Всем привет! Меня зовут Константин, я backend разработчик на python. В последний год я разработал несколько больших проектов. В этой статье я хочу рассказать как я начинал работать с базой данных и как я решил свою проблему все время терять контекст.
Рубрика «базы данных»
Почему я перестал держать БД в голове и сделал Structly
2026-03-18 в 4:48, admin, рубрики: web, базы данных, визуализация, кейс, програмиирование, разработкаМы знаем как готовить БД. Но индустрия изменилась: что бы я заложил в OLTP-БД с нуля
2026-02-24 в 13:15, admin, рубрики: latency, MVCCAutovacuum, oltp, postgresql, sql server, Администрирование баз данных, базы данныхВсю профессиональную карьеру я так или иначе жил рядом с базами данных: начинал с Oracle, потом надолго перешёл на MS SQL Server и PostgreSQL (думаю, я здесь не один такой).
Обычно мы используем СУБД как инструмент: учитываем нюансы синтаксиса, оптимизатора, утилит и поведения движка — и решаем прикладные задачи. Но недавно, разворачивая очередной PostgreSQL‑кластер для продакшена, я поймал себя на мысли: не слишком ли много всего нужно поднять вокруг PostgreSQL, чтобы система работала одновременно безопасно и предсказуемо по производительности?
Обратная сторона массивов в PostgreSQL
2026-02-19 в 11:25, admin, рубрики: pgvector, postgresql, базы данных, массивы в PostgreSQL
Начать работу с массивами в PostgreSQL проще простого: объявили колонку как integer[], вставили значения — и готово.
Или вообще собрали массив на лету:
SELECT '{1,2,3}'::int[];
SELECT array[1,2,3];25 железных правил проектирования баз данных в PostgreSQL
2026-02-14 в 11:16, admin, рубрики: db, orm, PostreSQL, sqp, базы данныхКаждый, кто хоть раз разбирался в три часа ночи с упавшим продом, знает: большинство катастроф в базах данных это не сбой железа и не космические лучи. Это решения, принятые на этапе проектирования схемы. «Потом поправим», «в приложении проверим», «а зачем тут индекс?» каждая из этих фраз обходилась командам в часы даунтайма и миллионы потерянных строк.
Ниже 25 правил, которые я собрал из опыта работы с высоконагруженными системами. Это не теория из учебника — это грабли, на которые уже наступили до вас. Каждое правило сопровождается примером «как надо» и «как не надо», чтобы разница была наглядной.
I. Фундамент схемы
Я год доверял ChatGPT в строительстве, а потом он придумал ГОСТы
2026-02-03 в 14:42, admin, рубрики: chatgpt, rag, rag ai, базы данных, гост, ИИ, искусственный интеллект, нейросети, строительствоЭту историю для моего блога рассказал Алексей Кривоносов
Год назад я начал использовать ChatGPT для работы. Занимаюсь загородным строительством — это основной бизнес. Также веду YouTube-канал компании. Нейросеть помогала генерировать сценарии, составлять контент-планы, оформлять технические отчёты.
Но когда попробовал использовать ChatGPT для работы со строительными нормами — СП, ГОСТами, нормативной документацией — столкнулся с проблемой. Нейросеть придумывала несуществующие пункты нормативов, выдавала цифры, которых не было в документах.
Когда незаконно использовали базу данных: 5 судебных процессов и чем это закончилось
2026-02-02 в 10:40, admin, рубрики: базы данных, депонирование, защита баз данных, защита данных, патентование
База данных по российскому гражданскому законодательству — это ряд самостоятельных систематизированных материалов, которые можно найти и обработать, используя ЭВМ (Читать полностью »
Разбираемся в функциональных зависимостях БД
2026-01-29 в 8:00, admin, рубрики: selectel, sql, sqlite, базы данных, функциональная зависимость
Привет! Возможно вас, как и меня, первое знакомство с функциональными зависимостями в базах данныхЧитать полностью »
Базы данных. Основа реляционных баз
2026-01-25 в 6:16, admin, рубрики: sql, базы данных, основы реляционных баз данных, первичные ключи, проектирование баз данных, реляционные субд, СУБД
Eventually-consistent СУБД — всё?
2025-12-24 в 10:53, admin, рубрики: acid, base, Eventual consistency, базы данных, распределенные системы, СУБДВсем привет! Это Алексей Рыбак, основатель R&D-центра Devhands. Мы занимаемся образованием экспертного уровня, внимательно следим за краткосрочными и долгосрочными трендами в индустрии, поэтому предлагаем вашему вниманию очень интересную на наш взгляд ретроспективную статью Константина РатвинаЧитать полностью »
Анализ 400k вакансий hh.ru: как мы строили пайплайн и какие тренды нашли
2025-12-21 в 18:16, admin, рубрики: api, data science, hh.ru, python, sqlite, анализ данных, базы данных, визуализация данных, проектирование системВсем привет!
Сегодня я расскажу, как наша студенческая команда из СПбПУ разработала систему для сбора и анализа данных о российском IT-рынке труда с помощью платформы hh.ru. Вместо громоздкого монолита мы построили модульное асинхронное приложение на Python, сфокусировавшись на высокой производительности при массовом сборе данных, устойчивости к ошибкам и построении чёткого аналитического конвейера.