DATABASE DESIGN

В новый год — с новым проектом! В VK — более 200 технологичных проектов, команды которых ждут крутых новых коллег! Знакомьтесь с продуктами компании в лендинге и оставляйте своё резюме рекрутерам. Именно вы в 2024 году можете стать частью сильной команды: https://tprg.ru/iW2O Реклама

БД — это скальпель или мультитул? Куда привела эволюция СУБД в 2023 году За последние пару десятилетий с ростом объёма данных на рынке СУБД сложился интересный ландшафт. Появились новые СУБД, при этом старые продолжали развиваться — и сориентироваться среди них становилось всё сложнее. В этой статье предлагаем рассмотреть эволюцию разных СУБД и сравнить их между собой. Поможет нам в этом Олег Бондарь, директор по продукту в Yandex Cloud, который отвечает за развитие YDB — это транзакционная реляционная база данных с открытым исходным кодом. Статья написана по материалам его доклада на Saint Highload++. Читать: https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/781996/

БД — это скальпель или мультитул? Куда привела эволюция СУБД в 2023 году За последние пару десятилетий с ростом объёма данных на рынке СУБД сложился интересный ландшафт. Появились новые СУБД, при этом старые продолжали развиваться — и сориентироваться среди них становилось всё сложнее. В этой статье предлагаем рассмотреть эволюцию разных СУБД и сравнить их между собой. Поможет нам в этом Олег Бондарь, директор по продукту в Yandex Cloud, который отвечает за развитие YDB — это транзакционная реляционная база данных с открытым исходным кодом. Статья написана по материалам его доклада на Saint Highload++. Читать: https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/781996/

PostgreSQL в «Тензоре» — публикации за год (#4) Под занавес уходящего года предлагаю традиционно вспомнить, про какие интересные возможности и особенности работы с PostgreSQL мы рассказали в нашем блоге. Если не видели дайджест за прошлый год — время наверстать упущенное! Читать: https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/782918/

Основные проблемы с цифровыми данными в HR и опыт их решения Идея принимать решения о людях на основе анализа данных обсуждается давно, написаны десятки книг. Многие зарубежные (а теперь и отечественные) компании всерьёз начали применять данные не только в виде простых отчетов и индикаторов, но и более изощренным способом — через предиктивные модели (регрессионные или нейронки). Но, по моему мнению, до 70% всех усилий лежит именно в подготовке и поиске данных, чтобы затем их использовать для принятия решений. Конечно, есть ещё вопрос «зачем?» — но оставим его пока за скобками. В статье я расскажу про мои топ-5 проблем с данными из опыта работы в больших корпорациях, и их возможные причины, а также поделюсь наработанными подходами к решению этих проблем. Читать: https://habr.com/ru/articles/782818/

Архивная репликация в PostgreSQL: пошаговая инструкция Разбираем c  Григорием Тарасенко, инженером команды SQL на примере, как реплицировать базы без использования слотов репликации. Читать: https://habr.com/ru/companies/avito/articles/781892/

Разгоняем Ignite в облачной инфраструктуре. Часть 2 Привет! С вами Дмитрий Пшевский и Семён Попов, технические лидеры юнита Data в Сбере. Это вторая часть нашего материала о производительности сервисов при работе с Ignite. В первой части мы рассказали, как перешли от монолита к микросервисной архитектуре, попробовали поработать с толстым клиентом и переключились на тонкого. Расскажем, какие сложности у нас возникли в процессе эксплуатации нашего решения в облачной инфраструктуре, почему пришлось минимизировать транзакционную логику на клиенте и к чему мы пришли в итоге. Статья написана на основе нашего доклада на JPoint 2023. Поехали! Читать: https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/782498/

Benchmark JDBC connectors and Java 21 virtual threads Read: https://mariadb.com/?p=38419

Big Data в облаке: строим доступное хранилище За последние годы «большие данные» стали восприниматься более гибко и могут включать в себя объемы, которые ранее не рассматривались как «большие». При этом снизились затраты на хранение и обработку информации. Теперь инструменты работы с данными подобных масштабов доступны даже небольшим компаниям. Важно помнить, что работа в этом направлении включает в себя разнообразные вызовы, связанные с ограничениями оборудования, типами источников данных, сложностью анализа. Данные нужно правильно собирать, хранить и обрабатывать, а для этого нужно выстроить правильную инфраструктуру. Сегодня расскажем про решение, которое уменьшит неопределенность при работе с крупными данными и поможет максимально быстро построить с нуля удобную и недорогую систему для аналитических задач в вашей компании. Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_mts/articles/782226/

MongoDB Security Incident Update, December 20, 2023 Read: https://www.mongodb.com/blog/post/mongodb-security-incident-update-december-20-2023

What to Expect With the Next MariaDB Enterprise Server Release Read: https://mariadb.com/?p=38416

SQL HowTo: итоги по строкам и столбцам «в одно действие» Немного отвлечемся от простых SELECT и посмотрим на реальной бизнес-задаче построения различных "тепловых карт" и "шахматок", как знание возможностей SQL может облегчить жизнь и разработчику, и его базе. Читать: https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/781926/

Прыжок по облакам: кейс миграции MS SQL Server из Azure в VK Cloud Миграция ИТ-инфраструктуры из облака в облако — квест, с которым сейчас сталкиваются многие компании и на своих шишках понимают сложность всего процесса. И чем больше инфраструктура, тем выше уровень сложности этого квеста. Особенно если перенести надо работающий сервис с крупной базой данных и целым зоопарком технологий. Меня зовут Дмитрий Штегельман, я системный инженер в VK Tech. В этой статье я расскажу об опыте миграции PaaS MS SQL Server с гигабайтами данных из Azure в VK Cloud — выстроенном процессе, подводных камнях и полученном результате. Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/781278/

Прыжок по облакам: кейс миграции MS SQL Server из Azure в VK Cloud Миграция ИТ-инфраструктуры из облака в облако — квест, с которым сейчас сталкиваются многие компании и на своих шишках понимают сложность всего процесса. И чем больше инфраструктура, тем выше уровень сложности этого квеста. Особенно если перенести надо работающий сервис с крупной базой данных и целым зоопарком технологий. Меня зовут Дмитрий Штегельман, я системный инженер в VK Tech. В этой статье я расскажу об опыте миграции PaaS MS SQL Server с гигабайтами данных из Azure в VK Cloud — выстроенном процессе, подводных камнях и полученном результате. Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/781278/

Почему работа с данными так популярна: Data Scientist, Big Data и объектное хранение По оценкам Cybersecurity Ventures, к 2025 году общий объем данных в облаках достигнет 100 зеттабайт, или 50% всех мировых данных на тот момент. Ландшафт хранения этой информации разнообразен: от недорогих обычных серверов до огромных хранилищ на сотни петабайт. При экспоненциальном росте информации возможности работы с данными расширяются. Отчет LinkedIn о новых вакансиях показывает, что мировой рынок работы в области науки о данных вырастет до 230,80 млрд долларов к 2026 году. Наука о данных является востребованной, интересной, и, казалось бы, очень сложной областью знаний. Однако хорошая новость заключается в том, что она доступна для новичков. В статье мы разберемся, с какими базовыми основами нужно познакомиться при работе с данными. Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_mts/articles/781724/

Почему работа с данными так популярна: Data Scientist, Big Data и объектное хранение По оценкам Cybersecurity Ventures, к 2025 году общий объем данных в облаках достигнет 100 зеттабайт, или 50% всех мировых данных на тот момент. Ландшафт хранения этой информации разнообразен: от недорогих обычных серверов до огромных хранилищ на сотни петабайт. При экспоненциальном росте информации возможности работы с данными расширяются. Отчет LinkedIn о новых вакансиях показывает, что мировой рынок работы в области науки о данных вырастет до 230,80 млрд долларов к 2026 году. Наука о данных является востребованной, интересной, и, казалось бы, очень сложной областью знаний. Однако хорошая новость заключается в том, что она доступна для новичков. В статье мы разберемся, с какими базовыми основами нужно познакомиться при работе с данными. Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_mts/articles/781724/

Oracle Graph Learning Path This article is a learning path for all things Oracle Graph, making the videos and blog posts easy to digest. The setup, user interface, and capabilities can vary based on the environment you choose to deploy Oracle Graph in and the type of graph used, so use this learning path to easily find the articles relevant to you. Read: https://blogs.oracle.com/database/post/oracle-graph-learning-path

MariaDB Java Connector 3.3.2 now available Read: https://mariadb.com/?p=38410

Two Keys To AI’s Future: What We Heard From Developers At AWS re:Invent 2023 Read: https://www.mongodb.com/blog/post/two-keys-ais-future-what-we-heard-from-developers-aws-reinvent-2023

Курс «PostgreSQL для начинающих»: #2 — Простые SELECT Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих", подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре". Сегодня поговорим о самых простых, но важных, возможностях команды SELECT, наиболее часто используемой при работе с базами данных - формировании выборок (VALUES), их ограничении (LIMIT/OFFSET/FETCH), фильтрации (WHERE/HAVING), сортировке (ORDER BY), уникализации (DISTINCT) и группировке (GROUP BY). Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись. Читать: https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/780276/