایی همچون Aurora DSQL، توانسته‌اند این مشکل را حل کنند. این سامانه با ترکیب به‌روزرسانی‌های مونوتونیک در دفترچه‌های ثبت وقایع و جست‌وجوهای مبتنی بر زمان، تضمین می‌کند که تمامی نسخه‌های تکراری داده‌ها در حالت سازگاری قوی قرار داشته باشند. در این روش، نسخه‌های مختلف تنها منتظر می‌مانند تا تمام نوشتن‌های قبلی روی آن‌ها اعمال شود، و در نتیجه توسعه‌دهندگان می‌توانند راحت‌تر و بدون نیاز به قلاب‌های پیچیده سازگاری، برنامه‌های خود را بنویسند و اجرا کنند.

در نهایت، Aurora DSQL با این رویکرد، سطح اطمینان و یکپارچگی داده‌ها در سرویس‌های مبتنی بر دیتابیس را افزایش می‌دهد و تجربه کاربری بی‌نقصی را فراهم می‌آورد، در حالی که پیچیدگی‌های مدیریت سازگاری را به حداقل می‌رساند. این فناوری نشان می‌دهد چگونه می‌توان با رعایت تعادل میان سرعت و دقت، سرویس‌های قوی و قابل اعتماد ارائه داد.

#سازگاری_قوی #پایگاه_داده #Aurora #توسعه چاہ

🟣لینک مقاله:
https://brooker.co.za/blog/2025/11/18/consistency.html?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
State, Scale, and Signals: Rethinking Orchestration with Durable Execution (52 minute podcast)

🟢 خلاصه مقاله:
در سال‌های اخیر، مفهوم اجرای مقاوم یا «دوره‌پذیری» در سیستم‌های توزیع‌شده اهمیت فزاینده‌ای یافته است. این رویکرد، باعث تغییر نگاه ما نسبت به مسئله قابلیت اطمینان در این نوع سیستم‌ها شده است. بر خلاف رویکردهای سنتی که اجرای عملیات‌ها را بر پایه اطمینان از صحت و کامل بودن هر عملیات بر عهده برنامه و توسعه‌دهنده می‌گذاشت، اجرای مقاوم این مسئولیت را به سطح پلتفرم و زیرساخت‌ها منتقل می‌کند. در این حالت، سیستم یا پلتفرم، عملیات‌ها را به گونه‌ای طراحی می‌کند که در صورت بروز خطا یا استثنا، بتواند به صورت خودکار عملیات را بازیابی و ادامه دهد، به گونه‌ای که اطمینان کلی سیستم حفظ شود.

این مفهوم باعث می‌شود تا توسعه‌دهندگان تمرکز کمتری بر مدیریت خطاهای جزئی داشته باشند و بیشتر بر روی منطق کسب‌وکار و عملکردهای کلیدی تمرکز کنند. اجرای مقاوم، سطحی از اطمینان را فراهم می‌کند که دیگر نیازی نیست هر بار نگرانی درباره صحت اجرای هر عملیات به صورت جداگانه وجود داشته باشد؛ زیرا سیستم به صورت خودکار خطاها را تشخیص و اصلاح می‌کند. این تحول، درک ما از طراحی و ارکستراسیون سیستم‌های توزیع‌شده را تغییر می‌دهد و اهمیت زیادی در ساخت سیستم‌های مقاوم و پویا دارد.

در نتیجه، رویکرد «اجرای مقاوم» به ما امکان می‌دهد تا سیستم‌های بزرگ، مقیاس‌پذیر و پایدارتر بسازیم، چرا که تضمین می‌کند عملیات حساس در لایه‌های پایین‌تر به صورت قابل اعتماد اجرا شوند و خطاهای احتمالی به صورت خودکار مدیریت شوند. این مفهوم جدید در زمینه سیستم‌های توزیع‌شده پلی است برای آینده‌ای با سیستم‌های مطمئن‌تر، مقاوم‌تر و کارآمدتر.

#سیستم‌های_توزیع_شده #پایدار_سازی #ارکستراسیون_سیستم #پلتفرم

🟣لینک مقاله:
https://www.dataengineeringpodcast.com/durable-execution-data-ai-orchestration-episode-489?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Super Fast Aggregations Coming to Postgres 19

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه‌ی بعدی پستگرس، یعنی نسخه ۱۹، در راه است و هنوز ده ماه تا عرضه آن زمان باقی مانده است، اما اخیراً برخی از تغییرات اخیر نشان می‌دهد که کاربران می‌توانند منتظر انجام تجمع‌های بسیار سریع‌تر باشند، بدون نیاز به تغییر در نحوه نوشتن کوئری‌های خود. یکی از ویژگی‌های مهم این بهبود، تغییر در روش به‌کارگیری اجماع‌ها است. در نسخه‌های قبلی، فرآیند رایج این بود که ابتدا جدول‌ها را با عمل JOIN پیوند می‌دادید و سپس بر روی نتیجه، عملیات تجمع انجام می‌دادید. اما در نسخه ۱۹، به کمک بهبودهای جدید، به جای این روش، به optimizer اجازه داده می‌شود که در صورت مناسب بودن، ابتدا عملیات تجمع انجام شده و سپس عمل JOIN صورت گیرد. این تغییر می‌تواند به طور قابل‌توجهی سرعت اجرای کوئری‌ها را افزایش دهد و کارایی سیستم را بهتر کند.

این قابلیت جدید، برخلاف رویکرد رایج "از ابتدا JOIN، سپس تجمع"، طرحی انعطاف‌پذیرتر و بهینه‌تر است که بر اساس شرایط هر کوئری، بهترین روش را انتخاب می‌کند. این بهبود، به ویژه در مورد کوئری‌هایی که نیازمند عملیات دسته‌بندی و تجمیع داده‌های بزرگ هستند، تأثیر به سزایی دارد و می‌تواند زمان اجرای آن‌ها را به طور چشمگیری کاهش دهد.

در نتیجه، این تحولات نشان‌دهنده آینده‌ای روشن برای کاربرانی است که در پی بهبود سرعت و کارایی پایگاه داده‌های خود هستند. گرچه نسخه ۱۹ هنوز چند ماه دیگر فاصله دارد، اما پیشرفت‌های فعلی نویدبخش اصلاحاتی بزرگ در رفتار و عملکرد سیستم‌های پایگاه داده مبتنی بر پستگرس است.

#پایگاه_داده #پستگرس #بهبود_کارایی #توسعه_نظامی

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177659/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
What Are 'Dirty Pages' in Postgres?

🟢 خلاصه مقاله:
در سیستم‌های پایگاه داده مانند PostgreSQL، مفهوم «صفحات کثیف» یا "Dirty Pages" اهمیت ویژه‌ای دارد. این صفحات زمانی رخ می‌دهند که داده‌ها در حافظه موقت تغییر می‌کنند، اما این تغییرات هنوز به طور هم‌زمان در هارد دیسک ذخیره نشده است. در واقع، هنگامی که یک تراکنش در حال انجام است و تغییراتی در داده‌ها ایجاد می‌کند، این تغییرات ابتدا در فضای کش یا حافظه موقت ثبت می‌شوند تا پردازش سریع‌تر صورت گیرد. اما این تغییرات تا زمانی که به صورت رسمی در فایل‌های پایگاه داده نوشته نشوند، در حالت «کثیف» باقی می‌مانند.

وجود صفحات کثیف در حافظه نشان‌دهنده این است که سیستم پایگاه داده ما در حالت آستانه‌ای از به‌روزرسانی‌ها قرار دارد و نیاز است تا این صفحات در فرصت مناسب به دیسک انتقال یافته و ذخیره شوند. این انتقال معمولا توسط فرآیندی به نام «اجرای چرخه‌های نگهداری» یا Vacuum در PostgreSQL انجام می‌شود؛ فرآیندی که علاوه بر پاک‌سازی صفحات کثیف، باعث بهینه‌سازی عملکرد و جلوگیری از رشد بی‌رویه فایل‌های قدیمی می‌شود. بنابراین، مدیریت صحیح صفحات کثیف یکی از کلیدهای نگهداری کارآمد و مطمئن پایگاه داده است.

در نتیجه، درک مفهوم صفحات کثیف و فرآیندهای مربوط به آن‌ها، به مدیران پایگاه داده کمک می‌کند تا بهتر بتوانند عملکرد سیستم‌های خود را پایش و حفظ کنند، و همچنین در کاهش ریسک‌های مربوط به خطاهای تراکنشی و امکان بازیابی اطلاعات، موثر باشند.

#پایگاه_داده #PostgreSQL #مدیریت_داده #کاهش_خطا

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176687/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
IvorySQL 5.0: Open Source Oracle-Compatible Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه ۵.۰ آیوری‌اس‌کیو‌ال، یک پایگاه داده متن‌باز و سازگار با اوراکل است که بر پایه PostgreSQL توسعه یافته است. این پروژه تلاش می‌کند تا فرآیند مهاجرت از اوراکل به پستگرس را ساده‌تر و کارآمدتر کند. یکی از ویژگی‌های کلیدی این نسخه، افزودن امکاناتی است که سازگاری با اوراکل را به طور قابل توجهی ارتقا می‌دهد.

برای تسهیل انتقال داده‌ها و اجرای برنامه‌های اوراکلی، آیوری‌اس‌کیو‌ال ۵.۰ پشتیبانی از سینتکس PL/SQL اوراکل و توابع مربوط به XML را فراهم کرده است. این امکانات کمک می‌کنند تا کاربران بتوانند برنامه‌های خود را بدون نیاز به تغییرات زیاد در محیط جدید اجرا کنند، و فرآیند مهاجرت سریع‌تر و کم‌خطاتر باشد. در نتیجه، این نسخه برای شرکت‌هایی که قصد دارند به سمت پایگاه داده‌های متن‌باز حرکت کنند، گزینه‌ای جذاب و مطمئن محسوب می‌شود.

#پایگاه‌داده #متن‌باز #مهاجرت_داده #سازگاری

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177677/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
SQL Arena (Website)

🟢 خلاصه مقاله:
در سایت SQL Arena، یک رتبه‌بندی بر اساس کیفیت برنامه‌ریزان در زمینه پایگاه‌های داده ارائه شده است. این رتبه‌بندی با استفاده از مجموعه‌ای از پرس‌وجوهای TPC-H، که استانداردهای معتبری در ارزیابی عملکرد و بهینه‌سازی پایگاه‌های داده محسوب می‌شوند، انجام می‌گیرد.

این سیستم رتبه‌بندی با بهره‌گیری از یک ابزار منبع باز ساخته شده مخصوص این هدف، توانسته است معیار دقیقی برای مقایسه و سنجش توانایی برنامه‌ریزان در مدیریت و بهینه‌سازی پایگاه‌های داده فراهم کند. از این رو، کاربران و توسعه‌دهندگان می‌توانند وضعیت و عملکرد برنامه‌ریزان مختلف را در یک جدول رقابتی مشاهده و ارزیابی نمایند.

در مجموع، این پروژه ابزار قدرتمندی است که به کمک آن می‌توان سطح تخصص و توانایی برنامه‌ریزان در بهبود کارایی پایگاه‌های داده را بهتر درک کرد و انتخاب‌های آگاهانه‌تری در این زمینه داشت.

#پایگاه_داده #رتبه‌بندی #بهینه‌سازی #SQL

🟣لینک مقاله:
https://sql-arena.com/index.html?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
pg_statviz 0.8 Released with Postgres 18 Support

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه ۰.۸ ابزار pg_statviz منتشر شد که از نسخه ۱۸ پایگاه داده پستگرس پشتیبانی می‌کند. این افزونه و ابزار کمکی به کاربران امکان می‌دهد تا به راحتی تحلیل‌های سری زمانی و تجسم داده‌های داخلی پایگاه داده پستگرس را انجام دهند. با استفاده از این ابزار، می‌توان عملکرد و وضعیت داخلی پایگاه داده را به صورت تصویری و قابل فهم نمایش داد، که موجب بهبود نظارت و بهینه‌سازی سیستم می‌شود.

هم اکنون می‌توانید این ابزار را از روی مخزن GitHub آن مشاهده و دریافت کنید.

