Database Labdon
874 subscribers
36 photos
3 videos
1 file
887 links
🕸 Database Academy

حمایت مالی:
https://www.coffeete.ir/mrbardia72

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 عنوان مقاله
A Deeper Look at UUIDv4 vs UUIDv7 in Postgres 18

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاه‌های داده، شناسه‌های یکتا نقش مهمی در تمایز و مدیریت رکوردها دارند. یکی از رایج‌ترین انواع این شناسه‌ها، UUID است که بر اساس استانداردهای خاص تولید می‌شود و قابلیت تولید میلیون‌ها شناسه یکتا را دارد. در این مقاله، به مقایسه بین نسخه‌های مختلف UUID، به ویژه UUIDv4 و UUIDv7، در پایگاه داده‌های PostgreSQL 18 می‌پردازیم.

UUIDv4 بر پایه تصادفی بودن ساخته می‌شود و یکی از پرکاربردترین گزینه‌ها در بسیاری از سیستم‌ها است. این نسخه با استفاده از اعداد تصادفی، شناسه‌های یکتایی تولید می‌کند که در بسیاری موارد کافی و مطمئن هستند. اما سوال اصلی این است که آیا UUIDv4 بهترین گزینه برای هر شرایطی است یا نسخه‌های جدیدتری مانند UUIDv7 می‌تواند مزایای بیشتری ارائه دهد؟ این موضوع را در ادامه بررسی می‌کنیم.

در مقابل، UUIDv7 در حال حاضر در حال توسعه است و با هدف بهبود کارایی و قابلیت‌های بیشتری نسبت به نسخه‌های قبلی ارائه شده است. این نسخه قرار است زمان تولید را درون شناسه قرار دهد، که می‌تواند در مرتب‌سازی و جست‌وجوهای مبتنی بر زمان بسیار مفید باشد. استفاده از UUIDv7 در پایگاه داده‌های مدرن مانند PostgreSQL 18، امکان مدیریت بهتر رکوردها و بهره‌گیری از قابلیت‌های زمان‌بندی را فراهم می‌کند. این مقایسه به کاربران کمک می‌کند تا مناسب‌ترین نوع شناسه را بر اساس نیازهای پروژه خود انتخاب کنند و از مزایای هر نسخه به بهترین شکل بهره‌برداری نمایند.

#UUID #PostgreSQL #پایگاه_داده #مدیریت_دیتا

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178325/web


👑 @Database_Academy
1
🔵 عنوان مقاله
Dbdock: A New Postgres Backup and Restore Solution

🟢 خلاصه مقاله:
Dbdock به‌عنوان یک راهکار نوین برای پشتیبان‌گیری و بازیابی دیتابیس‌های PostgreSQL معرفی شده است. این ابزار جدید به توسعه‌دهندگان و مدیران پایگاه داده امکان می‌دهد فرآیندهای پشتیبان‌گیری را ساده‌تر و کارآمدتر انجام دهند و تجربه‌ای مطمئن در بازیابی داده‌ها داشته باشند.

در دنیای امروز که سرعت و امنیت داده‌ها اهمیت زیادی دارند، ابزارهای کارآمد برای مدیریت دیتابیس‌ها ضروری است. دbdock با ارائه امکانات پیشرفته، روند پشتیبان‌گیری و بازگردانی اطلاعات PostgreSQL را هر چه سریع‌تر و بدون مشکل ممکن می‌سازد، به‌طوری که کاربران می‌توانند به راحتی نسخه‌های پشتیبان تهیه کرده و در صورت نیاز سریعاً اطلاعات را بازیابی کنند.

در کل، دbdock با ترکیب سادگی در استفاده و قابلیت‌های قدرتمند، گزینه‌ای مناسب برای کسانی است که به دنبال راهکارهای موثر در مدیریت داده‌های PostgreSQL هستند و می‌خواهند عملیات پشتیبان‌گیری و بازیابی را به بهترین شکل انجام دهند.

#پشتیبان #PostgreSQL #مدیریت_داده #ابزارهای_سرویس

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177686/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
temBoard 10.0: A Postgres Remote Control/Dashboard

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه 10.0 از temBoard یک سیستم کنترل و داشبورد تحت وب برای مدیریت پایگاه داده‌های PostgreSQL است که با زبان پایتون توسعه یافته است. این ابزار قدرتمند برپایه یک داشبورد گرافیکی و قابل تنظیم طراحی شده است تا مدیران و توسعه‌دهندگان بتوانند به راحتی روند عملکرد پایگاه‌های داده خود را نظارت و مدیریت کنند.

برای استفاده از این سیستم، تنها کافی است یک عامل (agent) بر روی سرورهای موردنظر نصب کنید. این عامل، ارتباط میان سرورها و داشبورد مرکزی را برقرار می‌کند و اطلاعات حیاتی مربوط به حالت و عملکرد سرورها را جمع‌آوری می‌نماید. سپس، با اجرای برنامه وب temBoard در هر مکانی که بخواهید، به راحتی می‌توانید وضعیت سرورها را تحت نظارت داشته باشید و هرگونه خطا یا مشکل را به سرعت شناسایی کنید.

این سیستم به‌خصوص برای مدیران دیتابیس و تیم‌های فنی که نیازمند راهکاری جامع و قابل انعطاف برای مانیتورینگ است، بسیار مناسب است. با استفاده از temBoard 10.0، کنترل کامل بر عملکرد پایگاه‌های PostgreSQL خود خواهید داشت و می‌توانید بر اساس اطلاعات لحظه‌ای، تصمیمات بهتری برای بهبود عملکرد و کاهش خطاها اتخاذ کنید.

در نتیجه، این ابزار با طراحی مدرن و کاربرپسند، یک راهکار ایده‌آل برای مدیریت سرورهای PostgreSQL است که از راه دور و با سهولت قابل اجرا است و خلاصه آن بهره‌برداری حرفه‌ای و کارآمدتر از سیستم‌های پایگاه داده است.

#مدیریت_پایگاه_داده #PostgreSQL #نظارت_سیستم #ابزارهای_فنی

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178326/web


👑 @Database_Academy
🔵 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
🔵 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
🔵 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
🔵 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
🔵 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
🔵 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
🔵 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