🔵 عنوان مقاله
The Hidden Cost of Postgres Arrays
🟢 خلاصه مقاله:
استفاده از نوع داده آرایه در جداول پایگاه دادههای پسگرس میتواند امکانات فوقالعادهای فراهم کند؛ اما در کنار این مزایا، مشکلات پنهانی نیز ممکن است ظاهر شوند که در نگاه اول دیده نمیشوند. اگر تاکنون از آرایهها در طراحی بانک اطلاعاتی خود بهره بردهاید اما بهطور عمیق درباره معایب و محدودیتهایشان فکر نکردهاید، نکات ارائهشده توسط رادیم ممکن است برایتان راهگشا باشد. این نکات کمک میکنند تا در محیطهای تولید، از وقوع مشکلات نوظهور و پیچیده جلوگیری کنید و به بهبود کارایی و پایداری سیستمهای خود بیفزایید.
در واقع، درک کامل هزینههای پنهان این نوع دادهها میتواند تفاوت قابل ملاحظهای در فرآیند توسعه و نگهداری پروژهها ایجاد کند. استفاده نادرست یا ناآگاهانه از آرایهها ممکن است منجر به مشکلات مقیاسپذیری، سختی در نگهداری، یا کارایی پایین در عملیاتهای پایگاه داده شود. بنابراین، داشتن دیدی جامع نسبت به مزایا و معایب این فناوری، اهمیت زیادی دارد تا بتوانید تصمیمهای هوشمندانهتری در طراحی سیستمهای بانک اطلاعاتی خود اتخاذ کنید.
در نهایت، بررسیهای عمیقتر و آگاهی از این نکات پنهان باعث میشود که بتوانید بهرهوری و عملکرد پایگاه دادههای خود را بهبود بخشید و پروژههای پایدارتری بسازید. این تحلیلها و آگاهیها ابزارهای ارزشمندی هستند که میتوانند راهنمای شما در مسیر بهینهسازی سیستمهای دادهمحور باشند.
#پایگاه_داده #Postgres #آرایه_در_بانک_اطلاعاتی #توسعه_نرمافزار
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179209/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Hidden Cost of Postgres Arrays
🟢 خلاصه مقاله:
استفاده از نوع داده آرایه در جداول پایگاه دادههای پسگرس میتواند امکانات فوقالعادهای فراهم کند؛ اما در کنار این مزایا، مشکلات پنهانی نیز ممکن است ظاهر شوند که در نگاه اول دیده نمیشوند. اگر تاکنون از آرایهها در طراحی بانک اطلاعاتی خود بهره بردهاید اما بهطور عمیق درباره معایب و محدودیتهایشان فکر نکردهاید، نکات ارائهشده توسط رادیم ممکن است برایتان راهگشا باشد. این نکات کمک میکنند تا در محیطهای تولید، از وقوع مشکلات نوظهور و پیچیده جلوگیری کنید و به بهبود کارایی و پایداری سیستمهای خود بیفزایید.
در واقع، درک کامل هزینههای پنهان این نوع دادهها میتواند تفاوت قابل ملاحظهای در فرآیند توسعه و نگهداری پروژهها ایجاد کند. استفاده نادرست یا ناآگاهانه از آرایهها ممکن است منجر به مشکلات مقیاسپذیری، سختی در نگهداری، یا کارایی پایین در عملیاتهای پایگاه داده شود. بنابراین، داشتن دیدی جامع نسبت به مزایا و معایب این فناوری، اهمیت زیادی دارد تا بتوانید تصمیمهای هوشمندانهتری در طراحی سیستمهای بانک اطلاعاتی خود اتخاذ کنید.
در نهایت، بررسیهای عمیقتر و آگاهی از این نکات پنهان باعث میشود که بتوانید بهرهوری و عملکرد پایگاه دادههای خود را بهبود بخشید و پروژههای پایدارتری بسازید. این تحلیلها و آگاهیها ابزارهای ارزشمندی هستند که میتوانند راهنمای شما در مسیر بهینهسازی سیستمهای دادهمحور باشند.
#پایگاه_داده #Postgres #آرایه_در_بانک_اطلاعاتی #توسعه_نرمافزار
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179209/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
boringSQL | Supercharge your SQL & PostgreSQL powers
The hidden cost of PostgreSQL arrays
Deep dive into PostgreSQL arrays: why they're document storage in disguise, the TOAST performance trap, GIN vs B-tree indexing, the dangerous ANY() operator, and when junction tables beat arrays.
🔵 عنوان مقاله
Using Postgres as a Graph Database: Who Grabbed a Beer Together?
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، هر روز شاهد توسعه و نوآوریهای جدیدی هستیم که امکانات بیشتری در اختیار کاربران قرار میدهد. یکی از این نوآوریها، استفاده از PostgreSQL بهعنوان یک پایگاه داده گراف است؛ روشی که به کمک پروژه Apache AGE امکانپذیر شده است. این پروژه توانسته مفاهیم پایگاه دادههای گراف و روشهای پرس و جو در آنها را به صورت یکپارچه و بومی به PostgreSQL منتقل کند، و فرصتهای جدیدی برای مهندسان داده و توسعهدهندگان فراهم آورد.
با بهرهگیری از این فناوری، کاربران میتوانند ساختارهای پیچیده گراف را در محیط پایگاه داده relational خود پیادهسازی و تجزیه و تحلیل کنند، بدون نیاز به ابزارهای جداگانه و جداگانه. این امر نه تنها کارایی را افزایش میدهد بلکه فرآیند تحلیل دادههای ردیفی و گرافی را یکپارچه و بسیار موثرتر میکند. همچنین، مزیت اصلی این است که توسعهدهندگان میتوانند با یادگیری امکانات جدید، پروژههای پیچیدهتر و کاربردپذیرتری طراحی کنند، بدون اینکه محدود به فناوریهای جداگانه باشند.
در نهایت، استفاده از PostgreSQL به عنوان یک پایگاه داده گراف با کمک Apache AGE، افقهای جدیدی در مدیریت و تحلیل دادهها گشوده است. این نوآوری فرصت خوبی است برای کسانی که میخواهند از امکانات قدرتمند گراف تا در کنار زیرساختهای مطمئن SQL بهرهمند شوند و در مسیر توسعه فناوریهای دادهمحور گام بردارند.
#پایگاه_داده #گراف #PostgreSQL #ApacheAGE
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179214/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Using Postgres as a Graph Database: Who Grabbed a Beer Together?
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، هر روز شاهد توسعه و نوآوریهای جدیدی هستیم که امکانات بیشتری در اختیار کاربران قرار میدهد. یکی از این نوآوریها، استفاده از PostgreSQL بهعنوان یک پایگاه داده گراف است؛ روشی که به کمک پروژه Apache AGE امکانپذیر شده است. این پروژه توانسته مفاهیم پایگاه دادههای گراف و روشهای پرس و جو در آنها را به صورت یکپارچه و بومی به PostgreSQL منتقل کند، و فرصتهای جدیدی برای مهندسان داده و توسعهدهندگان فراهم آورد.
با بهرهگیری از این فناوری، کاربران میتوانند ساختارهای پیچیده گراف را در محیط پایگاه داده relational خود پیادهسازی و تجزیه و تحلیل کنند، بدون نیاز به ابزارهای جداگانه و جداگانه. این امر نه تنها کارایی را افزایش میدهد بلکه فرآیند تحلیل دادههای ردیفی و گرافی را یکپارچه و بسیار موثرتر میکند. همچنین، مزیت اصلی این است که توسعهدهندگان میتوانند با یادگیری امکانات جدید، پروژههای پیچیدهتر و کاربردپذیرتری طراحی کنند، بدون اینکه محدود به فناوریهای جداگانه باشند.
در نهایت، استفاده از PostgreSQL به عنوان یک پایگاه داده گراف با کمک Apache AGE، افقهای جدیدی در مدیریت و تحلیل دادهها گشوده است. این نوآوری فرصت خوبی است برای کسانی که میخواهند از امکانات قدرتمند گراف تا در کنار زیرساختهای مطمئن SQL بهرهمند شوند و در مسیر توسعه فناوریهای دادهمحور گام بردارند.
#پایگاه_داده #گراف #PostgreSQL #ApacheAGE
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179214/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Don't Give Postgres Too Much Memory (Even On Busy Systems)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاههای داده، یکی از اشتباهات رایج این است که مدیران هنگام راهاندازی یا نگهداری سیستم، مقدار زیادی حافظه را به پایگاه داده Postgres اختصاص میدهند، حتی زمانی که سرورها تحت فشار کار زیادی قرار دارند. شاید تصور کنید اختصاص دادن حافظه بیشتر میتواند عملکرد سیستم را بهبود بخشد، اما در واقع، این کار ممکن است برعکس عمل کند و باعث کاهش کارایی شود.
پروژههای مبتنی بر هوش مصنوعی، با حجم بالای داده و نیاز مبرم به پاسخگویی سریع، باعث شده است بسیاری از توسعهدهندگان و مدیران سیستم به سمت استفاده از پایگاههای داده مانند Postgres برگردند. این موضوع اهمیت مدیریت منابع در پایگاههای داده را بیشتر میکند، زیرا بیشازحد اختصاص دادن حافظه میتواند منجر به اثرات منفی مانند کمبود حافظه عملیاتی و کاهش عملکرد کلی سیستم شود. در نتیجه، مهم است که در تخصیص منابع حافظه، تعادل برقرار شود تا این پایگاه داده به بهترین شکل ممکن و بدون ایجاد تداخل با سایر فرآیندهای سیستم، عمل کند.
در نتیجه، توصیه میشود که مدیران سیستم، به جای صرفنظر کردن از محدودیتها و اختصاص منابع بیشازحد، استراتژیهای بهینهسازی و تنظیم دقیق پارامترهای Postgres را در نظر بگیرند. این رویکرد نه تنها موجب بهرهوری بهتر سیستم میشود، بلکه از بروز مشکلات مرتبط با مصرف بیشازحد حافظه جلوگیری میکند و سیستمهایی پایدار و سریعتر را ایجاد میکند. پس بهتر است که مدیریت منابع را با دقت انجام دهید و هرگز حافظه را بیشازحد به پایگاه داده اختصاص ندهید، حتی در سیستمهای پُرکار.
#پایگاه_داده #Postgres #مدیریت_حافظه #بهینهسازی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179216/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Don't Give Postgres Too Much Memory (Even On Busy Systems)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاههای داده، یکی از اشتباهات رایج این است که مدیران هنگام راهاندازی یا نگهداری سیستم، مقدار زیادی حافظه را به پایگاه داده Postgres اختصاص میدهند، حتی زمانی که سرورها تحت فشار کار زیادی قرار دارند. شاید تصور کنید اختصاص دادن حافظه بیشتر میتواند عملکرد سیستم را بهبود بخشد، اما در واقع، این کار ممکن است برعکس عمل کند و باعث کاهش کارایی شود.
پروژههای مبتنی بر هوش مصنوعی، با حجم بالای داده و نیاز مبرم به پاسخگویی سریع، باعث شده است بسیاری از توسعهدهندگان و مدیران سیستم به سمت استفاده از پایگاههای داده مانند Postgres برگردند. این موضوع اهمیت مدیریت منابع در پایگاههای داده را بیشتر میکند، زیرا بیشازحد اختصاص دادن حافظه میتواند منجر به اثرات منفی مانند کمبود حافظه عملیاتی و کاهش عملکرد کلی سیستم شود. در نتیجه، مهم است که در تخصیص منابع حافظه، تعادل برقرار شود تا این پایگاه داده به بهترین شکل ممکن و بدون ایجاد تداخل با سایر فرآیندهای سیستم، عمل کند.
در نتیجه، توصیه میشود که مدیران سیستم، به جای صرفنظر کردن از محدودیتها و اختصاص منابع بیشازحد، استراتژیهای بهینهسازی و تنظیم دقیق پارامترهای Postgres را در نظر بگیرند. این رویکرد نه تنها موجب بهرهوری بهتر سیستم میشود، بلکه از بروز مشکلات مرتبط با مصرف بیشازحد حافظه جلوگیری میکند و سیستمهایی پایدار و سریعتر را ایجاد میکند. پس بهتر است که مدیریت منابع را با دقت انجام دهید و هرگز حافظه را بیشازحد به پایگاه داده اختصاص ندهید، حتی در سیستمهای پُرکار.
#پایگاه_داده #Postgres #مدیریت_حافظه #بهینهسازی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179216/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Tomas Vondra
Don't give Postgres too much memory (even on busy systems)
Maybe busy systems change the behavior and high maintenance_work_mem values would win?
🔵 عنوان مقاله
Why AI Workloads Are Fueling a Move Back to Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
در روزهای اخیر، شاهد افزایش توجه به پایگاههای دادهای ساده و قدرتمند هستیم؛ چرا که شرکتها و توسعهدهندگان در پی راهحلی سریع، پایدار و قابلاعتماد برای مدیریت دادههای خود هستند. در این میان، پایگاه داده پستگرس (Postgres) مجدداً به صدر جدول بازگشته است، زیرا توانسته نیازهای متنوع و پیچیدهی هوش مصنوعی (AI) و حجم عظیم کارهای مربوط به یادگیری ماشین را به خوبی برطرف کند. این روند نشان میدهد که تقاضا برای سیستمهای پایگاه داده مقیاسپذیر و انعطافپذیر در کنار توسعه فناوریهای AI، باعث شده است که بسیاری بر اهمیت و قدرت پستگرس تأکید کنند.
نکته مهم این است که با افزایش حجم و پیچیدگی دادههای مورد نیاز برای آموزش و استنتاج هوش مصنوعی، نیاز به راهکارهای پایگاه دادهای کارآمد و بهینه بیشتر احساس میشود. پستگرس، با تاریخچهای غنی، قابلیتهای قابلتوسع و انعطافپذیری بینظیر، به عنوان یک گزینه عالی برای سازمانهایی که به دنبال مدیریت حجم زیادی از دادهها هستند، شناخته شده است. این سیستم نه تنها توانسته نیازهای توسعهدهندگان و تحلیلگران را برآورده کند بلکه امنیت و پایداری لازم را نیز در قالبهایی که برای AI ضروری است، فراهم آورده است.
در این زمینه، متخصصان برجسته مانند راب پانکو، در رسانههای معتبر ضمن ارائه نکات کلیدی در بهینهسازی کوئریهای پستگرس، بر اهمیت این پایگاه داده در اکوسیستم AI تاکید میکنند. آنها معتقدند که تنظیم مناسب و بهبود عملکرد کوئریها نقش حیاتی در بهرهبرداری بهتر از دادههای بزرگ دارد و میتواند توسعه پروژههای هوش مصنوعی را سرعت بخشد. در نتیجه، بسیاری به پستگرس به عنوان گزینهای که هم سادگی و هم قدرت را در کنار هم ارائه میدهد، نگاه میکنند و آن را در مسیر رشد فناوریهای پسامنحنی قرار میدهند.
در پایان، به نظر میرسد که مسیر رو به رشد هوش مصنوعی و نیازهای متعدد تجاری، باعث شده است که مدیریت دادههای قدرتمند و قابل اتکا بیشتر از پیش اهمیت یابد. پستگرس با توجه به مزیتهای فنی و مزایای اقتصادی، در آینده نزدیک بیشتر مورد توجه فعالان حوزه فناوری قرار خواهد گرفت و نقش کلیدی در تحول دادهمحور ایفا خواهد کرد.
#هوش_مصنوعی #پایگاه_داده #پستگرس #توسعه فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179217/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Why AI Workloads Are Fueling a Move Back to Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
در روزهای اخیر، شاهد افزایش توجه به پایگاههای دادهای ساده و قدرتمند هستیم؛ چرا که شرکتها و توسعهدهندگان در پی راهحلی سریع، پایدار و قابلاعتماد برای مدیریت دادههای خود هستند. در این میان، پایگاه داده پستگرس (Postgres) مجدداً به صدر جدول بازگشته است، زیرا توانسته نیازهای متنوع و پیچیدهی هوش مصنوعی (AI) و حجم عظیم کارهای مربوط به یادگیری ماشین را به خوبی برطرف کند. این روند نشان میدهد که تقاضا برای سیستمهای پایگاه داده مقیاسپذیر و انعطافپذیر در کنار توسعه فناوریهای AI، باعث شده است که بسیاری بر اهمیت و قدرت پستگرس تأکید کنند.
نکته مهم این است که با افزایش حجم و پیچیدگی دادههای مورد نیاز برای آموزش و استنتاج هوش مصنوعی، نیاز به راهکارهای پایگاه دادهای کارآمد و بهینه بیشتر احساس میشود. پستگرس، با تاریخچهای غنی، قابلیتهای قابلتوسع و انعطافپذیری بینظیر، به عنوان یک گزینه عالی برای سازمانهایی که به دنبال مدیریت حجم زیادی از دادهها هستند، شناخته شده است. این سیستم نه تنها توانسته نیازهای توسعهدهندگان و تحلیلگران را برآورده کند بلکه امنیت و پایداری لازم را نیز در قالبهایی که برای AI ضروری است، فراهم آورده است.
در این زمینه، متخصصان برجسته مانند راب پانکو، در رسانههای معتبر ضمن ارائه نکات کلیدی در بهینهسازی کوئریهای پستگرس، بر اهمیت این پایگاه داده در اکوسیستم AI تاکید میکنند. آنها معتقدند که تنظیم مناسب و بهبود عملکرد کوئریها نقش حیاتی در بهرهبرداری بهتر از دادههای بزرگ دارد و میتواند توسعه پروژههای هوش مصنوعی را سرعت بخشد. در نتیجه، بسیاری به پستگرس به عنوان گزینهای که هم سادگی و هم قدرت را در کنار هم ارائه میدهد، نگاه میکنند و آن را در مسیر رشد فناوریهای پسامنحنی قرار میدهند.
در پایان، به نظر میرسد که مسیر رو به رشد هوش مصنوعی و نیازهای متعدد تجاری، باعث شده است که مدیریت دادههای قدرتمند و قابل اتکا بیشتر از پیش اهمیت یابد. پستگرس با توجه به مزیتهای فنی و مزایای اقتصادی، در آینده نزدیک بیشتر مورد توجه فعالان حوزه فناوری قرار خواهد گرفت و نقش کلیدی در تحول دادهمحور ایفا خواهد کرد.
#هوش_مصنوعی #پایگاه_داده #پستگرس #توسعه فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179217/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The New Stack
Why AI Workloads Are Fueling a Move Back to Postgres
Postgres is the proper foundation for the next decade of AI applications. It gives teams the flexibility, performance and cost control they need.
🔵 عنوان مقاله
Integer Overflow in Sequence-Generated Primary Keys
🟢 خلاصه مقاله:
در سیستمهای پایگاه داده، کلیدهای اصلی نقش بسیار مهمی در شناسایی هر رکورد به صورت یکتا دارند. زمانی که از نوع داده bigint برای تولید این کلیدها استفاده میشود، میتوان تصور کرد که در شرایط عادی چه مدت طول میکشد تا مقدار این کلیدها تمام شود. به عنوان مثال، اگر هر ثانیه یک میلیون کلید تولید کنید، این روند تقریباً ۳۰۰ هزار سال ادامه مییابد، بدون اینکه نگران پر شدن فضای کلیدها باشید. اما اگر نوع دادهای مانند عدد صحیح یا serial به کار گرفته باشید، تنها چند ساعت کافی است تا میزان این کلیدها به حد نهایی برسد و منجر به بروز مشکل overflow شود. این مسأله بیشتر در برنامههایی اهمیت دارد که تعداد رکوردهای آنها بسیار زیاد نیستند، اما باید در نظر گرفت که در چه زمانی این محدودیت ممکن است به وقوع بپیوندد.
با این حال، خبر خوب این است که معمولا بیشتر جداول پایگاه داده تعداد رکوردهای چند میلیاردی ندارند، بنابراین احتمال وقوع این مشکل در زمان کوتاهی وجود ندارد. اما برای توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده، داشتن راهکاری برای شناسایی و جلوگیری از این مشکل اهمیت دارد. لورینز، یکی از متخصصان حوزه، یک کوئری ساده و کارآمد طراحی کرده است که به کمک آن میتوان به راحتی مشکل overflow را در پایگاه داده شناسایی کرد. علاوه بر این، توصیههایی برای مواجهه با این چالش و اتخاذ راهکارهای مناسب برای حل یا پیشگیری از آن نیز ارائه شده است. این اقدامات شامل اصلاح نوع داده، استفاده از سیستمهای توزیعشده یا طراحی مجدد کلیدهای اصلی است که میتواند به طولانیتر کردن عمر این کلیدها کمک کند و از بروز مشکلات بعدی جلوگیری کند.
در نهایت، درک این نکته که مقید بودن به نوع داده و محدودیتهای آن، در مدیریت دادههای حجیم بسیار مهم است، میتواند نقش چشمگیری در حفظ سلامت و پایداری سیستمهای پایگاه داده داشته باشد. با پیشگیری و برنامهریزی مناسب، میتوان از بروز مشکلات بزرگ جلوگیری کرد و سیستمهای پایدار و مقیاسپذیر ساخت.
#پایگاه_داده #کلیدهای_اصلی #امنیت_داده #مدیریت_پایگاه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179210/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Integer Overflow in Sequence-Generated Primary Keys
🟢 خلاصه مقاله:
در سیستمهای پایگاه داده، کلیدهای اصلی نقش بسیار مهمی در شناسایی هر رکورد به صورت یکتا دارند. زمانی که از نوع داده bigint برای تولید این کلیدها استفاده میشود، میتوان تصور کرد که در شرایط عادی چه مدت طول میکشد تا مقدار این کلیدها تمام شود. به عنوان مثال، اگر هر ثانیه یک میلیون کلید تولید کنید، این روند تقریباً ۳۰۰ هزار سال ادامه مییابد، بدون اینکه نگران پر شدن فضای کلیدها باشید. اما اگر نوع دادهای مانند عدد صحیح یا serial به کار گرفته باشید، تنها چند ساعت کافی است تا میزان این کلیدها به حد نهایی برسد و منجر به بروز مشکل overflow شود. این مسأله بیشتر در برنامههایی اهمیت دارد که تعداد رکوردهای آنها بسیار زیاد نیستند، اما باید در نظر گرفت که در چه زمانی این محدودیت ممکن است به وقوع بپیوندد.
با این حال، خبر خوب این است که معمولا بیشتر جداول پایگاه داده تعداد رکوردهای چند میلیاردی ندارند، بنابراین احتمال وقوع این مشکل در زمان کوتاهی وجود ندارد. اما برای توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده، داشتن راهکاری برای شناسایی و جلوگیری از این مشکل اهمیت دارد. لورینز، یکی از متخصصان حوزه، یک کوئری ساده و کارآمد طراحی کرده است که به کمک آن میتوان به راحتی مشکل overflow را در پایگاه داده شناسایی کرد. علاوه بر این، توصیههایی برای مواجهه با این چالش و اتخاذ راهکارهای مناسب برای حل یا پیشگیری از آن نیز ارائه شده است. این اقدامات شامل اصلاح نوع داده، استفاده از سیستمهای توزیعشده یا طراحی مجدد کلیدهای اصلی است که میتواند به طولانیتر کردن عمر این کلیدها کمک کند و از بروز مشکلات بعدی جلوگیری کند.
در نهایت، درک این نکته که مقید بودن به نوع داده و محدودیتهای آن، در مدیریت دادههای حجیم بسیار مهم است، میتواند نقش چشمگیری در حفظ سلامت و پایداری سیستمهای پایگاه داده داشته باشد. با پیشگیری و برنامهریزی مناسب، میتوان از بروز مشکلات بزرگ جلوگیری کرد و سیستمهای پایدار و مقیاسپذیر ساخت.
#پایگاه_داده #کلیدهای_اصلی #امنیت_داده #مدیریت_پایگاه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179210/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
CYBERTEC PostgreSQL | Services & Support
Dealing with integer overflow in sequence-generated primary keys
Sequence-generated 4-byte integer primary keys can experience integer overflow. I'll show you how to monitor for the problem and fix it.
🔵 عنوان مقاله
PostgreSQL Edinburgh is holding its second meetup.
🟢 خلاصه مقاله:
پستی که بهتازگی در خبرنامه گولنگ ویکلی منتشر شده است، خبر از برگزاری دومین ملاقات گروه PostgreSQL در ادینبرا را میدهد. این رویداد فرصت مناسبی است برای توسعهدهندگان، مدیران پایگاه داده و علاقهمندان به فناوریهای متنباز تا در فضایی دوستانه و حرفهای دور هم جمع شوند. در این نشست، مباحث فنی، بهروزرسانیهای جدید و فرصتهای شبکهسازی با افراد متخصص در حوزه PostgreSQL مطرح خواهد شد، و شرکتکنندگان میتوانند ایدهها و تجربیات خود را تبادل کنند.
در این رویداد، اعضای جامعه PostgreSQL در ادینبرا جمع میشوند تا درباره مسائل مختلف مرتبط با این سیستم مدیریت پایگاه داده قدرتمند گفتوگو کنند. هدف از برگزاری این ملاقات، تقویت ارتباطات بین توسعهدهندگان و علاقهمندان، یادگیری از تجربیات دیگران و به اشتراکگذاری آخرین خبرها و فناوریها در حوزه PostgreSQL است. این نوع gatherings فرصت بسیار خوبی است برای کسانی که میخواهند مهارتهای فنی خود را ارتقاء دهند و با جدیدترین روندهای فناوری آشنا شوند.
پس اگر شما هم در ادینبرا زندگی میکنید، یا به هر نحوی علاقهمند به فناوریهای پایگاه داده هستید، حتما در این رویداد شرکت کنید. این فرصت بینظیر را از دست ندهید تا با جامعه PostgreSQL در این شهر دیدار داشته باشید، سوالات خود را بپرسید و شبکهای قوی از همفکران خود بسازید. برگزاری این جلسات ادامهدار نشاندهنده رشد و پویایی این جامعه فنی است و میتواند در پیشرفتهای آیندهتان نقش موثری ایفا کند.
#PostgreSQL #ادینبرا #فناوری #جامعه_فنی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179258/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
PostgreSQL Edinburgh is holding its second meetup.
🟢 خلاصه مقاله:
پستی که بهتازگی در خبرنامه گولنگ ویکلی منتشر شده است، خبر از برگزاری دومین ملاقات گروه PostgreSQL در ادینبرا را میدهد. این رویداد فرصت مناسبی است برای توسعهدهندگان، مدیران پایگاه داده و علاقهمندان به فناوریهای متنباز تا در فضایی دوستانه و حرفهای دور هم جمع شوند. در این نشست، مباحث فنی، بهروزرسانیهای جدید و فرصتهای شبکهسازی با افراد متخصص در حوزه PostgreSQL مطرح خواهد شد، و شرکتکنندگان میتوانند ایدهها و تجربیات خود را تبادل کنند.
در این رویداد، اعضای جامعه PostgreSQL در ادینبرا جمع میشوند تا درباره مسائل مختلف مرتبط با این سیستم مدیریت پایگاه داده قدرتمند گفتوگو کنند. هدف از برگزاری این ملاقات، تقویت ارتباطات بین توسعهدهندگان و علاقهمندان، یادگیری از تجربیات دیگران و به اشتراکگذاری آخرین خبرها و فناوریها در حوزه PostgreSQL است. این نوع gatherings فرصت بسیار خوبی است برای کسانی که میخواهند مهارتهای فنی خود را ارتقاء دهند و با جدیدترین روندهای فناوری آشنا شوند.
پس اگر شما هم در ادینبرا زندگی میکنید، یا به هر نحوی علاقهمند به فناوریهای پایگاه داده هستید، حتما در این رویداد شرکت کنید. این فرصت بینظیر را از دست ندهید تا با جامعه PostgreSQL در این شهر دیدار داشته باشید، سوالات خود را بپرسید و شبکهای قوی از همفکران خود بسازید. برگزاری این جلسات ادامهدار نشاندهنده رشد و پویایی این جامعه فنی است و میتواند در پیشرفتهای آیندهتان نقش موثری ایفا کند.
#PostgreSQL #ادینبرا #فناوری #جامعه_فنی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179258/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
-=vyruss=- / blog
Announcing the second PostgreSQL Edinburgh meetup
The PostgreSQL Edinburgh meetup returns! February 12th @ the University of Edinburgh's Lister Learning and Teaching Centre (pizza, networking, and talks).
🔵 عنوان مقاله
Barman 3.17.0: Backup and Recovery Manager for Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
مدیریت نسخههای پشتیبان و بازیابی در پایگاههای داده پستگرس، نقش بسیار حیاتی در حفظ امنیت و اطمینانپذیری سیستمهای فناوری اطلاعات ایفا میکند. نسخه 3.17.0 ابزار "Barman" با هدف تسهیل فرآیندهای پشتیبانگیری و بازیابی، امکانات قدرتمندی را در اختیار مدیران سیستمها قرار میدهد. این نرمافزار، به ویژه برای مدیران سرورهای پستگرس طراحی شده است تا بتوانند به راحتی از چندین سرور، نسخههای پشتیبان تهیه و آنها را در مواقع لزوم بازگردانی کنند، حتی از راه دور. با امکان مدیریت متمرکز و اتوماتیک این فرآیندها، اطمینان حاصل میشود که دادههای حیاتی در هر زمانی محافظت شده و در صورت بروز مشکل، قابلیت بازسازی سریع و مؤثری دارند.
این نسخه جدید، با افزودن امکاناتی برای ریکاوری سریع، کارایی بیشتری را برای مدیران فراهم میکند تا در بحرانها و مواقع اضطراری، بدون نگرانی از بابت خرابیهای ناگهانی، فرآیند بازیابی دادهها به سرعت انجام شود. همچنین، ابزارهای مدیریتی قدرتمند آن، وضعیت نسخههای پشتیبان و فرآیندهای بازیابی را به صورت دقیق نظارت و کنترل میکنند. در نتیجه، "Barman" نسخه 3.17.0 به عنوان یک راهحل کامل در حوزه مدیریت پشتیبان و بازیابی برای سرورهای پستگرس، نقش بارزی در حفظ سلامت و پیوستگی عملیاتهای دیتابیسهای حساس دارد و به مدیران کمک میکند تا با خیالی آسودهتر، به امور روزمره بپردازند.
#پشتیبان_گیری #بازیابی #پستگرس #مدیریت_دیتابیس
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179219/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Barman 3.17.0: Backup and Recovery Manager for Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
مدیریت نسخههای پشتیبان و بازیابی در پایگاههای داده پستگرس، نقش بسیار حیاتی در حفظ امنیت و اطمینانپذیری سیستمهای فناوری اطلاعات ایفا میکند. نسخه 3.17.0 ابزار "Barman" با هدف تسهیل فرآیندهای پشتیبانگیری و بازیابی، امکانات قدرتمندی را در اختیار مدیران سیستمها قرار میدهد. این نرمافزار، به ویژه برای مدیران سرورهای پستگرس طراحی شده است تا بتوانند به راحتی از چندین سرور، نسخههای پشتیبان تهیه و آنها را در مواقع لزوم بازگردانی کنند، حتی از راه دور. با امکان مدیریت متمرکز و اتوماتیک این فرآیندها، اطمینان حاصل میشود که دادههای حیاتی در هر زمانی محافظت شده و در صورت بروز مشکل، قابلیت بازسازی سریع و مؤثری دارند.
این نسخه جدید، با افزودن امکاناتی برای ریکاوری سریع، کارایی بیشتری را برای مدیران فراهم میکند تا در بحرانها و مواقع اضطراری، بدون نگرانی از بابت خرابیهای ناگهانی، فرآیند بازیابی دادهها به سرعت انجام شود. همچنین، ابزارهای مدیریتی قدرتمند آن، وضعیت نسخههای پشتیبان و فرآیندهای بازیابی را به صورت دقیق نظارت و کنترل میکنند. در نتیجه، "Barman" نسخه 3.17.0 به عنوان یک راهحل کامل در حوزه مدیریت پشتیبان و بازیابی برای سرورهای پستگرس، نقش بارزی در حفظ سلامت و پیوستگی عملیاتهای دیتابیسهای حساس دارد و به مدیران کمک میکند تا با خیالی آسودهتر، به امور روزمره بپردازند.
#پشتیبان_گیری #بازیابی #پستگرس #مدیریت_دیتابیس
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179219/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Barman
Allows your company to implement disaster recovery solutions for PostgreSQL databases with high requirements of business continuity.Taking an online hot backup of PostgreSQL is now as easy as ordering a good espresso coffee.Version 3.17.0 (07 Jan 2026)| Release…
🔵 عنوان مقاله
Top 5 Postgres Query Tuning Tips
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، کارایی و سرعت اجرای کوئریها اهمیت بسیار زیادی دارد، بهویژه زمانی که با حجم بالای دادهها سر و کار داریم. در این مقاله، پنج نکته برتر برای بهبود و بهینهسازی کوئریهای PostgreSQL آورده شده است که با رعایت آنها میتوانید عملکرد بانک اطلاعاتی خود را به طور چشمگیری ارتقاء دهید.
اولین پیشنهاد مهم، استفاده هوشمندانه از ایندکسها است. ایندکسها نقش حیاتی در کاهش زمان پرس و جو دارند و اگر به درستی پیادهسازی شوند، سرعت اجرای کوئریها را چندین برابر میکنند. دومین نکته، بهینهسازی کوئریهای SQL است؛ بهاین معنا که باید از نوشتن کوئریهای پیچیده و غیرضروری پرهیز کنید و سعی کنید آنها را ساده و کارآمد نگه دارید. سوم، بهرهگیری مؤثر از EXPLAIN و سایر ابزارهای تحلیل عملکرد، کمک میکند نقاط ضعف کوئریها را شناسایی و برطرف کنید.
چهارم، تنظیم مناسب پارامترهای پیکربندی PostgreSQL است. این تنظیمات نقش مهمی در نحوه اجرای کوئریها دارند و با تنظیم درست پارامترها، میتوان سطح کارایی را به طور قابل توجهی افزایش داد. در نهایت، توجه به موضوعات مربوط به نگهداری و پاکسازی بانک اطلاعاتی، مانند VACUUM و ANALYZE، کارایی سیستم را حفظ میکند و از بروز مشکلاتی چون شکست کوئریهای طولانی جلوگیری میکند.
با رعایت این نکات، شما میتوانید عملیات پرس و جو در بانک اطلاعاتی خود را سریعتر، کارآمدتر و قابل اعتمادتر کنید و از تجربه بهبود یافته بهرهمند شوید.
#پایگاه_داده #بهینهسازی_کوئری #PostgreSQL #توسعهدهندگان
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179218/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Top 5 Postgres Query Tuning Tips
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، کارایی و سرعت اجرای کوئریها اهمیت بسیار زیادی دارد، بهویژه زمانی که با حجم بالای دادهها سر و کار داریم. در این مقاله، پنج نکته برتر برای بهبود و بهینهسازی کوئریهای PostgreSQL آورده شده است که با رعایت آنها میتوانید عملکرد بانک اطلاعاتی خود را به طور چشمگیری ارتقاء دهید.
اولین پیشنهاد مهم، استفاده هوشمندانه از ایندکسها است. ایندکسها نقش حیاتی در کاهش زمان پرس و جو دارند و اگر به درستی پیادهسازی شوند، سرعت اجرای کوئریها را چندین برابر میکنند. دومین نکته، بهینهسازی کوئریهای SQL است؛ بهاین معنا که باید از نوشتن کوئریهای پیچیده و غیرضروری پرهیز کنید و سعی کنید آنها را ساده و کارآمد نگه دارید. سوم، بهرهگیری مؤثر از EXPLAIN و سایر ابزارهای تحلیل عملکرد، کمک میکند نقاط ضعف کوئریها را شناسایی و برطرف کنید.
چهارم، تنظیم مناسب پارامترهای پیکربندی PostgreSQL است. این تنظیمات نقش مهمی در نحوه اجرای کوئریها دارند و با تنظیم درست پارامترها، میتوان سطح کارایی را به طور قابل توجهی افزایش داد. در نهایت، توجه به موضوعات مربوط به نگهداری و پاکسازی بانک اطلاعاتی، مانند VACUUM و ANALYZE، کارایی سیستم را حفظ میکند و از بروز مشکلاتی چون شکست کوئریهای طولانی جلوگیری میکند.
با رعایت این نکات، شما میتوانید عملیات پرس و جو در بانک اطلاعاتی خود را سریعتر، کارآمدتر و قابل اعتمادتر کنید و از تجربه بهبود یافته بهرهمند شوید.
#پایگاه_داده #بهینهسازی_کوئری #PostgreSQL #توسعهدهندگان
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179218/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
YouTube
Top 5 PostgreSQL Query Tuning Tips
Performance tuning can be complex. It’s often hard to know which knob to turn or button to press to get the biggest performance boost. This presentation will detail five steps to identify performance issues and resolve them quickly. Attendees at this session…
🔵 عنوان مقاله
pg_textsearch 0.4: Modern Ranked Text Search Extension
🟢 خلاصه مقاله:
امروزه در دنیای مدیریت پایگاهداده، جستجو و یافتن اطلاعات مورد نیاز به شکل سریع و دقیق اهمیت زیادی یافته است. یکی از ابزارهای قدرتمند در این حوزه، افزونهای است که امکان اعمال رتبهبندی مبتنی بر الگوریتم BM25 را در جستجوی متون کامل در پایگاهدادههای PostgreSQL فراهم میکند. این افزونه، با معرفی نسخه ۰.۴، تحولی در نحوه انجام جستجوهای متنی ایجاد کرده است و به طور قابل توجهی کارایی و دقت نتایج را افزایش میدهد.
نسخه جدید این افزونه، امکانات رتبهبندی پیشرفتهتری را در اختیار کاربران قرار میدهد، تا بتوانند نتایج مرتبطتر و با اهمیتتر را به راحتی شناسایی کنند. این ابزار به توسعهدهندگان و مدیران پایگاهداده امکان میدهد تا جستجوهای متن بلند و پیچیده را با سرعت و دقت بسیار بالا انجام دهند و نتایج را بر اساس میزان تطابق و اهمیت دادهها رتبهبندی کنند. به این ترتیب، کاربران میتوانند به راحتی به اطلاعات مورد نیاز خود دست یابند و فرآیند تصمیمگیری را بهبود بخشند.
بنابراین، افزونه pg_textsearch 0.4 یک ابزار قدرتمند و کاربردی برای بهبود جست و جوهای متنی در پایگاههای داده است که با قابلیتهای رتبهبندی BM25، نقش مهمی در افزایش بهرهوری و دقت سیستمهای اطلاعاتی ایفا میکند و آیندهای روشن در مدیریت دادههای متنمحور دارد.
#جستجو_متن #پایگاهداده #PostgreSQL #رتبهبندی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179221/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pg_textsearch 0.4: Modern Ranked Text Search Extension
🟢 خلاصه مقاله:
امروزه در دنیای مدیریت پایگاهداده، جستجو و یافتن اطلاعات مورد نیاز به شکل سریع و دقیق اهمیت زیادی یافته است. یکی از ابزارهای قدرتمند در این حوزه، افزونهای است که امکان اعمال رتبهبندی مبتنی بر الگوریتم BM25 را در جستجوی متون کامل در پایگاهدادههای PostgreSQL فراهم میکند. این افزونه، با معرفی نسخه ۰.۴، تحولی در نحوه انجام جستجوهای متنی ایجاد کرده است و به طور قابل توجهی کارایی و دقت نتایج را افزایش میدهد.
نسخه جدید این افزونه، امکانات رتبهبندی پیشرفتهتری را در اختیار کاربران قرار میدهد، تا بتوانند نتایج مرتبطتر و با اهمیتتر را به راحتی شناسایی کنند. این ابزار به توسعهدهندگان و مدیران پایگاهداده امکان میدهد تا جستجوهای متن بلند و پیچیده را با سرعت و دقت بسیار بالا انجام دهند و نتایج را بر اساس میزان تطابق و اهمیت دادهها رتبهبندی کنند. به این ترتیب، کاربران میتوانند به راحتی به اطلاعات مورد نیاز خود دست یابند و فرآیند تصمیمگیری را بهبود بخشند.
بنابراین، افزونه pg_textsearch 0.4 یک ابزار قدرتمند و کاربردی برای بهبود جست و جوهای متنی در پایگاههای داده است که با قابلیتهای رتبهبندی BM25، نقش مهمی در افزایش بهرهوری و دقت سیستمهای اطلاعاتی ایفا میکند و آیندهای روشن در مدیریت دادههای متنمحور دارد.
#جستجو_متن #پایگاهداده #PostgreSQL #رتبهبندی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179221/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
GitHub
GitHub - timescale/pg_textsearch: PostgreSQL extension for BM25 relevance-ranked full-text search. Postgres OSS licensed.
PostgreSQL extension for BM25 relevance-ranked full-text search. Postgres OSS licensed. - timescale/pg_textsearch
Forwarded from VIP
هر چی دانلود کردنیه دانلود کنید
هر راه ارتباطیای که بلدید بسازید
هر کاری میخواید بکنید الان وقتشه
هر چی که تو زمان قطعی میگفتید کاش قبل از قطع شدن فلان کارو میکردم رو الان انجام بدید، همین امروز
I💚R🤍A❤️N
👉 https://news.1rj.ru/str/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
هر راه ارتباطیای که بلدید بسازید
هر کاری میخواید بکنید الان وقتشه
هر چی که تو زمان قطعی میگفتید کاش قبل از قطع شدن فلان کارو میکردم رو الان انجام بدید، همین امروز
I💚R🤍A❤️N
👉 https://news.1rj.ru/str/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
🔥1
🔵 عنوان مقاله
ALTER TABLE .. MERGE PARTITIONS
🟢 خلاصه مقاله:
در جدیدترین شماره خبرنامه Golang Weekly، موضوع مهمی مورد بررسی قرار گرفته است که به قابلیتهای مدیریت دادهها در پایگاههای داده مرتبط است. این مقاله به بررسی نحوه کار با دستورات «ALTER TABLE» و ویژگی مهم «MERGE PARTITIONS» میپردازد، که ابزار قدرتمندی برای سازماندهی و بهینهسازی حجم بزرگ دادهها محسوب میشود.
در این مقاله، ابتدا به اهمیت مدیریت بخشهای مختلف دادهها در جداول پایگاه داده اشاره شده است. این بخشبندیها یا پارتیشنها، کمک میکنند تا عملیات خواندن و نوشتن روی دادهها سریعتر انجام شود و فرآیند نگهداری و بهروزرسانی دادهها منظمتر باشد. یکی از امکانات پیشرفته در این زمینه، امکان ادغام پارتیشنها است که به کمک دستور «MERGE PARTITIONS» در «ALTER TABLE»، میتوان چند پارتیشن مجزا را با هم ترکیب کرد و ساختار منطقی پایگاه داده را بهبود بخشید.
در ادامه، جزئیات نحوه استفاده از این دستور توضیح داده شده و مزایای آن برای توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده برشمرده شده است. ادغام پارتیشنها سبب کاهش پیچیدگی مدیریت دادهها میشود و کارایی عملیات جستجو و بازیابی اطلاعات را افزایش میدهد. این قابلیت، بهویژه در سیستمهایی که حجم بسیار بالای داده دارند، نقشی حیاتی ایفا میکند و کمک میکند تا پایگاه دادهها به شکل بهتری سازماندهی شوند.
در نهایت، مقاله نکات مهمی را درباره نحوه صحیح بهکارگیری این دستور و نکاتی که باید در نظر گرفته شود، ارائه میدهد، تا کاربران بتوانند به بهترین شکل از آن بهرهمند شوند و ساختار پایگاه داده خود را بهینه کنند.
در کل، این مقاله ابزار و راهکارهای مفیدی را برای بهبود و بهروزرسانی ساختار دادهها در پروژههای بزرگ ارائه میدهد و به توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده کمک میکند تا سیستمهای کارآمدتر و مدیریتی بهتر داشته باشند.
#پایگاه_داده #مدیریت_پارتیشن #پایگاه_داده_هوشمند #SQL
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179512/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
ALTER TABLE .. MERGE PARTITIONS
🟢 خلاصه مقاله:
در جدیدترین شماره خبرنامه Golang Weekly، موضوع مهمی مورد بررسی قرار گرفته است که به قابلیتهای مدیریت دادهها در پایگاههای داده مرتبط است. این مقاله به بررسی نحوه کار با دستورات «ALTER TABLE» و ویژگی مهم «MERGE PARTITIONS» میپردازد، که ابزار قدرتمندی برای سازماندهی و بهینهسازی حجم بزرگ دادهها محسوب میشود.
در این مقاله، ابتدا به اهمیت مدیریت بخشهای مختلف دادهها در جداول پایگاه داده اشاره شده است. این بخشبندیها یا پارتیشنها، کمک میکنند تا عملیات خواندن و نوشتن روی دادهها سریعتر انجام شود و فرآیند نگهداری و بهروزرسانی دادهها منظمتر باشد. یکی از امکانات پیشرفته در این زمینه، امکان ادغام پارتیشنها است که به کمک دستور «MERGE PARTITIONS» در «ALTER TABLE»، میتوان چند پارتیشن مجزا را با هم ترکیب کرد و ساختار منطقی پایگاه داده را بهبود بخشید.
در ادامه، جزئیات نحوه استفاده از این دستور توضیح داده شده و مزایای آن برای توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده برشمرده شده است. ادغام پارتیشنها سبب کاهش پیچیدگی مدیریت دادهها میشود و کارایی عملیات جستجو و بازیابی اطلاعات را افزایش میدهد. این قابلیت، بهویژه در سیستمهایی که حجم بسیار بالای داده دارند، نقشی حیاتی ایفا میکند و کمک میکند تا پایگاه دادهها به شکل بهتری سازماندهی شوند.
در نهایت، مقاله نکات مهمی را درباره نحوه صحیح بهکارگیری این دستور و نکاتی که باید در نظر گرفته شود، ارائه میدهد، تا کاربران بتوانند به بهترین شکل از آن بهرهمند شوند و ساختار پایگاه داده خود را بهینه کنند.
در کل، این مقاله ابزار و راهکارهای مفیدی را برای بهبود و بهروزرسانی ساختار دادهها در پروژههای بزرگ ارائه میدهد و به توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده کمک میکند تا سیستمهای کارآمدتر و مدیریتی بهتر داشته باشند.
#پایگاه_داده #مدیریت_پارتیشن #پایگاه_داده_هوشمند #SQL
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179512/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
PostgreSQL Mailing List Archives
pgsql: Implement ALTER TABLE ... MERGE PARTITIONS ... command
Implement ALTER TABLE ... MERGE PARTITIONS ... command This new DDL command merges several partitions into a single partition of …
🔵 عنوان مقاله
who contributed to Postgres post for 2025.
🟢 خلاصه مقاله:
در سال ۲۰۲۵، فهرست مشارکتکنندگان در پروژه PostgreSQL شاهد حضور چهرههای جدیدی است که به توسعه این سیستم منبع باز کمک میکنند. از جمله این افراد، نام Дмитрий Ковал به چشم میخورد که مسئولیت پیادهسازی گزینههای جدید در دستور ALTER TABLE را بر عهده گرفته است، کاری که نقش حیاتی در بهبود کارایی و قابلیتهای مدیریت بانکهای اطلاعاتی دارد. این تغییرات نشان از رشد و پویایی جامعه توسعهدهندگان PostgreSQL دارد که هر ساله با افزودن ویژگیهای نوآورانه، سعی در ارتقای سطح و تواناییهای این سیستم مدیریت بانک اطلاعاتی قدرتمند دارند.
حضور افراد جدید در فهرست مشارکتکنندگان، نشاندهنده توسعه گسترده و افزایش افراد فعال در جامعه متنباز PostgreSQL است. این تلاشها نه تنها باعث بهبود و توسعه ویژگیهای فنی پایگاه داده میشود، بلکه تضمین میکند که PostgreSQL همچنان یکی از محبوبترین و قابل اعتمادترین گزینههای مدیریت دادهها در جهان باقی بماند. با مشارکت فعال و مستمر این تیمها، آینده این پروژه در چشماندازی روشن و پرانرژی قرار دارد، جایی که خلاقیت و نوآوری در کنار فناوریهای پیشرفته، دنیای پایگاههای داده را متحول خواهد کرد.
#پستگرس #پایگاهداده #منبع_باز #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179511/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
who contributed to Postgres post for 2025.
🟢 خلاصه مقاله:
در سال ۲۰۲۵، فهرست مشارکتکنندگان در پروژه PostgreSQL شاهد حضور چهرههای جدیدی است که به توسعه این سیستم منبع باز کمک میکنند. از جمله این افراد، نام Дмитрий Ковал به چشم میخورد که مسئولیت پیادهسازی گزینههای جدید در دستور ALTER TABLE را بر عهده گرفته است، کاری که نقش حیاتی در بهبود کارایی و قابلیتهای مدیریت بانکهای اطلاعاتی دارد. این تغییرات نشان از رشد و پویایی جامعه توسعهدهندگان PostgreSQL دارد که هر ساله با افزودن ویژگیهای نوآورانه، سعی در ارتقای سطح و تواناییهای این سیستم مدیریت بانک اطلاعاتی قدرتمند دارند.
حضور افراد جدید در فهرست مشارکتکنندگان، نشاندهنده توسعه گسترده و افزایش افراد فعال در جامعه متنباز PostgreSQL است. این تلاشها نه تنها باعث بهبود و توسعه ویژگیهای فنی پایگاه داده میشود، بلکه تضمین میکند که PostgreSQL همچنان یکی از محبوبترین و قابل اعتمادترین گزینههای مدیریت دادهها در جهان باقی بماند. با مشارکت فعال و مستمر این تیمها، آینده این پروژه در چشماندازی روشن و پرانرژی قرار دارد، جایی که خلاقیت و نوآوری در کنار فناوریهای پیشرفته، دنیای پایگاههای داده را متحول خواهد کرد.
#پستگرس #پایگاهداده #منبع_باز #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179511/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Blogspot
Who Contributed to PostgreSQL Development in 2025?
Here is another annual blog post breaking down code contributions to PostgreSQL itself (not ecosystem projects) by principal author. I have ...
🔵 عنوان مقاله
Postgres Serials Should be BIGINT (and How to Migrate)
🟢 خلاصه مقاله:
در پایگاههای داده، نوع دادههای تولید خودکار مانند "Serial" در PostgreSQL، برای ایجاد ستونهایی استفاده میشود که شمارههای منحصربهفرد و پیوستهای را به طور خودکار اختصاص میدهند. با گذر زمان و رشد حجم دادهها، سوالی مطرح میشود که آیا استفاده از نوع "Serial" استاندارد جایگزین مناسبی است یا خیر. در این زمینه، نکته مهمی وجود دارد که باید به آن توجه کنیم: در نسخههای جدید تر PostgreSQL، توصیه میشود که از نوع داده "BIGINT" به جای "Serial" برای ستونهای تولید خودکار استفاده کنیم. چرا که "Serial" تنها یک راه آسان برای تعریف نوع داده است اما در واقع همانند یک "INTEGER" عمل میکند که حداکثر مقدار مجاز آن محدود است، در حالی که "BIGINT" فضای بیشتری برای شمارشهای بزرگتر فراهم میکند.
اگر در حال حاضر از "Serial" استفاده میکنید، ممکن است در آینده به محدودیت برخورد کنید، مخصوصاً در برنامههای پردرآمد یا سیستمهایی که حجم دادههای بسیار زیادی دارند. برای جلوگیری از این مشکلات، لازم است روند مهاجرت به "BIGINT" را برنامهریزی و اجرا کنید. این موضوع اهمیت دارد، زیرا تغییر نوع ستونهای تولیدی در پایگاه داده، مستلزم دقت و برنامهریزی است تا بدون اختلال در عملیات و یا از دست رفتن دادهها صورت گیرد. در ادامه، راهکارهای مناسب برای انجام این مهاجرت و نکات مهم در هنگام تغییر نوع داده اشاره خواهد شد.
در نتیجه، توصیه میشود که از ابتدا نوع "BIGINT" را برای فیلدهای تولیدکننده شمارههای پیوسته تعریف کنید تا در آینده دچار مشکل نشوید. اگر هم در حال حاضر بر روی نسخههای قدیمیتر کار میکنید و نیاز به مهاجرت دارید، با برنامهریزی دقیق و انجام تغییرات در ساختار جدول، میتوانید این انتقال را به صورت امن و موثر انجام دهید. این تغییر نه تنها نگرانیهای مربوط به محدودیتهای حجم داده را برطرف میکند، بلکه باعث اطمینان خاطر در مدیریت بلندمدت پایگاههای داده شما میشود.
#PostgreSQL #Migrations #BigInt #DatabaseTips
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179523/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Postgres Serials Should be BIGINT (and How to Migrate)
🟢 خلاصه مقاله:
در پایگاههای داده، نوع دادههای تولید خودکار مانند "Serial" در PostgreSQL، برای ایجاد ستونهایی استفاده میشود که شمارههای منحصربهفرد و پیوستهای را به طور خودکار اختصاص میدهند. با گذر زمان و رشد حجم دادهها، سوالی مطرح میشود که آیا استفاده از نوع "Serial" استاندارد جایگزین مناسبی است یا خیر. در این زمینه، نکته مهمی وجود دارد که باید به آن توجه کنیم: در نسخههای جدید تر PostgreSQL، توصیه میشود که از نوع داده "BIGINT" به جای "Serial" برای ستونهای تولید خودکار استفاده کنیم. چرا که "Serial" تنها یک راه آسان برای تعریف نوع داده است اما در واقع همانند یک "INTEGER" عمل میکند که حداکثر مقدار مجاز آن محدود است، در حالی که "BIGINT" فضای بیشتری برای شمارشهای بزرگتر فراهم میکند.
اگر در حال حاضر از "Serial" استفاده میکنید، ممکن است در آینده به محدودیت برخورد کنید، مخصوصاً در برنامههای پردرآمد یا سیستمهایی که حجم دادههای بسیار زیادی دارند. برای جلوگیری از این مشکلات، لازم است روند مهاجرت به "BIGINT" را برنامهریزی و اجرا کنید. این موضوع اهمیت دارد، زیرا تغییر نوع ستونهای تولیدی در پایگاه داده، مستلزم دقت و برنامهریزی است تا بدون اختلال در عملیات و یا از دست رفتن دادهها صورت گیرد. در ادامه، راهکارهای مناسب برای انجام این مهاجرت و نکات مهم در هنگام تغییر نوع داده اشاره خواهد شد.
در نتیجه، توصیه میشود که از ابتدا نوع "BIGINT" را برای فیلدهای تولیدکننده شمارههای پیوسته تعریف کنید تا در آینده دچار مشکل نشوید. اگر هم در حال حاضر بر روی نسخههای قدیمیتر کار میکنید و نیاز به مهاجرت دارید، با برنامهریزی دقیق و انجام تغییرات در ساختار جدول، میتوانید این انتقال را به صورت امن و موثر انجام دهید. این تغییر نه تنها نگرانیهای مربوط به محدودیتهای حجم داده را برطرف میکند، بلکه باعث اطمینان خاطر در مدیریت بلندمدت پایگاههای داده شما میشود.
#PostgreSQL #Migrations #BigInt #DatabaseTips
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179523/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Crunchy Data
Postgres Serials Should be BIGINT (and How to Migrate) | Crunchy Data Blog
Postgres 18 defaults to checksums on. This is a good feature for data integrity but might catch you off guard with an upgrade.
🔵 عنوان مقاله
Scaling Vector Search to 1 Billion on PostgreSQL
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای جستجوی برداری، یکی از چالشهای بزرگ، رسیدن به سرعت و کارایی در مقیاسهای بسیار بزرگ است. اخیراً تیم توسعهدهنده به هدف مهمی دست یافته است: توانسته است سیستم جستجو بر پایه بردار را در بانک اطلاعاتی PostgreSQL به کارایی قابل توجهی برساند و آن را برای مدیریت یک میلیارد بردار بهینه کند. این موفقیت نشاندهنده پیشرفت قابل توجه در عرصههای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است، جایی که نیاز به جستجو و تطبیق سریع و دقیق در حجم عظیمی از دادههای برداری داریم.
این دستاورد، که مبتنی بر پروژهای به نام VectorChord است، نشان میدهد که با فناوریهای مناسب و بهینهسازیهای خاص، میتوان عملکرد سیستمهای مبتنی بر بردار در حجمهای بزرگ را به سطح جدیدی رساند. این رقم یک میلیارد بردار، به عنوان یک معیار یا بنچمارک، نشاندهنده توانایی این سیستم در پاسخگویی به نیازهای عملی در مقیاسهای کلان است و میتواند راهگشای توسعههای آینده در حوزههای مختلف باشد.
در نتیجه، این موفقیت نه تنها نقطه عطفی در توسعه فناوریهای جستجوی برداری است، بلکه نشان میدهد که با بهرهگیری از ساختارهای مناسب و تحلیلهای دقیق، میتوان سیستمهای مقیاسپذیر و کارآمد را در بستر پایگاههای داده رایج مانند PostgreSQL پیادهسازی کرد. این پیشرفت، فرصتهای جدیدی برای توسعه برنامههای هوشمند و تحلیل دادههای عظیم فراهم میآورد و نویدبخش آیندهای پرپتانسیل در عرصه تجزیه و تحلیل دادهها است.
#جستجوی_برداری #پایگاهداده #هوش_مصنوعی #پیشرفت_تکنولوژی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179518/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Scaling Vector Search to 1 Billion on PostgreSQL
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای جستجوی برداری، یکی از چالشهای بزرگ، رسیدن به سرعت و کارایی در مقیاسهای بسیار بزرگ است. اخیراً تیم توسعهدهنده به هدف مهمی دست یافته است: توانسته است سیستم جستجو بر پایه بردار را در بانک اطلاعاتی PostgreSQL به کارایی قابل توجهی برساند و آن را برای مدیریت یک میلیارد بردار بهینه کند. این موفقیت نشاندهنده پیشرفت قابل توجه در عرصههای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است، جایی که نیاز به جستجو و تطبیق سریع و دقیق در حجم عظیمی از دادههای برداری داریم.
این دستاورد، که مبتنی بر پروژهای به نام VectorChord است، نشان میدهد که با فناوریهای مناسب و بهینهسازیهای خاص، میتوان عملکرد سیستمهای مبتنی بر بردار در حجمهای بزرگ را به سطح جدیدی رساند. این رقم یک میلیارد بردار، به عنوان یک معیار یا بنچمارک، نشاندهنده توانایی این سیستم در پاسخگویی به نیازهای عملی در مقیاسهای کلان است و میتواند راهگشای توسعههای آینده در حوزههای مختلف باشد.
در نتیجه، این موفقیت نه تنها نقطه عطفی در توسعه فناوریهای جستجوی برداری است، بلکه نشان میدهد که با بهرهگیری از ساختارهای مناسب و تحلیلهای دقیق، میتوان سیستمهای مقیاسپذیر و کارآمد را در بستر پایگاههای داده رایج مانند PostgreSQL پیادهسازی کرد. این پیشرفت، فرصتهای جدیدی برای توسعه برنامههای هوشمند و تحلیل دادههای عظیم فراهم میآورد و نویدبخش آیندهای پرپتانسیل در عرصه تجزیه و تحلیل دادهها است.
#جستجوی_برداری #پایگاهداده #هوش_مصنوعی #پیشرفت_تکنولوژی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179518/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
'How I Got Started with DBtune and Why We Chose Postgres'
🟢 خلاصه مقاله:
شرکت در حوزه فناوری و توسعه نرمافزار همواره چالشها و فرصتهای خاص خود را دارد. در این مسیر، لویی ناردی، بنیانگذار پلتفرم DBtune و پژوهشگر دانشگاه استنفورد، به همراه کلر جوردانو، در یک گفتوگوی جذاب درباره سفر توسعهدهندگی و تحقیقات خود صحبت کردند. او نکات مهمی را درباره چگونگی شروع فعالیتهایش در این زمینه، دلایل انتخاب پایگاه دادههای پستگرس و تمرکز روی تنظیمات بهینه آن، و همچنین مفهوم «سطح پنج» خودکارسازی مدیریت و بهینهسازی پایگاههای داده، بیان کرد.
در این مصاحبه، ناردی با جزئیات درباره چالشهایی که در ابتدای مسیر با آن مواجه شد، صحبت کرد و نحوه یافتن راهحلهای نوآورانه برای بهبود عملکرد سیستمهای پایگاه داده را شرح داد. او همچنین توضیح داد چرا تیمش تصمیم گرفت بر روی پایگاه داده پستگرس تمرکز کند، زیرا این دیتابیس متنباز قابلیتهای قابل توسعه و پشتیبانی از قابلیتهای پیشرفته را دارد، و میتواند ابزار مناسبی برای توسعه فناوریهای هوشمند و خودکار باشد.
در نهایت، لویی ناردی مفهوم «سطح پنج» خودکارسازی در مدیریت و بهینهسازی پایگاه دادهها را شرح داد؛ سطحی از اتوماسیون کامل که هدف آن کاهش دخالت انسان و افزایش دقت و سرعت فرآیندهای مدیریتی است. این موضوع نشان میدهد چطور فناوریهای آینده میتوانند نیازهای روزافزون در حوزه داده و فناوری اطلاعات را برطرف کنند.
با مطالعه و درک این تجربیات، میتوان دیدگاه روشنتری درباره آینده مدیریت داده و نقش هوش مصنوعی در آن حاصل کرد. این مصاحبه یک منبع ارزشمند برای علاقهمندان به فناوریهای نوین و توسعه نرمافزار است، که راهکارهای جدید برای بهبود عملکرد پایگاههای داده را نشان میدهد.
#هوشمصنوعی #پایگاهداده #پستگرس #توسعهدهندگی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179516/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
'How I Got Started with DBtune and Why We Chose Postgres'
🟢 خلاصه مقاله:
شرکت در حوزه فناوری و توسعه نرمافزار همواره چالشها و فرصتهای خاص خود را دارد. در این مسیر، لویی ناردی، بنیانگذار پلتفرم DBtune و پژوهشگر دانشگاه استنفورد، به همراه کلر جوردانو، در یک گفتوگوی جذاب درباره سفر توسعهدهندگی و تحقیقات خود صحبت کردند. او نکات مهمی را درباره چگونگی شروع فعالیتهایش در این زمینه، دلایل انتخاب پایگاه دادههای پستگرس و تمرکز روی تنظیمات بهینه آن، و همچنین مفهوم «سطح پنج» خودکارسازی مدیریت و بهینهسازی پایگاههای داده، بیان کرد.
در این مصاحبه، ناردی با جزئیات درباره چالشهایی که در ابتدای مسیر با آن مواجه شد، صحبت کرد و نحوه یافتن راهحلهای نوآورانه برای بهبود عملکرد سیستمهای پایگاه داده را شرح داد. او همچنین توضیح داد چرا تیمش تصمیم گرفت بر روی پایگاه داده پستگرس تمرکز کند، زیرا این دیتابیس متنباز قابلیتهای قابل توسعه و پشتیبانی از قابلیتهای پیشرفته را دارد، و میتواند ابزار مناسبی برای توسعه فناوریهای هوشمند و خودکار باشد.
در نهایت، لویی ناردی مفهوم «سطح پنج» خودکارسازی در مدیریت و بهینهسازی پایگاه دادهها را شرح داد؛ سطحی از اتوماسیون کامل که هدف آن کاهش دخالت انسان و افزایش دقت و سرعت فرآیندهای مدیریتی است. این موضوع نشان میدهد چطور فناوریهای آینده میتوانند نیازهای روزافزون در حوزه داده و فناوری اطلاعات را برطرف کنند.
با مطالعه و درک این تجربیات، میتوان دیدگاه روشنتری درباره آینده مدیریت داده و نقش هوش مصنوعی در آن حاصل کرد. این مصاحبه یک منبع ارزشمند برای علاقهمندان به فناوریهای نوین و توسعه نرمافزار است، که راهکارهای جدید برای بهبود عملکرد پایگاههای داده را نشان میدهد.
#هوشمصنوعی #پایگاهداده #پستگرس #توسعهدهندگی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179516/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Talking Postgres with Claire Giordano
Talking Postgres with Claire Giordano | How I got started with DBtune (& why we chose Postgres) with Luigi Nardi
Are self-driving databases the Waymos of the future? In Episode 35 of Talking Postgres, Luigi Nardi—founder and CEO of DBtune and Stanford researcher—joins Claire Giordano to explore his journey fr...
🔵 عنوان مقاله
What's New in PostgreSQL 18
🟢 خلاصه مقاله:
نسخه جدید PostgreSQL 18 با عرضه، تحولات و بهبودهای چشمگیری را به پایگاههای داده وارد کرده است. در رویدادی که اخیراً در گروه کاربران PostgreSQL منطقه خلیج سانفرانسیسکو برگزار شد، کریستف پتیوس، مدیرعامل شرکت PGX، به طور مختصر ولی مفید، روند توسعه و ویژگیهای برجسته این نسخه جدید را در مدت زمان سی دقیقه بررسی کرد. این نشست فرصتی بود تا کاربران و توسعهدهندگان با جدیدترین قابلیتها و امکاناتی که PostgreSQL 18 ارائه میدهد، بیشتر آشنا شوند و بتوانند از آنها در پروژههای خود بهرهمند شوند.
در این جلسه، تمرکز بر روی نکات کلیدی و نوآوریهای نسخه ۱۸ بود که قرار است تجربه کاربری را بهبود بخشد و کارایی سیستمهای مدیریت پایگاه داده را افزایش دهد. پتیوس در خلال صحبت خود، به برخی از ویژگیهای برجسته این نسخه اشاره کرد که میتواند تاثیر قابل توجهی در توسعه و مدیریت دادهها داشته باشد، از جمله بهبودهای مربوط به سرعت، امنیت و قابلیتهای توسعهپذیری. او تاکید داشت که PostgreSQL همواره در مسیر نوآوری و پاسخگویی به نیازهای روزافزون توسعهدهندگان قرار دارد و نسخه ۱۸ گام بعدی در این مسیر است.
در نهایت، این نشست کوتاه ولی پربار فرصت مناسبی بود تا جامعه کاربران PostgreSQL با تغییرات مهم در این سیستم قدرتمند آشنا شوند و بتوانند آن را در پروژههای آینده خود به کار گیرند، البته با درک بهتر از امکانات جدید و به روزرسانیهای مهم نسخه جدید.
#PostgreSQL #توسعه_پایگاه_داده #نسخه۱۸ #تکنولوژی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179521/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
What's New in PostgreSQL 18
🟢 خلاصه مقاله:
نسخه جدید PostgreSQL 18 با عرضه، تحولات و بهبودهای چشمگیری را به پایگاههای داده وارد کرده است. در رویدادی که اخیراً در گروه کاربران PostgreSQL منطقه خلیج سانفرانسیسکو برگزار شد، کریستف پتیوس، مدیرعامل شرکت PGX، به طور مختصر ولی مفید، روند توسعه و ویژگیهای برجسته این نسخه جدید را در مدت زمان سی دقیقه بررسی کرد. این نشست فرصتی بود تا کاربران و توسعهدهندگان با جدیدترین قابلیتها و امکاناتی که PostgreSQL 18 ارائه میدهد، بیشتر آشنا شوند و بتوانند از آنها در پروژههای خود بهرهمند شوند.
در این جلسه، تمرکز بر روی نکات کلیدی و نوآوریهای نسخه ۱۸ بود که قرار است تجربه کاربری را بهبود بخشد و کارایی سیستمهای مدیریت پایگاه داده را افزایش دهد. پتیوس در خلال صحبت خود، به برخی از ویژگیهای برجسته این نسخه اشاره کرد که میتواند تاثیر قابل توجهی در توسعه و مدیریت دادهها داشته باشد، از جمله بهبودهای مربوط به سرعت، امنیت و قابلیتهای توسعهپذیری. او تاکید داشت که PostgreSQL همواره در مسیر نوآوری و پاسخگویی به نیازهای روزافزون توسعهدهندگان قرار دارد و نسخه ۱۸ گام بعدی در این مسیر است.
در نهایت، این نشست کوتاه ولی پربار فرصت مناسبی بود تا جامعه کاربران PostgreSQL با تغییرات مهم در این سیستم قدرتمند آشنا شوند و بتوانند آن را در پروژههای آینده خود به کار گیرند، البته با درک بهتر از امکانات جدید و به روزرسانیهای مهم نسخه جدید.
#PostgreSQL #توسعه_پایگاه_داده #نسخه۱۸ #تکنولوژی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179521/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
YouTube
"What's New in PostgreSQL 18" with Christophe Pettus
PostgreSQL version 18 might be the most feature-rich version of PostgreSQL this decade. It has a huge number of features that help everything from performance, to reliability, to operational convenience. We'll go over the highlights of what's new in version…
❤1
🔵 عنوان مقاله
Postgres Explain Visualizer 2 1.20
🟢 خلاصه مقاله:
مبدل تصویری توضیحات اجرایی پایگاه داده پستگرس، نسخه ۲.۱.۲۰، ابزاری کاربردی است که به کمک فناوری Vue.js توسعه یافته است. این کامپوننت به توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده امکان میدهد تا بهصورت بصری، طرح و جزئیات برنامههای اجرایی پرسوجوهای پستگرس را مشاهده و تحلیل کنند. با استفاده از این ابزار، درک بهتر و سریعتری از نحوه اجرای دستورات SQL و مراحل مختلف پردازش دادهها حاصل میشود که در بهبود عملکرد و رفع مشکلات سیستمهای پایگاه داده بسیار مؤثر است.
این ویجت تصویری، فرایندهای پیچیده اجرای پرسوجو در پایگاه دادههای پستگرس را به همگان نشان میدهد و امکان تحلیل ساختارهای درونی و کمک به بهینهسازی برنامههای SQL را فراهم میکند. بهرهگیری از این ابزار به خصوص برای توسعهدهندگان و افرادی که نیاز به بررسی و ارزیابی پلانهای اجرایی دارند، بسیار آسان و مفید است و به شکل گرافیکی، جزئیات مرتبط با عملیاتهای مختلف مانند جستوجو، فیلتر کردن، و مرتبسازی را نمایش میدهد. این قابلیت، همزمان در زمان توسعه و هم در فرآیند نگهداری سیستمهای پایگاه داده، نقش مهم و مؤثری ایفا میکند.
در نتیجه، استفاده از این کامپوننت Vue.js نه تنها فرآیند تحلیل و بهبود کارایی کوئریها را سادهتر میکند، بلکه به تیمهای فنی کمک میکند تا سریعتر و با دقت بیشتری مشکلات مربوط به اجرا و عملکرد پایگاههای داده را تشخیص دهند و رفع کنند. این ابزار، راهی نوین برای درک بهتر اجرای پرسوجوها و بهینهسازی سیستمهای دادهمحور است.
#پایگاهداده #پستگرس #تحلیلپایگاهداده #تصویرسازی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179532/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Postgres Explain Visualizer 2 1.20
🟢 خلاصه مقاله:
مبدل تصویری توضیحات اجرایی پایگاه داده پستگرس، نسخه ۲.۱.۲۰، ابزاری کاربردی است که به کمک فناوری Vue.js توسعه یافته است. این کامپوننت به توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده امکان میدهد تا بهصورت بصری، طرح و جزئیات برنامههای اجرایی پرسوجوهای پستگرس را مشاهده و تحلیل کنند. با استفاده از این ابزار، درک بهتر و سریعتری از نحوه اجرای دستورات SQL و مراحل مختلف پردازش دادهها حاصل میشود که در بهبود عملکرد و رفع مشکلات سیستمهای پایگاه داده بسیار مؤثر است.
این ویجت تصویری، فرایندهای پیچیده اجرای پرسوجو در پایگاه دادههای پستگرس را به همگان نشان میدهد و امکان تحلیل ساختارهای درونی و کمک به بهینهسازی برنامههای SQL را فراهم میکند. بهرهگیری از این ابزار به خصوص برای توسعهدهندگان و افرادی که نیاز به بررسی و ارزیابی پلانهای اجرایی دارند، بسیار آسان و مفید است و به شکل گرافیکی، جزئیات مرتبط با عملیاتهای مختلف مانند جستوجو، فیلتر کردن، و مرتبسازی را نمایش میدهد. این قابلیت، همزمان در زمان توسعه و هم در فرآیند نگهداری سیستمهای پایگاه داده، نقش مهم و مؤثری ایفا میکند.
در نتیجه، استفاده از این کامپوننت Vue.js نه تنها فرآیند تحلیل و بهبود کارایی کوئریها را سادهتر میکند، بلکه به تیمهای فنی کمک میکند تا سریعتر و با دقت بیشتری مشکلات مربوط به اجرا و عملکرد پایگاههای داده را تشخیص دهند و رفع کنند. این ابزار، راهی نوین برای درک بهتر اجرای پرسوجوها و بهینهسازی سیستمهای دادهمحور است.
#پایگاهداده #پستگرس #تحلیلپایگاهداده #تصویرسازی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179532/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
GitHub
GitHub - dalibo/pev2: Postgres Explain Visualizer 2
Postgres Explain Visualizer 2. Contribute to dalibo/pev2 development by creating an account on GitHub.
🔵 عنوان مقاله
The Challenges of Soft Delete
🟢 خلاصه مقاله:
حذف نرم یا soft delete یکی از مسائل چالشبرانگیز در مدیریت دیتابیسها است. وقتی نیاز دارید که دادهای را در یک جدول حذف کنید، اما میخواهید همچنان بتوانید به آن دسترسی داشته باشید یا در آینده از آن استفاده کنید، روشهای مختلفی وجود دارد. یکی از رایجترین راهها، استفاده از یک فیلد بولین (Boolean) یا تاریخ (Date) است که نشان میدهد رکورد حذف شده است یا خیر. این روش، مزایای زیادی دارد، چرا که به مدیران بانک اطلاعات اجازه میدهد به راحتی دادههای حذف شده را فیلتر کنند یا در صورت نیاز برگردانند، بدون اینکه دادههای اصلی به طور فیزیکی حذف شوند.
در عین حال، این مقاله به بررسی گزینههای جایگزین برای حذف نرم اشاره میکند. مثلاً میتوان از تریگر (trigger) استفاده کرد تا در هنگام حذف رکورد، آن را به جدول آرشیو منتقل کنیم. این کار کمک میکند دادههای حذف شده در مکان دیگری ذخیره شوند و در صورت نیاز بتوانید آنها را بازیابی کنید. همچنین، راهکار دیگر، استفاده از ثبتهای مربوط به دیلیتها در فایلهای WAL (Write-Ahead Log) است که امکان بازیابی و آرشیو کردن دادههای حذف شده در خارج از بانک اطلاعات را فراهم میکند. هر یک از این روشها مزایا و چالشهای خاص خود را دارند و انتخاب بهترین راه بستگی به نیازهای پروژه و سطح اهمیت نگهداری دادهها دارد.
در نهایت، تصمیمگیری درباره نحوه مدیریت حذف دادهها باید دقیق و آگاهانه باشد، چرا که هر راهکار امکانات متفاوتی را در اختیار شما قرار میدهد و میتواند تأثیر زیادی بر روی کارایی و امنیت سیستم داشته باشد. استفاده درست از این تکنیکها، علاوه بر حفاظت از دادهها، به شما امکان میدهد کنترل بیشتری بر روی فرآیندهای حذف و آرشیو دادهها داشته باشید و سیستم خود را بهینهتر نگه دارید.
#مدیریت_داده #حذف_نرم #آرشیو_داده #پایگاهداده
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179510/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Challenges of Soft Delete
🟢 خلاصه مقاله:
حذف نرم یا soft delete یکی از مسائل چالشبرانگیز در مدیریت دیتابیسها است. وقتی نیاز دارید که دادهای را در یک جدول حذف کنید، اما میخواهید همچنان بتوانید به آن دسترسی داشته باشید یا در آینده از آن استفاده کنید، روشهای مختلفی وجود دارد. یکی از رایجترین راهها، استفاده از یک فیلد بولین (Boolean) یا تاریخ (Date) است که نشان میدهد رکورد حذف شده است یا خیر. این روش، مزایای زیادی دارد، چرا که به مدیران بانک اطلاعات اجازه میدهد به راحتی دادههای حذف شده را فیلتر کنند یا در صورت نیاز برگردانند، بدون اینکه دادههای اصلی به طور فیزیکی حذف شوند.
در عین حال، این مقاله به بررسی گزینههای جایگزین برای حذف نرم اشاره میکند. مثلاً میتوان از تریگر (trigger) استفاده کرد تا در هنگام حذف رکورد، آن را به جدول آرشیو منتقل کنیم. این کار کمک میکند دادههای حذف شده در مکان دیگری ذخیره شوند و در صورت نیاز بتوانید آنها را بازیابی کنید. همچنین، راهکار دیگر، استفاده از ثبتهای مربوط به دیلیتها در فایلهای WAL (Write-Ahead Log) است که امکان بازیابی و آرشیو کردن دادههای حذف شده در خارج از بانک اطلاعات را فراهم میکند. هر یک از این روشها مزایا و چالشهای خاص خود را دارند و انتخاب بهترین راه بستگی به نیازهای پروژه و سطح اهمیت نگهداری دادهها دارد.
در نهایت، تصمیمگیری درباره نحوه مدیریت حذف دادهها باید دقیق و آگاهانه باشد، چرا که هر راهکار امکانات متفاوتی را در اختیار شما قرار میدهد و میتواند تأثیر زیادی بر روی کارایی و امنیت سیستم داشته باشد. استفاده درست از این تکنیکها، علاوه بر حفاظت از دادهها، به شما امکان میدهد کنترل بیشتری بر روی فرآیندهای حذف و آرشیو دادهها داشته باشید و سیستم خود را بهینهتر نگه دارید.
#مدیریت_داده #حذف_نرم #آرشیو_داده #پایگاهداده
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179510/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
atlas9
The challenges of soft delete
Exploring alternatives to the archived_at column pattern: triggers, application events, and WAL-based change data capture.
🔵 عنوان مقاله
Unconventional Postgres Optimizations
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاههای داده، روشهای متداول و شناختهشده برای بهبود عملکرد همیشه مورد توجه قرار میگیرند، اما گاهی اوقات راهکارهای غیر مرسوم و نوآورانه میتوانند تفاوت چشمگیری در کارایی سیستم ایجاد کنند. در پست اخیر هاکی بنیتا، به بررسی تکنیکهای غیرمعمول و خاص در بهینهسازی پایگاه دادههای PostgreSQL پرداخته شده است. او نکاتی را مطرح میکند که شاید بسیاری از توسعهدهندگان و مدیران سیستم از آن بیخبر باشند، اما با اجرای صحیح میتوانند عملکرد پرسوجوها و عملیات پایگاه داده را به طرز قابل توجهی بهبود بخشند.
در بخش اول، به استفاده از ویژگی «constraint_exclusion» اشاره میشود، روشی که با کمک آن میتوان از اجرای عملیات اسکنهای پیمایشی در هنگام پرسوجوهایی که با محدودیتهای CHECK مغایرت دارند، جلوگیری کرد. این تکنیک به ویژه زمانی مفید است که محدودیتهای داده در جدولها به گونهای طراحی شده باشد که بخش خاصی از دادهها هرگز در پرسوجوهای خاص مورد نیاز نباشند. با فعالسازی «constraint_exclusion»، پایگاه داده قادر است این محدودیتها را محاسبه کند و از اسکن بر روی دادههایی که خارج از محدوده است، صرفنظر کند. این کار نه تنها زمان پاسخگویی پرسوجو را کاهش میدهد، بلکه منابع سیستم را به نحوی مؤثر صرفهجویی میکند.
در ادامه، هاکی بنیتا راهکار دیگری را پیشنهاد میدهد که شامل ساخت ایندکسهای کوچکتر بر روی عبارات با میزان کارایی پایینتر است، یعنی عبارات با ویژگیهای کمکاربرد (کاربرد کم در تعداد و تنوع). این نوع ایندکسها، که با هدف کاهش حجم و افزایش سرعت جستوجوهای خاص ساخته میشوند، میتوانند در مواردی که دادهها بسیار بزرگ هستند، تفاوتهای عمدهای در سرعت عملیات نشان دهند. به عنوان مثال، ایندکس کردن بر روی توابع و عبارات خاص، مانند مقایسههای ساده یا فیلترهای خاص، میتواند به کاهش زمان اجرای پرسوجو کمک کند.
در مجموع، این نکات نشاندهنده اهمیت داشتن دیدی نوآورانه و خلاق در بهینهسازی پایگاههای داده است. برخلاف روشهای معمول، تمرکز بر روی تکنیکهای خاص و استفاده از قابلیتهای پیشرفته PostgreSQL میتواند سیستمهایی کارایتر و پاسخگوتر را برای کاربران و توسعهدهندگان فراهم آورد. اجرای این تکنیکها نیازمند آگاهی دقیق و درک عمیق از نیازهای سیستم است، اما نتایج آن در بهبود کارایی و کاهش مصرف منابع کاملاً مشهود است.
#پست_پستگرس #بهینهسازی_پایگاه_داده #نکات_نادر #پایگاهداده
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179508/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Unconventional Postgres Optimizations
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاههای داده، روشهای متداول و شناختهشده برای بهبود عملکرد همیشه مورد توجه قرار میگیرند، اما گاهی اوقات راهکارهای غیر مرسوم و نوآورانه میتوانند تفاوت چشمگیری در کارایی سیستم ایجاد کنند. در پست اخیر هاکی بنیتا، به بررسی تکنیکهای غیرمعمول و خاص در بهینهسازی پایگاه دادههای PostgreSQL پرداخته شده است. او نکاتی را مطرح میکند که شاید بسیاری از توسعهدهندگان و مدیران سیستم از آن بیخبر باشند، اما با اجرای صحیح میتوانند عملکرد پرسوجوها و عملیات پایگاه داده را به طرز قابل توجهی بهبود بخشند.
در بخش اول، به استفاده از ویژگی «constraint_exclusion» اشاره میشود، روشی که با کمک آن میتوان از اجرای عملیات اسکنهای پیمایشی در هنگام پرسوجوهایی که با محدودیتهای CHECK مغایرت دارند، جلوگیری کرد. این تکنیک به ویژه زمانی مفید است که محدودیتهای داده در جدولها به گونهای طراحی شده باشد که بخش خاصی از دادهها هرگز در پرسوجوهای خاص مورد نیاز نباشند. با فعالسازی «constraint_exclusion»، پایگاه داده قادر است این محدودیتها را محاسبه کند و از اسکن بر روی دادههایی که خارج از محدوده است، صرفنظر کند. این کار نه تنها زمان پاسخگویی پرسوجو را کاهش میدهد، بلکه منابع سیستم را به نحوی مؤثر صرفهجویی میکند.
در ادامه، هاکی بنیتا راهکار دیگری را پیشنهاد میدهد که شامل ساخت ایندکسهای کوچکتر بر روی عبارات با میزان کارایی پایینتر است، یعنی عبارات با ویژگیهای کمکاربرد (کاربرد کم در تعداد و تنوع). این نوع ایندکسها، که با هدف کاهش حجم و افزایش سرعت جستوجوهای خاص ساخته میشوند، میتوانند در مواردی که دادهها بسیار بزرگ هستند، تفاوتهای عمدهای در سرعت عملیات نشان دهند. به عنوان مثال، ایندکس کردن بر روی توابع و عبارات خاص، مانند مقایسههای ساده یا فیلترهای خاص، میتواند به کاهش زمان اجرای پرسوجو کمک کند.
در مجموع، این نکات نشاندهنده اهمیت داشتن دیدی نوآورانه و خلاق در بهینهسازی پایگاههای داده است. برخلاف روشهای معمول، تمرکز بر روی تکنیکهای خاص و استفاده از قابلیتهای پیشرفته PostgreSQL میتواند سیستمهایی کارایتر و پاسخگوتر را برای کاربران و توسعهدهندگان فراهم آورد. اجرای این تکنیکها نیازمند آگاهی دقیق و درک عمیق از نیازهای سیستم است، اما نتایج آن در بهبود کارایی و کاهش مصرف منابع کاملاً مشهود است.
#پست_پستگرس #بهینهسازی_پایگاه_داده #نکات_نادر #پایگاهداده
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179508/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Hakibenita
Unconventional PostgreSQL Optimizations
Creative ideas for speeding up queries in PostgreSQL
🔵 عنوان مقاله
Understanding ALTER TABLE Behavior on Partitioned Tables
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاههای داده، یکی از مفاهیم مهم و پرکاربرد، نحوه عملکرد دستور ALTER TABLE بر روی جداول پارتیشنبندی شده است. این نوع جداول، که قسمتهای مختلف آنها بر اساس معیارهای خاص تقسیمبندی شده است، در بسیاری از پروژهها برای بهبود کارایی و سازماندهی دادهها مورد استفاده قرار میگیرند. اما عملیات تغییر ساختار این جداول، به ویژه زمانی که با پارتیشنبندی ترکیب شده باشد، نکات خاص خود را دارد که باید به آنها توجه کرد.
در مقاله اخیر خبرنامه Golang Weekly، اهمیت آشنایی با رفتارهای خاص ALTER TABLE بر روی جداول پارتیشنبندی شده بررسی شده است. تغییراتی مانند افزودن یا حذف ستونها، تغییر نوع داده، یا تغییراتی در ساختار پارتیشنها، در این نوع جداول ممکن است فرآیندی متفاوت نسبت به جداول عادی داشته باشد. بنابراین، درک دقیق این رفتارها میتواند نقش مهمی در مدیریت بهینه و جلوگیری از اختلال در سیستمهای پایگاه داده ایفا کند. این مقاله به توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده کمک میکند تا درک عمیقی از فرآیندهای داخلی و تاثیرات آنها بر عملکرد سیستم داشته باشند، و بتوانند بهترین تصمیمها را در فرآیند نگهداری و توسعه بانکهای اطلاعاتی خود اتخاذ کنند.
در نهایت، با شناخت بهتر این ویژگیها، میتوان نگرانیهای مربوط به آسیبپذیریها یا ناتوانیهای احتمالی در هنگام اجرای عملیاتهای تغییر ساختاری را کاهش داد و بهرهوری سیستم را افزایش داد. بنابراین، مطالعه و درک این موضوع برای هر کسی که با پایگاههای داده پارتیشنبندی شده سر و کار دارد، اهمیت زیادی دارد.
#پایگاه_داده #پارتیشن_بندی #ALTER_TABLE #مدیریت دادهها
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179524/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Understanding ALTER TABLE Behavior on Partitioned Tables
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاههای داده، یکی از مفاهیم مهم و پرکاربرد، نحوه عملکرد دستور ALTER TABLE بر روی جداول پارتیشنبندی شده است. این نوع جداول، که قسمتهای مختلف آنها بر اساس معیارهای خاص تقسیمبندی شده است، در بسیاری از پروژهها برای بهبود کارایی و سازماندهی دادهها مورد استفاده قرار میگیرند. اما عملیات تغییر ساختار این جداول، به ویژه زمانی که با پارتیشنبندی ترکیب شده باشد، نکات خاص خود را دارد که باید به آنها توجه کرد.
در مقاله اخیر خبرنامه Golang Weekly، اهمیت آشنایی با رفتارهای خاص ALTER TABLE بر روی جداول پارتیشنبندی شده بررسی شده است. تغییراتی مانند افزودن یا حذف ستونها، تغییر نوع داده، یا تغییراتی در ساختار پارتیشنها، در این نوع جداول ممکن است فرآیندی متفاوت نسبت به جداول عادی داشته باشد. بنابراین، درک دقیق این رفتارها میتواند نقش مهمی در مدیریت بهینه و جلوگیری از اختلال در سیستمهای پایگاه داده ایفا کند. این مقاله به توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده کمک میکند تا درک عمیقی از فرآیندهای داخلی و تاثیرات آنها بر عملکرد سیستم داشته باشند، و بتوانند بهترین تصمیمها را در فرآیند نگهداری و توسعه بانکهای اطلاعاتی خود اتخاذ کنند.
در نهایت، با شناخت بهتر این ویژگیها، میتوان نگرانیهای مربوط به آسیبپذیریها یا ناتوانیهای احتمالی در هنگام اجرای عملیاتهای تغییر ساختاری را کاهش داد و بهرهوری سیستم را افزایش داد. بنابراین، مطالعه و درک این موضوع برای هر کسی که با پایگاههای داده پارتیشنبندی شده سر و کار دارد، اهمیت زیادی دارد.
#پایگاه_داده #پارتیشن_بندی #ALTER_TABLE #مدیریت دادهها
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179524/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Highgo Software Inc. - Enterprise PostgreSQL Solutions
Understanding ALTER TABLE Behavior on Partitioned Tables in PostgreSQL - Highgo Software Inc.
Partitioned tables are a core PostgreSQL feature, but one area still causes regular confusion—even for experienced users: How exactly does ALTER TABLE behave when partitions are involved? Does an operation propagate to partitions? Does it affect future partitions?…