🔵 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
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
Substack
Eroding the Edges: (AI-Generated) Build vs. Buy and the Future of Software
The Weekend Windup #9 - Cool Reads, Events, and More
🔵 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
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
Wilson Lin
Building blobd: single-machine object store with sub-millisecond reads and 15 GB/s uploads
Deep dive into blobd, an object store designed for constant low latency reads using async Rust, io_uring and atomic writes
🔵 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
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
Towards Data Science
How to Use Simple Data Contracts in Python for Data Scientists | Towards Data Science
Stop your pipelines from breaking on Friday afternoons using simple, open-source validation with Pandera.
🔵 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
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
pashagolub.github.io
Google Summer of Code 2025 - A Journey of Growth and Achievement! | Pavlo pg Golub
All seven GSoC 2025 contributors successfully completed their projects! This is the story of their journey, the challenges they overcame, and what it means to welcome new members into our community.
Forwarded from Future Pulse Persian
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.
- 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
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
Qumulo
AWS File Storage from Qumulo - Cloud Native File Storage
Support any file or object-based workflow on AWS at exabyte-scale with Qumulo's enterprise-class unstructured data storage services.
🔵 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
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
Oracle’s adoption of Native Boolean Data Type vs PostgreSQL | HexaCluster
Oracle has finally introduced support for the Boolean data type in the release 23ai. Many thanks to the Engineers at Oracle for implementing this data type for an optimal performance.
🔵 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
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
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
www.pgflo.io
pg_flo - Stream, transform, and route PostgreSQL data in real-time
pg_flo is a powerful PostgreSQL data replication tool that enables real-time streaming, table routing, data transformation, and secure data masking between databases.
🔵 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
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
ClickHouse
How the 5 major cloud data warehouses really bill you: A unified, engineer-friendly guide
This guide explains how the five major cloud data warehouses—Snowflake, Databricks, ClickHouse Cloud, BigQuery, and Redshift—allocate, meter, and bill compute, giving engineers a clear understanding of what the billing units mean and how to compare them.
🔵 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
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
Datadog
Unraveling a Postgres segfault that uncovered an Arm64 JIT compiler bug | Datadog
Learn how an unassuming Postgres error led us to discover a bug in Postgres for Arm.
🔵 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
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
Meetup
"What's New in PostgreSQL 18" with Christophe Pettus, Tue, Dec 9, 2025, 12:00 PM | Meetup
Join us virtually on Tuesday, December 9th for "What's New in PostgreSQL 18” with Christophe Pettus.
PostgreSQL version 18 might be the most feature-rich version of Postgr
PostgreSQL version 18 might be the most feature-rich version of Postgr
🔵 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
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
Medium
The Real-Time Data Journey: Connecting Flink, Airflow, and StarRocks — Part 2
Three ways to stream Kafka into StarRocks: Routine Load, Kafka Connector, Flink. Configs, trade-offs and real production lessons learned.
🔵 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
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
🔵 عنوان مقاله
updated its contributors page
🟢 خلاصه مقاله:
در صفحه همکاریکنندگان خود، بهروزرسانیهایی انجام داد. در این نسخه، چند همکاریکننده جدید اضافه شدهاند و چهار نفر از اعضا به عنوان «همکاریکننده بزرگ» ارتقاء یافتهاند. این تغییرات نشاندهنده رشد و توسعه تیم و افزایش سطح مشارکت در پروژه است، که میتواند نشاندهنده اعتماد بیشتری به تواناییهای اعضای تیم باشد و انگیزهای برای همکاریهای آینده فراهم کند.
صفحه همکاریکنندگان بهروزرسانی شده است و شامل حضور چند همکاریکننده جدید است. همچنین، چهار فرد از اعضا به رتبه «همکاریکننده بزرگ» ترفیع یافتهاند. این تغییرات نشانگر روند رو به رشد و افزایش سطح حرفهای تیم است و نشان میدهد که پروژه از حمایت و تلاش اعضای خود سود میبرد و این توسعه میتواند بر کیفیت و اثربخشی کار تاثیر مثبت بگذارد.
#همکاری #توسعه_تیمی #پروژه #رشد
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176361/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
updated its contributors page
🟢 خلاصه مقاله:
در صفحه همکاریکنندگان خود، بهروزرسانیهایی انجام داد. در این نسخه، چند همکاریکننده جدید اضافه شدهاند و چهار نفر از اعضا به عنوان «همکاریکننده بزرگ» ارتقاء یافتهاند. این تغییرات نشاندهنده رشد و توسعه تیم و افزایش سطح مشارکت در پروژه است، که میتواند نشاندهنده اعتماد بیشتری به تواناییهای اعضای تیم باشد و انگیزهای برای همکاریهای آینده فراهم کند.
صفحه همکاریکنندگان بهروزرسانی شده است و شامل حضور چند همکاریکننده جدید است. همچنین، چهار فرد از اعضا به رتبه «همکاریکننده بزرگ» ترفیع یافتهاند. این تغییرات نشانگر روند رو به رشد و افزایش سطح حرفهای تیم است و نشان میدهد که پروژه از حمایت و تلاش اعضای خود سود میبرد و این توسعه میتواند بر کیفیت و اثربخشی کار تاثیر مثبت بگذارد.
#همکاری #توسعه_تیمی #پروژه #رشد
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176361/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
PostgreSQL vs. MongoDB for Laravel: Choosing the Right Database
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه وب، انتخاب پایگاه داده مناسب نقش حیاتی در موفقیت پروژه دارد. مقالهای که به مقایسه بين PostgreSQL و MongoDB از دید Laravel میپردازد، اطلاعات ارزشمندی را در این زمینه ارائه میدهد. نویسنده، فارحان حاشین چودهوری، در این مقاله بهطور مفصل تفاوتهای این دو بانک اطلاعاتی را بررسی کرده است تا توسعهدهندگان بتوانند بر اساس نیازهای خاص پروژه خود، بهترین گزینه را انتخاب کنند.
در بخش اول، مقاله به مزایا و ویژگیهای PostgreSQL اشاره میکند. این پایگاه داده رابطهای قدرتمند، بهخاطر پشتیبانی از تراکنشهای پیچیده و انعطاف بالا در مدیریت دادههای ساختاری، شهرت دارد. همچنین، قدرت در اجرای کوئریهای پیشرفته و امنیت بالا، آن را گزینهای محبوب برای برنامههای بزرگ و حساس میسازد. در ادامه، تمرکز بر نحوه ادغام PostgreSQL با فریمورک Laravel و مزایای آن در توسعه سریع و قابل اعتماد، مورد بررسی قرار میگیرد.
در مقابل، مقاله به ویژگیهای بینظیر MongoDB میپردازد. این پایگاه داده NoSQL، با ساختار غیررابطهای و انعطافپذیری بالا، برای پروژههایی با دادههای داینامیک و نیاز به مقیاسپذیری سریع بسیار مناسب است. MongoDB با پشتیبانی ساده و سریع از دادههای سندی، توسعه را تسهیل میکند و در پروژههایی که نیازمند سکویی برای دادههای متنوع و بدون ساختار مشخص هستند، کاربرد زیادی دارد. همچنین، چگونگی تلفیق این بانک اطلاعاتی با Laravel در پروژههای مدرن بررسی میشود.
در نهایت، مقاله نتیجهگیری میکند که انتخاب بین PostgreSQL و MongoDB بستگی به نوع پروژه، حجم دادهها، نیازهای تراکنشی و مقیاسپذیری دارد. اگر برنامه نیازمند ساختار داده منسجم و تراکنشهای پیچیده است، PostgreSQL گزینهای ایدهآل است. اما برای پروژههایی با دادههای سریعتغیر و نیاز به توسعه سریع و مقیاسپذیری بالا، MongoDB بهترین انتخاب محسوب میشود. فهم این تفاوتها به توسعهدهندگان کمک میکند تا تصمیم بهتری بگیرند و پروژههای پایدار، مقیاسپذیر و کارآمدی را به نتیجه برسانند.
#پایگاه_داده #Laravel #PostgreSQL #MongoDB
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177672/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
PostgreSQL vs. MongoDB for Laravel: Choosing the Right Database
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه وب، انتخاب پایگاه داده مناسب نقش حیاتی در موفقیت پروژه دارد. مقالهای که به مقایسه بين PostgreSQL و MongoDB از دید Laravel میپردازد، اطلاعات ارزشمندی را در این زمینه ارائه میدهد. نویسنده، فارحان حاشین چودهوری، در این مقاله بهطور مفصل تفاوتهای این دو بانک اطلاعاتی را بررسی کرده است تا توسعهدهندگان بتوانند بر اساس نیازهای خاص پروژه خود، بهترین گزینه را انتخاب کنند.
