О реализации ботов для месседжера Telegram на сайте было уже довольно много постов. Но есть одна тема, которая, на мой взгляд, еще не была затронута. Это реализация работы с геолокацией внутри бота. В данном посте я приведу пример того, как можно обрабатывать ботом информацию о геолокации, посылаемую пользователями, опираясь на собственный опыт реализации бота aroundus_bot.
Если вы пытаетесь оптимизировать производительность Вашего основанного на PostgreSQL приложения, Вы наверняка пользуетесь базовыми инструментами: EXPLAIN (BUFFERS, ANALYZE), pg_stat_statements, auto_explain, log_statement_min_duration, и т.д.
Возможно Вы смотрите в сторону конфликтов блокировок с помощью log_lock_waits, следите за поведением ваших контрольных точек и т.д.
Но задумывалились ли Вы о задержках в сети? Игроки знают о ней, но имеет ли это отношение к Вашему серверу с приложением?
До конференции PG Day'16 Russia остались считанные дни, расписание можно посмотреть на нашем сайте. Мы трудимся в поте лица, но тем не менее успеваем готовить для вас переводы самых интересных материалов о PostgreSQL. Сегодня представляем вашему вниманию перевод статьи Pat Shaughnessy о поведении запроса Select.
Готовясь летом к этой презентации, я решил изучить некоторые части исходного кода PostgreSQL на C. Я запустил очень простой запрос select и наблюдал, что Постгрес с ним делает, с помощью LLDB, отладчика C. Как Постгрес понял мой запрос? Как он нашел данные, которые я искал?
Этот пост — неформальный журнал моего путешествия через внутренности PostgreSQL. Я опишу пройденный мной путь и то, что я видел в процессе. Я использую серию простых концептуальных диаграмм, чтобы объяснить, как Постгрес выполнил мой запрос. В случае, если вы понимаете C, я также оставлю вам несколько ориентиров и указателей, которые вы можете поискать, если вдруг решите покопаться во внутренностях Постгреса.
Исходный код PostgreSQL восхитил меня. Он оказался чистым, хорошо задокументированным и простым для понимания. Узнайте сами, как Постгрес работает изнутри, присоединившись ко мне в путешествии в глубины инструмента, которым вы пользуетесь каждый день.
Читать полностью »
PostgreSQL 9.5 представил новый функционал, связанный с JSONB, значительно усиливающий его уже имеющиеся NoSQL характеристики. С добавлением новых операторов и функций, теперь стало возможно с легкостью изменять данные, хранящиеся в JSONB формате. В этой статье будут представлены эти новые операторы с примерами, как им можно использовать.
С добавлением типа данных JSON в версии 9.2, PostgreSQL наконец-то начал поддерживать JSON нативно. Несмотря на то что с выходом этой версии стало возможно использовать PostgreSQL как «NoSQL» базу данных, не так много можно было сделать на самом деле в то время из-за нехватки операторов и интересных функций. С момента выхода 9.2 версии, поддержка JSON значительно улучшалась в каждой следующей версии PostgreSQL, выливаясь сегодня в полное преодоление изначальных ограничений.
Читать полностью »
В какой-то момент разработки проекта встал вопрос поиска по большому количеству текстов. Причем, тексты имеют различную длину: от твиттов до больших статей. Сначала, основным поисковым движком был выбран встроенный в Postgres _tsvector. Для поиска по простым правилам его было вполне достаточно. Массив текстов рос с большой скоростью, а правила поиска усложнялись, поэтому встроенный движок уже не покрывал требований.
Да, существует sphinx, у него есть отличная интеграция с Postgres, но была цель найти решение для использования elasticsearch с Postgres. Почему? elasticsearch показывал хорошие результаты в некоторых case-ах проекта. Да и уже был сервер с ним для хранения логов logstash-а. Также было желание найти такой инструмент, который полностью возьмет на себя синхронизацию данных.
В результате всего на просторах сети был найден проект ZomboDb, который как раз подходил под требования.Читать полностью »
Иногда я рисую себе граф того, как должна выглядеть архитектура современных систем и нахожу те моменты процесса разработки, которые могут быть улучшены и те практики, которые могут быть применены для улучшения этих процессов. После очередной такой итерации я еще раз убедился, что существуют потрясающие фреймворки и методологии для разработки и серверной и клиентской частей, но синхронизация данных между клиентом, сервером и базой данных работает не так, как того требуют современные реалии: быстрое реагирование на изменение состояния системы, распределенность и асинхронность обработки данных, повторное использование раннее обработанных данных.
В последние годы требования к современным приложениям и методы их разработки значительно изменились. Большинство таких приложений используют асинхронную модель, состоящую из множества слабо связанных компонентов (микросервисов). Пользователи же хотят, чтобы приложение работало безотказно и всегда было в актуальном состоянии (данные должны быть синхронизированы в любой момент времени), проще говоря, пользователи чувствуют себя более комфортно, когда им не нужно каждый раз нажимать кнопку «Обновить» или полностью перезагружать приложение, если что-то пошло не так. Под катом немного теории и практики и полноценное приложением c открытым исходным кодом со cтеком разработки React, Redux/Saga, Node, TypeScript и нашим проектом Theron.
Rick and Morty. Рик открывает множество порталов.
Читать полностью »
Уже в эту пятницу сообщества Python, Go, Ruby, PHP, Javascript, MySQL, PostgreSQL,Tarantool встретятся на DevConf 2016 — остались последние 60 мест.
В этом году на конференции DevConf 9 секций: golang, php, ruby, python, common, js, devops,
pm, storage
После 17:30 мы проводим открытые митапы сообществ и круглые столы, которые может посетить любой желающий.
18 июня состоятся мастер-классы: Golang, PostgreSQL, Построение
эффективной команды и налаживание процесса разработки, GraphQL & Relay, MySQL и архитектуры социальной сети
18-19 июня проводим хакатон по Yii в ТАСС
Читать полностью »
Продолжая свое знакомство с БД PostgreSQL, с уже имеющимися навыками работы в БД MySQL, обнаружил ряд интересных полезных особенностей которые на практике часто не хватало в MySQL. Цель этого обзора не в создании бесконечного спора, что лучше, а дать легкое сравнение, которое обычно обсуждается программистами на обеденном перерыве в ближайшей кафешке. В сравнении обретаются новые знания и опыт, поэтому оно того стоит.
Читать полностью »
Многим известна проблема MySQL в не использовании индексов для двух индексируемых колонок в условии «OR». Если подробнее, в таблице есть несколько колонок с проставленными по ним индексами и затем делается выборка по этим колонкам с использованием условия «OR». Индексы не работают. Я решил исследовать этот момент в сравнении с PostgreSQL, так как в настоящий момент времени поставил для себя цель немного познакомиться в PostgreSQL.
Читать полностью »
Часто при разрабоке прикладного ПО можно столкнуться с проблемой такого рода — для промежуточных данных требуется получить несколько результирующих наборов, например, для некоторых товаров надо иметь возможность получить их наличие в текущих заказах и сумму скидок, выданных для них ранее; или для некоторых пользователей получить список их друзей и сообщения этих пользователей в соцсетях и т.д и т.п.
Решение обычно выглядит вполне прямолинейным — сначала получаем список, скажем, пользователей, потом для них строим требуемый результирующий набор; потом опять получаем список пользователей и строим второй набор; и все бы хорошо, если бы построение такого списка не оказывалось бы достаточно затратной операцией — и, таким образом, если на основании этого списка надо построить несколько результатов, то получается, что этот список надо получить несколько раз со всеми сопутствующими накладными расходами. Очевидным решением этой проблемы кажутся временные таблицы, и это действительно так; к сожалению, с ними связан ряд не самых приятных особенностей — для каждой временной таблицы требуется создавать файл (а при уничтожении таблицы — удалять его). Кроме того, эти таблицы, разумеется, не видны для процессов автовакуума и, следовательно, не очищаются автоматически, и по ним не собирается статистика. Что еще хуже, при наличии длительных активных транзакций может происходит неограниченный рост системного каталога; более того, кеш операционной системы заполняется данными о созданных файлах для временных таблиц, что ведет к общей деградации производительности.
Следует также отметить, что так как имя таблицы должно быть известно при компиляции запроса, то использование разных таблиц может оказаться достаточно неуклюжим и заставляет прибегнуть к динамическому формированию запросов со всеми вытекающими последствиями; если же вспомнить, что plpgsql для динамических запросов не сохраняет план, то в случаях сложных запросов это может оказаться значительной проблемой.
