Построение долговечного хранилища данных
Привет! Меня зовут Роман Чечёткин, я разработчик в команде «Платформа коммуникаций» в Ozon Tech. Наша платформа предоставляет возможность другим командам отправлять различные сообщения в личные кабинеты пользователей.
Сегодня хочу рассказать о задаче, которая встала перед нами — долгосрочное хранение всех сообщений (смс, электронные письма, пуши, уведомления), которые пользователь получил от Ozon.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ozontech/articles/926178/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет! Меня зовут Роман Чечёткин, я разработчик в команде «Платформа коммуникаций» в Ozon Tech. Наша платформа предоставляет возможность другим командам отправлять различные сообщения в личные кабинеты пользователей.
Сегодня хочу рассказать о задаче, которая встала перед нами — долгосрочное хранение всех сообщений (смс, электронные письма, пуши, уведомления), которые пользователь получил от Ozon.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ozontech/articles/926178/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Полгода с S3 — полет нормальный: как мы пронесли объектное хранилище на Ceph от запуска до выхода из беты
Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Мартынов, я директор по информационным технологиям в Рег.ру. В декабре 2024 года мы запустили сервис объектного хранилища S3, построенный на Ceph. Тогда это был MVP с минимально необходимым функционалом — сейчас мы вышли из беты, добавили ключевые возможности, расширили хранилище и накопили первые 130+ ТБ пользовательских данных.
В этой статье я решил поделиться опытом облачной команды Рег.ру: почему выбрали Ceph, как проектировали квоты, масштабировали инсталляцию без остановки сервиса, какие вызовы нас ждали на проде и как мы их решили.
Читать: https://habr.com/ru/companies/runity/articles/932720/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Мартынов, я директор по информационным технологиям в Рег.ру. В декабре 2024 года мы запустили сервис объектного хранилища S3, построенный на Ceph. Тогда это был MVP с минимально необходимым функционалом — сейчас мы вышли из беты, добавили ключевые возможности, расширили хранилище и накопили первые 130+ ТБ пользовательских данных.
В этой статье я решил поделиться опытом облачной команды Рег.ру: почему выбрали Ceph, как проектировали квоты, масштабировали инсталляцию без остановки сервиса, какие вызовы нас ждали на проде и как мы их решили.
Читать: https://habr.com/ru/companies/runity/articles/932720/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Ускоренная экстракция данных из SAP-систем в DWH и Lakehouse: наш опыт интеграции
В современных условиях возрастает актуальность выгрузки данных из SAP ERP в хранилища данных DWH или Data Lakehouse сторонних вендоров. Интеграция с системами, не входящими в экосистему SAP, зачастую сопровождается сложностями: поставщики программного обеспечения, как правило, не поддерживают использование конкурентных продуктов. Нативный механизм выгрузки данных в SAP BW (Business Warehouse) не может быть применен к системам, не принадлежащим к экосистеме SAP.
На нашем проекте внедрения хранилища данных на основе Arenadata DB для одного из крупных банков мы столкнулись со сложностями при интеграции с SAP S/4HANA.
В статье рассматривается решение, которое позволяет быстро и надежно производить выгрузку больших объемов данных.
Читать: https://habr.com/ru/companies/sapiens_solutions/articles/932854/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В современных условиях возрастает актуальность выгрузки данных из SAP ERP в хранилища данных DWH или Data Lakehouse сторонних вендоров. Интеграция с системами, не входящими в экосистему SAP, зачастую сопровождается сложностями: поставщики программного обеспечения, как правило, не поддерживают использование конкурентных продуктов. Нативный механизм выгрузки данных в SAP BW (Business Warehouse) не может быть применен к системам, не принадлежащим к экосистеме SAP.
На нашем проекте внедрения хранилища данных на основе Arenadata DB для одного из крупных банков мы столкнулись со сложностями при интеграции с SAP S/4HANA.
В статье рассматривается решение, которое позволяет быстро и надежно производить выгрузку больших объемов данных.
Читать: https://habr.com/ru/companies/sapiens_solutions/articles/932854/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Shardman и Citus: как масштабировать СУБД Postgres Pro
Когда ресурсы сервера уже на пределе, вертикальное масштабирование рано или поздно перестаёт работать – остаётся горизонтальный подход. В этой статье подробно разбираем два способа шардирования в Postgres Pro: встроенный патч Shardman и внешнее расширение Citus. Сравним архитектуры, межузловое взаимодействие, схемы распределения данных и сценарии, в которых каждое решение раскрывается по-максимуму.
Читать: https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/932572/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Когда ресурсы сервера уже на пределе, вертикальное масштабирование рано или поздно перестаёт работать – остаётся горизонтальный подход. В этой статье подробно разбираем два способа шардирования в Postgres Pro: встроенный патч Shardman и внешнее расширение Citus. Сравним архитектуры, межузловое взаимодействие, схемы распределения данных и сценарии, в которых каждое решение раскрывается по-максимуму.
Читать: https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/932572/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Выжимаем максимум из Postgres на RTABench Q0
Время от времени приходится слышать мнение, что Postgres никуда не годится для решения задач аналитики. При при этом, в качестве аргументации приводятся в пример результаты тестирования на TPC-H или ClickBench. Что ж, когда стоит простая задача перебрать 100 млн строк на диске и посчитать набор агрегатов над ними - формат хранения и распараллеливания действительно сильно ограничивают нас в возможностях оптимизации СУБД. Однако когда запросы высоко селективны, им по факту требуется не так много строк таблицы и фокус внимания смещается на порядок JOINов, кэширование промежуточных результатов и минимизацию операций сортировки. В этом случае Postgres, имеющий весьма широкий выбор различных стратегий выполнения запроса, может получить преимущество ...
Читать: https://habr.com/ru/articles/931410/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Время от времени приходится слышать мнение, что Postgres никуда не годится для решения задач аналитики. При при этом, в качестве аргументации приводятся в пример результаты тестирования на TPC-H или ClickBench. Что ж, когда стоит простая задача перебрать 100 млн строк на диске и посчитать набор агрегатов над ними - формат хранения и распараллеливания действительно сильно ограничивают нас в возможностях оптимизации СУБД. Однако когда запросы высоко селективны, им по факту требуется не так много строк таблицы и фокус внимания смещается на порядок JOINов, кэширование промежуточных результатов и минимизацию операций сортировки. В этом случае Postgres, имеющий весьма широкий выбор различных стратегий выполнения запроса, может получить преимущество ...
Читать: https://habr.com/ru/articles/931410/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Больше, чем аналитика: как Process Mining помогает ритейлу экономить и повышать выручку
Процессная аналитика (Process Mining) — это методология сбора и анализа информации о бизнес-процессах. Она помогает составить реальную схему процессов, разобраться в их работе и найти узкие места, требующие вашего внимания. Также процессная аналитика помогает выявлять «нетипичные» пути прохождения и прогнозировать работу бизнес-процессов.
Мы рассмотрим подробнее эту методологию и особенности её применения. А также на нескольких примерах из практики М.Видео-Эльдорадо и Т1 покажем, чем процессная аналитика может быть полезна в компании.
Читать: https://habr.com/ru/companies/mvideo/articles/933160/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Процессная аналитика (Process Mining) — это методология сбора и анализа информации о бизнес-процессах. Она помогает составить реальную схему процессов, разобраться в их работе и найти узкие места, требующие вашего внимания. Также процессная аналитика помогает выявлять «нетипичные» пути прохождения и прогнозировать работу бизнес-процессов.
Мы рассмотрим подробнее эту методологию и особенности её применения. А также на нескольких примерах из практики М.Видео-Эльдорадо и Т1 покажем, чем процессная аналитика может быть полезна в компании.
Читать: https://habr.com/ru/companies/mvideo/articles/933160/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
👍3
Как я от нечего делать замедлил Postgres в 42 000 раз
Всех постоянно интересует, как сделать Postgres быстрее, эффективнее и всё такое, но никто не задумывался, как её замедлить. Да, большинству этих людей платят за то, чтобы они повышали скорость, но ко мне это не относится. Недавно я писал более полезное руководство, и мне вдруг пришла мысль, что кто-то должен попробовать создать такую конфигурацию Postgres, которая будет настроена на максимально медленную обработку запросов. Зачем? Сложно сказать, но вот такая возникла мысль.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/932278/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Всех постоянно интересует, как сделать Postgres быстрее, эффективнее и всё такое, но никто не задумывался, как её замедлить. Да, большинству этих людей платят за то, чтобы они повышали скорость, но ко мне это не относится. Недавно я писал более полезное руководство, и мне вдруг пришла мысль, что кто-то должен попробовать создать такую конфигурацию Postgres, которая будет настроена на максимально медленную обработку запросов. Зачем? Сложно сказать, но вот такая возникла мысль.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/932278/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как я от нечего делать замедлил Postgres в 42 000 раз
Всех постоянно интересует, как сделать Postgres быстрее, эффективнее и всё такое, но никто не задумывался, как её замедлить. Да, большинству этих людей платят за то, чтобы они повышали скорость, но ко мне это не относится. Недавно я писал более полезное руководство, и мне вдруг пришла мысль, что кто-то должен попробовать создать такую конфигурацию Postgres, которая будет настроена на максимально медленную обработку запросов. Зачем? Сложно сказать, но вот такая возникла мысль.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/932278/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Всех постоянно интересует, как сделать Postgres быстрее, эффективнее и всё такое, но никто не задумывался, как её замедлить. Да, большинству этих людей платят за то, чтобы они повышали скорость, но ко мне это не относится. Недавно я писал более полезное руководство, и мне вдруг пришла мысль, что кто-то должен попробовать создать такую конфигурацию Postgres, которая будет настроена на максимально медленную обработку запросов. Зачем? Сложно сказать, но вот такая возникла мысль.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/932278/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Контентный модуль APM на OpenTelemetry — архитектура, метрики, выводы
В статье рассматривается применение трассировок стандарта OpenTelemetry для реализации инструментов мониторинга микросервисов на базе продукта Smart Monitor. Решаются задачи инвентаризации сервисов и ресурсов, анализа трассировок и формирования модели здоровья микросервисных архитектур.
Читать: https://habr.com/ru/articles/933512/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В статье рассматривается применение трассировок стандарта OpenTelemetry для реализации инструментов мониторинга микросервисов на базе продукта Smart Monitor. Решаются задачи инвентаризации сервисов и ресурсов, анализа трассировок и формирования модели здоровья микросервисных архитектур.
Читать: https://habr.com/ru/articles/933512/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
CJON (Compact JSON-like Object Notation) v1.1
1. Назначение
CJON – это легковесный, компактный и человекочитаемый формат, предназначенный для использования в условиях ограниченных каналов связи, таких как SMS, DTMF, и низкоскоростная радиосвязь. Его основное назначение – передача структурированных телеметрических или управляющих данных в случаях, когда традиционный JSON слишком объёмен, а бинарные форматы непрактичны или плохо читаемы.
2. Области применения
• Дистанционная телеметрия для сельского хозяйства и промышленного оборудования
• Аварийные сообщения и тревоги
• Автоматизация в условиях низкоскоростной или оффлайн-связи
• Мобильные устройства, передающие структурированные данные через SMS или голосовую связь
• Передача данных по DTMF через GSM-сети
Читать: https://habr.com/ru/articles/933632/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
1. Назначение
CJON – это легковесный, компактный и человекочитаемый формат, предназначенный для использования в условиях ограниченных каналов связи, таких как SMS, DTMF, и низкоскоростная радиосвязь. Его основное назначение – передача структурированных телеметрических или управляющих данных в случаях, когда традиционный JSON слишком объёмен, а бинарные форматы непрактичны или плохо читаемы.
2. Области применения
• Дистанционная телеметрия для сельского хозяйства и промышленного оборудования
• Аварийные сообщения и тревоги
• Автоматизация в условиях низкоскоростной или оффлайн-связи
• Мобильные устройства, передающие структурированные данные через SMS или голосовую связь
• Передача данных по DTMF через GSM-сети
Читать: https://habr.com/ru/articles/933632/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
CJON (Compact JSON-like Object Notation) v1.1
1. Назначение
CJON – это легковесный, компактный и человекочитаемый формат, предназначенный для использования в условиях ограниченных каналов связи, таких как SMS, DTMF, и низкоскоростная радиосвязь. Его основное назначение – передача структурированных телеметрических или управляющих данных в случаях, когда традиционный JSON слишком объёмен, а бинарные форматы непрактичны или плохо читаемы.
2. Области применения
• Дистанционная телеметрия для сельского хозяйства и промышленного оборудования
• Аварийные сообщения и тревоги
• Автоматизация в условиях низкоскоростной или оффлайн-связи
• Мобильные устройства, передающие структурированные данные через SMS или голосовую связь
• Передача данных по DTMF через GSM-сети
Читать: https://habr.com/ru/articles/933632/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
1. Назначение
CJON – это легковесный, компактный и человекочитаемый формат, предназначенный для использования в условиях ограниченных каналов связи, таких как SMS, DTMF, и низкоскоростная радиосвязь. Его основное назначение – передача структурированных телеметрических или управляющих данных в случаях, когда традиционный JSON слишком объёмен, а бинарные форматы непрактичны или плохо читаемы.
2. Области применения
• Дистанционная телеметрия для сельского хозяйства и промышленного оборудования
• Аварийные сообщения и тревоги
• Автоматизация в условиях низкоскоростной или оффлайн-связи
• Мобильные устройства, передающие структурированные данные через SMS или голосовую связь
• Передача данных по DTMF через GSM-сети
Читать: https://habr.com/ru/articles/933632/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Выбор стратегии компактизации в ScyllaDB
ScyllaDB — это высокопроизводительная NoSQL база данных, созданная как улучшенная версия Apache Cassandra на C++. Она способна обрабатывать миллионы операций в секунду, что делает ее лидером среди распределенных баз данных. Такая производительность достигается благодаря особой архитектуре хранения данных, в центре которой находится процесс компактизации данных. Правильный выбор стратегии компактизации данных и ее оптимизация - это ключ к высокой производительности и отказоустойчивости распределенной базы данных ScyllaDB.
В этой статье рассмотрены все стратегии компактизации, их преимущества и недостатки, а также приведен детальный алгоритм выбора стратегии компактизации под конкретные use cases.
Читать: https://habr.com/ru/articles/933630/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
ScyllaDB — это высокопроизводительная NoSQL база данных, созданная как улучшенная версия Apache Cassandra на C++. Она способна обрабатывать миллионы операций в секунду, что делает ее лидером среди распределенных баз данных. Такая производительность достигается благодаря особой архитектуре хранения данных, в центре которой находится процесс компактизации данных. Правильный выбор стратегии компактизации данных и ее оптимизация - это ключ к высокой производительности и отказоустойчивости распределенной базы данных ScyllaDB.
В этой статье рассмотрены все стратегии компактизации, их преимущества и недостатки, а также приведен детальный алгоритм выбора стратегии компактизации под конкретные use cases.
Читать: https://habr.com/ru/articles/933630/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Большие ресурсы — большие проблемы? Расскажите в опросе, как вы управляете своей инфраструктурой в ЦОДе или облаке
«- Внимание! Нагрузка растёт неравномерно! О нет, ручное управление не помогает…
- Сбой! Повторяю: сбой! Инфраструктура падает!
- Нужно больше ресурсов!»
Звучит как сцена из фантастического фильма-катастрофы, но в компаниях с большим количеством хостов и высокой нагрузкой на них так могут выглядеть и обычные рабочие будни. Хабр и Octopus решили опросить айтишников из компаний с развитой инфраструктурой, чтобы узнать как те справляются со своими IT-ресурсами, какие инструменты для этого задействуют и чего им не хватает для счастья работы без перегрузок и нервов.
Читать: https://habr.com/ru/specials/933228/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
«- Внимание! Нагрузка растёт неравномерно! О нет, ручное управление не помогает…
- Сбой! Повторяю: сбой! Инфраструктура падает!
- Нужно больше ресурсов!»
Звучит как сцена из фантастического фильма-катастрофы, но в компаниях с большим количеством хостов и высокой нагрузкой на них так могут выглядеть и обычные рабочие будни. Хабр и Octopus решили опросить айтишников из компаний с развитой инфраструктурой, чтобы узнать как те справляются со своими IT-ресурсами, какие инструменты для этого задействуют и чего им не хватает для счастья работы без перегрузок и нервов.
Читать: https://habr.com/ru/specials/933228/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Уронили, отключили, обрубили, сломали: четыре сценария отказа метрокластера в прямом эфире
Привет, Хабр!
Когда речь заходит об отказоустойчивости между ЦОДами, метрокластер — почти всегда первое, что приходит в голову. Раньше это был стандарт: один ЦОД падает — второй подхватывает. Все работает, данные не теряются. Вместе с уходом западных вендоров их решения ушли вместе с ними либо появились огромные трудности с их конфигурированием и поддержкой.
С 2024 года у нас на тестовом стенде стоят системы хранения AQ440 от «Аэродиск». Мы их активно «мучаем»: имитируем отказы, нагружаем, меряем задержки, устраиваем испытания на выживание. Наш выбор связан с тем, что это единственное решение (на данный момент), у которого есть поддержка метрокластера. И основной фокус сегодняшнего рассказа — описать сценарии работы этой технологии. Не имитацию, не полумеру, а рабочую схему с реальным переключением между площадками, отказами и всем, что из этого следует.
Читать: https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/933768/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр!
Когда речь заходит об отказоустойчивости между ЦОДами, метрокластер — почти всегда первое, что приходит в голову. Раньше это был стандарт: один ЦОД падает — второй подхватывает. Все работает, данные не теряются. Вместе с уходом западных вендоров их решения ушли вместе с ними либо появились огромные трудности с их конфигурированием и поддержкой.
С 2024 года у нас на тестовом стенде стоят системы хранения AQ440 от «Аэродиск». Мы их активно «мучаем»: имитируем отказы, нагружаем, меряем задержки, устраиваем испытания на выживание. Наш выбор связан с тем, что это единственное решение (на данный момент), у которого есть поддержка метрокластера. И основной фокус сегодняшнего рассказа — описать сценарии работы этой технологии. Не имитацию, не полумеру, а рабочую схему с реальным переключением между площадками, отказами и всем, что из этого следует.
Читать: https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/933768/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как мы реализовали георезервирование инфраструктуры для системы видеоконференций: опыт, ошибки, выводы
Что общего у систем видеоконференцсвязи (ВКС), финансовых транзакций и авиаперевозок? Все они должны работать всегда, когда нужны людям. Сегодня расскажем, как мы строили георезервирование для инфраструктуры, что пошло не так и какие выводы сделали. Перед вами — true story, как мы помогаем одному из наших заказчиков сопровождать инфраструктуру большого критичного сервиса.
Привет, Хабр! Это Никита Турцаков и Алексей Кузьмин из К2.
В этой статье расскажем:
— зачем и для чего нужно георезервирование для системы ВКС;
— как мы подошли к выбору архитектуры;
— с чем столкнулись при реализации;
— и что бы сделали по-другому, если бы начинали сейчас.
Готовьтесь: будет много практики и немного боли — потому что как без неё в масштабных и амбициозных задачах.
Читать: https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/932106/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Что общего у систем видеоконференцсвязи (ВКС), финансовых транзакций и авиаперевозок? Все они должны работать всегда, когда нужны людям. Сегодня расскажем, как мы строили георезервирование для инфраструктуры, что пошло не так и какие выводы сделали. Перед вами — true story, как мы помогаем одному из наших заказчиков сопровождать инфраструктуру большого критичного сервиса.
Привет, Хабр! Это Никита Турцаков и Алексей Кузьмин из К2.
В этой статье расскажем:
— зачем и для чего нужно георезервирование для системы ВКС;
— как мы подошли к выбору архитектуры;
— с чем столкнулись при реализации;
— и что бы сделали по-другому, если бы начинали сейчас.
Готовьтесь: будет много практики и немного боли — потому что как без неё в масштабных и амбициозных задачах.
Читать: https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/932106/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как современные технологии меняют автомобильную документацию
В автомобильной индустрии растёт спрос на быстрый доступ к технической информации. MongoDB Atlas Search предлагает интеллектуальные решения для поиска и понимания сложных документов, помогая техническим специалистам и клиентам находить нужные данные мгновенно. Как эффективно создавать продукты на основе генеративного ИИ
Для разработки ген ИИ-фич важна быстрая прототипизация и тестирование с реальными пользователями. Важным ресурсом становятся внутренние хакатоны и инструменты вроде Cursor, которые помогают быстро создавать и улучшать идеи, опираясь на честную обратную связь.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В автомобильной индустрии растёт спрос на быстрый доступ к технической информации. MongoDB Atlas Search предлагает интеллектуальные решения для поиска и понимания сложных документов, помогая техническим специалистам и клиентам находить нужные данные мгновенно. Как эффективно создавать продукты на основе генеративного ИИ
Для разработки ген ИИ-фич важна быстрая прототипизация и тестирование с реальными пользователями. Важным ресурсом становятся внутренние хакатоны и инструменты вроде Cursor, которые помогают быстро создавать и улучшать идеи, опираясь на честную обратную связь.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Resource Groups в MySQL
Привет, Хабр!
Сегодня мы рассмотрим Resource Groups в MySQL — и перестанем жить на одной CPU.
Resource Groups — это контроль над CPU прямо из SQL. Вы создаёте логическую группу, говорите «эта группа может использовать только 2 CPU и работать на низком приоритете», и назначаете туда тяжелые, но второстепенные задачи. Всё. Дальше MySQL сам всё регулирует.
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/932060/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр!
Сегодня мы рассмотрим Resource Groups в MySQL — и перестанем жить на одной CPU.
Resource Groups — это контроль над CPU прямо из SQL. Вы создаёте логическую группу, говорите «эта группа может использовать только 2 CPU и работать на низком приоритете», и назначаете туда тяжелые, но второстепенные задачи. Всё. Дальше MySQL сам всё регулирует.
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/932060/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Миграция с Oracle на MariaDB становится всё популярнее среди компаний, стремящихся снизить затраты и упростить работу с базами данных. MariaDB Enterprise Platform предлагает гибкие и эффективные решения для бизнеса с высокими требованиями к производительности.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MariaDB
MariaDB Migration Assessment Tool: How Ready Are You to Migrate to MariaDB from Oracle? | MariaDB
Understand your migration readiness from Oracle to MariaDB with the MariaDB Migration Assessment Tool.
5 VPS-хостингов в 2025, которые держат нагрузку: кейсы, стоимость, метрики
Сравниваем 5 VPS-провайдеров, которые стабильно работают под нагрузкой в 2025 году. Разбираем стоимость, примеры использования, производительность и uptime.
Читать: «5 VPS-хостингов в 2025, которые держат нагрузку: кейсы, стоимость, метрики»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Сравниваем 5 VPS-провайдеров, которые стабильно работают под нагрузкой в 2025 году. Разбираем стоимость, примеры использования, производительность и uptime.
Читать: «5 VPS-хостингов в 2025, которые держат нагрузку: кейсы, стоимость, метрики»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Выбор индекса при соединении по нескольким столбцам
Когда имеется несколько индексов с одинаковыми ведущими столбцами, иногда выбирается не лучший индекс, и время выполнения запроса увеличивается на порядки. Такие ситуации встречаются в сложных приложениях, но чаще всего в 1С:ERP, поскольку это приложение наиболее распространено. Как это обычно бывает: после миграции приложения на СУБД PostgreSQL часть запросов начинает выполняться медленнее. Планировщик выбирает индекс, созданный по меньшему числу столбцов, время выполнения увеличивается, потому что при использовании такого индекса индексные записи указывают на строки таблицы, которые не соответствуют условиям соединения. При выборе же индекса по большему числу задействованных в запросе столбцов время выполнения становится существенно ниже и практически не зависит от размера таблиц.
В статье детализируется часть доклада Максима Старкова на конференции PG BootCamp, которая прошла в апреле в Екатеринбурге. Описываются признаки таблиц и индексов, при работе с которыми может возникнуть проблема выбора худшего индекса, а также рассматривается пример, демонстрирующий, что строка "Buffers" характерна для определения эффективности выполнения запроса (в 18 версии PostgreSQL "Buffers" будет показываться в планах по умолчанию).
Читать: https://habr.com/ru/companies/tantor/articles/930602/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Когда имеется несколько индексов с одинаковыми ведущими столбцами, иногда выбирается не лучший индекс, и время выполнения запроса увеличивается на порядки. Такие ситуации встречаются в сложных приложениях, но чаще всего в 1С:ERP, поскольку это приложение наиболее распространено. Как это обычно бывает: после миграции приложения на СУБД PostgreSQL часть запросов начинает выполняться медленнее. Планировщик выбирает индекс, созданный по меньшему числу столбцов, время выполнения увеличивается, потому что при использовании такого индекса индексные записи указывают на строки таблицы, которые не соответствуют условиям соединения. При выборе же индекса по большему числу задействованных в запросе столбцов время выполнения становится существенно ниже и практически не зависит от размера таблиц.
В статье детализируется часть доклада Максима Старкова на конференции PG BootCamp, которая прошла в апреле в Екатеринбурге. Описываются признаки таблиц и индексов, при работе с которыми может возникнуть проблема выбора худшего индекса, а также рассматривается пример, демонстрирующий, что строка "Buffers" характерна для определения эффективности выполнения запроса (в 18 версии PostgreSQL "Buffers" будет показываться в планах по умолчанию).
Читать: https://habr.com/ru/companies/tantor/articles/930602/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Оптимизация поисковых систем: баланс между скоростью, релевантностью и масштабируемостью
Поисковая строка — это не просто поле ввода. За ней скрыта сложная система с десятками взаимозависимых решений: от шардинга и индексирования до архитектуры стриминга и ранжирования по ETA. Когда пользователи Uber Eats ожидают релевантных результатов за доли секунды, компромиссы между скоростью, масштабом и точностью перестают быть теорией. В этой статье — практический разбор того, как устроен поиск на масштабах глобальной платформы: с конкретными проблемами, инженерными решениями и реальными цифрами.
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/934186/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Поисковая строка — это не просто поле ввода. За ней скрыта сложная система с десятками взаимозависимых решений: от шардинга и индексирования до архитектуры стриминга и ранжирования по ETA. Когда пользователи Uber Eats ожидают релевантных результатов за доли секунды, компромиссы между скоростью, масштабом и точностью перестают быть теорией. В этой статье — практический разбор того, как устроен поиск на масштабах глобальной платформы: с конкретными проблемами, инженерными решениями и реальными цифрами.
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/934186/
#ru
@database_design | Другие наши каналы