Oracle придумал ускоритель для managed mysql в своем облаке (HeatWave):
oracle.com/mysql/heatwave/

Это такая in-memory ai нахлобучка, что бы все было быстрее.

For analytics workloads, HeatWave is 6.5X faster than Amazon Redshift at half the cost, 7X faster than Snowflake at one-fifth the cost, 9X faster than Google Big Query at one-fourth the cost, 3X faster than Azure Synapse at one-fifth the cost, and 1400X faster than Amazon Aurora at half the cost. For mixed workloads, HeatWave delivers 42 times better price performance than Amazon Aurora.

Как понимаю, это что-то похожее на ottertune.com от Andy Pavlo.
Мне кажется, что что-то похожее есть в самом оракле уже года 3-4. Но это не точно..

​Хозяйке стартаперам на заметку: в B2B все происходит ОЧЕНЬ долго.

Многие из вас знают, что мы разрабатываем несколько продуктов - holistic.dev, parsers.dev и dwh.dev

У holistic.dev есть интеграции со всеми основными клауд провайдерами в РФ.

Они сделаны в виде FaaS (function as a service) только по одной причине - облакам некогда заниматься такими интеграциями.

Но ребята из MCS (облако mailru) оказались наиболее легкими на подъем и запилили интеграцию для своих managed баз прямо к себе в админку.

Таймлайн выглядел так:
- 2020 весь год. Я ищу контакты в MCS
- 2020 декабрь. С первого разговора с нужным человеком MCS принимают решение об интеграции
- 2021 февраль. Интеграция готова
- 2021 март. Я узнаю о том, что интеграция готова, мы начинаем общаться о промо материалах
- 2021 апрель. Я рассказываю об интеграции у себя в канале
- 2021 июнь. Мы общаемся о промо материалах.
- 2021 август. Промо выходит в медиа каналах mail.ru (Новость на сайте и в телеге)


Собственно, это была подводка к новости - про нашу интеграцию с MCS объявлено официально, ура! :)

PS: если решите делать B2B стартап, ищите sales-кофаундера сразу....

Из нашего чатика:

https://twitter.com/andy_pavlo/status/1425277882935488518

@здец подкрался незаметно, хоть виден был из далека...

Сложно это признавать, но не только таксистов и продавцов со дня на день заменят железные болваны, но и нас с вами. Нас, это нас - программистов, верстальщиков, тестировщиков. Всех.

Вы хочите пруфов? Их есть у меня:

https://www.youtube.com/watch?v=Mc-gWblq7K4

Ничего не будет. Ни кино, ни театра, ни книг, ни газет – одно сплошное телевидение.

Пользуясь пятницей, предлагаю отправиться в запой. В этом нас AI пока не догнал.
Но это только ПОКА...

​Известного в 80-90х годах музыканта, когда он в сотый раз поехал с турне «лучшее за 30 лет», спросили, не собирается ли он написать новых песен, а то сколько уже можно?

Он ответил: «новые песни пишут те, у кого старые плохие»

Вот и Егор иногда стряхивает пыль со своих нетленок:

ActiveRecord Is Even Worse Than ORM

​Phil Eaton, который перепиливал PostgreSQL на go, запостил список SQL парсеров на go, js, java, python:
https://twitter.com/phil_eaton/status/1428490231532212231

До моей коллекции SQL тулзин на github ему, конечно, далеко, но несколько новых ссылок я туда добавил :)

​Firebolt зовут на Product Showdown 25 августа

Но внезапно обнаружились записи весенних сессии
https://vimeo.com/522252264
https://vimeo.com/511021032

Коротко:
- Архитектура Snowflake-like - хранение на s3, независимо запускаемые compute инстансы + слой оркестрации и метадаты.

- Хранение данных очень похоже на clickhouse: колонки, партиции и сжатие.
Колонки сортируются по PRIMARY KEY в пределах партиции (видимо). Для тех, кто не знаком с clickhouse, замечу, что PK в данном случае не имеет ничего общего с уникальностью. Это sparse index, который определяет поля, по которым будет проводиться сортировка (в пределах партиции).

- Есть еще 2 типа индексов - aggregated и join.
Aggregate похож на materialized view. Но это не точно: https://vimeo.com/512940949
Join похож на... обычный индекс: https://vimeo.com/512937916
Пока индексы нужно создавать вручную, но потом система сама начнет их рекомендовать. Почему не делать автоматически - хз.

- Есть ДВА доступных движка: read/write для general purpose (ETL) и read only для data analytics.
Движки выбираются в специальном интерфейсе (а не из SQL, как ожидалось бы) и запускаются на EC2 инстансах, размер которых нужно выбрать до запуска. Можно указать auto-stop период для каждого инстанса: 20 минут/час/никогда.

- Упоминается Firebolt ETL на SQL.
Из уникальных фич: импорт из kafka.

- Заявляется в 10 раз более эффективное расходование ресурсов aws.
$16 snowflake vs $1.54 firebot. Табличка сравнения содержит запросы #1, #2, #3, #4 и #5. Что бы это ни значило....


- Вопрос из зала #1: чем вы отличаетесь от snowflake?
- во-первых, мы быстрее
- во-вторых, мы даем вам больше свободы выбора железа
- в-третьих, мы дешевле

¯\_(ツ)_/¯

- Вопрос из зала #2: какой дилект SQL вы поддерживаете?
- Postgre-sh

- Вопрос из зала #3: сколько времени занимает изменение размера compute-инстанса?
- 2-3 минуты


Формально получается, что firebolt - это оркестратор managed баз.
Скорее всего только Posgresql. В разделе про неструктурированные данные идет речь о функции unnest, которая есть, кажется, только в Posgresql и BigQuery.

Еще возникают интересные вопросы, например, об уровне изоляции транзакций в read/write движке. Теоретически, его же можно применять не только для ETL.
Можно же, да?..

Пока рано говорить об удобстве использования, но выбор движка в интерфейсе, 3 настройки автостопа, и запуск инстанса за 2-3 минуты заставляет приуныть...

Алекс поделился историей про саппорт aws:
https://news.1rj.ru/str/devfounder/112

Для меня недосягаемой вершиной саппорта всегда был Рокетбанк.
Без булщита, с живыми людьми, которые говорят с тобой на одном языке.

Вот тут коротенько написано про них.

С чем категорически не согласен, так это что саппорт это _дешевая_ замена маркетинга. Хороший саппорт - это, сцк, очень дорого.

Ребята из JUG опять что-то мутят :) На этот раз про бигдату с джавой.



26 августа в 18:00 компания IT_One вместе с JUG Ru Group проведет бесплатный онлайн митап по Big Data и Java.

На «IT_One Meet Up: Java and Big Data» эксперты будут говорить о технологиях, инструментах, методах и многом другом, чем живут дата-специалисты.

В программе:
— Максим Стаценко, «Обзор технологий хранения больших данных. Плюсы, минусы, кому подойдет»;
— Вадим Опольский, «Apache Flink vs Свой Java Код. Для приземления данных из Kafka»;
— Круглый стол c Максимом Юнусовым, Вадимом Опольским и Максимом Стаценко, на котором спикеры обсудят системы хранения данных, архитектуры и разные подходы к работе с Big Data.

А еще вас будет ждать дискуссионная зона и розыгрыш подарков среди участников 🎁

Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться.

Jupyter notebooks здорового человека для дата инженеров:

evidence.dev

маркдаун с sql, который рендерится в статический html

Обсуждение на HN:
https://news.ycombinator.com/item?id=28304781

​У меня есть еще одна коллекция - подборка экзотических применений SQL

Чего там только нет - и парсинг json и работа с файловой системой, с блокчейном и даже кубером. Сегодня добавился еще один пункт - рейтрейсинг oO

Если вы думаете, что создатели ORM уж точно умные ребята, с большой экспертизой в разных БД и знают как надо делать хорошо точно лучше, чем вы (и если историй про Django было недостаточно), то вот sequelize:

CREATE OR REPLACE FUNCTION pg_temp.sequelize_upsert() RETURNS integer AS $func$ BEGIN INSERT INTO ... VALUES(...); RETURN 1; EXCEPTION WHEN unique_violation THEN UPDATE ... SET ... WHERE ... ; RETURN 2; END; $func$ LANGUAGE plpgsql;
SELECT * FROM pg_temp.sequelize_upsert();

from
https://twitter.com/samokhvalov/status/1431147427612880899

Патент на JOIN…

https://twitter.com/andy_pavlo/status/1432405663523688449

Кажется, что на smartdata я не попадаю в качестве докладчика со своими крутыми историями про snowflake, но это, конечно же, не повод не посмотреть эту конференцию. Вот, кстати список докладов. И еще...

Конференция для дата-инженеров SmartData 2021 — 11-14 октября, онлайн

Вас ждёт 4 дня докладов о разных аспектах дата-инжиниринга: стриминг, хранение данных, MLOps, инструменты и многое другое.

Среди спикеров:
— Andy Pavlo, профессор компьютерных наук в университете Carnegie Mellon, эксперт по базам данных;
— Ash Berlin-Taylor, контрибьютор и член core team Apache Airflow, Director of Airflow Engineering в Astronomer;
— Владимир Озеров, руководитель компании Querify Labs, которая занимается исследованием и разработкой компонентов СУБД для технологических компаний;
— Tejas Chopra, Senior Software Engineer в команде Data Storage Platform в Netflix.

И это лишь начало списка — программа постоянно пополняется!

Специально для нашего канала организаторы сделали промокод nosingularity2021JRPc (действует на Personal Standard билет).

Подробнее почитать о принятых в программу докладах и купить билеты со скидкой можно на сайте.

​Давно не было выпусков SQL-WTF SQL-TIL, поэтому давайте сегодня я исправлюсь и разберу один кейс, с которым столкнулся соучастник нашего Snowflake чатика.

Реляционщики, не расходитесь! Кейс может быть воспроизведен в любой БД :) Да, и в Postgresql тоже.

Вводные: есть несложный вопрос с парой джойнов, группировкой и having. Упростим его значимую часть до такой:

SELECT id
FROM t1
  LEFT JOIN t2 ON t2.t1id=t1.id
GROUP BY id
HAVING SUM(amount) = 0

Логика такая: необходимо выбрать все объекты, за которые заплатили, но деньги за них были возвращены в полном объеме, т.е. сумма всех платежей = 0.

Проблема заключалась в следующем: запрос возвращает 2 строки, но при добавлении имени таблицы в условие группировки (

 GROUP BY t1.id 

), возвращает одну.
Разночтений быть не может, поле id только в одной из таблиц.

Выглядит как лютейший баг.

Но план запроса показывает, что количество строк в обоих случаях одинаково на всех шагах, за исключением последнего:

 HAVING SUM(amount) = 0 

во втором случае отбрасывает один нужный ряд.
Очевидно, что какая-то проблема с суммированием, но без данных понять какая на глаз довольно сложно.
Но и после предоставления реальных данных баг воспроизвелся не так, как было в условии. Но причина была та же - у колонки AMOUNT тип FLOAT!

Каждому разработчику стоит запомнить первое правило бойцовского клуба: НЕ ХРАНИТЬ ФИНАНСОВЫЕ ДАННЫЕ В ТИПЕ FLOAT!

Так почему сумма FLOAT может быть не равна нулю, там где она должна быть равна нулю?

Не, snowflake не сломан. Баг есть во всех базах.

А разгадка одна — безблагодатность IEEE 754 standard.
С примерами можно ознакомиться тут: 0.30000000000000004.com
Если коротко, математические операции над числами с плавающей точкой сломаны во всех языках программирования и вам стоит избегать их, если требуется точная математика :)

Ну ок, допустим, но почему имя таблицы аффектит математику, спросите вы.

А оно и не аффектит :)
Фокус в том, что эти фантомные знаки после запятой зависят от мест слагаемых! Да, забудьте все то, чему вас учили в школе, добро пожаловать в реальный мир :)

SELECT
  0.1::FLOAT - 0.1::FLOAT + 0.2::FLOAT - 0.2::FLOAT,
  0.1::FLOAT + 0.2::FLOAT - 0.1::FLOAT - 0.2::FLOAT

даст 0 и 0.000000000000000027755575615628914.

Т.е. разный изначальный порядок значений в колонке amount даст разные значения при суммировании, и соответственно,

 HAVING SUM(amount) 

будет равен нулю не всегда...

А почему меняется порядок значений?
И тут предъявлять претензии к Snowflake так же будет безосновательным.
Все дело в том, что порядок значений не гарантирован без явного указания сортировки практически в любой базе.
Да, именно так. Если не указан ORDER BY, то в общем случае порядок записей будет рандомным.
Все будет зависеть от того как планировщик посчитает нужным доставать данные в текущий момент. Когда у вас есть джойны, группировки и тд - энтропия только увеличивается, потому что алгоритм, по которому будет произведен JOIN может различаться от запуска к запуску. То же самое касается и GROUP BY.

Отдельный вопрос, конечно, почему указание имени таблицы как-то на это повлияло, но общую ситуацию это никак не меняет. В следующий раз стрельнуло бы не это, так другое.
Например, у меня описанное поведение воспроизводилось при добавлении/удалении JOIN.

Что же стоит сделать прямо сейчас, чтобы не пролюбить все полимеры?

1) найти руками все места в вашем проекте, где используется FLOAT и проверить, не участвует ли он в математических операциях.
2) для хранения финансовых данных заменить FLOAT на NUMERIC, а в приличных базах лучше на INT.
3) дождаться реализацию автоматической проверки в holistic.dev для вашей базы :)

Почему int/bigint лучше numeric?
В 99 случаев из 100 вы знаете с какой точностью вам нужно хранить дробные числа. Обычно это 2 или 4 знака после запятой. Так и храните сумму в центах или в сотых долях цента! Если по какой-то причине точность плавает, то возьмите либо максимальную, либо храните точность в отдельном поле.

Но при этом вы получите прирост скорости в операциях агрегации местами на несколько сотен процентов!

Все выпуски SQL-WTF SQL-TIL
(чтобы вы могли пошарить):

postgresql edition:
1) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/535
2) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/541
3) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/548
4) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/572

snowflake edition:
5) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/582
6) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/602
7) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/753 и https://news.1rj.ru/str/nosingularity/754
8) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/762
9) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/826

mix:
10) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/755
11) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/803 и https://news.1rj.ru/str/nosingularity/804
12) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/808 и https://news.1rj.ru/str/nosingularity/809
13) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/857

​Очень хочется сделать свою SQL бд?

Вот тут ребята из Querify Labs показывают на пальцах как навесить SQL на Apache Ignite.

Есть такая штука - Apache Calcite. На ней можно описать парсер и планер с оптимизатором. А потом научить этот план выполняться над целевой базой.

Кому-то захочется реализовать мою бредовую идею SQL для редис - пожалуйста.

У кого-то своя база на GPU но без SQL - пожалуйста.

Есть желающие заменить уродский ELK-синтаксис на нормальный? Велкам.

Короче, SQL в каждый дом :)