DATABASE DESIGN – Telegram
DATABASE DESIGN
1.41K subscribers
2.08K photos
3 videos
5.35K links
Лучшие материалы по работе с хранилищами данных на русском и английском языке

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Другие наши проекты: https://tprg.ru/media
Download Telegram
How to Achieve up to 87% Compute Cost Savings with Elastic Resource Pools on Autonomous Database

Learn how you can achieve up to 87% compute cost savings with the elastic resource pools on Autonomous Database.

Read: https://blogs.oracle.com/datawarehousing/post/elastic-resource-pools-autonomous-database
Achieve data residency, availability, and scale with Oracle Globally Distributed Autonomous Database

Store and manage large volumes of data with remarkable performance and reliability and design data application architectures that address critical enterprise use cases.

Read: https://blogs.oracle.com/database/post/globally-distributed-autonomous-database
Oracle Database Appliance X10 – Much More Powerful Database-Optimized Entry-Level Engineered Systems

We are excited to announce the next generation Oracle Database Appliance X10.

Read: https://blogs.oracle.com/oda/post/oracle-database-appliance-x10
You Asked, We Listened. It's Here - Dark Mode for Atlas is Now Available in Public Preview



Read: https://www.mongodb.com/blog/post/dark-mode-for-atlas-now-available-public-preview
Enhanced Resource Usage Tracking in Oracle Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure and Cloud@Customer

Blog describes resource usage tracking across Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure and Cloud@Customer

Read: https://blogs.oracle.com/database/post/enhanced-resource-usage-tracking-in-adbd-and-adbcc
Essential tools for migrating to the Oracle Autonomous Database

An overview of three essential Oracle tools that will help you migrate to the Oracle Autonomous Database: Estate Explorer, Cloud Premigration Advisor, and Real Application Testing

Read: https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/migrate-autonomous-db-estate-explorer-cpat-rat
Unveiling the Power of Oracle Globally Distributed Database: Oracle Database 23c Advancements

This blog sets the stage for exploring these enhancements, offering insights into how Oracle Database 23c elevates the capabilities of the Oracle Globally Distributed Database, propelling it into a new era of excellence.

Read: https://blogs.oracle.com/database/post/oracle-globally-distributed-database-23c
Oracle DatabaseWorld at CloudWorld 2023 – It’s a wrap!

So it’s been a few weeks since we wrapped up our inaugural Oracle DatabaseWorld at CloudWorld in Vegas, and I’m still working through the long list of follow-ups from all of the customer and partner meetings I had. In addition, the product announcements we made at the event have piqued the interest of industry analysts and media, resulting in requests for briefings and article reviews – more items to add to my to-do list.

Read: https://blogs.oracle.com/undefined/post/oracle-databaseworld-at-cloudworld-2023-its-a-wrap
Try the Oracle APEX 23.2 Preview on apex.oracle.com!

Oracle APEX 23.2 preview is now available on apex.oracle.com

Read: https://blogs.oracle.com/apex/post/try-oracle-apex-232-on-apex-oracle-com
Learn about Oracle Text

Oracle Text has been described as "Oracle's best-kept secret". A powerful full-text search engine, built in to the Oracle Database.

Read: https://blogs.oracle.com/database/post/learn-about-oracle-text
Fourth Quarterly Update on Oracle Graph (2023)

Oracle Graph Server and Client 23.4 is now available. This release includes a PGQL function to validate the vertices and edges of a graph a PGQL function to aggregate values into a JSON array, the ability to create a new graph from an existing one, and more.

Read: https://blogs.oracle.com/database/post/fourth-quarterly-update-on-oracle-graph-2023
Powering Network Topology Planning and Administration with Oracle Graph

Modeling network topologies as a graph enhances performance and enable many different kinds of applications.

Read: https://blogs.oracle.com/database/post/powering-network-topology-planning-and-administration-with-oracle-graph
Как автоматизировать проверки данных в Airflow с Great Expectations

В приведённой ниже статье подробно описывается, как настроить интеграцию инструмента Great Expectations для проверки качества данных с платформой Apache Airflow. Вы узнаете о различных методах запуска проверок с использованием  Airflow, о том, как хранить конфигурационные файлы Great Expectations, а также о потенциальных сложностях, с которыми вы можете столкнуться при первоначальной настройке.

Автор делится ценным практическим опытом, полученным в процессе внедрения этих решений в одном из крупных российских банков.

Читать: https://habr.com/ru/companies/banki/articles/773884/
1
Трансляция графических HANA Calculation View в SQL, или как переехать так, чтобы ничего не поменялось

Повинуясь всеобщей тенденции и следуя духу времени, мы в Норникеле переводим расчёты нашего хранилища на уровень БД. Так мы ускоряем обработку данных и формирование отчётности, да и система работает стабильнее.

Но пока мы оптимизируем и переносим "классический" код в базу, запрашиваемые заказчиком алгоритмы усложняются, а обрабатываемых данных становится больше. Чтобы склонить чашу весов на нашу сторону в этом извечном противостоянии мы решили применить новый метод!


Читать: https://habr.com/ru/companies/nornickel/articles/774566/
Обзор Чипа Внешней I2C Памяти AT24Cхх

AT24C02M5/TR это EEPROM на 256 байт с доступом по двухпроводному проводному синхронному последовательному интерфейсу I2C.

В разработке электронных плат часто надо подписывать электронные платы каким-то серийным номером. Это нужно для идентификации платы при серийном производстве.

Внешние чипы памяти особенно важны так как прошивку могут полностью стереть. В связи с этим хранить серийный номер на микроконтроллере внутри on-chip NOR-Flash самого микроконтроллера ненадежно.


Читать: https://habr.com/ru/articles/774624/
Своё облако на CasaOS

В последнее время я всё чаще задумывался о создании собственного домашнего облака. Я решил исследовать различные варианты операционных систем, специально предназначенных для домашних серверов. В моем поиске я рассмотрел несколько популярных решений, таких как TrueNAS и OpenMediaVault (OMV), каждое из которых предлагало свои уникальные функции и возможности. Однако, несмотря на их многочисленные преимущества, я искал что-то еще более простое и гибкое в настройке. И вот тогда я наткнулся на CasaOS – легковесную и интуитивно понятную операционную систему, которая идеально подошла для моих целей. В этой статье я поделюсь своим опытом работы с CasaOS, расскажу о ее особенностях, возможностях и преимуществах, которые сделали её идеальным решением для моего домашнего облака.


Читать: https://habr.com/ru/articles/774952/
1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда у тебя стоят разные планки оперативной памяти

r/#pcmasterrace
😁1
Clickhouse, Grafana и 3000 графиков. Как построить систему быстрых дашбордов

Меня зовут Валя Борисов, и я — аналитик в команде Ozon. Задача нашей команды — создавать инструменты для мониторинга и анализа скорости.

Наши усилия направлены на то, чтобы в реальном времени следить за тем, как быстро работают наши сервисы и платформа. Благодаря инструментам, которые мы создаём и поддерживаем, команды разработки получают представление о том, как пользователи видят работу нашего сайта или приложения. Мы помогаем выявлять причины деградации скорости и определять узкие места в инфраструктуре.

Наши дашборды играют ключевую роль в предоставлении информации о скорости работы платформы. Вместе с командой аналитиков я занимаюсь созданием и поддержкой этой системы в Grafana. Мы стремимся делать ее не только информативной, но и быстрой, стабильной и удобной для всех пользователей. В этой статье я хочу поделиться методами и приемами, к которым мы пришли в процессе работы.


Читать: https://habr.com/ru/companies/ozontech/articles/774712/
Как был создан потоковый SQL-движок

Возможно, вы как раз их тех, кто, просыпаясь каждое утро, задаёт себе три самых вечных жизненных вопроса: 1) как мне сделать потоковый SQL-движок? 2) Что это такое – потоковый SQL-движок? 3) Способен ли Господь наш сбрасывать те таблицы, коими владеет иной пользователь?

Я тоже ловил себя на том, что задаю себе эти вопросы, и порой они не оставляют меня даже во сне. Мне снятся различные SQL-операторы, которые тычут в меня пальцем, насмехаются над моей некомпетентностью, а я умоляю их, чтобы они ответили на эти вопросы.

Так вот, где-то год назад я (довольно смело, если «смелость» - это вообще про меня) снарядился как следует и пустился в долгий и тернистый путь, искать ответы на эти вопросы. Я шёл от монаха к пресвитеру, а от того – к жрецу макаронного монстра, и только в ужасе осознавал, сколь жалкие вопросы их занимают – например, каков смысл жизни, и как обрести мир с самим собой. Но, в конце концов, потерявшись в глубочайших расщелинах моего разума, я набрёл на часовенку, над входом которой значилось: “Epsio Labs”. Тут я преисполнился откровения и вошёл в двери этого храма.

Друзья, сегодня я поделюсь с вами теми таинствами, которые познал там (за исключением тех, что подпадают под многочисленные NDA).


Читать: https://habr.com/ru/articles/775156/
1
Building AI with MongoDB: Improving Productivity with WINN.AI’s Virtual Sales Assistant

WINN.AI is a company that uses AI-powered virtual sales assistants to improve productivity for sales teams. These assistants join virtual meetings, interpret customer questions, provide information to salespeople, and update the CRM system. WINN.AI uses advanced models for speech recognition, entity extraction, and meeting summarization, with MongoDB Atlas as the data layer. MongoDB was chosen for its flexibility in storing and querying data. The company plans to expand the application's capabilities with MongoDB's Atlas Search and Stream Processing features. The text emphasizes the importance of finding suitable models, training machine learning models with high-quality data, and using vector search for locating data points in multi-dimensional spaces. It discusses the historical development and increasing popularity of vector search and the use of large language models. The text concludes by mentioning the challenges of handling and storing large quantities of vectors and the transformative potential of vector embeddings and advanced search processes.

Read: https://www.mongodb.com/blog/post/building-ai-mongodb-improving-productivity-winnais-virtual-sales-assistant
Learn about the newest features available in MariaDB Community Server 11.2 (GA) and 11.3 (RC).

Read: https://mariadb.com/?p=38334