Хранение временных данных в PostgreSQL
Временные (промежуточные) данные - те, которые нужны для обработки в течение транзакции, сессии или ограниченное время. После истечения срока такие данные не нужны. Причина использования временных данных в том, что в одном запросе не всегда можно обработать все данные. Логика приложения может предусматривать обработку данных по частям - разными запросами. В статье рассматриваются и сравниваются способы хранения временных данных в:
1) обычных таблицах;
2) нежурналируемых таблицах;
3) материализованных представлениях;
4) временных таблицах;
5) в памяти серверного процесса, используя расширение pg_variables
Читать: https://habr.com/ru/articles/953546/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Временные (промежуточные) данные - те, которые нужны для обработки в течение транзакции, сессии или ограниченное время. После истечения срока такие данные не нужны. Причина использования временных данных в том, что в одном запросе не всегда можно обработать все данные. Логика приложения может предусматривать обработку данных по частям - разными запросами. В статье рассматриваются и сравниваются способы хранения временных данных в:
1) обычных таблицах;
2) нежурналируемых таблицах;
3) материализованных представлениях;
4) временных таблицах;
5) в памяти серверного процесса, используя расширение pg_variables
Читать: https://habr.com/ru/articles/953546/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как мы в Циане готовим Data Vault на GreenPlum
Привет! Меня зовут Влад, я DWH-инженер в Циан. Занимаюсь проектированием витрин и пайплайнов для доставки данных в корпоративное хранилище. В этой статье хочу поделиться опытом применения методологии Data Vault на Greenplum.
Data Vault часто упоминают рядом с Kimball и Inmon, но практических материалов по его внедрению заметно меньше. Для инженеров, которые только начинают строить DWH или думают о переходе на Data Vault, я собрал практический разбор: на каких задачах методология действительно помогает, с какими трудностями можно столкнуться и как это выглядит в реальном проекте.
Читать: https://habr.com/ru/articles/953750/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет! Меня зовут Влад, я DWH-инженер в Циан. Занимаюсь проектированием витрин и пайплайнов для доставки данных в корпоративное хранилище. В этой статье хочу поделиться опытом применения методологии Data Vault на Greenplum.
Data Vault часто упоминают рядом с Kimball и Inmon, но практических материалов по его внедрению заметно меньше. Для инженеров, которые только начинают строить DWH или думают о переходе на Data Vault, я собрал практический разбор: на каких задачах методология действительно помогает, с какими трудностями можно столкнуться и как это выглядит в реальном проекте.
Читать: https://habr.com/ru/articles/953750/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Хранение временных данных в PostgreSQL
Временные, или промежуточные данные — это данные, которые необходимы для обработки в рамках одной транзакции, сессии или в течение ограниченного периода, и удаляются после его завершения. Использование временных данных применяется в случаях, когда обработка всей информации за один запрос невозможна или нецелесообразна. Поэтому приложение может выполнять обработку по частям, используя несколько запросов.
В статье будут рассмотрены основные методы хранения временных данных в PostgreSQL: обычные таблицы, нежурналируемые таблицы, материализованные преставления, временные таблицы и память серверного процесса с использованием расширения pg_variables.
Читать: https://habr.com/ru/companies/tantor/articles/953546/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Временные, или промежуточные данные — это данные, которые необходимы для обработки в рамках одной транзакции, сессии или в течение ограниченного периода, и удаляются после его завершения. Использование временных данных применяется в случаях, когда обработка всей информации за один запрос невозможна или нецелесообразна. Поэтому приложение может выполнять обработку по частям, используя несколько запросов.
В статье будут рассмотрены основные методы хранения временных данных в PostgreSQL: обычные таблицы, нежурналируемые таблицы, материализованные преставления, временные таблицы и память серверного процесса с использованием расширения pg_variables.
Читать: https://habr.com/ru/companies/tantor/articles/953546/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
❤2
Как я сдал экзамен AWS DEA-C01 Data Engineering Associate в 2025 году
Всем привет! Меня зовут Роман, и я хочу поделиться своим опытом сдачи экзамена AWS DEA-C01: Data Engineer Associate. Когда сам готовился, то много искал реальных отзывов и заметок о том, как проходит экзамен, как лучше всего готовиться и на что обращать внимание. Поэтому надеюсь, что мой опыт будет полезен.
