Базы данных (Data Base)

Хотите свести к минимуму риск потери информации?

Тогда ждём вас на вебинаре «Как обеспечить отказоустойчивость хранилищ данных»

В результате вы сможете:
- Разобраться в стратегии репликации, резервного копирования и автоматического фейловера
- Изучить архитектурные решения и инструменты для проектирования систем с высокой доступностью
- Эффективно сохранять данные при сбоях
- Улучшить пользовательский опыт

Будет интересно сисадминам, разработчикам, архитекторам ПО, IT-менеджерам, администраторам БД.

Спикер: Дмитрий Золотов, Kotlin-разработчик в «Яндексе».

Бонус! Всем участникам – скидка 5% на любой курс и гайд «Разбор ошибок: 5 распространённых проблем при проектировании отказоустойчивых хранилищ»

3 апреля, в 19:00 МСК, Бесплатно

Записаться на событие - https://otus.pw/8vSS/?erid=2W5zFGdDo1A

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🧩 Сегодня покажу вам простой, но крайне полезный приём, как находить “тяжёлые” запросы в PostgreSQL, которые тормозят базу.

📌 Если у вас база под нагрузкой, и “что-то всё стало медленно”, первым делом проверьте:

SELECT pid, now() - query_start AS duration, query
FROM pg_stat_activity
WHERE state = 'active'
ORDER BY duration DESC
LIMIT 5;

Этот запрос показывает топ-5 самых долгих активных запросов. Обратите внимание на query_start — именно он поможет понять, кто завис и тормозит остальных.

А если хотите посмотреть историю медленных запросов за последние часы/дни — подключайте pg_stat_statements:

SELECT 
  calls, 
  total_time, 
  mean_time, 
  query 
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 10;

🔍 Тут видно, какие запросы в сумме "съели" больше всего времени. И это гораздо честнее, чем смотреть только на mean_time или calls по отдельности.

💡 Совет: подключите pg_stat_statements на проде и делайте такой анализ хотя бы раз в неделю. Это поможет находить проблемные места в приложении до того, как начнётся пожар.

#db

👉 @database_info

Подборка Telegram каналов для программистов

https://t.me/bash_srv Bash Советы
https://t.me/win_sysadmin Системный Администратор Windows
https://t.me/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал.
https://t.me/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
https://t.me/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С

Системное администрирование 📌
https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин
https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья
https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин

https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор
https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)
https://t.me/i_linux Системный администратор
https://t.me/linuxchmod Linux
https://t.me/sys_adminos Системный Администратор
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux

1C разработка 📌
https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
https://t.me/DevLab1C 1С:Предприятие 8

Программирование C++📌
https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах

Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.me/python_360 Книги по Python Rus

Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/java_geek Учим Java на примерах

GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub

Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных

Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin

Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано

Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр

Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
https://t.me/books_reserv Книги для программистов

БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning

Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию
https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻
https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста

QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика

Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов

Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.me/xakep_2 Хакер Free

Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров

Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике

Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack

https://t.me/tikon_1 Новости высоких технологий, науки и техники💡
https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World)

Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT

Сегодня расскажу вам про одну часто недооценённую, но крайне полезную SQL-фишку — CROSS APPLY в SQL Server (и его аналог в других СУБД — LATERAL).

Когда обычный JOIN бессилен

Допустим, у нас есть таблица Orders, и мы хотим для каждой строки выбрать топ-1 продукт по сумме, но выборка зависит от строки — тут уже обычный JOIN не справится. Вот пример, где приходит на помощь CROSS APPLY:

SELECT 
    o.OrderID,
    p.ProductName,
    p.Amount
FROM Orders o
CROSS APPLY (
    SELECT TOP 1 *
    FROM Products p
    WHERE p.OrderID = o.OrderID
    ORDER BY p.Amount DESC
) p;

Что делает CROSS APPLY?

Он буквально говорит: «Для каждой строки из Orders выполни подзапрос с её параметрами». Это похоже на foreach, где внутренняя выборка может меняться в зависимости от строки внешней таблицы.

Аналог в PostgreSQL:

SELECT 
    o.order_id,
    p.product_name,
    p.amount
FROM orders o,
LATERAL (
    SELECT *
    FROM products p
    WHERE p.order_id = o.order_id
    ORDER BY p.amount DESC
    LIMIT 1
) p;

🔥 Используйте CROSS APPLY, когда:
- Нужна подстрочная логика внутри запроса
- Не получается реализовать через обычный JOIN
- Вы работаете с функциями, которые возвращают таблицу (TVF)


#db

👉 @database_info

❓Хотите стать C#-разработчиком, но боитесь, что будет сложно?

Подготовьтесь заранее и освойте Git — ключевой инструмент командной разработки!

На открытом вебинаре 31 марта в 20:00 мск разберем:

◽️ Систему контроля версий

◽️ Основные команды

◽️ Принципы работы с репозиториями

◽️ Эти знания помогут вам уверенно работать в команде и подготовиться к следующему этапу.

С Git вы сможете эффективно управлять кодом, вести проекты и двигаться к позиции Junior и Middle.

🔗 Регистрируйтесь на вебинар и 🎁 получите скидку на большое обучение «C# Developer»: https://vk.cc/cKdHxS

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Как работают джойны SQL?

