SQLpedia | Базы данных
Open in Telegram
Тут вы найдете всё, что связано с базами данных и sql, как для начинающих, так и для бывалых специалистов. Сотрудничество: @Heykman
Show more5 924
Subscribers
-124 hours
-107 days
-2130 days
Loading data
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
November '26Nov '26
November '260
in 0 channels
October '26
+4
in 0 channels
Get PRO
September '260
in 0 channels
Get PRO
August '260
in 0 channels
Get PRO
July '26
+6
in 0 channels
Get PRO
June '26
+8
in 0 channels
Get PRO
May '26
+13
in 0 channels
Get PRO
April '26
+13
in 0 channels
Get PRO
March '26
+43
in 0 channels
Get PRO
February '26
+42
in 0 channels
Get PRO
January '26
+38
in 0 channels
Get PRO
December '25
+59
in 2 channels
Get PRO
November '25
+52
in 1 channels
Get PRO
October '25
+42
in 2 channels
Get PRO
September '25
+44
in 2 channels
Get PRO
August '25
+62
in 0 channels
Get PRO
July '25
+68
in 2 channels
Get PRO
June '25
+68
in 4 channels
Get PRO
May '25
+53
in 0 channels
Get PRO
April '25
+172
in 0 channels
Get PRO
March '25
+211
in 0 channels
Get PRO
February '25
+34
in 0 channels
Get PRO
January '25
+52
in 1 channels
Get PRO
December '24
+52
in 0 channels
Get PRO
November '24
+55
in 1 channels
Get PRO
October '24
+56
in 0 channels
Get PRO
September '24
+52
in 2 channels
Get PRO
August '24
+68
in 0 channels
Get PRO
July '24
+107
in 0 channels
Get PRO
June '24
+40
in 1 channels
Get PRO
May '24
+36
in 0 channels
Get PRO
April '24
+58
in 0 channels
Get PRO
March '24
+60
in 1 channels
Get PRO
February '24
+60
in 0 channels
Get PRO
January '24
+66
in 0 channels
Get PRO
December '23
+66
in 0 channels
Get PRO
November '23
+64
in 2 channels
Get PRO
October '23
+91
in 1 channels
Get PRO
September '23
+48
in 0 channels
Get PRO
August '23
+39
in 0 channels
Get PRO
July '23
+55
in 0 channels
Get PRO
June '23
+71
in 0 channels
Get PRO
May '23
+608
in 0 channels
Get PRO
April '23
+50
in 0 channels
Get PRO
March '23
+64
in 0 channels
Get PRO
February '23
+43
in 0 channels
Get PRO
January '23
+258
in 0 channels
Get PRO
December '22
+35
in 0 channels
Get PRO
November '22
+119
in 0 channels
Get PRO
October '22
+32
in 0 channels
Get PRO
September '22
+102
in 0 channels
Get PRO
August '22
+164
in 0 channels
Get PRO
July '22
+326
in 0 channels
Get PRO
June '22
+427
in 0 channels
Get PRO
May '22
+198
in 0 channels
Get PRO
April '22
+594
in 0 channels
Get PRO
March '22
+314
in 0 channels
Get PRO
February '22
+222
in 0 channels
Get PRO
January '22
+367
in 0 channels
Get PRO
December '21
+637
in 0 channels
Get PRO
November '21
+412
in 0 channels
Get PRO
October '21
+1 198
in 0 channels
Get PRO
September '21
+2 360
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 01 November | 0 |
Channel Posts
Отчет отвечает на вопрос, что уже произошло
В рекомендательных системах важнее другой вопрос — что произойдет дальше, что конкретный человек захочет увидеть в следующий раз. Данные для этого берутся те же, с которыми вы и так работаете: действия, клики, просмотры. Дальше в дело вступает машинное обучение.
30 сентября в 18:00 мск пройдет бесплатный вебинар karpovꓸcourses и AI Talent Hub ИТМО «Как устроена ваша лента: машинное обучение в рекомендательных системах».
На эфире разберут:
- как из действий пользователя собирается персональная лента;
- какие навыки нужны, чтобы работать с такими системами;
- как оценивают качество рекомендаций на реальных примерах.
Спикеры — Юлия Лим (менеджер по продукту программ ДПО AI Talent Hub, ИТМО) и Денис Амбросов, инженер по машинному обучению, стрим-лид направления модельных рисков и рисков систем искусственного интеллекта.
Разберитесь, как устроен этот переход от данных к решению — https://clc.to/erid_2W5zFJreLuP
Если не сможете прийти на прямой эфир — запись придет на почту.
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJreLuP
| 2 | Как читать BUFFERS в EXPLAIN ANALYZE и находить I/O-узкие места в PostgreSQL
PostgreSQL показывает использование буферов для каждого узла плана, и когда вы научитесь читать эти числа, то сможете точно понять, где ваш запрос тратил время на ожидание операций ввода-вывода (I/O), а где этого не происходило.
Перейти к статье | SQLpedia | 2 058 |
| 3 | Как мы строим OLTP-ядро: от API-контрактов до eBPF-проб
В предыдущих статьях я подробно разбирал фундамент нашей новой OLTP-СУБД: принцип Restrictive by Default (fail-closed вместо деградации), отказ от VACUUM в пользу UNDO-лога и концепцию Unified Storage.
Перейти к статье | SQLpedia | 2 018 |
| 4 | Как мы строим OLTP-ядро: от API-контрактов до eBPF-проб
В предыдущих статьях я подробно разбирал фундамент нашей новой OLTP-СУБД: принцип Restrictive by Default (fail-closed вместо деградации), отказ от VACUUM в пользу UNDO-лога и концепцию Unified Storage.
Перейти к статье | SQLpedia | 1 607 |
| 5 | Мониторинг SQL Server Always On в Zabbix
Если у вас в инфраструктуре стоит Always On Availability Groups, вы наверняка бывали в такой ситуации: в SSMS всё зелёное, дашборд показывает «Synchronized», пользователи звонят с жалобами на тормоза.
Перейти к статье | SQLpedia | 1 825 |
| 6 | Гайд системного аналитика по корректировкам витрин
Данный материал подходит для тех сотрудников, которые не имеют опыта работы или недавно пришли на проект, связанный с хранилищами данных.
Перейти к статье | BApedia | 1 480 |
| 7 | Temporal Tables в MS SQL Server: история изменений
Temporal tables позволяют следить за историями изменений уровне движка. SQL Server сам хранит полную историю изменений каждой строки — без триггеров, без дополнительного кода и без самописного аудита.
Перейти к статье | SQLpedia | 1 248 |
| 8 | CPU 80%. Как найти проблемный запрос в ClickHouse?
CPU 80%, память на пределе, диск нагружен. Запросы тормозят. Расчёты не завершаются. Сервер на грани. Что же делать?
Перейти к статье | SQLpedia | 1 222 |
| 9 | PostgreSQL: транзакции, блокировки и почему Serializable падает
Если вы когда-либо сталкивались с тем, что запросы внезапно «висят», транзакции ведут себя странно, а UPDATE из двух сессий приводит к неожиданным результатам — эта статья поможет понять, что происходит внутри PostgreSQL.
Перейти к статье | SQLpedia | 1 494 |
| 10 | Как отчисление одного студента может закрыть всю кафедру. Нормализуем БД и избавляемся от аномалий
В прошлой статье мы детально разобрали функциональные зависимости. Возможно, после нее у вас, как и у многих, остался закономерный вопрос: зачем нам вообще так париться, выискивая эти зависимости? Как это применяется в проектировании баз данных?
Перейти к статье | SQLpedia | 1 252 |
| 11 |  Планы на последнюю пятницу марта: заглянуть к коллегам на Avito Database meetup
Мы узнали, что 27-го ребята собираются, чтобы разобрать пару архитектурных болей. Отличный повод посмотреть на чужой прод и сравнить со своими решениями. В программе:
— чек-лист по защите данных в DBaaS;
— FoundationDB против Cassandra 5 в реальных условиях;
— нетипичный путь масштабирования S3.
Можно дойти до их офиса, а можно просто открыть онлайн-трансляцию на фоне 🤷♂️
Нашли ссылку для регистрации, она тут | 1 157 |
| 12 | Определение фактического профиля нагрузки в PostgreSQL и динамические состояния БД
Когда вы знакомитесь с документацией по какой-то системе в части базы данных, то обычно характер нагрузки определяется исходно в архитектуре проекта. Но если система определена архитектором как OLTP, но в действительности может вести себя в некоторые периоды времени как OLAP. Нормально ли такое поведение, и каким образом мы можем определить, что она ведет себя как-то иначе?
Перейти к статье | SQLpedia | 1 215 |
| 13 | Почему `SUM() OVER (ORDER BY ...)` иногда считает «неправильно»: разбираем оконные фреймы в SQL
Оконные функции в SQL полезны тем, что позволяют делать аналитику по строкам без GROUP BY: считать ранги, накопительные итоги, скользящие средние, доли, сравнения с соседними строками и агрегаты по группе, при этом не теряя детализацию исходных данных.
Перейти к статье | SQLpedia | 1 611 |
| 14 | Шардинг с равномерным распределением
Шардинг БД (db sharding) — это метод горизонтального масштабирования, при котором большая база данных разбивается на более мелкие, независимые части (shards), размещаемые на разных физических или виртуальных серверах.
Перейти к статье | SQLpedia | 1 468 |
| 15 | Конструктор табличных значений, UNNEST(), TABLE(), STRING_SPLIT(), JSON_TABLE() — замена временным таблицам в SQL
Бывают ситуации, когда есть список значений, и нужно найти значения, которых нет в БД.
Перейти к статье | SQLpedia | 1 566 |
| 16 |  No text... | 1 589 |
| 17 |  "Как стать независимыми от зарубежных систем управления базами данных (СУБД)?"
Этот вопрос сегодня остро стоит не только перед банками и финтех-компаниями, но и перед промышленными, торговыми, сервисными и государственными организациями.
💡Если такие вопросы возникают и у вас, приглашаем на вебинар от Диасофт и Ассоциации ФинТех (АФТ) на тему "Digital Q.DataBase: современный путь перехода с MS SQL Server и Oracle".
10 марта в 12:00 эксперты расскажут, как Digital Q.DataBase помогает перенести промышленные решения с MS SQL Server и Oracle, сохранив привычную логику и SQL-код. Они также представят новые возможности СУБД и расскажут практический кейс (историю успеха!) 🚀
💌Принимайте приглашение и регистрируйтесь по ссылке!
#реклама
О рекламодателе | 1 731 |
| 18 | ClickHouse и MySql или как подружить две базы
Представьте, что у вас есть таблица, в которой каждый день появляется 100 000 новых записей. Через год в ней будет 36 миллионов записей. MySQL начнет "тормозить" на сложных аналитических запросах, а удалять старые данные нельзя — они нужны для отчетности.
Перейти к статье | SQLpedia | 1 287 |
| 19 | Интересный хак для упрощения сложных SELECT в Postgres
Если вы пишете сложный SELECT, в котором одно и тоже вычисляется несколько раз, например, для массовой обработки данных пачками, то наверняка вам хотелось завести локальную переменную
Перейти к статье | SQLpedia | 1 399 |
| 20 | MySQL, который выживает: отказоустойчивый кластер с Orchestrator
Разбираем настройку HA-кластера с Keepalived и Orchestrator для тех, кто предпочитает контроль облачным black box-решениям.
Перейти к статье | SQLpedia | 1 348 |
