В этой статье я расскажу о best practices моделирования данных в Neo4j.
Neo4j — пожалуй, самая распространенная графовая БД по состоянию на 2022 год. Полностью ACID-совместима и имеет множество интерфейсов для работы: от REST до нативного адаптера почти для каждого языка программирования. А также нативный GUI с человеческим лицом :) Из небольших минусов — отсутствие поддержки в популярных Database IDE вроде Jetbrains DataGrip.
Обзор рассказывает об увиденных и услышанных докладах, о полученных при этом впечатлениях и о произошедших изменениях в проведении конференции формата онлайн.
Читать полностью »
Фреймворк Spring Integration умеет отдавать текущее состояние всех EIP-компонентов и их связей в виде JSON-графа. Это кажется очень удобным для изучения и отладки, но увы, ни один из нагугливаемых инструментов (коих всего-то раз /два) не даёт достаточной гибкости для визуализации и анализа такого графа. В этой статье я покажу, как решить эту проблему путем импорта графа в графовую СУБД Neo4j, где такая гибкость стоит на первом месте.
Язык запросов Cypher изначально разработан специально для графовой СУБД Neo4j. Целью Cypher является предоставить человеко-читаемый язык запросов к графовым базам данных похожий на SQL. На сегодня Cypher поддерживается несколькими графовыми СУБД. Для стандартизации Cypher была создана организация openCypher.
Основы работы с СУБД Neo4j описаны в статье Основы работы с Neo4j в браузере.
Для знакомства с Cypher рассмотрим пример генеалогического дерева заимствованный из классического учебника по Прологу за авторством И. Братко. На этом примере будет показано как добавлять узлы и связи в граф, как им назначать метки и атрибуты и как задавать вопросы.
Логирование — важная часть любого приложения. Любая система логирования проходит три основных шага эволюции. Первый — вывод на консоль, второй — запись логов в файл и появление фреймворка для структурированного логирования, и третий — распределенное логирование или сбор логов различных сервисов в единый центр.
Если логирование хорошо организовано, то позволяет понимать, что, когда и как идет не так, как задумано, и передавать нужную информацию людям, которым предстоит эти ошибки исправлять. Для системы, в которой каждую секунду отправляется 100 тысяч сообщений в 10 дата-центрах на 190 стран, а 350 инженеров каждый день что-то деплоят, система логирования особенно важна.
Иван Летенко — тимлид и разработчик в Infobip. Чтобы решить проблему централизованной обработки и трассировки логов в микросервисной архитектуре при таких огромных нагрузках, в компании пробовали различные комбинации стека ELK, Graylog, Neo4j и MongoDB. В итоге, спустя много грабель, написали свой лог-сервис на Elasticsearch, а как БД для дополнительной информации взяли PostgreSQL.
Под катом подробно, с примерами и графиками: архитектура и эволюция системы, грабли, логирование и трассировка, метрики и мониторинг, практика работы с кластерами Elasticsearch и их администрирования в условиях ограниченных ресурсов.
Читать полностью »
This year, a theatre production series called Tale of the Century was launched in Estonia. Throughout the year, 22 local theatres presented their interpretations of the past hundred years of Estonian history to the audiences. In the draw, the Russian Theatre was assigned the topic of the future of Estonia.
В этом году в Эстонии проходит целая серия театральных представлений, объединенных в серию «История Столетия». В течение года 22 театра страны представили публике в своих спектаклях столетнюю историю Эстонии. Русскому театру Эстонии в ходе жеребьевки досталась тема будущего Эстонии.
Под катом — о том, как совместить технологию и искусство.
Читать полностью »
Привет!
Три года назад на сайте Леонида Жукова я ткнул ссылку на курс Юре Лесковека cs224w Analysis of Networks и теперь мы будем его проходить вместе со всеми желающими в нашем уютном чате в канале #class_cs224w. Cразу же после разминки с открытым курсом машинного обучения, который начнётся через несколько дней.
Вопрос: Что там начитывают?
Ответ: Современную математику. Покажем на примере улучшения процесса IT-рекрутинга.
Под катом читателя ждёт история о том, как руководителя проектов дискретная математика до нейросетей довела, почему внедряющим ERP и управляющим продуктами стоит почитывать журнал Биоинформатика, как появилась и решается задача рекомендации связей, кому нужны графовые эмбеддинги и откуда взялись, а также мнение о том, как перестать бояться вопросов про деревья на собеседованиях, и чего всё это может стоить. Погнали!Читать полностью »
какой-то неведомый агрегат, никак не связанный с node.js. Но на хабре считается хорошим тоном приложить картинку
Некоторое время назад я задумался, почему же в node.js работа с реляционными БД, такими как *SQL, и некоторыми noSQL типа Mongo, сложна, и сделал альтернативное решение, заточенное под скорость работы программиста (в сравнении с классическими решениями, заточенных под скорость работы с БД) и прямолинейность и компактность API для минимального порога вхождения. Первым источником вдохновления стал доклад "минимальная поверхность API", вторым — знаменитая цитата Дональда Крута:
Программисты тратят ненормальное количество времени, волнуясь о скорости некритичных частей приложений, и эти попытки повысить эффективность серьезно отрицательно влияют на отладку и поддержку этих приложений. Преждевременная оптимизация есть корень всех зол.
В Meteor любая работа с даными связана с двусторонней реактивностью. На данный момент 100% реактивностью обладают встроенная в Meteor MongoDB и Redis (оба драйвера разработаны в стенах Meteor), частично реактивность реализована для MySQL и MSSQL (сторонними разработчиками).
Для вышеуказанных баз данных реактивность реализована посредством observer'ов, которые сообщают где, как, когда и какие данные изменились, для того чтобы драйвер, обслуживающий связь [данные <-> представление], знал какие данные и у каких клиентов обновить. Neo4j лишен каких-либо watcher'ов и observer'ов, но это нас не остановило. Как мы вышли из данной ситуации и зачем нам нужен Neo4j читайте под катом.
Читать полностью »
