Importance of Tuning Checkpoint in PostgreSQL
https://www.percona.com/blog/importance-of-tuning-checkpoint-in-postgresql/
https://www.percona.com/blog/importance-of-tuning-checkpoint-in-postgresql/
Percona
Importance of Tuning Checkpoint in PostgreSQL
Check-pointing causes lots of WAL generation, which has direct impact on overall IO subsystem in the server, which in turn affects the performance, backup and WAL retention. Tuning checkpointer has many benefits.
🔵 عنوان مقاله
AppSignal delivers performance monitoring that's a joy to use.
🟢 خلاصه مقاله:
اپسیگنال ابزارهای نظارت بر عملکرد را ارائه میدهد که استفاده از آنها واقعاً لذتبخش است. این پلتفرم با طراحی کاربرپسند و قابلیتهای جامع، به توسعهدهندگان کمک میکند تا به راحتی و با اطمینان، مشکلهای عملکردی برنامههای خود را شناسایی و برطرف کنند. رابط کاربری ساده و قابلیتهای پیشرفته باعث میشود نظارت بر سیستمها هیچگاه خستهکننده یا پیچیده نباشد، و تیمهای توسعهدهنده بتوانند به سرعت به دادههای حیاتی دست یابند و اقدامهای لازم را انجام دهند. اپسیگنال در واقع ترکیبی است از فناوری و راحتی کار، که فرآیند ارزیابی و بهبود عملکرد برنامههای نرمافزاری را با رضایت و سهولت همراه میکند.
#نظارت_عملکرد #توسعه_وب #پرفورمنس_ویب #ابزارهای_توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180201/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
AppSignal delivers performance monitoring that's a joy to use.
🟢 خلاصه مقاله:
اپسیگنال ابزارهای نظارت بر عملکرد را ارائه میدهد که استفاده از آنها واقعاً لذتبخش است. این پلتفرم با طراحی کاربرپسند و قابلیتهای جامع، به توسعهدهندگان کمک میکند تا به راحتی و با اطمینان، مشکلهای عملکردی برنامههای خود را شناسایی و برطرف کنند. رابط کاربری ساده و قابلیتهای پیشرفته باعث میشود نظارت بر سیستمها هیچگاه خستهکننده یا پیچیده نباشد، و تیمهای توسعهدهنده بتوانند به سرعت به دادههای حیاتی دست یابند و اقدامهای لازم را انجام دهند. اپسیگنال در واقع ترکیبی است از فناوری و راحتی کار، که فرآیند ارزیابی و بهبود عملکرد برنامههای نرمافزاری را با رضایت و سهولت همراه میکند.
#نظارت_عملکرد #توسعه_وب #پرفورمنس_ویب #ابزارهای_توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180201/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Application Monitoring for Ruby on Rails, Elixir, Node.js & Python
AppSignal APM offers error tracking, performance monitoring, dashboards, host metrics, and alerts. Built for Ruby, Ruby on Rails, Elixir, Node.js, and JavaScript.
Forwarded from Future Pulse Persian
به هر فصلی غمی
هر صفحهای انبوه اندوهی
وطن جان خستهام
پایانِ خوب داستانت کو؟
هر صفحهای انبوه اندوهی
وطن جان خستهام
پایانِ خوب داستانت کو؟
🕊2
🔵 عنوان مقاله
The Importance (and Benefits) of Checkpoint Tuning
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، تنظیم صحیح نقاط بررسی یا همان چکپوینتها نقش مهمی در بهبود عملکرد و کارایی سیستم دارد. در واقع، با استفاده از دادههای مقایسهای دقیق و معتبر، جوبین توانسته است نشان دهد که چگونه تنظیم منطقی و زمانبندی مناسب برای چکپوینتها میتواند تفاوت زیادی در سرعت و ثبات عملیات پایگاه داده ایجاد کند. این تنظیمات نه تنها موجب کاهش فشار روی سیستم میشود، بلکه با پراکنده کردن نقاط بررسی در طول زمان، عمر دستگاهها و سلامت کلی سیستم نیز حفظ میگردد. به همین دلیل، آموزش و تجربه نشان میدهد که چکپوینتها را باید در فواصل زمانی مناسب و به صورت بهینه تنظیم کرد تا بهترین بهرهبرداری ممکن از منابع سیستم صورت گیرد و عملکرد پایگاه داده بهینه باقی بماند.
با داشتن دادههای معیارهای عملکرد، جوبین با ارائه نمونههای عملی نشان میدهد که چطور مدت زمان و تعداد چکپوینتها باید تنظیم شوند تا توازن مناسبی بین سرعت نوشتن و ریسک از دست رفتن دادهها برقرار باشد. این استراتژی نه تنها تأثیر مستقیمی بر کارایی سرورها دارد، بلکه موجب کاهش مصرف منابع، کاهش تأخیر در پاسخدهی و جلوگیری از بار اضافی روی دیسکها میگردد. در نتیجه، تنظیمات صحیح چکپوینتها یکی از کلیدیترین اقدامات مدیریتی است که باید در هر سیستم پایگاه دادهای رعایت شود تا در عین حال که دادهها ایمن میمانند، سیستم هم به صورت روان و بیاختلال کار کند.
در نهایت، این تجربه عملی و یافتههای علمی ثابت میکنند که بهترین استراتژی برای بهبود کارایی پایگاههای داده، تنظیم دقیق و متفکرانهٔ چکپوینتها است. با درک عمیقتر از نحوه عملکرد و اثرگذاری آنها، مدیران و توسعهدهندگان میتوانند سیستمهای خود را به شکل بهینهتری مدیریت کنند و از مزایای عملکرد بهتر و دوام بیشتر بهرهمند شوند.
#پایگاه_داده #بهینهسازی #چکپوینت #عملکرد
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180192/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Importance (and Benefits) of Checkpoint Tuning
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، تنظیم صحیح نقاط بررسی یا همان چکپوینتها نقش مهمی در بهبود عملکرد و کارایی سیستم دارد. در واقع، با استفاده از دادههای مقایسهای دقیق و معتبر، جوبین توانسته است نشان دهد که چگونه تنظیم منطقی و زمانبندی مناسب برای چکپوینتها میتواند تفاوت زیادی در سرعت و ثبات عملیات پایگاه داده ایجاد کند. این تنظیمات نه تنها موجب کاهش فشار روی سیستم میشود، بلکه با پراکنده کردن نقاط بررسی در طول زمان، عمر دستگاهها و سلامت کلی سیستم نیز حفظ میگردد. به همین دلیل، آموزش و تجربه نشان میدهد که چکپوینتها را باید در فواصل زمانی مناسب و به صورت بهینه تنظیم کرد تا بهترین بهرهبرداری ممکن از منابع سیستم صورت گیرد و عملکرد پایگاه داده بهینه باقی بماند.
با داشتن دادههای معیارهای عملکرد، جوبین با ارائه نمونههای عملی نشان میدهد که چطور مدت زمان و تعداد چکپوینتها باید تنظیم شوند تا توازن مناسبی بین سرعت نوشتن و ریسک از دست رفتن دادهها برقرار باشد. این استراتژی نه تنها تأثیر مستقیمی بر کارایی سرورها دارد، بلکه موجب کاهش مصرف منابع، کاهش تأخیر در پاسخدهی و جلوگیری از بار اضافی روی دیسکها میگردد. در نتیجه، تنظیمات صحیح چکپوینتها یکی از کلیدیترین اقدامات مدیریتی است که باید در هر سیستم پایگاه دادهای رعایت شود تا در عین حال که دادهها ایمن میمانند، سیستم هم به صورت روان و بیاختلال کار کند.
در نهایت، این تجربه عملی و یافتههای علمی ثابت میکنند که بهترین استراتژی برای بهبود کارایی پایگاههای داده، تنظیم دقیق و متفکرانهٔ چکپوینتها است. با درک عمیقتر از نحوه عملکرد و اثرگذاری آنها، مدیران و توسعهدهندگان میتوانند سیستمهای خود را به شکل بهینهتری مدیریت کنند و از مزایای عملکرد بهتر و دوام بیشتر بهرهمند شوند.
#پایگاه_داده #بهینهسازی #چکپوینت #عملکرد
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180192/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Percona Database Performance Blog
Importance of Tuning Checkpoint in PostgreSQL
Check-pointing causes lots of WAL generation, which has direct impact on overall IO subsystem in the server, which in turn affects the performance, backup and WAL retention. Tuning checkpointer has many benefits.
🔵 عنوان مقاله
10 Elasticsearch Production Issues (and How Postgres Avoids Them)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری، مدیریت پایگاههای داده در حوزه تولید، همچنان چالشهای خاص خودش را دارد. در مقالهای که به بررسی ده مشکل رایج در اجرای Elasticsearch پرداخته است، توجه زیادی به مزایای PostgreSQL و برتریهای آن در برخی موارد شده است. اگرچه این مطلب بیشتر به سمت PostgreSQL گرایش دارد و از آن حمایت میکند، اما واقعاً نمیتوان از محبوبیت و کاربردهای گسترده pg_textsearch غافل شد. رایجا است که در پروژههای بزرگ و مقیاسپذیر، استفاده از این پایگاه داده نسبت به دیگر سیستمها ترجیح داده میشود؛ چرا که امکانات قدرتمند و انعطافپذیری بالایی دارد.
در این مقاله، مشکلاتی مانند مقیاسپذیری، نگهداری داده، مشکلات مربوط به جستجو و هماهنگی در عملیاتهای تولیدی مورد بررسی قرار گرفته است. نویسندگان به طور خاص به چالشهایی اشاره میکنند که Elasticsearch ممکن است در محیطهای حساس و با نیازهای بالا با آن مواجه شود. در مقابل، PostgreSQL با ویژگیهایی مانند متنپایگاه دادههای پیشرفته و قابلیتهای جستجوی داخلی، راهحلی مناسب برای بسیاری از این چالشها ارائه میدهد و از این رو، بعضی اوقات به عنوان گزینه برتر معرفی میشود.
در نتیجه، هر دو سیستم، هرچند در کاربردهای متفاوت، نقش مهمی در بهبود کارایی و استحکام زیرساختهای دادهای دارند. نکته کلیدی این است که بسته به نیاز پروژه، انتخاب ابزار مناسب میتواند تاثیر چشمگیری در موفقیت و بهرهوری تیم داشته باشد. در حالی که Elasticsearch برای پردازشهای سریع و جستجوهای مقیاسپذیر عالی است، PostgreSQL با مزایای فراوان در زمینه مدیریت دادههای ساختاری و جستوجوی داخلی، راهحلی مطمئن و کارآمد به حساب میآید.
#پایگاه_داده #Elasticsearch #PostgreSQL #مدیریت_داده
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180198/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
10 Elasticsearch Production Issues (and How Postgres Avoids Them)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری، مدیریت پایگاههای داده در حوزه تولید، همچنان چالشهای خاص خودش را دارد. در مقالهای که به بررسی ده مشکل رایج در اجرای Elasticsearch پرداخته است، توجه زیادی به مزایای PostgreSQL و برتریهای آن در برخی موارد شده است. اگرچه این مطلب بیشتر به سمت PostgreSQL گرایش دارد و از آن حمایت میکند، اما واقعاً نمیتوان از محبوبیت و کاربردهای گسترده pg_textsearch غافل شد. رایجا است که در پروژههای بزرگ و مقیاسپذیر، استفاده از این پایگاه داده نسبت به دیگر سیستمها ترجیح داده میشود؛ چرا که امکانات قدرتمند و انعطافپذیری بالایی دارد.
در این مقاله، مشکلاتی مانند مقیاسپذیری، نگهداری داده، مشکلات مربوط به جستجو و هماهنگی در عملیاتهای تولیدی مورد بررسی قرار گرفته است. نویسندگان به طور خاص به چالشهایی اشاره میکنند که Elasticsearch ممکن است در محیطهای حساس و با نیازهای بالا با آن مواجه شود. در مقابل، PostgreSQL با ویژگیهایی مانند متنپایگاه دادههای پیشرفته و قابلیتهای جستجوی داخلی، راهحلی مناسب برای بسیاری از این چالشها ارائه میدهد و از این رو، بعضی اوقات به عنوان گزینه برتر معرفی میشود.
در نتیجه، هر دو سیستم، هرچند در کاربردهای متفاوت، نقش مهمی در بهبود کارایی و استحکام زیرساختهای دادهای دارند. نکته کلیدی این است که بسته به نیاز پروژه، انتخاب ابزار مناسب میتواند تاثیر چشمگیری در موفقیت و بهرهوری تیم داشته باشد. در حالی که Elasticsearch برای پردازشهای سریع و جستجوهای مقیاسپذیر عالی است، PostgreSQL با مزایای فراوان در زمینه مدیریت دادههای ساختاری و جستوجوی داخلی، راهحلی مطمئن و کارآمد به حساب میآید.
#پایگاه_داده #Elasticsearch #PostgreSQL #مدیریت_داده
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180198/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Tiger Data Blog
10 Elasticsearch Production Issues
Why Elasticsearch is complex in production: garbage collection, shard math, data sync pipelines, and monitoring overhead.
🔵 عنوان مقاله
The Companies Behind Postgres 18 Development
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه پایگاههای داده، چند شرکت نقش مهمی در پیشرفت و بهروزرسانی نسخههای جدید ایفا میکنند. نمونهای از این همکاریهای علمی و فنی، مربوط به توسعه نسخه ۱۸ پایگاه داده محبوب «پستگرس» است. یکی از جالبترین نکات در این حوزه، کشف تازهای است که نشان میدهد سوسی آلبرت، یکی از مهندسان برجسته، اخیراً یک باگ قدیمی مربوط به سال ۱۹۹۹ را در این سیستم برطرف کرده است. این کشف نشان میدهد که تیمهای توسعه همواره در حال بررسی و اصلاح مشکلات قدیمی هستند تا سیستم را بهتر و پایدارتر کنند.
در این تحلیل، میبینیم که شرکت «انتراددبی» (EnterpriseDB) در بخش تعهدات و کامیتها، بیشترین فعالیت را داشته است و نقش برجستهای در توسعه نسخه جدید ایفا کرده است. در مقابل، «پستگرس پروفشنال» (Postgres Professional) با تیمی بزرگتر، که شامل سی و فردی از حدود ۲۶۰ مشارکتکننده است، بیشترین اعضا را در پروژه دارد. این نشان دهندهی تعهد و پراکندگی مشارکتها در یک پروژهی متن بازی و مشترک است، جایی که چند شرکت و تیم مختلف همسوی هدف، همکاری میکنند تا محصولی قدرتمند و بهتر ارائه دهند.
در نهایت، این نوع همکاریهای استراتژیک میان شرکتها و تیمهای توسعه، کمک میکند تا پایگاه دادههای متنباز و محبوبی مانند PostgreSQL بتوانند به سرعت پیشرفت کرده و نیازهای روزافزون دنیای فناوری را برآورده سازند. این رقابت و همکاری، سبب رشد و بهبود مداوم این فناوری متن باز میشود و باعث میشود کاربران و توسعهدهندگان از امکانات بروز و امن بهرهمند شوند.
#پستگرس #توسعه_پایگاه_داده #همکاری_صنعتی #تکنولوژی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180191/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Companies Behind Postgres 18 Development
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه پایگاههای داده، چند شرکت نقش مهمی در پیشرفت و بهروزرسانی نسخههای جدید ایفا میکنند. نمونهای از این همکاریهای علمی و فنی، مربوط به توسعه نسخه ۱۸ پایگاه داده محبوب «پستگرس» است. یکی از جالبترین نکات در این حوزه، کشف تازهای است که نشان میدهد سوسی آلبرت، یکی از مهندسان برجسته، اخیراً یک باگ قدیمی مربوط به سال ۱۹۹۹ را در این سیستم برطرف کرده است. این کشف نشان میدهد که تیمهای توسعه همواره در حال بررسی و اصلاح مشکلات قدیمی هستند تا سیستم را بهتر و پایدارتر کنند.
در این تحلیل، میبینیم که شرکت «انتراددبی» (EnterpriseDB) در بخش تعهدات و کامیتها، بیشترین فعالیت را داشته است و نقش برجستهای در توسعه نسخه جدید ایفا کرده است. در مقابل، «پستگرس پروفشنال» (Postgres Professional) با تیمی بزرگتر، که شامل سی و فردی از حدود ۲۶۰ مشارکتکننده است، بیشترین اعضا را در پروژه دارد. این نشان دهندهی تعهد و پراکندگی مشارکتها در یک پروژهی متن بازی و مشترک است، جایی که چند شرکت و تیم مختلف همسوی هدف، همکاری میکنند تا محصولی قدرتمند و بهتر ارائه دهند.
در نهایت، این نوع همکاریهای استراتژیک میان شرکتها و تیمهای توسعه، کمک میکند تا پایگاه دادههای متنباز و محبوبی مانند PostgreSQL بتوانند به سرعت پیشرفت کرده و نیازهای روزافزون دنیای فناوری را برآورده سازند. این رقابت و همکاری، سبب رشد و بهبود مداوم این فناوری متن باز میشود و باعث میشود کاربران و توسعهدهندگان از امکانات بروز و امن بهرهمند شوند.
#پستگرس #توسعه_پایگاه_داده #همکاری_صنعتی #تکنولوژی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180191/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Same SQL, Different Results: A Subtle Oracle vs Postgres Migration Bug
🟢 خلاصه مقاله:
در فرآیند مهاجرت پایگاههای داده، هر تغییر جزئی ممکن است تاثیرات قابل توجهی بر نتایج نهایی داشته باشد. یکی از مواردی که معمولا کمتر به آن توجه میشود، تفاوتهای جزئی بین سیستمهای مدیریت پایگاه داده مانند اوراکل و پستگرس است که میتواند منجر به بروز خطاهای پنهان و غیرمنتظره شود. این تفاوتها حتی در نوشتن یک کوئری ساده میتواند نتایجی متفاوت رقم بزند، و این مسئله نیازمند آگاهی عمیق نسبت به نحوه عملکرد هر سیستم است.
تجربههای عملی و دانش عمیقی که در طول سالها کسب کردهایم، برای مدیریت این نوع مهاجرتها بسیار ارزشمند است. این دانش، نه تنها در فهم تفاوتهای فنی، بلکه در پیشبینی مشکلات و ارائه راهکارهای مناسب، نقش کلیدی دارد. بنابراین، آشنایی دقیق و مبتنی بر تجربه با نحوه رفتار متفاوت سیستمهای مختلف، به تیمهای توسعه کمک میکند تا خطاهای ناخواسته را کاهش داده و فرآیند مهاجرت را به شکل موثرتری انجام دهند.
در نهایت، آگاهی از جزئیات ظریف این تفاوتها و فهم درست نحوه اجرای کوئریها در هر سیستم، همان چیزی است که میتواند تضمینکننده موفقیت در انتقال دادهها و حفظ صحت نتایج باشد. این نکته مهم است که هر توسعهدهنده و مدیر پایگاه داده، با کسب این دانش دست یابی به راهکارهای بهتر و پروژههای مطمئنتر را ممکن میسازد. حفظ این تجربههای ارزشمند و بهکارگیری آنها، چراغ راهی است برای موفقیتهای آینده در حوزه مدیریت داده.
#مهاجرت_پایگاه_داده #اوراکل #پستگرس #تجربههای_کاربردی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180197/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Same SQL, Different Results: A Subtle Oracle vs Postgres Migration Bug
🟢 خلاصه مقاله:
در فرآیند مهاجرت پایگاههای داده، هر تغییر جزئی ممکن است تاثیرات قابل توجهی بر نتایج نهایی داشته باشد. یکی از مواردی که معمولا کمتر به آن توجه میشود، تفاوتهای جزئی بین سیستمهای مدیریت پایگاه داده مانند اوراکل و پستگرس است که میتواند منجر به بروز خطاهای پنهان و غیرمنتظره شود. این تفاوتها حتی در نوشتن یک کوئری ساده میتواند نتایجی متفاوت رقم بزند، و این مسئله نیازمند آگاهی عمیق نسبت به نحوه عملکرد هر سیستم است.
تجربههای عملی و دانش عمیقی که در طول سالها کسب کردهایم، برای مدیریت این نوع مهاجرتها بسیار ارزشمند است. این دانش، نه تنها در فهم تفاوتهای فنی، بلکه در پیشبینی مشکلات و ارائه راهکارهای مناسب، نقش کلیدی دارد. بنابراین، آشنایی دقیق و مبتنی بر تجربه با نحوه رفتار متفاوت سیستمهای مختلف، به تیمهای توسعه کمک میکند تا خطاهای ناخواسته را کاهش داده و فرآیند مهاجرت را به شکل موثرتری انجام دهند.
در نهایت، آگاهی از جزئیات ظریف این تفاوتها و فهم درست نحوه اجرای کوئریها در هر سیستم، همان چیزی است که میتواند تضمینکننده موفقیت در انتقال دادهها و حفظ صحت نتایج باشد. این نکته مهم است که هر توسعهدهنده و مدیر پایگاه داده، با کسب این دانش دست یابی به راهکارهای بهتر و پروژههای مطمئنتر را ممکن میسازد. حفظ این تجربههای ارزشمند و بهکارگیری آنها، چراغ راهی است برای موفقیتهای آینده در حوزه مدیریت داده.
#مهاجرت_پایگاه_داده #اوراکل #پستگرس #تجربههای_کاربردی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180197/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Database and Migration Insights
Same SQL, Different Results: A Subtle Oracle vs PostgreSQL Migration Bug
The article examines issues encountered when migrating an Oracle application to PostgreSQL, particularly differences in operator precedence and implicit casting. A case study reveals how similar SQ…
🔵 عنوان مقاله
How to Work with Other Postgres People
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری و پایگاههای داده، یکی از کلیدهای موفقیت تیمهای کاری، همسویی و توانایی همکاری مؤثر بین اعضا است. در کنفرانس PGConf EU 2025، چند تن از متخصصان برجسته مانند جیمی آنجلِناکُس، فلور درِیس، کارن جِکس و بوریس مِخیاس درباره جنبههای انسانی در تیمهای فنی صحبت کردند. آنها بر اهمیت رفتار تیمی، تنوع عصبی و تغییرات کوچک اما تاثیرگذار تمرکز کردند تا نشان دهند چگونه این عوامل میتوانند تفاوتی بزرگ در نتایج پروژهها ایجاد کنند.
موفقیت تیمهای فناوری اطلاعات در گرو فهمِ درست و بهرهگیری از تنوع افراد، به ویژه نوعهای مختلف مغزی است. این تنوع نه تنها به ایجاد راهکارهای نوآورانه کمک میکند، بلکه محیط کاری مثبتتر و همدلتری نیز رقم میزند. در این جلسه، تأکید بر استراتژیهایی بود که بتوانند ارتباطات و همکاریهای بهتر را در میان اعضای تیم تقویت کنند، چیزی که در عمل میتواند کارایی و رضایت شغلی را به شدت بالا ببرد.
در نهایت، سخنرانان بر اهمیت تغییرات کوچک اما تأثیرگذار در روندهای تیمی تأکید کردند. این تغییرات، اگر به درستی اجرا شوند، میتوانند فضای کاری را بهبود بخشند و کار گروهی را موثرتر کنند. با شناخت بهتر نیازها و نوعهای مختلف افراد، تیمها قادر خواهند بود همکاری واقعی و مؤثری داشته باشند که منجر به پیشرفتهای چشمگیر در پروژهها و رضایت بیشتر اعضا میشود.
در مجموع، این همایش بر اهمیت توجه به جنبههای انسانی و تنوع در تیمهای فنی تأکید دارد، نکاتی که امروزه کلید موفقیت در پروژههای فناوری اطلاعات محسوب میشوند.
#تیمسازی #پایگاهداده #تنوع_در_کار #پیشرفت_فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180193/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How to Work with Other Postgres People
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری و پایگاههای داده، یکی از کلیدهای موفقیت تیمهای کاری، همسویی و توانایی همکاری مؤثر بین اعضا است. در کنفرانس PGConf EU 2025، چند تن از متخصصان برجسته مانند جیمی آنجلِناکُس، فلور درِیس، کارن جِکس و بوریس مِخیاس درباره جنبههای انسانی در تیمهای فنی صحبت کردند. آنها بر اهمیت رفتار تیمی، تنوع عصبی و تغییرات کوچک اما تاثیرگذار تمرکز کردند تا نشان دهند چگونه این عوامل میتوانند تفاوتی بزرگ در نتایج پروژهها ایجاد کنند.
موفقیت تیمهای فناوری اطلاعات در گرو فهمِ درست و بهرهگیری از تنوع افراد، به ویژه نوعهای مختلف مغزی است. این تنوع نه تنها به ایجاد راهکارهای نوآورانه کمک میکند، بلکه محیط کاری مثبتتر و همدلتری نیز رقم میزند. در این جلسه، تأکید بر استراتژیهایی بود که بتوانند ارتباطات و همکاریهای بهتر را در میان اعضای تیم تقویت کنند، چیزی که در عمل میتواند کارایی و رضایت شغلی را به شدت بالا ببرد.
در نهایت، سخنرانان بر اهمیت تغییرات کوچک اما تأثیرگذار در روندهای تیمی تأکید کردند. این تغییرات، اگر به درستی اجرا شوند، میتوانند فضای کاری را بهبود بخشند و کار گروهی را موثرتر کنند. با شناخت بهتر نیازها و نوعهای مختلف افراد، تیمها قادر خواهند بود همکاری واقعی و مؤثری داشته باشند که منجر به پیشرفتهای چشمگیر در پروژهها و رضایت بیشتر اعضا میشود.
در مجموع، این همایش بر اهمیت توجه به جنبههای انسانی و تنوع در تیمهای فنی تأکید دارد، نکاتی که امروزه کلید موفقیت در پروژههای فناوری اطلاعات محسوب میشوند.
#تیمسازی #پایگاهداده #تنوع_در_کار #پیشرفت_فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180193/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
YouTube
Panel Discussion: How to Work with Other Postgres People [PGConf.EU 2025]
In this panel discussion from PGConf.EU 2025 in Riga, we examined how diverse minds work together in the PostgreSQL ecosystem. We analysed the psychology of teamwork and the importance of accommodating neurodiverse conditions like ADHD and ASD. A highlight…
🔵 عنوان مقاله
Replacing Protobuf with Rust to Go 5 Times Faster
🟢 خلاصه مقاله:
در تلاش برای افزایش سرعت، سازنده پروکسی مقیاسپذیری PostgreSQL به نام PgDog، تصمیم گرفت تا مکانیزم پروتوباف را که در تعامل با کتابخانهای مبتنی بر زبان C به نام libpg_query استفاده میشود، جایگزین کند. او با حذف این تکنولوژی قدیمی و جایگذاری آن با روشهای نوین، توانست حجم قابل توجهی از زمان اجرا را کاهش دهد. در این مسیر، برنامهنویسان حدود ۶ هزار خط کد مستقیماً بین زبان C و زبان Rust نوشتند تا ارتباط مستقیم و بدون واسطهتری میان این دو زبان برقرار شود و به این ترتیب، سرعت پروسه پردازش اطلاعات به طور چشمگیری افزایش یابد. این تغییرات منجر شد تا فرآیندهای مربوط به تبادل دادهها و ساختارهای درون سیستم، بسیار سریعتر و کارآمدتر اجرا شوند، در نتیجه عملکرد کلی سیستم بهبود قابل توجهی پیدا کرد. این رویکرد نشان میدهد چگونه با حذف فرآیندهای غیرضروری و استفاده از تکنولوژیهای جدید، میتوان هم در کارایی هزینه کرد و هم در زمان صرفهجویی نمود.
#پروژه #Rust #پایگاهداده #بهبود_سرعت
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180194/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Replacing Protobuf with Rust to Go 5 Times Faster
🟢 خلاصه مقاله:
در تلاش برای افزایش سرعت، سازنده پروکسی مقیاسپذیری PostgreSQL به نام PgDog، تصمیم گرفت تا مکانیزم پروتوباف را که در تعامل با کتابخانهای مبتنی بر زبان C به نام libpg_query استفاده میشود، جایگزین کند. او با حذف این تکنولوژی قدیمی و جایگذاری آن با روشهای نوین، توانست حجم قابل توجهی از زمان اجرا را کاهش دهد. در این مسیر، برنامهنویسان حدود ۶ هزار خط کد مستقیماً بین زبان C و زبان Rust نوشتند تا ارتباط مستقیم و بدون واسطهتری میان این دو زبان برقرار شود و به این ترتیب، سرعت پروسه پردازش اطلاعات به طور چشمگیری افزایش یابد. این تغییرات منجر شد تا فرآیندهای مربوط به تبادل دادهها و ساختارهای درون سیستم، بسیار سریعتر و کارآمدتر اجرا شوند، در نتیجه عملکرد کلی سیستم بهبود قابل توجهی پیدا کرد. این رویکرد نشان میدهد چگونه با حذف فرآیندهای غیرضروری و استفاده از تکنولوژیهای جدید، میتوان هم در کارایی هزینه کرد و هم در زمان صرفهجویی نمود.
#پروژه #Rust #پایگاهداده #بهبود_سرعت
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180194/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
PgDog
Replacing Protobuf with Rust to go 5 times faster
🔵 عنوان مقاله
Hackorum: A Forum-Like View of pgsql-hackers
🟢 خلاصه مقاله:
وقتی درباره توسعه پایگاه داده محبوب PostgreSQL صحبت میکنیم، یکی از منابع اصلی اطلاعات و همکاری، لیست پستی pgsql-hackers است. این لیست به عنوان مرکزی برای تیم توسعهدهندگان قرار میگیرد، جایی که تمامی تغییرات، بهبودها و بحثهای فنی عمیق در مورد ساخت و توسعه Postgres صورت میگیرد. مطالعه این لیست برای علاقهمندان و توسعهدهندگان ضروری است تا در جریان آخرین تحولات قرار بگیرند. با این حال، گشت و گذار در این مطالب از طریق وب چندان راحت نیست و ممکن است برای کاربران تازهکار یا کسانی که به صورت روزمره از آن استفاده میکنند، چالشبرانگیز باشد.
در این زمینه، سایت Hackorum تلاش میکند نگاهی شبیه به فرومهای عمومی ارائه دهد که در آن مطالب و گفتگوهای موجود در لیست pgsql-hackers به صورت مرتب دستهبندی و نمایش داده میشوند. این رویکرد باعث میشود کاربر بتواند به راحتی موضوعات موردنظر خود را پیدا کند، نظرات مختلف را مرور کند و درک بهتری از توسعه و بهبودهای PostgreSQL داشته باشد. به طور خلاصه، Hackorum سعی دارد مسیر دسترسی به اطلاعات مرتبط با توسعه Postgres را سادهتر و قابل فهمتر کند، تا هم توسعهدهندگان و هم علاقهمندان بتوانند بهرهبرداری بهتر و سریعتری داشته باشند.
در نهایت، این نوع نمایش و دستهبندی بهترین راه برای ارتقاء همکاری و فهم بهتر پروژههای متنباز مانند PostgreSQL است. بهرهگیری از این ابزارها، تبادل دانش و سرعت بخشیدن به فرآیند توسعه را آسانتر میکند و فضا را برای نوآوریهای جدید باز میگذارد.
#PostgreSQL #توسعه_پایگاه_داده #کدباز #بررسی_تکنولوژی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180185/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Hackorum: A Forum-Like View of pgsql-hackers
🟢 خلاصه مقاله:
وقتی درباره توسعه پایگاه داده محبوب PostgreSQL صحبت میکنیم، یکی از منابع اصلی اطلاعات و همکاری، لیست پستی pgsql-hackers است. این لیست به عنوان مرکزی برای تیم توسعهدهندگان قرار میگیرد، جایی که تمامی تغییرات، بهبودها و بحثهای فنی عمیق در مورد ساخت و توسعه Postgres صورت میگیرد. مطالعه این لیست برای علاقهمندان و توسعهدهندگان ضروری است تا در جریان آخرین تحولات قرار بگیرند. با این حال، گشت و گذار در این مطالب از طریق وب چندان راحت نیست و ممکن است برای کاربران تازهکار یا کسانی که به صورت روزمره از آن استفاده میکنند، چالشبرانگیز باشد.
در این زمینه، سایت Hackorum تلاش میکند نگاهی شبیه به فرومهای عمومی ارائه دهد که در آن مطالب و گفتگوهای موجود در لیست pgsql-hackers به صورت مرتب دستهبندی و نمایش داده میشوند. این رویکرد باعث میشود کاربر بتواند به راحتی موضوعات موردنظر خود را پیدا کند، نظرات مختلف را مرور کند و درک بهتری از توسعه و بهبودهای PostgreSQL داشته باشد. به طور خلاصه، Hackorum سعی دارد مسیر دسترسی به اطلاعات مرتبط با توسعه Postgres را سادهتر و قابل فهمتر کند، تا هم توسعهدهندگان و هم علاقهمندان بتوانند بهرهبرداری بهتر و سریعتری داشته باشند.
در نهایت، این نوع نمایش و دستهبندی بهترین راه برای ارتقاء همکاری و فهم بهتر پروژههای متنباز مانند PostgreSQL است. بهرهگیری از این ابزارها، تبادل دانش و سرعت بخشیدن به فرآیند توسعه را آسانتر میکند و فضا را برای نوآوریهای جدید باز میگذارد.
#PostgreSQL #توسعه_پایگاه_داده #کدباز #بررسی_تکنولوژی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180185/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Hackorum
PostgreSQL Hackers Archive
🔵 عنوان مقاله
Reading Buffer Statistics in EXPLAIN Output
🟢 خلاصه مقاله:
تحلیل و بررسی آمار بافر در خروجی EXPLAIN یکی از ابزارهای مهم در شناخت دقیق عملکرد پایگاه داده است. زمانی که شما در حال بررسی یک پرس و جو هستید و میخواهید علت کندی یا تاخیرهای آن را بیابید، اطلاعات مربوط به وضعیت بافرها میتواند راهگشا باشد. این آمار، نشان میدهد که چه میزان از دادهها در حافظه کش مشترک قرار گرفته است، چه تعداد فایل از دیسک خوانده شده است، و چه مقدار از حافظه موقت برای عملیات موقتی استفاده شده است. با درک صحیح این مفاهیم، میتوانید نقاط ضعف در طراحی پرس و جو یا پیکربندی سرور را شناسایی کنید و با اصلاحات مناسب، کارایی سیستم خود را بهبود بخشید.
در واقع، آمارهای مانند hitهای مشترک (shared hits)، خواندن از دیسک (disk reads)، ریزشهای موقت (temp spills)، و بافرهای برنامهریزی شده (planning buffers) هرکدام نشان دهنده شرایط خاص در عملکرد کوئری هستند. برای مثال، تعداد بالای disk reads نشان میدهد که دادهها بیشتر از دیسک خوانده میشوند که این امر میتواند باعث کاهش سرعت پاسخگویی شود. از سوی دیگر، تعداد زیاد temp spills ممکن است نشاندهنده نیاز بالای پرس و جو به حافظه موقت برای عملیاتهای پیچیده باشد که باید مورد بررسی قرار گیرد. به کمک این اطلاعات، میتوان نحوه بهبود اجرای پرس و جو و بهینهسازی منابع سرور را برنامهریزی کرد و مشکلات عملکرد واقعی را دقیقتر شناسایی نمود.
در نتیجه، تسلط بر مفهوم و تحلیل آمار بافرهای در خروجی EXPLAIN، ابزار قدرتمندی برای توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده است تا بتوانند بر اساس دادههای ملموس، تصمیمهای بهتری برای بهبود کارایی سیستم خود بگیرند. این روند مستلزم درک عمیق از نحوه تاثیر هر یک از این عوامل در عملیات پایگاه داده است و در نهایت منجر به ارتقاء کارایی و پاسخگویی سریعتر سیستم میشود.
#پایگاه_داده #بهینهسازی_پرسوجو #کارایی #توسعهدهندگان
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180550/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Reading Buffer Statistics in EXPLAIN Output
🟢 خلاصه مقاله:
تحلیل و بررسی آمار بافر در خروجی EXPLAIN یکی از ابزارهای مهم در شناخت دقیق عملکرد پایگاه داده است. زمانی که شما در حال بررسی یک پرس و جو هستید و میخواهید علت کندی یا تاخیرهای آن را بیابید، اطلاعات مربوط به وضعیت بافرها میتواند راهگشا باشد. این آمار، نشان میدهد که چه میزان از دادهها در حافظه کش مشترک قرار گرفته است، چه تعداد فایل از دیسک خوانده شده است، و چه مقدار از حافظه موقت برای عملیات موقتی استفاده شده است. با درک صحیح این مفاهیم، میتوانید نقاط ضعف در طراحی پرس و جو یا پیکربندی سرور را شناسایی کنید و با اصلاحات مناسب، کارایی سیستم خود را بهبود بخشید.
در واقع، آمارهای مانند hitهای مشترک (shared hits)، خواندن از دیسک (disk reads)، ریزشهای موقت (temp spills)، و بافرهای برنامهریزی شده (planning buffers) هرکدام نشان دهنده شرایط خاص در عملکرد کوئری هستند. برای مثال، تعداد بالای disk reads نشان میدهد که دادهها بیشتر از دیسک خوانده میشوند که این امر میتواند باعث کاهش سرعت پاسخگویی شود. از سوی دیگر، تعداد زیاد temp spills ممکن است نشاندهنده نیاز بالای پرس و جو به حافظه موقت برای عملیاتهای پیچیده باشد که باید مورد بررسی قرار گیرد. به کمک این اطلاعات، میتوان نحوه بهبود اجرای پرس و جو و بهینهسازی منابع سرور را برنامهریزی کرد و مشکلات عملکرد واقعی را دقیقتر شناسایی نمود.
در نتیجه، تسلط بر مفهوم و تحلیل آمار بافرهای در خروجی EXPLAIN، ابزار قدرتمندی برای توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده است تا بتوانند بر اساس دادههای ملموس، تصمیمهای بهتری برای بهبود کارایی سیستم خود بگیرند. این روند مستلزم درک عمیق از نحوه تاثیر هر یک از این عوامل در عملیات پایگاه داده است و در نهایت منجر به ارتقاء کارایی و پاسخگویی سریعتر سیستم میشود.
#پایگاه_داده #بهینهسازی_پرسوجو #کارایی #توسعهدهندگان
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180550/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
boringSQL | Supercharge your SQL & PostgreSQL powers
Reading Buffer statistics in EXPLAIN output
Learn how to interpret buffer statistics in PostgreSQL EXPLAIN output. Understand shared hits, disk reads, temp spills, and planning buffers to accurately diagnose and fix query performance bottlenecks.
🔵 عنوان مقاله
Data Work in the Fast Fashion Code Era (4 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دوران حاکمیت کدهای "مد سریع" تحت تأثیر هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ، مهندسان نرمافزار با سیستمهایی مواجه میشوند که بسیار شکننده و سخت تغییرپذیر هستند و نیازمند نظارت دائمی و اصلاحات مداوم هستند. این وضعیت، چالشهای بزرگی برای توسعهدهندگان نرمافزار ایجاد میکند، چرا که تلاش برای نگهداری و بهبود عملکرد این سیستمها اغلب زمانبر و پیچیده است.
در مقابل، برای افراد فعال در حوزه داده، همین وضعیت تبدیل به مزایای قابل توجهی میشود. آنها با بهرهگیری از پروتوتایپهای سریع و اسکریپتهای موقتی، قادرند به راحتی با منابع ناپایدار و غیرساختیافته مانند فایلهای پیدیاف و ویدئوها کار کنند. این ابزارهای سریع و قابل تغییر، امکان انجام تحقیقات سریع و آزمایشی را فراهم میکنند بدون اینکه نیاز باشد برای نگهداری بلندمدت، هزینه یا زمان زیادی صرف شود.
این رویکرد اجازه میدهد تا محققان و تحلیلگران داده در مدت زمان کوتاه، نتایج مؤثری را در محیطهای پیچیده و ناپایدار به دست آورند و در عین حال، تمرکز خود را بر روی اهداف تحقیقاتی بدون نگرانی درباره نگهداری بلندمدت سیستمها قرار دهند. در نتیجه، کار در دنیای دادههای نا مرتب و متنوع به سرعت و انعطافپذیری بیشتری انجام میشود که این امر زمینه را برای نوآوری و توسعه سریع فراهم میکند.
#داده #هوش مصنوعی #تحلیل داده #مد سریع
🟣لینک مقاله:
https://www.counting-stuff.com/data-work-in-the-fast-fashion-code-era/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Data Work in the Fast Fashion Code Era (4 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دوران حاکمیت کدهای "مد سریع" تحت تأثیر هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ، مهندسان نرمافزار با سیستمهایی مواجه میشوند که بسیار شکننده و سخت تغییرپذیر هستند و نیازمند نظارت دائمی و اصلاحات مداوم هستند. این وضعیت، چالشهای بزرگی برای توسعهدهندگان نرمافزار ایجاد میکند، چرا که تلاش برای نگهداری و بهبود عملکرد این سیستمها اغلب زمانبر و پیچیده است.
در مقابل، برای افراد فعال در حوزه داده، همین وضعیت تبدیل به مزایای قابل توجهی میشود. آنها با بهرهگیری از پروتوتایپهای سریع و اسکریپتهای موقتی، قادرند به راحتی با منابع ناپایدار و غیرساختیافته مانند فایلهای پیدیاف و ویدئوها کار کنند. این ابزارهای سریع و قابل تغییر، امکان انجام تحقیقات سریع و آزمایشی را فراهم میکنند بدون اینکه نیاز باشد برای نگهداری بلندمدت، هزینه یا زمان زیادی صرف شود.
این رویکرد اجازه میدهد تا محققان و تحلیلگران داده در مدت زمان کوتاه، نتایج مؤثری را در محیطهای پیچیده و ناپایدار به دست آورند و در عین حال، تمرکز خود را بر روی اهداف تحقیقاتی بدون نگرانی درباره نگهداری بلندمدت سیستمها قرار دهند. در نتیجه، کار در دنیای دادههای نا مرتب و متنوع به سرعت و انعطافپذیری بیشتری انجام میشود که این امر زمینه را برای نوآوری و توسعه سریع فراهم میکند.
#داده #هوش مصنوعی #تحلیل داده #مد سریع
🟣لینک مقاله:
https://www.counting-stuff.com/data-work-in-the-fast-fashion-code-era/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Counting Stuff
Data work in the fast fashion code era
There's probably more upsides for us than SWEs
🔵 عنوان مقاله
Building an Obsidian RAG with DuckDB and MotherDuck (21 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، توسعه ابزارهای نوینی که فرآیند مدیریت و جستوجوی اطلاعات را بهبود بخشند، اهمیت زیادی پیدا کرده است. یکی از این فناوریها سیستمهای RAG (شکلهای قویتر تولید و بازیابی اطلاعات) مبتنی بر فناوریهایی مانند DuckDB است که به صورت محلی و با تمرکز بر حفظ ساختارهای داده، طراحی شدهاند. در این مقاله، نحوه ساخت یک سیستم RAG مبتنی بر Obsidian با استفاده از DuckDB و MotherDuck را شرح میدهیم. این سیستم، با بهرهگیری از پایگاه داده توکار DuckDB، توانایی ذخیرهسازی و مدیریت مؤثر اطلاعات، به ویژه فایلهای مارکدان، را دارد.
این رویکرد به صورت خاص بر روی استخراج و نگهداری پیوندهای داخلی و ساختار گراف دانشی کامل تمرکز دارد، بنابراین حتی در هنگام شکستن متنها به قسمتهای کوچکتر (چانکینگ)، روابط و پیوندهای اصلی حفظ میشود. در نتیجه، سیستم قادر است جستوجوی معنایی قدرتمندی ارائه کند که به کاربران کمک میکند ارتباطات پنهان میان ایدهها و مفاهیم مختلف را کشف کنند. این فناوری همچنین از روشهایی مانند عبور دو مرحلهای (two-hop traversal) برای نشان دادن ارتباطات عمقی و غیرمستقیم بهره میبرد.
در مرحله نهایی، این دادهها همپوشانی میشوند و در صورت نیاز، به سادگی با استفاده از MotherDuck، که یک نسخه سبک و سرورلس از پایگاه داده DuckDB است، همگامسازی میگردند. این امر امکان اجرای کوئریهای DuckDB را مستقیماً در مرورگر وب فراهم میکند، بدین معنی که کاربران میتوانند بدون نیاز به سرور مستقل یا نرمافزارهای پیچیده، در محیطی سریع و کاربرپسند، دادههای خود را مدیریت و جستوجو کنند. این راهکار، انعطافپذیر و کارآمد است و به تسهیل فرآیند مدیریت دانش کمک میکند.
#مدیریت_دانش #هوشمندسازی_اطلاعات #DuckDB #نوتبرداری
🟣لینک مقاله:
https://motherduck.com/blog/obsidian-rag-duckdb-motherduck/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Building an Obsidian RAG with DuckDB and MotherDuck (21 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، توسعه ابزارهای نوینی که فرآیند مدیریت و جستوجوی اطلاعات را بهبود بخشند، اهمیت زیادی پیدا کرده است. یکی از این فناوریها سیستمهای RAG (شکلهای قویتر تولید و بازیابی اطلاعات) مبتنی بر فناوریهایی مانند DuckDB است که به صورت محلی و با تمرکز بر حفظ ساختارهای داده، طراحی شدهاند. در این مقاله، نحوه ساخت یک سیستم RAG مبتنی بر Obsidian با استفاده از DuckDB و MotherDuck را شرح میدهیم. این سیستم، با بهرهگیری از پایگاه داده توکار DuckDB، توانایی ذخیرهسازی و مدیریت مؤثر اطلاعات، به ویژه فایلهای مارکدان، را دارد.
این رویکرد به صورت خاص بر روی استخراج و نگهداری پیوندهای داخلی و ساختار گراف دانشی کامل تمرکز دارد، بنابراین حتی در هنگام شکستن متنها به قسمتهای کوچکتر (چانکینگ)، روابط و پیوندهای اصلی حفظ میشود. در نتیجه، سیستم قادر است جستوجوی معنایی قدرتمندی ارائه کند که به کاربران کمک میکند ارتباطات پنهان میان ایدهها و مفاهیم مختلف را کشف کنند. این فناوری همچنین از روشهایی مانند عبور دو مرحلهای (two-hop traversal) برای نشان دادن ارتباطات عمقی و غیرمستقیم بهره میبرد.
در مرحله نهایی، این دادهها همپوشانی میشوند و در صورت نیاز، به سادگی با استفاده از MotherDuck، که یک نسخه سبک و سرورلس از پایگاه داده DuckDB است، همگامسازی میگردند. این امر امکان اجرای کوئریهای DuckDB را مستقیماً در مرورگر وب فراهم میکند، بدین معنی که کاربران میتوانند بدون نیاز به سرور مستقل یا نرمافزارهای پیچیده، در محیطی سریع و کاربرپسند، دادههای خود را مدیریت و جستوجو کنند. این راهکار، انعطافپذیر و کارآمد است و به تسهیل فرآیند مدیریت دانش کمک میکند.
#مدیریت_دانش #هوشمندسازی_اطلاعات #DuckDB #نوتبرداری
🟣لینک مقاله:
https://motherduck.com/blog/obsidian-rag-duckdb-motherduck/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
MotherDuck
Building an Obsidian RAG with DuckDB and MotherDuck
Build a local-first RAG for your Obsidian notes using DuckDB's vector search, then deploy it as a serverless web app with MotherDuck
📚🎙 معرفی بهترین پادکستها و کتابهای تخصصی برنامهنویسی
اگر دنبال منابع حرفهای برای یادگیری و ارتقای مهارتهای برنامهنویسی هستید، اینجا بهترین پادکستها و کتابها رو معرفی میکنیم
💡 در این کانال میتوانید:
✅پادکستهای تخصصی برای توسعهدهندگان رو دنبال کنید
✅کتابهای معتبر و کاربردی در زمینه برنامهنویسی، معماری نرمافزار و طراحی سیستمها رو بشناسید
👇👇👇👇
https://xn--r1a.website/+Bp8JeTpQoiUwMjVk
اگر دنبال منابع حرفهای برای یادگیری و ارتقای مهارتهای برنامهنویسی هستید، اینجا بهترین پادکستها و کتابها رو معرفی میکنیم
💡 در این کانال میتوانید:
✅پادکستهای تخصصی برای توسعهدهندگان رو دنبال کنید
✅کتابهای معتبر و کاربردی در زمینه برنامهنویسی، معماری نرمافزار و طراحی سیستمها رو بشناسید
👇👇👇👇
https://xn--r1a.website/+Bp8JeTpQoiUwMjVk
Telegram
Persian Post
اینجا چیزهایی رو میبینی که شاید نمیدونستی،
اما ارزش دونستن دارن.
روایتهایی از تاریخ، فرهنگ، هنر، شعر و ایران.
@mrbardia72
اما ارزش دونستن دارن.
روایتهایی از تاریخ، فرهنگ، هنر، شعر و ایران.
@mrbardia72
🔵 عنوان مقاله
Pointblank (GitHub Repo)
🟢 خلاصه مقاله:
نکتهنکته: مجموعه ابزار Pointblank یک چارچوب اعتبارسنجی دادهها در زبان پایتون است که به کاربران امکان میدهد کیفیت دادههای جدولی را به روشی ساده و قابل توسعه ارزیابی و مانیتور کنند. این ابزار با استفاده از یک رابط برنامهنویسی گویا و قابل زنجیرهسازی، فرآیند ارزیابی دادهها را بسیار کارآمد و قابل تنظیم میسازد.
Pointblank از پشتنصبات مختلفی مانند Polars، Pandas، DuckDB، PySpark، Snowflake، بانکهای اطلاعاتی و فایلهای Parquet پشتیبانی میکند، که این موضوع انعطافپذیری بالا و امکان استفاده در سناریوهای مختلف را فراهم میآورد. ویژگیهای برجسته این مجموعه شامل DraftValidation مبتنی بر هوش مصنوعی است که با بهرهگیری از مدلهای زبانی بزرگ، به صورت خودکار قوانین معتبرسازی را پیشنهاد میدهد، همچنین سیستم هشدار مبتنی بر آستانههای تعبیه شده که میتواند اقدامهای خودکار انجام دهد.
علاوه بر این، Pointblank امکان تولید دادههای آزمایشی مصنوعی، اعتبارسنجیهای چند شرطی و چندطرفه و امکانات تشخیص خطای پیشرفته را در اختیار دادهکاران قرار میدهد. این قابلیتها آن را به ابزاری قدرتمند برای اطمینان از صحت و کیفیت دادهها در پروژههای دادهمحور تبدیل میکند.
#اعتبارسنجی_داده #هوش_مصنوعی #پایتون #کیفیت_داده
🟣لینک مقاله:
https://github.com/posit-dev/pointblank?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Pointblank (GitHub Repo)
🟢 خلاصه مقاله:
نکتهنکته: مجموعه ابزار Pointblank یک چارچوب اعتبارسنجی دادهها در زبان پایتون است که به کاربران امکان میدهد کیفیت دادههای جدولی را به روشی ساده و قابل توسعه ارزیابی و مانیتور کنند. این ابزار با استفاده از یک رابط برنامهنویسی گویا و قابل زنجیرهسازی، فرآیند ارزیابی دادهها را بسیار کارآمد و قابل تنظیم میسازد.
Pointblank از پشتنصبات مختلفی مانند Polars، Pandas، DuckDB، PySpark، Snowflake، بانکهای اطلاعاتی و فایلهای Parquet پشتیبانی میکند، که این موضوع انعطافپذیری بالا و امکان استفاده در سناریوهای مختلف را فراهم میآورد. ویژگیهای برجسته این مجموعه شامل DraftValidation مبتنی بر هوش مصنوعی است که با بهرهگیری از مدلهای زبانی بزرگ، به صورت خودکار قوانین معتبرسازی را پیشنهاد میدهد، همچنین سیستم هشدار مبتنی بر آستانههای تعبیه شده که میتواند اقدامهای خودکار انجام دهد.
علاوه بر این، Pointblank امکان تولید دادههای آزمایشی مصنوعی، اعتبارسنجیهای چند شرطی و چندطرفه و امکانات تشخیص خطای پیشرفته را در اختیار دادهکاران قرار میدهد. این قابلیتها آن را به ابزاری قدرتمند برای اطمینان از صحت و کیفیت دادهها در پروژههای دادهمحور تبدیل میکند.
#اعتبارسنجی_داده #هوش_مصنوعی #پایتون #کیفیت_داده
🟣لینک مقاله:
https://github.com/posit-dev/pointblank?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
GitHub
GitHub - posit-dev/pointblank: Data validation toolkit for assessing and monitoring data quality.
Data validation toolkit for assessing and monitoring data quality. - posit-dev/pointblank
🔵 عنوان مقاله
Recreating PlanetScale's pg_strict in Rust: A Build Log
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای برنامهنویسی دیتابیسهای پیشرفته، کنترل دقیق بر روی عملیاتهای حساس مانند UPDATE و DELETE اهمیت بالایی دارد. یکی از راهکارهای موثر برای جلوگیری از وقوع خطاهای ناخواسته و حذف دادههای مهم بدون قصد، ایجاد سیستمهایی است که این دستورات را قبل از اجرا بررسی و کنترل کنند. در این راستا، Mohd Kamran Tahir روشی را معرفی کرده است که با استفاده از زبان Rust، نمونهای مشابه از ویژگی pg_strict پایگاه داده PlanetScale ساخته است. این ابزار نوآورانه، امکان شناسایی و جلوگیری از اجرای دستورات خطرناک را قبل از آنکه اثر مخرب خود را بر روی دادهها بگذارند، فراهم میکند.
در این پروژه، Tahir نشان میدهد چگونه با بهرهگیری از زبان Rust، که به خاطر ایمنی و کاراییاش شهرت دارد، میتوان یک سامانه مطمئن و کمنقص جهت کنترل عملیاتهای حساس توسعه داد. روند ساخت این سیستم شامل تجزیه و تحلیل دقیق دستورات SQL، تعریف قوانین سختگیرانه و پیادهسازی هوشمندانه کنترلهای قبل از اجرای آنان است. این راهکار، علاوه بر افزایش امنیت دیتابیس، به توسعهدهندگان این امکان را میدهد تا خطاهای انسانی را کاهش دهند و از آسیبهای ناخواسته جلوگیری کنند.
در پایان، این ساختار افزوده شده، یک نمونه کاربردی و عملی است که میتواند در پروژههای عملی استفاده شده و راه را برای بهبود امنیت در سیستمهای مدیریت دیتابیسهای مدرن هموار سازد. توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده با درک بهتر از این تکنیک، میتوانند عملیاتهای حساس را به شیوهای مطمئنتر و موثرتر مدیریت کنند، و از بروز خطاهای عظیم در محیطهای تولیدی جلوگیری نمایند.
#پایگاه_داده #امنیت_دیتابیس #Rust #مدیریت_داده
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180555/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Recreating PlanetScale's pg_strict in Rust: A Build Log
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای برنامهنویسی دیتابیسهای پیشرفته، کنترل دقیق بر روی عملیاتهای حساس مانند UPDATE و DELETE اهمیت بالایی دارد. یکی از راهکارهای موثر برای جلوگیری از وقوع خطاهای ناخواسته و حذف دادههای مهم بدون قصد، ایجاد سیستمهایی است که این دستورات را قبل از اجرا بررسی و کنترل کنند. در این راستا، Mohd Kamran Tahir روشی را معرفی کرده است که با استفاده از زبان Rust، نمونهای مشابه از ویژگی pg_strict پایگاه داده PlanetScale ساخته است. این ابزار نوآورانه، امکان شناسایی و جلوگیری از اجرای دستورات خطرناک را قبل از آنکه اثر مخرب خود را بر روی دادهها بگذارند، فراهم میکند.
در این پروژه، Tahir نشان میدهد چگونه با بهرهگیری از زبان Rust، که به خاطر ایمنی و کاراییاش شهرت دارد، میتوان یک سامانه مطمئن و کمنقص جهت کنترل عملیاتهای حساس توسعه داد. روند ساخت این سیستم شامل تجزیه و تحلیل دقیق دستورات SQL، تعریف قوانین سختگیرانه و پیادهسازی هوشمندانه کنترلهای قبل از اجرای آنان است. این راهکار، علاوه بر افزایش امنیت دیتابیس، به توسعهدهندگان این امکان را میدهد تا خطاهای انسانی را کاهش دهند و از آسیبهای ناخواسته جلوگیری کنند.
در پایان، این ساختار افزوده شده، یک نمونه کاربردی و عملی است که میتواند در پروژههای عملی استفاده شده و راه را برای بهبود امنیت در سیستمهای مدیریت دیتابیسهای مدرن هموار سازد. توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده با درک بهتر از این تکنیک، میتوانند عملیاتهای حساس را به شیوهای مطمئنتر و موثرتر مدیریت کنند، و از بروز خطاهای عظیم در محیطهای تولیدی جلوگیری نمایند.
#پایگاه_داده #امنیت_دیتابیس #Rust #مدیریت_داده
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180555/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
SayBackend
Recreating PlanetScale's pg_strict in Rust: A Build Log | SayBackend
A detailed build log of cloning PlanetScale's pg_strict in Rust. From the pitfalls of sqlparser and executor hooks to the zero-overhead solution using Postgres' native post_parse_analyze_hook.
🔵 عنوان مقاله
Data teams should become context teams (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری اطلاعات، تیمهای داده باید نقشی متفاوت و بنیادیتر ایفا کنند. به جای صرفاً جمعآوری و تحلیل دادههای خام، باید به ساختن یک «لایه زمینه» معتبر و مدیریتی بپردازند که اطلاعات و دانش مورد نیاز هوش مصنوعی را به صورت کنترلشده و منسجم ارائه دهد. این مفهوم که به آن «مهندسی زمینه» گفته میشود، در حال ظهور است و تلفیقی است از مدیریت داده، مهندسی فناوری و علوم داده، تا بتواند بستری منسجم و قابل اعتماد برای هوش مصنوعی فراهم کند.
در حال حاضر، عاملهای هوش مصنوعی، همانند ابزارهای قدیمی تجارت هوشمند (BI) که به بانکهای اطلاعاتی تولید دسترسی داشتند، اعتمادپذیر نیستند. این بیاعتمادی از نواقص منابع دانش کنترلنشده و پر سر و صداست که بدون نظارت مناسب، در نتیجه، نتایج ناپایدار و نامطمئن تولید میکنند. به همین دلیل، تمرکز بر روی ساختن ساختاری منسجم، منظم و کنترلشده برای سازماندهی منابع دانش اهمیت زیادی پیدا کرده است.
مفهوم «مهندسی زمینه» نقش مهمی در این تحول ایفا میکند؛ بهعنوان یک رشته جدید، این حوزه تلاش دارد تا تمامی منابع دانش سازمان را در قالب یک لایه یا سطح واحد و قابل کنترل جمعآوری، مدیریت و نگهداری کند. این لایه باید نسخهبندی شده، قابلGovernance و قابل بهروزرسانی باشد تا هر بار، اطلاعات دقیق و مطمئنی ارائه دهد، و از این طریق، اعتماد و کاربردپذیری هوش مصنوعی را افزایش دهد. برای تیمهای داده، این به معنی توسعه فرآیندهای ETL، تبدیل دادهها، ترسیم منابع، و نظارت پیوسته بر روی منابع دانشی شرکت است، تا اطمینان حاصل شود که دادهها و دانش مورد استفاده، همواره دقیق، بهروز و قابل اعتماد باقی میمانند.
در کنار این، شاخصهای کلیدی عملکرد (KPIs) مانند نرخ پاسخگویی و دقت نتایج، اهمیت بسیار زیادی پیدا میکنند تا میزان اثربخشی این سیستمها سنجیده شود. به این ترتیب، تیمهای داده میتوانند نه تنها منابع خود را ساختاربندی و کنترل کنند، بلکه تضمین کنند که هوش مصنوعی در انجام وظایف خود، همواره دقیق، قابل اعتماد و کارآمد باشد. رویکرد جدید مهندسی زمینه، مسیر توسعه هوشمند و قابل اتکایی را برای آینده فناوری و تحلیل دادهها هموار میسازد.
#هوش_مصنوعی #مدیریت_داده #کسب_و_کار_هوشمند #مهندسی_زمینه
🟣لینک مقاله:
https://thenewaiorder.substack.com/p/data-teams-should-become-context?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Data teams should become context teams (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری اطلاعات، تیمهای داده باید نقشی متفاوت و بنیادیتر ایفا کنند. به جای صرفاً جمعآوری و تحلیل دادههای خام، باید به ساختن یک «لایه زمینه» معتبر و مدیریتی بپردازند که اطلاعات و دانش مورد نیاز هوش مصنوعی را به صورت کنترلشده و منسجم ارائه دهد. این مفهوم که به آن «مهندسی زمینه» گفته میشود، در حال ظهور است و تلفیقی است از مدیریت داده، مهندسی فناوری و علوم داده، تا بتواند بستری منسجم و قابل اعتماد برای هوش مصنوعی فراهم کند.
در حال حاضر، عاملهای هوش مصنوعی، همانند ابزارهای قدیمی تجارت هوشمند (BI) که به بانکهای اطلاعاتی تولید دسترسی داشتند، اعتمادپذیر نیستند. این بیاعتمادی از نواقص منابع دانش کنترلنشده و پر سر و صداست که بدون نظارت مناسب، در نتیجه، نتایج ناپایدار و نامطمئن تولید میکنند. به همین دلیل، تمرکز بر روی ساختن ساختاری منسجم، منظم و کنترلشده برای سازماندهی منابع دانش اهمیت زیادی پیدا کرده است.
مفهوم «مهندسی زمینه» نقش مهمی در این تحول ایفا میکند؛ بهعنوان یک رشته جدید، این حوزه تلاش دارد تا تمامی منابع دانش سازمان را در قالب یک لایه یا سطح واحد و قابل کنترل جمعآوری، مدیریت و نگهداری کند. این لایه باید نسخهبندی شده، قابلGovernance و قابل بهروزرسانی باشد تا هر بار، اطلاعات دقیق و مطمئنی ارائه دهد، و از این طریق، اعتماد و کاربردپذیری هوش مصنوعی را افزایش دهد. برای تیمهای داده، این به معنی توسعه فرآیندهای ETL، تبدیل دادهها، ترسیم منابع، و نظارت پیوسته بر روی منابع دانشی شرکت است، تا اطمینان حاصل شود که دادهها و دانش مورد استفاده، همواره دقیق، بهروز و قابل اعتماد باقی میمانند.
در کنار این، شاخصهای کلیدی عملکرد (KPIs) مانند نرخ پاسخگویی و دقت نتایج، اهمیت بسیار زیادی پیدا میکنند تا میزان اثربخشی این سیستمها سنجیده شود. به این ترتیب، تیمهای داده میتوانند نه تنها منابع خود را ساختاربندی و کنترل کنند، بلکه تضمین کنند که هوش مصنوعی در انجام وظایف خود، همواره دقیق، قابل اعتماد و کارآمد باشد. رویکرد جدید مهندسی زمینه، مسیر توسعه هوشمند و قابل اتکایی را برای آینده فناوری و تحلیل دادهها هموار میسازد.
#هوش_مصنوعی #مدیریت_داده #کسب_و_کار_هوشمند #مهندسی_زمینه
🟣لینک مقاله:
https://thenewaiorder.substack.com/p/data-teams-should-become-context?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
Data teams should become context teams
Context engineering = data governance + data engineering + data science.
🔵 عنوان مقاله
PostGIS Patch Releases
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده جغرافیایی، بهروزرسانیهای مرتب و اصلاحخصوصیتها نقش مهمی در حفظ کارایی و امنیت سیستمها دارند. یکی از پروژههای محبوب و پرکاربرد در این حوزه، PostGIS است که بر پایهی PostgreSQL ساخته شده و امکانات قدرتمندی برای مدیریت دادههای مکانی فراهم میکند. در نسخههای جدید، تیم توسعهی PostGIS اقدام به انتشار بروزرسانیهایی با هدف رفع اشکالات و بهبود کارایی کرده است.
این نسخههای «پچ ریلیز» در واقع به منظور اصلاح مشکلات جزئی و رفع خطاهای نرمافزاری ارائه میشوند تا نرمافزار با پایداری بیشتری عمل کند و کاربران بتوانند بهترین بهرهوری را از آن داشته باشند. این بروزرسانیها معمولاً شامل رفع باگهایی است که ممکن است در نسخههای قبلی وجود داشته باشد و در عملکرد یا امنیت سیستم تأثیر منفی گذاشته باشد. بنابراین، توصیه میشود کاربران و مدیران پایگاهدادهها هر چه سریعتر این نسخههای بهروز شده را نصب کنند تا نرمافزارشان ایمنتر و پایدارتر باشد.
در نهایت، این مسیر توسعه مستمر نشان دهندهی تعهد تیم پشتیبانی PostGIS برای ارائهی یک ابزار قدرتمند، قابل اعتماد و منطبق بر نیازهای کاربران است. بنابراین، کسانی که از این فناوری بهره میبرند، همواره باید به روزرسانیهای جدید را زیر نظر داشته و برای بهبود عملکرد سیستمهای خود، همگام با توسعههای جدید پیش بروند.
#PostGIS #پایگاه_داده #نکات_فنی #بهروزرسانی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180565/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
PostGIS Patch Releases
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده جغرافیایی، بهروزرسانیهای مرتب و اصلاحخصوصیتها نقش مهمی در حفظ کارایی و امنیت سیستمها دارند. یکی از پروژههای محبوب و پرکاربرد در این حوزه، PostGIS است که بر پایهی PostgreSQL ساخته شده و امکانات قدرتمندی برای مدیریت دادههای مکانی فراهم میکند. در نسخههای جدید، تیم توسعهی PostGIS اقدام به انتشار بروزرسانیهایی با هدف رفع اشکالات و بهبود کارایی کرده است.
این نسخههای «پچ ریلیز» در واقع به منظور اصلاح مشکلات جزئی و رفع خطاهای نرمافزاری ارائه میشوند تا نرمافزار با پایداری بیشتری عمل کند و کاربران بتوانند بهترین بهرهوری را از آن داشته باشند. این بروزرسانیها معمولاً شامل رفع باگهایی است که ممکن است در نسخههای قبلی وجود داشته باشد و در عملکرد یا امنیت سیستم تأثیر منفی گذاشته باشد. بنابراین، توصیه میشود کاربران و مدیران پایگاهدادهها هر چه سریعتر این نسخههای بهروز شده را نصب کنند تا نرمافزارشان ایمنتر و پایدارتر باشد.
در نهایت، این مسیر توسعه مستمر نشان دهندهی تعهد تیم پشتیبانی PostGIS برای ارائهی یک ابزار قدرتمند، قابل اعتماد و منطبق بر نیازهای کاربران است. بنابراین، کسانی که از این فناوری بهره میبرند، همواره باید به روزرسانیهای جدید را زیر نظر داشته و برای بهبود عملکرد سیستمهای خود، همگام با توسعههای جدید پیش بروند.
#PostGIS #پایگاه_داده #نکات_فنی #بهروزرسانی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180565/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
PostGIS
PostGIS Patch Releases
The PostGIS development team is pleased to provide bug fix releases for PostGIS 3.0 - 3.6. These are the End-Of-Life (EOL) releases for PostGIS 3.0.12 and 3.1.13. If you haven’t already upgraded from 3.0 or 3.1 series, you should do so soon.
🔵 عنوان مقاله
how to register your interest.
🟢 خلاصه مقاله:
برای اعلام علاقهمندی خود، ابتدا باید فرآیند ثبت نام را به درستی طی کنید. این کار اغلب با پر کردن فرمهای مربوطه در سایت یا پلتفرم مربوطه انجام میشود. در مرحله اول، معمولاً نیاز است که اطلاعات شخصی مانند نام، ایمیل و ترجیحات خود را وارد کنید تا بتوانید در لیست علاقهمندان قرار بگیرید. پس از ثبت نام، ممکن است فرآیند تأیید هویت یا تایید ایمیل انجام شود تا اطمینان حاصل شود که اطلاعات شما صحیح است و ارتباط با شما برقرار میشود.
در ادامه، معمولاً خبرنامه یا اطلاعرسانیهای جدید درباره موضوع مورد علاقهتان برایتان ارسال میشود. بنابراین، مهم است که این اطلاعرسانیها را فعال کنید یا تنظیمات مربوط به ارسالها را بر اساس نیاز خود تنظیم کنید. با انجام این مراحل، شما میتوانید از جدیدترین مقالات و اخبار مرتبط با زبان برنامهنویسی Go یا هر موضوع دیگری بهروز باشید و فرصتهای خاص و رویدادهای مهم را از دست ندهید.
برای ثبت علاقهمندی خود، کافی است همین فرآیند ساده را دنبال کنید و مطمئن باشید که در جریان آخرین اخبار و بهروزرسانیها قرار میگیرید. این راهکار نه تنها به شما کمک میکند که بیشتر در دنیای فناوری و برنامهنویسی فعال باشید، بلکه فرصتهای جدید برای یادگیری و توسعه حرفهای را برایتان فراهم میکند.
#ثبت_علاقهمندی #اخبار_فناوری #برنامهنویسی #گولنگ
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180544/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
how to register your interest.
🟢 خلاصه مقاله:
برای اعلام علاقهمندی خود، ابتدا باید فرآیند ثبت نام را به درستی طی کنید. این کار اغلب با پر کردن فرمهای مربوطه در سایت یا پلتفرم مربوطه انجام میشود. در مرحله اول، معمولاً نیاز است که اطلاعات شخصی مانند نام، ایمیل و ترجیحات خود را وارد کنید تا بتوانید در لیست علاقهمندان قرار بگیرید. پس از ثبت نام، ممکن است فرآیند تأیید هویت یا تایید ایمیل انجام شود تا اطمینان حاصل شود که اطلاعات شما صحیح است و ارتباط با شما برقرار میشود.
در ادامه، معمولاً خبرنامه یا اطلاعرسانیهای جدید درباره موضوع مورد علاقهتان برایتان ارسال میشود. بنابراین، مهم است که این اطلاعرسانیها را فعال کنید یا تنظیمات مربوط به ارسالها را بر اساس نیاز خود تنظیم کنید. با انجام این مراحل، شما میتوانید از جدیدترین مقالات و اخبار مرتبط با زبان برنامهنویسی Go یا هر موضوع دیگری بهروز باشید و فرصتهای خاص و رویدادهای مهم را از دست ندهید.
برای ثبت علاقهمندی خود، کافی است همین فرآیند ساده را دنبال کنید و مطمئن باشید که در جریان آخرین اخبار و بهروزرسانیها قرار میگیرید. این راهکار نه تنها به شما کمک میکند که بیشتر در دنیای فناوری و برنامهنویسی فعال باشید، بلکه فرصتهای جدید برای یادگیری و توسعه حرفهای را برایتان فراهم میکند.
#ثبت_علاقهمندی #اخبار_فناوری #برنامهنویسی #گولنگ
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180544/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Google Docs
PUG Speaker Information
🔵 عنوان مقاله
'Postgres Postmaster Does Not Scale'
🟢 خلاصه مقاله:
در این مطالعه موردی، مشکل اصلی در سیستم مدیریت پایگاه داده پوسترگس را بررسی میکنیم. این سیستم از یک فرآیند مرکزی به نام "پستمستر" استفاده میکند که نقش اصلی مدیریت ارتباطات و پردازش درخواستها را دارد. اما در شرایطی که حجم ترافیک به صورت ناگهانی و زیاد افزایش مییابد، این فرآیند تکنخی با مشکل روبهرو میشود و توانایی مقیاسپذیری آن دچار محدودیت میشود. بنابراین، این به عنوان یک عامل کلیدی در کاهش کارایی و افزایش لَگهای سیستم شناخته میشود.
در این مطالعه، مهندس الیوت دادهها و نمودارهای دقیقی را ارائه میدهد که نشان میدهد چگونه این نقطه ضعف در فرآیند پستمستر منجر به کاهش نرخ پردازش درخواستها میشود و چه اثری بر روی عملکرد کلی پایگاه داده دارد. او توضیح میدهد که چگونه تیم او با شناسایی این مشکل، راهکارهایی را پیادهسازی کرده است تا میزان عبور ترافیک و کارایی سیستم را افزایش دهد. در نتیجه، با تغییراتی در معماری و بهبود مدیریت درخواستها، توانستهاند کارایی سیستم را به صورت قابل توجهی ارتقا دهند و نقاط ضعف قبلی را برطرف کنند.
در مجموع، این مطالعه نشان میدهد که چگونه مشکلات مقیاسپذیری در سیستمهای پایگاه داده میتواند بهرهوری را کاهش دهد و نیازمند رصد و بهبود مداوم است. این مثال عملی به توسعهدهندگان و مدیران سیستم کمک میکند تا با درک بهتر چالشها، راهکارهای مناسب برای بهبود و توسعه سیستمهای پایگاه داده خود را پیادهسازی کنند و در مقابل فشار کارهای ناگهانی مقاومتر شوند.
#پایگاه_داده #پستگس #مقیاس_پذیری #بهبود_عملکرد
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180539/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
'Postgres Postmaster Does Not Scale'
🟢 خلاصه مقاله:
در این مطالعه موردی، مشکل اصلی در سیستم مدیریت پایگاه داده پوسترگس را بررسی میکنیم. این سیستم از یک فرآیند مرکزی به نام "پستمستر" استفاده میکند که نقش اصلی مدیریت ارتباطات و پردازش درخواستها را دارد. اما در شرایطی که حجم ترافیک به صورت ناگهانی و زیاد افزایش مییابد، این فرآیند تکنخی با مشکل روبهرو میشود و توانایی مقیاسپذیری آن دچار محدودیت میشود. بنابراین، این به عنوان یک عامل کلیدی در کاهش کارایی و افزایش لَگهای سیستم شناخته میشود.
در این مطالعه، مهندس الیوت دادهها و نمودارهای دقیقی را ارائه میدهد که نشان میدهد چگونه این نقطه ضعف در فرآیند پستمستر منجر به کاهش نرخ پردازش درخواستها میشود و چه اثری بر روی عملکرد کلی پایگاه داده دارد. او توضیح میدهد که چگونه تیم او با شناسایی این مشکل، راهکارهایی را پیادهسازی کرده است تا میزان عبور ترافیک و کارایی سیستم را افزایش دهد. در نتیجه، با تغییراتی در معماری و بهبود مدیریت درخواستها، توانستهاند کارایی سیستم را به صورت قابل توجهی ارتقا دهند و نقاط ضعف قبلی را برطرف کنند.
در مجموع، این مطالعه نشان میدهد که چگونه مشکلات مقیاسپذیری در سیستمهای پایگاه داده میتواند بهرهوری را کاهش دهد و نیازمند رصد و بهبود مداوم است. این مثال عملی به توسعهدهندگان و مدیران سیستم کمک میکند تا با درک بهتر چالشها، راهکارهای مناسب برای بهبود و توسعه سیستمهای پایگاه داده خود را پیادهسازی کنند و در مقابل فشار کارهای ناگهانی مقاومتر شوند.
#پایگاه_داده #پستگس #مقیاس_پذیری #بهبود_عملکرد
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/180539/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
www.recall.ai
Postgres Postmaster does not scale
Learn more about an often-overlooked bottleneck in scaled postgres systems: postmaster contention. This deep dive into a production issue highlights how this surfaces and explains the underlying causes.