Статья дополнена и обновлена 7.11.2024
Три столпа функционального программирования в Rust: map, filter и fold
Представьте себе вот такую картину: вы сидите дома, и вокруг вас мирно мурлыкают котики. Но вдруг, что-то пошло не по плану: один начал ловить лазерный указатель, другой карабкается на шторы, третий — нагло укладывается на вашу клавиатуру. Ну, вы поняли, полный хаос. И тут возникает вопрос: как навести порядок в этом котячьем хаосе? Как упорядочить этот бесконечный поток пушистых данных?
Вот тут-то и приходит на помощь наш добрый друг — Rust, а точнее его функции map, filter и fold. Они помогают не только приручить самых неугомонных data-котиков, но и сделать это без компромиссов по производительности.
Усиление PostgreSQL с помощью PL/Python
В этой статье мы прокачаем PostgreSQL, добавив в него Python. А именно — PL/Python. Это расширение позволяет писать функции на Python прямо внутри базы данных.
Анализ распределённых данных в PostgreSQL с помощью FDW
С ростом объёмов данных и увеличением популярности распределённых систем необходимость в анализе распределённых данных становится всё более актуальной. PostgreSQL, благодаря своему мощному функционалу и гибкости, предлагает инструмент, который значительно облегчает эту задачу — Foreign Data Wrappers (FDW).
Паттерн Unit of Work в Python с SQLAlchemy
Unit of Work отслеживает все объекты, которые были загружены в память и изменены в ходе выполнения программы. Он управляет их состояниями и сохраняет изменения в базе данных в конце транзакции. Это делается с использованием сессий, которые действуют как контейнеры для всех изменений.
Когда работа завершена, Unit of Work выполняет commit для всех изменений, сохраняя их в базе данных. Если что-то пошло не так, выполняется rollback, и база данных возвращается в состояние до начала транзакции.
В данной статье рассмотрим, как реализовать паттерн Unit of Work с использованием SQLAlchemy.
Сложная агрегация в Pandas с MultiIndex
В этой статье поговорим о Pandas MultiIndex — мощной штуке, которая спасает, когда приходится агрегировать кучу многомерных данных. В отчётах за несколько лет с миллионами строк, обычный groupby() просто не справлялся, а MultiIndex сделал всё красиво и быстро. Разберём, как использовать его для сложных операций, не тратя лишнего времени.
GENERATE_SERIES в SQL Server 2022 и более ранних версиях
Скорее всего, вы иногда сталкиваетесь с необходимостью генерирования строк на лету. И не только для простого получения последовательности чисел или дат, но и, например, для наполнения базы данных тестовыми данными, создания сводных таблиц (pivot) с произвольным количеством столбцов, экстраполяции данных, заполнения пропусков в диапазонах дат или времени.
При работе с SQL Server 2022 или Azure SQL Database, можно воспользоваться недавно появившейся в T-SQL встроенной функцией GENERATE_SERIES.
Как перейти с Oracle на PostgreSQL, используя Ora2Pg
В этой статье мы поговорим об актуальной задаче — миграции баз данных с Oracle на PostgreSQL с использованием Ora2Pg. Сейчас популярность PostgreSQL обоснована его мощностями и экономически выгодной альтернативы коммерческим решениям.
Создание простейшего back-end на Node.js с использованием PostgreSQL
Продемонстрируем, как создавать back-end приложения на Node.js c PostqreSQL. В качестве примера создадим простейший back-end на Node.js с использованием PostgreSQL.
Почему именно Node.js и PostgreSQL? Node.js имеет хорошую скорость и асинхронность, а PostgreSQL, в свою очередь, является мощной и надежной СУБД. Вместе они создают идеальный тандем для создания качественных приложений.
Настройка автовакуумирования в PostgreSQL
Сегодня поговорим о том, как правильно настраивать автовакуумирование в PostgreSQL — одном из механизмов, который позволяет базе данных оставаться «в форме» и поддерживать производительность на должном уровне. Если неправильно подойти к настройке, можно столкнуться с деградацией скорости обработки запросов и внезапным ростом объема данных.
Индексы NoSQL: как не заблудиться в многообразии решений
Правильно настроенные индексы могут значительно ускорить доступ к данным и улучшить производительность запросов. В NoSQL разнообразие решений настолько велико, что порой можно заблудиться.
В статье разберемся, какие виды индексов существуют, какие задачи они помогают решать и как выбирать подходящий индекс.
Хеш-Индексы в PostgreSQL
Хеш-индексы в PostgreSQL — это хороший инструмент для ускорения выполнения запросов.
В основе хеш-индекса лежит хеш-функция. Хеш-функция — это алгоритм, который преобразует входные данные (или ключ) в число фиксированного размера, называемое хеш-значением. В PostgreSQL хеш-функция всегда возвращает значение типа integer, что составляет примерно 4 миллиарда возможных значений.
Когда новый ключ добавляется в индекс, PostgreSQL применяет к нему хеш-функцию, которая преобразует ключ в хеш-значение. Это значение будет использоваться для быстрого поиска соответствующих записей.
Три фичи PostgreSQL, которые будут полезны каждому новичку
Думаю, вы знаете, что поиск эффективных решений – это половина успеха. Автор статьи сам прошел через все эти тернии, когда работа с данными казалась слишком сложной и запутанной. И именно тогда открыл для себя некоторые возможности PostgreSQL, которые значительно упростили мою жизнь.
В этой статье поговорим о трех фичах PostgreSQL, которые помогут сделать работу более продуктивной и вдохновить меня на создание более сложных и интересных проектов.
