SQL для начинающих: 10 правил построения «точных» запросов
Научимся писать SQL-запросы, которые будут предоставлять данные в нужном объёме и за минимальное время.
Читать: «SQL для начинающих: 10 правил построения «точных» запросов»
Научимся писать SQL-запросы, которые будут предоставлять данные в нужном объёме и за минимальное время.
Читать: «SQL для начинающих: 10 правил построения «точных» запросов»
Three Ways Retailers Use Search Beyond the Ecommerce Store
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/three-ways-retailers-use-search-beyond-ecommerce-store
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/three-ways-retailers-use-search-beyond-ecommerce-store
Congratulations to the 2023 APAC Innovation Award Winners
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/congratulations-2023-apac-innovation-award-winners
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/congratulations-2023-apac-innovation-award-winners
2023 APAC Innovation Award 수상자 축하 메시지
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/congratulations-2023-apac-innovation-award-winners-ko
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/congratulations-2023-apac-innovation-award-winners-ko
恭喜 2023 年 MongoDB 亞太地區創新獎得主
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/congratulations-2023-apac-innovation-award-winners-tc
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/congratulations-2023-apac-innovation-award-winners-tc
祝贺 2023 年度亚太地区创新奖获得者
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/congratulations-2023-apac-innovation-award-winners-sc
Read: https://www.mongodb.com/blog/post/congratulations-2023-apac-innovation-award-winners-sc
MariaDB SkySQL: A Second-Generation Cloud Database for Modern Applications
Read: https://mariadb.com/?p=35137
Read: https://mariadb.com/?p=35137
8 шагов по внедрению проекта по управлению нормативно-справочной информацией (НСИ) и расчет окупаемости ROI
Компании годами пользуются устаревшими, полными ошибок и задвоений справочниками клиентов, контрагентов или товаров, но не рассчитывают, насколько дорого это обходится. Справочники и классификаторы, содержащие основные данные бизнеса, называются НСИ (нормативно-справочная информация). По ссылке выше я рассказывал, что это и зачем приводить НСИ в порядок.
Несмотря на убытки, вызванные некачественными данными, бизнес часто откладывает проект по внедрению системы управления НСИ как дорогостоящий. Я приведу расчет ROI (return of investment – коэффициент рентабельности инвестиций) для телеком-компании, которая уже на 2 год может выйти на окупаемость 192% с опорой на пошаговый план внедрения, который позволит не затянуть проект.
Читать: https://habr.com/ru/post/726078/
Компании годами пользуются устаревшими, полными ошибок и задвоений справочниками клиентов, контрагентов или товаров, но не рассчитывают, насколько дорого это обходится. Справочники и классификаторы, содержащие основные данные бизнеса, называются НСИ (нормативно-справочная информация). По ссылке выше я рассказывал, что это и зачем приводить НСИ в порядок.
Несмотря на убытки, вызванные некачественными данными, бизнес часто откладывает проект по внедрению системы управления НСИ как дорогостоящий. Я приведу расчет ROI (return of investment – коэффициент рентабельности инвестиций) для телеком-компании, которая уже на 2 год может выйти на окупаемость 192% с опорой на пошаговый план внедрения, который позволит не затянуть проект.
Читать: https://habr.com/ru/post/726078/
8 шагов по внедрению проекта по управлению нормативно-справочной информацией (НСИ) и расчет окупаемости ROI
Компании годами пользуются устаревшими, полными ошибок и задвоений справочниками клиентов, контрагентов или товаров, но не рассчитывают, насколько дорого это обходится. Справочники и классификаторы, содержащие основные данные бизнеса, называются НСИ (нормативно-справочная информация). По ссылке выше я рассказывал, что это и зачем приводить НСИ в порядок.
Несмотря на убытки, вызванные некачественными данными, бизнес часто откладывает проект по внедрению системы управления НСИ как дорогостоящий. Я приведу расчет ROI (return of investment – коэффициент рентабельности инвестиций) для телеком-компании, которая уже на 2 год может выйти на окупаемость 192% с опорой на пошаговый план внедрения, который позволит не затянуть проект.
Читать: https://habr.com/ru/post/726078/
Компании годами пользуются устаревшими, полными ошибок и задвоений справочниками клиентов, контрагентов или товаров, но не рассчитывают, насколько дорого это обходится. Справочники и классификаторы, содержащие основные данные бизнеса, называются НСИ (нормативно-справочная информация). По ссылке выше я рассказывал, что это и зачем приводить НСИ в порядок.
Несмотря на убытки, вызванные некачественными данными, бизнес часто откладывает проект по внедрению системы управления НСИ как дорогостоящий. Я приведу расчет ROI (return of investment – коэффициент рентабельности инвестиций) для телеком-компании, которая уже на 2 год может выйти на окупаемость 192% с опорой на пошаговый план внедрения, который позволит не затянуть проект.
Читать: https://habr.com/ru/post/726078/
Дублирование данных для создания ограничений (контролей) на уровне БД
Использование ограничений на стороне базы данных, таких как внешние ключи, проверки значений, требования уникальности, иногда вызывают споры среди разработчиков. Аргумменты «за» и «против» обеих сторон хорошо известны.
Рассмотрим пример, когда ограничения не просто применяются, а реализуют дополнительную логику с помощью дублирования некоторых данных.
Подробнее
Читать: https://habr.com/ru/post/726328/
Использование ограничений на стороне базы данных, таких как внешние ключи, проверки значений, требования уникальности, иногда вызывают споры среди разработчиков. Аргумменты «за» и «против» обеих сторон хорошо известны.
Рассмотрим пример, когда ограничения не просто применяются, а реализуют дополнительную логику с помощью дублирования некоторых данных.
Подробнее
Читать: https://habr.com/ru/post/726328/
❤1
20 практических советов для разработчиков использующих базы данных SQL
Практически все разрабатываемые системы включают использование баз данных, часто база данных, ее проектирование и обработка являются ключевыми аспектами системы в отношении добавления стоимости бизнесу, безопасности, производительности, организационной политики и других факторов, которые делают этот слой наших приложений чрезвычайно важным и заслуживающим особого внимания со стороны нас в роли разработчиков.
Я всегда сторонник мнения, что для разработчика рекомендуется иметь некоторое понимание о том, как работают базы данных.
Учитывая огромное количество различных рекомендаций и советов по использованию баз данных, этот простой список, содержащийся в данной статье, представляет лишь часть того, что может быть рассмотрено.
Читать: https://habr.com/ru/post/726376/
Практически все разрабатываемые системы включают использование баз данных, часто база данных, ее проектирование и обработка являются ключевыми аспектами системы в отношении добавления стоимости бизнесу, безопасности, производительности, организационной политики и других факторов, которые делают этот слой наших приложений чрезвычайно важным и заслуживающим особого внимания со стороны нас в роли разработчиков.
Я всегда сторонник мнения, что для разработчика рекомендуется иметь некоторое понимание о том, как работают базы данных.
Учитывая огромное количество различных рекомендаций и советов по использованию баз данных, этот простой список, содержащийся в данной статье, представляет лишь часть того, что может быть рассмотрено.
Читать: https://habr.com/ru/post/726376/
👍1
Postgres: графовая база данных, о которой вы не подозревали
PostgreSQL (Postgres) — это мощная реляционная база данных, способная хранить широкий спектр типов и структур данных. Когда нам нужно хранить графовые структуры данных, мы часто обращаемся к базам данных, позиционируемым как подходящее для этого решение, например, к Neo4J или Dgraph. Но не торопитесь! Хотя при работе с графовыми структурами данных о Postgres обычно не вспоминают, она идеально справляется с эффективным хранением графовых данных и запросами к ним.
Читать: https://habr.com/ru/post/726598/
PostgreSQL (Postgres) — это мощная реляционная база данных, способная хранить широкий спектр типов и структур данных. Когда нам нужно хранить графовые структуры данных, мы часто обращаемся к базам данных, позиционируемым как подходящее для этого решение, например, к Neo4J или Dgraph. Но не торопитесь! Хотя при работе с графовыми структурами данных о Postgres обычно не вспоминают, она идеально справляется с эффективным хранением графовых данных и запросами к ним.
Читать: https://habr.com/ru/post/726598/
Postgres: графовая база данных, о которой вы не подозревали
PostgreSQL (Postgres) — это мощная реляционная база данных, способная хранить широкий спектр типов и структур данных. Когда нам нужно хранить графовые структуры данных, мы часто обращаемся к базам данных, позиционируемым как подходящее для этого решение, например, к Neo4J или Dgraph. Но не торопитесь! Хотя при работе с графовыми структурами данных о Postgres обычно не вспоминают, она идеально справляется с эффективным хранением графовых данных и запросами к ним.
Читать: https://habr.com/ru/post/726598/
PostgreSQL (Postgres) — это мощная реляционная база данных, способная хранить широкий спектр типов и структур данных. Когда нам нужно хранить графовые структуры данных, мы часто обращаемся к базам данных, позиционируемым как подходящее для этого решение, например, к Neo4J или Dgraph. Но не торопитесь! Хотя при работе с графовыми структурами данных о Postgres обычно не вспоминают, она идеально справляется с эффективным хранением графовых данных и запросами к ним.
Читать: https://habr.com/ru/post/726598/
Как мой менеджер потратил миллион долларов на сервер бэкапов, который я ни разу не использовал
Индустрия видеоигр — странное место: она одновременно может отставать от остальной технологической отрасли на полдесятка лет в одних областях, и на годы опережать её в других.
В эту отрасль меня привлекла не возможность работы над развлекательными продуктами или создания продуктов, которые мне понравится использовать (не могу назвать себя геймером): я люблю решать задачи, и особенно задачи, которые нелегко решать.
Когда я пришёл в Ubisoft в 2014 году, меня назначили в отдел программирования онлайна на должность руководителя Ops. Это было ужасно, потому что все работали под Windows.
Kubernetes ещё не было на горизонте, да если бы он и был, сам Docker оставался крайне сырым и пока не мог выполнять нативные двоичные файлы Windows.
Вместо него мы использовали собственную реализацию распределённых систем.
Читать: https://habr.com/ru/post/726548/
Индустрия видеоигр — странное место: она одновременно может отставать от остальной технологической отрасли на полдесятка лет в одних областях, и на годы опережать её в других.
В эту отрасль меня привлекла не возможность работы над развлекательными продуктами или создания продуктов, которые мне понравится использовать (не могу назвать себя геймером): я люблю решать задачи, и особенно задачи, которые нелегко решать.
Когда я пришёл в Ubisoft в 2014 году, меня назначили в отдел программирования онлайна на должность руководителя Ops. Это было ужасно, потому что все работали под Windows.
Kubernetes ещё не было на горизонте, да если бы он и был, сам Docker оставался крайне сырым и пока не мог выполнять нативные двоичные файлы Windows.
Вместо него мы использовали собственную реализацию распределённых систем.
Читать: https://habr.com/ru/post/726548/
👍1
Introducing Oracle Database 23c Free – Developer Release
Oracle Database 23c Free – Developer Release is a new, free offering of the industry-leading Oracle Database that enterprises worldwide rely on every day. It can be downloaded straight from the Internet with no oracle.com user account or license click-through requirements, enabling simple and fast access to the world’s only converged database that supports all data models and workload types.
Read: https://blogs.oracle.com/database/post/oracle-database-23c-free
Oracle Database 23c Free – Developer Release is a new, free offering of the industry-leading Oracle Database that enterprises worldwide rely on every day. It can be downloaded straight from the Internet with no oracle.com user account or license click-through requirements, enabling simple and fast access to the world’s only converged database that supports all data models and workload types.
Read: https://blogs.oracle.com/database/post/oracle-database-23c-free
Oracle
Introducing Oracle Database Free
Oracle Database 23c Free – Developer Release is a new, free offering of the industry-leading Oracle Database that enterprises worldwide rely on every day. It can be downloaded straight from the Internet with no oracle.com user account or license click-through…
Operational Property Graphs in Oracle Database 23c Free - Developer Release
There are many implicit and explicit connections in data that can reveal new insights into your data. Traversing these connections in data usually requires complex recursive queries or lengthy joins. In Oracle Database 23c Free - Developer Release, the GRAPH_TABLE function and MATCH clause of the new SQL:2023 standard enable you to write simple SQL queries to follow connections in data.
Read: https://blogs.oracle.com/database/post/operational-property-graphs-in-oracle-database-23c-free-developer-release
There are many implicit and explicit connections in data that can reveal new insights into your data. Traversing these connections in data usually requires complex recursive queries or lengthy joins. In Oracle Database 23c Free - Developer Release, the GRAPH_TABLE function and MATCH clause of the new SQL:2023 standard enable you to write simple SQL queries to follow connections in data.
Read: https://blogs.oracle.com/database/post/operational-property-graphs-in-oracle-database-23c-free-developer-release
Oracle
Operational Property Graphs in Oracle Database 23c Free – Developer Release
There are many implicit and explicit connections in data that can reveal new insights into your data. Traversing these connections in data usually requires complex recursive queries or lengthy joins. In Oracle Database 23c Free - Developer Release, the GRAPH_TABLE…
Как Digital twins помогают создать автономную фабрику
Подход к использованию концепции Digital twin для создания производства нового типа - автономной масштабируемой смарт фабрики.
Читать: https://habr.com/ru/articles/722420/
Подход к использованию концепции Digital twin для создания производства нового типа - автономной масштабируемой смарт фабрики.
Читать: https://habr.com/ru/articles/722420/
Процесс ELT: основные компоненты, преимущества и инструменты создания
Если ваша задача заключается в аналитике данных или в машинном обучении, то успех её выполнения зависит от создаваемых вами конвейеров данных и способов их создания. Но даже для опытных дата-инженеров проектирование нового конвейера данных каждый раз становится уникальным событием.
Интеграция данных из множества разделённых источников и их обработка для обеспечения контекста содержит в себе и возможности, и трудности. Один из способов преодоления трудностей и получения новых возможностей в области интеграции данных — создание конвейера ELT (Extract, Load, Transform).
В этой статье мы подробно рассмотрим процесс ELT, в том числе его работу, преимущества и распространённые способы применения. Также мы поговорим о различиях между ELT и ETL (Extract, Transform, Load) и дадим советы по созданию и оптимизации конвейера ELT.
Читать: https://habr.com/ru/articles/719594/
Если ваша задача заключается в аналитике данных или в машинном обучении, то успех её выполнения зависит от создаваемых вами конвейеров данных и способов их создания. Но даже для опытных дата-инженеров проектирование нового конвейера данных каждый раз становится уникальным событием.
Интеграция данных из множества разделённых источников и их обработка для обеспечения контекста содержит в себе и возможности, и трудности. Один из способов преодоления трудностей и получения новых возможностей в области интеграции данных — создание конвейера ELT (Extract, Load, Transform).
В этой статье мы подробно рассмотрим процесс ELT, в том числе его работу, преимущества и распространённые способы применения. Также мы поговорим о различиях между ELT и ETL (Extract, Transform, Load) и дадим советы по созданию и оптимизации конвейера ELT.
Читать: https://habr.com/ru/articles/719594/
Как усмирить данные о звонках в таблицах одним скриптом
Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Иванова, я технический писатель МТС Exolve. В этой статье я расскажу о том, как поместить информацию о звонках в привычный формат таблиц на примере нашей платформы (краткий обзор сервиса вы найдете тут) и Google Таблиц. В частности, вы узнаете о том, как импортировать статистику входящих и исходящих вызовов, а также исходящих голосовых SMS.
Для этого мы напишем скрипт на языке программирования от Google (Apps Script), который будет делать HTTP-запрос в Statistics API и сохранять полученные данные в Google Таблицу. Мы покажем пример импорта некоторых данных статистики, далее вы сами сможете изменить скрипт, чтобы подстроить его под свои нужды.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/722322/
Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Иванова, я технический писатель МТС Exolve. В этой статье я расскажу о том, как поместить информацию о звонках в привычный формат таблиц на примере нашей платформы (краткий обзор сервиса вы найдете тут) и Google Таблиц. В частности, вы узнаете о том, как импортировать статистику входящих и исходящих вызовов, а также исходящих голосовых SMS.
Для этого мы напишем скрипт на языке программирования от Google (Apps Script), который будет делать HTTP-запрос в Statistics API и сохранять полученные данные в Google Таблицу. Мы покажем пример импорта некоторых данных статистики, далее вы сами сможете изменить скрипт, чтобы подстроить его под свои нужды.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/722322/
Потоки событий бесполезны без действий
Каждая точка данных в системе, регулярно генерирующей данные, соответствует событию (Event). Потоки событий (Event Stream) — это непрерывный поток событий или точек данных. Иногда потоки данных называют в сообществе разработчиков потоками данных (Data Stream), потому что они состоят из непрерывных точек данных. Event Stream Processing — это действия, выполняемые с генерируемыми событиями.
В этой статье подробно рассматриваются потоки данных и Event Stream Processing, рассказывается, как работает Event Stream Processing, объясняются различия между Event Stream Processing и Batch Processing, преимущества и способы применения ESP, а завершается она наглядным примером Event Stream Processing.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/722570/
Каждая точка данных в системе, регулярно генерирующей данные, соответствует событию (Event). Потоки событий (Event Stream) — это непрерывный поток событий или точек данных. Иногда потоки данных называют в сообществе разработчиков потоками данных (Data Stream), потому что они состоят из непрерывных точек данных. Event Stream Processing — это действия, выполняемые с генерируемыми событиями.
В этой статье подробно рассматриваются потоки данных и Event Stream Processing, рассказывается, как работает Event Stream Processing, объясняются различия между Event Stream Processing и Batch Processing, преимущества и способы применения ESP, а завершается она наглядным примером Event Stream Processing.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/722570/