Постоянно натыкаюсь на высказывания из серии «PostgreSQL слишком сложная база для моего небольшого проекта, поэтому буду продолжать работать с MySQL».
В этой статье я хотел бы показать, что человеку, знающему MySQL, не составит абсолютно никакого труда начать разрабатывать под PostgreSQL
Читать полностью »
Друзья, представляем вашему вниманию вторую часть перевода «Чем PostgreSQL лучше?». Надеемся, она вызовет такое же горячее обсуждение в комментариях, как и первая часть. А также с радостью продолжим с вами дискуссию лично на PG Day'16 Russia, до которой осталось совсем немного!
В слогане PostgreSQL заявляется, что это «Самая продвинутая база данных с открытым исходным кодом в мире». В первой части этой серии мы рассмотрели хранение данных — модель, структуры, типы и ограничения по размеру, — чтобы дать вам несколько причин, почему Постгрес подтверждает свои слова делом. Во второй части мы поговорим о манипуляциях с данными и поиске, включая индексирование, виртуальных таблицах и возможностях запросов. В этой серии мы выясняем, что выгодно отличает PostgreSQL от других баз данных с открытым исходным кодом, а именно — от MySQL, MariaDB и Firebird.
В первой части этого описания попытки решения интересной конкурсной задачи я рассказал о подготовке данных для анализа и о нескольких экспериментах. Напомню, условие задачи заключалось в том, чтобы с наибольшей вероятностью определить наличие слова в словаре, не имея доступа к этому словарю в момент выполнения программы и с ограничением на объем программы (включая данные) в 64K.
Как и в прошлый раз, под катом много SQL, JS, а также нейронные сети и фильтр Блума.
Создание и поддержка в одиночку сложного продукта с большим зоопарком технологий и без финансовых вливаний со стороны — дело хлопотное и утомительное. Поэтому, узнав про конкурс с интересной задачей, мы в Мегаленте я подумал о том, чтобы устроить себе "творческий отпуск" и отвлечься ненадолго от работы над новой версией.
Задача состояла в том, чтобы написать программу на JS, которая будет определять, есть слово с словаре английских слов или нет. Вроде бы просто, но есть пара ограничений, делающих задачу заведомо невыполнимой:
– Словом считается не просто любое правильное слово английского языка, а именно слово, которое есть в предоставленном словаре из 600K+ слов.
– Словаря в момент исполнения программы нет, скачать его нельзя, а размер программы, включая данные, не должен превышать 64К. Внешние библиотеки подключать также нельзя, но файл данных может быть заархивирован.
Благодаря этим условиям вместо однозначного ответа результатом может быть только определение наибольшей вероятности присутствия слова в словаре.
Сразу скажу, что решение я так и не отправил из-за неудовлетворённостью результатом (решение, которое давало хотя бы 80%, я смог поместить только в 120-130К, а без превышения размера в 64К выжал максимум 70%).
Тем не менее опыт считаю достаточно интересным и достойным статьи. Под катом много SQL,JS,Python, нейронные сети, а также печальная правда о производительности CPU на хостинге.
Большая конкуренция наблюдается за выбор базы данных в секции Storage программы DevConf 2016 — должны остаться только лучшие и интересные доклады.
Голосование продлится до 31 мая, сформируем программу вместе!
Представляем вашему вниманию 11 кандидатов на участие:
Крылья, ноги и хвосты: сильные стороны MySQL и когда PostgreSQL завоюет мир
Алексей Копытов
В наш гибридный век как разработчикам, так и администраторам часто приходится иметь дело со многими разными СУБД. Знание сильных и слабых сторон каждого продукта становится всё более важным навыком, но информация по этим вопросам, которую можно найти в сети, имеет целый ряд проблем: быстрая потеря актуальности в связи с постоянным и быстрым развитием популярных СУБД, разрозненность, а также предвзятость и зачастую некомпетентность авторов.
Мастер-мастер репликация в Tarantool
Konstantin Osipov
Расскажу как устроена и как пользоваться мастер-мастер репликацией в Tarantool:
Вместе посмотрим на производительность.
Читать полностью »
В этой небольшой заметке будет показано, как написать DataGrip расширение для генерации кода (в данном случае POCO (C#) классов) на основе таблиц из почти любой БД (SQL Server, Oracle, DB2, Sybase, MySQL, PostgreSQL, SQLite, Apache Derby, HyperSQL, H2).
Очень часто я сталкивался с тем, что из каких-либо динамических исходных данных необходимо было формировать SQL запрос в виде строки. Когда ты смешиваешь переменные, функции, массивы и т.д. со строкой с SQL, выглядит очень ужасно, особенно когда запрос получается очень длинным, с кучей условий. В связи с этим я решил упростить себе эту часть программирования написав серию функций.
Читать полностью »
Уважаемые коллеги!
Приглашаем вас на вебинар для ИТ-специалистов и администраторов, посвященный платформе управления данными SQL Server 2016.
Начало 13 мая 2016 года в 11:00 (МСК).Читать полностью »
В статье речь пойдет о специфических для проектных предприятий процедурах документооборота, а точнее, об интеграции технического документооборота (у нас – на основе TDMS) и внешней переписки. На предприятиях других типов тоже могут существовать аналогичные потребности, поэтому, если у вас есть вопросы в отношении интеграции или автоматизации с помощью easla.com, статью также имеет смысл прочитать – тут описываются интересные технические детали.
Я собирался выступить на ежегодной конференции в ПАО «Гипротюменнефтегаз», однако из-за сильной текущей загрузки просто не успел подготовиться. Чем не оправдал ожиданий моих знакомых и коллег (ожидалась небольшая публичная дискуссия). Описываемое далее решение не содержит ничего революционного с организационной точки зрения, но, смею надеяться, некоторого внимания оно все же заслуживает.
Привет! Мы продолжаем наш цикл статьей, посвященный инструментам и методам анализа данных. Следующие 2 статьи нашего цикла будут посвящены Hive — инструменту для любителей SQL. В предыдущих статьях мы рассматривали парадигму MapReduce, и приемы и стратегии работы с ней. Возможно многим читателям некоторые решения задач при помощи MapReduce показались несколько громоздкими. Действительно, спустя почти 50 лет после изобретения SQL, кажется довольно странным писать больше одной строчки кода для решения задач вроде «посчитай мне сумму транзакций в разбивке по регионам».
С другой стороны, классические СУБД, такие как Postgres, MySQL или Oracle не имеют такой гибкости в масштабировании при обработке больших массивов данных и при достижении объема большего дальнейшая поддержка становится большой головоной болью.
Собственно, Apache Hive был придуман для того чтобы объеденить два этих достоинства:
Под катом мы расскажем каким образом это достигается, каким образом начать работать с Hive, и какие есть ограничения на его применения.
Читать полностью »
