Latest posts
DATABASE DESIGN
1 Apr, 07:28
Один логический оператор ускоряет запрос в 32 раза: почему NOT EXISTS быстрееЕсли в таблице есть булево поле (например, deleted), и большинство строк имеют одно значение, а меньшинство — другое, то способ написания запроса может кардинально повлиять на скорость.Пример: 50 млн записей, удалено всего 2%. Для активных строк построен большой индекс (1 ГБ), для удалённых — маленький (22 МБ). Логически одинаковые запросы: — EXISTS (SELECT ... WHERE NOT deleted) — ищет в большом индексе, находит строку почти всегда, и затем идёт в основную таблицу, чтобы проверить актуальность данных. — NOT EXISTS (SELECT ... WHERE deleted) — ищет в маленьком индексе, не находит строку в 98% случаев и сразу завершает работу, не обращаясь к основной таблице.Результат: 22,5 секунды против 717 миллисекунд. Разница в 32 раза.Суть в том, что проверка «не найдено» обходится дешево. А «найдено» требуетPostgresAIHow moving one word can speed up a query 10–50x | PostgresAIOne of these queries is 32x faster than the other. Which one, and why?1,050Open in TelegramDATABASE DESIGN
27 Jan, 13:28
Postgres Pro Enterprise 18: встроенный in-memory кеш и новые горизонты отказоустойчивостиАсинхронный ввод-вывод, ML-оптимизация планов запросов и встроенный пулинг соединений — ключевые особенности новой Postgres Pro Enterprise 18. Релиз объединил возможности ванильного ядра PostgreSQL 18 и Enterprise-инструменты для работы с большими данными. Расскажем про технические детали, новые стратегии сканирования индексов и механизмы масштабирования записи.Читать: https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/989394/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
27 Jan, 13:28
Как запрос из DuckDB упёрся в PostgreSQL: 507 секунд по EXPLAIN ANALYZEОконные функции в SQL выглядят безобидно ровно до того момента, пока не попадают на реальные объёмы данных. В этой статье разбирается конкретный аналитический запрос в PostgreSQL: от формулировки задачи и использования lead() до детального анализа плана выполнения с EXPLAIN ANALYZE. Без абстракций и «магии оптимизатора» — только факты, цифры, сортировки на диск, буферы и выводы, которые полезно уметь делать любому аналитику, работающему с большими таблицами.Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/989440/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
27 Jan, 13:28
Postgres по-русски: где наши Aurora, AlloyDB и Neon?Базы данных давно являются фундаментом цифровой экономики. От их архитектуры и производительности во многом зависят скорость вывода продуктов на рынок, стабильность сервисов и итоговая стоимость ИТ-инфраструктуры. В мировой практике одним из основных стандартов де-факто, вокруг которого формируются экосистемы серьезных решений, стала открытая СУБД PostgreSQL. В России она используется во множестве корпоративных приложений, есть целый ряд отечественных форков и дистрибутивов. Но у ряда зарубежных компаний( есть серьезные прорывные реализации, интенсивно развивающие Postgres (например, Aurora, AlloyDB и Neon, об этом ниже), а у российских этого почему-то не наблюдается. Это противоречие между массовым использованием PostgreSQL в нашей стране и отсутствием технологического прорыва задает остроту сегодняшней повестки отечественногоDATABASE DESIGN
27 Jan, 13:27
Когда gfix бессилен: инструмент восстановления БД Firebird, спасаем данныеРазбираем бинарный формат Firebird по байтам: структура страниц, транзакции, MVCC. Пишем утилиту на Delphi для восстановления данных, когда gfix и gbak бессильны.Читать: https://habr.com/ru/articles/986764/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
27 Jan, 13:26
PostgreSQL для CDC-пайплайна: настраиваем logical replication за 30 минутВторая статья цикла «CDC Pipeline в домашней лаборатории». В первой мы сделали Telegram-бота для парсинга банковских скриншотов. Теперь подготовим PostgreSQL к тому, чтобы Debezium мог захватывать изменения в реальном времени.Читать: https://habr.com/ru/articles/988114/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
15 Jan, 11:32
Библиотека объектов nanoCAD BIM Строительство 25: настройка и использование в проектеЭта статья – детальный обзор работы с Библиотекой объектов в nanoCAD BIM Строительство 25 – ключевом инструменте для наполнения информационной модели. Рассмотрены принципы работы с параметрическими элементами, структура библиотеки и её интеграция с Диспетчером проекта.Отдельное внимание уделено настройке библиотек в корпоративной среде с помощью Менеджера библиотек, а также процессу создания пользовательских объектов.Материал будет полезен архитекторам и конструкторам, оценивающим российские BIM-решения для типовых и сложных проектов, и позволит понять практические аспекты повышения скорости и стандартизации проектирования.Читать: https://habr.com/ru/companies/nanosoft/articles/985502/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
14 Jan, 13:25
Как мы измеряем качество в VK ВидеоПривет, Хабр. Меня зовут Павел Муханов. Я руководитель лаборатории качества видеоплатформы VK.ВКонтакте, ОК, VK Клипы, VK Видео и другие сервисы VK, предоставляющие возможность просмотра видео, используют в качестве core-технологии видеоплатформу VK. Она объединяет видеохостинг, стриминг и облачное хранилище и предоставляет аудитории бесшовный доступ к огромной библиотеке контента. Чтобы гарантировать стабильную работу видеоплатформы — предсказуемое качество видео и корректную работу плеера, — мы в лаборатории качества внимательно следим за метриками.В статье на примере VK Видео расскажу, как мы оцениваем качество и какие результаты получили, когда ввели регулярный мониторинг качества видео и перформанса.Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/985120/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
14 Jan, 12:43
Как ускорить SQL-запрос в миллион раз без изменения кода: кейс со STATMULTIPLIER в PostgresОднажды при мониторинге мы обратили внимание на запрос, который занимал первое место по длительности: 40+ секунд на выполнение при 657 вызовах за день. Причина состояла в том, что из-за неточной статистики распределения данных выбирался неподходящий индекс. В статье расскажем о том, как с помощью параметра STATMULTIPLIER в СУБД Tantor Postgres этот проблемный запрос удалось ускорить примерно в миллион раз — до 0.042 миллисекунды, — просто повысив точность статистики без изменения кода или структуры базы данных.Читать: https://habr.com/ru/companies/tantor/articles/985130/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
13 Jan, 18:06
CTE (Common Table Expression) / Django CTEКак только ты начинаешь углубляться в изучение баз данных, так сразу на горизонте возникают такие понятия как подзапросы, CTE, представления и временные таблицы. По опыту работы в университете заметил, что с этими темами у людей часто возникают проблемы и недопонимания. В частности больше всего путаницы вносит именно CTE.Поэтому в этой статье я расскажу:1. что такое CTE2. зачем оно нужно3. что такое рекурсивные СТЕ4. чем СТЕ отличается от временных таблиц, представлений и подзапросов5. как СТЕ может плохо сказаться на производительности6. как использовать СTE в самом народном фреймворке DjangoИспользует SELECT со звёздочкой Макс - Lead Backend и автор YouTube-канала PyLounge. Поехали!DATABASE DESIGN
13 Jan, 12:52
Проектирование целевой архитектуры: второй шаг к быстрой и безопасной миграции ЦОДОбследование инфраструктуры мы пережили в первой части — и те, кто знаком с предысторией, понимают, что слово «пережили» здесь выбрано совсем не случайно. Теперь настало время двигаться дальше — к этапу, где уже не просто ищут проблемы, а проектируют мир, в котором эти проблемы не должны появляться вовсе: к целевой архитектуре.Именно на этом шаге закладывается каркас будущей ИТ-среды: определяются требования к производительности, формируются принципы отказоустойчивости, продумывается структура сетевого взаимодействия и планируется размещение оборудования. Промахнуться здесь — значит допустить трещину в фундаменте: сначала её может быть и не видно, но позже она обязательно даст о себе знать — либо на миграции, либо в самый неподходящий момент эксплуатации. И, как не сложно догадаться, оба вариантаDATABASE DESIGN
13 Jan, 12:50
Проектирование целевой архитектуры: второй шаг к быстрой и безопасной миграции ЦОДОбследование инфраструктуры мы пережили в первой части — и те, кто знаком с предысторией, понимают, что слово «пережили» здесь выбрано совсем не случайно. Теперь настало время двигаться дальше — к этапу, где уже не просто ищут проблемы, а проектируют мир, в котором эти проблемы не должны появляться вовсе: к целевой архитектуре.Именно на этом шаге закладывается каркас будущей ИТ-среды: определяются требования к производительности, формируются принципы отказоустойчивости, продумывается структура сетевого взаимодействия и планируется размещение оборудования. Промахнуться здесь — значит допустить трещину в фундаменте: сначала её может быть и не видно, но позже она обязательно даст о себе знать — либо на миграции, либо в самый неподходящий момент эксплуатации. И, как не сложно догадаться, оба вариантаDATABASE DESIGN
13 Jan, 09:36
Ваш IQ в тесте намного меньше чем в жизниСредний IQ по миру ровно 100, но когда вы проходили тест у вас было 110-120 или больше. Получается, вы умнее чем средний человек на земле? Нет. В реальности у вас на 10-20 баллов меньше, вы как раз на уровне среднего человека.Почему средний человек 100 лет назад имел 80 IQ, но не проиграл бы нам по интеллекту?Почему тесты завышают результаты IQ, и влияют ли эти тесты на интеллект и успех в жизниЧитать: https://habr.com/ru/companies/femida_search/articles/984754/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
12 Jan, 16:45
PostgreSQL 19: Часть 1 или Коммитфест 2025-07Начинаем новый цикл статей с обзором изменений 19 версии. И первая статья о событиях летнего июльского коммитфеста прошлого года.Читать: https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/984580/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
12 Jan, 11:46
Как DuckDB обрабатывает 1 ТБ данных менее чем за 30 секундКоманда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как DuckDB ломает привычные представления о масштабах аналитических данных. Автор на реальных бенчмарках показывает, что 1 ТБ данных можно агрегировать за считанные секунды — без Spark, без распределённых кластеров и без сложной инфраструктуры.Читать: https://habr.com/ru/articles/984040/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
12 Jan, 08:16
Как правильно «готовить» RAG: рецепт умного ассистента для вашего отделаУверены, что вы уже слышали об этой технологии, но сегодня поговорим о ней с практической точки зрения. В этой статье наша Команда AI дает советы тем, кто еще не погружен в технические детали — рассказывает о сложностях, которые могут возникать при работе с этой технологией и о том, как их избегать.Читать: https://habr.com/ru/companies/bitrix/articles/980748/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
11 Jan, 06:32
Дефрагментация HDD ускоряет скорость работы, но на сколько? Расчет скорости HDD в зависимости от фрагментацииЧто такое фрагментация?Фрагментация — это состояние, при котором файлы физически располагаются на разных участках диска, а не непрерывно друг за другом. Из-за этого магнитная головка вынуждена совершать лишние движения, тратя значительное время на поиск нужных участков. По мере накопления фрагментов файлов снижается общая скорость работы накопителя, ухудшается отклик системы и увеличивается износ самого устройства.Введение процедуры дефрагментации способно кардинально изменить ситуацию. Суть дефрагментации заключается в объединении отдельных фрагментов файлов в единую область на диске, сокращая путь движения головок и уменьшая среднее время доступа к данным. Этот процесс оказывает непосредственное влияние на повышение общей производительности системы, снижение нагрузки наDATABASE DESIGN
10 Jan, 15:09
Если UPDATE столкнулся с заблокированной строкойВ PostgreSQL и Oracle Database команда UPDATE, столкнувшаяся с заблокированной строкой, ведёт себя по-разному. В статье рассматривается, как выполняется UPDATE в этих базах данных. Это может быть полезно при миграции кода приложения мжду этими базами данных.Читать: https://habr.com/ru/articles/983998/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
10 Jan, 13:17
Объектные хранилища: чем заменить minio?Как говорят у меня на родине: корпоративная жадность — двигатель миграций. И именно это мы сейчас можем наблюдать на примере MinIO — некогда любимого инструмента DevOps-инженеров для развёртывания S3-совместимого хранилища. В 2021 году они втихушку сменили лицензию на AGPL v3, а в 2025 году и вовсе выпилили веб-интерфейс из бесплатной версии. Ну и, наверное, можно подумать, что за такой удобный инструмент можно и заплатить. Но тогда встаёт вопрос: какова цена коммерческой лицензии? От $96 000 в год)В этой статье мы разберём, чем можно заменить MinIO, сравним альтернативы в разных сценариях и, конечно же, развернём их руками — потому что теория без практики, как вайбкодер без гпт.Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/981790/#ru@database_design | Другие наши каналыDATABASE DESIGN
9 Jan, 22:52
Создаем пет-проект по аналитике в связке с GitHub Actions. Часть 2Привет, Хабр! Продолжаю обозревать GitHub Actions на примере пет проекта для аналитика.Статья будет полезна начинающим аналитикам в поисках хорошего проекта для своего портфолио. В этой части разбираю подход к выбору проекта и источника данных, к сбору и анализу данных и представлении результатов своей работы.Читать: https://habr.com/ru/articles/983926/#ru@database_design | Другие наши каналы
Related Channels
Other channels in the same section of the catalogue.
