🔵 عنوان مقاله
CNPG integration with pgEdge
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، مدیریت پایگاه دادهها یکی از چالشهای اصلی شرکتها و توسعهدهندگان است. شرکت Aiven با ارائه یک نسخه جدید و اقتصادی، این فرآیند را برای کاربران سادهتر و مقرونبهصرفهتر کرده است. حالا با معرفی گزینه توسعهدهنده (developer tier)، دیگر نیازی نیست هزینههای زیادی برای سرورهای غیرفعال و بیاستفاده پرداخت کنید. این گزینه جدید با قیمت تنها ۵ دلار، امکان بهرهبرداری موثر و اقتصادی از PostgreSQL را فراهم میکند، بنابراین توسعهدهندگان میتوانند روی پروژههای خود تمرکز کنند بدون نگرانی از هزینههای اضافی و بیهوده.
در کنار این، یکپارچگی CNPG با pgEdge، امکانات بسیار بیشتری را در حوزه مدیریت و توسعه پایگاههای داده ارائه میدهد. این ادغام سبب میشود که فرآیندهای توسعه، استقرار و نگهداری پایگاه دادهها به شکل مؤثرتری انجام شود و کاربران تجربه بهتری در مدیریت دادههای خود داشته باشند. با بهرهگیری از این فناوریها، شرکتها و توسعهدهندگان میتوانند بهرهوری خود را افزایش دهند و هزینههای جاری را کاهش دهند، در حالی که امنیت و کارایی سیستمهایشان حفظ میشود.
در مجموع، با توجه به امکانات جدید و هزینههای مقرونبهصرفهای که ارائه میشود، حالا فرصتهای بیشتری برای کسبوکارهای کوچک و متوسط فراهم شده است تا بتوانند از فناوریهای پیشرفته بهرهمند شوند و در بازار رقابتی بهتر عمل کنند.
#پایگاه_داده #PostgreSQL #توسعه_برنامه #فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178330/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
CNPG integration with pgEdge
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، مدیریت پایگاه دادهها یکی از چالشهای اصلی شرکتها و توسعهدهندگان است. شرکت Aiven با ارائه یک نسخه جدید و اقتصادی، این فرآیند را برای کاربران سادهتر و مقرونبهصرفهتر کرده است. حالا با معرفی گزینه توسعهدهنده (developer tier)، دیگر نیازی نیست هزینههای زیادی برای سرورهای غیرفعال و بیاستفاده پرداخت کنید. این گزینه جدید با قیمت تنها ۵ دلار، امکان بهرهبرداری موثر و اقتصادی از PostgreSQL را فراهم میکند، بنابراین توسعهدهندگان میتوانند روی پروژههای خود تمرکز کنند بدون نگرانی از هزینههای اضافی و بیهوده.
در کنار این، یکپارچگی CNPG با pgEdge، امکانات بسیار بیشتری را در حوزه مدیریت و توسعه پایگاههای داده ارائه میدهد. این ادغام سبب میشود که فرآیندهای توسعه، استقرار و نگهداری پایگاه دادهها به شکل مؤثرتری انجام شود و کاربران تجربه بهتری در مدیریت دادههای خود داشته باشند. با بهرهگیری از این فناوریها، شرکتها و توسعهدهندگان میتوانند بهرهوری خود را افزایش دهند و هزینههای جاری را کاهش دهند، در حالی که امنیت و کارایی سیستمهایشان حفظ میشود.
در مجموع، با توجه به امکانات جدید و هزینههای مقرونبهصرفهای که ارائه میشود، حالا فرصتهای بیشتری برای کسبوکارهای کوچک و متوسط فراهم شده است تا بتوانند از فناوریهای پیشرفته بهرهمند شوند و در بازار رقابتی بهتر عمل کنند.
#پایگاه_داده #PostgreSQL #توسعه_برنامه #فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178330/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Pgedge
pgEdge + CloudNativePG: Simplifying Distributed Postgres on Kubernetes
With pgEdge now fully open source, we’re continuing our mission to make distributed Postgres accessible to developers, operators, and the broader open-source community. A key part of that story is how we can make it easier to run pgEdge using tools that have…
🔵 عنوان مقاله
The Pitfalls of Partitioning Postgres Yourself
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاههای داده، یکی از اشتباهات رایج و پرهزینه، تقسیم بندی نادرست و دستی منابع دیتابیس است. بسیاری از توسعهدهندگان و مدیران سیستم وقتی با حجم روزافزون دادهها مواجه میشوند، تصمیم میگیرند به صورت مستقل و بدون تخصص کافی، عملیات پارتیشنبندی را انجام دهند. این رویکرد، اگرچه ممکن است در نگاه اول ساده و سریع به نظر برسد، اما در واقع میتواند مشکلات جدی و پیچیدهای را در آینده برای سیستم ایجاد کند.
وقتی فرآیند پارتیشنبندی توسط افراد بدون دانش فنی لازم انجام شود، ممکن است منجر به کاهش کارایی، افزایش بار سرور و در نهایت، کاهش عملکرد کلی دیتابیس گردد. علاوه بر این، ریسک خطاهای انسانی، ناسازگاریهای ساختاری و دشواری در نگهداری و بهروزرسانی پارتیشنها نیز از جمله چالشهایی است که باید از آنها اجتناب کرد. در نتیجه، بهتر است در این مسیر از ابزارها و روشهای استاندارد و قابل اعتماد بهرهمند شد تا بتوان مدیریت مؤثرتر و پایدارتری روی دادهها داشت.
در پایان، توجه به این نکته حیاتی است که فرآیند پارتیشنبندی، نیازمند برنامهریزی دقیق و دانش فنی است. سپردن این مسئولیت به افراد متخصص و بهرهگیری از روشها و فناوریهای حرفهای، نه تنها از اشتباهات پرهزینه جلوگیری میکند، بلکه تضمینکنندهی عملکرد بهتر و انعطافپذیری بلندمدت سیستم است. در دنیای امروز، بهرهگیری از راهکارهای خودکار و استاندارد، کلید موفقیت در مدیریت دادههای پیچیده میباشد.
#پایگاه_داده #پارتیشن_بندی #PostgreSQL #مدیریت_داده
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178686/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Pitfalls of Partitioning Postgres Yourself
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاههای داده، یکی از اشتباهات رایج و پرهزینه، تقسیم بندی نادرست و دستی منابع دیتابیس است. بسیاری از توسعهدهندگان و مدیران سیستم وقتی با حجم روزافزون دادهها مواجه میشوند، تصمیم میگیرند به صورت مستقل و بدون تخصص کافی، عملیات پارتیشنبندی را انجام دهند. این رویکرد، اگرچه ممکن است در نگاه اول ساده و سریع به نظر برسد، اما در واقع میتواند مشکلات جدی و پیچیدهای را در آینده برای سیستم ایجاد کند.
وقتی فرآیند پارتیشنبندی توسط افراد بدون دانش فنی لازم انجام شود، ممکن است منجر به کاهش کارایی، افزایش بار سرور و در نهایت، کاهش عملکرد کلی دیتابیس گردد. علاوه بر این، ریسک خطاهای انسانی، ناسازگاریهای ساختاری و دشواری در نگهداری و بهروزرسانی پارتیشنها نیز از جمله چالشهایی است که باید از آنها اجتناب کرد. در نتیجه، بهتر است در این مسیر از ابزارها و روشهای استاندارد و قابل اعتماد بهرهمند شد تا بتوان مدیریت مؤثرتر و پایدارتری روی دادهها داشت.
در پایان، توجه به این نکته حیاتی است که فرآیند پارتیشنبندی، نیازمند برنامهریزی دقیق و دانش فنی است. سپردن این مسئولیت به افراد متخصص و بهرهگیری از روشها و فناوریهای حرفهای، نه تنها از اشتباهات پرهزینه جلوگیری میکند، بلکه تضمینکنندهی عملکرد بهتر و انعطافپذیری بلندمدت سیستم است. در دنیای امروز، بهرهگیری از راهکارهای خودکار و استاندارد، کلید موفقیت در مدیریت دادههای پیچیده میباشد.
#پایگاه_داده #پارتیشن_بندی #PostgreSQL #مدیریت_داده
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178686/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
hatchet.run
Deploy More Resilient Apps. Hatchet is a platform for building distributed web apps that solves scaling problems like concurrency, fairness, and rate limiting.
🔵 عنوان مقاله
A Deeper Look at UUIDv4 vs UUIDv7 in Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای بانکهای اطلاعاتی، شناخت نوع شناسههای یکتا اهمیت زیادی دارد. یکی از مواردی که در نسخههای جدید پایگاه دادهها، مانند نسخه ۱۸ پستگرس، مورد توجه قرار گرفته است، تفاوتها و مزایای استفاده از انواع مختلف UUID است. در این مقاله، به بررسی عمیق تفاوتهای بین UUIDv4 و UUIDv7 میپردازیم تا بتوانید بهترین گزینه را برای نیازهای پروژهتان انتخاب کنید.
در ابتدا، توضیحاتی کوتاه درباره UUIDها ارائه میشود. UUID یا شماره شناسه چندمنظوره جهانی، یک شناسه منحصر به فرد است که در سطح جهانی تولید میشود و امکان تداخل ندارد. این شناسهها کاربرد فراوانی در ایجاد برچسبهای یکتا در سیستمهای توزیعشده دارند. نسخههای مختلف UUID ویژگیها و ساختارهای متفاوتی دارند که هرکدام مزایا و معایب خاص خود را دارند.
حال، تمرکز ما بر روی دو نسخه محبوب، یعنی UUIDv4 و UUIDv7 است. UUIDv4 بر پایه توليد تصادفی (تصادفیسازی کامل) ساخته میشود و به دلیل سادگی و سرعت تولید، بسیار پرکاربرد است. اما، UUIDv7 که یکی از نسخههای جدید است، با تمرکز بر زمانمبنا بودن و قابلیت ترتیبپذیری، امکانات جدیدی برای بهبود کارایی و امنیت در مدیریت شناسهها فراهم میکند.
در تکامل پایگاه دادهها، اهمیت انتخاب نوع UUID مناسب برای کاهش تداخل، افزایش خوانایی، و بهبود عملکرد سیستم، مشخص شده است. تفاوتهای کلیدی این دو نوع شناسه در نحوه تولید و ساختارشان است که هر کدام در موارد خاصی کاربرد دارد و باید بر اساس نیاز پروژه انتخاب شوند.
در نهایت، بررسی این موارد و مقایسههای دقیق به توسعهدهندگان کمک میکند تا بتوانند تصمیم آگاهانهتری در خصوص پیادهسازی و استفاده از UUIDهای مناسب در پروژههایشان داشته باشند. با درک بهتر تفاوتها، میتوان سیستمهای پایدار، امن و قابل توسعهتری ساخت.
#پایگاه_داده #UUID #PostgreSQL #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178325/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
A Deeper Look at UUIDv4 vs UUIDv7 in Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای بانکهای اطلاعاتی، شناخت نوع شناسههای یکتا اهمیت زیادی دارد. یکی از مواردی که در نسخههای جدید پایگاه دادهها، مانند نسخه ۱۸ پستگرس، مورد توجه قرار گرفته است، تفاوتها و مزایای استفاده از انواع مختلف UUID است. در این مقاله، به بررسی عمیق تفاوتهای بین UUIDv4 و UUIDv7 میپردازیم تا بتوانید بهترین گزینه را برای نیازهای پروژهتان انتخاب کنید.
در ابتدا، توضیحاتی کوتاه درباره UUIDها ارائه میشود. UUID یا شماره شناسه چندمنظوره جهانی، یک شناسه منحصر به فرد است که در سطح جهانی تولید میشود و امکان تداخل ندارد. این شناسهها کاربرد فراوانی در ایجاد برچسبهای یکتا در سیستمهای توزیعشده دارند. نسخههای مختلف UUID ویژگیها و ساختارهای متفاوتی دارند که هرکدام مزایا و معایب خاص خود را دارند.
حال، تمرکز ما بر روی دو نسخه محبوب، یعنی UUIDv4 و UUIDv7 است. UUIDv4 بر پایه توليد تصادفی (تصادفیسازی کامل) ساخته میشود و به دلیل سادگی و سرعت تولید، بسیار پرکاربرد است. اما، UUIDv7 که یکی از نسخههای جدید است، با تمرکز بر زمانمبنا بودن و قابلیت ترتیبپذیری، امکانات جدیدی برای بهبود کارایی و امنیت در مدیریت شناسهها فراهم میکند.
در تکامل پایگاه دادهها، اهمیت انتخاب نوع UUID مناسب برای کاهش تداخل، افزایش خوانایی، و بهبود عملکرد سیستم، مشخص شده است. تفاوتهای کلیدی این دو نوع شناسه در نحوه تولید و ساختارشان است که هر کدام در موارد خاصی کاربرد دارد و باید بر اساس نیاز پروژه انتخاب شوند.
در نهایت، بررسی این موارد و مقایسههای دقیق به توسعهدهندگان کمک میکند تا بتوانند تصمیم آگاهانهتری در خصوص پیادهسازی و استفاده از UUIDهای مناسب در پروژههایشان داشته باشند. با درک بهتر تفاوتها، میتوان سیستمهای پایدار، امن و قابل توسعهتری ساخت.
#پایگاه_داده #UUID #PostgreSQL #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178325/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
credativ®
A deeper look at old UUIDv4 vs new UUIDv7 in PostgreSQL 18
Learn how UUIDv7 in PostgreSQL reduces conflicts in data management and why it increases efficiency.
🔵 عنوان مقاله
What You Should Know About Constraints in Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
در زبان پایگاههای داده، محدودیتها نقش مهمی در تضمین صحت و سازگاری دادهها دارند. با استفاده از محدودیتها، میتوان قوانین مخصوصی را بر روی جداول و ستونها تعریف کرد تا اطمینان حاصل شود که دادهها مطابق با استانداردهای مورد نظر وارد میشوند و هیچ نوع داده نادرستی وارد سیستم نمیشود. این محدودیتها به برنامهنویسان و مدیران پایگاه داده کمک میکنند تا از بروز خطاهای احتمالی جلوگیری کنند و پایگاه دادهای قابل اعتماد و پایدار را ایجاد و نگهداری نمایند.
در PostgreSQL، این نوع محدودیتها قابلیت تعریف در سطح جدول و ستون را دارند، که باعث میشود کنترل دقیقی بر روی نوع دادهها، میزان دادهها و روابط بین جداول داشته باشیم. در ادامه، به جزئیات و انواع این محدودیتها میپردازیم و نحوه استقرار و کاربرد آنها را بررسی میکنیم تا بتوانید بهترین بهرهبرداری را از قابلیتهای این سیستم قدرتمند داشته باشید.
#پایگاه_داده #PostgreSQL #محدودیت_ها #آموزش
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178317/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
What You Should Know About Constraints in Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
در زبان پایگاههای داده، محدودیتها نقش مهمی در تضمین صحت و سازگاری دادهها دارند. با استفاده از محدودیتها، میتوان قوانین مخصوصی را بر روی جداول و ستونها تعریف کرد تا اطمینان حاصل شود که دادهها مطابق با استانداردهای مورد نظر وارد میشوند و هیچ نوع داده نادرستی وارد سیستم نمیشود. این محدودیتها به برنامهنویسان و مدیران پایگاه داده کمک میکنند تا از بروز خطاهای احتمالی جلوگیری کنند و پایگاه دادهای قابل اعتماد و پایدار را ایجاد و نگهداری نمایند.
در PostgreSQL، این نوع محدودیتها قابلیت تعریف در سطح جدول و ستون را دارند، که باعث میشود کنترل دقیقی بر روی نوع دادهها، میزان دادهها و روابط بین جداول داشته باشیم. در ادامه، به جزئیات و انواع این محدودیتها میپردازیم و نحوه استقرار و کاربرد آنها را بررسی میکنیم تا بتوانید بهترین بهرهبرداری را از قابلیتهای این سیستم قدرتمند داشته باشید.
#پایگاه_داده #PostgreSQL #محدودیت_ها #آموزش
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178317/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Xata
What you should know about constraints in PostgreSQL | xata.io by Gulcin Yildirim Jelinek
In this blog, we explore Postgres constraints through the pg_constraint catalog, covering table vs. column constraints, constraint triggers, domains and more.
🔵 عنوان مقاله
Postgres, MongoDB, and What “Cannot Scale” Really Means
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، مقوله مقیاسپذیری همواره یکی از چالشهای مهم توسعهدهندگان و مدیران فناوری اطلاعات بوده است. در این میان، چندین سیستم محبوب مانند PostgreSQL و MongoDB نقش مهمی در استراتژیهای دادهای شرکتها ایفا میکنند. اما مفهومی که اغلب درباره آن صحبت میشود، یعنی «نتوانستن در مقیاس بزرگ» یا همان «Cannot Scale»، موضوعی است که باید به دقت بررسی شود تا حقیقت پشت آن مشخص گردد.
در خبر اخیر منتشر شده در نشریه «ذا ریجستر»، صحبتهایی از مدیرعامل شرکت MongoDB نقل شده است که ادعا میکند «PostgreSQL نمیتواند به راحتی در مقیاس بزرگ عمل کند». این دیدگاه، بازتاب دهنده نگرانیهای رایج درباره محدودیتهای سیستمهای رابطهای در مقایسه با سامانههای NoSQL است. ولی آیا واقعاً این ادعا درست است؟ یا شاید تعریفی نادرست از تواناییهای هر سیستم است که در اینجا مطرح شده است؟
نکته مهم این است که هر سیستم پایگاه دادهای، چه رابطهای و چه غیر رابطهای، بر اساس نیازهای خاص طراحی شده و مزایا و معایب مخصوص به خودش را دارد. PostgreSQL، با قابلیتهای قدرتمند در مدیریت تراکنشهای پیچیده و ساختارهای دادههای منسجم، میتواند در پایگاههایی با حجم بالا و نیاز به دقت بسیار، عملکرد قابل قبولی نشان دهد. از سوی دیگر، MongoDB با طراحی ساختارشافته برای پردازش دادههای نیمهساختاریافته و افقیسازی آسان، برای پروژههایی که نیازمند مقیاسپذیری سریع و انعطافپذیری بالا هستند بسیار مناسب است.
بنابراین، ادعای اینکه یکی توانایی «نمیتواند در مقیاس بزرگ باشد»، شاید اغراقآمیز یا نگاهی نادرست به تواناییهای کامل آن سیستم باشد. تصمیمگیری در مورد نوع پایگاه داده باید بر اساس نیازهای خاص پروژه، حجم دادهها، سطح ترافیک و معیارهای امنیت باشد، نه بر اساس کلیشهها یا نظرات مقطعی.
در نهایت، درک صحیح از محدودیتها و قابلیتهای هر سیستم، کلید موفقیت در طراحی زیرساختهای دادهای است. هر دو نوع پایگاه داده، یعنی PostgreSQL و MongoDB، ابزارهای قدرتمندی هستند که در مواقع مناسب، میتوانند نیازهای مختلف سازمانها را برآورده کنند، بدون اینکه به عبارتی «نمیتوانند در مقیاس بزرگ» خردهای وارد باشد.
#پایگاه_داده #مقیاس_پذیری #PostgreSQL #MongoDB
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178321/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Postgres, MongoDB, and What “Cannot Scale” Really Means
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، مقوله مقیاسپذیری همواره یکی از چالشهای مهم توسعهدهندگان و مدیران فناوری اطلاعات بوده است. در این میان، چندین سیستم محبوب مانند PostgreSQL و MongoDB نقش مهمی در استراتژیهای دادهای شرکتها ایفا میکنند. اما مفهومی که اغلب درباره آن صحبت میشود، یعنی «نتوانستن در مقیاس بزرگ» یا همان «Cannot Scale»، موضوعی است که باید به دقت بررسی شود تا حقیقت پشت آن مشخص گردد.
در خبر اخیر منتشر شده در نشریه «ذا ریجستر»، صحبتهایی از مدیرعامل شرکت MongoDB نقل شده است که ادعا میکند «PostgreSQL نمیتواند به راحتی در مقیاس بزرگ عمل کند». این دیدگاه، بازتاب دهنده نگرانیهای رایج درباره محدودیتهای سیستمهای رابطهای در مقایسه با سامانههای NoSQL است. ولی آیا واقعاً این ادعا درست است؟ یا شاید تعریفی نادرست از تواناییهای هر سیستم است که در اینجا مطرح شده است؟
نکته مهم این است که هر سیستم پایگاه دادهای، چه رابطهای و چه غیر رابطهای، بر اساس نیازهای خاص طراحی شده و مزایا و معایب مخصوص به خودش را دارد. PostgreSQL، با قابلیتهای قدرتمند در مدیریت تراکنشهای پیچیده و ساختارهای دادههای منسجم، میتواند در پایگاههایی با حجم بالا و نیاز به دقت بسیار، عملکرد قابل قبولی نشان دهد. از سوی دیگر، MongoDB با طراحی ساختارشافته برای پردازش دادههای نیمهساختاریافته و افقیسازی آسان، برای پروژههایی که نیازمند مقیاسپذیری سریع و انعطافپذیری بالا هستند بسیار مناسب است.
