Чем отличается пессимистическая и оптимистическая блокировка в MySQL
При проектировании приложений, использующих базы данных, часто возникают такие ситуации, в которых требуется конкурентный доступ к данным. Это может приводить к самым разным последствиям, поскольку состояние базы данных может нарушиться, или некоторые данные могут быть потеряны. Чтобы предотвратить такие сценарии, существуют различные способы контролировать доступ к ресурсам. Например, применяется оптимистическая и пессимистическая блокировка, о которых мы здесь поговорим.
Читать: https://habr.com/ru/companies/piter/articles/864498/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
При проектировании приложений, использующих базы данных, часто возникают такие ситуации, в которых требуется конкурентный доступ к данным. Это может приводить к самым разным последствиям, поскольку состояние базы данных может нарушиться, или некоторые данные могут быть потеряны. Чтобы предотвратить такие сценарии, существуют различные способы контролировать доступ к ресурсам. Например, применяется оптимистическая и пессимистическая блокировка, о которых мы здесь поговорим.
Читать: https://habr.com/ru/companies/piter/articles/864498/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Создаем коллективный интеллект: обмен опытом в команде технических писателей
Как эффективно организовать процесс обмена знаниями в компании, минимизировать потерю времени и повысить продуктивность команды. В статье делимся проверенными инструментами и подходами из личного опыта техписов, которые сделали взаимодействие внутри команды удобным и результативным.
Читать: https://habr.com/ru/companies/documenterra/articles/864542/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как эффективно организовать процесс обмена знаниями в компании, минимизировать потерю времени и повысить продуктивность команды. В статье делимся проверенными инструментами и подходами из личного опыта техписов, которые сделали взаимодействие внутри команды удобным и результативным.
Читать: https://habr.com/ru/companies/documenterra/articles/864542/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
О векторных базах данных простым языком
Представьте, что управляете онлайн-магазином, предлагающим тысячи товаров.
Чтобы помочь пользователям находить нужные позиции, вы добавили строку поиска. Теперь посетители могут вводить интересующие их запросы, на что вы будете показывать им подходящие результаты.
Например, когда пользователь вводит «лето», вы можете показывать предметы вроде шортов, платьев, панам и пляжных зонтов.
Как бы вы реализовали такую систему?
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/863704/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Представьте, что управляете онлайн-магазином, предлагающим тысячи товаров.
Чтобы помочь пользователям находить нужные позиции, вы добавили строку поиска. Теперь посетители могут вводить интересующие их запросы, на что вы будете показывать им подходящие результаты.
Например, когда пользователь вводит «лето», вы можете показывать предметы вроде шортов, платьев, панам и пляжных зонтов.
Как бы вы реализовали такую систему?
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/863704/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Ваше новое хранилище данных: на что обратить внимание при миграции?
Рассказываем об основных шагах для того, чтобы правильно провести миграцию хранилища данных на новые технологии в современных условиях в России.
Читать: «Ваше новое хранилище данных: на что обратить внимание при миграции?»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Рассказываем об основных шагах для того, чтобы правильно провести миграцию хранилища данных на новые технологии в современных условиях в России.
Читать: «Ваше новое хранилище данных: на что обратить внимание при миграции?»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
ZIP-бомба в формате Apache Parquet
Давние хаброжители помнят, как в 2015 году ZIP-бомба в формате PNG ненадолго вывела из строя Habrastorage. С тех пор появились новые разновидности этого «оружия»: например, разработаны нерекурсивные и компиляторные бомбы (29 байт кода → 16 ГБ .exe).
Подобного рода экспоиты можно встроить не только в формат ZIP или PNG, но и в других форматы файлов, которые поддерживают сжатие. Например, в формате Apache Parquet.
Читать: https://habr.com/ru/companies/globalsign/articles/864886/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Давние хаброжители помнят, как в 2015 году ZIP-бомба в формате PNG ненадолго вывела из строя Habrastorage. С тех пор появились новые разновидности этого «оружия»: например, разработаны нерекурсивные и компиляторные бомбы (29 байт кода → 16 ГБ .exe).
