#data_bases — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #data_bases, aggregated by home.social.
-
Топ антипаттернов для MongoDB, которые снижают производительность
Многие из нас любят NoSQL. И MongoDB среди них является одним из топ-любимчиков. Очень часто мы выбираем нашу «Монгу» за гибкость и скорость. И это вполне логично, ведь MongoDB почти никогда не подводит... сразу. Неприхотливая, шустрая, удобная - она ведет себя как идеальный помощник: не требует лишнего, принимает любые данные, не задаёт неудобных вопросов про схему и с готовностью отвечает на каждый запрос за считанные миллисекунды. Но потом ты начинаешь подозревать что-то неладное. И, что самое главное, происходит это не сразу, а постепенно. Сначала один запрос начинает задерживаться немного дольше обычного, потом еще один. Там, где раньше было 10-20 миллисекунд, становится 100. Ты замечаешь, что графики ведут себя странно. И начинаешь искать причину: грешишь то на версию софта, то на железо, то думаешь, что сама MongoDB какая-то не такая. Но ответ очень часто лежит на поверхности: MongoDB не становится медленной сразу. Она лишь честно исполняет те правила, которые ей задали. И если присмотреться, почти за каждым снижением производительности стоит вполне конкретный антипаттерн. В своей статье я предлагаю разобрать распространенные антипаттерны, которые встречаются при проектировании и работе с MongoDB. Также посмотрим на реальные известные случаи пользователей, которые в своей работе сталкивались с проблемами с MongoDB.
-
Топ антипаттернов для MongoDB, которые снижают производительность
Многие из нас любят NoSQL. И MongoDB среди них является одним из топ-любимчиков. Очень часто мы выбираем нашу «Монгу» за гибкость и скорость. И это вполне логично, ведь MongoDB почти никогда не подводит... сразу. Неприхотливая, шустрая, удобная - она ведет себя как идеальный помощник: не требует лишнего, принимает любые данные, не задаёт неудобных вопросов про схему и с готовностью отвечает на каждый запрос за считанные миллисекунды. Но потом ты начинаешь подозревать что-то неладное. И, что самое главное, происходит это не сразу, а постепенно. Сначала один запрос начинает задерживаться немного дольше обычного, потом еще один. Там, где раньше было 10-20 миллисекунд, становится 100. Ты замечаешь, что графики ведут себя странно. И начинаешь искать причину: грешишь то на версию софта, то на железо, то думаешь, что сама MongoDB какая-то не такая. Но ответ очень часто лежит на поверхности: MongoDB не становится медленной сразу. Она лишь честно исполняет те правила, которые ей задали. И если присмотреться, почти за каждым снижением производительности стоит вполне конкретный антипаттерн. В своей статье я предлагаю разобрать распространенные антипаттерны, которые встречаются при проектировании и работе с MongoDB. Также посмотрим на реальные известные случаи пользователей, которые в своей работе сталкивались с проблемами с MongoDB.
-
Топ антипаттернов для MongoDB, которые снижают производительность
Многие из нас любят NoSQL. И MongoDB среди них является одним из топ-любимчиков. Очень часто мы выбираем нашу «Монгу» за гибкость и скорость. И это вполне логично, ведь MongoDB почти никогда не подводит... сразу. Неприхотливая, шустрая, удобная - она ведет себя как идеальный помощник: не требует лишнего, принимает любые данные, не задаёт неудобных вопросов про схему и с готовностью отвечает на каждый запрос за считанные миллисекунды. Но потом ты начинаешь подозревать что-то неладное. И, что самое главное, происходит это не сразу, а постепенно. Сначала один запрос начинает задерживаться немного дольше обычного, потом еще один. Там, где раньше было 10-20 миллисекунд, становится 100. Ты замечаешь, что графики ведут себя странно. И начинаешь искать причину: грешишь то на версию софта, то на железо, то думаешь, что сама MongoDB какая-то не такая. Но ответ очень часто лежит на поверхности: MongoDB не становится медленной сразу. Она лишь честно исполняет те правила, которые ей задали. И если присмотреться, почти за каждым снижением производительности стоит вполне конкретный антипаттерн. В своей статье я предлагаю разобрать распространенные антипаттерны, которые встречаются при проектировании и работе с MongoDB. Также посмотрим на реальные известные случаи пользователей, которые в своей работе сталкивались с проблемами с MongoDB.
-
Топ антипаттернов для MongoDB, которые снижают производительность
Многие из нас любят NoSQL. И MongoDB среди них является одним из топ-любимчиков. Очень часто мы выбираем нашу «Монгу» за гибкость и скорость. И это вполне логично, ведь MongoDB почти никогда не подводит... сразу. Неприхотливая, шустрая, удобная - она ведет себя как идеальный помощник: не требует лишнего, принимает любые данные, не задаёт неудобных вопросов про схему и с готовностью отвечает на каждый запрос за считанные миллисекунды. Но потом ты начинаешь подозревать что-то неладное. И, что самое главное, происходит это не сразу, а постепенно. Сначала один запрос начинает задерживаться немного дольше обычного, потом еще один. Там, где раньше было 10-20 миллисекунд, становится 100. Ты замечаешь, что графики ведут себя странно. И начинаешь искать причину: грешишь то на версию софта, то на железо, то думаешь, что сама MongoDB какая-то не такая. Но ответ очень часто лежит на поверхности: MongoDB не становится медленной сразу. Она лишь честно исполняет те правила, которые ей задали. И если присмотреться, почти за каждым снижением производительности стоит вполне конкретный антипаттерн. В своей статье я предлагаю разобрать распространенные антипаттерны, которые встречаются при проектировании и работе с MongoDB. Также посмотрим на реальные известные случаи пользователей, которые в своей работе сталкивались с проблемами с MongoDB.
-
Postgresso #11-12 (84-85)
Postgres Pro Enterprise 18.1.1 До Нового Года успела выйти 18-я версия Postgres Pro Enterprise - Postgres Pro Enterprise 18.1.1 . Версии Postgres Pro Standard 18.1.1 и - до неё - Postgres Pro Standard 18.0.1 следовали за соответственно. А - как видно из номера - Postgres Pro Enterprise 18.1.1 - перепрыгнула через ступеньку. Поэтому, если будет желание отследить изменения, унаследованные от Standard и PostgreSQL, надо сравнивать сразу с 2 версиями каждой. Мы же здесь не будем фокусироваться на формальностях и просто приведём (неполный, конечно - полный слишком велик для нашего жанра) список нового. Добавлена возможность создавать таблицы, которые разделяются на секции при помощи внешнего ключа. Внешний ключ используется как ссылка на родительскую секционированную таблицу и определяется в предложении PARTITION BY REFERENCE . Обновлены модули, в том числе BiHA . В ней много важных изменений:
https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/960360/
#dbms #rdbms #postgresql #postgres #sql #data_bases #субд #рсубд #базы_данных
-
Проблемы БД или почему большой продакшн спасут только массовые расстрелы запросов
За счёт правильных, даже необязательно новых, а просто верно выбранных архитектурных подходов можно заставить работать не один конкретный запрос, а тысячу или даже миллион. Это становится краеугольным камнем, потому что объёмы данных растут с такой скоростью, которую мы даже представить себе не могли ещё пять лет назад. Привет, Хабр! Именно так считает наш сегодняшний гость – Дмитрий Немчин, руководитель направления эксплуатации инфраструктуры данных в Т-банке и по совместительству член программного комитета Data Internals , профессиональной конференции по инженерии, базам и системам хранения и обработки данных. В беседе Дмитрий рассказал о своём пути в данные и программный комитет конференции, поделился интересными кейсами и проблемами, связанными с ростом объёмов данных и необходимостью управления ресурсами. А также объяснил, как дата-инженеру остаться востребованным в будущем, где ИИ может проникнуть абсолютно во все сферы жизни.
https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/915332/
#интервью #greenplum #data_engineering #data_analysis #infrastructure #python #data_bases #data_internals #big_data #big_data_analytics
-
Эксплуатация Stateful-приложений в Kubernetes на примере баз данных в Авито
Привет! Меня зовут Игорь Конев, я — старший инженер команды DBaaS в Авито . В этой статье я рассказываю о нашем подходе к работе Stateful-приложений в k8s на примере DBaaS и о том, как удалось автоматизировать жизненный цикл баз данных у нас в Авито. Статья будет полезна новичкам, которые не работали в Kubernetes, не сталкивались с менеджментом Stateful-приложений или хотели бы массово разворачивать базы данных в Kubernetes.
https://habr.com/ru/companies/avito/articles/881728/
#kubernetes #базы_данных #data_bases #stateful #платформа #dbaas #persistentvolume #persistentvolumeclaim #csi