Проектирование, разработка, внедрение, высокие нагрузки, качество (Александр Сербул)

Модификация структуры базы данных. Какие вообще имеются возможные подходы к решению задачи контроля изменений структуры базы данных? — наиболее известный в -мире инструмент, который решает задачу таким образом. В -мире тем же самым занимается фреймворк . Этот подход заключается в постепенном наращивании лога изменений базы данных, . По мере того, как в структуре базы надо производить изменения, вы добавляете к этому логу инкрементные -ы. Постепенно ваш лог изменений накапливается, вбирая в себя всю историю модификаций вашей БД: Через какое-то время изменений становится настолько много, что понять текущую структуру таблиц непосредственно по логу становится невозможно.

Анатомия плагина

Если твой сайт — это не домашняя страничка, то тебе нужно где-то хранить данные. Рано или поздно выясняется, что твоя СУБД перестает с этим справляться. Какие существуют подходы к масштабированию базы данных? Подходов примерно столько же, сколько и для масштабирования фронтендов и бэкендов, но ключевая мысль, с которой мы начнем, — одна. Ты должен провести исследование предметной области, исследование потоков данных подробно мы говорили об этом в прошлом уроке , и на основе результата этого исследования уже принимать решения о том, какие из видов масштабирования баз данных тебе подходят, какие нет.

Дмитрий Науменко. PHP Developer - HiQDev, Yii. «Рецепты для Yii 2». Большинство сегодняшних тем достойны отдельных больших докладов. Цели на.

Анализ и проектирование систем Перевод Автор рассказывает о перипетиях пивоваров, производителей СУБД, себя и кратко о том как правильно проектировать приложения. Мне показалась полезной поучительная часть статьи. В Соединённых Штатах в х годах производство, продажа и импорт алкогольных напитков был запрещён конституционной поправкой. Поправка была отменена спустя 13 лет.

За время этого запрета пивная отрасль умерла. В , когда запрет был снят, несколько зерновых гигантов стали варить пиво. Они полностью монополизировали рынок. Единственным способом терпеть этот вкус — было пить его очень холодным. Будучи в 60х подростком, я никогда не понимал его привлекательности. Это же бледно-жёлтая, противная жидкость получаемая из мочи больных хряков.

Учебник по высоким нагрузкам Люблю такие книги-статьи. Большинство мыслей известны специалистам и мне в том числе: И, конечно, напомнить себе что именно можно сделать в текущей работе.

В работающем коде и отработанной бизнес-логике проекте начинаем переносить .. Возможно, если БД в GAE побыстрее файловой системы, стоит при класть данные в memcache на считанные секунды или не класть вовсе.

Изучив практику использования алгоритмов машинного обучения, теперь перейдем к обзору второго дня конференции, в течении которого спикеры рассказывали об использовании различных инструментов дата инженера для нужд дата-платформ, , сервисах подсказок при поиске и многом другом. Второй день открыл Юрий Бабак — руководитель разработки модуля машинного обучения для платформы в компании , рассказав о том, как компания справлялась с оптимизацией распределенного машинного обучения на кластере.

Обычно, говоря об оптимизации процесса машинного обучения, имеют в виду в первую очередь оптимизацию самих тренировок. Мы же решили зайти с другой стороны и решить проблему того, что данные обычно хранятся отдельно от той системы, где они обрабатываются и обучаются. Следовательно, мы решили сосредоточиться на проблеме длинного , ведь бессмысленно соревноваться в производительности машинного обучения с в результате чего нам удалось тренировать распределенные модели на всем кластере, что у нас есть.

Получился новый подход в области , использующий не параллельную, а именно распределенную систему обучения. Добиться поставленной цели нам удалось за счет того, что мы разработали новый модуль машинного обучения в , который опирается на ту функциональность, которая уже в нем есть стриминг, нативный и многое другое. Хотелось бы рассказать вам о двух особенностях получившегося модуля: Во-первых, нам нужны были распределенные реплицируемые кэши, которые в общем виде имеют следующую структуру:

Правильное наименование компонентов в РНР фреймворках

Ввиду низкой степени переносимости кода хранимых процедур и отсутствия надлежащих инструментов их структуризации многие разработчики просто избегают их для описания бизнес-логики. Я склоняюсь к той-же точке зрения, если только не вижу серьезных мотивов для повышения производительности хотя таковые появляются, надо признать, довольно часто. В подобных случаях я беру метод слоя предметной области и благополучно перемещаю его в соответствующую хранимую процедуру, причем поступаю таким образом только из соображения повышения быстродействия приложения, трактуя принятое решение как оптимизационно, а не архитектурное.

Кратко об архитектуре Dropbox; История развития баз данных и как устроена . и обновлять их в БД на каждую добавляемую бизнес-логику очень сколько серверов уходит под бэкапы, и сколько это в итоге стоит для Dropbox. Lay All Your Love On Me · Быстрое копирование контактов с.

Тогда уж : А хранить его где-то надо я думаю все-таки в БД запихивать. Так можно еще считать только новые данные старые будут уже посчитаны и лежать в БД Сейчас каждый запрос расчитывается реалтайме и выдается клиенту. Клиентов мало, но расчеты очень большие. Вот и хочется их вынести и подготовить заранее. Может тогда лучше обойтись малой кровью?

Кешировать результаты запросов минут на 5. По крайней мере так делает Не саму конечно, а выборку из бд

Зачем класть слой поверх слоя сохранения (например, или )

Я думаю, публикуемая информация будет интересна прежде всего внедренцам и -менеджерам среднего и высшего звена, ориентированным на достижение адекватного результата максимально коротким путем. Многие вещи, убежден, будут интересны системным аналитикам, архитекторам, тимлидам и системным администраторам. Оторванного от реальности технического философствования, холиваров, интеллектуальных рассусоливаний на тему"ООП или на функциях" - не будет, предупреждаю сразу Итак.

Много чего интересного происходит в нашей компании каждый день. Разбираемся и внедряем в продуктах самые новые, самые эффективные технологии. Абсолютно честно - видеть работающее решение приносит инженеру огромное удовольствие!

Я наблюдал за рынком реляционных баз данных в 90х. . Ну и стоит вспомнить еще и о законе текучих абстракций: формой всегда надо поддерживать — а класть яйца в одну корзину и явно ставить во главу угла . Гигантская система, over 90% бизнес-логики которой находится в SQL.

С помощью небольших заметок расчитываю лучше запомнить материал, будет шпаргалка на будущее: Обычно это необходимо для повышения производительности и скорости извлечения данных, за счет увеличения избыточности данных. Главный сервер будем называть мастером, а зависимые — репликами. Изменения данных, происходящие на мастере, повторяются на репликах но не наоборот. Важно понимать, что при репликации передаются не сами измененные данные, а только запросы, вызывающие изменения.

При репликации содержимое БД дублируется на нескольких серверах. Это некая договоренность о том, как мы будем класть элемент данных и как мы будем их потом искать. Договоренность между бек-ендом бизнес логикой и системой хранения. Чтобы отложить задачу на потом 2. Бекенд - бизнес логика проекта. Хранение данных - база данных, файловая система, все что угодно. Ассоциация для того, чтобы запомнить - как-бы вертикально увеличиваем сам комп.

Как лучше вести разработоку серверного ПО? На внешних скриптах или на триггерах?

Проблема вовсе не в этом. А отсутствии возможности нормально покрыть такие сложные бизнес-условия тестами, возрастает трудоёмкость сопровождения, вероятность ошибки, невозможность использование текущего программного контекста в условиях. И ворох других проблем.

P.S. Мы не рекомендуем размещать базы данных 1С на дисках Intel S . Не стОит также забывать о программных ошибках в коде, которые . 1С: Консолидации предполагают доделку бизнес-логики только на этапе внедрения Теперь надо всё класть во временные таблицы, чтобы статистика была.

Кроме того на том же хабре есть переводы статей о переложении этого подхода на : Но все это разбивается о реальную жизнь, транзакции, переиспользование кода, протомонолит и прочие проблемы. Но обо всём по порядку. Всё описанное является сугубо моим мнением, основанным на некотором количестве боли, испытываемой в работе, особенно с циклическими импортами.

При использовании этого подхода придётся писать очень много шаблонного кода, который особо даже и не сгенерируешь. ; Что же такое чистая архитектура?

Почему используют БД без ?

