Рубрика «sql» - 39

Ещё раз о хранении логов в Zabbix - 1

Тема сбора и хранения логов в Zabbix поднималась уже не раз. И не два. Если не учитывать, что это не вполне корректный подход, серьёзно нагружающий базу, у таких способов есть еще один существенный недостаток – они хранят логи целиком. И если в случае с логами роутеров или Linux с этим можно как-то смириться, то event-log Windows начинает доставлять много страданий, как серверу Zabbix, так и системному администратору, который решится его собирать и хранить. Ниже — о решении этой проблемы. Читать полностью »

Друзья, мы продолжаем публиковать транскрипции наиболее интересных технических докладов прошлых конференций PG Day Russia. Сегодня вашему вниманию предлагается доклад Алексея Ермакова, специалиста компании Data Egret, посвященный устройству и функционированию планировщика.

Использование статистики в PostgreSQL для оптимизации производительности — Алексей Ермаков - 1

Статистическая информация, собираемая PostgreSQL, имеет большое влияние на производительность системы. Зная статистику распределения данных, оптимизатор может корректно оценить число строк, необходимый размер памяти и выбрать наиболее быстрый план выполнения запроса. Но в некоторых редких случаях он может ошибаться, и тогда требуется вмешательство DBA.

Помимо информации о распределении данных, PostgreSQL также собирает статистику об обращении к таблицам и индексам, вызовов функций и даже вызовов отдельных запросов (при помощи расширения pg_stat_statements). Эта информация, в отличие от распределений, больше нужна администраторам, нежели для работы самой базы, и очень помогает для нахождения и исправления узких мест в системе.

В докладе будет показано, каким образом статистическая информация собирается, для чего она важна, и как ее правильно читать и использовать; какие параметры можно «подкрутить» в тех или иных случаях, как подобрать оптимальный индекс и как переписать запрос, чтобы исправить ошибки планировщика.
Читать полностью »

В первой статье мы рассмотрели механизм индексирования PostgreSQL, во второй — интерфейс методов доступа, и теперь готовы к разговору о конкретных типах индексов. Начнем с хеш-индекса.

Hash

Устройство

Общая теория

Многие современные языки программирования включают хеш-таблицы в качестве базового типа данных. Внешне это выглядит, как обычный массив, но в качестве индекса используется не целое число, а любой тип данных (например, строка). Хеш-индекс в PostgreSQL устроен похожим образом. Как это работает?

Как правило, типы данных имеют очень большие диапазоны допустимых значений: сколько различных строк можно теоретически представить в столбце типа text? В то же время, сколько разных значений реально хранится в текстовом столбце какой-нибудь таблицы? Обычно не так много.

Идея хеширования состоит в том, чтобы значению любого типа данных сопоставить некоторое небольшое число (от 0 до N−1, всего N значений). Такое сопоставление называют хеш-функцией. Полученное число можно использовать как индекс обычного массива, куда и складывать ссылки на строки таблицы (TID). Элементы такого массива называют корзинами хеш-таблицы — в одной корзине могут лежать несколько TID-ов, если одно и то же проиндексированное значение встречается в разных строках.

Хеш-функция тем лучше, чем равномернее она распределяет исходные значения по корзинам. Но даже хорошая функция будет иногда давать одинаковый результат для разных входных значений — это называется коллизией. Так что в одной корзине могут оказаться TID-ы, соответствующие разным ключам, и поэтому полученные из индекса TID-ы необходимо перепроверять.
Читать полностью »

Несколько лет назад я принялся за разработку одного крупного проекта на PHP, который только и делал что писал, читал и обновлял тонны данных в SQL. Сразу же было решено написать для этого проекта конструктор SQL-запросов, который тогда сильно облегчил мне жизнь и по сей день помогает мне и мои коллегам в ежедневной работе. Дело в том, что выложить этот конструктор в общественный доступ я не могу, так как проект принадлежит не мне, да и сильно завязан этот конструктор на наш фреймворк.

В связи с чем я решил разработать его аналог на Java, в надежде, что он сослужит кому-то добрую службу, так как не всем нужен ORM, а JOOQ кажется слишком сложным
Читать полностью »

Дорогие коллеги, спешим порадовать всех, кто неравнодушен к наукоемким задачам. Сегодня мы приготовили для вас перевод любопытной публикации от экспертов по базам данных из CERN, посвященный обучению и эксплуатации нейронных сетей с помощью Python и инструментария на базе Oracle PL/SQL.

Механизм подсчета нейронной сети в PL-SQL для распознавания рукописных цифр - 1

В этой статье вы найдете пример построения и развертывания базового механизма подсчета искусственной нейронной сети с использованием PL/SQL. Статья предназначена для учебных целей, в частности для практиков Oracle, которые хотят на конкретном примере познакомиться с нейронными сетями.
Читать полностью »

В последнее время имена GridGain и Apache Ignite нередко мелькают в интернетах. Однако, судя по комментариям (например, здесь), мало кто понимает, что же это за продукт и с чем его едят.

В этой статье я попытаюсь доступным языком объяснить, и на примерах кода показать, что умеет Apache Ignite.

Apache Ignite Logo

Читать полностью »

Друзья, вновь пришло время авторской колонки корпоративного блога PG Day’17. Предлагаем вашему вниманию сравнительный анализ работы с PostgreSQL из популярных ORM от varanio.

SQL vs ORM - 1

ORM (Object-Relational Mapping), по идее, должен избавить нас от написания SQL запросов и, в идеале, вообще абстрагировать от базы данных (от способа хранения данных), чтобы мы могли работать с классами, в той или иной степени выражающими объекты бизнес-логики, не задаваясь вопросом, в каких таблицах всё это по факту лежит.

Посмотрим, насколько это удается современным библиотекам на PHP. Давайте рассмотрим несколько типичных кейсов и сравним ORM с голым SQL, написанным вручную.

Читать полностью »

Введение

В этой статье я продолжу рассказ о своем опыте работы с Microsoft Analysis Services. В дополнение к предыдущей статье, я хочу написать про нестандартные решения, которые были сделаны в последнем проекте. Эти решения более тесно сблизили меня с Microsoft Analysis Services, я стал больше его уважать и делать с его помощью то, что ранее мне казалось невероятным.
Читать полностью »

Друзья, с радостью анонсируем наш «Майский митап 'SQL и не только'». Вместе с другими участниками TechGuruDay мы соберемся 18 мая в офисе ЛАНИТ, чтобы обсудить особенности Microsoft SQL Server и другие вопросы.

TechGuruDay – это творческая реализация нашей попытки создать неформальную группу IT-профессионалов для обмена уникальным опытом и мнениями на самые злободневные темы. Все организационные вопросы мы решаем на площадке Meetup.com, а делимся наболевшим и угощаемся плюшками на офлайн-встречах, как раз таких, как «Майский митап».

Приглашаем вас присоединиться к нашей компании. Больше деталей о предстоящем митапе и небольшой экскурс в историю наших митапов (со ссылками на презентации и видео выступлений) вы найдете внутри поста.

Митап по SQL Server: ждём только вас - 1


Вот чем мы готовы поделиться со всеми, кто найдет в себе силы к нам присоединиться.
Читать полностью »

Данная статья описывает решение для выполнения рутинных процедур заполнения и сохранения данных форм виз SQL базы данных. Код сложный. Для его понимания надо хорошо знать фреймворк Qt по части QtGui, QtSql. И хотя бы средне C++.

Автоматизация обмена данными Qt форм с SQL базой данных - 1
Читать полностью »


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