در بخش اول، مقاله به مزایا و ویژگیهای PostgreSQL اشاره میکند. این پایگاه داده رابطهای قدرتمند، بهخاطر پشتیبانی از تراکنشهای پیچیده و انعطاف بالا در مدیریت دادههای ساختاری، شهرت دارد. همچنین، قدرت در اجرای کوئریهای پیشرفته و امنیت بالا، آن را گزینهای محبوب برای برنامههای بزرگ و حساس میسازد. در ادامه، تمرکز بر نحوه ادغام PostgreSQL با فریمورک Laravel و مزایای آن در توسعه سریع و قابل اعتماد، مورد بررسی قرار میگیرد.
در مقابل، مقاله به ویژگیهای بینظیر MongoDB میپردازد. این پایگاه داده NoSQL، با ساختار غیررابطهای و انعطافپذیری بالا، برای پروژههایی با دادههای داینامیک و نیاز به مقیاسپذیری سریع بسیار مناسب است. MongoDB با پشتیبانی ساده و سریع از دادههای سندی، توسعه را تسهیل میکند و در پروژههایی که نیازمند سکویی برای دادههای متنوع و بدون ساختار مشخص هستند، کاربرد زیادی دارد. همچنین، چگونگی تلفیق این بانک اطلاعاتی با Laravel در پروژههای مدرن بررسی میشود.
در نهایت، مقاله نتیجهگیری میکند که انتخاب بین PostgreSQL و MongoDB بستگی به نوع پروژه، حجم دادهها، نیازهای تراکنشی و مقیاسپذیری دارد. اگر برنامه نیازمند ساختار داده منسجم و تراکنشهای پیچیده است، PostgreSQL گزینهای ایدهآل است. اما برای پروژههایی با دادههای سریعتغیر و نیاز به توسعه سریع و مقیاسپذیری بالا، MongoDB بهترین انتخاب محسوب میشود. فهم این تفاوتها به توسعهدهندگان کمک میکند تا تصمیم بهتری بگیرند و پروژههای پایدار، مقیاسپذیر و کارآمدی را به نتیجه برسانند.
#پایگاه_داده #Laravel #PostgreSQL #MongoDB
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177672/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Laravel News
PostgreSQL vs. MongoDB for Laravel: Choosing the Right Database - Laravel News
In this deep dive, we compare PostgreSQL and MongoDB for Laravel developers, exploring how they differ in data modeling, queries, relationships, transactions, and scalability so you can decide when to use each or even combine both in your applications.
❤1
🔵 عنوان مقاله
downloads for quickly installing a few popular extensions
🟢 خلاصه مقاله:
برای نصب سریع چند افزونه محبوب، فایلهای دانلودی ارائه شده است. این روش به کاربران اجازه میدهد در کمترین زمان ممکن افزونههایی مانند PL/v8، http، pg_parquet و TimescaleDB را روی سیستم خود نصب و راهاندازی کنند. این فرآیند سریع و آسان است و نیاز به صرف زمان و تلاش زیادی ندارد، به خصوص برای توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده که به این ابزارها نیاز فوری دارند.
با استفاده از این فایلهای دانلود، میتوان به راحتی و بدون دردسر، افزونههای مورد نیاز را بر روی سیستم خود نصب کرد. این راهکار سریع و کارآمد، از طریق مجموعهای از فایلهای آماده، فرآیند نصب را سادهتر میکند و کاربران را از انجام مراحل پیچیده بینیاز میسازد.
#نصب_سریع #افزونه_پایگاه_داده #مدیریت_پایگاه_داده #توسعهدهندگان
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177990/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
downloads for quickly installing a few popular extensions
🟢 خلاصه مقاله:
برای نصب سریع چند افزونه محبوب، فایلهای دانلودی ارائه شده است. این روش به کاربران اجازه میدهد در کمترین زمان ممکن افزونههایی مانند PL/v8، http، pg_parquet و TimescaleDB را روی سیستم خود نصب و راهاندازی کنند. این فرآیند سریع و آسان است و نیاز به صرف زمان و تلاش زیادی ندارد، به خصوص برای توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده که به این ابزارها نیاز فوری دارند.
با استفاده از این فایلهای دانلود، میتوان به راحتی و بدون دردسر، افزونههای مورد نیاز را بر روی سیستم خود نصب کرد. این راهکار سریع و کارآمد، از طریق مجموعهای از فایلهای آماده، فرآیند نصب را سادهتر میکند و کاربران را از انجام مراحل پیچیده بینیاز میسازد.
#نصب_سریع #افزونه_پایگاه_داده #مدیریت_پایگاه_داده #توسعهدهندگان
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177990/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Postgres.app
Postgres.app Extensions
Postgres.app is a full featured PostgreSQL installation packaged as a standard Mac app.
🔵 عنوان مقاله
Data Quality Design Patterns (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، کنترل کیفیت دادهها در الگوریتمهای پردازش بزرگ بسیار حائز اهمیت است. به همین دلیل، طراحان از الگوهای متنوعی برای تضمین صحت و کیفیت دادهها بهره میبرند؛ این الگوها شامل Write–Audit–Publish (WAP)، Audit–Write–Audit–Publish (AWAP)، Transform–Audit–Publish (TAP) و الگوی جدول سیگنال هستند. هر یک از این رویکردها، با تمرکز بر تعادل میان یکپارچگی دادهها، هزینهها و زمان تأخیر، کاربردهای خاص خود را دارند.
الگوی WAP و AWAP با استفاده از مراحل واسط و انجام چندین بازرسی، دادههای ناسالم را قبل از ورود به بخش تولید فیلتر میکنند. در این روشها، دادهها ابتدا در مرحله واسط قرار میگیرند و سپس بررسیهای متعدد روی آنها انجام میشود تا اطمینان حاصل شود فقط دادههای سالم وارد تولید شوند. این فرآیندها موجب کاهش خطا و حفظ صحت دادهها میشود، اما در عین حال کمی زمان و هزینه بیشتری را میطلبد.
در مقابل، الگوی TAP به جای ذخیرهسازی و بررسیهای متعدد، تراکنشها را در حافظه انجام میدهد. این کار امکان تایید سریع دادهها را فراهم میآورد و هزینههای مربوط به حافظه و ورودی/خروجی را بهطور قابل توجهی کاهش میدهد. اما این سرعت بیشتر، ممکن است خطر کاهش سطح ایمنی و اطمینان از صحت دادهها را در پی داشته باشد. بنابراین، انتخاب الگوی مناسب بستگی به نیازهای خاص سیستم و معیارهای حساسیت دارد.
الگوی جدول سیگنال (Signal Table) بر اولویت سرعت تمرکز دارد و کاربران را قادر میسازد تا سریعتر نتیجه بگیرند، هرچند این کار ممکن است با کاهش سطح محافظت و اطمینان همراه باشد. این رویکرد به مخصوص مواردی که زمان اهمیت بیشتری نسبت به دقت دارد، توصیه میشود. در نتیجه، انتخاب هر یک از این الگوها باید بر اساس تعادل مورد نیاز میان سرعت، هزینه و امنیت باشد تا زد و نقیصههای هر رویکرد به بهترین شکل مدیریت شوند.
#کیفیت_داده #الگوهای_میدان_عمل #مدیریت_داده #پایپلاین
🟣لینک مقاله:
https://pipeline2insights.substack.com/p/data-quality-design-patterns-wap-awap?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Data Quality Design Patterns (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، کنترل کیفیت دادهها در الگوریتمهای پردازش بزرگ بسیار حائز اهمیت است. به همین دلیل، طراحان از الگوهای متنوعی برای تضمین صحت و کیفیت دادهها بهره میبرند؛ این الگوها شامل Write–Audit–Publish (WAP)، Audit–Write–Audit–Publish (AWAP)، Transform–Audit–Publish (TAP) و الگوی جدول سیگنال هستند. هر یک از این رویکردها، با تمرکز بر تعادل میان یکپارچگی دادهها، هزینهها و زمان تأخیر، کاربردهای خاص خود را دارند.
الگوی WAP و AWAP با استفاده از مراحل واسط و انجام چندین بازرسی، دادههای ناسالم را قبل از ورود به بخش تولید فیلتر میکنند. در این روشها، دادهها ابتدا در مرحله واسط قرار میگیرند و سپس بررسیهای متعدد روی آنها انجام میشود تا اطمینان حاصل شود فقط دادههای سالم وارد تولید شوند. این فرآیندها موجب کاهش خطا و حفظ صحت دادهها میشود، اما در عین حال کمی زمان و هزینه بیشتری را میطلبد.
در مقابل، الگوی TAP به جای ذخیرهسازی و بررسیهای متعدد، تراکنشها را در حافظه انجام میدهد. این کار امکان تایید سریع دادهها را فراهم میآورد و هزینههای مربوط به حافظه و ورودی/خروجی را بهطور قابل توجهی کاهش میدهد. اما این سرعت بیشتر، ممکن است خطر کاهش سطح ایمنی و اطمینان از صحت دادهها را در پی داشته باشد. بنابراین، انتخاب الگوی مناسب بستگی به نیازهای خاص سیستم و معیارهای حساسیت دارد.
الگوی جدول سیگنال (Signal Table) بر اولویت سرعت تمرکز دارد و کاربران را قادر میسازد تا سریعتر نتیجه بگیرند، هرچند این کار ممکن است با کاهش سطح محافظت و اطمینان همراه باشد. این رویکرد به مخصوص مواردی که زمان اهمیت بیشتری نسبت به دقت دارد، توصیه میشود. در نتیجه، انتخاب هر یک از این الگوها باید بر اساس تعادل مورد نیاز میان سرعت، هزینه و امنیت باشد تا زد و نقیصههای هر رویکرد به بهترین شکل مدیریت شوند.
#کیفیت_داده #الگوهای_میدان_عمل #مدیریت_داده #پایپلاین
🟣لینک مقاله:
https://pipeline2insights.substack.com/p/data-quality-design-patterns-wap-awap?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
Data Quality Design Patterns
Overview of WAP, AWAP, TAP, and More with Implementation Examples
🔵 عنوان مقاله
pg_ai_query: An Extension for Querying in Natural Language
🟢 خلاصه مقاله:
افزونهٔ PG_AI_Query، ابزاری جذاب است که امکان پرسوجو کردن دادهها را با زبان طبیعی برای کاربران فراهم میکند. این افزونه از مدلهای هوش مصنوعی مشهور مانند OpenAI یا Anthropic استفاده میکند تا درخواستهای نوشتهشده به زبان طبیعی را به صورت خودکار و لحظهای به کد SQL تبدیل کند. به همین دلیل، فرآیند جستوجو و استخراج اطلاعات برای کاربر ساده و سریعتر میشود، بدون نیاز به مهارت در زبانهای برنامهنویسی یا نوشتن کدهای پیچیده.
در فایل README این پروژه نمونهها و مثالهای متعددی وجود دارد که نحوه کارکرد این افزونه و نحوه استفاده از آن را به خوبی نشان میدهد. با استفاده از این ابزار، کاربران میتوانند سوالات خود را به زبان ساده بیان کرده و نتیجه موردنظر خود را در کمترین زمان ممکن دریافت کنند، که این امر بهرهوری و سهولت کار با دادهها را به شدت افزایش میدهد.
این افزونه مخصوص کسانی است که به دنبال روشهای نوین و کارآمد برای مدیریت دادهها هستند و میخواهند فرآیند تجزیه و تحلیل دادهها را بدون نیاز به تخصص در SQL یا برنامهنویسی آسانتر انجام دهند. بهصورت کلی، PG_AI_Query ابزار قدرتمندی است که کار با دیتابیسهای بزرگ و پیچیده را به شکل بسیار ساده و کاربرپسند ممکن میسازد.
#هوش_مصنوعی #پرسوجو_طبیعی #دیتابیس #توسعه_فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177675/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pg_ai_query: An Extension for Querying in Natural Language
🟢 خلاصه مقاله:
افزونهٔ PG_AI_Query، ابزاری جذاب است که امکان پرسوجو کردن دادهها را با زبان طبیعی برای کاربران فراهم میکند. این افزونه از مدلهای هوش مصنوعی مشهور مانند OpenAI یا Anthropic استفاده میکند تا درخواستهای نوشتهشده به زبان طبیعی را به صورت خودکار و لحظهای به کد SQL تبدیل کند. به همین دلیل، فرآیند جستوجو و استخراج اطلاعات برای کاربر ساده و سریعتر میشود، بدون نیاز به مهارت در زبانهای برنامهنویسی یا نوشتن کدهای پیچیده.
در فایل README این پروژه نمونهها و مثالهای متعددی وجود دارد که نحوه کارکرد این افزونه و نحوه استفاده از آن را به خوبی نشان میدهد. با استفاده از این ابزار، کاربران میتوانند سوالات خود را به زبان ساده بیان کرده و نتیجه موردنظر خود را در کمترین زمان ممکن دریافت کنند، که این امر بهرهوری و سهولت کار با دادهها را به شدت افزایش میدهد.
این افزونه مخصوص کسانی است که به دنبال روشهای نوین و کارآمد برای مدیریت دادهها هستند و میخواهند فرآیند تجزیه و تحلیل دادهها را بدون نیاز به تخصص در SQL یا برنامهنویسی آسانتر انجام دهند. بهصورت کلی، PG_AI_Query ابزار قدرتمندی است که کار با دیتابیسهای بزرگ و پیچیده را به شکل بسیار ساده و کاربرپسند ممکن میسازد.
#هوش_مصنوعی #پرسوجو_طبیعی #دیتابیس #توسعه_فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177675/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
benodiwal.github.io
Introduction - PostgreSQL AI Query Extension
Generate SQL queries from natural language using AI - Documentation for pg_ai_query extension
👍1
🔵 عنوان مقاله
create_pg_super_document
🟢 خلاصه مقاله:
پروژه create_pg_super_document بهکارگیری مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) برای ساخت مستندات جامع درباره هر نماد در کدپ بنیسۀ پستگرس است. این پروژه میتواند برای توسعهدهندگان گسترشدهنده امکانات پستگرس یا آنهایی که در عمیقترین لایههای پیادهسازی این سیستم فعال هستند، بسیار مفید باشد. با اتکای به این ابزار، میتوان به راحتی و با دقت بالا، توضیحات کامل و مستندات فنی هر قسمت از کد را تولید کرد که مسیر توسعه و بررسی دقیقتر کد را تسهیل میکند.
استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی در این پروژه، امکان درک عمیقتر ساختار و بخشهای مختلف کد را فراهم میکند، و به برنامهنویسان کمک میکند تا به سرعت با بخشهای مختلف سیستم آشنا شوند و بهرهوری خود را افزایش دهند. در نتیجه، create_pg_super_document یک ابزار قدرتمند برای تحلیل و مستندسازی پروژههای پیچیده مرتبط با پستگرس است.
#پستگرس #مدیریت_کد #مستندسازی #هوش_مصنوعی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177312/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
create_pg_super_document
🟢 خلاصه مقاله:
پروژه create_pg_super_document بهکارگیری مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) برای ساخت مستندات جامع درباره هر نماد در کدپ بنیسۀ پستگرس است. این پروژه میتواند برای توسعهدهندگان گسترشدهنده امکانات پستگرس یا آنهایی که در عمیقترین لایههای پیادهسازی این سیستم فعال هستند، بسیار مفید باشد. با اتکای به این ابزار، میتوان به راحتی و با دقت بالا، توضیحات کامل و مستندات فنی هر قسمت از کد را تولید کرد که مسیر توسعه و بررسی دقیقتر کد را تسهیل میکند.
استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی در این پروژه، امکان درک عمیقتر ساختار و بخشهای مختلف کد را فراهم میکند، و به برنامهنویسان کمک میکند تا به سرعت با بخشهای مختلف سیستم آشنا شوند و بهرهوری خود را افزایش دهند. در نتیجه، create_pg_super_document یک ابزار قدرتمند برای تحلیل و مستندسازی پروژههای پیچیده مرتبط با پستگرس است.
#پستگرس #مدیریت_کد #مستندسازی #هوش_مصنوعی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177312/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
ryogrid.github.io
PostgreSQL Symbol Document
LLM Auto-generated documentations
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