بنابراین، ادعای اینکه یکی توانایی «نمیتواند در مقیاس بزرگ باشد»، شاید اغراقآمیز یا نگاهی نادرست به تواناییهای کامل آن سیستم باشد. تصمیمگیری در مورد نوع پایگاه داده باید بر اساس نیازهای خاص پروژه، حجم دادهها، سطح ترافیک و معیارهای امنیت باشد، نه بر اساس کلیشهها یا نظرات مقطعی.
در نهایت، درک صحیح از محدودیتها و قابلیتهای هر سیستم، کلید موفقیت در طراحی زیرساختهای دادهای است. هر دو نوع پایگاه داده، یعنی PostgreSQL و MongoDB، ابزارهای قدرتمندی هستند که در مواقع مناسب، میتوانند نیازهای مختلف سازمانها را برآورده کنند، بدون اینکه به عبارتی «نمیتوانند در مقیاس بزرگ» خردهای وارد باشد.
#پایگاه_داده #مقیاس_پذیری #PostgreSQL #MongoDB
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178321/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Stormatics
PostgreSQL, MongoDB, and what “cannot scale” really means
How PostgreSQL scales in real-world systems, compared with MongoDB, and why true scalability depends on design and workloads, not headlines.
🔵 عنوان مقاله
Multigres: Vitess for Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
ویتس یک سیستم خوشهبندی محبوب است که عمدتاً برای افزایش مقیاسپذیری و تقسیمبندی دادهها در MySQL استفاده میشود. این سیستم توانسته است نیازهای شرکتها و توسعهدهندگان را برای مدیریت حجم بزرگ دادهها و بهبود عملکرد پایگاههای داده برآورده کند. امسال، تیم Supabase یکی از بنیانگذاران و طراحان اصلی ویتس، آقای سوگو سوجومارانه، را برای توسعه نسخهای مخصوص پایگاه داده PostgreSQL استخدام کرد. این پروژه در حال حاضر در مراحل اولیه قرار دارد و تیم توسعه در حال کار بر روی آن است تا بتواند امکانات و قابلیتهای مشابه ویتس در محیط PostgreSQL را فراهم کند.
با وجود اینکه این پروژه هنوز در ابتدای مسیر است، ولی پیشرفتهای اولیه نوید بخش آیندهای روشن برای کسانی است که به دنبال راهحلهای قدرتمند و مقیاسپذیر در زمینه پایگاههای داده مبتنی بر PostgreSQL هستند. تیم توسعه در حال حاضر این پروژه را در دست دارد و امیدوار است در آینده نه چندان دور، ابزار قدرتمندی را در اختیار جامعه توسعهدهندگان قرار دهد که بتواند نیازهای پیچیده مدیریت دادهها در پروژههای بزرگ را برآورده کند.
در این مسیر، توسعهدهندگان و علاقهمندان به پایگاه دادهها باید منتظر بمانند تا امکانات و قابلیتهای نهایی این نسخه جدید در دسترس قرار گیرد، تا بتوانند از آن در پروژههای خود بهرهمند شوند.
#پایگاه_داده #PostgreSQL #پروژه_بازمتن #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178690/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Multigres: Vitess for Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
ویتس یک سیستم خوشهبندی محبوب است که عمدتاً برای افزایش مقیاسپذیری و تقسیمبندی دادهها در MySQL استفاده میشود. این سیستم توانسته است نیازهای شرکتها و توسعهدهندگان را برای مدیریت حجم بزرگ دادهها و بهبود عملکرد پایگاههای داده برآورده کند. امسال، تیم Supabase یکی از بنیانگذاران و طراحان اصلی ویتس، آقای سوگو سوجومارانه، را برای توسعه نسخهای مخصوص پایگاه داده PostgreSQL استخدام کرد. این پروژه در حال حاضر در مراحل اولیه قرار دارد و تیم توسعه در حال کار بر روی آن است تا بتواند امکانات و قابلیتهای مشابه ویتس در محیط PostgreSQL را فراهم کند.
با وجود اینکه این پروژه هنوز در ابتدای مسیر است، ولی پیشرفتهای اولیه نوید بخش آیندهای روشن برای کسانی است که به دنبال راهحلهای قدرتمند و مقیاسپذیر در زمینه پایگاههای داده مبتنی بر PostgreSQL هستند. تیم توسعه در حال حاضر این پروژه را در دست دارد و امیدوار است در آینده نه چندان دور، ابزار قدرتمندی را در اختیار جامعه توسعهدهندگان قرار دهد که بتواند نیازهای پیچیده مدیریت دادهها در پروژههای بزرگ را برآورده کند.
در این مسیر، توسعهدهندگان و علاقهمندان به پایگاه دادهها باید منتظر بمانند تا امکانات و قابلیتهای نهایی این نسخه جدید در دسترس قرار گیرد، تا بتوانند از آن در پروژههای خود بهرهمند شوند.
#پایگاه_داده #PostgreSQL #پروژه_بازمتن #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178690/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Supabase
Announcing Multigres: Vitess for Postgres
Today we are welcoming Sugu, the co-creator of Vitess, to the Supabase team. He is joining Supabase to build Multigres: Vitess for Postgres.
🔵 عنوان مقاله
Benchmarking Postgres 17 vs 18
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، نویسنده به بررسی و مقایسه دقیق عملکرد نسخههای مختلف پایگاه داده PostgreSQL، یعنی نسخههای ۱۷ و ۱۸، پرداخته است. او با اجرای مجموعهای گسترده از آزمونها در حدود ۹۶ ترکیب متفاوت، تلاش کرده است تا تفاوتهای عملکرد این دو نسخه را ارزیابی کند. نتایج این آزمایشها نشان میدهد که نسخه ۱۸ پایگاه داده PostgreSQL، در کنار بهبودهای عملکردی قابل توجه، مزایای بیشتری نسبت به نسخه قبلی خود دارد.
نکته مهمی که در این بررسی مشخص شد، نقش پررنگ دیسکهای محلی است؛ به گونهای که استفاده از دیسکهای داخلی و ذاتی، تاثیر زیادی بر سرعت و کارایی سیستم دارد. همچنین، تنظیمات و پیکربندیهای سیستم همچنان اهمیت زیادی دارند و شخصیسازی آنها میتواند بهرهوری سیستم را به طرز چشمگیری افزایش دهد. در مجموع، این آزمایشها نشان میدهند که ارتقای نسخه و بهینهسازی تنظیمات، همچنان راهکاری مؤثر برای بهبود عملکرد پایگاه داده است.
در پایان، میتوان نتیجه گرفت که PostgreSQL ۱۸ نسبت به نسخههای پیشین خود، پیشرفت قابل توجهی دارد و بهرهمندی از دیسکهای داخلی و انجام تنظیمات دقیق، ارزش ادامهدار بودن این بهبودها را دوچندان میسازد.
#پایگاه_داده #PostgreSQL #بهبود_عملکرد #تست_پرفورمنس
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178918/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Benchmarking Postgres 17 vs 18
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، نویسنده به بررسی و مقایسه دقیق عملکرد نسخههای مختلف پایگاه داده PostgreSQL، یعنی نسخههای ۱۷ و ۱۸، پرداخته است. او با اجرای مجموعهای گسترده از آزمونها در حدود ۹۶ ترکیب متفاوت، تلاش کرده است تا تفاوتهای عملکرد این دو نسخه را ارزیابی کند. نتایج این آزمایشها نشان میدهد که نسخه ۱۸ پایگاه داده PostgreSQL، در کنار بهبودهای عملکردی قابل توجه، مزایای بیشتری نسبت به نسخه قبلی خود دارد.
نکته مهمی که در این بررسی مشخص شد، نقش پررنگ دیسکهای محلی است؛ به گونهای که استفاده از دیسکهای داخلی و ذاتی، تاثیر زیادی بر سرعت و کارایی سیستم دارد. همچنین، تنظیمات و پیکربندیهای سیستم همچنان اهمیت زیادی دارند و شخصیسازی آنها میتواند بهرهوری سیستم را به طرز چشمگیری افزایش دهد. در مجموع، این آزمایشها نشان میدهند که ارتقای نسخه و بهینهسازی تنظیمات، همچنان راهکاری مؤثر برای بهبود عملکرد پایگاه داده است.
در پایان، میتوان نتیجه گرفت که PostgreSQL ۱۸ نسبت به نسخههای پیشین خود، پیشرفت قابل توجهی دارد و بهرهمندی از دیسکهای داخلی و انجام تنظیمات دقیق، ارزش ادامهدار بودن این بهبودها را دوچندان میسازد.
#پایگاه_داده #PostgreSQL #بهبود_عملکرد #تست_پرفورمنس
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178918/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Planetscale
Benchmarking Postgres 17 vs 18 — PlanetScale
Postgres 18 brings a significant improvement to read performance via async I/O and I/O worker threads. Here we compare its performance to Postgres 17.
🔵 عنوان مقاله
Lessons from Scaling Postgres Queues to 100K Events Per Second
🟢 خلاصه مقاله:
رودرباستک تصمیم گرفت از پایگاه داده PostgreSQL به عنوان سیستم صفبندی اصلی خود به جای ابزارهایی مانند کافکا استفاده کند. این تیم در مورد تجربیات و درسهایی که در فرآیند راهاندازی و مقیاسپذیری این سامانه کسب کردهاند، توضیح میدهد. هدف آنها افزایش ظرفیت پردازش تا ۱۰۰ هزار رویداد در ثانیه است، و این چالش نیازمند به کارگیری راهکارهای نوآورانه و بهینه بود تا سیستم بتواند این حجم عظیم از رویدادها را به صورت موثر مدیریت کند.
در این مسیر، تیم توسعهدهندگان با مشکلاتی مانند کاهش زمان پاسخ، بهبود کارایی، و جلوگیری از تداخل دادهها مواجه شدند. آنها راهکارهایی مانند بهینهسازی ساختار جداول، افزایش توان عملیاتی سرورها، و پیادهسازی نمونههای توزیعشده را به کار گرفتند. این اقدامات باعث شد که سیستم PostgreSQL آنها بتواند در سطح مقیاس عظیم کار کند و مطمئناً نیازهای رو به رشد کسبوکارشان را برآورده سازد.
در نهایت، این تجربیات نشان میدهد که با استراتژیهای مناسب و درک صحیح از قابلیتهای پایگاه دادهها، میتوان سیستمهای مبتنی بر PostgreSQL را برای حجمهای بسیار بالا مقیاس داد. این داستان منبع ارزشمندی برای تیمهای فنی است که قصد دارند سیستمهای صفبندی مقیاسپذیر و قدرتمند بسازند، بدون نیاز به ابزارهای تخصصی مانند کافکا.
#پایگاه_داده #مقیاس_پذیری #PostgreSQL #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178917/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Lessons from Scaling Postgres Queues to 100K Events Per Second
🟢 خلاصه مقاله:
رودرباستک تصمیم گرفت از پایگاه داده PostgreSQL به عنوان سیستم صفبندی اصلی خود به جای ابزارهایی مانند کافکا استفاده کند. این تیم در مورد تجربیات و درسهایی که در فرآیند راهاندازی و مقیاسپذیری این سامانه کسب کردهاند، توضیح میدهد. هدف آنها افزایش ظرفیت پردازش تا ۱۰۰ هزار رویداد در ثانیه است، و این چالش نیازمند به کارگیری راهکارهای نوآورانه و بهینه بود تا سیستم بتواند این حجم عظیم از رویدادها را به صورت موثر مدیریت کند.
در این مسیر، تیم توسعهدهندگان با مشکلاتی مانند کاهش زمان پاسخ، بهبود کارایی، و جلوگیری از تداخل دادهها مواجه شدند. آنها راهکارهایی مانند بهینهسازی ساختار جداول، افزایش توان عملیاتی سرورها، و پیادهسازی نمونههای توزیعشده را به کار گرفتند. این اقدامات باعث شد که سیستم PostgreSQL آنها بتواند در سطح مقیاس عظیم کار کند و مطمئناً نیازهای رو به رشد کسبوکارشان را برآورده سازد.
در نهایت، این تجربیات نشان میدهد که با استراتژیهای مناسب و درک صحیح از قابلیتهای پایگاه دادهها، میتوان سیستمهای مبتنی بر PostgreSQL را برای حجمهای بسیار بالا مقیاس داد. این داستان منبع ارزشمندی برای تیمهای فنی است که قصد دارند سیستمهای صفبندی مقیاسپذیر و قدرتمند بسازند، بدون نیاز به ابزارهای تخصصی مانند کافکا.
#پایگاه_داده #مقیاس_پذیری #PostgreSQL #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178917/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
RudderStack
Lessons from scaling PostgreSQL queues to 100K events
This post is a chronicle of the critical, hard-won lessons learned while maturing PostgreSQL into a highly performant and resilient queuing system.
🔵 عنوان مقاله
1 Trillion Rows in Citus?
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، مقیاسپذیری یکی از مهمترین چالشها است. در حالی که سیستمهای مبتنی بر PostgreSQL به دلیل قدرت و انعطافپذیریشان معروفاند، سوالی که همیشه مطرح میشود این است که تا چه حد میتوانند در حجمهای بسیار بزرگ کارایی داشته باشند.
هانز-یورگن یکی از توسعهدهندگان و محققان فعال در حوزه پایگاههای داده، تصمیم گرفت این مرزها را امتحان کند. او دست به آزمایشی زد که هدف آن بررسی امکان ایجاد و مدیریت جدولی با یک تریلیون سطر در محیطی مبتنی بر Citus، یک افزونه مقیاسپذیر برای PostgreSQL، بود.
این پروژه نه تنها چالش فنی بزرگی محسوب میشد بلکه پرسشی درباره قابلیتهای سیستمهای مقیاسپذیر در دنیای واقعی بود. هدف او این بود که نشان دهد با بکارگیری فناوریهای مناسب و طراحیهای هوشمندانه، میتوان حجمهای عظیم دادهای را مدیریت کرد و به نتایج قابل توجهی دست یافت.
در نهایت، این آزمایش نشان داد که با چند تغییر کلیدی و به کارگیری ساختارهای مناسب، امکان ساختن جداول با حجمهای بسیار بالا وجود دارد و این میتواند چشماندازی جدید برای پروژههای بزرگ و دادههای حجیم ایجاد کند.
این تحقیق نشان میدهد که مقیاسپذیری در PostgreSQL و افزونههایی مانند Citus، محدودیتهای قابل توجهی دارد که با نوآوری و فناوریهای نوین، قابل عبور است.
#پایگاه_داده #مقیاسپذیری #PostgreSQL #Citus
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178919/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
1 Trillion Rows in Citus?
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، مقیاسپذیری یکی از مهمترین چالشها است. در حالی که سیستمهای مبتنی بر PostgreSQL به دلیل قدرت و انعطافپذیریشان معروفاند، سوالی که همیشه مطرح میشود این است که تا چه حد میتوانند در حجمهای بسیار بزرگ کارایی داشته باشند.
هانز-یورگن یکی از توسعهدهندگان و محققان فعال در حوزه پایگاههای داده، تصمیم گرفت این مرزها را امتحان کند. او دست به آزمایشی زد که هدف آن بررسی امکان ایجاد و مدیریت جدولی با یک تریلیون سطر در محیطی مبتنی بر Citus، یک افزونه مقیاسپذیر برای PostgreSQL، بود.
این پروژه نه تنها چالش فنی بزرگی محسوب میشد بلکه پرسشی درباره قابلیتهای سیستمهای مقیاسپذیر در دنیای واقعی بود. هدف او این بود که نشان دهد با بکارگیری فناوریهای مناسب و طراحیهای هوشمندانه، میتوان حجمهای عظیم دادهای را مدیریت کرد و به نتایج قابل توجهی دست یافت.
در نهایت، این آزمایش نشان داد که با چند تغییر کلیدی و به کارگیری ساختارهای مناسب، امکان ساختن جداول با حجمهای بسیار بالا وجود دارد و این میتواند چشماندازی جدید برای پروژههای بزرگ و دادههای حجیم ایجاد کند.
این تحقیق نشان میدهد که مقیاسپذیری در PostgreSQL و افزونههایی مانند Citus، محدودیتهای قابل توجهی دارد که با نوآوری و فناوریهای نوین، قابل عبور است.
#پایگاه_داده #مقیاسپذیری #PostgreSQL #Citus
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178919/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
CYBERTEC PostgreSQL | Services & Support
PostgreSQL: 1 trillion rows in Citus
"PostgreSQL scales" - what does it mean? Find out what 1 trillion rows in Citus is all about in this blog post.
🔵 عنوان مقاله
Using Postgres as a Graph Database: Who Grabbed a Beer Together?
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، هر روز شاهد توسعه و نوآوریهای جدیدی هستیم که امکانات بیشتری در اختیار کاربران قرار میدهد. یکی از این نوآوریها، استفاده از PostgreSQL بهعنوان یک پایگاه داده گراف است؛ روشی که به کمک پروژه Apache AGE امکانپذیر شده است. این پروژه توانسته مفاهیم پایگاه دادههای گراف و روشهای پرس و جو در آنها را به صورت یکپارچه و بومی به PostgreSQL منتقل کند، و فرصتهای جدیدی برای مهندسان داده و توسعهدهندگان فراهم آورد.
با بهرهگیری از این فناوری، کاربران میتوانند ساختارهای پیچیده گراف را در محیط پایگاه داده relational خود پیادهسازی و تجزیه و تحلیل کنند، بدون نیاز به ابزارهای جداگانه و جداگانه. این امر نه تنها کارایی را افزایش میدهد بلکه فرآیند تحلیل دادههای ردیفی و گرافی را یکپارچه و بسیار موثرتر میکند. همچنین، مزیت اصلی این است که توسعهدهندگان میتوانند با یادگیری امکانات جدید، پروژههای پیچیدهتر و کاربردپذیرتری طراحی کنند، بدون اینکه محدود به فناوریهای جداگانه باشند.
در نهایت، استفاده از PostgreSQL به عنوان یک پایگاه داده گراف با کمک Apache AGE، افقهای جدیدی در مدیریت و تحلیل دادهها گشوده است. این نوآوری فرصت خوبی است برای کسانی که میخواهند از امکانات قدرتمند گراف تا در کنار زیرساختهای مطمئن SQL بهرهمند شوند و در مسیر توسعه فناوریهای دادهمحور گام بردارند.
#پایگاه_داده #گراف #PostgreSQL #ApacheAGE
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179214/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Using Postgres as a Graph Database: Who Grabbed a Beer Together?
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، هر روز شاهد توسعه و نوآوریهای جدیدی هستیم که امکانات بیشتری در اختیار کاربران قرار میدهد. یکی از این نوآوریها، استفاده از PostgreSQL بهعنوان یک پایگاه داده گراف است؛ روشی که به کمک پروژه Apache AGE امکانپذیر شده است. این پروژه توانسته مفاهیم پایگاه دادههای گراف و روشهای پرس و جو در آنها را به صورت یکپارچه و بومی به PostgreSQL منتقل کند، و فرصتهای جدیدی برای مهندسان داده و توسعهدهندگان فراهم آورد.
با بهرهگیری از این فناوری، کاربران میتوانند ساختارهای پیچیده گراف را در محیط پایگاه داده relational خود پیادهسازی و تجزیه و تحلیل کنند، بدون نیاز به ابزارهای جداگانه و جداگانه. این امر نه تنها کارایی را افزایش میدهد بلکه فرآیند تحلیل دادههای ردیفی و گرافی را یکپارچه و بسیار موثرتر میکند. همچنین، مزیت اصلی این است که توسعهدهندگان میتوانند با یادگیری امکانات جدید، پروژههای پیچیدهتر و کاربردپذیرتری طراحی کنند، بدون اینکه محدود به فناوریهای جداگانه باشند.
در نهایت، استفاده از PostgreSQL به عنوان یک پایگاه داده گراف با کمک Apache AGE، افقهای جدیدی در مدیریت و تحلیل دادهها گشوده است. این نوآوری فرصت خوبی است برای کسانی که میخواهند از امکانات قدرتمند گراف تا در کنار زیرساختهای مطمئن SQL بهرهمند شوند و در مسیر توسعه فناوریهای دادهمحور گام بردارند.
#پایگاه_داده #گراف #PostgreSQL #ApacheAGE
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179214/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy