Базы данных

SQLCoder теперь лучше пишет Postgres SQL, чем GPT-4. Если оставить в стороне тесты, я поражен тем, насколько хорошо он работает даже без тонкой настройки. Github: https://github.com/defog-ai/sqlcoder Interactive Demo: https://defog.ai/sqlcoder-demo/ Huggingface: https://huggingface.co/defog/sqlcoder-34b-alpha

В этой статье мы увидим, как можно реализовать решение по секционированию таблиц при использовании Spring и Hibernate. Цель секционирования таблицы — разделить большую таблицу на несколько меньших таблиц секционирования, чтобы связанные таблицы и записи индекса могли поместиться в буферный пул в памяти, что позволяет более эффективно выполнять поиск или сканирование. https://vladmihalcea.com/table-partitioning-spring-hibernate

Бесплатный практический вебинар: Рабочий день аналитика данных. ⏰ Когда: 15 ноября в 19:00 по мск. ✔️Погружаемся в профессию и составляем отчет о продажах интернет-магазина. ✔️Покажем, какие задачи решают аналитики данных, какие проекты реализуют и как помогают бизнесу принимать решения и расти. ✔️Расскажем, как пройти собеседование, найти удаленную работу и начать менять свою жизнь уже сегодня. 🎁 Дарим скидку 100 000 рублей на курс «Аналитик данных» и 20 000 рублей депозит до 19 ноября, а еще + 6 месяцев сопровождения наставника и карьерного трека после обучения! Реклама. АНПОО "ХЕКСЛЕТ КОЛЛЕДЖ". ИНН 7839056670. erid: LjN8K4ejs

Электронная книга по индексированию и настройке SQL https://use-the-index-luke.com/

Почему вам стоит отказаться от использования timestamp в PostgreSQL. Не секрет, что работа с часовыми поясами — боль, и многие разработчики объяснимо стараются ее избегать. Тем более что в каждом языке программирования / СУБД работа с часовыми поясами реализована по-разному. Среди тех, кто работает с PostgreSQL, есть очень распространенное заблуждение про типы данных timestamp (который также именуется timestamp without time zone) и timestamptz (или timestamp with time zone). Вкратце его можно сформулировать так: Мне не нужен тип timestamp with time zone, т.к. у меня все находится в одном часовом поясе — и сервер, и клиенты. В статье я постараюсь объяснить, почему даже в таком довольно простом сценарии можно запросто напороться на проблемы. А в более сложных (которые на самом деле чаще встречаются на практике, чем может показаться) баги при использовании timestamp практически гарантированы. Читать далее https://habr.com/ru/articles/772954

Bolt SQL — быстрый и красивый клиент базы данных Этот новый клиент ориентирован на скорость и большую интеграцию с облаком, поэтому вам будет проще обмениваться настройками между компьютерами или со своей командой. https://laravel-news.com/bolt-sql-fast-and-beautiful-database-client

Миграция базы данных: операция разработчиков на открытом сердце Задача заключалась в переходе от реляционной базы данных PostgreSQL AWS к нашему локальному автономному решению . Мы собрали целевую команду, состоящую из разработчика, DevOps и двух администраторов баз данных. https://shiftmag.dev/database-migration-developers-open-heart-surgery-1926

Почему сложно горизонтально масштабировать базы данных SQL? Понимание проблем горизонтального масштабирования баз данных SQL для проектирования систем. https://www.designgurus.io/blog/Horizontally-Scale-SQL-Databases

Как мы масштабировали PostgreSQL до 350 ТБ и более (с 10 млрд новых записей в день) https://www.timescale.com/blog/how-we-scaled-postgresql-to-350-tb-with-10b-new-records-day

PostgreSQL Antipatterns: ходим по JSON-граблям. Недавно попался на глаза примерно такой кусок запроса, и тут прекрасно примерно все: • множество чтений из CTE (хоть и единственной записи, но все же); • извлечение по каждому ключу текста с раскастовкой в jsonb; • извлечение каждого отдельного json-ключа в каждое отдельное одноименное поле; • "ручное" преобразование текстового представления массива в json в текстовое представление PostgreSQL. А как - правильно? Читать далее https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/771406

Порядок выполнения SQL

Иногда вам нужно получить, например, три последних заказа для *каждого* клиента. Обычные соединения не могут этого сделать. Вам нужно выполнить n+1 запросов в коде, а это медленно! Но с помощью латеральных соединений вы можете выполнить соединение цикла for-each в SQL https://sqlfordevs.com/for-each-loop-lateral-join

31 интерактивный урок по SQL БЕСПЛАТНО. Более 20 практических упражнений, которые вы решаете прямо в браузере — установка не требуется. https://datalemur.com/sql-tutorial

Индексирование полнотекстовых данных в PostgreSQL с использованием модуля pg_trgm. PostgreSQL, одна из самых мощных и гибких реляционных СУБД, предлагает нам свой модуль pg_trgm, чтобы решить сложную задачу полнотекстового поиска. Когда речь идет о поиске, просто LIKE запросы больше не всегда могут удовлетворить технические требования. Полнотекстовый поиск подразумевает не только поиск точных соответствий, но и учет схожести слов, учет морфологии, а также поддержку более сложных запросов. PostgreSQL, конечно, предоставляет средства для выполнения таких задач, и модуль pg_trgm - один из инструментов, с помощью которого это можно сделать. Итак, что такое pg_trgm? Этот модуль PostgreSQL предоставляет набор функций и операторов, которые позволяют работать с трехграммами (триграммами) - это последовательности из трех символов. Для понимания, давайте взглянем на пример... Читать далее https://habr.com/ru/companies/otus/articles/770674

Как заставить PostgreSQL работать: новые возможности pg_cron pg_cron — это расширение PostgreSQL с открытым исходным кодом, которое предоставляет планировщик на основе cron для периодического запуска команд SQL. Почти каждый управляемый сервис PostgreSQL поддерживает pg_cron, и он стал стандартным инструментом для многих пользователей PostgreSQL. https://www.citusdata.com/blog/2023/10/26/making-postgres-tick-new-features-in-pg-cron/

Рекомендации по повышению производительности SQL: настройка производительности для ускорения вашей базы данных Хотя существует множество факторов, которые могут повлиять на производительность базы данных SQL, и мы не можем охватить их все , в этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных и наиболее эффективных способов оптимизации производительности вашей реляционной базы данных. https://www.cockroachlabs.com/blog/sql-performance-database-best-practices

Omnigres делает Postgres платформой приложений, ориентированной на разработчиков. Вы можете развернуть один экземпляр базы данных, и на нем будет размещаться все ваше приложение, масштабируемое по мере необходимости. https://github.com/omnigres/omnigres

Как подключить проект Node.js к MongoDB: подробное руководство MongoDB — популярная база данных NoSQL, которая позволяет разработчикам гибко и масштабируемо хранить данные и управлять ими. https://hojaleaks.com/how-to-connect-a-nodejs-project-with-mongodb-a-comprehensive-guide Оптимизация SQL-запросов с помощью примеров кода на Go https://earthly.dev/blog/optimize-sql-queries-golang

Как мы создали механизм потокового SQL https://www.epsio.io/blog/how-to-create-a-streaming-sql-engine

Простой ORM для sqlite3. ORM, или объектно-реляционное отображение — это программная технология, которая позволяет взаимодействовать с базами данных с использованием объектно-ориентированной парадигмы. Вместо того чтобы писать SQL-запросы напрямую для работы с данными в базе данных, можно использовать ORM, чтобы взаимодействовать с данными, как если бы они были объектами в вашем коде. Не бывало ли вам интересно, как работает изнутри такая идейно простая концепция? Благодаря чему достигается удобство работы? Сегодня мы напишем ORM самостоятельно и узнаем, какие инструменты python нам для этого понадобятся. Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/766552