DATABASE DESIGN

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Экспериментальный селф-хостинг — материалы для начинающих, личный опыт, DIY-гайды и домашние лабы Многие энтузиасты разворачивают open source-инструменты у себя дома и экспериментируют с «домашним облаком», решая личные задачи. Мы в Beeline Cloud подобрали примечательные материалы, которые помогут погрузиться в тему, познакомиться с кастомными сборками. Читать: https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/953456/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Поиск собственных файлов как в браузере (Google поисковике) Поиск собственных файлов как в браузере (Google поисковике). Даже при аккуратной структуре папок и нейминге найти нужный файл часто было непросто. Рано или поздно все превращалось в большой хаос из набора файлов и папок. Я пробовал программы по типу Everything, которые ищут по названию файла, пробовал obsidian и xyplorer, которые дают возможность добавлять теги, но хотелось простой возможности описать то, что ищешь, и получить результат - как в браузер поисковике. Затем я подумал - ведь все может быть контекстом... Читать: https://habr.com/ru/articles/953342/ #ru @database_design | Другие наши каналы

PostgreSQL против 10 миллионов записей: оптимизация запросов, которая спасла наш проект Это был обычный понедельник. Я пил кофе, проверял почту, и вдруг — волна уведомлений в Slack. «Сайт не грузится!», «Отчеты зависли!», «Что происходит?». Наш проект, который успешно работал с несколькими сотнями тысяч записей, перешагнул психологически важный рубеж — 10 миллионов строк в таблице заказов. И PostgreSQL, который раньше летал, внезапно начал ползти как улитка. Читать: https://habr.com/ru/articles/953264/ #ru @database_design | Другие наши каналы