На приведенной ниже схеме подробно показано, как работают 4 типа объединений SQL.

🔹INNER JOIN возвращает совпадающие строки в обеих таблицах
🔹LEFT JOIN возвращает все записи из левой таблицы и соответствующие записи из правой
🔹RIGHT JOIN возвращает все записи из правой таблицы и соответствующие записи из левой
🔹FULL OUTER JOIN возвращает все записи, в которых есть совпадения, в левой или правой таблице

#db

👉 @database_info

📊 Зачем DBA нужно уметь читать планы выполнения запросов (EXPLAIN)?

Почему навык чтения плана выполнения запроса — это не просто галочка в резюме, а реальный способ спасать прод от тормозов и неожиданных фулл-сканов.

Когда приходит запрос от разработчика: "Почему тормозит?" — ты открываешь EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) и видишь:

Seq Scan on users  (cost=0.00..44231.00 rows=1000000 width=64)
  Filter: (status = 'active')

И тут всё понятно: фильтрация идёт по колонке без индекса, Postgres делает полный проход по таблице. Один CREATE INDEX — и запрос летит 🚀

Но не всё так просто. Иногда план говорит:

Index Scan using idx_users_status on users
  Index Cond: (status = 'active')

А запрос всё равно медленный. Почему?

➡️ Buffers: shared hit=5 read=100000 dirtied=0 — вот оно. Индекс-то используется, но данные не в кэше, приходится читать с диска. А диск медленный. Решение? Подумать о горячем кэше, пачке RAM или REINDEX, если индекс раздулся.

Каждый EXPLAIN — как рентген. Не читаешь — лечишь наугад.

#db

👉 @database_info

Ждать будущее или создавать его? Команда Navio за второй вариант: мы разрабатываем и внедряем инновации, меняющие транспортную отрасль. Вы можете к нам присоединиться!

Мы активно развиваемся и приглашаем в компанию экспертов в области инженерии данных и машинного обучения. Вы будете работать с большими данными и оптимизировать системы. Мы открыты к новым идеям: если у вас появится предложение, будут все возможности реализовать задуманное.

Navio — разработчик технологии автономного вождения с применением искусственного интеллекта. Мы создаём решения, которые делают транспорт безопаснее и комфортнее.

Выбирайте вакансию и отправляйте отклик.

🧹 VACUUM FULL — спасение от bloated-таблиц или тихий враг?

Сегодня хочу поговорить о том, что многие DBA используют как "универсальную таблетку" — VACUUM FULL. Но стоит ли?

💡 Что делает VACUUM FULL:
Он полностью перебирает таблицу и создаёт её заново, убирая все мёртвые строки. Результат — таблица становится компактной, как после дефрагментации. Это помогает, если у тебя:

- Много UPDATE или DELETE
- Таблица разрослась до абсурдных размеров
- Autovacuum не справляется

🔎 Как понять, что таблица bloated:

SELECT
  schemaname, relname, 
  pg_size_pretty(pg_total_relation_size(relid)) AS total_size,
  pg_size_pretty(pg_relation_size(relid)) AS table_size,
  (pg_total_relation_size(relid) - pg_relation_size(relid)) AS index_overhead
FROM pg_catalog.pg_statio_user_tables
ORDER BY pg_total_relation_size(relid) DESC;

Если table_size сильно больше, чем объём живых данных — у тебя блоат.

⚠️ Осторожно: VACUUM FULL = эксклюзивная блокировка!

Пока он работает:
- Все запросы к таблице ждут
- Могут “залипать” аппы
- В проде без окон — 💥

🛠 Что делать вместо:
- Пробовать pg_repack — он делает примерно то же, но без блокировок
- Делать регулярный autovacuum + мониторинг
- Разбивать массивные UPDATE/DELETE на батчи

VACUUM FULL — это инструмент, который стоит использовать осознанно. Как хирургический скальпель — мощный, но не для каждодневного применения. А ты когда последний раз делал VACUUM FULL в проде? 😏

#db

👉 @database_info

🚀 Ваша база данных уже не справляется с нагрузкой?

Запросы тормозят, индексы не помогают, а миллиарды строк превращают аналитику в настоящую пытку? PostgreSQL умеет работать с Big Data, но важно знать, как правильно его настроить.

📅 На открытом вебинаре 27 марта в 20:00 МСК мы разберем проверенные способы разгона PostgreSQL для высоконагруженных систем.

🔍 На вебинаре мы разберем:
- Как эффективно масштабировать хранилище?
- Когда переходить на партицирование?
- Как объединить PostgreSQL с ClickHouse для быстрой аналитики?

👨‍🏫 Спикер: Дмитрий Золотов — разработчик мобильных приложений на Flutter в Яндекс Про и ментор.

Вы получите готовые решения, которые позволят вашему PostgreSQL работать быстрее без лишних затрат на инфраструктуру. Разберем реальные кейсы, фейлы и лучшие практики.

💡 Регистрируйтесь и получите скидку на большое обучение «PostgreSQL. Advanced»: https://vk.cc/cKbsuV

Не упустите возможность улучшить производительность вашей базы данных!

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru