Безопасная переконфигурация MongoDB с TLA+
Команда MongoDB представила новый протокол динамической переконфигурации репликационных наборов, разработанный с помощью формальной верификации на TLA+. Новый метод безопаснее и быстрее благодаря отказу от журналов.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Команда MongoDB представила новый протокол динамической переконфигурации репликационных наборов, разработанный с помощью формальной верификации на TLA+. Новый метод безопаснее и быстрее благодаря отказу от журналов.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Как работает fillfactor и как его настраивать вручную в PostgreSQL
Привет, Хабр!
Сегодня рассмотрим, как работает
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/923648/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр!
Сегодня рассмотрим, как работает
fillfactor в PostgreSQL — тот самый параметр, который никто не трогает, пока таблицы не начинают раздуваться как на дрожжах. Разберём, зачем он нужен, что происходит при UPDATE, когда стоит менять его вручную и как не наломать дров. Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/923648/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новый инструмент Query Shape Insights в MongoDB Atlas позволяет видеть самые ресурсоёмкие виды запросов и быстро выявлять причины проблем с производительностью. Это значительно облегчает оптимизацию и мониторинг кластеров в масштабируемых приложениях. Новая безопасная версия протокола динамической перенастройки Replica Set в MongoDB создана с помощью формального моделирования в TLA+. Она устраняет ошибки старого протокола, улучшает надежность и повышает производительность, сохраняя преимущества logless-архитектуры. Новая модель динамической реконфигурации MongoDB минимизирует риски рассогласования и повышает надежность. Лог без репликации состояния конфигурации упрощает обновления, исключая ошибки, проверенные с помощью формальной верификации и многократного моделирования. Подробнее – в статье.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новый MariaDB Connector/Node.js 3.4.3 уже доступен. В релизе исправлены ошибки и улучшена стабильность работы. Подробности об обновлении можно узнать на официальном сайте MariaDB. Пользователям Node.js стоит обратить внимание на эту версию.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MariaDB
MariaDB Node.js Connector 3.4.3 now available | MariaDB
MariaDB is pleased to announce the immediate availability of the MariaDB Connector/Node.js 3.4.3 GA release.
Работа с данными в DuckDB или не pandas’ом единым сыт DS
В проектах по разработке ML-моделей я регулярно сталкиваюсь с тем, что значительная часть времени уходит не на саму модель, а на приведение данных в нужный формат: очистку, трансформацию, агрегацию.
Этот этап требует не только времени, но и вычислительных ресурсов, особенно когда речь идет о больших объемах информации. В этой статье я расскажу о своем небольшом исследовании DuckDB — инструменте, который может значительно упростить и ускорить работу с данными.
Читать: https://habr.com/ru/companies/cinimex/articles/913878/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В проектах по разработке ML-моделей я регулярно сталкиваюсь с тем, что значительная часть времени уходит не на саму модель, а на приведение данных в нужный формат: очистку, трансформацию, агрегацию.
Этот этап требует не только времени, но и вычислительных ресурсов, особенно когда речь идет о больших объемах информации. В этой статье я расскажу о своем небольшом исследовании DuckDB — инструменте, который может значительно упростить и ускорить работу с данными.
Читать: https://habr.com/ru/companies/cinimex/articles/913878/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новый уровень управления MongoDB: Query Shape Insights в Atlas анализирует самые затратные запросы в реальном времени, помогая быстро выявлять узкие места и оптимизировать производительность кластеров M10+ на версии 8.0+.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Изобретательные подходы к хранению бэкапов
Если требуется проверенное решение для резервного копирования, можно обратиться к услугам специализированных поставщиков. Например, такой сервис для защиты и восстановления данных и ИТ-систем предоставляем мы в MWS. Однако существуют и необычные подходы к созданию и хранению бэкапов: с перфокартами, магнитными лентами и даже блокчейном. C ними может быть интересно поэкспериментировать.
Читать: https://habr.com/ru/companies/mws/articles/924586/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Если требуется проверенное решение для резервного копирования, можно обратиться к услугам специализированных поставщиков. Например, такой сервис для защиты и восстановления данных и ИТ-систем предоставляем мы в MWS. Однако существуют и необычные подходы к созданию и хранению бэкапов: с перфокартами, магнитными лентами и даже блокчейном. C ними может быть интересно поэкспериментировать.
Читать: https://habr.com/ru/companies/mws/articles/924586/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
РКН против использования Google Analytics, но если Вашему бизнесу очень нужно, есть легальный вариант
Бизнес – такая штука, где все нужно считать. Я не только о расходах, выручке и чистой прибыли: это классика. Если у вашей компании есть сайт, то с большой долей вероятности вам искренне любопытно знать, сколько посетителей на него заходит, что их привлекает больше всего, что их совсем не интересует и т.д.
И это стремление мне абсолютно понятно: смысл оплачивать содержание площадки, которая никак не помогает вашему делу развиваться?
Для фиксации и учета всего, что происходит на сайте компании, используются метрические программы. Многим удобен сервис Google Analytics, но у него есть один большой недостаток – он зарубежный.
Узнать,как легально использовать Analytics
Читать: https://habr.com/ru/articles/923640/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Бизнес – такая штука, где все нужно считать. Я не только о расходах, выручке и чистой прибыли: это классика. Если у вашей компании есть сайт, то с большой долей вероятности вам искренне любопытно знать, сколько посетителей на него заходит, что их привлекает больше всего, что их совсем не интересует и т.д.
И это стремление мне абсолютно понятно: смысл оплачивать содержание площадки, которая никак не помогает вашему делу развиваться?
Для фиксации и учета всего, что происходит на сайте компании, используются метрические программы. Многим удобен сервис Google Analytics, но у него есть один большой недостаток – он зарубежный.
Узнать,как легально использовать Analytics
Читать: https://habr.com/ru/articles/923640/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новый релиз MariaDB Connector/Node.js 3.4.4 уже доступен. Эта стабильная версия улучшает работу с базами данных в Node.js. Подробности и ссылка на скачивание опубликованы на официальном сайте MariaDB.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MariaDB
MariaDB Node.js Connector 3.4.4 now available | MariaDB
MariaDB is pleased to announce the immediate availability of the MariaDB Connector/Node.js 3.4.4 GA release.
Как хранить деньги в базах данных и почему это не так просто, как кажется
Хранение денежных сумм в базах данных и API: анализ подходов платежных систем
Хранение денег — вещь только на первый взгляд простая, а на деле содержит множество подводных камней. Выбрав не тот тип данных, можно получить неточности в расчётах, возможна путаница при переводе суммы из одной валюты в другую. А если ещё и подключать внешние API, у каждого из которых своя точность для одних и тех же валют, уследить за совместимостью еще труднее.
Разбираем, как решают эти проблемы Stripe, PayPal, Google Wallet и другие платежные системы. Сравниваем три основных подхода: Integer minor units, Decimal base units и String base units.
Читать: https://habr.com/ru/articles/924838/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Хранение денежных сумм в базах данных и API: анализ подходов платежных систем
Хранение денег — вещь только на первый взгляд простая, а на деле содержит множество подводных камней. Выбрав не тот тип данных, можно получить неточности в расчётах, возможна путаница при переводе суммы из одной валюты в другую. А если ещё и подключать внешние API, у каждого из которых своя точность для одних и тех же валют, уследить за совместимостью еще труднее.
Разбираем, как решают эти проблемы Stripe, PayPal, Google Wallet и другие платежные системы. Сравниваем три основных подхода: Integer minor units, Decimal base units и String base units.
Читать: https://habr.com/ru/articles/924838/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Первая в мире RAID-карта с поддержкой четырёх M.2 SSD стандарта PCIe 5.0: зачем нужны 50 ГБ/с в одной плате
Скорость современных NVMe SSD уже давно превышает потребности обычного пользователя. Топовые накопители PCIe 4.0 выдают до 7 ГБ/с, а новые PCIe 5.0 модели разгоняются до 14 ГБ/с. Обычному пользователю такие цифры и в страшном сне не привидятся. Но есть сферы, где даже этого будет катастрофически мало. Попробуйте поработать с 8K RAW в реалтайме или натренировать нейросеть на терабайтах данных — в целом, наверное, получится, но вам точно не понравится. А чтобы понравилось, как раз и была разработана RAID-карта, способная объединить четыре накопителя PCIe 5.0 в единый массив со скоростью свыше 50 ГБ/с.
Читать: https://habr.com/ru/companies/x-com/articles/924846/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Скорость современных NVMe SSD уже давно превышает потребности обычного пользователя. Топовые накопители PCIe 4.0 выдают до 7 ГБ/с, а новые PCIe 5.0 модели разгоняются до 14 ГБ/с. Обычному пользователю такие цифры и в страшном сне не привидятся. Но есть сферы, где даже этого будет катастрофически мало. Попробуйте поработать с 8K RAW в реалтайме или натренировать нейросеть на терабайтах данных — в целом, наверное, получится, но вам точно не понравится. А чтобы понравилось, как раз и была разработана RAID-карта, способная объединить четыре накопителя PCIe 5.0 в единый массив со скоростью свыше 50 ГБ/с.
Читать: https://habr.com/ru/companies/x-com/articles/924846/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Что скрывает ChatGPT: тайные символы в ответах нейросети
В статье расскажем о невидимых метках, которые оставляет ChatGPT во время работы, а также о «мировом заговоре», который возник из-за этого, и как удалось его раскрыть.
