Возможности PostgreSQL без боли и костылей: обзор ключевых расширений
Существует огромное количество расширений для PostgreSQL, каждое из которых помогает решать конкретные задачи пользователей. С их помощью можно адаптировать базу данных под собственные нужды и упростить работу с данными. Под катом посмотрим на некоторые из популярных расширений PostgreSQL: зачем они нужны, как применяются, какие имеют преимущества и ограничения.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/936362/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Существует огромное количество расширений для PostgreSQL, каждое из которых помогает решать конкретные задачи пользователей. С их помощью можно адаптировать базу данных под собственные нужды и упростить работу с данными. Под катом посмотрим на некоторые из популярных расширений PostgreSQL: зачем они нужны, как применяются, какие имеют преимущества и ограничения.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/936362/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Возможности PostgreSQL без боли и костылей: обзор ключевых расширений
Существует огромное количество расширений для PostgreSQL, каждое из которых помогает решать конкретные задачи пользователей. С их помощью можно адаптировать базу данных под собственные нужды и упростить работу с данными. Под катом посмотрим на некоторые из популярных расширений PostgreSQL: зачем они нужны, как применяются, какие имеют преимущества и ограничения.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/936362/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Существует огромное количество расширений для PostgreSQL, каждое из которых помогает решать конкретные задачи пользователей. С их помощью можно адаптировать базу данных под собственные нужды и упростить работу с данными. Под катом посмотрим на некоторые из популярных расширений PostgreSQL: зачем они нужны, как применяются, какие имеют преимущества и ограничения.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/936362/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков
В статье разбираемся, почему Django — далеко не финиш в карьере, и в каких направлениях можно двигаться Python-разработчику.
Читать: «Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В статье разбираемся, почему Django — далеко не финиш в карьере, и в каких направлениях можно двигаться Python-разработчику.
Читать: «Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков
В статье разбираемся, почему Django — далеко не финиш в карьере, и в каких направлениях можно двигаться Python-разработчику.
Читать: «Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В статье разбираемся, почему Django — далеко не финиш в карьере, и в каких направлениях можно двигаться Python-разработчику.
Читать: «Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Tproger
Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков
В статье разбираемся, почему Django — далеко не финиш в карьере, и в каких направлениях можно двигаться Python-разработчику.
Новые возможности MongoDB Atlas и мелкие языковые модели с FireOptimizer повышают эффективность обработки больших индексов и AI-задач при низких затратах. Это открывает новые горизонты для масштабируемых приложений и интеллектуального обслуживания техники. Подробнее в статье.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков
В статье разбираемся, почему Django — далеко не финиш в карьере, и в каких направлениях можно двигаться Python-разработчику.
Читать: «Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В статье разбираемся, почему Django — далеко не финиш в карьере, и в каких направлениях можно двигаться Python-разработчику.
Читать: «Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков
В статье разбираемся, почему Django — далеко не финиш в карьере, и в каких направлениях можно двигаться Python-разработчику.
Читать: «Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В статье разбираемся, почему Django — далеко не финиш в карьере, и в каких направлениях можно двигаться Python-разработчику.
Читать: «Куда двигаться после изучения Django: советы для Python-разработчиков»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новый уровень поддержки MariaDB для малого и среднего бизнеса
MariaDB запускает специальное предложение поддержки для компаний SMB, стремящихся снизить риски и получать профессиональную помощь по работе с популярной открытой базой данных. Узнайте, как это облегчит управление данными.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MariaDB запускает специальное предложение поддержки для компаний SMB, стремящихся снизить риски и получать профессиональную помощь по работе с популярной открытой базой данных. Узнайте, как это облегчит управление данными.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MariaDB
New Support Offering for MariaDB Community Server | MariaDB
MariaDB basic support provides support for MariaDB Community Server for organizations with less than 150 employees.
Новая эра распределённых баз данных для агентных ИИ
Современные распределённые базы данных, как Oracle Globally Distributed Exadata, позволяют агентным ИИ работать масштабно и с учётом региональных особенностей. Это меняет проблему соблюдения суверенитета данных в стратегическое преимущество бизнеса.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Современные распределённые базы данных, как Oracle Globally Distributed Exadata, позволяют агентным ИИ работать масштабно и с учётом региональных особенностей. Это меняет проблему соблюдения суверенитета данных в стратегическое преимущество бизнеса.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Мы пилили DBaaS
Привет, Хабр! Наверняка каждый разработчик или администратор сталкивался с ситуацией, когда для проверки гипотезы или нового функционала срочно нужна «чистая» база данных. Приходится либо искать свободный сервер, либо разворачивать всё локально, тратя время на установку и настройку. А если таких тестовых баз нужны десятки для команды или разных команд? У наших клиентов мы видели целый зоопарк из PostgreSQL разных версий и конфигураций, поддержка которых превращалась в головную боль. Именно эту проблему — создание «одноразовых» и легковесных баз по одному клику — мы и решили. Меня зовут Сергей Гонцов, я занимаюсь развитием СУБД, основанной на PostgreSQL, которая совсем недавно перешла «под крыло» Arenadata и называется теперь Arenadata Prosperity (ADP). В этой статье расскажу нашу историю, как мы готовили свой DBaaS-сервис.
DBaaS по клику
Читать: https://habr.com/ru/companies/arenadata/articles/936374/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Наверняка каждый разработчик или администратор сталкивался с ситуацией, когда для проверки гипотезы или нового функционала срочно нужна «чистая» база данных. Приходится либо искать свободный сервер, либо разворачивать всё локально, тратя время на установку и настройку. А если таких тестовых баз нужны десятки для команды или разных команд? У наших клиентов мы видели целый зоопарк из PostgreSQL разных версий и конфигураций, поддержка которых превращалась в головную боль. Именно эту проблему — создание «одноразовых» и легковесных баз по одному клику — мы и решили. Меня зовут Сергей Гонцов, я занимаюсь развитием СУБД, основанной на PostgreSQL, которая совсем недавно перешла «под крыло» Arenadata и называется теперь Arenadata Prosperity (ADP). В этой статье расскажу нашу историю, как мы готовили свой DBaaS-сервис.
DBaaS по клику
Читать: https://habr.com/ru/companies/arenadata/articles/936374/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Согласие на обработку персональных данных
Полагаю, вам из разных утюгов уже поорали, что вы обязаны брать согласие на обработку персональных данных (ПДн). Что ж, правильно орут, ибо и правда надо, но не всегда.
Что такое вообще это согласие?
В общих чертах это разрешение обрабатывать (запись, сбор, хранение, использование и т.д.) личную информацию человека.
Читать: https://habr.com/ru/articles/936798/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Полагаю, вам из разных утюгов уже поорали, что вы обязаны брать согласие на обработку персональных данных (ПДн). Что ж, правильно орут, ибо и правда надо, но не всегда.
Что такое вообще это согласие?
В общих чертах это разрешение обрабатывать (запись, сбор, хранение, использование и т.д.) личную информацию человека.
Читать: https://habr.com/ru/articles/936798/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как Oracle Global Data Services меняет подход к управлению данными
Статья рассказывает о том, как Oracle Global Data Services обеспечивает высокую доступность и эффективное распределение данных по мировым центрам, трансформируя корпоративные ИТ-инфраструктуры. Узнайте о ключевых преимуществах этой технологии.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Статья рассказывает о том, как Oracle Global Data Services обеспечивает высокую доступность и эффективное распределение данных по мировым центрам, трансформируя корпоративные ИТ-инфраструктуры. Узнайте о ключевых преимуществах этой технологии.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Вышла новая версия DBSAT 4.0 для оценки безопасности баз данных
DBSAT 4.0 предлагает расширенные проверки, поддержку актуальных стандартов STIG и ускоренный анализ. Инструмент помогает быстро выявлять уязвимости и предлагает четкие рекомендации для улучшения защиты баз данных.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
DBSAT 4.0 предлагает расширенные проверки, поддержку актуальных стандартов STIG и ускоренный анализ. Инструмент помогает быстро выявлять уязвимости и предлагает четкие рекомендации для улучшения защиты баз данных.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
Simplify STIG compliance checks with the new Database Security Assessment Tool (DBSAT) version 4.0
We’re thrilled to introduce DBSAT 4.0, a major leap forward in database security assessment. With DBSAT 4.0, you get expanded checks, support for the latest STIG standards, faster answers, tighter controls, and built-in references to Oracle’s latest security…
500 заметок, 80% мусора. Как привести Obsidian в порядок за 1 час без плагинов?
Что делать, если хранилище захламлено? Подскажем как быстро сортировать хранилище с большим количеством заметок, картинок и документов.
Экономим время!
Читать: https://habr.com/ru/articles/936946/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Что делать, если хранилище захламлено? Подскажем как быстро сортировать хранилище с большим количеством заметок, картинок и документов.
Экономим время!
Читать: https://habr.com/ru/articles/936946/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как настроить Kafka в DBaaS от Selectel: подробный разбор параметров конфигурации
Kafka — распределенная стриминговая платформа, которая стала де-факто стандартом для обработки событий в реальном времени. Она обеспечивает надежную доставку сообщений, масштабируемость и низкую задержку. Однако чтобы кластер Kafka работал стабильно под высокой нагрузкой, мало просто «поднять брокеры» — критично правильно настроить параметры конфигурации. От них напрямую зависят пропускная способность, время отклика, устойчивость к сбоям и эффективность использования ресурсов.
На связи снова Александр Гришин, руководитель по развитию продуктов хранения данных Selectel. В этой статье я разберу доступные параметры конфигурации Kafka-кластеров в облачных базах данных: от настроек репликации и ретеншена до лимитов на продюсеров и потребителей. Мы посмотрим, как каждый параметр влияет на производительность и надежность, приведем практические рекомендации для разных сценариев — от высокочастотных событий до больших архивных потоков.
Материал будет полезен инженерам, которые проектируют архитектуру обмена данными, DevOps-специалистам, отвечающим за эксплуатацию, и разработчикам, которым важно предсказуемое поведение стриминга на продакшене. Погнали!
Погнали!
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/936826/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Kafka — распределенная стриминговая платформа, которая стала де-факто стандартом для обработки событий в реальном времени. Она обеспечивает надежную доставку сообщений, масштабируемость и низкую задержку. Однако чтобы кластер Kafka работал стабильно под высокой нагрузкой, мало просто «поднять брокеры» — критично правильно настроить параметры конфигурации. От них напрямую зависят пропускная способность, время отклика, устойчивость к сбоям и эффективность использования ресурсов.
На связи снова Александр Гришин, руководитель по развитию продуктов хранения данных Selectel. В этой статье я разберу доступные параметры конфигурации Kafka-кластеров в облачных базах данных: от настроек репликации и ретеншена до лимитов на продюсеров и потребителей. Мы посмотрим, как каждый параметр влияет на производительность и надежность, приведем практические рекомендации для разных сценариев — от высокочастотных событий до больших архивных потоков.
Материал будет полезен инженерам, которые проектируют архитектуру обмена данными, DevOps-специалистам, отвечающим за эксплуатацию, и разработчикам, которым важно предсказуемое поведение стриминга на продакшене. Погнали!
Погнали!
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/936826/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как настроить Kafka в DBaaS от Selectel: подробный разбор параметров конфигурации
Kafka — распределенная стриминговая платформа, которая стала де-факто стандартом для обработки событий в реальном времени. Она обеспечивает надежную доставку сообщений, масштабируемость и низкую задержку. Однако чтобы кластер Kafka работал стабильно под высокой нагрузкой, мало просто «поднять брокеры» — критично правильно настроить параметры конфигурации. От них напрямую зависят пропускная способность, время отклика, устойчивость к сбоям и эффективность использования ресурсов.
На связи снова Александр Гришин, руководитель по развитию продуктов хранения данных Selectel. В этой статье я разберу доступные параметры конфигурации Kafka-кластеров в облачных базах данных: от настроек репликации и ретеншена до лимитов на продюсеров и потребителей. Мы посмотрим, как каждый параметр влияет на производительность и надежность, приведем практические рекомендации для разных сценариев — от высокочастотных событий до больших архивных потоков.
Материал будет полезен инженерам, которые проектируют архитектуру обмена данными, DevOps-специалистам, отвечающим за эксплуатацию, и разработчикам, которым важно предсказуемое поведение стриминга на продакшене. Погнали!
Погнали!
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/936826/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Kafka — распределенная стриминговая платформа, которая стала де-факто стандартом для обработки событий в реальном времени. Она обеспечивает надежную доставку сообщений, масштабируемость и низкую задержку. Однако чтобы кластер Kafka работал стабильно под высокой нагрузкой, мало просто «поднять брокеры» — критично правильно настроить параметры конфигурации. От них напрямую зависят пропускная способность, время отклика, устойчивость к сбоям и эффективность использования ресурсов.
На связи снова Александр Гришин, руководитель по развитию продуктов хранения данных Selectel. В этой статье я разберу доступные параметры конфигурации Kafka-кластеров в облачных базах данных: от настроек репликации и ретеншена до лимитов на продюсеров и потребителей. Мы посмотрим, как каждый параметр влияет на производительность и надежность, приведем практические рекомендации для разных сценариев — от высокочастотных событий до больших архивных потоков.
Материал будет полезен инженерам, которые проектируют архитектуру обмена данными, DevOps-специалистам, отвечающим за эксплуатацию, и разработчикам, которым важно предсказуемое поведение стриминга на продакшене. Погнали!
Погнали!
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/936826/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Использование RDMA в СХД Qsan
RDMA – аббревиатура, достаточно известная благодаря частым упоминаниям в технических статьях и спецификациях на оборудование. Многим, скорее всего, известно, что означает она Remote Direct Memory Access или прямой доступ к памяти на удаленном хосте. Но что скрывается за ней на самом деле? В чем суть этой технологии, особенно в контексте систем хранения данных? Давайте разберемся в этом. Тем более, что поддержка данной технологии недавно появилась в СХД Qsan.
Читать: https://habr.com/ru/companies/skilline/articles/936904/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
RDMA – аббревиатура, достаточно известная благодаря частым упоминаниям в технических статьях и спецификациях на оборудование. Многим, скорее всего, известно, что означает она Remote Direct Memory Access или прямой доступ к памяти на удаленном хосте. Но что скрывается за ней на самом деле? В чем суть этой технологии, особенно в контексте систем хранения данных? Давайте разберемся в этом. Тем более, что поддержка данной технологии недавно появилась в СХД Qsan.
Читать: https://habr.com/ru/companies/skilline/articles/936904/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как новичку выбрать сетевое хранилище: 5 моделей NAS для дома
Подсесть на облачные сервисы довольно просто. Сначала берешь 5 ГБ в iCloud чисто для резервных копий, потом соглашаешься на семейный тариф на 200 ГБ, и вот через год уже и сам не понимаешь, как решаешься на ежемесячную оплату терабайтного пространства. Хуже всего, что с течением времени данных, которые ты просто не можешь удалить, становится только больше. Поэтому плата за хранение собственных файлов на чужих серверах становится только выше. При этом скорость загрузки ограничена интернет-каналом, доступ к данным зависит от работы сервиса, а вопрос сохранности накопленных годами фотографий остается исключительно на усмотрение корпораций. А ведь они могут просто взять и закрыться или отказать в обслуживании, так сказать, по “географическому признаку”. Логичным решением этой проблемы становится собственное сетевое хранилище. Именно об актуальных моделях этих устройств мы поговорим сегодня.
Читать: https://habr.com/ru/companies/x-com/articles/937092/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Подсесть на облачные сервисы довольно просто. Сначала берешь 5 ГБ в iCloud чисто для резервных копий, потом соглашаешься на семейный тариф на 200 ГБ, и вот через год уже и сам не понимаешь, как решаешься на ежемесячную оплату терабайтного пространства. Хуже всего, что с течением времени данных, которые ты просто не можешь удалить, становится только больше. Поэтому плата за хранение собственных файлов на чужих серверах становится только выше. При этом скорость загрузки ограничена интернет-каналом, доступ к данным зависит от работы сервиса, а вопрос сохранности накопленных годами фотографий остается исключительно на усмотрение корпораций. А ведь они могут просто взять и закрыться или отказать в обслуживании, так сказать, по “географическому признаку”. Логичным решением этой проблемы становится собственное сетевое хранилище. Именно об актуальных моделях этих устройств мы поговорим сегодня.
Читать: https://habr.com/ru/companies/x-com/articles/937092/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как мы ускорили сжатие данных: эксперименты с эвристиками
Хранение 1 ГБ данных в облаке стоит от 2 до 12 рублей. Можно ждать, пока диски подешевеют, а можно сжать данные и получить «бесплатный» апгрейд хранилища. Но если вы храните данные в облаке, сжимать все подряд — как пытаться загрузить стиральную машинку не глядя: льняные брюки могут сесть в 5 раз и освободить место, но если кинуть в барабан кирпич, меньше он не станет, зато вы получите грохот, счет за электричество, недовольных соседей и возможно — сломанную машинку.
Чтобы не потратить кучу CPU с сомнительным результатом, мы у себя в команде R&D Cloud.ru решили исследовать, как сделать сжатие оптимальным, чтобы не тратить время на упаковку того, что сжатию не поддается и эффективно расходовать вычислительные ресурсы.
Я Александр Аксенов, мой профиль — оптимизация хранения данных и мне есть что вам рассказать про то, как ускорить процесс сжатия до 80 раз, сэкономить CPU и сохранить качество. Звучит как кликбейт (так оно и есть 😃), но почему это технически правда и может пригодиться вы узнаете из статьи. Надеюсь, мои выводы окажутся полезными всем, кто работает с данными, в особенности инженерам СХД, DevOps, разработчикам распределенных систем и архитекторам облачных решений.
Узнать больше
Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/936666/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Хранение 1 ГБ данных в облаке стоит от 2 до 12 рублей. Можно ждать, пока диски подешевеют, а можно сжать данные и получить «бесплатный» апгрейд хранилища. Но если вы храните данные в облаке, сжимать все подряд — как пытаться загрузить стиральную машинку не глядя: льняные брюки могут сесть в 5 раз и освободить место, но если кинуть в барабан кирпич, меньше он не станет, зато вы получите грохот, счет за электричество, недовольных соседей и возможно — сломанную машинку.
Чтобы не потратить кучу CPU с сомнительным результатом, мы у себя в команде R&D Cloud.ru решили исследовать, как сделать сжатие оптимальным, чтобы не тратить время на упаковку того, что сжатию не поддается и эффективно расходовать вычислительные ресурсы.
Я Александр Аксенов, мой профиль — оптимизация хранения данных и мне есть что вам рассказать про то, как ускорить процесс сжатия до 80 раз, сэкономить CPU и сохранить качество. Звучит как кликбейт (так оно и есть 😃), но почему это технически правда и может пригодиться вы узнаете из статьи. Надеюсь, мои выводы окажутся полезными всем, кто работает с данными, в особенности инженерам СХД, DevOps, разработчикам распределенных систем и архитекторам облачных решений.
Узнать больше
Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/936666/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
ClickHouse не тормозит, но теряет данные. Часть 3 — материализованные представления
ClickHouse не тормозит, но теряет данные. Набор простых действий с объяснениями, позволяющий избежать потери данных
Читать: https://habr.com/ru/articles/937196/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
ClickHouse не тормозит, но теряет данные. Набор простых действий с объяснениями, позволяющий избежать потери данных
Читать: https://habr.com/ru/articles/937196/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как использовать Obsidian-плагины правильно? 3 важнейших принципа эффективной работы с плагинами
Новички убивают свое хранилище плагинами. Чтобы этого не было, нужно уметь работать в Obsidian - программе, крайне коварной в своей простоте.
В статье подскажу как выбирать и использовать плагины рационально, как ставить приоритеты, разберу кейсы с плохим и хорошим распределением времени и хранением данных.
Полезно/Интересно
Читать: https://habr.com/ru/articles/936986/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новички убивают свое хранилище плагинами. Чтобы этого не было, нужно уметь работать в Obsidian - программе, крайне коварной в своей простоте.
В статье подскажу как выбирать и использовать плагины рационально, как ставить приоритеты, разберу кейсы с плохим и хорошим распределением времени и хранением данных.
Полезно/Интересно
Читать: https://habr.com/ru/articles/936986/
#ru
@database_design | Другие наши каналы