Подобного рода экспоиты можно встроить не только в формат ZIP или PNG, но и в других форматы файлов, которые поддерживают сжатие. Например, в формате Apache Parquet.
Читать: https://habr.com/ru/companies/globalsign/articles/864886/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Каталог данных своими руками из PowerBi и небольшой БД
Привет! Я Николай, аналитик во ВкусВилле, я запустил и поддерживаю проект по каталогу данных в ВВ.
Поиск данных — нелегкая задача, особенно при большом объеме бизнеса. Много источников информации и множество аналитиков связаны со сложностями как при онбординге, так и в процессе работы. Чтобы жить стало проще, мы решили создать свою систему для каталогизации источников и определения единого источника правды.
Сделали каталог своими руками, как подошли к этому вопросу и что получили в итоге —расскажу в этом материале.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/864998/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет! Я Николай, аналитик во ВкусВилле, я запустил и поддерживаю проект по каталогу данных в ВВ.
Поиск данных — нелегкая задача, особенно при большом объеме бизнеса. Много источников информации и множество аналитиков связаны со сложностями как при онбординге, так и в процессе работы. Чтобы жить стало проще, мы решили создать свою систему для каталогизации источников и определения единого источника правды.
Сделали каталог своими руками, как подошли к этому вопросу и что получили в итоге —расскажу в этом материале.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/864998/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Знакомство со слоем абстракции Netflix для хранилищ данных типа «ключ-значение»
Наша компания — Netflix — способна организовывать бесперебойную, высококачественную потоковую передачу видео миллионам пользователей благодаря своей надёжной глобальной серверной инфраструктуре. В самом центре этой инфраструктуры лежит множество онлайновых распределённых баз данных. Среди них — Apache Cassandra — NoSQL-СУБД, известная высокой доступностью и хорошей масштабируемостью. Cassandra играет роль опорной технологии для множества самых разных возможностей Netflix: от механизма входа пользователя в систему — до хранения истории просмотренных материалов и до поддержки аналитики реального времени и прямых трансляций.
Со временем появлялись новые базы данных типа «ключ-значение» (Key-Value, KV), владельцы сервисов вводили в строй новый функционал. В результате мы столкнулись с массой сложностей, связанных с неправильным использованием хранилищ данных. Во-первых — разработчикам сложно оперировать такими понятиями, как производительность хранилищ данных, согласованность и устойчивость данных. Ведь речь идёт о взаимодействии со сложной системой глобальных масштабов, представленной множеством хранилищ. Во-вторых — разработчикам приходилось постоянно переучиваться, осваивая новые подходы к моделированию данных и распространённые, но очень важные паттерны доступа к данным. В перечень сложностей, встающих перед разработчиками, входят высокие задержки, которым подвержен небольшой процент запросов, находящихся в «хвосте» распределения задержек (tail latency) и идемпотентность операций. Тут же можно упомянуть и поддержку работы «широких» разделов хранилищ с множеством строк, и работу в условиях, когда для хранения данных применяется единственный «толстый» столбец, и медленную пагинацию ответов. Кроме того — наши системы были связаны с множеством собственных API разных баз данных — с API, которые постоянно развивались, и в которых иногда появлялись изменения, нарушающие обратную совместимость. Всё это привело к тому, что инженеры, в масштабах всей организации, тратили много времени на поддержку и оптимизацию механизмов доступа к данным наших микросервисов.
Читать: https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/864430/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Наша компания — Netflix — способна организовывать бесперебойную, высококачественную потоковую передачу видео миллионам пользователей благодаря своей надёжной глобальной серверной инфраструктуре. В самом центре этой инфраструктуры лежит множество онлайновых распределённых баз данных. Среди них — Apache Cassandra — NoSQL-СУБД, известная высокой доступностью и хорошей масштабируемостью. Cassandra играет роль опорной технологии для множества самых разных возможностей Netflix: от механизма входа пользователя в систему — до хранения истории просмотренных материалов и до поддержки аналитики реального времени и прямых трансляций.
