#проекции — Public Fediverse posts

Eventual Consistency: как мы починили тормоза апрува и сломали бюджет

Мы убрали одну блокировку, чтобы апрувы перестали тормозить. Через несколько недель из-за этого клиент пробил квартальный бюджет – а наша система этого даже не заметила. B2B travel SaaS, конец 2016-го. Два руководителя финансового департамента одновременно открыли форму апрува, оба увидели один и тот же остаток, и каждый одобрил поездку, которая по отдельности в бюджет вписывалась. Вместе они пробили лимит. Узнали мы об этом из звонка клиента, не из алерта. Дальше – три вопроса про eventual consistency, которые стоит задать до архитектуры, а не на разборе инцидента.

https://habr.com/ru/articles/1042256/

#eventual_consistency #согласованность_данных #CQRS #оптимистичная_блокировка #EF_Core #проекции #saga #идемпотентность #распределённые_системы #read_model

Materialized views и проекции в ClickHouse: когда что использовать и как не наступить на грабли

ClickHouse быстрый. Настолько быстрый, что первые полгода можно жить без оптимизаций вообще — агрегации по миллиарду строк отрабатывают за секунды. Потом данных становится больше, запросов тоже, дашборд начинает подтормаживать, и вы задумываетесь: «а можно ли считать агрегаты заранее?» Можно. В ClickHouse для этого есть два механизма: materialized views и проекции (projections). Оба пересчитывают данные на этапе вставки. Оба ускоряют чтение. Но работают по-разному.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1004236/

#clickhouse #материализованные_представления #проекции #агрегаты_заранее #оптимизация_вставки #order_by

Проекции в Spring Data: производительность vs ограничения

Всем привет! Я работаю разработчиком Java в компании bpm (ранее “ЛАНИТ - Би Пи Эм”). Приглашаю вас погрузиться в увлекательную тему оптимизации запросов в Spring Data — использование проекций. Если вы часто сталкиваетесь с необходимостью выборки лишь нескольких конкретных полей из большой сущности, понимая, насколько ресурсозатратно извлечение всей структуры целиком, этот материал специально для вас.

https://habr.com/ru/companies/lanit/articles/961742/

#java #spring_data #проекции

Проекции в Vertica: что это, как использовать, и почему не стоит создавать их под каждый запрос

Иван Якунин, продуктовый аналитик команды Fintech Marketplace, рассказал про то, как в Авито работают с Vertica, и на примерах объяснил, что такое проекции, и когда их стоит использовать.

https://habr.com/ru/companies/avito/articles/808713/

#sql #vertica #проекции #оптимизация_запросов