DATABASE DESIGN

Использование метрик для мониторинга облачных баз данных на примере PostgreSQL Если вы работаете с базами данных, то вам определенно стоит иметь понимание о производительности кластера СУБД. Для этого можно использовать базовые метрики. А можно — метрики от DBaaS в сочетании с Grafana. Они позволяют строить кастомные графики, которые могут быть полезны в той или иной ситуации. Привет! Меня зовут Рамиль Адильбеков, я DevOps-инженер в Selectel. В этой статье покажу, как можно настроить базовый стек Prometheus/Grafana, подключить метрики от кластера облачных баз данных и загрузить дашборд. Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/928854/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Обзор рынка платформ защиты данных от KuppingerCole В отчёте аналитика Alexei Balaganski рассматривается текущее состояние рынка платформ по защите данных и подчёркивается необходимость сильной защиты в условиях растущих угроз и новых регуляций. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Ошибки, которые не случились: C++ и compile‑time проверка SQL-запросов В этой статье мы посмотрим, как можно реализовать полную compile‑time валидацию SQL‑запросов на основе схемы базы данных, встраиваемой прямо в код. Без магии, без рантайма, без сторонних тулов. Только стандартный C++ и ваша структура БД. Валидация таблиц, столбцов, типов аргументов и их количества — всё на compile‑time. Представьте, если бы компилятор сам указывал «такой таблицы нет», «несуществующий столбец», «несовместимые типы» — до запуска программы. Такой подход полностью устраняет «сюрпризы» во время исполнения и исключает класс ошибок, связанных с генерацией SQL во время работы программы. Ваша программа даже не соберётся. Читать: https://habr.com/ru/articles/929052/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Лучшие бесплатные программы для поиска дубликатов фото Вам знакомо это чувство лёгкой паники, когда ваш ноутбук внезапно начинает жалобно пищать, а на экране возникает зловещее предупреждение: «Диск почти заполнен»? Со мной это тоже недавно случилось. Я открыл «Проводник» и остолбенел – мой внешний диск на 1 ТБ был забит под завязку – на 95%! Виновниками оказались не фильмы и не игры, а гигантское кладбище фотографий. Двенадцать папок с безликим именем «DCIM», горы скриншотов, которые я копировал по пять раз «на всякий случай», и целые россыпи почти одинаковых снимков заката, сделанных в режиме серийной съёмки. Попытка вручную найти идентичные фото напоминала поиск иголки в стоге сена размером с Сибирь. В предыдущей статье я разбирал, как лучше сортировать фото, и ещё тогда я понял: пора объявлять войну дубликатам. И вот этот момент настал. После тестирования более 15 инструментов (и кучи потраченных нервов) я отобрал 5 бесплатных программ, которые реально помогают решить проблему. Этим опытом и поделюсь. Читать: https://habr.com/ru/articles/928938/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Как найти работу в IT за границей в 2025 году: ответы на часто задаваемые вопросы и рекомендации экспертов Свежая статистика, исследования и советы экспертов: как российским IT-специалистам найти работу за границей в 2025 году. Читать: «Как найти работу в IT за границей в 2025 году: ответы на часто задаваемые вопросы и рекомендации экспертов» #ru @database_design | Другие наши каналы

Windows Home Server: взгляд на домашний сервер Microsoft, который не прижился Время мчится с бешеной скоростью. Кажется, что релиз этой операционной системы был совсем недавно, а на самом деле прошло уже 18 лет. За это время мир не раз менялся, а вместе с ним изменились и потребности пользователей. Сегодня с высоты прожитых лет попробуем разобраться, что пошло не так в развитии Windows Home Server (WHS) и почему перспективный изначально проект в итоге свернули. Читать: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/928850/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Новые возможности безопасности Oracle Database 19c и 23ai: с обновлением базы данных в июле 2025 года появится поддержка многофакторной аутентификации для локальных пользователей, включая традиционные аккаунты типа SCOTT/TIGER. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Новое в Oracle Database 23ai Release Update 7 для разработчиков. Обновление предлагает расширенные возможности и улучшения, которые помогут создавать более эффективные и интеллектуальные приложения с поддержкой искусственного интеллекта. Подробности о нововведениях ждут вас в статье. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Обзор сервера ITPOD-SY4108G-D12R-G4: мощная платформа для AI/ML вычислений Современный бизнес стремительно внедряет технологии искусственного интеллекта — от автоматизации процессов и анализа данных до создания инновационных продуктов на базе генеративного ИИ. Однако для эффективной работы AI/ML алгоритмов требуются специализированные вычислительные системы, способные обрабатывать колоссальные объемы данных с использованием параллельных вычислений. В условиях растущего спроса на высокопроизводительные решения и необходимости технологической независимости российские компании все чаще обращаются к отечественным производителям. ITPOD, входящий в корпорацию ITG, представляет флагманский сервер ITPOD-SY4108G-D12R-G4 — мощную вычислительную платформу, специально разработанную для самых требовательных задач искусственного интеллекта и машинного обучения. Читать: https://habr.com/ru/companies/itglobalcom/articles/928716/ #ru @database_design | Другие наши каналы

10 библиотек Python, которые меняют карьеру 10 библиотек Python, которые помогут прокачаться в аналитике, ML и разработке. Как они работают и почему меняют карьеру. Читать: «10 библиотек Python, которые меняют карьеру» #ru @database_design | Другие наши каналы

10 библиотек Python, которые меняют карьеру 10 библиотек Python, которые помогут прокачаться в аналитике, ML и разработке. Как они работают и почему меняют карьеру. Читать: «10 библиотек Python, которые меняют карьеру» #ru @database_design | Другие наши каналы

10 библиотек Python, которые меняют карьеру 10 библиотек Python, которые помогут прокачаться в аналитике, ML и разработке. Как они работают и почему меняют карьеру. Читать: «10 библиотек Python, которые меняют карьеру» #ru @database_design | Другие наши каналы

Как индексы на вложенных объектах влияют на производительность MongoDB Тяжелые и обширные индексы на вложенных объектах могут приводить к замедлению запросов из-за недостатка памяти для кеша. Важно оптимизировать структуру индексов, чтобы избежать проблем с производительностью при работе с большими данными. Как правильно настроить индексы в MongoDB для высокой производительности Статья объясняет, почему важно создавать составные и частичные индексы, чтобы ускорить операции поиска и избежать лишней нагрузки на систему. Оптимальный выбор индексов помогает эффективно масштабировать базу данных с ростом приложения. Как PLAID сократил расходы и упростил обработку данных в реальном времени с помощью MongoDB Atlas Stream Processing. Новое решение снизило затраты, повысило масштабируемость и упростило управление потоками данных, заменив дорогие Kafka-коннекторы и улучшив интеграцию с BigQuery. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Курьеры в 2025 году получают не меньше некоторых программистов — это уже даже не шутка, а голая правда Так а чего ты до сих пор жаришься на своей работе за 70к и жалуешься на жизнь? Курьер - это же гениально просто, смотри сам: • Никаких спецнавыков - велик и сумку дадут. • Математика не нужна (ну и в backend она, по-честному, не особо нужна — там бал правит логика), все просчёты делают приложения, которые уже за тебя написали. И всё. Сел > поехал > заработал. 154 000 рублей в месяц. Неплохо, а? Лучше, чем у 80% тех, кто читает этот пост и сейчас делает вид, что "всё норм". Да, есть нюанс. Чтобы поднять такие деньги, нужно работать всего лишь 30 дней в месяц, без выходных, по 16 часов в день. 8 часов остаётся на сон. Идеально. Зато ноги - как у олимпийца. ЗОЖ, все дела. Или... включай ту часть мозга, которая отвечает за логику (да-да, ту самую, что у программистов нужна), и приходи на курс по Go-разработке. Kata Academy 154к не обещают. Зато обещают минимум 120 000 ₽. И это не фигура речи — это в договоре. А в среднем выпускники получают 250 000 ₽. Но кому вообще интересна статистика, когда можно вертеть педали по 16 часов, верно? Работать будешь по 8 часов. Иногда даже в трусах - с дивана. Удалёнка, всё как ты любишь. Физуха, правда, просядет. Но давай по-честному - ты и так не собирался на марафон в этом году. А теперь главное: если не найдёшь работу - не платишь. Серьёзно. Ребята отвечают за результат. Не нашел работу - это косяк Kata. А Kata брак не гонит. Так как же получать зарплату в 150к+? Выбор за тобой Но лучше запишись на курс по Go-разработке, ведь педалить в доставке ты всегда успеешь. Реклама. ООО «Ката Академия», ИНН 7802925162, erid: 2W5zFFyGR5a

Вендорские СХД vs open-source-решения: с чем лучше экономить при работе с «железом» Привет, Хабр! Меня зовут Павел Кишеня, я тимлид группы системных администраторов IT-инфраструктур в группе Рунити. Зачастую к нам приходят заказчики с довольно высоконагруженными проектами, хранящими большой объем информации — всё это потребляет много места. Наша задача не только хранить эти данные, но и эффективно их использовать. В этой статье поговорю о том, как компании выбирают системы хранения данных. Кто-то строит IT-инфраструктуру на классических аппаратных СХД, а кто-то уходит в кластерные решения на базе Ceph и других open-source решений. Сравню подходы и покажу, в чем плюсы и минусы каждого из них. Также поделюсь практическими кейсами переноса кластеров SSD на гибрид и добавления Ceph смешанного пула. Читать: https://habr.com/ru/companies/runity/articles/927848/ #ru @database_design | Другие наши каналы

PLAID оптимизировал обработку потоковых данных в реальном времени с помощью MongoDB Atlas Stream Processing. Это позволило снизить затраты, упростить управление и масштабировать систему, сохранив при этом эффективность передачи данных в Google BigQuery. Оптимизация индексов MongoDB: почему встроенные объекты могут замедлять запросы. В статье разбирают случаи, когда избыточное и неправильное индексирование больших вложенных объектов приводит к снижению производительности и как этого избежать для ускорения работы базы данных. Оптимизация MongoDB: как правильно использовать составные и частичные индексы для улучшения производительности базы данных. В статье разбираются ошибки при создании индексов и советы, как подобрать эффективные индексы под разные запросы и сократить нагрузку на систему. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Oracle интегрировала протокол Model Context Protocol в свои инструменты разработчика. Теперь Oracle Database доступна на любых платформах с поддержкой MCP, что расширяет возможности работы через современную командную строку Oracle SQLcl. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Как индексация вложенных объектов влияет на производительность MongoDB В статье разбирают, почему индексы на вложенных объектах могут негативно сказываться на скорости запросов и занимать много места. Основная проблема — большие и сложные составные индексы, которые не всегда работают ожидаемо. Новая библиотека Multimodal Search от MongoDB облегчает поиск в документах с текстом и изображениями. Она интегрирует MongoDB Atlas Vector Search, AWS S3 и Voyage AI, позволяя быстро находить нужные данные даже в сложных PDF и мультимодальных коллекциях. Революция в классификации запасов с помощью ИИ Глобальная автоиндустрия сталкивается с дефицитом новых моделей и снижением запасов. Традиционные методы учета устарели, и теперь с помощью MongoDB и генеративного ИИ можно объединить структурированные и неструктурированные данные для более точной и прогнозной классификации запасов. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Как генеративный ИИ меняет классификацию запасов в автоиндустрии В условиях дефицита новых моделей и снижения запасов традиционные методы управления становятся неэффективными. Новая методология с использованием MongoDB и ИИ анализирует структурированные и неструктурированные данные, помогая бизнесу прогнозировать спрос и оптимизировать ассортимент. Новый инструмент для мультимодального поиска в MongoDB упрощает работу с PDF и изображениями, объединяя их в едином запросе. Библиотека использует Voyage AI для создания векторных представлений и интегрируется с AWS S3 и Atlas Vector Search, делая поиск по сложным документам доступнее. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Новая библиотека MongoDB для мультимодального поиска на Python упрощает работу с текстом, изображениями и сложными документами. Она объединяет в одном интерфейсе векторный поиск, хранение в AWS S3 и мультимодальные эмбеддинги Voyage AI — удобно для аналитики и e-commerce. Новая эпоха векторных эмбеддингов с MRL MRL (Matryoshka Representation Learning) позволяет создавать многоуровневые векторы, сохраняющие качество при сокращении размерности. Это обеспечивает гибкость и эффективность, позволяя экономить ресурсы без существенной потери точности. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы