DATABASE DESIGN

Оптимизация Redis для высоких нагрузок: полное руководство Привет, Хабр! На связи Александр Горьев, ведущий разработчик в Selectel. Сегодня в фокусе нашего внимания Redis — высокопроизводительное хранилище «ключ-значение», работающее в оперативной памяти. Скорость, простота и богатый набор структур сделали Redis очень популярным. На старте Redis часто воспринимается как инструмент, который отлично работает «из коробки». Действительно, при небольшом объеме данных и малом числе клиентов он стабильно быстр даже с настройками по умолчанию. Однако с ростом нагрузки и усложнением архитектуры появляются проблемы. Ситуация усугубляется тем, что у каждого сценария свои требования к конфигурации и нет универсального набора параметров. Мы рассмотрим целостный подход к оптимизации: от управления памятью и клиентскими подключениями — до выбора структур данных, настройки механизмов персистентности и использования встроенных инструментов мониторинга. Перейдем от запоздалого решения проблем к упреждающей стратегии и планированию мощностей. Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/931760/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Автоматизация управления MongoDB Atlas с помощью Crossplane и Kubernetes В статье раскрывается, как Crossplane упрощает создание и настройку окружений MongoDB Atlas через Kubernetes, позволяя быстро развертывать проекты и управлять инфраструктурой без сложных ручных процессов. Такой подход повышает гибкость и прозрачность работы команд. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Расчет RFM-модели в чистом SQL на примере магазина котиков: коротко Привет, Хабр! Сегодня мы рассмотрим, как реализовать RFM‑модель в чистом SQL на примере магазина котиков. Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/930740/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Новая эра DevOps: как Kubernetes, Crossplane и MongoDB Atlas упрощают управление облачной инфраструктурой. Автоматизация создания проектов, кластеров и пользователей через один объект Kubernetes улучшает безопасность и ускоряет процессы разработки. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Работа с временными таблицами в PostgreSQL При создании временных таблиц в PostgreSQL изменяются до 13 таблиц системного каталога, при этом особенно сильно разрастаются pg_attribute, pg_class, pg_depend и pg_type. Массовое создание и усечение временных таблиц активно применяется, в том числе в 1C:ERP. В статье рассматриваются особенности работы с временными таблицами и описано решение проблемы раздувания таблиц системного каталога, реализованное в СУБД Tantor Postgres. Читать: https://habr.com/ru/companies/tantor/articles/930038/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Расширение jsquery для PostgreSQL — точные и быстрые выборки из JSONB Привет, Хабр! Это Антон Дятлов, инженер по защите информации в Selectel. В современных базах данных JSON — де-факто стандарт для хранения полуструктурированных сведений. PostgreSQL предлагает два специализированных типа для работы с ним: json и jsonb. Первый хранит точную текстовую копию документа со всеми пробелами и порядком ключей. Второй применяет оптимизированный бинарный формат. Рассказываем про jsquery — расширение, которое предоставляет полноценный язык для формулирования выборок. Появляется возможность писать декларативные, понятные и очень быстрые инструкции для работы с jsonb-полями. Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/928922/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Энтузиаст замедлил PostgreSQL в 42 000 раз с помощью 32 параметров — и ни одной строчки кода Энтузиаст замедлил PostgreSQL в 42 000 раз без кода — только с помощью 32 настроек в конфиге. От 7000 TPS до 0,016 за 2 минуты Читать: «Энтузиаст замедлил PostgreSQL в 42 000 раз с помощью 32 параметров — и ни одной строчки кода» #ru @database_design | Другие наши каналы

Синхронизация Obsidian: Налаживаем связь между всеми вашими устройствами Когда дело доходит до управления знаниями и организации мыслей, Obsidian стал настоящим открытием для многих, превратившись из простой программы в "второй мозг". Однако его основное преимущество - локальное хранение данных - может стать и главным недостатком, особенно когда требуется синхронизация заметок между различными устройствами и операционными системами, такими как iOS, MacOS и Windows. В этой статье мы подробно рассмотрим различные подходы к синхронизации Obsidian, основываясь на опыте пользователей и доступных решениях. Спойлер: наименее сложным и эффективным решением для пользователей Apple-устройств с Windows оказался iCloud. Читать: https://habr.com/ru/articles/931256/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Как работает база данных Firebird, часть 3 В предыдущей части мы начали изучать, как выполняется выборка строки из таблицы базы данных при выполнении запроса. В этой части мы пройдём по цепочке выполняющихся узлов. Читать: https://habr.com/ru/articles/931218/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Искусственный интеллект меняет геопространственный анализ в Австралии. Компания использует AI для обработки огромных массивов данных, что помогает развивать устойчивые проекты и повышать эффективность бизнеса. Подробности о новых возможностях в сфере больших данных. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Обновление MariaDB Connector/Node.js 3.4.5 Выпущена новая стабильная версия MariaDB Connector/Node.js 3.4.5 с улучшениями и исправлениями. Подробности и ссылка для загрузки доступны на официальном сайте MariaDB. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Сегментация клиентов методом K-Means на стороне БД Привет, Хабр! Сегодня мы рассмотрим, как заставить PostgreSQL самостоятельно крутить K-Means для сегментации клиентов, не вытаскивая данные наружу. Пройдемся по циклу: нормализуем фичи в materialized view, напишем функцию PL/PythonU, которая дергает scikit-learn, сохраняем cluster_id обратно в таблицу и закрываем гештальт отчётом «доход по кластеру» чистым SQL. Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/930506/ #ru @database_design | Другие наши каналы

BrOk: Как упростить работу с брокерами сообщений и REST-запросами без лишнего кода? BrOk — графический low-code инструмент для управления популярными брокерами сообщений, такими как Kafka, RabbitMQ, Artemis, NATS и Redis. Узнайте, как упростить работу с очередями, шаблонами, сценариями и REST API без лишнего кода. Читать: «BrOk: Как упростить работу с брокерами сообщений и REST-запросами без лишнего кода?» #ru @database_design | Другие наши каналы

Знакомьтесь: Кибер Хранилище В этом обзоре мы познакомимся с новым продуктом компании Киберпротект – Кибер Хранилище. Это простая в эксплуатации универсальная, система хранения данных, работающая на базе стандартного серверного оборудования архитектуры x86-64 с установленными дисками HDD, SSD или NVMe. Кибер Хранилище поддерживает основные протоколы хранения: iSCSI, NFS и S3, интегрировано с системой резервного копирования Кибер Бэкап и сервисом Кибер Бэкап Облачный, поддерживает возможность неограниченного масштабирования и реализации географически распределенных решений. Читать: https://habr.com/ru/companies/cyberprotect/articles/930938/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Как повысить надежность базы данных с помощью WCAR MariaDB Enterprise Platform 2025 предлагает технологию Workload Capture and Replay (WCAR), которая помогает анализировать и воспроизводить рабочие нагрузки для оптимизации производительности и полноценного управления изменениями в базе данных. Подробнее по ссылке. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Унификация данных в ритейле с MongoDB Atlas MongoDB Atlas помогает интегрировать разрозненные данные и обеспечить реальное время обновлений. Это позволяет магазинам предоставить сотрудникам доступ к актуальной информации о товарах и клиентах, повышая качество обслуживания и упрощая управление запасами. Unified commerce с MongoDB Atlas: как единая платформа улучшает продажи и обслуживает клиентов. Объединение данных из разных каналов помогает сотрудникам быстро отвечать на запросы, повышая лояльность покупателей и снижая дефицит товаров. Эффективный семантический поиск с MongoDB и Cohere В статье рассказывается, как с помощью векторных индексов MongoDB Atlas и API Cohere можно создать быстрый и точный поиск на основе смысла запросов. Совместное использование фильтров и повторного ранжирования повышает качество результатов и сокращает время обработки данных. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы

Как мы научили PostgreSQL автоматически создавать партиции: опыт Nexign Nord Программисты, ежедневно решающие задачи оптимизации запросов и управления большими объемами данных, неизбежно сталкиваются с необходимостью освоения новых методов организации данных. Поэтому сегодня предлагаем поговорить об автоматизации партиционирования как об эффективном варианте решения. Читать: https://habr.com/ru/companies/nexign/articles/930790/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Как мы научили PostgreSQL автоматически создавать партиции: опыт Nexign Nord Программисты, ежедневно решающие задачи оптимизации запросов и управления большими объемами данных, неизбежно сталкиваются с необходимостью освоения новых методов организации данных. Поэтому сегодня предлагаем поговорить об автоматизации партиционирования как об эффективном варианте решения. Читать: https://habr.com/ru/companies/nexign/articles/930790/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Как мы успешно прошли тест на 30 000 одновременных пользователей в 1C:ERP (и что мы подкрутили в PostgreSQL) Уже давно стали обыденными внедрения решений на платформе 1С:Предприятие на тысячу одновременных пользователей. Есть внедрения и более масштабные. И масштаб внедрений растёт. Поэтому мы решили убедиться, что платформа выдержит нагрузку нашего самого востребованного на крупных внедрениях решения 1C:ERP на 30 000 одновременно работающих пользователях. Почему именно 30 000 пользователей, как мы измеряли производительность и как добились желаемой производительности – под катом. Читать: https://habr.com/ru/companies/1c/articles/930588/ #ru @database_design | Другие наши каналы

Как создать масштабируемое AI-приложение с MongoDB Atlas и Cohere Command R+ Статья описывает, как объединить возможности MongoDB Atlas для векторного поиска и Cohere Command R+ для генерации ответов, чтобы получить быстродействующие интеллектуальные решения с контекстной точностью и высокой производительностью. Читать подробнее #en @database_design | Другие наши каналы