DATABASE DESIGN – Telegram
DATABASE DESIGN
1.41K subscribers
2.08K photos
3 videos
5.32K 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
Новые возможности безопасности Oracle Database 19c и 23ai: с обновлением базы данных в июле 2025 года появится поддержка многофакторной аутентификации для локальных пользователей, включая традиционные аккаунты типа SCOTT/TIGER.

Читать подробнее

#en

@database_design | Другие наши каналы
Windows Home Server: взгляд на домашний сервер Microsoft, который не прижился

Время мчится с бешеной скоростью. Кажется, что релиз этой операционной системы был совсем недавно, а на самом деле прошло уже 18 лет. За это время мир не раз менялся, а вместе с ним изменились и потребности пользователей. Сегодня с высоты прожитых лет попробуем разобраться, что пошло не так в развитии Windows Home Server (WHS) и почему перспективный изначально проект в итоге свернули.


Читать: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/928850/

#ru

@database_design | Другие наши каналы
Как найти работу в IT за границей в 2025 году: ответы на часто задаваемые вопросы и рекомендации экспертов

Свежая статистика, исследования и советы экспертов: как российским IT-специалистам найти работу за границей в 2025 году.

Читать: «Как найти работу в IT за границей в 2025 году: ответы на часто задаваемые вопросы и рекомендации экспертов»

#ru

@database_design | Другие наши каналы
Лучшие бесплатные программы для поиска дубликатов фото

Вам знакомо это чувство лёгкой паники, когда ваш ноутбук внезапно начинает жалобно пищать, а на экране возникает зловещее предупреждение: «Диск почти заполнен»? Со мной это тоже недавно случилось. Я открыл «Проводник» и остолбенел – мой внешний диск на 1 ТБ был забит под завязку – на 95%!

Виновниками оказались не фильмы и не игры, а гигантское кладбище фотографий. Двенадцать папок с безликим именем «DCIM», горы скриншотов, которые я копировал по пять раз «на всякий случай», и целые россыпи почти одинаковых снимков заката, сделанных в режиме серийной съёмки. Попытка вручную найти идентичные фото напоминала поиск иголки в стоге сена размером с Сибирь.

В предыдущей статье я разбирал, как лучше сортировать фото, и ещё тогда я понял: пора объявлять войну дубликатам. И вот этот момент настал. После тестирования более 15 инструментов (и кучи потраченных нервов) я отобрал 5 бесплатных программ, которые реально помогают решить проблему. Этим опытом и поделюсь.


Читать: https://habr.com/ru/articles/928938/

#ru

@database_design | Другие наши каналы
Ошибки, которые не случились: C++ и compile‑time проверка SQL-запросов

В этой статье мы посмотрим, как можно реализовать полную compile‑time валидацию SQL‑запросов на основе схемы базы данных, встраиваемой прямо в код. Без магии, без рантайма, без сторонних тулов. Только стандартный C++ и ваша структура БД. Валидация таблиц, столбцов, типов аргументов и их количества — всё на compile‑time.

Представьте, если бы компилятор сам указывал «такой таблицы нет», «несуществующий столбец», «несовместимые типы» — до запуска программы. Такой подход полностью устраняет «сюрпризы» во время исполнения и исключает класс ошибок, связанных с генерацией SQL во время работы программы. Ваша программа даже не соберётся.


Читать: https://habr.com/ru/articles/929052/

#ru

@database_design | Другие наши каналы
Обзор рынка платформ защиты данных от KuppingerCole

В отчёте аналитика Alexei Balaganski рассматривается текущее состояние рынка платформ по защите данных и подчёркивается необходимость сильной защиты в условиях растущих угроз и новых регуляций.

Читать подробнее

#en

@database_design | Другие наши каналы
Использование метрик для мониторинга облачных баз данных на примере PostgreSQL

Если вы работаете с базами данных, то вам определенно стоит иметь понимание о производительности кластера СУБД. Для этого можно использовать базовые метрики. А можно — метрики от DBaaS в сочетании с Grafana. Они позволяют строить кастомные графики, которые могут быть полезны в той или иной ситуации.

Привет! Меня зовут Рамиль Адильбеков, я DevOps-инженер в Selectel. В этой статье покажу, как можно настроить базовый стек Prometheus/Grafana, подключить метрики от кластера облачных баз данных и загрузить дашборд.


Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/928854/

#ru

@database_design | Другие наши каналы
«Эра Flink 2.0»: что реально меняется в архитектуре real‑time вычислений

Apache Flink 2.0 — первый мажорный релиз после 1.0 (2016), закрывающий многолетний цикл эволюции архитектуры и устраняющий накопленные болевые точки масштабирования потоковых платформ: усложняющуюся конфигурацию, ограниченность локального состояния, разрыв между batch и streaming, устаревшие API и операционную стоимость при росте AI/real‑time сценариев. В команде BitDive мы уже используем Flink 2.0 для низколатентной обработки потоковых метрик и трассировок (агрегация, выделение аномалий) — это позволило ускорить recovery и снизить стоимость вычислений по сравнению с линией 1.20.x.


Читать: https://habr.com/ru/articles/929222/

#ru

@database_design | Другие наши каналы
Google Datastream теперь поддерживает MongoDB для интеграции с BigQuery. Это упрощает потоковую передачу данных в реальном времени, улучшая аналитические возможности и ускоряя внедрение ИИ. Новая функция помогает компаниям быстрее принимать решения на основе актуальных данных. CentralReach и Base39 используют MongoDB Atlas и AI для улучшения сервисов: автоматизация ухода за пациентами с аутизмом и ускоренный кредитный анализ. Их решения повышают точность, снижая затраты и сокращая сроки обработки. Подробнее о современных AI-приложениях в бизнесе.

Читать подробнее

#en

@database_design | Другие наши каналы
Интеллектуальный финансовый помощник на базе MongoDB и IBM Watsonx.ai
Финансовые компании используют интеграцию MongoDB Atlas с IBM Watsonx.ai для создания умных ассистентов. Такая система обрабатывает сложные запросы, обеспечивает быстрый доступ к данным и предоставляет персонализированные финансовые рекомендации в реальном времени. Новое в интеграции MongoDB и Google BigQuery

Google Datastream теперь поддерживает MongoDB как источник данных, что позволяет в реальном времени реплицировать изменения в BigQuery. Это упрощает аналитику, ускоряет принятие решений и развивает AI-проекты благодаря свежим и точным данным.

Читать подробнее

#en

@database_design | Другие наши каналы
Синхронность разумений

Имеются фундаментальные вопросы о природе, подняв которые, течение времени несколько замедляется, с точки зрения наличия эталонов длин дня и ночи. Таким образом поддерживаются достаточно исходные среды, течение времени в которых более размеренно.

Но что способствует поднятию вопросов, когда имеется некоторое понимание, что наше отражение в зеркале, есть простейшее доказательство того, что человек это не утопичная идея?

Для понимания, можно предположить нечто, вопросом о чём может задаться совсем не глупая девчушка, в период своей чувственной юности: "Есть воздуха воображение? А чем нам усмирить его движение? Ведь есть пера предназначение!"...

Живого ж появление от дураков явления, что ни на есть, знамение.

По чему только какая-то навязчивая идея нас ведёт к природе, на позволяя заметить, что всё в ней живое может просто жить?

Человеческий промысел человеческому промыслу рознь, с точки зрения формирования общего целеполагания. При условии, что надежда природы, может формировать запрос на человека, а грамотный Космос удовлетворять потребность при наличии достаточно общего целеполагания.

Что мы немножко попутали, с детства зная, с чего начинается т.н. сотворение мира, описанное в Торе?

Творец не создал воздух. По сему не лишним было бы задаться вопросом на тему о том, почему же летающие букашки бьются об стекло, в условиях наличия рядом открытого окна?

Не таким ли образом они демонстрируют недостатки синхронности разумений, устремляясь туда, куда путь держать невозможно, даже находясь в некотором подобии человека?


Читать: https://habr.com/ru/articles/929696/

#ru

@database_design | Другие наши каналы
Альтернатива чатам с ИИ для анализа и оптимизации SQL запросов

Всем привет!

Экспериментировал с оптимизацией SQL запросов в ChatGPT и Claude. В какой-то момент понял, что это превращается в одно и то же: Напиши промт → вставь SQL → подожди → поправь → повтори


Читать: https://habr.com/ru/articles/929730/

#ru

@database_design | Другие наши каналы
Новый уровень интеграции ИИ с Oracle Database

Статья рассказывает о Model Context Protocol, который упрощает подключение ИИ и больших языковых моделей к базе данных Oracle. Благодаря Oracle MCP Server интеграция становится быстрой и безопасной без необходимости создавать индивидуальные решения.

Читать подробнее

#en

@database_design | Другие наши каналы
Выбираем российский хостинг в 2025: подборка на любой запрос

В этом материале — семь проверенных российских хостингов для разных задач: от стартапа до корпоративного проекта. Каждый прошел тестирование на аптайм (время бесперебойной работы), безопасность и доступность поддержки.

Читать: «Выбираем российский хостинг в 2025: подборка на любой запрос»

#ru

@database_design | Другие наши каналы
pg_dphyp: учим PostgreSQL соединять таблицы по-другому

Большая часть времени планировщика запросов в СУБД тратится на поиск оптимального способа соединения таблиц. В PostgreSQL используется два алгоритма: алгоритм динамического программирования, также называемый DPsize, и генетический — GEQO. В других СУБД реализовано еще множество других алгоритмов. DPhyp — алгоритм соединения на основе гиперграфов — уже используется такими СУБД как MySQL и YDB. Я задался вопросом: можно ли реализовать его в PostgreSQL? Оказывается, можно. Так и зародилось расширение pg_dphyp для PostgreSQL, реализующее альтернативный алгоритм соединения таблиц. В статье я не описываю подробно сам алгоритм, привожу только концептуальное описание его идеи, а рассказываю вот о чем:

-- Какие решения пришлось принять, чтобы добавить алгоритм DPhyp в существующую кодовую базу без изменения ядра;
-- Как GPLv2 помог найти эффективный алгоритм обхода соседей;
-- Как проиндексировали неиндексируемое гиперрёбра;
-- Планирование какого запроса смогли ускорить в 600 раз;
-- Какой изъян в работе существующего планировщика был найден.

Но главный сюжетный поворот — в конце...


Читать: https://habr.com/ru/companies/tantor/articles/929980/

#ru

@database_design | Другие наши каналы
Интервью с ИИ: как бы LLM спроектировала ЦОД

Истина рождается в споре, а инсайты приходят во время общения. Помня об этом, я решил провести интервью с искусственным интеллектом и спросил у модели о том, как бы она спроектировала ЦОД и что нам ждать в ближайшем будущем. Вопросы сформулировал я, а ответы писал ChatGPT–4о. В некоторых местах текст дополнен моими ремарками и обоснованием от чат-бота. Если интересно, приглашаю под кат, а промпт в конце текста.
Узнать мнение ИИ

Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/929094/

#ru

@database_design | Другие наши каналы
Что еще есть в терминале Linux: 7 команд, которые экономят кучу времени

Семь советов для ускорения работы в терминале Linux. Как быстро обработать файлы, отладить Bash-скрипт и редактировать длинные пути в Линукс.

Читать: «Что еще есть в терминале Linux: 7 команд, которые экономят кучу времени»

#ru

@database_design | Другие наши каналы
Как технологии меняют ритейл: важность единой платформы для консультантов в магазине

В статье рассказывается, как объединение данных и реальное время помогают консультантам быстрее обслуживать клиентов, обеспечивая качественный сервис и повышая продажи в условиях омниканального ритейла. Как MongoDB Atlas меняет ритейл

Пост: MongoDB Atlas создаёт надёжную и гибкую базу данных для единой торговли, обеспечивая быструю разработку, масштабируемость и безопасность. Это помогает улучшить клиентский опыт и поддерживает IT-команды экспертной поддержкой и активным сообществом разработчиков.

Читать подробнее

#en

@database_design | Другие наши каналы
15 лучших библиотек для визуализации данных, о которых должен знать каждый разработчик

Визуализация данных — это не просто способ представить информацию, а настоящий инструмент для открытия новых инсайтов и улучшения принятия решений. В этой статье мы собрали 15 библиотек для визуализации данных, которые стали стандартом в своих областях. Здесь вы найдете как решения для быстрых графиков, так и мощные фреймворки, подходящие для сложных и масштабных задач. Каждая библиотека имеет свои особенности, и в статье мы подробно рассмотрим, какие из них лучше всего подойдут для вашего следующего проекта. Если вы хотите поднять свои визуализации на новый уровень — читайте, разберемся, какие инструменты действительно заслуживают внимания.


Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/929938/

#ru

@database_design | Другие наши каналы
Qdrant c n8n. Автоматизируем ИИ RAG-приложение

Недавно мы выпустили статью “Всё про Qdrant. Обзор векторной базы данных”, в которой подробно познакомились с данным сервисом. Сегодня мы рассмотрим векторную БД с практической стороны. В статье будет описана инструкция по разработке no-code RAG-приложения на основе n8n с использованием Qdrant и OpenAI.


Читать: https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/930250/

#ru

@database_design | Другие наши каналы
S3 изнутри: как работать с объектным хранилищем и не сойти с ума

Привет! Меня зовут Евгения Тарашкевич. Я инженер из группы эксплуатации К2 Cloud, и моя специализация — системы хранения данных. Сегодня хочу поделиться с вами опытом и знаниями о работе с объектным хранилищем S3.

Эта статья будет полезна инженерам, которые только начинают работать с ним, и тем, кто уже использует его в продакшене, но хочет структурировать знания и разобраться в типовых проблемах.


Читать: https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/929906/

#ru

@database_design | Другие наши каналы