cookie

نحن نستخدم ملفات تعريف الارتباط لتحسين تجربة التصفح الخاصة بك. بالنقر على "قبول الكل"، أنت توافق على استخدام ملفات تعريف الارتباط.

avatar

Базы данных_BE1

Канал по по различным базам данных, полезный и интересный контент для всех уровней. По вопросам сотрудничества @cyberJohnny

إظهار المزيد
مشاركات الإعلانات
849
المشتركون
-2624 ساعات
-1797 أيام
-26030 أيام

جاري تحميل البيانات...

معدل نمو المشترك

جاري تحميل البيانات...

PGMQ - это легковесная очередь сообщений, похожая на AWS SQS и RSMQ, но работающая на базе Postgres. Для запуска через Docker используйте команду: docker run -d --name postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -p 5432:5432 quay.io/tembo/pgmq-pg:latest Больше информации на GitHub: https://github.com/tembo-io/pgmq @bzd_be1 http://quay.io/tembo/pgmq-pg:latest
إظهار الكل...
SQL Join - это команда в SQL, которая используется для объединения данных из нескольких таблиц по определенным критериям. Она позволяет создать единый поток информации из разных групп данных в базе данных. Важно, так как данные в реляционных базах обычно хранятся в нескольких таблицах, и через Join можно фильтровать и запрашивать информацию из этих таблиц. SQL Join помогает настроить поиск данных, опираясь на связи между элементами базы данных, такие как теги, ID, названия и другие характеристики. @bzd_be1
إظهار الكل...
pg_cron - это удивительный планировщик для PostgreSQL. Этот планировщик основан на cron и предназначен для PostgreSQL версии 10 и выше. Он работает как расширение внутри базы данных. pg_cron использует тот же синтаксис, что и стандартный cron, но позволяет запускать задания PostgreSQL прямо из базы данных. Этот инструмент написан на языке программирования C. https://github.com/citusdata/pg_cron @bzd_be1
إظهار الكل...
Библия systemD: как управлять системой @bzd_be1 https://habr.com/ru/articles/817701/
إظهار الكل...
Библия systemD: как управлять системой

Что бы кто не говорил, systemD остается стандартом систем инициализацией в линуксе. И с 100% вероятностью все сервера будут с systemD. И поэтому знать как работать с данной системой инициализации...

StarRocks - это высокопроизводительная база данных для аналитики, разработанная в рамках проекта Linux Foundation. Она представляет собой базу данных нового поколения MPP OLAP с быстрой обработкой данных для сложных аналитических задач, таких как многомерная аналитика и аналитика в реальном времени. Чтобы быстро начать использовать StarRocks с помощью Docker, можно воспользоваться следующей командой: docker run -p 9030:9030 -p 8030:8030 -p 8040:8040 -itd --name quickstart starrocks/allin1-ubuntu Более подробную информацию можно найти на GitHub по ссылке: https://github.com/StarRocks/starrocks @bzd_be1 https://github.com/StarRocks/starrocks
إظهار الكل...
Разрабатываем простые инструменты для OSINT и пентестинга на языке Python @bzd_be1 https://habr.com/ru/articles/816889/
إظهار الكل...
Создаем простые OSINT и пентест инструменты на Python

Кобра: создаем OSINT инструмент на Python, часть 1 Итак, каждый программист желает все автоматизировать — и не только программист. В этой статье мы рассмотрим создание OSINT-инструмента на Python. Я...

Photo unavailableShow in Telegram
Приглашаем на High SQL — митап ЮMoney, посвященный работе с базами данных 😎 Встречаемся 28 мая в 19:00 (мск). Можно прийти в наш офис в Санкт-Петербурге или подключиться к онлайн-трансляции На встрече эксперты ЮMoney и приглашённый спикер расскажут, как они строят и развивают базы данных Темы докладов ⤵️ 🟣SQL Agent Jobs As Code: подход ЮMoney к хранению и деплою заданий для Microsoft SQL Server 🟣Декомпозиция монолита в DWH: когда стоит делить базу на множество компонентов 🟣Телеметрия в реальном времени и в экстремальных условиях: всё об архитектуре отправки данных Участие бесплатное. Чтобы попасть на митап, необходимо зарегистрироваться. Все подробности — на https://events.yoomoney.ru/highsql-2024 💜 @bzd_be1
إظهار الكل...
💻 pg_timetable — многофункциональный планировщик задач для PostgreSQL pg_timetable представляет собой усовершенствованный автономный планировщик задач для PostgreSQL, который имеет множество преимуществ по сравнению с обычными планировщиками, такими как cron или pgAgent. pg_timetable даёт возможность планировать выполнение команд PostgreSQL, системных программ и встроенных операций. https://github.com/cybertec-postgresql/pg_timetable @bzd_be1
إظهار الكل...
Photo unavailableShow in Telegram
Приглашаем на митап по работе с базами данных от ЮMoney — High SQL Встреча состоится 28 мая в 19:00 (мск). Вы можете прийти в наш офис в Петербурге или подключиться к онлайн-трансляции. Эксперты ЮMoney и приглашённый спикер расскажут о том, как они строят и развивают базы данных. Темы докладов - SQL Agent Jobs As Code: подход ЮMoney к хранению и деплою заданий для Microsoft SQL Server - Декомпозиция монолита в DWH: когда стоит разделить базу на множество компонентов - Телеметрия в реальном времени и в экстремальных условиях: всё об архитектуре отправки данных Участие бесплатное. Для участия необходимо зарегистрироваться. Все подробности на сайте High SQL: https://vk.cc/cx1JSH @bzd_be1 https://events.yoomoney.ru/highsql-2024?utm_source=vk&utm_medium=post&utm_campaign=hr_high_sql_2024&utm_term=paid&utm_content=sql_learn&erid=2VtzqvsdttJ
إظهار الكل...
На нашем канале появилось новое видео о Apache Kafka. Это первый урок из нашего бесплатного курса. Поддержите наше видео лайком и комментарием, скоро выйдут еще более продвинутые уроки! 🖥️📚👍 https://www.youtube.com/watch?v=W7ZCXcxQxV8 @bzd_be1 https://youtu.be/W7ZCXcxQxV8
إظهار الكل...
Kafka БАЗА! Теория + Практика анализ данных !

Здесь мы разобрали самую основную теорию по Kafka + подробный разбор реального применения Kafka для коммуникации 2 сервисов. 🔥

https://t.me/+Wl7z_U34K5Y0NzYy

- в моем тг канале куча гайдов, разбора кода, уроков по машинному обучению. 📌

https://t.me/data_analysis_m

l - здесь мы занимаемся анализом данных на практике 📌

https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy

- Супер полезная папка для всех, кто изучает Python и машинное обучение 1 сервис пишет в Kafka JSON с данными погоды, 2 сервис считывает эти данные из Kafka Apache Kafka — это распределённая платформа потоковой передачи данных, которая используется для построения приложений и систем, работающих с большими объемами данных в реальном времени. Основные причины, по которым используется Apache Kafka, включают: Высокая производительность и масштабируемость: Kafka может обрабатывать миллионы сообщений в секунду и легко масштабируется для удовлетворения растущих требований бизнеса. Надёжность и устойчивость к сбоям: Благодаря репликации данных на несколько серверов, Kafka обеспечивает высокую степень надёжности и отказоустойчивости. Обработка в реальном времени: Kafka позволяет собирать, обрабатывать и анализировать данные в реальном времени, что делает его идеальным для приложений, требующих мгновенной реакции. Централизованная обработка данных: Kafka может служить центральным хабом для всех потоков данных в организации, обеспечивая удобное и эффективное управление данными из разных источников. Поддержка различных сценариев использования: Массовая передача данных: Kafka используется для передачи больших объемов данных между системами и приложениями. Мониторинг и логирование: Сбор и анализ логов и метрик с различных сервисов в реальном времени. Интеграция данных: Объединение данных из разных систем и их дальнейшая обработка и анализ. Событийно-ориентированные архитектуры: Создание систем, реагирующих на события и изменяющих своё поведение в ответ на них. Гибкость и расширяемость: Kafka поддерживает различные типы данных и интеграцию с множеством других систем и инструментов, таких как Hadoop, Spark, Flink, и других. Apache Kafka является мощным инструментом для управления потоками данных, обеспечивая высокую производительность, надежность и гибкость, необходимые для современных распределённых систем и приложений. #python #datascience #apachekafka #kafka