7 аргументов почему UUID лучше, чем автоинкрементные идентификаторы

В мире баз данных идентификаторы имеют решающее значение для уникальной идентификации записей. Традиционно многие разработчики предпочитали автоматически увеличивающиеся целочисленные идентификаторы. Однако есть еще один вариант, который набирает популярность: универсально уникальные идентификаторы (UUID). В этой статье мы рассмотрим, почему UUID часто являются лучшим выбором по сравнению с автоматически увеличивающимися идентификаторами.

https://habr.com/ru/articles/760272/

Sqlite и Rails в производстве

При развертывании приложения Rails в рабочей среде редко кто подвергает сомнению идею использования базы данных Postgres или MySQL для сохранения данных и Redis для кэширования, фоновой обработки заданий и WebSockets, но что, если все это можно было бы сделать без запуска этих сервисов? https://fly.io/ruby-dispatch/sqlite-and-rails-in-production/

Django ORM: полное руководство по оптимизированному взаимодействию с базой данных

В этой статье мы углубимся в Django ORM, изучим его функции, преимущества и лучшие практики взаимодействия с базами данных в ваших веб-приложениях. https://python.plainenglish.io/django-orm-a-definitive-handbook-for-streamlined-database-interaction-303df2228712

Выпущена PostgreSQL 16!

PostgreSQL 16 повышает свою производительность благодаря заметным улучшениям в параллелизме запросов, массовой загрузке данных и логической репликации. В этом выпуске имеется множество функций как для разработчиков, так и для администраторов, в том числе расширенный синтаксис SQL/JSON, новая статистика мониторинга ... https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-16-released-2715/

Варианты соединения SQL

SQL-соединения — это нечто большее, чем вы думаете. Давайте их немного изучим. https://antonz.org/sql-join/

Возможности индексации в базах данных

В мире баз данных эффективность имеет ключевое значение. Независимо от того, работаете ли вы с небольшим приложением или с массивной корпоративной системой, производительность вашей базы данных может улучшить или разрушить ваше приложение. Одним из самых мощных инструментов в вашем распоряжении для оптимизации производительности базы данных является индексирование. https://towardsdev.com/the-power-of-indexing-in-databases-a52c26c11d86

Откажитесь от SQL — пусть этим займётся Ванна!
Пользователи SQL будут заменены этим инструментом искусственного интеллекта в кратчайшие сроки. Вот как.
https://levelup.gitconnected.com/ditch-sql-let-vanna-handle-it-f14289d0a32f

Настройка производительности PostgreSQL, часть I: как определить размер базы данных

https://www.timescale.com/blog/postgresql-performance-tuning-part-i-how-to-size-your-database/

Как не потерять производительность при секционировании в MS SQL.

Рассмотрим достаточно распространенную ситуацию. Имеется огромная таблица примерно следующей структуры:

Читать далее https://habr.com/ru/articles/762674

📝Как в базах данных выполняются выражения?

_______________

https://notes.eatonphil.com/2023-09-21-how-do-databases-execute-expressions.html

[Перевод] Выберите технологию очередей Postgres.

Очереди в Postgres — вещь красивая, но далекая от мейнстрима. Его относительная безвестность частично объясняется карго-культом «масштабируемости». Культ масштабируемости постановил, что существует несколько технологий очередей с большей «масштабируемостью», чем Postgres, и только по этой причине Postgres недостаточно масштабируем для чьих-либо потребностей в работе с очередями.

Читать далее https://habr.com/ru/articles/763188

Обновление в SQL

Upsert — это операция, которая ➊ вставляет новые записи в базу данных и ➋ обновляет существующие. Давайте посмотрим, как это работает в разных СУБД. Примеры интерактивны, поэтому вы можете читать и практиковаться

https://antonz.org/sql-upsert

Арлекин

Harlequin — это новая замена DuckDB CLI с открытым исходным кодом. Он предлагает функции, которые вы ожидаете от IDE, работающие прямо в вашем терминале. Запускается где угодно: в любой оболочке, в любом терминале, на любой машине. https://harlequin.sh/

Погружаемся в базы данных и SQL: полезные материалы и инструменты от сотрудников Selectel.

Новичку нужно перебрать много сайтов, чтобы научиться работать с базами данных. Это усложняется тем, что в открытом доступе мало действительно полезных материалов, которые могут закрыть все пробелы в знаниях.

Мы попросили наших коллег порекомендовать полезные ресурсы, которые помогут сделать первые шаги в работе с базами данных и SQL. Сохраняйте подборку в закладки, чтобы сэкономить время на изучение темы, и делитесь своими вариантами в комментариях.

Почему программисты SQL так плохо шутят? Потому что их юмор — это всегда "SELECT * FROM jokes WHERE is_funny = 1". Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/763772

PostgreSQL и временные таблицы.

Мы много лет уже используем в качестве основной базы данных PostgreSQL. За это время он зарекомендовал себя быстрой и надежной СУБД. Однако, есть в PostgreSQL одна проблема, с которой приходится сталкиваться достаточно часто. К сожалению, реализация логики временных таблиц в нем имеет ряд недостатков, которые отрицательно сказываются на производительности системы.

Одним из свидетельств наличия проблемы является то, что для временных таблиц в Postgres Pro была добавлена специальная функция fasttrun, а в Postgres Pro Enterprise существенно доработана работа с ними (см. пункт 4). 

Наиболее активно временные таблицы используют платформы, в которых разработчик не работает напрямую с базой данных, а таблицы и запросы генерируются непосредственно самой платформой. В частности, к ним относится платформа 1С или ее открытый и бесплатный аналог - платформа lsFusion.

В этой статье я опишу почему приходится использовать временные таблицы, в чем суть проблемы, и как улучшить производительность путем настроек операционной системы и PostgreSQL.

Читать далее https://habr.com/ru/articles/754476

Миграция базы данных

https://vadimkravcenko.com/shorts/database-migrations/

Каждая база данных станет векторной базой данных рано или поздно.

https://nextword.substack.com/p/vector-database-is-not-a-separate

SQLFlow — отличный инструмент для визуализации SQL-запросов.

https://sqlflow.gudusoft.com/#/

SQL в Pandas с Pandasql

Хотите запросить ваши фреймы данных pandas с помощью SQL? Узнайте, как это сделать, используя библиотеку Python Pandasql. https://www.kdnuggets.com/sql-in-pandas-with-pandasql