🔵 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

🔵 عنوان مقاله
pgFirstAid (GitHub Repo)

🟢 خلاصه مقاله:
پروژه pgFirstAid یک ابزار سلامت‌سنجی سبک و ساده برای پایگاه‌های داده PostgreSQL است که به صورت سریع مشکلات اصلی مرتبط با کارایی و پایداری را شناسایی می‌کند. این ابزار لیستی از مسائل حساس مانند نبود کلیدهای اصلی، تجمع غیرضروری داده‌ها (بَولت)، آمارهای قدیمی و ایندکس‌های ناکارآمد را بررسی و اولویت‌بندی می‌کند و راهکارهای پیشنهادی برای رفع این مشکلات ارائه می‌دهد.

این برنامه بسیار امن و قابل اجرا در محیط‌های تولیدی طراحی شده است، بنابراین نیازی به نگرانی درباره آسیب به داده‌ها یا تداخل در عملیات جاری نیست. pgFirstAid نه تنها متخصصان پایگاه داده بلکه کاربران عادی و تیم‌های توسعه نیز می‌توانند به راحتی از آن استفاده کنند؛ زیرا استفاده و راهبری آن بسیار ساده است و نیاز به دانش تخصصی عمیق ندارد.

این ابزار یک راه سریع و راهبردی برای بهبود وضعیت سلامت سیستم‌های PostgreSQL است و کمک می‌کند تا مدیران و توسعه‌دهندگان بتوانند بدون صرف زمان زیاد، مشکلات حیاتی را شناسایی و اصلاح کنند.

#پایگاه_داده #سلامت_سنجی #PostgreSQL #بهبود_کارایی

🟣لینک مقاله:
https://github.com/randoneering/pgFirstAid?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Comparing PlanetScale PostgreSQL with Hetzner Local Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
در مقایسه بین PlanetScale PostgreSQL و Hetzner Local Postgres، باید گفت که این دو گزینه در دسته‌بندی‌های مختلف قرار دارند و مقایسه مستقیم بین آنها کمی ناعادلانه است. هر کدام از این سرویس‌ها ویژگی‌ها و مزایای خاص خود را دارند که باید بر اساس نیازهای پروژه انتخاب شوند.

PlanetScale PostgreSQL یک راهکار قدرتمند و مقیاس‌پذیر در فضای کلود است که امکانات مدیریتی و پشتیبانی از ویژگی‌های پیشرفته پایگاه داده را ارائه می‌دهد. این سرویس برای شرکت‌هایی مناسب است که به دنبال راهکارهای آسان و کاربرپسند در مقیاس بزرگ هستند و نیاز به امکاناتی مانند همگام‌سازی جهانی و امنیت بالا دارند. در مقابل، Hetzner Local Postgres یک راهکار محلی است که به صورت نصب و راه‌اندازی بر روی سرورهای فیزیکی یا مجازی در محل مورد استفاده قرار می‌گیرد و کنترل کامل بر روی سرور و داده‌ها را به کاربر می‌دهد.

در نتیجه، انتخاب بین این دو، بستگی به نیازهای خاص هر پروژه دارد. اگر به دنبال مقیاس‌پذیری و مدیریت آسان هستید، PlanetScale گزینه مناسبی است، اما اگر کنترل دقیق بر سرور و داده‌ها برایتان اهمیت دارد، راهکار محلی Hetzner بهترین انتخاب است.

#پایگاه_داده #PostgreSQL #کلود #محلی

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177318/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Eroding the Edges: (AI-Generated) Build vs. Buy and the Future of Software (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دهه‌های گذشته، تصمیم‌گیری درباره ساختن یا خریدن نرم‌افزار به یکی از اصلی‌ترین چالش‌های فناوری تبدیل شده بود. در این فرآیند، شرکت‌ها معمولاً باید بین توسعه داخلی یک سیستم سفارشی یا خرید یک راه‌حل آماده از یک فروشنده تصمیم می‌گرفتند. اما با پیشرفت‌های هوش مصنوعی و ابزارهای تولید خودکار، این معادله تغییر کرده است. اکنون، مفهوم قدیمی «ساخت در مقابل خرید» جای خود را به «ای‌ آی-تولید در مقابل خرید» داده است، جایی که نرم‌افزارهای سفارشی می‌توانند در کوتاه‌ترین زمان ممکن ساخته شوند، و این روند، مزایای رقابتی فروشندگان سنتی را تضعیف می‌کند.

این تحول بزرگ امکان می‌دهد تا سازمان‌ها سریع‌تر و با هزینه کمتر، نرم‌افزارهای شخصی‌سازی‌شده برای نیازهای خاص خود ایجاد کنند. ابزارهای هوشمند، توانایی ساخت ابزارهای تجاری ساده یا اتوماسیون‌های تخصصی را در چند دقیقه دارند، و این مسأله، تهدیدی جدی برای کسب‌وکارهایی است که وابسته به فروش و نگهداری محصولات نرم‌افزاری هستند. در نتیجه، مزیت‌های رقابتی که قبلاً به سختی قابل رقابت بودند، اکنون در حال تحلیل رفتن هستند و فروشندگان باید استراتژی‌های جدیدی برای حفظ جایگاه خود تدوین کنند.

در این شرایط، مزایای رقابتی مستحکم دیگر تنها به ویژگی‌های محصول محدود نمی‌شود. برتری در عصر هوش مصنوعی به عوامل دیگری مانند داده‌های منحصر به فرد، اثر شبکه‌ای، موانع نظارتی و روابط عمیق با مشتریان بستگی دارد. این موارد، الگویی متفاوت و پیچیده‌تر از مزایای سنتی است که نیازمند استراتژی‌های بلندمدت و سرمایه‌گذاری‌های هوشمندانه است تا بتوان در مقابل تهدیدهای فزاینده، جایگاه خود را حفظ کرد. دیگر صرفاً داشتن ویژگی‌های خاص کافی نیست؛ بلکه ایجاد یک اکوسیستم قوی و وابستگی متقابل با مشتریان، کلید بقای کسب‌وکار در آینده است.

#هوش_مصنوعی #نرم‌افزار #مشتری_مداری #رقابت

🟣لینک مقاله:
https://joereis.substack.com/p/eroding-the-edges-ai-generated-build?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Building Blobd: Single-Machine Object Store with Sub-millisecond Reads and 15 GB/s Uploads (17 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
پروژه Blobd یک سیستم ذخیره‌سازی اشیاء متن‌باز است که روی یک ماشین تنها اجرا می‌شود و با هدف حداکثر بهره‌وری از SSDهای NVMe توسعه یافته است. این سیستم قادر است عملیات خواندن تصادفی در زیر یک میلی‌ثانیه و انتقال داده‌ها با سرعت حدود ۱۵ گیگابایت در ثانیه را انجام دهد؛ سرعتی که از نظر مقایسه، از سیستم‌هایی مانند MinIO و RocksDB سریع‌تر است. تمرکز اصلی Blobd بر کاهش تأخیر در سرویس‌دهی محتوا است و به همین دلیل ویژگی‌های خاص سامانه‌هایی مانند S3، مانند لیست کردن اشیاء یا توزیع، در آن نادیده گرفته شده است تا عملکرد کلی حفظ شود.

در کنار این، Blobd از فناوری‌هایی مانند io_uring، I/O مستقیم، نوشتن‌های اتمیک و برنامه‌نویسی ناهمگام در زبان Rust بهره می‌برد تا به‌طور کلی کارایی و پاسخگویی سیستم را افزایش دهد. هنگام راه‌اندازی، این سیستم کلیه وضعیت‌های گذشته را از بلوک‌های tuple اتمیک در حافظه مجدد سازی می‌کند، که این امر تضمین می‌کند سیستم در سریع‌ترین زمان ممکن آماده ارائه خدمات است و روند بازیابی داده‌ها بسیار سریع است.

به طور کلی، Blobd یک راهکار سبک، سریع و قدرتمند برای ذخیره‌سازی اشیاء است که با تمرکز بر راندمان و کم کردن تأخیر، می‌تواند نیازهای برنامه‌های با کارایی بالا و سیستم‌هایی که به عملیات سریع و پاسخ‌گویی فوری نیاز دارند را برآورده کند.

#ذخیره_سازی_اشیاء #پایگاه_داده_بی‌درنگ #SSD_سریع #برنامه‌نویسی_Rust

🟣لینک مقاله:
https://blog.wilsonl.in/blobd/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
How to Use Simple Data Contracts in Python for Data Scientists (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
استفاده از قراردادهای داده ساده در پایتون به توسعه‌دهندگان و کارشناسان داده کمک می‌کند تا انتظارات ناقص و مبهم درباره داده‌ها را به توافق‌های واضح و قابل اجرا تبدیل کنند. این قراردادها نقش پلی بین تولیدکنندگان و مصرف‌کنندگان داده را ایفا می‌کنند، به طوری که هر دو طرف بتوانند بر اساس معیارهای مشخص شده، صحت و کیفیت داده‌ها را تضمین کنند. ابزارهایی مانند Pandera به شما امکان می‌دهند تا قبل از انجام هر فرآیند تحلیلی یا مدل‌سازی، ساختار و ویژگی‌های جداول داده را تعریف و اعتبارسنجی کنید. این فرآیند از بروز خطاهای ساختاری و معنایی در مراحل بعدی جلوگیری می‌کند و اطمینان حاصل می‌شود که داده‌ها از ابتدا با استانداردهای مورد نظر هماهنگ هستند.

به کمک این رویکرد، خطوط لوله داده‌ها بسیار پایدارتر، قابل بازرسی‌تر و مقیاس‌پذیرتر می‌شوند، بدون نیاز به زیرساخت‌های پیچیده و سنگین. در نتیجه، تیم‌های داده‌محور می‌توانند تمرکز بیشتری بر تحلیل و مدل‌سازی داشته باشند و خطایابی سریع‌تری انجام دهند. استفاده از قراردادهای داده ساده در پایتون، راهی سریع و کارآمد برای افزایش کیفیت و قابلیت اطمینان داده‌ها است که نگرانی‌های مربوط به صحت ساختاری را به حداقل می‌رساند و فرآیندهای پردازش داده را روان‌تر می‌کند.

#قراردادهای_داده #پایتون_مقیاس‌پذیر #پایپلاین_د داده #تحلیل_داده

🟣لینک مقاله:
https://towardsdatascience.com/how-to-use-simple-data-contracts-in-python-for-data-scientists/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
reflects on this year's Google Summer of Code event

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، نگاهی دارد به رویداد Google Summer of Code امسال و تأثیر آن بر پروژه‌های متن‌باز، به ویژه از دیدگاه پایگاه داده‌های Postgres. این برنامه فرصت منحصر به فردی برای توسعه‌دهندگان جوان فراهم می‌کند تا با مشارکت در پروژه‌های متن‌باز، مهارت‌های خود را تقویت کرده و تجربه‌های ارزشمندی کسب کنند.

از دیدگاه پروژه Postgres، امسال شاهد مشارکت فعال و پروژه‌های متنوعی بودیم که توانستند بر بهبود عملکرد، امنیت و امکانات پایگاه داده‌های ما تاثیرگذار باشند. شرکت‌کنندگان با تلاش و نوآوری‌های خود، به توسعه ویژگی‌های جدید و رفع مشکلات موجود کمک کردند، و این همکاری‌ها نشان‌دهنده قدرت جامعه متن‌باز در پیشبرد فناوری است.

در پایان، این رویداد نه تنها فرصت‌هایی برای پیشرفت فنی فراهم می‌کند، بلکه باعث ایجاد ارتباط و تبادل دانش میان توسعه‌دهندگان می‌شود. مشارکت در برنامه‌هایی مانند Google Summer of Code، هم برای فرد و هم برای پروژه‌ها، بسیار ارزشمند است و بی‌تردید در رشد و توسعه پروژه‌های متن‌باز نقش موثری دارد.

#Postgres #GoogleSummerOfCode #پروژه‌های_متن_باز #توسعه_فناوری

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177313/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

چندتا از حرف‌های عجیبی که این روزا تو فضای مجازی زیاد میبینیم :

- دیگه با AI، برنامه نویسی به درد نمیخوره و برنامه نویس ها بیکار میشند

- دیگه طراحی یاد گرفتن به درد نمیخوره، چون AI همه را انجام میده.

+ هر چقدر شما تو هر زمینه ای مهارتت بیشتر باشه، قدرت و سرعت و بازدهیت چندین برابر میشه با AI. هیچ کدوم از این مهارتها را AI جایگزین نمیکنه، برعکس اونایی که این مهارتها را بلدند 10x بهتر میکنه. پس تا میتونید این مهارت/تخصص ها را یادبگیرید.

🔵 عنوان مقاله
Cloud storage has always forced a tradeoff: fast or affordable. Why not both? (Sponsor)

🟢 خلاصه مقاله:
قبل از هر چیز، باید بدانیم که فضای ابری همیشه یک معامله را به همراه داشته است: یا سرعت بالا یا هزینه مناسب. اما چرا نباید هر دو را همزمان داشت؟ این سوال در دنیای فناوری اهمیت زیادی دارد، مخصوصاً زمانی که نیازمند گسترش و مقیاس‌پذیری سریع در سامانه‌های فایل ابری هستید.

با استفاده از سیستم Cloud Native Qumulo بر بستر AWS، دیگر نیازی نیست بین عملکرد و هزینه یکی را انتخاب کنید. این سامانه قدرتمند امکان مقیاس‌پذیری از ۱۰۰ ترابایت تا ۱۰۰ اگزابایت را فراهم می‌آورد، در حالی که سرعت انتقال اطلاعات به بیش از ۱ ترابایت بر ثانیه می‌رسد. و مهم‌تر این‌که، هزینه این سرویس تا ۸۰ درصد کمتر از گزینه‌های دیگر است، بدون نیاز به بازنویسی پروتکل‌ها یا تغییرات پیچیده در ساختار سامانه‌های موجود.

علاوه بر این، نصب و راه‌اندازی این سامانه تنها ۶ دقیقه زمان می‌برد، که نشان‌دهنده سادگی و سرعت پیاده‌سازی آن است. این سیستم از انواع پروتکل‌های محبوب مانند NFS، SMB، S3 و FTP پشتیبانی می‌کند، بنابراین نیاز به اصلاح یا تغییر در برنامه‌ها و سیستم‌های موجود نیست.

اگر تمایل دارید بیشتر درباره Cloud Native Qumulo بر بستر AWS بدانید، پیشنهاد می‌کنم مطالعه کنید و امکانات بی‌نظیر این فناوری نوین را کشف کنید.

#فضای_ابری #مقیاس‌پذیری #کوانتوم #توسعه_پایدار

🟣لینک مقاله:
https://fandf.co/4q3l0WO?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy