❤️ ingestr

Твой личный маг по переносу данных. Без кода, без сложностей - чистая магия! 🪄


✔️ Проще не бывает: копируй данные из своей базы в любое место всего одной командой.

🔄 Инкремент: append, merge or delete+insert без головной боли.

🐍 Установка одним тапом - и всё готово к работе!


#инструментыДляРазработчиков #безКодирования #простотаИУдобство #переносДанных #автоматизация #длинныеНеудобныеБесполезныеХэштегиКоторыеНикомуНафигНеНужны

🔥 Открываем двери для упрощённой обработки данных с dlt - data load tool

✨ Твой скрипт уже почти идеален? Сделай его волшебным с библиотекой data load tool! Без хлопот по подключениям, без лишних сервисов – просто чистая магия загрузки данных из любых источников прямо в твои руки. 🧙‍♀️

😎 Особенность? Никаких контейнеров, никаких сложностей. Импортируй dlt в свой код и вуаля - твои данные летят как по волшебству в структурированном виде! 🌪️

🎓 А ещё, dlt и dbt вместе - это как два могучих волшебника одного клана! Есть поддержка dbt из коробки

📌dlt используется под капотом у Ingestr, про который был предыдущий пост.

#Python #DataIngestion #Innovation

PyGraphistry: Революция в Визуализации Графов! 🔍

PyGraphistry - мощный инструмент на основе Python, который радикально изменит твой подход к анализу и визуализации сложных сетей! 🚀

🧬 Библиотека, разработанная для работы с огромными графами, призвана расширить горизонты анализа данных, обеспечивая непревзойденную детализацию и глубину понимания твоих данных.

🌐 Визуальные возможности на новом уровне:
WebGL клиентская технология рендеринга предоставляет возможность отображения до 8 млн узлов и рёбер, перенося визуализацию графов на качественно новый уровень.

💻 Мощный аналитический инструмент:
Серверный GPU-аналитик способен обрабатывать ещё бОльшие графы, вне зависимости от их размера, делая PyGraphistry идеальным выбором для проектов любой сложности.

📊 Интеграция с PyData Экосистемой:
PyGraphistry плавно интегрируется с основными инструментами PyData, такими как Pandas, Spark, Dask, а также с графовыми и нейронными сетями DGL и PyTorch, расширяя границы возможного в анализе данных.

🔆 Универсальная совместимость:
Подойдет для работы с различными источниками данных Python, включая CSV, SQL, Neo4j, и другие, что делает PyGraphistry незаменимым инструментом в арсенале любого аналитика.

#PyGraphistry #Python #визуализация_данных #аналитика #GPU

dbt-af

🔥 Подход к интеграции dbt и airflow. Ребята недавно заопенсорсили либу. Есть туториал.

Можно накидывать ишью, препарировать в форках, использовать, ставить звёздочки ⭐️

#dbt #airflow

DuckDB in action 🦆

Команда MotherDuck предлагает бесплатный PDF-файл с ранним доступом к книге "DuckDB в действии". Первые несколько глав помогут понять основы DuckDB, и со временем авторы будут добавлять новые главы [по таким темам, как интеграция с Python, WASM, пайплайны передачи данных], которые будут высланы бесплатно.

В DuckDB легко обрабатывать гигабайты данных — и всё это без хранилища данных. Звучит как кликбейт, но надо проверить 🙃

Обещают, что не нужно дорогостоящее оборудование или развёртывание целого нового кластера, когда нужно проанализировать большой набор данных. Просто нужен DuckDB! Современная и быстрая встроенная БД работает на ноуте и позволяет легко обрабатывать данные практически из любого источника, включая JSON, CSV, Parquet, SQLite и Postgres. В DuckDB in action описано всё, что нужно знать, чтобы максимально эффективно использовать этот инструмент, обеспечить безопасность данных локально и сэкономить сотни долларов на счетах за облако. Верим? 🙂

Книгу можно скачать с сайта MotherDuck

#book

Learn Streaming Data Fundamental with Redpanda

Отличный способ изучить основы потоковой передачи данных — запишись в Университет Redpanda для бесплатного онлайн-обучения. Курсы включают в себя 8 уроков и заканчиваются небольшим квизом.

Начни с курса «Основы потоковой передачи данных», чтобы получить прочную базу знаний в этой области. Помимо этого есть более продвинутые курсы, такие как управление кластерами. ⚡️

Redpanda это аналог Kafka, что обещает сервис?

🟡 никакой java – сервис написан на c++ с тулингом на go. На выходе у нас 2 бинарных файла и всё
🟡полная совместимость с протоколом Apache Kafka. Ни надо ничего переписывать на стороне клиентов, подмены транспорта никто не заметит
🟡своя реализация raft протокола – не нужны никакие сторонние сервисы
🟡очень эффективное использование ресурсов – это общий тренд такого рода инструментов-заместителей
🟡самостоятельное лечение кластера при потерях брокеров
🟡встроенная schema registry и http proxy

✏️ Полезные SQL-запросы для очистки данных


1️⃣ Удаляем дубликаты записей

DELETE FROM your_table
WHERE rowid NOT IN (
    SELECT MAX(rowid)
    FROM your_table
    GROUP BY column1, column2, ...
);

2️⃣ Удаляем строки с NULL-значениями

DELETE FROM your_table
WHERE column1 IS NULL OR column2 IS NULL;

3️⃣ Заменяем NULL-значения на дефолтное выражение

UPDATE your_table
SET column1 = 'default_value'
WHERE column1 IS NULL;

4️⃣ Переводим текст в верхний регистр

UPDATE your_table
SET column1 = UPPER(column1);

5️⃣ Обрезаем лишнее

UPDATE your_table
SET column1 = TRIM(column1);

6️⃣Конвертируем строки в формат дат

UPDATE your_table
SET date_column = TO_DATE(date_string, 'YYYY-MM-DD');

7️⃣ Извлекаем год/месяц/день

SELECT EXTRACT(YEAR FROM date_column) AS year,
       EXTRACT(MONTH FROM date_column) AS month,
       EXTRACT(DAY FROM date_column) AS day
FROM your_table;

⏩Эти запросы могут помочь тебе привести данные в порядок.

🌟 RisingWave - Масштабируемый Postgres для потоковой обработки, аналитики и управления. Альтернатива KsqlDB и Apache Flink.

🚀 В 10 раз производительнее.
🚀 В 10 раз экономичнее.

Завтра пройдёт воркшоп по работе с инструментом.

👩‍💻 Чистый SQL-код

Ты можешь писать SQL так:

coalesce("Фамилия", '') || ' ' || coalesce("Имя", '') || ' ' || coalesce("Отчество", '')

Но лучшая версия тебя будет использовать функцию concat_ws:

concat_ws(' ', "Фамилия", "Имя", "Отчество")

#база #sql

Dolt — первая в мире база данных SQL с системой контроля версий.

Управление версиями в БД в стиле Git предоставляет ряд полезных функций, включая:

🔘мгновенный откат к любому предыдущему состоянию
🔘полный лог аудита всех данных с возможностью запроса до начала работы с данными
🔘несколько эволюционирующих веток данных
🔘возможность объединения веток данных
🔘быстрая синхронизация с удаленными версиями для резервного копирования или децентрализованной совместной работы
🔘доступные для запроса различия (т.е. diffs) между версиями


Под капотом Dolt использует Prolly Tree-хранилище схемы и данных, представленных в виде графа. Таким образом достигается контроль версий БД на уровне хранилища.

Механизм хранения Dolt построен на графе коммитов Prolly Trees в стиле Git. Схема таблицы и данные хранятся в Prolly Trees. Корни этих деревьев Prolly вместе с другими метаданными хранятся в графе коммитов, чтобы обеспечить контроль версий в стиле Git.

Блогпост о движке Dolt.

Методы оптимизации SQL-запросов в высоконагруженных приложениях

Успех высоконагруженных приложений зависит от эффективной работы БД, лежащих в их основе. По мере роста сложности SQL-запросов, особенно тех, которые включают в себя сложные соединения и проблемы индексирования, оптимизация запросов приобретает первостепенное значение.

Цикл постов, в которых рассмотрим малоизвестные, но мощные методы повышения производительности SQL-запросов, обеспечивающие бесперебойную работу высоконагруженных приложений.

👇👇👇

1️⃣ Ключевые аспекты плана выполнения запроса

2️⃣ Продвинутые стратегии индексирования

3️⃣ Переписывание и оптимизация запросов

4️⃣ Денормализация данных для повышения производительности

5️⃣ Использование временных таблиц для оптимизации запросов

6️⃣ Оптимизация подзапросов и агрегаций

7️⃣ Избегай курсоров и циклов для повышения производительности

1️⃣-й пост из цикла.

Ключевые аспекты плана выполнения запроса


🟢 Использование индексов:

Обрати пристальное внимание на индексы, используемые в плане выполнения. Убедись, что для столбцов, участвующих в выражениях WHERE, условиях JOIN и выражениях ORDER BY, доступны соответствующие индексы. Если индексы используются не так, как ожидалось, подумай о создании покрывающих индексов или пересмотри дизайн индексов.

🟢 Типы соединений:

В плане выполнения показано, как происходит соединение таблиц. Определи используемые типы соединений (например, NNER JOIN, LEFT JOIN) и оцени влияние на производительность. Убедись, что условия соединения оптимизированы и подходят для данного запроса.

🟢 Операции фильтрации и сортировки:

Ищи операции фильтрации и сортировки в плане выполнения. Эти операции могут повлиять на производительность запроса. При необходимости оптимизируйте предложения WHERE и добавь соответствующие индексы, чтобы уменьшить количество обрабатываемых строк.

🟢 Вложенные циклы против хэш-соединений:

Пойми, какой алгоритм соединения используется в плане. Вложенные циклы эффективны для небольших наборов результатов, в то время как хэш-соединения лучше использовать для больших наборов. В зависимости от распределения данных рассмотри возможность оптимизации стратегий соединения.

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️

Использование EXPLAIN для анализа запросов

В большинстве баз данных SQL для анализа плана выполнения можно использовать оператор EXPLAIN:

EXPLAIN
SELECT *
FROM orders
WHERE true
  AND customer_id = 123
  AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-06-30';

Внимательно изучи результаты работы EXPLAIN, уделяя внимание вышеупомянутым аспектам. Ищи узкие места в производительности, операции сканирования таблиц и возможности использования индексов.

Помимо изучения текста ответа удобно использовать визуализаторы планов запросов, об одном из таких писал в одном из своих предыдущих постов.

2️⃣-й пост из цикла.

Продвинутые стратегии индексирования

Оптимизация индексов — способ повысить производительность запросов. Помимо стандартного индексирования, давай рассмотрим продвинутые техники.


🟡 Пересмотр покрывающих индексов

В дополнение к покрывающим индексам рассмотри использование столбцов INCLUDE, позволяющее охватить больше сценариев запросов. Включённые столбцы хранятся в индексе, но не используются для сортировки или фильтрации. Они могут ускорить выполнение запроса за счёт уменьшения необходимости поиска в таблице.

CREATE INDEX idx_covering
ON products (product_id)
INCLUDE (product_name, unit_price);

С этим индексом запрос, упомянутый ранее, может получить ещё больше преимуществ от покрытия индекса.

🟡 Частичные индексы для отфильтрованных данных

Фильтрованные индексы подходят для запросов, направленных на конкретные подмножества данных. Предположим, у тебя есть таблица заказов, и ты часто запрашиваешь заказы из конкретного региона. Ты можешь создать фильтрованный индекс для оптимизации таких запросов:

CREATE INDEX idx_region_orders 
ON orders (order_date)
WHERE region = 'West';

Этот отфильтрованный индекс фокусируется на заказах из региона 'West', улучшая производительность запроса для этого условия.

🟡 Стратегии индексирования для соединений

Для сложных соединений рассмотри возможность создания индексов, охватывающих столбцы соединений. Такие индексы могут ускорить операции соединения. Проанализируй план выполнения запроса, чтобы определить столбцы, участвующие в условиях соединения, и создай соответствующие индексы.