#پستگرس #تحلیل_سری_زمانی #نظارت_پایگاه_داده #تجسم_داده

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176995/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
The Network is the Product: Data Network Flywheel, Compound Through Connection (7 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
شبکه، محصول است: چرخه مطمئن داده‌ها، ترکیب‌های فرآیند از طریق اتصال (مطالعه‌ای ۷ دقیقه‌ای)

ارزش داده‌ها نه صرفاً از طریق محصولات جداگانه، بلکه از طریق اکوسیستم‌های داده‌ای مرتبط و همبافته‌ای است که در آن حلقه‌های بازخورد، یادگیری مداوم و هوشمندی را به دنبال دارند. انتقال از مدل‌های ایزوله به یک "چرخه داده‌ای شبکه‌ای" باعث افزایش ارزش، سرعت و اعتماد می‌شود، زیرا هر محصول داده‌ای جدید، زمینه کاربر و پروتکل‌های کیفیت جهانی، نتایج را در سطح سیستم تقویت می‌کنند. تمرکز بر تراکم اتصال، طراحی مبتنی بر زمینه و تضمین کیفیت توزیع‌شده، چنین بسترهای داده‌ای را به سوی تبدیل شدن به سیستم‌های خودتسریع‌کننده سوق می‌دهد.

در این رویکرد، بر ساختارهای شبکه‌ای که امکان همکاری بی‌وقفه و پویای داده‌ها را فراهم می‌کنند، تأکید می‌شود. هر عنصر در این اکوسیستم، نه تنها مستقل بلکه در کنار سایر بخش‌ها، فرصت بهبود و نوآوری مداوم را فراهم می‌آورد. این ساختارهای تعاملی باعث می‌شوند داده‌ها به جای انبارهای ایزوله، منبعی زنده و پویا برای تصمیم‌گیری‌های سریع و مؤثر باشند و در نتیجه، اثربخشی سازمان‌ها را چند برابر می‌کنند.

با تمرکز بر کشف فرصت‌های جدید و تسهیل در انتقال داده‌ها به صورت شبکه‌ای، شرکت‌ها می‌توانند از قدرت جمعی داده‌ها بهره‌مند شده و در بازارهای رقابتی برتری یابند. این شکل از بهره‌برداری، نه تنها ارزش اقتصادی ایجاد می‌کند، بلکه اعتماد و همکاری را در میان کاربران و ذینفعان بهبود می‌بخشد و روند رشد و نوآوری را شتاب می‌دهد.

#داده_متشکل #شبکه_داده #نوآوری #اطمینان

🟣لینک مقاله:
https://moderndata101.substack.com/p/the-data-network-flywheel?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
PlanetScale's announcement of a forthcoming $5/mo Postgres plan

🟢 خلاصه مقاله:
اخبار ثبت شده توسط پلتفرم PlanetScale درباره ارائه برنامه جدید "پستگرس" با هزینه ماهیانه ۵ دلار، در این هفته موجی از هیجان را در فضای مجازی به راه انداخت. این خبر باعث شده تا جامعه توسعه‌دهندگان و کاربران کاربران بانک‌های اطلاعاتی، انتظارات زیادی از امکان دسترسی آسان و مقرون‌به‌صرفه به پایگاه‌های داده پستگرس داشته باشند.

پلان جدید PlanetScale، با تمرکز بر کاهش هزینه‌ها و افزایش سادگی استفاده، قصد دارد فرصت‌های بیشتری را برای پروژه‌های کوچک و استارتاپ‌ها فراهم کند. این اقدام نشان‌دهنده تمایل شرکت به گسترش دسترسی به فناوری‌های قدرتمند و محبوب مانند پستگرس است که در حال حاضر یکی از پرکاربردترین سیستم‌های مدیریت پایگاه داده است.

این اعلامیه توجه زیادی در رسانه‌های اجتماعی، منتقدان و توسعه‌دهندگان را جلب کرده است، چرا که چنین قیمت‌گذاری رقابتی می‌تواند بازار را دگرگون کند و راهکاری اقتصادی برای پروژه‌های نوپا باشد. به نظر می‌رسد که این حرکت، آینده‌ای روشن و پرمحتوا برای PlanetScale و کاربرانش رقم می‌زند.

#پستگرس #توسعه_وب #پایگاه_داده #کارتختپروژه

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176678/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Temporal Constraints in Postgres 18

🟢 خلاصه مقاله:
در پایگاه داده‌های مدرن، یکی از چالش‌های مهم حفظ یکتایی و منحصربه‌فرد بودن رکوردها در طول زمان است. در این راستا، محدودیت‌های زمانی نقش کلیدی ایفا می‌کنند تا از تکرار و تداخل داده‌ها در بازه‌های مختلف جلوگیری شود. این نوع محدودیت در سیستم‌های مدیریت پایگاه داده مانند Postgres، به ویژه نسخه ۱۸، فرصت‌هایی را فراهم می‌کند تا فضای زمانی را در ساختار داده‌ها به‌طور مؤثر کنترل و مدیریت کنیم.

در نسخه ۱۸ پستگرس، Vinicius Negrisolo راهکارهایی ارائه داده است که با استفاده از محدودیت‌های زمانی، می‌توان اطمینان حاصل کرد که رکوردهای مختلف در بازه‌های زمانی متفاوت، تکرار نخواهند شد. این ویژگی برای کاربردهایی که نیاز به پیگیری دقیق تاریخ‌های رویدادها و مسیرهای زمانی دارند، اهمیت فراوانی دارد. با تعیین محدودیت‌های زمانی، سیستم می‌تواند در هر لحظه، یکتایی داده‌ها را حفظ کند و از هرگونه همپوشانی یا اشتباه جلوگیری نماید.

در نتیجه، بهره‌گیری از محدودیت‌های زمانی در Postgres ۱۸، یک ابزار قدرتمند برای مدیریت بهتر داده‌های مربوط به زمان است. این امکان، فرآیندهای تحلیلی، گزارش‌دهی و ساختارهای داده‌ای پیچیده‌تر را ساده‌تر می‌کند و باعث می‌شود سیستم‌های اطلاعاتی، نتایج دقیق‌تری ارائه دهند. در نهایت، چنین امکاناتی ارتقاء قابل توجهی در کارایی و صحت داده‌های زمان‌مند فراهم می‌آورد.

#پستگرس #محدودیت‌های_زمانی #مدیریت_داده #پایگاه‌داده

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176993/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
PostGIS Performance: Data Sampling

🟢 خلاصه مقاله:
در این قسمت از مجموعه مقالات پُل رمزی، به موضوع مهم عملکرد پایگاه‌ داده‌های فضایی PostGIS می‌پردازیم، مخصوصاً روش نمونه‌گیری داده‌ها. این مقاله به بررسی تکنیک‌ها و روش‌های مختلف برای استخراج نمونه‌های کوچک‌تر و نماینده از مجموعه داده‌های بزرگ می‌پردازد که به بهبود سرعت و کارایی تحلیل‌های فضایی کمک می‌کند.

عملکرد پایگاه‌ داده‌های مکانی مانند PostGIS در پروژه‌های با حجم داده زیاد اهمیت زیادی دارد، اما پردازش کامل تمام داده‌ها همیشه مقرون به صرفه نیست. به همین دلیل، استفاده از روش‌های نمونه‌گیری می‌تواند به محققان و توسعه‌دهندگان کمک کند تا تحلیل‌های سریع‌تری انجام دهند و نتایج قابل قبولی دریافت کنند، بدون نیاز به پردازش تمام مجموعه داده‌ها.

در این مقاله، تکنیک‌های مختلف نمونه‌گیری از جمله نمونه‌گیری تصادفی و نمونه‌گیری طبقاتی بررسی می‌شود و نکاتی درباره چگونگی تعیین حجم نمونه مناسب و کاهش خطای احتمالی ارائه می‌شود. با به کارگیری این روش‌ها، می‌توان فرایند تحلیل داده‌های مکانی را بهینه‌تر و سریع‌تر کرد و نتیجه‌هایی دقیق و قابل اعتماد کسب کرد.

#پست‌جی‌آی‌اس #عملکرد_پایگاه‌داده #نمونه‌گیری_فضایی #تحلیل_داده

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177670/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy