DATABASE DESIGN

阿里云数据库MongoDB版助力掌阅平滑上云，撬动数据红利 The text discusses how Alibaba Cloud's MongoDB version has helped Palm Reading, a digital reading platform, transition to the cloud and effectively utilize their reading data. The adoption of MongoDB has improved service performance, facilitated data management, and supported data upgrades. Alibaba Cloud and MongoDB have brought efficiency, cost savings, and stability to Palm Reading. Similarly, Riot Games Korea, a gaming company, faced challenges in handling increasing data and changing requirements. They collaborated with MongoDB to handle scalability and frequent schema changes. Initially using the community version of MongoDB on AWS EC2, they later migrated to MongoDB Atlas with the help of MongoDB Korea. This migration simplified cluster management and allowed for programmatic cluster creation. Riot Games Korea achieved operational improvement, increased efficiency, and improved their gaming experience with MongoDB Atlas. They also utilized MongoDB Atlas Charts for data analysis and optimization features for database performance. They plan to continue collaborating with MongoDB in the gaming industry. Overall, both companies have benefitted from the adoption of Alibaba Cloud's MongoDB version and MongoDB Atlas, respectively, in terms of operational efficiency, scalability, and data management. Read: https://www.mongodb.com/blog/post/alibaba-cloud-database-mongodb-version-helps-zhangyue-migrate-cloud-cn

라이엇게임즈코리아, MongoDB Atlas 기반으로 수십억 건의 전투 게임 경험을 새롭게 정립하다 Riot Games Korea has partnered with MongoDB Atlas to revolutionize the management of their PC gaming experience. With the popular game, League of Legends, taking up a significant portion of the Korean gaming market, Riot Games Korea sought to enhance their collaboration with PC bangs (Internet cafes) by utilizing the influence of MongoDB Atlas. By implementing a new system, Riot Games Korea aims to effectively manage the billions of PC bang gaming session data they receive each year. In doing so, they hope to address issues such as overcharging and rising costs while also introducing customized events for PC gamers. With the help of MongoDB's scalability and adaptability, Riot Games Korea's development team was able to create and manage a system capable of handling large amounts of data with ease. Additionally, by migrating to MongoDB Atlas, they were able to simplify data management through a user-friendly web UI and utilize programming-based cluster creation via APIs. With the successful migration, Riot Games Korea was able to handle 10 billion game session data entries, including analysis and visualization, within just 16 hours. This text discusses how Canara HSBC Life Insurance optimized costs and claims processing with MongoDB. The company underwent a digital transformation focused on the cloud, analytics, and mobility. They moved from their existing architecture to MongoDB Atlas, a fully managed cloud database, to enhance efficiency and improve the customer experience. The transition to MongoDB Atlas allowed for faster development of digital products and automated processes. Canara HSBC Life Insurance also benefitted from real-time analytics and seamless integration with reporting tools. The partnership with MongoDB resulted in significant efficiency gains, cost savings, and improved customer experiences. The results achieved by Canara HSBC Life Insurance include a surge in straight-through processing (STP) from 37% to 60%, as well as a 60% improvement in policy issuance turnaround time and a 20% cost-saving per policy issuance. The seamless integration with analytical tools led to a 2x top-line growth for the company. Moving forward, Canara HSBC plans to use MongoDB Atlas to collect and organize customer data, integrate AI and machine learning tools, and enhance business intelligence for reporting. The introduction of Atlas Vector Search and Search Nodes on the MongoDB Atlas platform provide developers with the ability to build intelligent applications powered by semantic search and generative AI. The features have received positive feedback and are being utilized for various use cases, including semantic search and retrieval augmented generation. The new architecture of Search Nodes provides better optimization and performance for search workloads. These features are currently available for production usage. Read: https://www.mongodb.com/blog/post/riot-games-korea-redefines-billions-combat-game-experiences-based-mongodb-atlas-kr

Querying Graphs with SQL and PGQL: What is the difference? First there was the graph query language PGQL, and now in SQL:2023 there is new SQL syntax for creating and querying graphs. What is the difference between PGQL and SQL? Read: https://blogs.oracle.com/database/post/querying-graphs-with-sql-and-pgql-what-is-the-difference

Updated MariaDB Connectors now available Read: https://mariadb.com/?p=38377

Три года с импортозамещенной виртуализацией: опыт использования РОСПЛАТФОРМЫ Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Терехин, я начальник ИТ‑отдела в ООО «РСХБ‑Финансовые консультации» — дочерней компании Россельхозбанка. Сегодня поделюсь с вами ощущениями от использования отечественной системы виртуализации РОСПЛАТФОРМА и тем, как мы переводили на нее нашу компанию. Читать: https://habr.com/ru/companies/rshb/articles/778274/

Vector Search and Dedicated Search Nodes: Now in General Availability Read: https://www.mongodb.com/blog/post/dedicated-search-nodes-vector-search-now-in-general-availability

Инструкция по переезду и миграции данных с Google Firebase на Self-hosted Supabase Всем доброго дня! Комментарии к моей предыдущей статье о том, как я развиваю свой pet-проект, а также различные законы, подразумевающие локализацию персональных данных на серверах, размещенных на территории РФ (в частности Федеральный закон от 21.07.2014 № 242-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части уточнения порядка обработки персональных данных в информационно-телекоммуникационных сетях»), озадачили меня идеей постепенного перевода всех данных приложения в РФ. В качестве сервера БД я отдал предпочтение сервису Supabase, который легко разворачивается в Docker на сервере. В данном туториале я хочу обзорно пройтись по сравнению двух сервисов, представляющих собой не только СУБД, а BaaS (backend as a service), но внимание заострю именно на работе с данными, постараясь сравнить их функционал, производительность и простоту использования. Также приведу примеры обработки получения, обновления и удаления данных в Google Firebase Realtime Database и Supabase Realtime Database на JavaScript. Стоит сразу сделать оговорку, что Realtime Database от Firebase - это облачная БД для хранения и синхронизации данных в реальном времени, в то время как БД от Supabase хоть и является её аналогом, но позволяет хостить базу данных самостоятельно ("под капотом" у Supabase располагается объектно-реляционная СУБД PostgreSQL). Мы рассмотрим шаги, необходимые для переноса данных и обсудим примеры кода для реализации этого процесса. Читать: https://habr.com/ru/articles/778126/

Современные типы архитектуры данных: Погружение в различные подходы к построению хранилищ данных В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты различных типов хранилищ данных, которые помогут оптимизировать процессы управления данными в вашей компании. Подробнее Читать: https://habr.com/ru/articles/778034/

Atlas Vector Search obtient le meilleur taux de satisfaction des développeurs dans l'enquête Retool State of AI 2023 Read: https://www.mongodb.com/blog/post/atlas-vector-search-commands-highest-developer-nps-retool-state-ai-2023-survey-fr

Atlas Vector Search erzielt den höchsten Entwickler-NPS in der Retool State of AI 2023-Umfrage Read: https://www.mongodb.com/blog/post/atlas-vector-search-commands-highest-developer-nps-retool-state-ai-2023-survey-de

Atlas Vector Search comanda o NPS de desenvolvedor mais alto na pesquisa Retool State of AI 2023 Read: https://www.mongodb.com/blog/post/atlas-vector-search-commands-highest-developer-nps-retool-state-ai-2023-survey-br

Atlas Vector Search obtiene el NPS más alto para desarrolladores en la encuesta Retool State of AI 2023 Read: https://www.mongodb.com/blog/post/atlas-vector-search-commands-highest-developer-nps-retool-state-ai-2023-survey-la

How Atlas Edge Server Bridges the Gap Between Connected Retail Store and the Cloud Read: https://www.mongodb.com/blog/post/how-atlas-edge-server-bridges-gap-between-connected-retail-store-cloud

Перенести терабайты канбан-досок в облако: опыт команды Yandex Tracker Привет, меня зовут Мария Карпенко, я разработчик в команде Yandex Tracker — сервиса для управления процессами и проектами. Внутри Яндекса сервис  используется для постановки задач практически во всех командах, так что общее количество событий по задачам исчисляется уже миллиардами. Как внутренний сервис Tracker существует с 2012 года, и старые инстансы исторически использовали базы данных on-premise. Но к 2023 году многие части даже из списка легаси должны были переехать в облако — и нам понадобилось продумать бесшовный переезд для достаточно объёмных БД. В этой статье расскажу, как мы решили эту задачу, — рассказ будет интересен всем, кто планирует переезд в облачную инфраструктуру. Читать: https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/776966/

Резервное копирование в Kubernetes с помощью K8up и Kasten K10 by Veeam Разработчикам и системным администраторам важно обеспечивать надежность и доступность данных в приложениях Kubernetes. Несмотря на высокую степень автоматизации и управления контейнерами, всегда остаются риски сбоев или человеческих ошибок — поэтому необходимо заранее задуматься о резервном копировании. Меня зовут Филипп, я системный администратор в отделе Data- и ML-продуктов Selectel. В этой статье постараюсь раскрыть, какие есть решения для резервного копирования в Kubernetes, и на простом примере покажу, как с ними работать. Подробности под катом. Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/777414/

Выбор информационной системы для автоматизации вашей бизнес-задачи – разбираемся вместе с GlowByte Вопрос автоматизации бизнес-процессов всегда был актуален для большого количества современных компаний, и в последние несколько лет тренд на автоматизацию набирает всё большие обороты. Информационные системы (ИС) позволяют повысить качество бизнес-процессов компании, в том числе связанных со стратегическим планированием, прогнозированием и оценкой эффективности бизнеса в целом. На рынке существует множество ИС, которые позиционируют себя как продукты, способные решить подобные задачи. В аббревиатурах вообще можно запутаться (BI, ERP, CRM, CPM, EPM, BPM и т. д.). Все эти аббревиатуры, на самом деле, представляют очень разные типы информационных систем, и надо бы разобраться, какой из них подходит под вашу конкретную задачу. При этом внутри каждого типа существует большой выбор различных вендоров, и вопрос выбора становится ещё менее очевидным: не погружённому в специфику продуктов пользователю далеко не всегда понятно, сможет ли конкретная система полностью удовлетворить запрос именно его компании. Мы – направление FI (Financial Intelligence) компании GlowByte, специализируемся на внедрении информационных систем, знаем особенности, плюсы и минусы каждой. Этой статьёй мы начинаем цикл публикаций о том, как сделать автоматизацию бизнес-процессов эффективной, безболезненной и успешной. Всё, о чём мы будем писать, основано на личном опыте внедрения. Специалисты нашей команды имеют опыт внедрений в различных отраслях и спецификах, а также являются обладателями сертификатов DipIFR и CIMA, поэтому нам легко понять язык заказчика, прочувствовать все его “боли” и оценить, какой из существующих на рынке продуктов лучше всего подойдёт в каждом конкретном случае. Читать: https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/777496/

性能系列最佳实践-数据建模 Read: https://www.mongodb.com/blog/post/performance-best-practices-series-data-modeling-cn

MongoDB性能系列最佳实践-索引 Read: https://www.mongodb.com/blog/post/performance-best-practices-series-indexing-cn