Читать: «Что скрывает ChatGPT: тайные символы в ответах нейросети»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В статье расскажем о невидимых метках, которые оставляет ChatGPT во время работы, а также о «мировом заговоре», который возник из-за этого, и как удалось его раскрыть.
Читать: «Что скрывает ChatGPT: тайные символы в ответах нейросети»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
🔥2
СУБД Tantor Postgres 17.5: обзор улучшений для 1С
Новый релиз СУБД Tantor Postgres 17.5 насыщен обновлениями во всех основных аспектах: усиление безопасности, повышение общей производительности, новые расширения, а также инфраструктурные улучшения. Сегодня мы проведем обзор изменений, касающихся работы с высоконагруженными системами 1С. Релиз предлагает не просто несколько точечных исправлений, а целый арсенал специализированных функций, призванных существенно ускорить выполнение типичных для 1С операций, снизить нагрузку на инфраструктуру и упростить администрирование. Спектр улучшений распространился на многие ключевые узлы производительности от оптимизации работы с временными таблицами и сложными запросами RLS (row-level security) до ускорения критически важных процессов наподобие «Закрытия месяца». Обо всем этом и пойдет речь в статье.
Читать: https://habr.com/ru/companies/tantor/articles/924978/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новый релиз СУБД Tantor Postgres 17.5 насыщен обновлениями во всех основных аспектах: усиление безопасности, повышение общей производительности, новые расширения, а также инфраструктурные улучшения. Сегодня мы проведем обзор изменений, касающихся работы с высоконагруженными системами 1С. Релиз предлагает не просто несколько точечных исправлений, а целый арсенал специализированных функций, призванных существенно ускорить выполнение типичных для 1С операций, снизить нагрузку на инфраструктуру и упростить администрирование. Спектр улучшений распространился на многие ключевые узлы производительности от оптимизации работы с временными таблицами и сложными запросами RLS (row-level security) до ускорения критически важных процессов наподобие «Закрытия месяца». Обо всем этом и пойдет речь в статье.
Читать: https://habr.com/ru/companies/tantor/articles/924978/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
⚡2
Тебя что, в гугле забанили? Да…
Сегодня в 04.07.2025 в три часа ночи пришло вот это письмо. Прочитал в 10 утра и решил рассказать подробности
Читать: https://habr.com/ru/articles/925040/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Сегодня в 04.07.2025 в три часа ночи пришло вот это письмо. Прочитал в 10 утра и решил рассказать подробности
Читать: https://habr.com/ru/articles/925040/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
MongoDB меняет обучение: профессор Чанда Радж Кумар из Индии внедряет MongoDB в университетскую программу, помогая студентам получать сертификаты и реальные навыки. Его опыт показывает, как гибкая NoSQL база готовит к востребованной работе в IT. Новые возможности MongoDB Atlas Stream Processing: интеграция с AWS Lambda через внешние функции. Теперь можно обогащать и трансформировать потоковые данные в реальном времени, используя внешний код без лишних сложностей. Идеально для мониторинга, аналитики и автоматизации.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Вечная эволюция финансов: как 永豐銀行 внедряет AI с MongoDB Atlas
永豐銀行 активно использует MongoDB Atlas и генеративный ИИ для улучшения цифровых сервисов. Новые проекты — облачный чат и инвестиционный аналитик — повышают эффективность работы и качество обслуживания клиентов. Новая возможность MongoDB Atlas Stream Processing — External Functions. Теперь можно вызывать AWS Lambda прямо из потоковых данных, расширяя обработку за счёт внешней логики. Это открывает новые сценарии для умных и масштабируемых событийных приложений. Как улучшить потоковую обработку данных с внешними функциями AWS Lambda? В статье рассказывается, как интегрировать Lambda для диагностики IoT-устройств и обогащения данных в реальном времени в MongoDB Atlas, повышая гибкость и эффективность обработки потоков.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
永豐銀行 активно использует MongoDB Atlas и генеративный ИИ для улучшения цифровых сервисов. Новые проекты — облачный чат и инвестиционный аналитик — повышают эффективность работы и качество обслуживания клиентов. Новая возможность MongoDB Atlas Stream Processing — External Functions. Теперь можно вызывать AWS Lambda прямо из потоковых данных, расширяя обработку за счёт внешней логики. Это открывает новые сценарии для умных и масштабируемых событийных приложений. Как улучшить потоковую обработку данных с внешними функциями AWS Lambda? В статье рассказывается, как интегрировать Lambda для диагностики IoT-устройств и обогащения данных в реальном времени в MongoDB Atlas, повышая гибкость и эффективность обработки потоков.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Интеллектуальное управление инвестициями с AI
MongoDB и Capgemini помогают компаниям внедрять AI, объединяя разрозненные данные и создавая гибкую инфраструктуру. Это ускоряет принятие решений, снижает риски и повышает эффективность управления портфелем благодаря анализу больших данных и векторным поискам. Новые возможности MongoDB Atlas Stream Processing позволяют интегрировать внешнюю логику AWS Lambda прямо в потоки данных. Это упрощает обогащение, валидацию и трансформацию информации в реальном времени, открывая путь к более интеллектуальным и масштабируемым приложениям. Новые возможности MongoDB Atlas: потоковая обработка данных теперь можно обогащать внешней логикой, такой как AWS Lambda. В статье рассказывается, как в реальном времени анализировать данные устройств и сохранять результаты в базе, повышая гибкость и эффективность работы с потоками.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MongoDB и Capgemini помогают компаниям внедрять AI, объединяя разрозненные данные и создавая гибкую инфраструктуру. Это ускоряет принятие решений, снижает риски и повышает эффективность управления портфелем благодаря анализу больших данных и векторным поискам. Новые возможности MongoDB Atlas Stream Processing позволяют интегрировать внешнюю логику AWS Lambda прямо в потоки данных. Это упрощает обогащение, валидацию и трансформацию информации в реальном времени, открывая путь к более интеллектуальным и масштабируемым приложениям. Новые возможности MongoDB Atlas: потоковая обработка данных теперь можно обогащать внешней логикой, такой как AWS Lambda. В статье рассказывается, как в реальном времени анализировать данные устройств и сохранять результаты в базе, повышая гибкость и эффективность работы с потоками.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новая серия MongoDB «People Who Ship» раскрывает опыт создания централизованных AI-инструментов. В первом эпизоде обсуждают Central RAG — платформу для быстрой разработки безопасных AI-приложений с контролем доступа и проверкой качества ответов. Как выполнять диагностику устройств в реальном времени с помощью MongoDB и AWS Lambda
Статья рассказывает, как с помощью внешних функций MongoDB Atlas и AWS Lambda можно обогащать потоковые данные, например, для диагностики солнечных устройств, добавляя статусы и комментарии в режиме реального времени.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Статья рассказывает, как с помощью внешних функций MongoDB Atlas и AWS Lambda можно обогащать потоковые данные, например, для диагностики солнечных устройств, добавляя статусы и комментарии в режиме реального времени.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новый инструмент в MongoDB Relational Migrator автоматизирует оценку рисков перед миграцией реляционных баз данных. Он быстро выявляет потенциальные проблемы и предлагает рекомендации, что сокращает сроки и снижает риски перехода на MongoDB. Узнайте, как проще планировать миграции. Умное расширение потоковой обработки данных в MongoDB Atlas с AWS Lambda позволяет в реальном времени обогащать события, например, диагностикой устройств. Синхронные функции возвращают обогащенные данные, которые сразу сохраняются, а асинхронные — запускают внешние процессы без задержек.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Как стартап Ojje меняет обучение чтению с помощью технологии MongoDB
Ojje создал адаптивную платформу для обучения чтению с 15 уровнями сложности и поддержкой английского и испанского языков. Партнёрство с MongoDB помогает быстро развиваться и персонализировать обучение детей. Включение AWS Lambda в MongoDB Atlas Stream Processing позволяет в реальном времени обогащать данные и выполнять внешнюю логику, например, диагностику устройств. Такой подход повышает гибкость и эффективность обработки потоков прямо в облаке.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Ojje создал адаптивную платформу для обучения чтению с 15 уровнями сложности и поддержкой английского и испанского языков. Партнёрство с MongoDB помогает быстро развиваться и персонализировать обучение детей. Включение AWS Lambda в MongoDB Atlas Stream Processing позволяет в реальном времени обогащать данные и выполнять внешнюю логику, например, диагностику устройств. Такой подход повышает гибкость и эффективность обработки потоков прямо в облаке.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новая функция MongoDB Atlas Stream Processing позволяет интегрировать AWS Lambda прямо в потоковые данные. Это открывает возможности для обогащения, валидации и трансформации информации в реальном времени без дополнительной инфраструктуры. Идеально для умных событийных приложений. Как MongoDB и AWS Lambda помогают анализировать данные в реальном времени
В статье рассказывается, как с помощью внешних функций MongoDB Atlas и AWS Lambda можно обогащать потоки данных, например, проводить диагностику солнечных устройств в режиме реального времени и сохранять результаты для последующего анализа.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В статье рассказывается, как с помощью внешних функций MongoDB Atlas и AWS Lambda можно обогащать потоки данных, например, проводить диагностику солнечных устройств в режиме реального времени и сохранять результаты для последующего анализа.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы