🔵 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

🔵 عنوان مقاله
Oracle’s Adoption of a Native Boolean Data Type vs. Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
اوراکل سرانجام به ویژگی‌ای دست یافته است که پستگرس دهه‌ها است آن را در اختیار کاربران قرار داده است. این تغییر نشان می‌دهد که اوراکل در حال تطبیق خود با فناوری‌های مدرن و نیازهای روز است. پیش از این، پستگرس از datatype بولی (Boolean) به صورت بومی و مستقیم پشتیبانی می‌کرد، در حالی که اوراکل برای مدت طولانی مجبور بود از روش‌های جایگزین مانند کربنده‌های عددی یا کاراکتری برای پیاده‌سازی این نوع داده استفاده کند.

در نسخه‌های جدید اوراکل، حالا این بانک اطلاعاتی از نوع داده بولی به صورت بومی و مستقیم پشتیبانی می‌کند. این تحول، فرآیند توسعه و مدیریت دیتابیس را ساده‌تر و قابل‌فهم‌تر می‌کند، چرا که کاربران و توسعه‌دهندگان دیگر نیاز نخواهند داشت از راهکارهای پیچیده برای پیاده‌سازی منطق‌های منطقی استفاده کنند. به عبارت دیگر، این ویژگی موجب بهبود کارایی و کاهش خطاهای برنامه‌نویسی می‌شود و اوراکل را در رقابت، همگام با دیگر سیستم‌های مدیریت دیتابیس قرار می‌دهد.

این حرکت نشان می‌دهد که اوراکل در پی رقابت و به‌روزرسانی است تا بتواند نیازهای مدرن فناوری را برآورده کند و از مزایای فناوری‌های نوین بهره‌مند شود. در نتیجه، ارائه این ویژگی جدید، احتمالاً تحول بزرگی در روند توسعه برنامه‌های مبتنی بر اوراکل ایجاد خواهد کرد و استفاده از این سیستم را در پروژه‌های جدید تسهیل می‌نماید.

#هوش_مصنوعی #مدیریت_دیتابیس #اوراکل #پستگرس

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176367/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
On the Efficient Storage of JSON Data in Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
در مقاله‌ای تحت عنوان «ذخیره بهینه داده‌های JSON در پایگاه داده پستگرس»، به بررسی روش‌های مختلف برای مدیریت و بهبود ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته می‌پردازد. در ابتدا، تفاوت‌های بین نوع داده JSON و JSONB در پستگرس مورد بررسی قرار می‌گیرد. JSON نوعی داده متنی است که امکان ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته به صورت متن خام را فراهم می‌کند، ولی در مقایسه با JSONB که نسخه باینری و فشرده‌تر است، کارایی کمتری دارد. JSONB چون داده‌ها را پس از وارد کردن، به صورت باینری ذخیره می‌کند، امکانات بیشتری در زمینه جستجو و فیلتر کردن دارد و عملیات روی داده‌ها سریع‌تر انجام می‌شود.

در بخش بعد، اهمیت فشرده‌سازی داده‌ها در کاهش حجم ذخیره‌سازی مورد بحث قرار می‌گیرد. پستگرس چندین روش فشرده‌سازی را پشتیبانی می‌کند، از جمله pglz و lz4. pglz که معمول‌تر است، امکان فشرده‌سازی سریع و نسبتاً مؤثر را فراهم می‌کند، در حالی که lz4 با تمرکز بر سرعت بالا، فشرده‌سازی بسیار پرسرعت‌تری ارائه می‌دهد. انتخاب بین این دو روش براساس نیازهای خاص سیستم، تاثیر قابل توجهی بر کارایی و مصرف فضای دیسک دارد.

در نتیجه، کلیت مقاله به راهکارهای بهبود کارایی و کاهش میزان فضای مصرفی برای ذخیره‌سازی داده‌های JSON در پستگرس می‌پردازد، و اهمیت انتخاب نوع داده مناسب و روش‌های فشرده‌سازی در ساختارهای پایگاه داده‌های مدرن و بزرگ را برجسته می‌کند. این نکات برای توسعه‌دهندگان و مدیران بانک‌های اطلاعاتی که به دنبال بهینه‌سازی عملکرد و حجم داده‌ها هستند، بسیار مفید است.

#پستگرس #JSON #فشرده‌سازی #ذخیره‌سازی

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177987/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
pg_flo: Stream, Transform, and Route Postgres Data in Real-time

🟢 خلاصه مقاله:
کتابخانه pg_flo ابزار قدرتمندی است که امکان استریم، تغییر و هدایت داده‌های پایگاه داده پستگرس را در زمان واقعی فراهم می‌کند. این ابزار مجموعه‌ای از فیلترها و قابلیت‌های تبدیل داده‌ها را در اختیار کاربر قرار می‌دهد که فرآی جابجایی داده‌ها بین محیط‌های تولید و آزمایش، به‌راحتی و با سه حالت مختلف انجام شود. حالات مذکور شامل کپی و استریم همزمان، استریم صرفاً، و یا یکبار کپی کردن داده‌ها است.

با استفاده از pg_flo و بهره‌گیری از فناوری‌های NATS و قابلیت‌های تکرار و تِرِیدِیشن در پستگرس، این فرآیندها ساده، سریع و مطمئن انجام می‌شوند. این ابزار به تیم‌های توسعه و مدیریت پایگاه‌های داده کمک می‌کند تا انتقال و پردازش داده‌ها را در مدت زمان کوتاه و بدون مشکل انجام دهند.

#پایگاه_داده #پستگرس #تبدیل_داده #توسعه

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177323/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
How the 5 Major Cloud Data Warehouses Really Bill You: A Unified, Engineer-friendly Guide (20 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای داده‌های ابری، مدل‌های فاکتورینگ هزینه برای پلتفرم‌های مختلف مانند Snowflake، Databricks SQL Serverless، ClickHouse Cloud، Google BigQuery و Amazon Redshift Serverless بر اساس واحدهای مختلف مصرف، رفتارهای مقیاس‌پذیری و قوانین اندازه‌گیری طراحی شده‌اند. این تفاوت‌ها می‌تواند مقایسه مستقیم قیمت‌ها را گمراه‌کننده کند، چرا که درک درست هزینه‌ها نیازمند در نظر گرفتن نوع پرسش‌های اجرا شده و میزان مصرف واقعی است. هر یک از این سیستم‌ها با رویکرد خاصی، مدل‌های هزینه‌ متفاوتی دارند که درک صحیح آن‌ها کلید تصمیم‌گیری مناسب در انتخاب پلتفرم‌های ابری است.

برای شفاف‌تر کردن موضوع، ابزار متن‌باز Bench2Cost توسعه یافته است. این ابزار امکان اندازه‌گیری و مقایسه هزینه‌های هر پرسش به صورت قابل بازتولید را فراهم می‌کند و نشان می‌دهد که چرا ClickHouse Cloud در زمینه شفافیت، انعطاف‌پذیری و ارزش برای تحلیل‌های پیچیده برتری دارد. استفاده از چنین ابزاری به کاربران کمک می‌کند تا درک بهتری از هزینه‌های واقعی پرسش‌هایشان داشته باشند و تصمیم‌های بهتری برای انتخاب سرویس مناسب بگیرند.

در نتیجه، آگاهی از ساختارهای هزینه و ابزارهای تحلیلی نقش مهمی در بهره‌برداری اقتصادی از داده‌های ابری ایفا می‌کند. این مقاله راهنمایی جامع و مفید است برای مهندسان و مدیرانی که می‌خواهند هزینه‌های ابری را بهتر درک و مدیریت کنند و بهره‌برداری بهینه از زیرساخت‌های داده‌اشان داشته باشند.

#فضای_ابری #مدیریت_هزینه #تحلیل_داده #ابزارهای_باز

🟣لینک مقاله:
https://clickhouse.com/blog/how-cloud-data-warehouses-bill-you?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Unraveling a Postgres Segfault That Uncovered an Arm64 JIT Compiler Bug

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، تیم Bonnefoy، McGarvey و Ward از شرکت Datadog به بررسی یک خطای جدی در پایگاه داده PostgreSQL پرداخته‌اند که منجر به بروز ترمز ناگهانی و خطای «Segmentation Fault» (Segfault) شد. این خطای نادر، توجه تیم توسعه‌دهندگان را جلب کرد و باعث شد تا برای رفع آن به دقت بررسی شوند.

در فرآیند بررسی، تیم متوجه شدند که این خطا در نتیجه یک خطای فعال در کامپایلر JIT (Just-In-Time) در معماری ARM64 رخ می‌دهد. این کشف، نشان داد که مشکل نه تنها در خود پایگاه داده بلکه در پیوندهای میان کامپایلر و سخت‌افزار ARM64 وجود دارد. در نتیجه، آنها باید راه‌حلی برای اصلاح این مشکل و جلوگیری از وقوع مجدد آن پیدا می‌کردند.

در نهایت، با شناسایی دقیق منشأ خطا، تیم توسعه توانست patchهای لازم را طراحی و پیاده‌سازی کند. این اقدام سبب شد تا پایگاه داده PostgreSQL بدون مشکل و به صورت پایدار در سیستم‌های مبتنی بر ARM64 عمل کند. این تجربه اهمیت توسعه و آزمایش مداوم در محیط‌های مختلف سخت‌افزاری را برجسته می‌کند و نشانگر نیاز به تمرکز ویژه بر سازگاری محصول در معماری‌های متفاوت است.

#پایگاه‌داده #PostgreSQL #ARM64 #خطایابی

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177996/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
a free, online event featuring Christophe Pettus

🟢 خلاصه مقاله:
یک رویداد رایگان و آنلاین با حضور کریستوفر پِتوس برگزار می‌شود، که در آن به آخرین امکانات و ویژگی‌های نسخه جدید پایگاه داده پستگرس ۱۸ پرداخته خواهد شد. این نشست فرصت مناسبی است برای مدیران سیستم، توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان حوزه دیتابیس‌ها تا با تغییرات و بهبودهای مهم این نسخه آشنا شوند و در جریان آخرین فناوری‌ها قرار بگیرند. در این رویداد، کریستوفر پِتوس تجربیات و نکات کلیدی خود را درباره قابلیت‌های جدید، بهبودهای عملکرد و امکاناتی که پستگرس ۱۸ عرضه خواهد کرد، به اشتراک خواهد گذاشت.

شرکت در این رویداد رایگان، فرصتی است عالی برای کسب دانش به‌روز و پرسش و پاسخ با متخصصین حوزه. این مقاله کوتاه، بر اهمیت این رویداد تأکید می‌کند که به علاقه‌مندان کمک می‌کند تا با جدیدترین تحولات در دنیای مدیریت دیتابیس‌ها آشنا شوند و از آن بهره‌مند شوند.

#پستگرس #دیتابیس #فناوری_روز #رویدادهای_آنلاین

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177661/web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
The Real-Time Data Journey: Connecting Flink, Airflow, and StarRocks (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای داده‌های امروزی، پردازش و مدیریت داده‌های به‌روز و بلادرنگ اهمیت بسیار زیادی دارد. سیستم Fresha با طراحی معماری استریمینگ زنده، داده‌های CDC (تغییرپذیری داده‌ها در زمان واقعی) را از پایگاه داده PostgreSQL به کمک Debezium به Kafka منتقل می‌کند. این فرآیند اجازه می‌دهد تا داده‌ها به صورت پیوسته و بی‌وقفه در سیستم‌های تحلیلی و کاربردی مورد استفاده قرار گیرند.

در ادامه، نحوه ادغام این داده‌های زنده با سیستم StarRocks بررسی می‌شود. StarRocks سه روش اصلی برای وارد کردن داده‌ها دارد: بارگذاری معمولی (Routine Load)، کانکتور Kafka و کانکتور Flink. هر یک از این روش‌ها مزایا و معایب خاص خود را دارند، از جمله پیچیدگی فرآیند تحول داده، نحوه تضمین تحویل دقیق و مطمئن داده‌ها، قابلیت تغییر ساختار schemas، نیازهای عملیاتی و مدیریتی، و همچنین توازنی بین کارایی، تازه بودن داده و سازگاری با دیگر سامانه‌ها.

در نهایت، انتخاب بهترین روش بستگی به نیازهای خاص هر پروژه دارد؛ چه نیاز به کم‌تأخیر بودن و سرعت بالا، چه اهمیت به سادگی عملیات و سازگاری با ساختارهای داده‌ای متغیر. این مسیر نشان می‌دهد که چگونه با استفاده از ابزارهای مختلف، می‌توان یک جریان داده بلادرنگ قدرتمند و قابل اعتماد ساخت که پاسخگوی نیازهای تحلیلی لحظه‌ای باشد.

#داده_بلادرنگ #Flink #StarRocks #مدیریت_داده

🟣لینک مقاله:
https://medium.com/fresha-data-engineering/the-real-time-data-journey-connecting-flink-airflow-and-starrocks-part-2-43e94a6ef04b?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Securing the Model Context Protocol (MCP): Risks, Controls, and Governance (45 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
پروتکل امنیت مدل (MCP) به طور قابل‌توجهی دامنه حملات سیستم‌های هوشمند مصنوعی را افزایش می‌دهد، چرا که این پروتکل امکان تماس عامل‌های هوشمند با ابزارها و منابع داده خارجی را فراهم می‌کند. این قابلیت، فرصت‌هایی برای حمله‌هایی مانند تزریق محتوا، پاسخ‌های مخدوش ابزارهای آلوده، سرورهای MCP آسیب‌پذیر و اعطای امتیازات زیاد به عوامل مخرب ایجاد می‌کند. به همین دلیل، باید از خطراتی مانند سرقت داده‌ها، ارتقاء سطح دسترسی بین سیستم‌ها و دستکاری مخفیانه نتایج مدل‌ها جلوگیری کرد.

برای کنترل این ریسک‌ها، نیازمند رعایت سیاست‌های سخت‌گیرانه در مرزهای امتیازات، اجرای صحیح ابزارها در محیط‌های امن و جداشدنی (sandbox)، اعتبارسنجی دقیق ورودی‌ها و خروجی‌ها، پیگیری منشأ داده‌ها و اطلاعات، و استفاده از رجیستری‌های خصوصی و تایید شده MCP هستیم. این اقدامات هم‌چنین به مدیریت بهتر احتمالات خطا و جلوگیری از نفوذهای مخرب کمک می‌کنند و نقش کلیدی در نگهداری امنیت و اعتماد سیستم‌های هوشمند دارند.

در کل، حفاظت از پروتکل MCP مستلزم رویکردی چندلایه است که هم شامل فناوری‌های امنیتی پیشرفته و هم سیاست‌های نظارتی قوی باشد. این راهکارها تضمین می‌کنند که سیستم‌های هوشمند در مقابل خطرات متنوع محافظت شده و بهره‌وری و امنیت آن‌ها حفظ گردد.

#امنیت_مدل #هوش_مصنوعی #حفاظت_سیستم #مخاطر_امنیتی

🟣لینک مقاله:
https://arxiv.org/html/2511.20920v1?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy