Оптимизация работы аэропортов с помощью AI и MongoDB
В статье рассказывается, как система на базе MongoDB и Dataworkz с голосовым ассистентом помогает наземным службам аэропорта снижать ошибки и задержки рейсов, повышая безопасность и экономя миллионы долларов.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В статье рассказывается, как система на базе MongoDB и Dataworkz с голосовым ассистентом помогает наземным службам аэропорта снижать ошибки и задержки рейсов, повышая безопасность и экономя миллионы долларов.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Оптимизация производительности с помощью логирования PostgreSQL
PostgreSQL пишет в логи куда больше, чем может показаться на первый взгляд: от мелких предупреждений до подробностей выполнения запросов. И это не просто журнал ошибок — логи становятся мощным инструментом для мониторинга и оптимизации производительности. В материале разбираем, как настроить логирование под свои задачи: что именно фиксировать, как избежать шума и каким образом логи помогают находить узкие места и ускорять работу базы.
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/940794/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
PostgreSQL пишет в логи куда больше, чем может показаться на первый взгляд: от мелких предупреждений до подробностей выполнения запросов. И это не просто журнал ошибок — логи становятся мощным инструментом для мониторинга и оптимизации производительности. В материале разбираем, как настроить логирование под свои задачи: что именно фиксировать, как избежать шума и каким образом логи помогают находить узкие места и ускорять работу базы.
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/940794/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Генерация тестовых данных на Python: руководство по библиотеке Faker
Привет, Хабр! Думаю, многие сталкивались с необходимостью генерации тысячи пользователей. Вручную - не вариант, слишком долго. В данной статье разберу библиотеку Faker. Это генератор реалистичных тестовых данных, который превращает заполнение базы и создание демо-контента из рутины в дело пары строк кода. В статье продемонстрирую, как генерировать тысячи правдоподобных записей на русском, заполнять БД и создавать собственные типы данных для ваших проектов.
Читать: https://habr.com/ru/articles/940056/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Думаю, многие сталкивались с необходимостью генерации тысячи пользователей. Вручную - не вариант, слишком долго. В данной статье разберу библиотеку Faker. Это генератор реалистичных тестовых данных, который превращает заполнение базы и создание демо-контента из рутины в дело пары строк кода. В статье продемонстрирую, как генерировать тысячи правдоподобных записей на русском, заполнять БД и создавать собственные типы данных для ваших проектов.
Читать: https://habr.com/ru/articles/940056/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как искусственный интеллект и MongoDB меняют бизнес и медиа
Статья раскрывает, как применение генеративного ИИ и документной базы данных MongoDB ускоряет создание контента, объединяет данные в единую систему и повышает эффективность в сферах медиа, страхования и аэропортов, снижая риски и улучшая качество решений.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Статья раскрывает, как применение генеративного ИИ и документной базы данных MongoDB ускоряет создание контента, объединяет данные в единую систему и повышает эффективность в сферах медиа, страхования и аэропортов, снижая риски и улучшая качество решений.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В Asio за корутинами
Когда я начал работать с Asio и изучал документацию библиотеки, прочитал мнение, что доку писали «для роботов». Описание каждого концепта, функции или особенности приводится лишь однажды, без перекрестных ссылок и других удобных для разработчика деталей. Документация составлена так, что понять ее может разве что машина, «просканировав» текст целиком.
Я подумал, что было бы здорово написать статью, которая служила бы введением в библиотеку. Статью, которая помогла бы начать пользоваться Asio, даже если раньше вы с ней не работали. Что получилось, читайте под катом.
Читать: https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/939174/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Когда я начал работать с Asio и изучал документацию библиотеки, прочитал мнение, что доку писали «для роботов». Описание каждого концепта, функции или особенности приводится лишь однажды, без перекрестных ссылок и других удобных для разработчика деталей. Документация составлена так, что понять ее может разве что машина, «просканировав» текст целиком.
Я подумал, что было бы здорово написать статью, которая служила бы введением в библиотеку. Статью, которая помогла бы начать пользоваться Asio, даже если раньше вы с ней не работали. Что получилось, читайте под катом.
Читать: https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/939174/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Проблема маленьких файлов. Оценка замедления S3 и проблем HDFS и Greenplum при работе ними
Не так давно в блоге компании Arenadata был опубликован материал тестирования поведения различных распределенных файловых систем при работе с маленькими файлами (~2 Мб). Краткий вывод: по результатам проверки оказалось, что лучше всего с задачей маленьких файлов справляется старый-добрый HDFS, деградируя в 1.5 раза, S3 на базе minIO не тянет, замедляясь в 8 раз, S3 API над Ozone деградирует в 4 раза, а наиболее предпочтительной системой в при работе с мелкими файлами, по утверждению коллег, является Greenplum, в том числе для компаний «экзабайтного клуба». Коллеги также выполнили огромную работу по поиску «Теоретических подтверждений неожиданных показателей».
Результаты тестирования в части S3 minIO показались нашей команде неубедительными, и мы предположили, что они могут быть связаны с:
-недостаточным практическим опытом эксплуатации SQL compute over S3 и S3 в целом;
-отсутствием опыта работы с кластерами minIO. В частности в высоконагруженном продуктивном окружении на 200+ Тб сжатых колоночных данных Iceberg/parquet, особенно в сценариях, где проблема маленьких файлов быстро становится актуальной.
-особенностями сборок дистрибутивов;
Мы благодарны коллегам за идею и вдохновение провести аналогичное тестирование. Давайте разбираться.
Читать: https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/941046/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Не так давно в блоге компании Arenadata был опубликован материал тестирования поведения различных распределенных файловых систем при работе с маленькими файлами (~2 Мб). Краткий вывод: по результатам проверки оказалось, что лучше всего с задачей маленьких файлов справляется старый-добрый HDFS, деградируя в 1.5 раза, S3 на базе minIO не тянет, замедляясь в 8 раз, S3 API над Ozone деградирует в 4 раза, а наиболее предпочтительной системой в при работе с мелкими файлами, по утверждению коллег, является Greenplum, в том числе для компаний «экзабайтного клуба». Коллеги также выполнили огромную работу по поиску «Теоретических подтверждений неожиданных показателей».
Результаты тестирования в части S3 minIO показались нашей команде неубедительными, и мы предположили, что они могут быть связаны с:
-недостаточным практическим опытом эксплуатации SQL compute over S3 и S3 в целом;
-отсутствием опыта работы с кластерами minIO. В частности в высоконагруженном продуктивном окружении на 200+ Тб сжатых колоночных данных Iceberg/parquet, особенно в сценариях, где проблема маленьких файлов быстро становится актуальной.
-особенностями сборок дистрибутивов;
Мы благодарны коллегам за идею и вдохновение провести аналогичное тестирование. Давайте разбираться.
Читать: https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/941046/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Проблема маленьких файлов. Оценка замедления S3 и проблем HDFS и Greenplum при работе ними
Не так давно в блоге компании Arenadata был опубликован материал тестирования поведения различных распределенных файловых систем при работе с маленькими файлами (~2 Мб). Краткий вывод: по результатам проверки оказалось, что лучше всего с задачей маленьких файлов справляется старый-добрый HDFS, деградируя в 1.5 раза, S3 на базе minIO не тянет, замедляясь в 8 раз, S3 API над Ozone деградирует в 4 раза, а наиболее предпочтительной системой в при работе с мелкими файлами, по утверждению коллег, является Greenplum, в том числе для компаний «экзабайтного клуба». Коллеги также выполнили огромную работу по поиску «Теоретических подтверждений неожиданных показателей».
Результаты тестирования в части S3 minIO показались нашей команде неубедительными, и мы предположили, что они могут быть связаны с:
-недостаточным практическим опытом эксплуатации SQL compute over S3 и S3 в целом;
-отсутствием опыта работы с кластерами minIO. В частности в высоконагруженном продуктивном окружении на 200+ Тб сжатых колоночных данных Iceberg/parquet, особенно в сценариях, где проблема маленьких файлов быстро становится актуальной.
-особенностями сборок дистрибутивов;
Мы благодарны коллегам за идею и вдохновение провести аналогичное тестирование. Давайте разбираться.
Читать: https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/941046/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Не так давно в блоге компании Arenadata был опубликован материал тестирования поведения различных распределенных файловых систем при работе с маленькими файлами (~2 Мб). Краткий вывод: по результатам проверки оказалось, что лучше всего с задачей маленьких файлов справляется старый-добрый HDFS, деградируя в 1.5 раза, S3 на базе minIO не тянет, замедляясь в 8 раз, S3 API над Ozone деградирует в 4 раза, а наиболее предпочтительной системой в при работе с мелкими файлами, по утверждению коллег, является Greenplum, в том числе для компаний «экзабайтного клуба». Коллеги также выполнили огромную работу по поиску «Теоретических подтверждений неожиданных показателей».
Результаты тестирования в части S3 minIO показались нашей команде неубедительными, и мы предположили, что они могут быть связаны с:
-недостаточным практическим опытом эксплуатации SQL compute over S3 и S3 в целом;
-отсутствием опыта работы с кластерами minIO. В частности в высоконагруженном продуктивном окружении на 200+ Тб сжатых колоночных данных Iceberg/parquet, особенно в сценариях, где проблема маленьких файлов быстро становится актуальной.
-особенностями сборок дистрибутивов;
Мы благодарны коллегам за идею и вдохновение провести аналогичное тестирование. Давайте разбираться.
Читать: https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/941046/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Автоматизация конспектов для ленивых: Obsidian + Zotero
Привет! Меня зовут Андрей, я разработчик из команды контента в Банки.ру.
Как человек, который постоянно изучает новые технологии и читает тонны документации, я давно устал тратить часы на ручное конспектирование. Перепробовал кучу способов — от блокнотов до сложных систем управления знаниями, пока не наткнулся на идеальную связку Obsidian + Zotero.
В этой статье поделюсь своим решением для автоматизации конспектов, которое экономит мне кучу времени и нервов. Если вы тоже много читаете и устали переписывать цитаты руками — эта статья для вас. Расскажу, как за 10 минут настроить систему, которая будет сама создавать красивые конспекты
Читать: https://habr.com/ru/companies/banki/articles/939120/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет! Меня зовут Андрей, я разработчик из команды контента в Банки.ру.
Как человек, который постоянно изучает новые технологии и читает тонны документации, я давно устал тратить часы на ручное конспектирование. Перепробовал кучу способов — от блокнотов до сложных систем управления знаниями, пока не наткнулся на идеальную связку Obsidian + Zotero.
В этой статье поделюсь своим решением для автоматизации конспектов, которое экономит мне кучу времени и нервов. Если вы тоже много читаете и устали переписывать цитаты руками — эта статья для вас. Расскажу, как за 10 минут настроить систему, которая будет сама создавать красивые конспекты
Читать: https://habr.com/ru/companies/banki/articles/939120/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Почти ультимативный обзор Criteria API с продвинутыми возможностями Hibernate
Вам нужно создать сложный запрос к реляционной БД с изменяющимися параметрами?
В этой статье рассмотрим основные возможности Criteria API. Также рассмотрим более продвинутые вещи, например создание CTE и оконных функций, которые есть у Hibernate Criteria API. В статье много примеров, которые смогут помочь при написании запросов Criteria API на практике.
Читать: https://habr.com/ru/articles/941130/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Вам нужно создать сложный запрос к реляционной БД с изменяющимися параметрами?
В этой статье рассмотрим основные возможности Criteria API. Также рассмотрим более продвинутые вещи, например создание CTE и оконных функций, которые есть у Hibernate Criteria API. В статье много примеров, которые смогут помочь при написании запросов Criteria API на практике.
Читать: https://habr.com/ru/articles/941130/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Свежее судебное дело о не подаче уведомления в Роскомнадзор
До начала обработки персональных данных оператор должен подать уведомление в Роскомнадзор. В сегодняшних реалиях по факту 99.9% самозанятых, ИП и организаций являются операторами и должны подать уведомление.
За неподачу или за несвоевременную подачу уведомления о намерении осуществлять обработку персональных данных предусмотрены штрафы.
И вот первые судебные ласточки по этому поводу...
Читать: https://habr.com/ru/articles/941280/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
До начала обработки персональных данных оператор должен подать уведомление в Роскомнадзор. В сегодняшних реалиях по факту 99.9% самозанятых, ИП и организаций являются операторами и должны подать уведомление.
За неподачу или за несвоевременную подачу уведомления о намерении осуществлять обработку персональных данных предусмотрены штрафы.
И вот первые судебные ласточки по этому поводу...
Читать: https://habr.com/ru/articles/941280/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Автоматизация аналитических процессов с помощью GitHub Actions: практический гайд
Привет, Хабр! Хочу поделиться своей историей того, как я пришла к GitHub Actions в попытках автоматизировать сбор аналитики для личного использования.
Статья будет полезна аналитикам, которые хотят автоматизировать сбор и анализ данных для своих небольших пет‑проектов.
Читать: https://habr.com/ru/articles/941444/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Хочу поделиться своей историей того, как я пришла к GitHub Actions в попытках автоматизировать сбор аналитики для личного использования.
Статья будет полезна аналитикам, которые хотят автоматизировать сбор и анализ данных для своих небольших пет‑проектов.
Читать: https://habr.com/ru/articles/941444/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Оптимизация БД начинается в пятницу
Всем привет, меня зовут Денис Лимарев, я руковожу разработкой в одной из продуктовых команд Uzum Tezkor. В этой статье разберу несколько оптимизаций запросов к БД, которыми наша команда пользуется при разработке своих сервисов, и опишу подход к оптимизациям запросов в целом. В своих проектах мы используем PostgreSQL версии 14.15, поэтому все запросы я проанализировал на ней, и ваши результаты могут отличаться в зависимости от вашей версии.
Читать: https://habr.com/ru/companies/uzum/articles/940624/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Всем привет, меня зовут Денис Лимарев, я руковожу разработкой в одной из продуктовых команд Uzum Tezkor. В этой статье разберу несколько оптимизаций запросов к БД, которыми наша команда пользуется при разработке своих сервисов, и опишу подход к оптимизациям запросов в целом. В своих проектах мы используем PostgreSQL версии 14.15, поэтому все запросы я проанализировал на ней, и ваши результаты могут отличаться в зависимости от вашей версии.
Читать: https://habr.com/ru/companies/uzum/articles/940624/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Переосмысление материализованных представлений: высокопроизводительный инструмент для единого lakehouse
Материализованные представления в StarRocks упрощают моделирование данных, ускоряют запросы и повышают актуальность данных в lakehouse‑архитектуре. Разбираем базовые возможности MV, три практических сценария — моделирование, прозрачное ускорение и «lake + warehouse» — и даём ссылки на актуальные рекомендации для StarRocks 3.5.
Читать: https://habr.com/ru/articles/941588/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Материализованные представления в StarRocks упрощают моделирование данных, ускоряют запросы и повышают актуальность данных в lakehouse‑архитектуре. Разбираем базовые возможности MV, три практических сценария — моделирование, прозрачное ускорение и «lake + warehouse» — и даём ссылки на актуальные рекомендации для StarRocks 3.5.
Читать: https://habr.com/ru/articles/941588/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как мы устроили эпический BI Challenge: 80 героев, 1000 дашбордов и море данных в FineBI
Привет, Хабр! 👋 Меня зовут Семён Юников, я Head of BI в банке Уралсиб. Сегодня расскажу о том, как наш отдел собственными силами превратил масштабную задачу по улучшению аналитических артефактов в захватывающее и геймифицированное приключение под названием BI Challenge. Более 80 участников (внутренних разработчиков нашего Банка), свыше 1000 дашбордов, десятки внутренних обновлений и одно большое профессиональное сообщество.
😎
Читать: https://habr.com/ru/companies/uralsib/articles/941614/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр! 👋 Меня зовут Семён Юников, я Head of BI в банке Уралсиб. Сегодня расскажу о том, как наш отдел собственными силами превратил масштабную задачу по улучшению аналитических артефактов в захватывающее и геймифицированное приключение под названием BI Challenge. Более 80 участников (внутренних разработчиков нашего Банка), свыше 1000 дашбордов, десятки внутренних обновлений и одно большое профессиональное сообщество.
😎
Читать: https://habr.com/ru/companies/uralsib/articles/941614/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как успешно мигрировать с Oracle на Postgres Pro Enterprise
Миграция с Oracle в «ванильный» PostgreSQL ломается на пакетах, автономных транзакциях и коллекциях — там их просто нет. Разбираем, почему ora2pg спотыкается, что дает нативная реализация этих механизмов в Postgres Pro Enterprise и как ora2pgpro переводит PL/SQL семантически точно, без костылей и регулярок.
Читать: https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/940836/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Миграция с Oracle в «ванильный» PostgreSQL ломается на пакетах, автономных транзакциях и коллекциях — там их просто нет. Разбираем, почему ora2pg спотыкается, что дает нативная реализация этих механизмов в Postgres Pro Enterprise и как ora2pgpro переводит PL/SQL семантически точно, без костылей и регулярок.
Читать: https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/940836/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Записки оптимизатора 1С (ч.13). Что не так в журнале регистрации 1С в формате SQLite?
Хочу вернуться к старой проблеме с хранением журнала регистрации 1С в формате SQLite. История стара как мир, но мы нет-нет, а продолжаем с ней сталкиваться, поскольку очень часто большие информационные системы работают далеко не на самых свежих версиях платформы 1С, а администраторы системы не уследили за форматом хранения журнала регистрации (ЖР).
Наглядно посмотрим к чему может приводить ЖР в формате SQLite в многопользовательской нагруженной системе, а также выясним как администраторам и разработчикам понять, что проблема просадки производительности связана с чтением ЖР.
Читать: https://habr.com/ru/companies/softpoint/articles/941666/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Хочу вернуться к старой проблеме с хранением журнала регистрации 1С в формате SQLite. История стара как мир, но мы нет-нет, а продолжаем с ней сталкиваться, поскольку очень часто большие информационные системы работают далеко не на самых свежих версиях платформы 1С, а администраторы системы не уследили за форматом хранения журнала регистрации (ЖР).
Наглядно посмотрим к чему может приводить ЖР в формате SQLite в многопользовательской нагруженной системе, а также выясним как администраторам и разработчикам понять, что проблема просадки производительности связана с чтением ЖР.
Читать: https://habr.com/ru/companies/softpoint/articles/941666/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Разбираемся с ReplacingMergeTree в ClickHouse
В мире систем обработки данных редко встречаются инструменты, которые одновременно просты в использовании и решают болезненные задачи архитекторов и инженеров. ReplacingMergeTree в ClickHouse — один из таких случаев. Этот движок берёт на себя рутину по дедупликации и обновлению строк, позволяя хранить только актуальные версии данных без лишних костылей. Как он работает на практике, зачем нужен
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/940894/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В мире систем обработки данных редко встречаются инструменты, которые одновременно просты в использовании и решают болезненные задачи архитекторов и инженеров. ReplacingMergeTree в ClickHouse — один из таких случаев. Этот движок берёт на себя рутину по дедупликации и обновлению строк, позволяя хранить только актуальные версии данных без лишних костылей. Как он работает на практике, зачем нужен
ORDER BY, чем помогает столбец version и какие подводные камни могут ждать при проектировании — разбираем в статье.Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/940894/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новый релиз MariaDB Enterprise Kubernetes Operator автоматизирует управление базами данных в Kubernetes, упрощая задачи резервного копирования и восстановления. Это делает работу с данными более надежной и эффективной, ускоряя разработку приложений. Подробнее по ссылке.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MariaDB
MariaDB Enterprise Kubernetes Operator 25.08: Next-Level Disaster Recovery and Expanded Platform Support | MariaDB
New version of MariaDB Enterprise Kubernetes Operator brings next-level disaster recovery and expanded Platform support.
Сравнение транзакционных систем Oracle и PostgreSQL
Механизм реализации транзакций - основная часть реляционных баз данных. Он упрощает разработку приложений, в которых гарантируется целостность данных. Стандарт SQL регламентирует, часть свойств по поддержке транзакций, но многие детали не стандартизованы. Как следствие, реализация поддержки транзакций в разных базах данных может существенно различаться. В настоящее время, многие пытаются перейти с Oracle на PostgreSQL. Для миграции приложений важно понимать различия в реализации работы транзакций, иначе можно столкнуться с неприятными сюрпризами, которые могут поставить под угрозу производительность и целостность данных. Поэтому я решил, что полезно сравнить реализацию работы транзакций в Oracle и PostgreSQL и свести различия в одной статье.
Читать: https://habr.com/ru/articles/942242/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Механизм реализации транзакций - основная часть реляционных баз данных. Он упрощает разработку приложений, в которых гарантируется целостность данных. Стандарт SQL регламентирует, часть свойств по поддержке транзакций, но многие детали не стандартизованы. Как следствие, реализация поддержки транзакций в разных базах данных может существенно различаться. В настоящее время, многие пытаются перейти с Oracle на PostgreSQL. Для миграции приложений важно понимать различия в реализации работы транзакций, иначе можно столкнуться с неприятными сюрпризами, которые могут поставить под угрозу производительность и целостность данных. Поэтому я решил, что полезно сравнить реализацию работы транзакций в Oracle и PostgreSQL и свести различия в одной статье.
Читать: https://habr.com/ru/articles/942242/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Уровни изоляции транзакций для собеседования и работы
Уровни изоляции транзакций – один из частых вопросов на собеседовании. Есть мнение, что один раз настроил и не вмешиваешься, но на практике не всегда так. Участвовал в нескольких проектах, где не знание уровней изоляции привело к трудноуловимым ошибкам и искажениям данных. В какой ситуации какой уровень изоляции лучше - разбираем в статье.
Читать: https://habr.com/ru/articles/942394/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Уровни изоляции транзакций – один из частых вопросов на собеседовании. Есть мнение, что один раз настроил и не вмешиваешься, но на практике не всегда так. Участвовал в нескольких проектах, где не знание уровней изоляции привело к трудноуловимым ошибкам и искажениям данных. В какой ситуации какой уровень изоляции лучше - разбираем в статье.
Читать: https://habr.com/ru/articles/942394/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Уровни изоляции транзакций для собеседования и работы
Уровни изоляции транзакций – один из частых вопросов на собеседовании. Есть мнение, что один раз настроил и не вмешиваешься, но на практике не всегда так. Участвовал в нескольких проектах, где не знание уровней изоляции привело к трудноуловимым ошибкам и искажениям данных. В какой ситуации какой уровень изоляции лучше - разбираем в статье.
Читать: https://habr.com/ru/articles/942394/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Уровни изоляции транзакций – один из частых вопросов на собеседовании. Есть мнение, что один раз настроил и не вмешиваешься, но на практике не всегда так. Участвовал в нескольких проектах, где не знание уровней изоляции привело к трудноуловимым ошибкам и искажениям данных. В какой ситуации какой уровень изоляции лучше - разбираем в статье.
Читать: https://habr.com/ru/articles/942394/
#ru
@database_design | Другие наши каналы