Немного о себе: сейчас я учусь на дата-инженера, и уже через несколько месяцев завершаю программу обучения. Параллельно начал задумываться о будущем трудоустройстве и изучал доступные вакансии. Довольно быстро стало очевидно, что учебная программа и реальные ожидания компаний пересекаются не во всём: последние делают большой упор на облака.
В IT у меня почти не нет опыта, так как вся моя предыдущая деятельность связана с аналитическим маркетингом: построение моделей работы рынка, прогнозирование цен, решение разных оптимизационных задач. То есть, по-хорошему, будущему работодателю надо показать как знания, так и практические результаты их применения, а именно пет-проекты.
Так у меня и появилась первая цель — подготовиться и успешно сдать экзамен DEA-C01.
Читать: https://habr.com/ru/articles/953820/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Всем привет! Меня зовут Роман, и я хочу поделиться своим опытом сдачи экзамена AWS DEA-C01: Data Engineer Associate. Когда сам готовился, то много искал реальных отзывов и заметок о том, как проходит экзамен, как лучше всего готовиться и на что обращать внимание. Поэтому надеюсь, что мой опыт будет полезен.
Немного о себе: сейчас я учусь на дата-инженера, и уже через несколько месяцев завершаю программу обучения. Параллельно начал задумываться о будущем трудоустройстве и изучал доступные вакансии. Довольно быстро стало очевидно, что учебная программа и реальные ожидания компаний пересекаются не во всём: последние делают большой упор на облака.
В IT у меня почти не нет опыта, так как вся моя предыдущая деятельность связана с аналитическим маркетингом: построение моделей работы рынка, прогнозирование цен, решение разных оптимизационных задач. То есть, по-хорошему, будущему работодателю надо показать как знания, так и практические результаты их применения, а именно пет-проекты.
Так у меня и появилась первая цель — подготовиться и успешно сдать экзамен DEA-C01.
Читать: https://habr.com/ru/articles/953820/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Бесплатные лицензии Oracle для разработчиков
В статье говорится, что Oracle Exadata и Oracle Base Database Service для разработчиков предоставляют лицензии Oracle бесплатно. На той же платформе можно строить AI-приложения с Enterprise Edition и большинством опций.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В статье говорится, что Oracle Exadata и Oracle Base Database Service для разработчиков предоставляют лицензии Oracle бесплатно. На той же платформе можно строить AI-приложения с Enterprise Edition и большинством опций.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Как банки Индии держат UPI всегда в строю с распределённой БД Oracle
Материал объясняет, как ведущие индийские банки используют распределённую базу данных Oracle для обеспечения высокой доступности, масштабируемости и низкой задержки UPI, повышая устойчивость и непрерывность платежей.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Материал объясняет, как ведущие индийские банки используют распределённую базу данных Oracle для обеспечения высокой доступности, масштабируемости и низкой задержки UPI, повышая устойчивость и непрерывность платежей.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
How India’s Leading Banks Leverage Oracle’s Distributed Database for Always-On UPI
Oracle AI World — новые обновления Exadata и Database Cloud
Oracle приглашает на Oracle AI World в Лас-Вегасе 13-16 октября 2025. На конференции представят последние продуктовые и технологические обновления Exadata и облачной базы данных — шанс узнать о ключевых новинках и перспективах.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle приглашает на Oracle AI World в Лас-Вегасе 13-16 октября 2025. На конференции представят последние продуктовые и технологические обновления Exadata и облачной базы данных — шанс узнать о ключевых новинках и перспективах.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
Database Cloud Must See Sessions at AI World
It has been a busy year at Oracle and we are inviting you to join us at Oracle AI World to hear about the latest product and technology updates on Exadata and the Database Cloud in Las Vegas on October 13-16, 2025!
Oracle AI World 2025: как IoT и ИИ меняют медицину
Wim Coeakerts, EVP по разработке ПО в Oracle, расскажет, как IoT и искусственный интеллект трансформируют оказание медицинской помощи: удалённый мониторинг, персонализированное лечение и новые сервисы. Анонс доклада на Oracle AI World 2025.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Wim Coeakerts, EVP по разработке ПО в Oracle, расскажет, как IoT и искусственный интеллект трансформируют оказание медицинской помощи: удалённый мониторинг, персонализированное лечение и новые сервисы. Анонс доклада на Oracle AI World 2025.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
How IoT and AI are Driving the Future of Healthcare Delivery
Join Wim Coeakerts, EVP, Software Development, at Oracle AI World 2025 to explore how IoT and AI can put you in the driver’s seat as the future of healthcare delivery is transformed.
Как мы захотели контролировать SPILL’ы в Greenplum и сделали “Демократизатор”
Представьте: Один неоптимизированный запрос от неопытного коллеги - и вот уже 40 ТБ SPILL-файлов парализуют систему.
Срабатывает лимит на уровне Greenplum, запрос завершён. Никто ничего не знает.
Создаются заявки, пишутся письма, пользователь недоволен.
Это не какая-то выдуманная история, а обычный будний день в большом Greenplum. Вернее, так было раньше.
Читать: https://habr.com/ru/companies/rostelecom/articles/954164/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Представьте: Один неоптимизированный запрос от неопытного коллеги - и вот уже 40 ТБ SPILL-файлов парализуют систему.
Срабатывает лимит на уровне Greenplum, запрос завершён. Никто ничего не знает.
Создаются заявки, пишутся письма, пользователь недоволен.
Это не какая-то выдуманная история, а обычный будний день в большом Greenplum. Вернее, так было раньше.
Читать: https://habr.com/ru/companies/rostelecom/articles/954164/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Миф о «едином источнике правды»: почему консолидация данных — это не про технологию, а про процессы
Единый источник правды (SSOT) давно стал модным термином в области управления данными. При этом многие компании сводят его смысл к покупке хранилища данных или BI-платформы.
На практике успех SSOT зависит не столько от хранилища данных или ETL-процессов, сколько от внутриорганизационных регламентов, закрепленной ответственности и согласованных методик расчета показателей. В статье разберем, что такое SSOT на самом деле, в чём основные заблуждения относительно него и как избежать разочарования в BI.
Читать: https://habr.com/ru/companies/modusbi/articles/952072/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Единый источник правды (SSOT) давно стал модным термином в области управления данными. При этом многие компании сводят его смысл к покупке хранилища данных или BI-платформы.
На практике успех SSOT зависит не столько от хранилища данных или ETL-процессов, сколько от внутриорганизационных регламентов, закрепленной ответственности и согласованных методик расчета показателей. В статье разберем, что такое SSOT на самом деле, в чём основные заблуждения относительно него и как избежать разочарования в BI.
Читать: https://habr.com/ru/companies/modusbi/articles/952072/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Дорожная карта Java backend-разработчика: c Junior до Middle
Привет! Меня зовут Бромбин Андрей. За последние годы у меня накопилось достаточно материалов, практик и ошибок — иногда красивых, но всё же ошибок. Этого хватило, чтобы собрать маршрут до грейда Middle.
Это не «большая книга всего на свете для джуна» и не выдуманный субъективный маршрут. Мне удалось привлечь к созданию этой статьи ведущих разработчиков крупных российских компаний — от каждого я получил честный фидбэк: где перегнул, где недосказал, чего не хватает на практике. Приоритеты были сверены, лишнее вычищено и оставлено только то, что реально двигает.
Признаться, честно: тут и для меня нашлось, что подтянуть.
Выстроить маршрут
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/949170/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет! Меня зовут Бромбин Андрей. За последние годы у меня накопилось достаточно материалов, практик и ошибок — иногда красивых, но всё же ошибок. Этого хватило, чтобы собрать маршрут до грейда Middle.
Это не «большая книга всего на свете для джуна» и не выдуманный субъективный маршрут. Мне удалось привлечь к созданию этой статьи ведущих разработчиков крупных российских компаний — от каждого я получил честный фидбэк: где перегнул, где недосказал, чего не хватает на практике. Приоритеты были сверены, лишнее вычищено и оставлено только то, что реально двигает.
Признаться, честно: тут и для меня нашлось, что подтянуть.
Выстроить маршрут
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/949170/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
858 терабайт государственных данных Южной Кореи сгорели к чёртовой матери. Бэкапа просто не было
Один из специалистов по восстановлению данных покончил с собой. Катастрофа случилась из-за чудовищной халатности.
Читать: https://habr.com/ru/articles/954512/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Один из специалистов по восстановлению данных покончил с собой. Катастрофа случилась из-за чудовищной халатности.
Читать: https://habr.com/ru/articles/954512/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Гайд по применению Object Lock на примере S3-объектного хранилища VK Cloud
Количество кибератак, направленных на облачные и гибридные сервисы в России, за первые 8 месяцев 2025 года превысило суммарный показатель за 2023 и 2024 годы и достигло отметки в 105 млн инцидентов. В условиях подобных вызовов востребованной стратегией для бизнеса становится использование всех доступных мер защиты инфраструктуры и данных, в первую очередь критически значимых, например финансовых отчетов и юридических документов.
Рассказываем и показываем, как обеспечить максимальный уровень защиты данных в объектном хранилище S3 на примере Object Storage от VK Cloud.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vktech/articles/954584/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Количество кибератак, направленных на облачные и гибридные сервисы в России, за первые 8 месяцев 2025 года превысило суммарный показатель за 2023 и 2024 годы и достигло отметки в 105 млн инцидентов. В условиях подобных вызовов востребованной стратегией для бизнеса становится использование всех доступных мер защиты инфраструктуры и данных, в первую очередь критически значимых, например финансовых отчетов и юридических документов.
Рассказываем и показываем, как обеспечить максимальный уровень защиты данных в объектном хранилище S3 на примере Object Storage от VK Cloud.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vktech/articles/954584/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Мониторинг истории активных сессий в базах данных
Сегодня проверим Dimension-UI на задаче мониторинга истории активных сессий в базах данных Oracle, PostgreSQL, ClickHouse и MS SQL Server в режиме реального времени.
История активных сессий (Active Session History, ASH) - очень удобный способ получения информации о работе БД в кратком виде. Когда важно максимально быстро отследить, что происходит с системой в настоящее время, оценить развитие текущей ситуации - это рабочая активность или начало каких-либо проблем - в том числе, через быстрый просмотр baselines в недавнем прошлом системы и сравнить их с текущими данными.
Изначально, данный подход был разработан и применен в СУБД Oracle начиная с 10g версии. Архитектурно в Oracle это выглядит как плоская таблица в памяти V$ACTIVE_SESSION_HISTORY, в которую с определенным интервалом (стандартно 1 секунда, но его значение можно изменять) записывается состояние каждой активной сессии: идентификатор сессии, SQL-запроса, процесса операционной системы, текущий статус сессии - в работе или ожидании получения доступа к ресурсу, статистики потребления памяти и проч.. Периодически информация из таблицы в памяти сбрасывается на диск в таблицу DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY репозитория рабочей нагрузки AWR.
(трафик 29 Мб)
Читать: https://habr.com/ru/articles/954880/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Сегодня проверим Dimension-UI на задаче мониторинга истории активных сессий в базах данных Oracle, PostgreSQL, ClickHouse и MS SQL Server в режиме реального времени.
История активных сессий (Active Session History, ASH) - очень удобный способ получения информации о работе БД в кратком виде. Когда важно максимально быстро отследить, что происходит с системой в настоящее время, оценить развитие текущей ситуации - это рабочая активность или начало каких-либо проблем - в том числе, через быстрый просмотр baselines в недавнем прошлом системы и сравнить их с текущими данными.
Изначально, данный подход был разработан и применен в СУБД Oracle начиная с 10g версии. Архитектурно в Oracle это выглядит как плоская таблица в памяти V$ACTIVE_SESSION_HISTORY, в которую с определенным интервалом (стандартно 1 секунда, но его значение можно изменять) записывается состояние каждой активной сессии: идентификатор сессии, SQL-запроса, процесса операционной системы, текущий статус сессии - в работе или ожидании получения доступа к ресурсу, статистики потребления памяти и проч.. Периодически информация из таблицы в памяти сбрасывается на диск в таблицу DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY репозитория рабочей нагрузки AWR.
(трафик 29 Мб)
Читать: https://habr.com/ru/articles/954880/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Книга: «Грокаем структуры данных»
Каждый разработчик знает, насколько важны структуры данных. Без них не обходится ни один серьезный проект, будь то оптимизация запросов, работа с Big Data или просто написание чистого и эффективного кода. Не зря же на собеседованиях постоянно спрашивают про деревья, хеш-таблицы и сложность алгоритмов!
Вы только приступили к изучению структур данных? Хотите освежить знания, полученные в ходе обучения? В этой книге нет заумной математики, скучных доказательств и абстрактной теории. Вместо этого — понятные объяснения, рабочие примеры и реальные кейсы, с которыми ежедневно сталкиваются разработчики. Вы узнаете, как с помощью правильных структур данных ускорить поиск, эффективнее управлять очередями задач или, например, оптимизировать хранение данных.
Книга построена по принципу «от простого к сложному»: начинается с базовых структур, таких как массивы и связанные списки, и постепенно переходит к более сложным — стекам, очередям, деревьям, хеш-таблицам и графам. Каждая глава содержит практические примеры, упражнения и наглядные иллюстрации, которые помогают закрепить материал. Вся теория подкреплена примерами на Python — одном из главных языков современной разработки.
Если вы хотите не просто использовать структуры данных, а понимать их и применять осознанно — эта книга для вас.
Читать: https://habr.com/ru/companies/piter/articles/954670/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Каждый разработчик знает, насколько важны структуры данных. Без них не обходится ни один серьезный проект, будь то оптимизация запросов, работа с Big Data или просто написание чистого и эффективного кода. Не зря же на собеседованиях постоянно спрашивают про деревья, хеш-таблицы и сложность алгоритмов!
Вы только приступили к изучению структур данных? Хотите освежить знания, полученные в ходе обучения? В этой книге нет заумной математики, скучных доказательств и абстрактной теории. Вместо этого — понятные объяснения, рабочие примеры и реальные кейсы, с которыми ежедневно сталкиваются разработчики. Вы узнаете, как с помощью правильных структур данных ускорить поиск, эффективнее управлять очередями задач или, например, оптимизировать хранение данных.
Книга построена по принципу «от простого к сложному»: начинается с базовых структур, таких как массивы и связанные списки, и постепенно переходит к более сложным — стекам, очередям, деревьям, хеш-таблицам и графам. Каждая глава содержит практические примеры, упражнения и наглядные иллюстрации, которые помогают закрепить материал. Вся теория подкреплена примерами на Python — одном из главных языков современной разработки.
Если вы хотите не просто использовать структуры данных, а понимать их и применять осознанно — эта книга для вас.
Читать: https://habr.com/ru/companies/piter/articles/954670/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Забудь про облачные подписки! Полный переход с Google Photos на Immich. Мой личный опыт
Привет! Сегодня вам расскажу, как я полностью отказался от Google Photos и настроил своё собственное хранилище фотографий на базе Immich с кучей функций, не уступающих тем, что есть у популярных представителей данных сервисов.
Это не обзор ради обзора, а мой реальный кейс. У меня дома стоит свой собственный домашний сервер, который я собрал не так давно, куда я уже перенес все свои фотографии и видео.
Читать: https://habr.com/ru/articles/954784/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет! Сегодня вам расскажу, как я полностью отказался от Google Photos и настроил своё собственное хранилище фотографий на базе Immich с кучей функций, не уступающих тем, что есть у популярных представителей данных сервисов.
Это не обзор ради обзора, а мой реальный кейс. У меня дома стоит свой собственный домашний сервер, который я собрал не так давно, куда я уже перенес все свои фотографии и видео.
Читать: https://habr.com/ru/articles/954784/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Парсить XML при помощи регулярных выражений нельзя… но давайте попробуем
Парсинг HTML при помощи регулярных выражений — популярная ошибка и отличный пример использования неподходящего под задачу инструмента. Общепризнанно, что это плохая идея по множеству причин.
Существует знаменитый ответ на Stack Overflow о том, почему этого ни в коем случае не следует делать. На самом деле, этот ответ стал настолько популярным, что в определённых кругах используется, как копипаста. Каждый раз, когда я натыкаюсь на него, то думаю что он во многом справедлив... но в то же время, не могу согласиться с ним полностью...
Читать: https://habr.com/ru/articles/954632/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Парсинг HTML при помощи регулярных выражений — популярная ошибка и отличный пример использования неподходящего под задачу инструмента. Общепризнанно, что это плохая идея по множеству причин.
Существует знаменитый ответ на Stack Overflow о том, почему этого ни в коем случае не следует делать. На самом деле, этот ответ стал настолько популярным, что в определённых кругах используется, как копипаста. Каждый раз, когда я натыкаюсь на него, то думаю что он во многом справедлив... но в то же время, не могу согласиться с ним полностью...
Читать: https://habr.com/ru/articles/954632/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Динамическое маскирование в СУБД: принципы, сценарии и реализация
Привет, Хабр!
На связи Артемий Новожилов, архитектор систем ИБ и автор ТГ-канала Data Security и Дмитрий Ларин, руководитель продуктового направления по защите баз данных, группа компаний «Гарда». С нами вы могли познакомиться по таким статьям как маскирование и Apache Kafka. И сегодня мы хотим продолжить тему маскирования данных.
Современные компании обрабатывают огромные объемы конфиденциальных данных: персональные данные (как сотрудников, так и партнеров и клиентов), информацию о клиентах и их заказах, финансовые и бухгалтерские сведения, данные, относящиеся к коммерческой тайне и интеллектуальной собственности, а также технические настройки и доступы. В связи с этим возникают повышенные риски утечки данных, сложности с соблюдением требований законодательства (например, ФЗ-152 и GDPR), угроза инсайдерских атак, а для тестов или аналитики приходится создавать отдельные копии баз данных (БД).
Один из эффективных способов защиты данных – динамическое маскирование (Dynamic Data Masking, DDM).
Узнать все о динамическом маскировании
Читать: https://habr.com/ru/companies/garda/articles/954932/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр!
На связи Артемий Новожилов, архитектор систем ИБ и автор ТГ-канала Data Security и Дмитрий Ларин, руководитель продуктового направления по защите баз данных, группа компаний «Гарда». С нами вы могли познакомиться по таким статьям как маскирование и Apache Kafka. И сегодня мы хотим продолжить тему маскирования данных.
Современные компании обрабатывают огромные объемы конфиденциальных данных: персональные данные (как сотрудников, так и партнеров и клиентов), информацию о клиентах и их заказах, финансовые и бухгалтерские сведения, данные, относящиеся к коммерческой тайне и интеллектуальной собственности, а также технические настройки и доступы. В связи с этим возникают повышенные риски утечки данных, сложности с соблюдением требований законодательства (например, ФЗ-152 и GDPR), угроза инсайдерских атак, а для тестов или аналитики приходится создавать отдельные копии баз данных (БД).
Один из эффективных способов защиты данных – динамическое маскирование (Dynamic Data Masking, DDM).
Узнать все о динамическом маскировании
Читать: https://habr.com/ru/companies/garda/articles/954932/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как мигрировать приложение с базой данных Oracle в Postgres без лишних хлопот
Статья описывает методику миграции приложения, содержащего множество SQL запросов из базы данных Oracle в Postgres. Будет интересна всем, кто собирается мигрировать или уже мигрировал приложение из Oracle в Postgres.
Читать: https://habr.com/ru/articles/954990/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Статья описывает методику миграции приложения, содержащего множество SQL запросов из базы данных Oracle в Postgres. Будет интересна всем, кто собирается мигрировать или уже мигрировал приложение из Oracle в Postgres.
Читать: https://habr.com/ru/articles/954990/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Данные WhatsApp и Telegram для ML-моделей: тренд или серый рынок?
В этой статье я расскажу про новый тип данных для российского рынка - данные Whatsapp и Telegram: насколько они ценны и насколько легальны.
Читать: https://habr.com/ru/articles/955024/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В этой статье я расскажу про новый тип данных для российского рынка - данные Whatsapp и Telegram: насколько они ценны и насколько легальны.
Читать: https://habr.com/ru/articles/955024/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Данные WhatsApp и Telegram для ML-моделей: тренд или серый рынок?
В этой статье я расскажу про новый тип данных для российского рынка - данные Whatsapp и Telegram: насколько они ценны и насколько легальны.
Читать: https://habr.com/ru/articles/955030/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В этой статье я расскажу про новый тип данных для российского рынка - данные Whatsapp и Telegram: насколько они ценны и насколько легальны.
Читать: https://habr.com/ru/articles/955030/
#ru
@database_design | Другие наши каналы