Со временем появлялись новые базы данных типа «ключ-значение» (Key-Value, KV), владельцы сервисов вводили в строй новый функционал. В результате мы столкнулись с массой сложностей, связанных с неправильным использованием хранилищ данных. Во-первых — разработчикам сложно оперировать такими понятиями, как производительность хранилищ данных, согласованность и устойчивость данных. Ведь речь идёт о взаимодействии со сложной системой глобальных масштабов, представленной множеством хранилищ. Во-вторых — разработчикам приходилось постоянно переучиваться, осваивая новые подходы к моделированию данных и распространённые, но очень важные паттерны доступа к данным. В перечень сложностей, встающих перед разработчиками, входят высокие задержки, которым подвержен небольшой процент запросов, находящихся в «хвосте» распределения задержек (tail latency) и идемпотентность операций. Тут же можно упомянуть и поддержку работы «широких» разделов хранилищ с множеством строк, и работу в условиях, когда для хранения данных применяется единственный «толстый» столбец, и медленную пагинацию ответов. Кроме того — наши системы были связаны с множеством собственных API разных баз данных — с API, которые постоянно развивались, и в которых иногда появлялись изменения, нарушающие обратную совместимость. Всё это привело к тому, что инженеры, в масштабах всей организации, тратили много времени на поддержку и оптимизацию механизмов доступа к данным наших микросервисов.
Читать: https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/864430/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
DATABASE DESIGN
Photo
Защита данных в облаке: решение от MongoDB
Статья на блоге MongoDB обсуждает проблему "тихой" порчи данных в облаке и решения, которые компания внедрила для ее выявления и исправления. MongoDB Atlas использует передовые технологии для мониторинга и ремонта данных, обеспечивая надежную защиту пользователей даже в масштабных облачных системах. Онлайн и офлайн подходы к проверке целостности данных в MongoDB
MongoDB использует инновационную систему онлайн-сканирования целостности данных для предотвращения повреждения информации без прерывания работы баз данных. В случае обнаружения несоответствий данные могут быть восстановлены с помощью автоматизированного ресинка. Эта гибкость позволяет эффективно управлять данными. MongoDB и AWS: Новые достижения на AWS re:Invent 2024
MongoDB была признана AWS Technology Partner of the Year и показала новые интеграции с AWS. Основные направления - оптимизация затрат на генеративный ИИ и развитие инфраструктуры для инновационных приложений. Подробнее о сотрудничестве читайте на нашем сайте.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Статья на блоге MongoDB обсуждает проблему "тихой" порчи данных в облаке и решения, которые компания внедрила для ее выявления и исправления. MongoDB Atlas использует передовые технологии для мониторинга и ремонта данных, обеспечивая надежную защиту пользователей даже в масштабных облачных системах. Онлайн и офлайн подходы к проверке целостности данных в MongoDB
MongoDB использует инновационную систему онлайн-сканирования целостности данных для предотвращения повреждения информации без прерывания работы баз данных. В случае обнаружения несоответствий данные могут быть восстановлены с помощью автоматизированного ресинка. Эта гибкость позволяет эффективно управлять данными. MongoDB и AWS: Новые достижения на AWS re:Invent 2024
MongoDB была признана AWS Technology Partner of the Year и показала новые интеграции с AWS. Основные направления - оптимизация затрат на генеративный ИИ и развитие инфраструктуры для инновационных приложений. Подробнее о сотрудничестве читайте на нашем сайте.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Apache Flink: Flink Table API & SQL, часть 2
Table API — это API для взаимодействия с данными в табличном виде. Если рассматривать аналогию со Spark, то наша таблица в Table API — это датафреймы в Spark. Нет четкой структуры, каждая точка потока — таблица, то есть после преобразования таблицы нам возвращается таблица, как это происходит и в Spark.
Так же, как и Spark, Table API использует свой диалект SQL, который можно использовать над таблицами. Таблицу мы можем зарегистрировать в каталоге Table API и обращаться к ней с помощью SQL, используя команду Execute SQL. Все преобразования можно делать как обращаясь к таблице напрямую, через метод, так и при помощи SQL, то есть при помощи Select можно создать новую таблицу. Может запускаться как приложение, так и интерактивно SQL-запросами. То есть если у вас развернут Flink-кластер, то можно к нему подключиться при помощи Flink SQL, вбивать команды, создавать каталоги, подключаться к каталогам и проворачивать, например, батчевые SQL-запросы, которые перетягивать данные.
Главная фишка: источники и приемники могут создаваться и конфигурироваться при помощи DDL SQL.
Читать: https://habr.com/ru/companies/beeline_tech/articles/863936/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Table API — это API для взаимодействия с данными в табличном виде. Если рассматривать аналогию со Spark, то наша таблица в Table API — это датафреймы в Spark. Нет четкой структуры, каждая точка потока — таблица, то есть после преобразования таблицы нам возвращается таблица, как это происходит и в Spark.
Так же, как и Spark, Table API использует свой диалект SQL, который можно использовать над таблицами. Таблицу мы можем зарегистрировать в каталоге Table API и обращаться к ней с помощью SQL, используя команду Execute SQL. Все преобразования можно делать как обращаясь к таблице напрямую, через метод, так и при помощи SQL, то есть при помощи Select можно создать новую таблицу. Может запускаться как приложение, так и интерактивно SQL-запросами. То есть если у вас развернут Flink-кластер, то можно к нему подключиться при помощи Flink SQL, вбивать команды, создавать каталоги, подключаться к каталогам и проворачивать, например, батчевые SQL-запросы, которые перетягивать данные.
Главная фишка: источники и приемники могут создаваться и конфигурироваться при помощи DDL SQL.
Читать: https://habr.com/ru/companies/beeline_tech/articles/863936/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Oracle GDS: Мощный инструмент для бизнеса
Oracle Global Data Services (GDS) обеспечивает непрерывную доступность систем и управляет нагрузкой в корпоративной среде. Узнайте, как GDS помогает оптимизировать производительность и повысить отказоустойчивость ваших IT-систем.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle Global Data Services (GDS) обеспечивает непрерывную доступность систем и управляет нагрузкой в корпоративной среде. Узнайте, как GDS помогает оптимизировать производительность и повысить отказоустойчивость ваших IT-систем.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
Exploring the Capabilities of Oracle Global Data Services
A brief overview of the key features and capabilities of Oracle Global Data Services (GDS) for managing enterprise workloads and achieving continuous system availability in enhanced performance.
Новшества в Oracle Autonomous Health Framework
Обновление Oracle Autonomous Health Framework 24.11 предлагает улучшенные функции для настройки производительности баз данных, выявления и устранения проблем с отказами экземпляров. Также добавлены новые проверки лучших практик и последние исправления уязвимостей.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Обновление Oracle Autonomous Health Framework 24.11 предлагает улучшенные функции для настройки производительности баз данных, выявления и устранения проблем с отказами экземпляров. Также добавлены новые проверки лучших практик и последние исправления уязвимостей.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
Oracle Autonomous Health Framework (AHF) Version 24.11 Released
Oracle Autonomous Health Framework 24.11 includes ....... new best practice checks, latest third-party CVE fixes and more.
DATABASE DESIGN
Photo
Goodnotes и успех создания цифрового маркетплейса с MongoDB
Goodnotes, стремясь заменить бумажные блокноты, запустили маркетплейс с использованием MongoDB Atlas. Популярность платформы выросла, предложив пользователям доступ к разнообразному содержимому, от планеров до стикеров, на множестве платформ. MongoDB Atlas обеспечил масштабируемость и удобную интеграцию. Как MongoDB Atlas борется с тихой порчей данных
MongoDB Atlas внедряет меры для борьбы с тихой порчей данных в облачной среде. Несмотря на редкость таких сбоев, они становятся неизбежными на масштабах глобальных систем. Решение включает проактивный мониторинг, выявление и восстановление поврежденных данных, используя резервные копии и репликацию. Как MongoDB справляется с повреждением данных
MongoDB внедрила онлайн-сканирование для проверки консистентности данных, не нарушая работу систем. Это позволяет масштабировать процессы обнаружения и восстановления повреждений с минимальными затратами. В случае выявления несоответствий, данные восстанавливаются через resync, используя снимки облачных провайдеров.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Goodnotes, стремясь заменить бумажные блокноты, запустили маркетплейс с использованием MongoDB Atlas. Популярность платформы выросла, предложив пользователям доступ к разнообразному содержимому, от планеров до стикеров, на множестве платформ. MongoDB Atlas обеспечил масштабируемость и удобную интеграцию. Как MongoDB Atlas борется с тихой порчей данных
MongoDB Atlas внедряет меры для борьбы с тихой порчей данных в облачной среде. Несмотря на редкость таких сбоев, они становятся неизбежными на масштабах глобальных систем. Решение включает проактивный мониторинг, выявление и восстановление поврежденных данных, используя резервные копии и репликацию. Как MongoDB справляется с повреждением данных
MongoDB внедрила онлайн-сканирование для проверки консистентности данных, не нарушая работу систем. Это позволяет масштабировать процессы обнаружения и восстановления повреждений с минимальными затратами. В случае выявления несоответствий, данные восстанавливаются через resync, используя снимки облачных провайдеров.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Ваша DCAP не справляется: еще раз об идеальных vs достижимых требованиях к системе файлового аудита
Привет, Хабр! На связи Алексей Парфентьев, я в «СёрчИнформ» заведую инновациями и аналитикой. Каждый год мы изучаем, чем и как защищают данные российские компании (кстати, недавно делились первыми результатами этого года). Увидели, что доля внедрения DCAP-решений с 2021 года выросла почти в 10 раз (с 2,5% до 21%). Эта цифра меня зацепила – и вот я тут.
Вот в чем дело. DCAP – не новичок на рынке, первые полноценные российские решения появились пять лет назад, зарубежные гранды вроде Varonis известны и того дольше. На сегодня, на волне спроса почти каждый отечественный вендор DLP выпустил или начал разрабатывать собственную DCAP-систему. И при этом ни у заказчиков, ни у вендоров пока нет консенсуса, что DCAP точно должны уметь!
На практике это значит, что системы на рынке часто сходятся только в заявленных задачах: это аудит, классификация и защита данных в корпоративных хранилищах (Data-Centric Audit and Protection – см. классификацию по Gartner). А решают их все по-своему. Я решил разобраться, от чего это зависит, какие преимущества и риски у разных подходов и какой вариант – оптимальный.
Читать: https://habr.com/ru/companies/searchinform/articles/865316/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр! На связи Алексей Парфентьев, я в «СёрчИнформ» заведую инновациями и аналитикой. Каждый год мы изучаем, чем и как защищают данные российские компании (кстати, недавно делились первыми результатами этого года). Увидели, что доля внедрения DCAP-решений с 2021 года выросла почти в 10 раз (с 2,5% до 21%). Эта цифра меня зацепила – и вот я тут.
Вот в чем дело. DCAP – не новичок на рынке, первые полноценные российские решения появились пять лет назад, зарубежные гранды вроде Varonis известны и того дольше. На сегодня, на волне спроса почти каждый отечественный вендор DLP выпустил или начал разрабатывать собственную DCAP-систему. И при этом ни у заказчиков, ни у вендоров пока нет консенсуса, что DCAP точно должны уметь!
На практике это значит, что системы на рынке часто сходятся только в заявленных задачах: это аудит, классификация и защита данных в корпоративных хранилищах (Data-Centric Audit and Protection – см. классификацию по Gartner). А решают их все по-своему. Я решил разобраться, от чего это зависит, какие преимущества и риски у разных подходов и какой вариант – оптимальный.
Читать: https://habr.com/ru/companies/searchinform/articles/865316/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новые обновления для MariaDB Enterprise Server
Вышли новые обновления для версий MariaDB Enterprise Server 10.6.20-16 и 10.5.27-21. Среди новинок — новые поля для отслеживания задержек репликации и представление Schema для данных о паролях. Узнайте больше о новых параметрах и возможностях на сайте производителя.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Вышли новые обновления для версий MariaDB Enterprise Server 10.6.20-16 и 10.5.27-21. Среди новинок — новые поля для отслеживания задержек репликации и представление Schema для данных о паролях. Узнайте больше о новых параметрах и возможностях на сайте производителя.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
DATABASE DESIGN
Photo
Atlas Stream Processing выходит на новый уровень с поддержкой Azure и Azure Private Link! Это обновление открывает перед разработчиками множество возможностей, включая интеграцию MongoDB и Apache Kafka, работу с изменяющимися структурами данных и использование MongoDB Query API для обработки потоковых данных. Подключайтесь уже сегодня! Управление повреждением данных в MongoDB
Краткое содержание: При обнаружении потенциальной порчи данных в MongoDB важна не только ранняя диагностика, но и детальное сканирование индексов и реплик для точного определения проблемы. Новые онлайн-инструменты MongoDB позволяют выявлять и устранять повреждения данных без прерывания работы служб. 🚀 Запуск Marketplace с MongoDB Atlas
В 2024 году Goodnotes запустил Marketplace, который позволяет создателям контента улучшать заметки покупкой дополнительных материалов. Основой стал MongoDB Atlas, обеспечивший простую настройку и масштабирование. Команда добавила функции поиска и автодополнения, а также планы по внедрению AI для персонализации.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Краткое содержание: При обнаружении потенциальной порчи данных в MongoDB важна не только ранняя диагностика, но и детальное сканирование индексов и реплик для точного определения проблемы. Новые онлайн-инструменты MongoDB позволяют выявлять и устранять повреждения данных без прерывания работы служб. 🚀 Запуск Marketplace с MongoDB Atlas
В 2024 году Goodnotes запустил Marketplace, который позволяет создателям контента улучшать заметки покупкой дополнительных материалов. Основой стал MongoDB Atlas, обеспечивший простую настройку и масштабирование. Команда добавила функции поиска и автодополнения, а также планы по внедрению AI для персонализации.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
SQLite перепишут с C на Rust. Назвали все это Limbo
Проект Limbo от команды Turso перепишет SQLite с языка C на Rust, чтобы повысить безопасность и производительность базы данных
Читать: «SQLite перепишут с C на Rust. Назвали все это Limbo»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Проект Limbo от команды Turso перепишет SQLite с языка C на Rust, чтобы повысить безопасность и производительность базы данных
Читать: «SQLite перепишут с C на Rust. Назвали все это Limbo»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
SQLite перепишут с C на Rust. Назвали все это Limbo
Проект Limbo от команды Turso перепишет SQLite с языка C на Rust, чтобы повысить безопасность и производительность базы данных
Читать: «SQLite перепишут с C на Rust. Назвали все это Limbo»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Проект Limbo от команды Turso перепишет SQLite с языка C на Rust, чтобы повысить безопасность и производительность базы данных
Читать: «SQLite перепишут с C на Rust. Назвали все это Limbo»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
SSD vs NVMe: разведка боем у пяти Российских хостеров
Привет, Хабр! У многих хостинг-провайдеров, предоставляющих услуги по аренде виртуалок, возможно самостоятельно сконфигурировать тариф под себя, выбрав необходимые параметры и их объём (тип процессора, тип диска, количество IP и т. д). Мне давно было интересно сравнить производительность SSD и NVMe в рамках одного хостинг-провайдера, чтобы понять, есть ли смысл переплачивать за более быстрый диск, а также их производительность между провайдерами. И вот наконец-то у меня появилось немного времени на подобный эксперимент — спешу поделиться результатами! И да, в этот раз со сравнительной итоговой табличкой :)
Читать: https://habr.com/ru/articles/865472/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр! У многих хостинг-провайдеров, предоставляющих услуги по аренде виртуалок, возможно самостоятельно сконфигурировать тариф под себя, выбрав необходимые параметры и их объём (тип процессора, тип диска, количество IP и т. д). Мне давно было интересно сравнить производительность SSD и NVMe в рамках одного хостинг-провайдера, чтобы понять, есть ли смысл переплачивать за более быстрый диск, а также их производительность между провайдерами. И вот наконец-то у меня появилось немного времени на подобный эксперимент — спешу поделиться результатами! И да, в этот раз со сравнительной итоговой табличкой :)
Читать: https://habr.com/ru/articles/865472/
#ru
@database_design | Другие наши каналы