У меня, в принципе, нет примерной темы для конкретного сайта, так как я планирую просто изменить архитектуру проектов в общем. Пока что я в голове набросал следующую архитектуру моделей, которая в целом устраивает мои привычки работы с : Есть некий общий класс , который включает в себя экземпляры всех и через этот общий класс происходит работа с этими экземлярами. Сам по себе является реализацией интерфейса , что позволяет подставлять нужную реализацию в любой момент времени.

Оптимизировать структуру БД Разделить поля по типу записи и переделка БД заставляет писать новую бизнес-логику доступа к ней . класть в очередь могут одни части.

Правило, которому нужно следовать, звучит примерно так: Если вы всегда проверяете и фильтруете входящие данные, то у вас неплохие шансы написать безопасное приложение. Всегда проверяйте ваши данные в скриптах. Если же вы используете для валидации данных, то в любой момент злоумышленник может отключить его в своём браузере. В таком случае ваше приложение в опасности. Никто не против валидации, но для хорошей защиты вам необходимо перепроверять данные в скриптах.

Опасность в том, что вредоносный код может быть введён через формы, а затем отображён в браузере.

Структура базы данных для работы с каталогом объектов, имеющих различные наборы характеристик

- это мощный фреймворк, являющийся соперником в полноте своих особенностей. , известно как , это компонентно-ориентированный, событийно-управляемый фреймворк для построения приложений. Учитывая популярность и , вполне естественно, что они будут представлять некоторый интерес в интеграции друг с другом. Как выяснилось, это вполне возможно. В действительности, они дополняют друг друга очень хорошо. Эта статься демонстрирует как использовать и для построения приложения.

Раз с xwiki постоянные проблемы, стоит параллельно сделать уже должно предусматривать возможность репликации/кластеризации БД. будем, но и в базу их лучше не класть, а то ведь действительно, получится, как Правильнее переделать бизнес-логику приложения, чтобы она не.

Все эти компании, независимо от направления бизнеса, имеют одно общее: одинаково хорошо применяется и для"домашнего" управления ракетными системами, сбора данных для аэрокосмических исследований или хранения и обработки данных биржи. Приложения подобного рода имеют много общих требований: разработан именно с целью удовлетворять всем этим требованиям. Даже если большинство систем не требуют экзотических возможностей, как вышеперчисленные, они все равно желают от РСУБД тех-же характеристик для реальных задач и решения реальных проблем бизнеса.

Перечисленные характеристики также очень хорошо подходят для рабочих групп, отделов, и приложений уровня предприятия. Поэтому в большинстве случаев они ведут себя совершенно одинаково. Там, где эти продукты отличаются, будут упоминаться их соответствующие полные имена.

Подписаться на ленту

Анализ и проектирование систем , Из песочницы Поблагодарим моего знакомого за то что он рассказал мне о своей новой лабораторной работе, в университете, по дисциплине связанной с базами данных. В противном случае статья просто бы не увидела бы света. Сутью данной лабораторной работы было написать -ое количество валидаций, хранимых процедур и триггеров в . Все триггеры, валидации и хранимые процедуры очень просты, но это лишь первая лабораторная и дальше будет хуже, будут многоэтажные запросы и хранимые процедуры очень большого объёма.

Как мне кажется тратить время на изучение подобных вещей в году очень не практично, а именно то что никто не использует просто голую базу данных и сразу вывод на клиент.

Рассмотрим решение нашей проблемы, исходя из конкретных условий бизнес-логики. Похоже, что стоит разделить сами записи и структуру news feed"ов. Для базы данных нужно определить модель представления . мы будем класть элемент данных и как мы будем его потом искать.

Кому будет полезен этот доклад? Это обзорный доклад с претензией на структурированность. Если вы что-то где-то когда-то слышали про , то через 40 минут вы будете знать гораздо больше, вы будете легче ориентироваться в терминах и более уверенно выбирать базы данных для своего проекта. Поговорим также про типичные примеры применения и как не надо применять базы данных. Впервые термин появляется в году — так чувак по имени назвал свою реляционную базу данных.

Она, однако, не предоставляла -интерфейса для работы с собой, а вместо этого представляла из себя набор -скриптов, которые колбасили -файлы.

Сервис Groupon: разбираем бизнес-логику и делаем структуру бд на Django.