Привет, Хабр! Я Владимир Хаймин, эксперт по системам управления базами данных PostgreSQL в ВТБ. В последнее время одним из наиболее распространенных способов миграции стала миграция при помощи свободного инструмента ora2pg. Однако многие отмечают его крайне низкую производительность, особенно если речь идет о базах Oracle размером под 1Тб и выше. Как ускорить миграцию и сократить время простоя при переносе проектов при помощи только oracle_fdw, либо в сочетании с ora2pg расскажу далее.
Сколько личной информации о вас хранится в мире онлайна? От финансовых операций и медицинских досье до социальных сетей и корпоративных баз данных – данные каждого из нас оказываются в цифровом пространстве, привлекая внимание злоумышленников и вызывая беспокойство как у нас, так и у служб безопасности.
Одним из распространенных методов защиты является маскировка данных. Для более ясного понимания этого процесса давайте рассмотрим различные техники маскировки и попробуем разобраться, с чем это едят.
Данная статья нацелена на джунов и специалистов, которые только начинают погружаться в тематику.
Привет, друзья!
За свою практику программирования я успел написать множество малых, средних и крупных проектов, преимущественно в формате Telegram-ботов. Моя история началась с популярной на то время версии aiogram 2.24 (тех, кто в теме, поймут), а сейчас я полностью перешел на версию 3.x, о чем нисколько не жалею.
В этом посте я хочу начать делиться с вами своим опытом разработки Telegram-ботов через библиотеку aiogram. Сейчас вы читаете вводный пост по этой обширной, но на самом деле не такой уж и сложной теме. Если я увижу положительный отклик, то пойму, что эта информация вам полезна, и мы будем углубляться в разработку ботов все дальше и дальше.
Сегодня мы научимся:
Привет, Хабр!
Это статья больше для начинающих или любознательных, тут я постарался простыми словами объяснить что же такое эта база данных и для чего они используются на проектах.
В этой статье я научу вас устанавливать Microsoft SQL Server 2022 на Linux и мы развернем тестовую базу данных от Microsoft в операционной системе Linux.
Мы будем использовать пакетным менеджером Yum для Linux дистрибутивов: RedHat (RHEL), CentOS, Scientific Linux и DPKG (Debian Package) – система управления пакетами в Debian и дистрибутивах на его основе, например Ubuntu и набирающем популярность Astra Linux, в связи с импортозамещением. Поэтому команды я приведу для обоих пакетных менеджеров. Так же рассмотрим универсальный способ запуска через Docker.
Microsoft SQL Server — система управления реляционными базами данных (СУБД), разработанная корпорацией Microsoft. Основной используемый язык запросов (диалект SQL) — Transact-SQL (T-SQL).
Для взаимодействия с СУБД MS SQL Server используются 2 основных способа:
1. Служебная программа sqlcmd
2. Microsoft SQL Server Management Studio (SSMS)
Конечно вы можете использовать привычный для вас DBeaver или DataGrip или любой другой инструмент администрирования базы данных.
Хотя я живу в Копенгагене и в основном перемещаюсь по городу на велосипеде, у меня есть и машина, чтобы добираться до других частей страны. В Дании автомобили через каждые два года проходят обязательный официальный осмотр; я проходил его за свою жизнь несколько раз. Несколько лет назад механик, выполнявший осмотр, сообщил мне о том, что у машины неправильный номер кузова.
Я немного занервничал, потому что покупал машину с рук, и внезапно задался вопросом, действительно ли всё так, как я думал. Неужели я непреднамеренно купил краденную машину?
Но механик просто подошёл к своему компьютеру, чтобы исправить ошибку. И тогда у меня возникло совершенно другое опасение. Когда программируешь больше десятка лет, то учишься предвидеть разные типичные режимы отказа. Так как номер кузова — очевидный кандидат на должность естественного ключа, я заранее предвидел, что изменение этого номера будет или невозможно, или приведёт ко всевозможным каскадным эффектам, и в конечном итоге к уничтожению официальных записей, больше не признающих, что машина принадлежит мне.
Привет, Хаброжители!
Привет, Хабр! Хочу поделиться самодельной питонской библиотекой, существенно упрощающей взаимодествие с базами данных.
«Написать свой собственный ORM» – неплохая задачка для тех, кто решил поглубже изучить некоторые языковые особенности Питона, но в данном случае задача была другая – написать не ORM, а не-ORM. Механизм, упорядочивающий и облегчающий доступ к базам данных, но который сам по себе ни в коей мере не является ORM-ом.
Недавно появились мысли походить на собеседования чем я успешно занялся. Если конкретно - смотрел лидовскую/сеньерскую позиции на Python и Golang(но статья может пригодиться backend разработчикам в целом). Не ставлю целью статьи объять все не объятное и дать какие-то гарантии. Я лишь зафиксирую данные для себя на будущее.
Вообще ходить на собеседования неплохой навык - в моем случае удается неплохо прокачать технические скилы и узнать запросы рынка на текущий момент(ведь может случиться так, что твои навыки перестанут быть актуальными).
Сразу сделаю пометку, что некоторые навыки/ресурсы специфичны(по типу нарешивания Leetcode), но отталкиваемся от текущих реалий рынка.
Иногда типичная IT-инфраструктура крупной компании выгляд так: PostgreSQL для аналитики, и Oracle для корпоративных данных, и MySQL для каких-нибудь микросервисов. В таких условиях взаимодействие между различными системами становится настоящим мастхевом. И тут может помочь герой нашей статьи - dblink.
dblink позволяет нам безболезненно дергать данные из одной базы в другую, будь то PostgreSQL или что-то вроде Oracle или MySQL.
Привет! Меня зовут Никита Грибков, я Flutter-разработчик в AGIMA. В сети море статей о различиях между SQL и NoSQL, но в большинстве из них много теории и почти совсем нет прикладных советов. Я пошел другим путем: ниже постараюсь внятно объяснить, какую систему и в каком случае выбирать. Спойлер: всё зависит от проекта и амбиций заказчика. Конечно, сосредоточусь на мобильной разработке, но основные принципы подойдут и в вебе.
Привет, Хабр!
Представьте себе, вы приходите домой после долгого рабочего дня, и вас встречает пушистый котик. Вы знаете, что он ждет вас, чтобы вы рассказали ему о своих подвигах на работе. И вот, вы начинаете свой рассказ, а он, этот милый мурлыка, вдруг спрашивает: "А как там у тебя с оптимизацией запросов в PostgreSQL?"
Вы, конечно, удивлены: "Откуда у кота такие знания?" Но котик смотрит на вас с понимающим видом и говорит: "Ведь хороший запрос должен быть как прыжок кошки - быстрым, точным и грациозным..."
В 2024 году вопросы и тестовые задания на собеседованиях не потеряли своей актуальности и продолжают вызывать огромный интерес у соискателей. Если вы сейчас погружены в процесс прохождения интервью, то наверняка сталкиваетесь с множеством непростых, но захватывающих задач.
Давайте вместе рассмотрим некоторые из новых вопросов и задач, которые реально задаются на собеседованиях в различных командах. Эти примеры основаны на моем собственном опыте и актуальны на сегодняшний день. Новые вопросы и задачи будут публиковаться по мере их поступления и прохождения собеседований.
Привет, Хабр!
Хеш-индексы в PostgreSQL — это хороший инструмент для ускорения выполнения запросов.
В основе хеш-индекса лежит хеш-функция. Хеш-функция — это алгоритм, который преобразует входные данные (или ключ) в число фиксированного размера, называемое хеш-значением. В PostgreSQL хеш-функция всегда возвращает значение типа integer, что составляет примерно 4 миллиарда возможных значений.
Всем привет! Меня зовут Виктор, я работаю в Компании БФТ-Холдинг руководителем группы разработки. Продолжаю цикл статей по работе с Greenplum. В этом материале хочу рассказать, как СУБД Greenplum строит планы и выбирает самый оптимальный, а также разберу типовые проблемы, которые влияют на выбор плана запроса. Статья будет полезна разработчикам Greenplum, которые пока не имеют достаточного опыта «чтения» плана запроса.
Поговорим о блокировках в 1С:Предприятие. Идея написать эту статью появилась «по просьбам слушателей». Постараюсь максимально простым языком, без зауми рассказать о природе блокировок и что с ними делать. В один пост весь материал помещать не буду — громоздко, поэтому сегодня речь пойдет о логических блокировках сервера СУБД.
С точки зрения конечного пользователя проблема избыточных блокировок выглядит почти одинаково — замедление при выполнении операций и/или ошибка. Но природа блокировок бывает разной и решения тоже разные.
Вдохновившись прошлогодним опытом, мы продолжили начинание и снова проводим конкурс по SQL на международной олимпиаде «IT-Планета».
Конкурс состоит из трех этапов. Заочный теоретический тест собрал почти 3000 человек, из которых на следующий этап мы отобрали примерно 200. Вопросы для этого этапа были подготовлены моим коллегой, Евгением Давыдовым.
Второй этап — также заочный. Здесь участником было предложено подумать над пятью задачами моего авторства, о которых я сегодня и хочу рассказать.
Третий — очный — этап пройдет в конце мая; постараюсь не затягивать с отчетом, но пока храню интригующее молчание.
Поскольку все вводные слова про мотивацию я уже сказал в прошлый раз, сразу приступим к делу.
Привет, Хабр!
Меня зовут Денис, я Ведущий Продуктовый Аналитик из МТС. Давайте сегодня поговорим про грейды в аналитике. Чем они отличаются? Расскажу, как можно быстро повышать свой грейд.
В целом, в разных компаниях разное понимание того, чем должен обладать тот или иной грейд. Однако, есть основные пункты, которые повторяются во многих командах, про них мы сегодня и поговорим.
Для аналитиков, владение SQL — это база. И от познаний в SQL зачастую зависит, отправит ли вам компания, где вы собеседуетесь — оффер.
В статье мы обсудим четыре области вопросов, которые могут встретиться на собеседованиях по SQL. А в конце рассмотрим три задачки.
Различные СУБД предлагают широкий набор разновидностей операторов JOIN для таблиц. Если Вам встретилась проблема с производительностью CROSS JOIN, - например, декартово произведение таблицы с миллионом записей самой на себя, - добро пожаловать, в этой статье перечислены простейшие способы избавиться от CROSS JOIN.
Конечно, можно пересмотреть и упростить саму бизнес-логику или способы расчетов, в данной статье рассмотрены некоторые базовые случаи, про которые не стоит забывать и имеет смысл проверять первыми. Надеюсь, они окажутся релевантными или смогут помочь найти другие SQL оптимизации.
Примеры в статье рассматриваются на основе CROSS JOIN из ClickHouse. Текущая версия ClickHouse не оптимизирует CROSS JOIN автоматически. Также стоит отметить, что поскольку часто SQL запросы не пишутся вручную, а, например, собираются по частям программно, то перечисленные далее случаи вполне реальны.
