Рубрика «базы данных» - 15

Правительство внесло в Думу законопроект «О едином федеральном информационном ресурсе, содержащем сведения о населении Российской Федерации». Документ реализует президентский указ 2016 года «О дополнительных мерах по укреплению платежной дисциплины». Оператором системы назначены налоговые органы России, ресурс поможет их контрольным функциям. Правительство надеется, что закон Читать полностью »

По данным WSJ, власти США одобрили соглашение с компанией Марка Цукерберга о выплате штрафа для урегулирования скандала с утечкой данных через компанию Cambridge Analytica [Roem.ru: термин «утечка» в данном случае политизированный шаблон, а не IT-шный факт]. Это рекордная сумма для технологических компаний в Штатах, передал РБК.

Cambridge Analytica, Читать полностью »

Привет!

24-25 июня в Новосибирске прошла конференция Highload++ Siberia 2019. Наши ребята тоже там были докладом «Контейнерные базы Oracle (CDB/PDB) и их практическое использование для разработки ПО», мы выложим текстовую версию немного позже. Было круто, спасибо olegbunin за организацию, а также всем, кто пришёл.

По следам Highload++ Siberia 2019 — 8 задач по Oracle - 1

В этом посте мы хотели бы поделиться с вами задачами, которые были на нашем стенде, чтобы вы могли проверить свои знания в Oracle. Под катом — 8 задач, варианты ответов и объяснение.
Читать полностью »

Что делать, если ваш запрос к базе выполняется недостаточно быстро? Как узнать, оптимально ли запрос использует вычислительные ресурсы или его можно ускорить? На последней конференции HighLoad++ в Москве я рассказал об интроспекции производительности запросов — и о том, что даёт СУБД ClickHouse, и о возможностях ОС, которые должны быть известны каждому.

Анализ производительности запросов в ClickHouse. Доклад Яндекса - 1

Каждый раз, когда я делаю запрос, меня волнует не только результат, но и то, что этот запрос делает. Например, он работает одну секунду. Много это или мало? Я всегда думаю: а почему не полсекунды? Потом что-нибудь оптимизирую, ускоряю, и он работает 10 мс. Обычно я доволен. Но все-таки я стараюсь в этом случае сделать недовольное выражение лица и спросить: «Почему не 5 мс?» Как можно выяснить, на что тратится время при обработке запроса? Можно ли его в принципе ускорить?

Читать полностью »

Дайджест новостей из мира PostgreSQL. Выпуск №16 - 1

Мы продолжаем знакомить вас с самыми интересными новостями по PostgreSQL.

Главная новость июня

EnterpriseDB приобретена инвестиционным фондом Great Hill Partners. Сумма сделки не разглашается. Майкл Стоунбрейкер назначен техническим советником. Энди Палмер вошел в совет директоров EDB. Он известный ИТ-инвестор, сооснователь Vertica и автор главы в книге Making Databases Work: The Pragmatic Wisdom of Michael Stonebraker. Great Hill Partners — частный (непубличный) фонд, управляющий $2.7 млрд. Событие не менее впечатляющее, чем недавняя покупка Citus Microsoft-ом: из 5 участников Core Team двое сотрудники EDB.

Релизы

PostgreSQL 11.4, 10.9, 9.6.14, 9.5.18, 9.4.23 и 12 Beta 2

Этих релизов ждали не из-за новых фич, а из-за того, что надо было закрывать обнаруженную дырку в безопасности под кодовым названием CVE-2019-10164. Любой прошедший проверку при аутентификации по методу scram-sha-256 пользователь мог переполнить буфер в стеке, сменяя свой пароль на специально сконструированную строку. Этим способом можно было не только уронить сервер, но и выполнить произвольный код от имени пользователя ОС, запускающего PostgreSQL.

Подобная возможность переполнения существовала и в libpq, и эксплуатируя её, подставной сервер мог уронить клиентское приложение или выполнить коварный код на клиенте от имени пользователя, запускавшего это приложение.

Эта уязвимость проявилась только в относительно новых версиях PostgreSQL: 10 и выше, когда появилась SCRAM-аутентификация. На сайте сообщества можно увидеть «особую благодарность» Александру Лахину (Postgres Professional), который обнаружил проблему.

Можно почитать статью на эту тему: eVOL Monkey. Who's affected and how to protect your systems.

Postgres Pro Standard 11.4.1, 10.9.1, 9.6.14.1, 9.5.17.1 и Postgres Pro Enterprise 11.4.1

В этих версиях дыра в безопасности уже закрыта. Об этом и о других багфиксах можно прочитать в документации к соответствующей версии. Читать полностью »

Пользователи ClickHouse знают, что его главное преимущество — высокая скорость обработки аналитических запросов. Но как мы можем выдвигать такие утверждения? Это должно подтверждаться тестами производительности, которым можно доверять. О них мы сегодня и поговорим.

Обфускация данных для тестов производительности - 1

Такие тесты мы начали проводить в 2013 году, задолго до того, как продукт стал доступным в опенсорсе. Как и сейчас, тогда нас больше всего интересовала скорость работы данных сервиса Яндекс.Метрика. Мы уже хранили данные в ClickHouse с января 2009 года. Часть данных записывалась в базу с 2012 года, а часть — была переконвертирована из OLAPServer и Metrage — структур данных, которые использовались в Яндекс.Метрике раньше. Поэтому для тестов мы взяли первое попавшееся подмножество из 1 миллиарда данных о просмотрах страниц. Запросов в Метрике ещё не было, и мы придумали запросы, больше всего интересные нам самим (всевозможные виды фильтрации, агрегации и сортировки).

ClickHouse тестировался в сравнении с похожими системами, например, Vertica и MonetDB. Для честности тестирования его проводил сотрудник, который до этого не был разработчиком ClickHouse, а частные случаи в коде не оптимизировались до получения результатов. Похожим образом мы получили набор данных и для функциональных тестов.

После того, как ClickHouse вышел в опенсорс в 2016 году, к тестам стало больше вопросов.

Читать полностью »

Как вы думаете, кто лучше настроит PostgreSQL — DBA или ML алгоритм? И если второй, то пора ли нам задуматься, чем заняться, когда нас заменят машины. Или до этого не дойдет, и важные решения все-таки должен принимать человек. Наверное, уровень изоляции и требования к устойчивости транзакций должны оставаться в ведении администратора. Но индексы уже скоро можно будет доверить машине определять самостоятельно.

Make Your Database Dream of Electric Sheep: Designing for Autonomous Operation - 1

Энди Павло на HighLoad++ рассказал про СУБД будущего, которые можно «потрогать» уже сейчас. Если пропустили это выступление или предпочитаете получать информацию на русском языке — под катом перевод выступления.

Речь пойдет о проекте университета Карнеги-Меллона, посвященном созданию автономных СУБД. Под термином «автономный» подразумевается система, которая может автоматически развертывать, настраивать, конфигурировать себя без какого-либо вмешательства человека. Возможно, потребуется около десяти лет, чтобы разработать что-то подобное, но именно этим заняты Энди и его студенты. Конечно, для создания автономной СУБД необходимы алгоритмы машинного обучения, однако, в этой статье сосредоточимся только на инженерной стороне темы. Рассмотрим, как проектировать программное обеспечение, чтобы сделать его автономным.
Читать полностью »

В предыдущей статье я описал процесс импорта продуктов в Magento 2 обычным способом — через модели и репозитории. Обычный способ отличается весьма низкой скоростью обработки данных. На моём ноутбуке выходило примерно один продукт в секунду. В данном продолжении я рассматриваю альтернативный способ импорта продукта — прямой записью в базу, в обход стандартных механизмов Magento 2 (модели, фабрики, репозитории). Последовательность шагов, обеспечивающих импорт продуктов, может быть адаптирована под любой язык программирования, способный работать с MySQL.

Disclaimer: В Magento есть готовый функционал по импорту данных и, скорее всего, вам его хватит. Однако если вам нужен более полный контроль за процессом импорта, не ограничивающийся подготовкой CSV-файла для того, что есть — добро пожаловать под кат.

image

Читать полностью »

Игра в прятки с оптимизатором. Гейм овер, это CTE PostgreSQL 12 - 1

Эта статья — продолжение рассказа о новом в PostgreSQL 12. Мы уже разобрали SQL/JSON (патч JSONPath) в статье «Что заморозили на feature freeze 2019. Часть I. JSONPath», теперь очередь CTE.

CTE

CTE это Common Table Expression — общие табличные выражения, их еще называют конструкциями с WITH. Фактически это создание временных таблиц, но существующих только для одного запроса, а не для сессии. К ним можно обращаться внутри этого запроса. Такой запрос хорошо читается, он понятен, его легко видоизменять, если потребуется. Это очень востребованная вещь, и она в PostgreSQL давно.

Но удобства могут обойтись дорого. Проблемы связаны с материализацией выражения после AS внутри конструкции WITH… AS (). Его еще называют внутренним выражением и вычисляют перед тем, как начать вычисление остального, его нельзя встроить в запрос верхнего уровня (no inlining). Планирование этого выражения происходит без учета остальной части запроса. Такое поведение называют барьером для оптимизации, или fencing. Кроме того, сама материализация требует под себя work_mem. И если выборка большая, то начинаются проблемы (об этом, например, есть в докладе Ивана Фролкова на PGConf 2019).
Читать полностью »

Зачем такой корпорации, как МегаФон, Tarantool в биллинге? Со стороны кажется, что обычно приходит вендор, приносит какую-то большую коробку, втыкает штекер в розетку — вот и биллинг! Когда-то так и было, но сейчас это архаика, и такие динозавры уже вымерли или вымирают. Изначально биллинг это система для выставления счетов — считалка или калькулятор. В современном телекоме — это система автоматизации всего жизненного цикла взаимодействия с абонентом от заключения договора до расторжения, включая real-time-тарификацию, прием платежей и еще много чего. Биллинг в телеком-компаниях похож на боевого робота — большого, мощного и обвешанного оружием.

Архитектура биллинга нового поколения: трансформация с переходом на Tarantool - 1

Причем же здесь Tarantool? Об этом расскажут Олег Ивлев и Андрей Князев. Олег — главный архитектор компании МегаФон с огромным опытом работы в зарубежных компаниях, Андрей — директор по бизнес-системам. Из расшифровки их доклада на Tarantool Conference 2018 вы узнаете, зачем нужен R&D в корпорациях, что такое Tarantool, как тупик вертикального масштабирования и глобализация стали предпосылками появления этой БД в компании, про технологические вызовы, трансформацию архитектуры, и чем техностек МегаФон похож на Netflix, Google и Amazon.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js