🔵 عنوان مقاله
Building a High-Performance Postgres Time Series Stack with Iceberg
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوریهای دادهمحور، پردازش سریع و موثر برانگیزهای حیاتی است که شرکتها و توسعهدهندگان را به سمت بهرهگیری از ابزارهای قویتر سوق میدهد. یکی از چالشهای مهم در این حوزه، مدیریت حجم زیاد دادههای زمانی است که نیازمند سیستمهایی هستند که بتوانند با سرعت بالا، دادهها را به صورت مستمر جمعآوری، پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. در این راستا، استفاده از پایگاه دادههای محبوب مانند پستگرساسکیوال (PostgreSQL) با افزودنیهای مناسب، میتواند گزینهای عالی باشد.
در مقالهای که توسط کریستنسن و اسلات از تیم اسنوفلاک مطرح شده است، رویکردی نوآورانه برای ساختن یک بستر پردازش دادههای زمانی با عملکرد بسیار بالا ارائه شده است. این روش بر پایه تکنولوژی Iceberg استوار است، که به حفظ منظم و مقیاسپذیری مجموعههای داده بزرگ کمک میکند. با ترکیب این فناوریها، میتوان یک استک قدرتمند برای مدیریت دادههای زمانی ساخت که نه تنها سریع و قابل اعتماد است، بلکه به آسانی مقیاسپذیر و منطبق بر نیازهای مختلف است.
این مقاله به بررسی جزئیات فنی و معماری این سیستم میپردازد، چگونگی ادغام Iceberg با پستگرساسکیوال و ایجاد بستری پایدار و بهینه برای تحلیل دادههای زمانی را نشان میدهد. نتیجه نهایی، سیستمی است که میتواند حجم عظیمی از دادههای زمانمحور را به صورت پیوسته و بیوقفه مدیریت کند و تحلیلهای عمیقی را در کمترین زمان ممکن ارائه دهد.
در نتیجه، این راهکار نشان میدهد که با بهرهگیری از فناوریهای نوین، میتوان یک زیرساخت قدرتمند و قابل اعتماد برای پردازش دادههای زمانمحور ایجاد کرد که پاسخگوی نیازهای کسبوکارهای پیشرفته باشد و امکانات تحلیل دادههای بزرگ را به شکل مؤثر فراهم کند.
#پایگاهداده #تحلیلداده #پستگرس #Iceberg
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/181929/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Building a High-Performance Postgres Time Series Stack with Iceberg
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوریهای دادهمحور، پردازش سریع و موثر برانگیزهای حیاتی است که شرکتها و توسعهدهندگان را به سمت بهرهگیری از ابزارهای قویتر سوق میدهد. یکی از چالشهای مهم در این حوزه، مدیریت حجم زیاد دادههای زمانی است که نیازمند سیستمهایی هستند که بتوانند با سرعت بالا، دادهها را به صورت مستمر جمعآوری، پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. در این راستا، استفاده از پایگاه دادههای محبوب مانند پستگرساسکیوال (PostgreSQL) با افزودنیهای مناسب، میتواند گزینهای عالی باشد.
در مقالهای که توسط کریستنسن و اسلات از تیم اسنوفلاک مطرح شده است، رویکردی نوآورانه برای ساختن یک بستر پردازش دادههای زمانی با عملکرد بسیار بالا ارائه شده است. این روش بر پایه تکنولوژی Iceberg استوار است، که به حفظ منظم و مقیاسپذیری مجموعههای داده بزرگ کمک میکند. با ترکیب این فناوریها، میتوان یک استک قدرتمند برای مدیریت دادههای زمانی ساخت که نه تنها سریع و قابل اعتماد است، بلکه به آسانی مقیاسپذیر و منطبق بر نیازهای مختلف است.
این مقاله به بررسی جزئیات فنی و معماری این سیستم میپردازد، چگونگی ادغام Iceberg با پستگرساسکیوال و ایجاد بستری پایدار و بهینه برای تحلیل دادههای زمانی را نشان میدهد. نتیجه نهایی، سیستمی است که میتواند حجم عظیمی از دادههای زمانمحور را به صورت پیوسته و بیوقفه مدیریت کند و تحلیلهای عمیقی را در کمترین زمان ممکن ارائه دهد.
در نتیجه، این راهکار نشان میدهد که با بهرهگیری از فناوریهای نوین، میتوان یک زیرساخت قدرتمند و قابل اعتماد برای پردازش دادههای زمانمحور ایجاد کرد که پاسخگوی نیازهای کسبوکارهای پیشرفته باشد و امکانات تحلیل دادههای بزرگ را به شکل مؤثر فراهم کند.
#پایگاهداده #تحلیلداده #پستگرس #Iceberg
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/181929/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Snowflake
Building a High-Performance Postgres Time Series Stack with Iceberg
Learn how to build a vendor-agnostic, open source time series stack using Postgres extensions like pg_lake, pg_partman, and pg_incremental to offload cold data to Apache Iceberg on S3.
🔵 عنوان مقاله
recent Postgres 18.2, 17.8, 16.12, 15.16, and 14.21 releases.
🟢 خلاصه مقاله:
اخیراً نسخههای جدید پایگاه داده پستگرس، از جمله نسخههای ۱۸.۲، ۱۷.۸، ۱۶.۱۲، ۱۵.۱۶ و ۱۴.۲۱ منتشر شده است. این بهروزرسانیها شامل ویژگیهای تازه، بهبودهای عملکردی و اصلاحات امنیتی مهمی هستند که توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده را در مدیریت بهتر و بهرهوری بیشتر یاری میکنند. هر نسخه جدید، امکانات جدیدی را به همراه دارد که میتواند نقش بسزایی در بهبود کارایی سیستمهای مبتنی بر پستگرس ایفا کند. بنابراین، بروزرسانی به این نسخهها میتواند یک قدم مهم برای حفظ امنیت و کارایی پایگاههای داده باشد.
آخرین مقاله از خبرنامه هفتگی Golang نیز به تحلیل و بررسی تکنولوژیهای مرتبط و اخبار روز در این حوزه اختصاص یافته است، که برای توسعهدهندگان زبان برنامهنویسی Go بسیار مفید است و میتواند راهنمای خوبی برای بهروز نگه داشتن دانش فنی آنها باشد.
#پستگرس #توسعه_نرم_افزار #بروزرسانی #برنامه_نویسی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/181201/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
recent Postgres 18.2, 17.8, 16.12, 15.16, and 14.21 releases.
🟢 خلاصه مقاله:
اخیراً نسخههای جدید پایگاه داده پستگرس، از جمله نسخههای ۱۸.۲، ۱۷.۸، ۱۶.۱۲، ۱۵.۱۶ و ۱۴.۲۱ منتشر شده است. این بهروزرسانیها شامل ویژگیهای تازه، بهبودهای عملکردی و اصلاحات امنیتی مهمی هستند که توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده را در مدیریت بهتر و بهرهوری بیشتر یاری میکنند. هر نسخه جدید، امکانات جدیدی را به همراه دارد که میتواند نقش بسزایی در بهبود کارایی سیستمهای مبتنی بر پستگرس ایفا کند. بنابراین، بروزرسانی به این نسخهها میتواند یک قدم مهم برای حفظ امنیت و کارایی پایگاههای داده باشد.
آخرین مقاله از خبرنامه هفتگی Golang نیز به تحلیل و بررسی تکنولوژیهای مرتبط و اخبار روز در این حوزه اختصاص یافته است، که برای توسعهدهندگان زبان برنامهنویسی Go بسیار مفید است و میتواند راهنمای خوبی برای بهروز نگه داشتن دانش فنی آنها باشد.
#پستگرس #توسعه_نرم_افزار #بروزرسانی #برنامه_نویسی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/181201/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
PostgreSQL News
PostgreSQL 18.2, 17.8, 16.12, 15.16, and 14.21 Released!
The PostgreSQL Global Development Group has released an update to all supported versions of PostgreSQL, including 18.2, 17.8, 16.12, 15.16, …
🔵 عنوان مقاله
VillageSQL Server (GitHub Repo)
🟢 خلاصه مقاله:
قريةSQL سرور، یک شاخه منبعباز و توسعهیافته از نسخه ۸.۴.۶ پایدار و بلندمدت MySQL است که به عنوان جایگزین مستقیم این پایگاه داده عمل میکند. این پروژه با هدف فراهم کردن یک گزینه قابل اعتماد و سازگار برای کاربران، ضمن حفظ قابلیتهای اصلی MySQL، امکانات جدیدی را نیز ارائه میدهد. یکی از ویژگیهای منحصر به فرد این شاخه، معرفی چارچوب توسعه پلاگینها با نام VillageSQL Extension Framework (VEF) است که به توسعهدهندگان امکان میدهد نوع دادههای سفارشی، توابع با کارایی بالا و سایر امکانات خاص را به صورت دینامیک و مستقیم در پایگاه داده بارگذاری و استفاده کنند.
این رویکرد نوآورانه، VillageSQL Server را تبدیل به یک بستر قدرتمند برای توسعههای مبتنی بر داده و هوش مصنوعی در عصر هوشمندی عامل میکند. با پشتیبانی از منطقهای تخصصی حوزهها، ادغامهای هوشمند و قابلیت توسعه، این سرور ابزاری کاربرپسند و در عین حال قدرتمند است که توسعهدهندگان و تیمهای داده را قادر میسازد تا به راحتی و با سرعت عملیات پیچیده را در فضای پایگاه داده پیادهسازی کنند.
در نتیجه، VillageSQL Server نه تنها یک جایگزین مطمئن برای MySQL است، بلکه بستری برای نوآوریهای آینده در حوزههای مرتبط با هوش مصنوعی و توسعه دادهها محسوب میشود که امکانات و قابلیتهای آن، چشماندازهای جدیدی را برای مدیران داده و توسعهدهندگان رقم میزند.
#پایگاه_داده #هوش_مصنوعی #توسعه_پایگاه_داده #قابلیتهای_پایگاه_داده
🟣لینک مقاله:
https://github.com/villagesql/villagesql-server?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
VillageSQL Server (GitHub Repo)
🟢 خلاصه مقاله:
قريةSQL سرور، یک شاخه منبعباز و توسعهیافته از نسخه ۸.۴.۶ پایدار و بلندمدت MySQL است که به عنوان جایگزین مستقیم این پایگاه داده عمل میکند. این پروژه با هدف فراهم کردن یک گزینه قابل اعتماد و سازگار برای کاربران، ضمن حفظ قابلیتهای اصلی MySQL، امکانات جدیدی را نیز ارائه میدهد. یکی از ویژگیهای منحصر به فرد این شاخه، معرفی چارچوب توسعه پلاگینها با نام VillageSQL Extension Framework (VEF) است که به توسعهدهندگان امکان میدهد نوع دادههای سفارشی، توابع با کارایی بالا و سایر امکانات خاص را به صورت دینامیک و مستقیم در پایگاه داده بارگذاری و استفاده کنند.
این رویکرد نوآورانه، VillageSQL Server را تبدیل به یک بستر قدرتمند برای توسعههای مبتنی بر داده و هوش مصنوعی در عصر هوشمندی عامل میکند. با پشتیبانی از منطقهای تخصصی حوزهها، ادغامهای هوشمند و قابلیت توسعه، این سرور ابزاری کاربرپسند و در عین حال قدرتمند است که توسعهدهندگان و تیمهای داده را قادر میسازد تا به راحتی و با سرعت عملیات پیچیده را در فضای پایگاه داده پیادهسازی کنند.
در نتیجه، VillageSQL Server نه تنها یک جایگزین مطمئن برای MySQL است، بلکه بستری برای نوآوریهای آینده در حوزههای مرتبط با هوش مصنوعی و توسعه دادهها محسوب میشود که امکانات و قابلیتهای آن، چشماندازهای جدیدی را برای مدیران داده و توسعهدهندگان رقم میزند.
#پایگاه_داده #هوش_مصنوعی #توسعه_پایگاه_داده #قابلیتهای_پایگاه_داده
🟣لینک مقاله:
https://github.com/villagesql/villagesql-server?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
GitHub
GitHub - villagesql/villagesql-server: VillageSQL - a drop-in replacement for MySQL with extensions
VillageSQL - a drop-in replacement for MySQL with extensions - villagesql/villagesql-server
🔵 عنوان مقاله
pg_turret: Stream Structured Postgres Logs to HTTP or Kafka Endpoints
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت داده، نیاز به نظارت دقیق و بهموقع بر سیستمهای پایگاه داده امری حیاتی است. یکی از چالشهای رایج، جمعآوری و تجزیه و تحلیل رویدادهای نرمافزارهای پایگاه داده است. در این راستا، ابزارهای پیشرفتهای توسعه یافتهاند تا به مدیران سیستم کمک کنند این وظایف را به راحتی انجام دهند.
یکی از این ابزارها، pg_turret است که با هدف سادهسازی فرآیند انتقال رویدادهای لاگهای پایگاه داده پُستگرس به سامانههای دیگر طراحی شده است. این ابزار بهوسیله «هُک»های داخلی پستگرس، مانند emit_log_hook، قابلیت ضبط رویدادهای سیستم را به صورت آنی و بیدرنگ دارد و قادر است این رویدادها را به صورت ساختیافته در قالب JSON به سرویسهایی مانند HTTP یا Kafka ارسال کند. این کار، فرآیند پارس کردن فایلهای لاگ را حذف میکند و انتقال دادهها را سریعتر و کارآمدتر میسازد.
با استقاده از pg_turret، مدیران سیستم میتوانند بدون نیاز به مداخله دستی یا پردازش زمانبندی شده، اطلاعات حیاتی را در لحظه دریافت و تحلیل کنند. این ساختار امکان نظارت کامل و بهموقع بر رویدادها و رخدادهای پایگاه داده را فراهم میآورد و کمک میکند تا مشکلات قبل از بروز، شناسایی و رفع شوند.
در نتیجه، این ابزار با فراهم آوردن راهی مستقیم و پویا برای استریم دادههای ساختیافته، نقش مهمی در بهبود کارایی و امنیت سیستمهای پایگاه دادهها ایفا میکند و برای تیمهای توسعه و مدیریت سیستمها یک گزینه ایدهآل محسوب میشود.
#پایگاه_داده #نظارت_سیستم #Kafka #HTTP
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182395/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pg_turret: Stream Structured Postgres Logs to HTTP or Kafka Endpoints
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت داده، نیاز به نظارت دقیق و بهموقع بر سیستمهای پایگاه داده امری حیاتی است. یکی از چالشهای رایج، جمعآوری و تجزیه و تحلیل رویدادهای نرمافزارهای پایگاه داده است. در این راستا، ابزارهای پیشرفتهای توسعه یافتهاند تا به مدیران سیستم کمک کنند این وظایف را به راحتی انجام دهند.
یکی از این ابزارها، pg_turret است که با هدف سادهسازی فرآیند انتقال رویدادهای لاگهای پایگاه داده پُستگرس به سامانههای دیگر طراحی شده است. این ابزار بهوسیله «هُک»های داخلی پستگرس، مانند emit_log_hook، قابلیت ضبط رویدادهای سیستم را به صورت آنی و بیدرنگ دارد و قادر است این رویدادها را به صورت ساختیافته در قالب JSON به سرویسهایی مانند HTTP یا Kafka ارسال کند. این کار، فرآیند پارس کردن فایلهای لاگ را حذف میکند و انتقال دادهها را سریعتر و کارآمدتر میسازد.
با استقاده از pg_turret، مدیران سیستم میتوانند بدون نیاز به مداخله دستی یا پردازش زمانبندی شده، اطلاعات حیاتی را در لحظه دریافت و تحلیل کنند. این ساختار امکان نظارت کامل و بهموقع بر رویدادها و رخدادهای پایگاه داده را فراهم میآورد و کمک میکند تا مشکلات قبل از بروز، شناسایی و رفع شوند.
در نتیجه، این ابزار با فراهم آوردن راهی مستقیم و پویا برای استریم دادههای ساختیافته، نقش مهمی در بهبود کارایی و امنیت سیستمهای پایگاه دادهها ایفا میکند و برای تیمهای توسعه و مدیریت سیستمها یک گزینه ایدهآل محسوب میشود.
#پایگاه_داده #نظارت_سیستم #Kafka #HTTP
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182395/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
GitHub
GitHub - lasect/pg_turret: postgres extension for streaming logs
postgres extension for streaming logs. Contribute to lasect/pg_turret development by creating an account on GitHub.
🔵 عنوان مقاله
We Skipped the OLAP Stack and Built Our Data Warehouse in Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
شرکت اکساتا، که سرویس مبتنی بر پایگاه داده پستگرس ارائه میدهد، تصمیم گرفت به جای استفاده از فناوریهای پیچیده و معمول در حوزه OLAP، راهکار ساده و مستقیمتری را بر پایه پستگرس خالص پیادهسازی کند. هدف این شرکت این بود که نشان دهد میتوان با بهرهگیری از امکانات استاندارد و بدون نیاز به لایههای پیچیده، یک انبار داده کارآمد و قدرتمند ساخت. این رویکرد نه تنها هزینههای مربوط به پیادهسازی و نگهداری را کاهش میدهد، بلکه انعطافپذیری و قابلیت توسعه را نیز بهبود میبخشد.
در این پروژه، تیم فنی اکساتا به جای تمرکز بر چیدن لایههای مختلف معماری OLAP، تصمیم گرفتند تا تمام دادهها را به صورت مستقیم در پستگرس نگهداری و مدیریت کنند. با استفاده از قابلیتهای داخلی این پایگاه داده، از جمله جداول پیشنهادی، ایندکسهای هوشمند و توابع پیشرفته، توانستند سرعت و کارایی مورد نیاز برای تحلیل و گزارشگیریهای پیچیده را فراهم آورند. این شیوه، نشان میدهد که با یک دیدگاه خلاقانه و بهرهگیری از امکانات پایه، میتوان سیستمهای تحلیلی قدرتمند و مقیاسپذیر ساخت.
در نتیجه، این رویکرد متفاوت و نوآورانه، نه تنها نشان میدهد که لزوماً برای ساختن یک انبار داده نیاز به لایههای پیچیده نیست، بلکه تأکیدی است بر قدرت و انعطافپذیری پستگرس در پروژههای دادهمحور. این موفقیت نمونهای است برای تیمهای فنی که به دنبال راهکارهای سادهتر، اقتصادیتر و بهینهتر برای مدیریت دادهها هستند و نشان میدهد که گاهی اوقات، سادهترین راهکار بهترین است.
#پستگرس #تحلیل_داده #انبار_داده #نوآوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182388/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
We Skipped the OLAP Stack and Built Our Data Warehouse in Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
شرکت اکساتا، که سرویس مبتنی بر پایگاه داده پستگرس ارائه میدهد، تصمیم گرفت به جای استفاده از فناوریهای پیچیده و معمول در حوزه OLAP، راهکار ساده و مستقیمتری را بر پایه پستگرس خالص پیادهسازی کند. هدف این شرکت این بود که نشان دهد میتوان با بهرهگیری از امکانات استاندارد و بدون نیاز به لایههای پیچیده، یک انبار داده کارآمد و قدرتمند ساخت. این رویکرد نه تنها هزینههای مربوط به پیادهسازی و نگهداری را کاهش میدهد، بلکه انعطافپذیری و قابلیت توسعه را نیز بهبود میبخشد.
در این پروژه، تیم فنی اکساتا به جای تمرکز بر چیدن لایههای مختلف معماری OLAP، تصمیم گرفتند تا تمام دادهها را به صورت مستقیم در پستگرس نگهداری و مدیریت کنند. با استفاده از قابلیتهای داخلی این پایگاه داده، از جمله جداول پیشنهادی، ایندکسهای هوشمند و توابع پیشرفته، توانستند سرعت و کارایی مورد نیاز برای تحلیل و گزارشگیریهای پیچیده را فراهم آورند. این شیوه، نشان میدهد که با یک دیدگاه خلاقانه و بهرهگیری از امکانات پایه، میتوان سیستمهای تحلیلی قدرتمند و مقیاسپذیر ساخت.
در نتیجه، این رویکرد متفاوت و نوآورانه، نه تنها نشان میدهد که لزوماً برای ساختن یک انبار داده نیاز به لایههای پیچیده نیست، بلکه تأکیدی است بر قدرت و انعطافپذیری پستگرس در پروژههای دادهمحور. این موفقیت نمونهای است برای تیمهای فنی که به دنبال راهکارهای سادهتر، اقتصادیتر و بهینهتر برای مدیریت دادهها هستند و نشان میدهد که گاهی اوقات، سادهترین راهکار بهترین است.
#پستگرس #تحلیل_داده #انبار_داده #نوآوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182388/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Xata
Postgres as a Data Warehouse: No OLAP Stack Required by Noémi Ványi
Skip the OLAP stack. See how we built a product analytics warehouse on vanilla Postgres with materialized views, pg_cron, and copy-on-write branches.
🔵 عنوان مقاله
Just Use Postgres (Taken to the Extreme)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه نرمافزار، بسیاری از پلتفرمها و سرویسها تلاش میکنند تا فرآیندهای مختلف را سادهتر و راحتتر کنند. یکی از این رویکردها، پرورش روشی است که در آن تمام عملیات و دادهها به صورت متمرکز در یک سیستم قرار گیرند. در این راستا،، مفهوم «فقط از پستگرس (Postgres) استفاده کن» به شدت مورد توجه قرار گرفته است. این مبحث بر ایدهای تمرکز دارد که حتی به حد افراط رسیده و همه چیز را در پایگاه داده پستگرس متمرکز میکند، چه برنامهنویسی، چه مدیریت زیرساختها و سرویسها.
تصور کنید مانند Heroku، اما در عین حال، تمامی زیرساختها و عملیات در بستر پایگاه داده پستگرس اجرا شوند. این رویکرد، یکی از نگرشهای نوآورانه است که تلاش میکند پیچیدگیهای مربوط به مدیریت چندین سرویس و لایههای مختلف را کاهش دهد و آنها را در یک سیستم واحد، یعنی پستگرس، جمعآوری کند. در این حالت، توسعهدهندگان میتوانند تمرکز خود را بیشتر بر روی کد و ویژگیهای برنامه بگذارند و نگران مسائل زیرساختی نباشند. این فلسفه، نمونهای است از تلاش برای سادهسازی زیرساختهای فناوری با استفاده از قدرتمندی و انعطافپذیری پستگرس.
در نتیجه، این رویکرد فوقالعاده جالب و هیجانانگیز است، هر چند شاید در ابتدا کمی افراطی به نظر برسد. اما هدف آن، ایجاد یک معماری یکپارچه، کاهش وابستگیها و افزایش سرعت توسعه است. همانطور که در محیطهای مدرن، اهمیت انعطافپذیری و سادگی را روز به روز بیشتر حس میکنیم، حرکت به سمت چنین رویکردی میتواند آیندهای متفاوت را رقم بزند؛ آیندهای که در آن پستگرس، نه فقط یک پایگاه داده، بلکه قلب اصلی تمامی عملیات و فرآیندهای توسعه باشد.
#پستگرس #توسعه_ساده #معماری_یکپارچه #فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/181927/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Just Use Postgres (Taken to the Extreme)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه نرمافزار، بسیاری از پلتفرمها و سرویسها تلاش میکنند تا فرآیندهای مختلف را سادهتر و راحتتر کنند. یکی از این رویکردها، پرورش روشی است که در آن تمام عملیات و دادهها به صورت متمرکز در یک سیستم قرار گیرند. در این راستا،، مفهوم «فقط از پستگرس (Postgres) استفاده کن» به شدت مورد توجه قرار گرفته است. این مبحث بر ایدهای تمرکز دارد که حتی به حد افراط رسیده و همه چیز را در پایگاه داده پستگرس متمرکز میکند، چه برنامهنویسی، چه مدیریت زیرساختها و سرویسها.
تصور کنید مانند Heroku، اما در عین حال، تمامی زیرساختها و عملیات در بستر پایگاه داده پستگرس اجرا شوند. این رویکرد، یکی از نگرشهای نوآورانه است که تلاش میکند پیچیدگیهای مربوط به مدیریت چندین سرویس و لایههای مختلف را کاهش دهد و آنها را در یک سیستم واحد، یعنی پستگرس، جمعآوری کند. در این حالت، توسعهدهندگان میتوانند تمرکز خود را بیشتر بر روی کد و ویژگیهای برنامه بگذارند و نگران مسائل زیرساختی نباشند. این فلسفه، نمونهای است از تلاش برای سادهسازی زیرساختهای فناوری با استفاده از قدرتمندی و انعطافپذیری پستگرس.
در نتیجه، این رویکرد فوقالعاده جالب و هیجانانگیز است، هر چند شاید در ابتدا کمی افراطی به نظر برسد. اما هدف آن، ایجاد یک معماری یکپارچه، کاهش وابستگیها و افزایش سرعت توسعه است. همانطور که در محیطهای مدرن، اهمیت انعطافپذیری و سادگی را روز به روز بیشتر حس میکنیم، حرکت به سمت چنین رویکردی میتواند آیندهای متفاوت را رقم بزند؛ آیندهای که در آن پستگرس، نه فقط یک پایگاه داده، بلکه قلب اصلی تمامی عملیات و فرآیندهای توسعه باشد.
#پستگرس #توسعه_ساده #معماری_یکپارچه #فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/181927/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Andrew Nesbitt
Just Use Postgres
Taking ‘just use Postgres’ to its logical endpoint: git push to deploy into a single Postgres process.
🔵 عنوان مقاله
How Netflix Automated Its RDS Postgres to Aurora Postgres Migration
🟢 خلاصه مقاله:
در سال ۲۰۲۴، نتفلیکس تصمیم گرفت صدها خوشه پایگاه داده پستگرس خود را از سرویس RDS به اورورا منتقل کند. این فرآیند انتقال، با چالشهای متعددی همراه بود، از جمله حفظ کامل دادهها و کاهش حداقل زمان خاموشی سیستم تا جایی که هیچ دادهای از دست نرود و سرویس بتواند بیوقفه ادامه یابد. برپایه این اهداف، تیم فنی نتفلیکس به طراحی و اجرای یک روند انتقال خودکار و کارآمد دست زد که نیاز به حداقل دخالت انسانی داشت.
این مقاله به صورت مفصل به روند این انتقال اشاره میکند و درحالیکه عملیات انتقال در داخل سرویسهای ابری و زیر مجموعههای AWS انجام شده است، اکثر تکنیکها و استراتژیهای بهکار رفته در آن قابلیت کاربرد در سایر پروژهها و محیطهای مختلف را نیز دارند. هدف اصلی این پروژه، تضمین انتقال بیوقفه و بدون خطا بود که در نتیجه، نتفلیکس توانست بهرهوری و قابلیت اطمینان سیستمهای دادهای خود را ارتقاء دهد و با اطمینان خاطر به استفاده از فناوریهای نوین ادامه دهد.
این فرآیند، نمونهای است از تواناییهای فناوری مدرن و استراتژیهای برنامهریزی شده در مهاجرتهای پیچیده دادهای، که میتواند برای شرکتها و توسعهدهندگان در پیمودن مسیرهای مشابه بسیار مفید واقع شود.
#انتقال_پایگاه_داده #نیکتفلیکس #تکنولوژی_ابری #Aurora
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182387/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How Netflix Automated Its RDS Postgres to Aurora Postgres Migration
🟢 خلاصه مقاله:
در سال ۲۰۲۴، نتفلیکس تصمیم گرفت صدها خوشه پایگاه داده پستگرس خود را از سرویس RDS به اورورا منتقل کند. این فرآیند انتقال، با چالشهای متعددی همراه بود، از جمله حفظ کامل دادهها و کاهش حداقل زمان خاموشی سیستم تا جایی که هیچ دادهای از دست نرود و سرویس بتواند بیوقفه ادامه یابد. برپایه این اهداف، تیم فنی نتفلیکس به طراحی و اجرای یک روند انتقال خودکار و کارآمد دست زد که نیاز به حداقل دخالت انسانی داشت.
این مقاله به صورت مفصل به روند این انتقال اشاره میکند و درحالیکه عملیات انتقال در داخل سرویسهای ابری و زیر مجموعههای AWS انجام شده است، اکثر تکنیکها و استراتژیهای بهکار رفته در آن قابلیت کاربرد در سایر پروژهها و محیطهای مختلف را نیز دارند. هدف اصلی این پروژه، تضمین انتقال بیوقفه و بدون خطا بود که در نتیجه، نتفلیکس توانست بهرهوری و قابلیت اطمینان سیستمهای دادهای خود را ارتقاء دهد و با اطمینان خاطر به استفاده از فناوریهای نوین ادامه دهد.
این فرآیند، نمونهای است از تواناییهای فناوری مدرن و استراتژیهای برنامهریزی شده در مهاجرتهای پیچیده دادهای، که میتواند برای شرکتها و توسعهدهندگان در پیمودن مسیرهای مشابه بسیار مفید واقع شود.
#انتقال_پایگاه_داده #نیکتفلیکس #تکنولوژی_ابری #Aurora
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182387/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Medium
Automating RDS Postgres to Aurora Postgres Migration
Ram Srivasta Kannan, Wale Akintayo, Jay Bharadwaj, John Crimmins, Shengwei Wang, Zhitao Zhu
🔵 عنوان مقاله
Python Data Engineering Claude Skills (GitHub Repo)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مهندسی داده، امنیت و استحکام در ساختارهای پردازش اطلاعات اهمیت زیادی دارد. به همین دلیل، توسعهدهندگان داده به دنبال ابزارها و روشهایی هستند که بتوانند پایپلاینها و کتابخانههای پایتون را در برابر مشکلات فنی و آسیبپذیریها مقاومتر کنند. در این راستا، مخزن گیتهاب "مهارتهای مهندسی داده کلود در پایتون" مجموعهای از دستورات قابل استفاده مجدد و طراحی شده برای این هدف را فراهم میآورد.
این مجموعه ابزارها، شامل دستورات خاصی است که ساختار کدهای پایتون را قویتر و امنتر میکند، و به برنامهنویسان کمک میکند تا به راحتی و با اطمینان بیشتری، سامانههای دادهای خود را توسعه دهند. استفاده از این دستورات، باعث میشود فرآیندهای مهندسی داده به صورت سیستماتیک و منسجم انجام شده و خطاهای احتمالی کاهش یابد، در نتیجه استحکام و اعتمادپذیری پایپلاینها افزایش پیدا کند.
در نهایت، این مخزن، ابزاری قدرتمند برای مهندسین داده است که قصد دارند با بهرهگیری از کدهای قابل باز استفاده، کیفیت و امنیت پروژههای پایتون خود را ارتقاء بخشند و در عین حال از زمان و تلاش صرفهجویی کنند.
#مهندسی_داده #پایتون #امنیت_کد #پایپلاین
🟣لینک مقاله:
https://github.com/honnibal/claude-skills?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Python Data Engineering Claude Skills (GitHub Repo)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مهندسی داده، امنیت و استحکام در ساختارهای پردازش اطلاعات اهمیت زیادی دارد. به همین دلیل، توسعهدهندگان داده به دنبال ابزارها و روشهایی هستند که بتوانند پایپلاینها و کتابخانههای پایتون را در برابر مشکلات فنی و آسیبپذیریها مقاومتر کنند. در این راستا، مخزن گیتهاب "مهارتهای مهندسی داده کلود در پایتون" مجموعهای از دستورات قابل استفاده مجدد و طراحی شده برای این هدف را فراهم میآورد.
این مجموعه ابزارها، شامل دستورات خاصی است که ساختار کدهای پایتون را قویتر و امنتر میکند، و به برنامهنویسان کمک میکند تا به راحتی و با اطمینان بیشتری، سامانههای دادهای خود را توسعه دهند. استفاده از این دستورات، باعث میشود فرآیندهای مهندسی داده به صورت سیستماتیک و منسجم انجام شده و خطاهای احتمالی کاهش یابد، در نتیجه استحکام و اعتمادپذیری پایپلاینها افزایش پیدا کند.
در نهایت، این مخزن، ابزاری قدرتمند برای مهندسین داده است که قصد دارند با بهرهگیری از کدهای قابل باز استفاده، کیفیت و امنیت پروژههای پایتون خود را ارتقاء بخشند و در عین حال از زمان و تلاش صرفهجویی کنند.
#مهندسی_داده #پایتون #امنیت_کد #پایپلاین
🟣لینک مقاله:
https://github.com/honnibal/claude-skills?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
GitHub
GitHub - honnibal/claude-skills: Claude skills I'm experimenting with. Please review carefully before use.
Claude skills I'm experimenting with. Please review carefully before use. - honnibal/claude-skills
🔵 عنوان مقاله
Introducing pgtui: A Postgres TUI Client
🟢 خلاصه مقاله:
پروژه pgtui یک رابط کاربری متنی (TUI) جدید مبتنی بر زبان Rust و کتابخانه Ratatui است که به منظور انجام فعالیتهای پایهای در پایگاههای داده PostgreSQL طراحی شده است. این ابزار نوآورانه به کاربران امکان میدهد تا با بهرهگیری از ویرایشگر مورد علاقه خود به راحتی دادهها را وارد یا ویرایش کنند، در حالی که فرمت مبادله اطلاعات بین سیستم و پایگاه داده، از نوع TOML است. این رویکرد ترکیبی میان استانداردهای نوین و امکانات کاربرپسند، روند مدیریت دیتابیس را کارآمدتر و قابل شخصیسازیتر میکند.
پروژه pgtui با هدف تسهیل و سادهسازی عملیات روزمره کار با پایگاههای داده PostgreSQL توسعه یافته است. طراحی آن بر پایه دو فناوری قدرتمند است: Rust، زبان برنامهنویسی پرکاربرد در ساخت برنامههای کاربرپسند و امن، و Ratatui، کتابخانهای برای ساخت رابطهای متنی جذاب و تعاملی که تجربه کاربری را ارتقا میدهد. نتیجه نهایی، یک ابزار کاربردی است که علاوه بر قدرت و انعطاف، کاربری آسان و جذابی را برای توسعهدهندگان فراهم میکند.
یکی از ویژگیهای برجسته pgtui آن است که به کاربران اجازه میدهد تا مستقیماً در ویرایشگر خود، دادههای مورد نظر را وارد یا ویرایش کنند، بدون نیاز به واسطههای پیچیده یا واسطهای گرافیکی. این امر سبب میشود فرآیند مدیریت پایگاههای داده سریع و موثر انجام شود و انعطافپذیری در کار با دادهها افزایش یابد. استفاده از فرمت TOML نیز در این پروژه اهمیت ویژهای دارد، چون فایلها به راحتی قابل خواندن و ویرایش توسط انسان و آسانتر در برنامهنویسی هستند، که این موضوع باعث بهبود روند توسعه و نگهداری پروژه میشود.
در پایان، pgtui نمونهای موفق از تلفیق فناوریهای مدرن و رویکردهای کاربرمحور در مدیریت دیتابیس است. به کمک این ابزار، توسعهدهندگان و مدیران دیتابیس میتوانند عملیات روزمره خود را سریعتر، آسانتر و با امکانات بیشتری انجام دهند. این پروژه گامی نوین در جهت بهبود و ساخت ابزارهای مدیریتی در دنیای پایگاههای داده است که قطعاً انتظارات کاربران فنی را برآورده خواهد کرد.
#پایگاه_داده #PostgreSQL #ابزارهای_برنامهنویسی #رست
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182740/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Introducing pgtui: A Postgres TUI Client
🟢 خلاصه مقاله:
پروژه pgtui یک رابط کاربری متنی (TUI) جدید مبتنی بر زبان Rust و کتابخانه Ratatui است که به منظور انجام فعالیتهای پایهای در پایگاههای داده PostgreSQL طراحی شده است. این ابزار نوآورانه به کاربران امکان میدهد تا با بهرهگیری از ویرایشگر مورد علاقه خود به راحتی دادهها را وارد یا ویرایش کنند، در حالی که فرمت مبادله اطلاعات بین سیستم و پایگاه داده، از نوع TOML است. این رویکرد ترکیبی میان استانداردهای نوین و امکانات کاربرپسند، روند مدیریت دیتابیس را کارآمدتر و قابل شخصیسازیتر میکند.
پروژه pgtui با هدف تسهیل و سادهسازی عملیات روزمره کار با پایگاههای داده PostgreSQL توسعه یافته است. طراحی آن بر پایه دو فناوری قدرتمند است: Rust، زبان برنامهنویسی پرکاربرد در ساخت برنامههای کاربرپسند و امن، و Ratatui، کتابخانهای برای ساخت رابطهای متنی جذاب و تعاملی که تجربه کاربری را ارتقا میدهد. نتیجه نهایی، یک ابزار کاربردی است که علاوه بر قدرت و انعطاف، کاربری آسان و جذابی را برای توسعهدهندگان فراهم میکند.
یکی از ویژگیهای برجسته pgtui آن است که به کاربران اجازه میدهد تا مستقیماً در ویرایشگر خود، دادههای مورد نظر را وارد یا ویرایش کنند، بدون نیاز به واسطههای پیچیده یا واسطهای گرافیکی. این امر سبب میشود فرآیند مدیریت پایگاههای داده سریع و موثر انجام شود و انعطافپذیری در کار با دادهها افزایش یابد. استفاده از فرمت TOML نیز در این پروژه اهمیت ویژهای دارد، چون فایلها به راحتی قابل خواندن و ویرایش توسط انسان و آسانتر در برنامهنویسی هستند، که این موضوع باعث بهبود روند توسعه و نگهداری پروژه میشود.
در پایان، pgtui نمونهای موفق از تلفیق فناوریهای مدرن و رویکردهای کاربرمحور در مدیریت دیتابیس است. به کمک این ابزار، توسعهدهندگان و مدیران دیتابیس میتوانند عملیات روزمره خود را سریعتر، آسانتر و با امکانات بیشتری انجام دهند. این پروژه گامی نوین در جهت بهبود و ساخت ابزارهای مدیریتی در دنیای پایگاههای داده است که قطعاً انتظارات کاربران فنی را برآورده خواهد کرد.
#پایگاه_داده #PostgreSQL #ابزارهای_برنامهنویسی #رست
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182740/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
State of Context Engineering in 2026 (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در سال ۲۰۲۶، مهندسی زمینه یا Context Engineering به بخش اساسی طراحی عاملهای هوشمند تبدیل شده است. توسعه الگوهای پیشرفته و مدرن، مانند افشای تدریجی، فشردهسازی با پنجرههای متحرک و خلاصهسازی، مسیردهی دقیق به زمینه، تولید مبتنی بر بازیابیهای توأم با عاملها، و مدیریت منظم ابزارها، باعث شده است که این فناوری در بسیاری از پلتفرمها بهطور گستردهای به کار گرفته شود. شرکت Anthropic با ارائه قابلیتهای مهارتهای عامل و پروتکل MCP، استانداردهای جدیدی در فرآیندهای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) تعریف کرده است. با این حال، چالشهایی مانند هزینههای مربوط به توکن، تاخیر در پردازش، و نیاز به نگهداری و بهروزرسانی سیستمها هنوز وجود دارد و برای تیمهای داده، اهمیت دارد که مصرف توکنها را به دقت مورد ارزیابی قرار دهند و روشهای بهینهتری برای مدیریت منابع در نظر بگیرند.
انتهای این توسعه، نشان میدهد که مهندسی زمینه همچنان در حال رشد است و بهبود مستمر در بهرهوری و کارایی آن برای ساخت سیستمهای هوشمند ضروری است. این روندها نشانگر آیندهای است که همکاری میان تکنولوژی، طراحی و استراتژیهای مدیریتی، کلید موفقیت در ساخت عاملهای قوی و مقیاسپذیر خواهد بود.
#هوش_مصنوعی #مهندسی_زمینه #مدلهای_زبانی #توسعه_پایدار
🟣لینک مقاله:
https://www.newsletter.swirlai.com/p/state-of-context-engineering-in-2026?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
State of Context Engineering in 2026 (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در سال ۲۰۲۶، مهندسی زمینه یا Context Engineering به بخش اساسی طراحی عاملهای هوشمند تبدیل شده است. توسعه الگوهای پیشرفته و مدرن، مانند افشای تدریجی، فشردهسازی با پنجرههای متحرک و خلاصهسازی، مسیردهی دقیق به زمینه، تولید مبتنی بر بازیابیهای توأم با عاملها، و مدیریت منظم ابزارها، باعث شده است که این فناوری در بسیاری از پلتفرمها بهطور گستردهای به کار گرفته شود. شرکت Anthropic با ارائه قابلیتهای مهارتهای عامل و پروتکل MCP، استانداردهای جدیدی در فرآیندهای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) تعریف کرده است. با این حال، چالشهایی مانند هزینههای مربوط به توکن، تاخیر در پردازش، و نیاز به نگهداری و بهروزرسانی سیستمها هنوز وجود دارد و برای تیمهای داده، اهمیت دارد که مصرف توکنها را به دقت مورد ارزیابی قرار دهند و روشهای بهینهتری برای مدیریت منابع در نظر بگیرند.
انتهای این توسعه، نشان میدهد که مهندسی زمینه همچنان در حال رشد است و بهبود مستمر در بهرهوری و کارایی آن برای ساخت سیستمهای هوشمند ضروری است. این روندها نشانگر آیندهای است که همکاری میان تکنولوژی، طراحی و استراتژیهای مدیریتی، کلید موفقیت در ساخت عاملهای قوی و مقیاسپذیر خواهد بود.
#هوش_مصنوعی #مهندسی_زمینه #مدلهای_زبانی #توسعه_پایدار
🟣لینک مقاله:
https://www.newsletter.swirlai.com/p/state-of-context-engineering-in-2026?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Building Postgres Services on Azure with Charles Feddersen
🟢 خلاصه مقاله:
چارلز فدِرسن، مدیر تولید سرویسهای PostgreSQL در پلتفرم Azure مایکروسافت، مسئولیت هدایت تیمی را بر عهده دارد که بر توسعه و بهبود خدمات مبتنی بر PostgreSQL تمرکز دارند. او در کنار کلر جورادانو به تفسیر آنچه مایکروسافت بر بستر PostgreSQL ساخته است، پرداخت و گفت که اهداف این شرکت در استفاده و توسعه این پایگاه داده متنباز چگونه است.
در این گفتوگو، چارلز توضیح داد که مایکروسافت نه تنها از فناوریهای منبع باز حمایت میکند، بلکه در توسعه و بهبود آنها نقش فعال دارد. آنها با بهکارگیری PostgreSQL در سرویسهای ابری Azure، سعی در ارائه راهکارهای مقیاسپذیر، امن و کاربرپسند دارند که نیازهای مشتریان امروزی را برآورده کند. این اقدامات نشان میدهد که مایکروسافت چگونه ارزش جامعه متنباز را نهادینه کرده و در پروژههای این جامعه مشارکت مستقیم دارد.
در نهایت، تمرکز بر احترام و همکاری با جامعه متنباز، نشاندهنده فلسفه مایکروسافت در توسعه فناوریهای منبعباز است. این شرکت نه تنها از این فناوریها بهرهبرداری میکند، بلکه با شرکت در فرآیندهای توسعه و ارائه منابع، سهمی فعال در رشد و پایداری اکوسیستم متنباز دارد. این رویکرد، نویدبخش آیندهای است که در آن فناوریهای متنباز و خدمات ابری بیشتر با هم تلفیق میشوند و به نفع کاربران و توسعهدهندگان است.
#پستگرس #Azure #منبع_باز #فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182728/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Building Postgres Services on Azure with Charles Feddersen
🟢 خلاصه مقاله:
چارلز فدِرسن، مدیر تولید سرویسهای PostgreSQL در پلتفرم Azure مایکروسافت، مسئولیت هدایت تیمی را بر عهده دارد که بر توسعه و بهبود خدمات مبتنی بر PostgreSQL تمرکز دارند. او در کنار کلر جورادانو به تفسیر آنچه مایکروسافت بر بستر PostgreSQL ساخته است، پرداخت و گفت که اهداف این شرکت در استفاده و توسعه این پایگاه داده متنباز چگونه است.
در این گفتوگو، چارلز توضیح داد که مایکروسافت نه تنها از فناوریهای منبع باز حمایت میکند، بلکه در توسعه و بهبود آنها نقش فعال دارد. آنها با بهکارگیری PostgreSQL در سرویسهای ابری Azure، سعی در ارائه راهکارهای مقیاسپذیر، امن و کاربرپسند دارند که نیازهای مشتریان امروزی را برآورده کند. این اقدامات نشان میدهد که مایکروسافت چگونه ارزش جامعه متنباز را نهادینه کرده و در پروژههای این جامعه مشارکت مستقیم دارد.
در نهایت، تمرکز بر احترام و همکاری با جامعه متنباز، نشاندهنده فلسفه مایکروسافت در توسعه فناوریهای منبعباز است. این شرکت نه تنها از این فناوریها بهرهبرداری میکند، بلکه با شرکت در فرآیندهای توسعه و ارائه منابع، سهمی فعال در رشد و پایداری اکوسیستم متنباز دارد. این رویکرد، نویدبخش آیندهای است که در آن فناوریهای متنباز و خدمات ابری بیشتر با هم تلفیق میشوند و به نفع کاربران و توسعهدهندگان است.
#پستگرس #Azure #منبع_باز #فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182728/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Talking Postgres with Claire Giordano
Talking Postgres with Claire Giordano | Building Postgres services on Azure with Charles Feddersen
Why does SQL feel so approachable to some developers, and why do some of them end up spending their careers in the data layer? In Episode 37 of Talking Postgres, Charles Feddersen, who leads produc...
🔵 عنوان مقاله
pg_jitter 0.2: Alternative JIT Backends for Postgres 14-18
🟢 خلاصه مقاله:
در نسخههای اخیر پستگرس، بهبودهای مختلفی در زمینه عملکرد و بهینهسازی query execution شاهد بودهایم. یکی از این بهبودها، اضافه شدن سیستمهای جایگزین برای کامپایل Just-In-Time یا همان JIT است که این امکان را فراهم میکند تا فرآیند ترجمه و اجرای دستورات SQL سریعتر انجام شود. این توسعه به ویژه در نسخههای 14 تا 18 پستگرس ارائه شده و هدف آن افزایش سرعت و کارایی در پردازش درخواستهای پایگاه داده است.
با افزودن پسزمینههای جدید برای کامپایل JIT، توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده میتوانند گزینههای بیشتری برای بهینهسازی عملکرد پروژههای خود داشته باشند. این سیستمهای جایگزین، باعث کاهش زمان لازم برای اجرای کوئریهای پیچیده میشوند و در نتیجه، بهرهوری سیستم و تجربه کاربری بهتر میگردد. نتایج آزمایشهای مقایسهای نشان داده است که این روشها در برخی موارد میتوانند تفاوت قابل ملاحظهای در سرعت اجرای عملیات ایجاد کنند، که این موضوع در سناریوهای حساس به زمان بسیار ارزشمند است.
در نهایت، این توسعه به کاربران امکان میدهد تا به صورت سفارشی و بسته به نیازهای خاص پروژههای خود، بهترین گزینههای کامپایل JIT را انتخاب کنند و در کنار امکانات پیشفرض، بهرهوری سیستمهای پایگاه داده خود را به حداکثر برسانند. این حرکت نشاندهنده روند رو به رشد در زمینه بهینهسازیهای پایهای پستگرس است که آینده این سیستم را در مسیر بهبودهای بیشتر روشنتر میکند.
#پستگرس #JIT #بهینهسازی_پایگاه_داده #عملکرد
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182738/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pg_jitter 0.2: Alternative JIT Backends for Postgres 14-18
🟢 خلاصه مقاله:
در نسخههای اخیر پستگرس، بهبودهای مختلفی در زمینه عملکرد و بهینهسازی query execution شاهد بودهایم. یکی از این بهبودها، اضافه شدن سیستمهای جایگزین برای کامپایل Just-In-Time یا همان JIT است که این امکان را فراهم میکند تا فرآیند ترجمه و اجرای دستورات SQL سریعتر انجام شود. این توسعه به ویژه در نسخههای 14 تا 18 پستگرس ارائه شده و هدف آن افزایش سرعت و کارایی در پردازش درخواستهای پایگاه داده است.
با افزودن پسزمینههای جدید برای کامپایل JIT، توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده میتوانند گزینههای بیشتری برای بهینهسازی عملکرد پروژههای خود داشته باشند. این سیستمهای جایگزین، باعث کاهش زمان لازم برای اجرای کوئریهای پیچیده میشوند و در نتیجه، بهرهوری سیستم و تجربه کاربری بهتر میگردد. نتایج آزمایشهای مقایسهای نشان داده است که این روشها در برخی موارد میتوانند تفاوت قابل ملاحظهای در سرعت اجرای عملیات ایجاد کنند، که این موضوع در سناریوهای حساس به زمان بسیار ارزشمند است.
در نهایت، این توسعه به کاربران امکان میدهد تا به صورت سفارشی و بسته به نیازهای خاص پروژههای خود، بهترین گزینههای کامپایل JIT را انتخاب کنند و در کنار امکانات پیشفرض، بهرهوری سیستمهای پایگاه داده خود را به حداکثر برسانند. این حرکت نشاندهنده روند رو به رشد در زمینه بهینهسازیهای پایهای پستگرس است که آینده این سیستم را در مسیر بهبودهای بیشتر روشنتر میکند.
#پستگرس #JIT #بهینهسازی_پایگاه_داده #عملکرد
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182738/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
GitHub
Release v0.2.0 · vladich/pg_jitter
Highlights
SIMD acceleration: StringZilla (fast string operations), simdjson (fast json operations)
PCRE2 regex/LIKE acceleration: PCRE2 JIT for Unicode-correct, SIMD-accelerated pattern matching....
SIMD acceleration: StringZilla (fast string operations), simdjson (fast json operations)
PCRE2 regex/LIKE acceleration: PCRE2 JIT for Unicode-correct, SIMD-accelerated pattern matching....
🔵 عنوان مقاله
Mastering Postgres: Accelerate Your Weekend Projects and Seamlessly Scale to Millions
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاهدادهها، تسلط بر PostgreSQL یکی از مهارتهای ارزشمند برای توسعهدهندگان و مدیران فناوری است. این سیستم قدرتمند و متنباز، امکانات بینظیری را برای ساخت، نگهداری و توسعه برنامههای مختلف فراهم میکند. آموختن نحوه استفاده موثر از PostgreSQL میتواند سرعت پروژههای شما را در تعطیلات آخر هفته، به شکل قابل توجهی افزایش دهد و در عین حال امکان رشد و مقیاسپذیری تا میلیونها کاربر را فراهم کند.
اگر به دنبال راهنمایی جامع برای یادگیری این فناوری هستید، یک کتاب الکترونیکی رایگان در اختیار شما قرار دارد که میتواند راهنمای شما در مسیر mastery در PostgreSQL باشد. این منبع، با زبانی ساده و دقیق، ابزارهای لازم برای بهینهسازی پروژههای کوچک و بزرگ را در اختیار شما میگذارد و باعث میشود در کمترین زمان به مهارت مورد نیاز برسید.
در نتیجه، با درک درست و بهرهمندی از این راهنمای ارزشمند، میتوانید پروژههای خود را سریعتر پیش ببرید و در عین حال، زیرساختهای قدرتمند و مقیاسپذیر برای آینده ایجاد کنید. احساس کنید فرصت نادری است که با استفاده از این منابع، دانش خود را به سطحی برسانید که بتوانید میلیونها کاربر را پشتیبانی کنید و پروژههای بزرگ را به سادگی مدیریت کنید.
#پستگرس #پایگاهداده #مدیریت_پروژه #مقیاسپذیری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182721/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Mastering Postgres: Accelerate Your Weekend Projects and Seamlessly Scale to Millions
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاهدادهها، تسلط بر PostgreSQL یکی از مهارتهای ارزشمند برای توسعهدهندگان و مدیران فناوری است. این سیستم قدرتمند و متنباز، امکانات بینظیری را برای ساخت، نگهداری و توسعه برنامههای مختلف فراهم میکند. آموختن نحوه استفاده موثر از PostgreSQL میتواند سرعت پروژههای شما را در تعطیلات آخر هفته، به شکل قابل توجهی افزایش دهد و در عین حال امکان رشد و مقیاسپذیری تا میلیونها کاربر را فراهم کند.
اگر به دنبال راهنمایی جامع برای یادگیری این فناوری هستید، یک کتاب الکترونیکی رایگان در اختیار شما قرار دارد که میتواند راهنمای شما در مسیر mastery در PostgreSQL باشد. این منبع، با زبانی ساده و دقیق، ابزارهای لازم برای بهینهسازی پروژههای کوچک و بزرگ را در اختیار شما میگذارد و باعث میشود در کمترین زمان به مهارت مورد نیاز برسید.
در نتیجه، با درک درست و بهرهمندی از این راهنمای ارزشمند، میتوانید پروژههای خود را سریعتر پیش ببرید و در عین حال، زیرساختهای قدرتمند و مقیاسپذیر برای آینده ایجاد کنید. احساس کنید فرصت نادری است که با استفاده از این منابع، دانش خود را به سطحی برسانید که بتوانید میلیونها کاربر را پشتیبانی کنید و پروژههای بزرگ را به سادگی مدیریت کنید.
#پستگرس #پایگاهداده #مدیریت_پروژه #مقیاسپذیری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182721/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Manning
Mastering Postgresql: Accelerate Your Weekend Projects and Seamlessly Scale to Millions
🔵 عنوان مقاله
Databricks Metric Views and the Reality of the Semantic Layer (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در داتابریکس، مفهوم "نمایهای معیار" (Metric Views) به تازگی وارد فضای لایه معنایی شده است. این فناوری ابزاری است که به سازمانها اجازه میدهد معیارهای تجاری خود را به صورت مرکزی در یونیتی کاتالوج، بر روی جداول دلتا تعریف کنند. این روش به تیمهای تحلیلی کمک میکند تا بتوانند به راحتی و با یک نگاه، معیارهای اصلی کسبوکار خود را مدیریت و استفاده کنند. اما باید توجه داشت که این قابلیتها در حال حاضر بسیار محدودتر از لایههای معنایی پیشرفته و کامل است، چرا که تنها امکان انجام جمعبندیهای ساده و اولیه را فراهم میکند و فاقد امکاناتی همچون منطق تجاری پیچیده، معیارهای محاسبه شده با وابستگیهای متقابل و مدلسازی برندهای چندبعدی است.
در نتیجه، هرچند داتابریکس قدمی در جهت بهبود و سادهسازی مدیریت معیارهای کسبوکار برداشته است، اما هنوز راه زیادی در پیش دارد تا بتواند جایگزین یک لایه معنایی کامل و جامع شود. نیاز به توسعه امکانات این فناوری و افزودن قابلیتهای پیشرفتهتر، در آینده اهمیت پیدا میکند تا کاربران بتوانند تحلیلهای پیچیدهتر و بر مبنای منطقهای تجاری غنیتری را انجام دهند. در کنار این، توسعه چنین لایهای به کسبوکارها امکان میدهد تا تصمیمات مبتنی بر داده را با اطمینان بیشتر و در زمان کوتاهتری اتخاذ کنند و فرآیندهای تجاری خود را بهبود بخشند.
#دیتا_تحلیل #لایه_معنایی #مدیریت_معیارها #تحلیل_تجاری
🟣لینک مقاله:
https://www.confessionsofadataguy.com/databricks-metric-views-and-the-reality-of-the-semantic-layer/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Databricks Metric Views and the Reality of the Semantic Layer (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در داتابریکس، مفهوم "نمایهای معیار" (Metric Views) به تازگی وارد فضای لایه معنایی شده است. این فناوری ابزاری است که به سازمانها اجازه میدهد معیارهای تجاری خود را به صورت مرکزی در یونیتی کاتالوج، بر روی جداول دلتا تعریف کنند. این روش به تیمهای تحلیلی کمک میکند تا بتوانند به راحتی و با یک نگاه، معیارهای اصلی کسبوکار خود را مدیریت و استفاده کنند. اما باید توجه داشت که این قابلیتها در حال حاضر بسیار محدودتر از لایههای معنایی پیشرفته و کامل است، چرا که تنها امکان انجام جمعبندیهای ساده و اولیه را فراهم میکند و فاقد امکاناتی همچون منطق تجاری پیچیده، معیارهای محاسبه شده با وابستگیهای متقابل و مدلسازی برندهای چندبعدی است.
در نتیجه، هرچند داتابریکس قدمی در جهت بهبود و سادهسازی مدیریت معیارهای کسبوکار برداشته است، اما هنوز راه زیادی در پیش دارد تا بتواند جایگزین یک لایه معنایی کامل و جامع شود. نیاز به توسعه امکانات این فناوری و افزودن قابلیتهای پیشرفتهتر، در آینده اهمیت پیدا میکند تا کاربران بتوانند تحلیلهای پیچیدهتر و بر مبنای منطقهای تجاری غنیتری را انجام دهند. در کنار این، توسعه چنین لایهای به کسبوکارها امکان میدهد تا تصمیمات مبتنی بر داده را با اطمینان بیشتر و در زمان کوتاهتری اتخاذ کنند و فرآیندهای تجاری خود را بهبود بخشند.
#دیتا_تحلیل #لایه_معنایی #مدیریت_معیارها #تحلیل_تجاری
🟣لینک مقاله:
https://www.confessionsofadataguy.com/databricks-metric-views-and-the-reality-of-the-semantic-layer/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Confessions of a Data Guy
Databricks Metric Views and the Reality of the Semantic Layer - Confessions of a Data Guy
I’ve written before about the elusive “Semantic Layer,” that mythical construct every data team eventually talks about building. It’s the idea of pulling all business logic, calculations, and definitions into a single place so everyone agrees on what the…
🔵 عنوان مقاله
The Death of model.fit(): What Data Scientists Actually Do in the Age of AI Agents (12 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دورهای که فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی به سرعت در حال توسعه و جایگزینی روشهای سنتی هستند، کارهای مربوط به ساخت و بهینهسازی مدلهای دادهنگاری به تدریج از رونق افتاده است. در گذشته، نقش دادهسازان عمدتاً بر روی آموزش و تنظیم مدلهای پیچیده متمرکز بود که نیازمند دانش فنی عمیق و زمان زیادی برای توسعه داشت. اما با ظهور عاملهای هوشمند و مدلهای پایه، تمرکز این متخصصان به سمت وظایف سطح بالا و استراتژیک تغییر یافته است. به جای صرف وقت بر روی جزئیات فنی، امروزه وظایف اصلی دادهسازان شامل تعریف مسائل کسبوکار و معیارهای ارزیابی، طراحی ساختارهای ارزیابی و مشخص کردن مرزهای عملکرد، جمعآوری و پالایش دادههای باکیفیت، و ساخت سیستمهای عامل قابل اعتماد با استفاده از دستورات، ابزارها و نظارت انسانی است. این تغییر نشان میدهد که تمرکز در علم داده دیگر بر روی ساخت مدلهای اولیه نیست، بلکه بر روی مدیریت کل فرآیند، اطمینان از کیفیت دادهها، و هدایت عاملهای هوشمند در راستای اهداف کسبوکار است. به این ترتیب، نقشی استراتژیک و مدیریتی به جای جایگاه فنی صرف یافته است، جایی که تخصص در طراحی سیستمهای هوشمند و ارزیابی صحیح آنها اهمیت بیشتری پیدا میکند.
#هوش_مصنوعی #علم_داده #مدیریت_سیستم_هوشمند #تحول_دیجیتال
🟣لینک مقاله:
https://engineering.monday.com/the-death-of-model-fit-what-data-scientists-actually-do-in-the-age-of-ai-agents/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Death of model.fit(): What Data Scientists Actually Do in the Age of AI Agents (12 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دورهای که فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی به سرعت در حال توسعه و جایگزینی روشهای سنتی هستند، کارهای مربوط به ساخت و بهینهسازی مدلهای دادهنگاری به تدریج از رونق افتاده است. در گذشته، نقش دادهسازان عمدتاً بر روی آموزش و تنظیم مدلهای پیچیده متمرکز بود که نیازمند دانش فنی عمیق و زمان زیادی برای توسعه داشت. اما با ظهور عاملهای هوشمند و مدلهای پایه، تمرکز این متخصصان به سمت وظایف سطح بالا و استراتژیک تغییر یافته است. به جای صرف وقت بر روی جزئیات فنی، امروزه وظایف اصلی دادهسازان شامل تعریف مسائل کسبوکار و معیارهای ارزیابی، طراحی ساختارهای ارزیابی و مشخص کردن مرزهای عملکرد، جمعآوری و پالایش دادههای باکیفیت، و ساخت سیستمهای عامل قابل اعتماد با استفاده از دستورات، ابزارها و نظارت انسانی است. این تغییر نشان میدهد که تمرکز در علم داده دیگر بر روی ساخت مدلهای اولیه نیست، بلکه بر روی مدیریت کل فرآیند، اطمینان از کیفیت دادهها، و هدایت عاملهای هوشمند در راستای اهداف کسبوکار است. به این ترتیب، نقشی استراتژیک و مدیریتی به جای جایگاه فنی صرف یافته است، جایی که تخصص در طراحی سیستمهای هوشمند و ارزیابی صحیح آنها اهمیت بیشتری پیدا میکند.
#هوش_مصنوعی #علم_داده #مدیریت_سیستم_هوشمند #تحول_دیجیتال
🟣لینک مقاله:
https://engineering.monday.com/the-death-of-model-fit-what-data-scientists-actually-do-in-the-age-of-ai-agents/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
monday AI engineering
The Death of model.fit(): What Data Scientists Actually Do in the Age of AI Agents - monday AI engineering
What happens when there is no model to train? Discover the new role of a data scientist in the AI agents era. Read the full post!
🔵 عنوان مقاله
Future Casting the Modern Data Stack (20 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی به طور چشمگیری مدل ساختار داده مدرن (Modern Data Stack) را دچار تغییر و تحول کردهاند. حالا، با ظهور مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)، شاهد انجام وظایف متنوعی مانند تولید کوئریهای SQL با کیفیت بالا، خودکارسازی پایداری فرآیندهای ETL و ایجاد تصاویر دادهای پیشرفته هستیم. این تحولات، به طور قابلتوجهی نیاز به نوشتن دستی کوئریها و استفاده مداوم از ابزارهای سنتی تحلیل داده و هوش تجاری را کاهش داده است، که این موضوع میتواند انقلابی در بهرهوری و سرعت توسعههای دادهای ایجاد کند.
در کنار این تغییرات، عرضهکنندگان انبار دادهها (دِتایوِرهای) با فشارهای مهمی برای رقابت و تغییر مواجه شدهاند. در عین حال، روند ادغام و همگرایی در سراسر لایههای ساختار داده به شکل قابل توجهی سرعت یافته است. این پیشرفتها بر آینده حوزه داده تأثیر گذاشته و نیازمند بازاندیشی و ترسیم چشماندازی جدید برای زیرساختهای دادهای است. در نهایت، شکلگیری یک پارادایم جدید در پلتفرمهای داده، احتمالاً به شکل یک گروه پرشمار و همکار (agent swarm) برای مدیریت دادهها ظاهر خواهد شد، که این گروه توسط فناوریهای پیشرفته پشتیبانی میشود.
در نتیجه، آینده ساختار دادههای مدرن نه تنها بر توسعههای فنی، بلکه بر تغییر کلی در نحوه مدیریت و بهرهبرداری از دادهها تاثیر خواهد گذاشت. این تحولات، فرصتها و چالشهایی جدید را برای کسبوکارها ایجاد میکنند و نیازمند نگرشی نوآورانه و انعطافپذیر نسبت به فناوریهای دادهای است. جامعه دادهمدار باید با رعایت روندهای نوظهور، آماده پذیرش امکانات بینظیر این عصر جدید باشد.
#هوش_مصنوعی #داده_مدرن #پلتفرم_داده #تحول_در_IT
🟣لینک مقاله:
https://motherduck.com/blog/future-casting-the-modern-data-stack?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Future Casting the Modern Data Stack (20 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی به طور چشمگیری مدل ساختار داده مدرن (Modern Data Stack) را دچار تغییر و تحول کردهاند. حالا، با ظهور مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)، شاهد انجام وظایف متنوعی مانند تولید کوئریهای SQL با کیفیت بالا، خودکارسازی پایداری فرآیندهای ETL و ایجاد تصاویر دادهای پیشرفته هستیم. این تحولات، به طور قابلتوجهی نیاز به نوشتن دستی کوئریها و استفاده مداوم از ابزارهای سنتی تحلیل داده و هوش تجاری را کاهش داده است، که این موضوع میتواند انقلابی در بهرهوری و سرعت توسعههای دادهای ایجاد کند.
در کنار این تغییرات، عرضهکنندگان انبار دادهها (دِتایوِرهای) با فشارهای مهمی برای رقابت و تغییر مواجه شدهاند. در عین حال، روند ادغام و همگرایی در سراسر لایههای ساختار داده به شکل قابل توجهی سرعت یافته است. این پیشرفتها بر آینده حوزه داده تأثیر گذاشته و نیازمند بازاندیشی و ترسیم چشماندازی جدید برای زیرساختهای دادهای است. در نهایت، شکلگیری یک پارادایم جدید در پلتفرمهای داده، احتمالاً به شکل یک گروه پرشمار و همکار (agent swarm) برای مدیریت دادهها ظاهر خواهد شد، که این گروه توسط فناوریهای پیشرفته پشتیبانی میشود.
در نتیجه، آینده ساختار دادههای مدرن نه تنها بر توسعههای فنی، بلکه بر تغییر کلی در نحوه مدیریت و بهرهبرداری از دادهها تاثیر خواهد گذاشت. این تحولات، فرصتها و چالشهایی جدید را برای کسبوکارها ایجاد میکنند و نیازمند نگرشی نوآورانه و انعطافپذیر نسبت به فناوریهای دادهای است. جامعه دادهمدار باید با رعایت روندهای نوظهور، آماده پذیرش امکانات بینظیر این عصر جدید باشد.
#هوش_مصنوعی #داده_مدرن #پلتفرم_داده #تحول_در_IT
🟣لینک مقاله:
https://motherduck.com/blog/future-casting-the-modern-data-stack?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
MotherDuck
Future Casting the Modern Data Stack
If the Modern Data Stack isn't yet dead, it's at least incredibly sleepy. AI is bringing the "long run" closer than ever — here's what might come next for ETL, BI, data warehouses, and the role of data engineers.
🔵 عنوان مقاله
What COVID did to our forecasting models (12 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در مارس سال 2020، پاندمی کووید-19 باعث شد تا مدلهای پیشبینی تقاضای Airbnb به شدت دچار مشکل شوند. این مدلها که بر اساس الگوهای تاریخی و ثابتی آموزش دیده بودند، در مواجهه با نوسانات شدید در حجم رزروها، افزایش غیرمنتظره در میزان کنسلها و همچنین از هم پاشیدگی رابطه معمول بین تاریخ رزرو و تاریخ سفر (ترکیب زمان پیشبینی) ناتوان شدند. این شوکهای ناگهانی و بیسابقه، نیازمند اصلاح و بهروزرسانیهای جدی در ساختار مدلها بود تا بتوانند وضعیت جدید را بهتر درک کرده و پیشبینیهای دقیقتری ارائه دهند.
برای مقابله با این چالشها، تیمهای فنی Airbnb تصمیم گرفتند فرآیند پیشبینی خود را به دو بخش مجزا تقسیم کنند: ابتدا، شاخصهای کلان رزرو در محور تاریخ رزرو، که نشاندهنده حجم کلی و روندهای کلی در درخواستهای سفر است؛ و دوم، ترکیب زمان پیشبینی یا همان نسبت رزروهایی که در هر بازه زمانی خاص انجام شده است، که به طور مستقیم به رفتارهای سفر و معمولاً تغییرپذیر مشتریان مرتبط است. این رویکرد جداگانه کمک کرد تا مدلها بتوانند بهتر با تحولات ناگهانی و نوسانات بازار تطابق پیدا کنند و پیشبینیهای قابل اعتمادتری در شرایط بحرانی ارائه دهند.
در نتیجه، این تغییرات باعث شد تا Airbnb بتواند دودسته از دادههای حساس و متفاوت را به صورت مستقل تحلیل کرده و با انعطاف بیشتری به تغییرات واکنش نشان دهد. ترمیم و بهبود مدلها پس از بحران کووید، دلیل مهمی بود که شرکت در ادامه توانست اعتماد کاربران و میزبانان را حفظ کند و پایهای مستحکم برای مواجهه با نوسانات آینده شکل دهد.
#پیشبینی #تحولات_بازار #ویزای_سفر #مدلسازی
🟣لینک مقاله:
https://medium.com/airbnb-engineering/what-covid-did-to-our-forecasting-models-and-what-we-built-to-handle-the-next-shock-ccbf0e1f7fa9?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
What COVID did to our forecasting models (12 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در مارس سال 2020، پاندمی کووید-19 باعث شد تا مدلهای پیشبینی تقاضای Airbnb به شدت دچار مشکل شوند. این مدلها که بر اساس الگوهای تاریخی و ثابتی آموزش دیده بودند، در مواجهه با نوسانات شدید در حجم رزروها، افزایش غیرمنتظره در میزان کنسلها و همچنین از هم پاشیدگی رابطه معمول بین تاریخ رزرو و تاریخ سفر (ترکیب زمان پیشبینی) ناتوان شدند. این شوکهای ناگهانی و بیسابقه، نیازمند اصلاح و بهروزرسانیهای جدی در ساختار مدلها بود تا بتوانند وضعیت جدید را بهتر درک کرده و پیشبینیهای دقیقتری ارائه دهند.
برای مقابله با این چالشها، تیمهای فنی Airbnb تصمیم گرفتند فرآیند پیشبینی خود را به دو بخش مجزا تقسیم کنند: ابتدا، شاخصهای کلان رزرو در محور تاریخ رزرو، که نشاندهنده حجم کلی و روندهای کلی در درخواستهای سفر است؛ و دوم، ترکیب زمان پیشبینی یا همان نسبت رزروهایی که در هر بازه زمانی خاص انجام شده است، که به طور مستقیم به رفتارهای سفر و معمولاً تغییرپذیر مشتریان مرتبط است. این رویکرد جداگانه کمک کرد تا مدلها بتوانند بهتر با تحولات ناگهانی و نوسانات بازار تطابق پیدا کنند و پیشبینیهای قابل اعتمادتری در شرایط بحرانی ارائه دهند.
در نتیجه، این تغییرات باعث شد تا Airbnb بتواند دودسته از دادههای حساس و متفاوت را به صورت مستقل تحلیل کرده و با انعطاف بیشتری به تغییرات واکنش نشان دهد. ترمیم و بهبود مدلها پس از بحران کووید، دلیل مهمی بود که شرکت در ادامه توانست اعتماد کاربران و میزبانان را حفظ کند و پایهای مستحکم برای مواجهه با نوسانات آینده شکل دهد.
#پیشبینی #تحولات_بازار #ویزای_سفر #مدلسازی
🟣لینک مقاله:
https://medium.com/airbnb-engineering/what-covid-did-to-our-forecasting-models-and-what-we-built-to-handle-the-next-shock-ccbf0e1f7fa9?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Medium
What COVID did to our forecasting models (and what we built to handle the next shock)
How Airbnb built forecasting models resilient enough to survive a global pandemic and whatever shock comes next.
🕊1
🔵 عنوان مقاله
SlowQL: A SQL Static Analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت بانکهای اطلاعاتی، امن و بهتر کردن عملکرد کوئریها اهمیت زیادی دارد. یکی از چالشهای اصلی توسعهدهندگان، شناسایی الگوهای خطرناک قبل از انتشار در محیط عملیاتی است تا از ایجاد آسیبپذیریهای امنیتی و کاهش کارایی سیستم جلوگیری شود. در پاسخ به این نیاز، ابزاری به نام SlowQL توسعه یافته است که به عنوان یک تحلیلگر استاتیک SQL عمل میکند و میتواند الگوهای خطرناک و نادرست در کوئریها را پیش از آنکه وارد محیط عملیاتی شوند، شناسایی کند.
این ابزار بهطور کامل به صورت آفلاین کار میکند و بیش از ۲۵۰ قاعده مختلف در زمینههایی مانند امنیت، جلوگیری از الگوهای منفی در عملکرد، و رعایت نکات مطابقت و استانداردها را در بر میگیرد. از مزایای مهم آن، امکان تحلیل دقیق و معیاری است که باعث میشود توسعهدهندگان بتوانند کوئریهای خود را قبل از اجرای نهایی، بررسی و بهبود دهند. همچنین، این برنامه بیشترین تطابق را با دیالوگهای مختلف پایگاههای داده مانند PostgreSQL دارد، که این امر تحلیلهای dialect-aware آن را ممکن میسازد و نتایج دقیقتر و سازگارتر با سیستمی که در حال توسعه است، ارائه میدهد.
این ابزار به عنوان یک راهکار مؤثر و کارآمد در پیشگیری از مشکلات رایج در کوئریهای SQL، به توسعهدهندگان کمک میکند تا بهبود امنیت و کارایی برنامههای خود را تضمین کنند و از بروز مشکلات جدی در محیطهای عملیاتی جلوگیری نمایند. حرکت به سمت کدهای امنتر و بهینهتر، بدون نیاز به اتصال اینترنت و در محیطهای کاملاً آفلاین، یکی از ویژگیهای برجسته این سیستم است که آن را به ابزاری قدرتمند و مناسب برای تیمهای توسعه داده است.
#امنیت_بانک_اطلاعات #بهینگی #تحلیلگر_استاتیک #SQL
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182741/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
SlowQL: A SQL Static Analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت بانکهای اطلاعاتی، امن و بهتر کردن عملکرد کوئریها اهمیت زیادی دارد. یکی از چالشهای اصلی توسعهدهندگان، شناسایی الگوهای خطرناک قبل از انتشار در محیط عملیاتی است تا از ایجاد آسیبپذیریهای امنیتی و کاهش کارایی سیستم جلوگیری شود. در پاسخ به این نیاز، ابزاری به نام SlowQL توسعه یافته است که به عنوان یک تحلیلگر استاتیک SQL عمل میکند و میتواند الگوهای خطرناک و نادرست در کوئریها را پیش از آنکه وارد محیط عملیاتی شوند، شناسایی کند.
این ابزار بهطور کامل به صورت آفلاین کار میکند و بیش از ۲۵۰ قاعده مختلف در زمینههایی مانند امنیت، جلوگیری از الگوهای منفی در عملکرد، و رعایت نکات مطابقت و استانداردها را در بر میگیرد. از مزایای مهم آن، امکان تحلیل دقیق و معیاری است که باعث میشود توسعهدهندگان بتوانند کوئریهای خود را قبل از اجرای نهایی، بررسی و بهبود دهند. همچنین، این برنامه بیشترین تطابق را با دیالوگهای مختلف پایگاههای داده مانند PostgreSQL دارد، که این امر تحلیلهای dialect-aware آن را ممکن میسازد و نتایج دقیقتر و سازگارتر با سیستمی که در حال توسعه است، ارائه میدهد.
این ابزار به عنوان یک راهکار مؤثر و کارآمد در پیشگیری از مشکلات رایج در کوئریهای SQL، به توسعهدهندگان کمک میکند تا بهبود امنیت و کارایی برنامههای خود را تضمین کنند و از بروز مشکلات جدی در محیطهای عملیاتی جلوگیری نمایند. حرکت به سمت کدهای امنتر و بهینهتر، بدون نیاز به اتصال اینترنت و در محیطهای کاملاً آفلاین، یکی از ویژگیهای برجسته این سیستم است که آن را به ابزاری قدرتمند و مناسب برای تیمهای توسعه داده است.
#امنیت_بانک_اطلاعات #بهینگی #تحلیلگر_استاتیک #SQL
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182741/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
GitHub
GitHub - slowql/slowql: SQL static analyzer for performance, security, compliance and cost. 272 rules. Completely offline. Works…
SQL static analyzer for performance, security, compliance and cost. 272 rules. Completely offline. Works in CI pipelines. - slowql/slowql
🔵 عنوان مقاله
TigerFS: A Filesystem Backed by Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری اطلاعات، سیستمهای فایل نقش حیاتی در مدیریت دادهها ایفا میکنند. پروژه جدیدی از تیم Tiger Data با نام TigerFS به عنوان یک سامانه فایل نوآورانه معرفی شده است که بر پایه پایگاه داده قدرتمند Postgres ساخته شده است. این سیستم فایل، به عنوان یک پل میان کاربران و دادهها، امکان دسترسی و مدیریت فایلها را با رویکردی منحصر به فرد فراهم میآورد.
TigerFS با استفاده از فناوری FUSE و NFS، هر فایل در این سیستم به عنوان یک ردیف در یک جدول پایگاه داده در نظر گرفته شده است. به عبارت دیگر، تمام فایلها در قالب رکوردهای جداول ذخیره میشوند؛ بنابراین، عملیات نوشتن و خواندن فایلها در این سامانه از طریق تراکنشهای پایگاه داده انجام میگیرد. این طراحی باعث میشود که همه عملیاتها از نظر ACID (تقویت، ناسازگاری، ایزولاسیون و دوام) حفظ شوند و در نتیجه، پایایی و صحت دادهها تضمین شود.
یکی از ویژگیهای برجسته TigerFS، قابلیت همزمانی در خواندن و نوشتن است. چند کاربر میتوانند به صورت همزمان فایلها را بخوانند و ویرایش کنند بدون نگرانی از به هم خوردن تراکنشها یا ایجاد ناسازگاری. این امر به ویژه در سیستمهایی که نیازمند هماهنگی و همکاری میان عوامل مختلف هستند، اهمیت فراوانی دارد. در نتیجه، TigerFS به عنوان ابزاری ایدهآل برای مدیریت منابع و انجام عملیات همزمان در ابزارهای مختلف، به کاربران عرضه شده است.
در نهایت، این سامانه فایل طراحی شده است تا در پروژههای مربوط به هماهنگی میان عاملها و یا هر ابزاری که با فایلها سروکار دارد، کارایی و قابلیت اطمینان بالایی داشته باشد. با ترکیب قدرت پایگاه داده PostgreSQL و فناوریهای مدرن فایل سیستم، TigerFS امکان مدیریت دادههای بزرگ و همزمانی پیچیده را با سادگی و کارآمدی فراهم میکند.
#سیستم_فایل #پایگاه_داده #تراکشن #همزمانی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182736/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
TigerFS: A Filesystem Backed by Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری اطلاعات، سیستمهای فایل نقش حیاتی در مدیریت دادهها ایفا میکنند. پروژه جدیدی از تیم Tiger Data با نام TigerFS به عنوان یک سامانه فایل نوآورانه معرفی شده است که بر پایه پایگاه داده قدرتمند Postgres ساخته شده است. این سیستم فایل، به عنوان یک پل میان کاربران و دادهها، امکان دسترسی و مدیریت فایلها را با رویکردی منحصر به فرد فراهم میآورد.
TigerFS با استفاده از فناوری FUSE و NFS، هر فایل در این سیستم به عنوان یک ردیف در یک جدول پایگاه داده در نظر گرفته شده است. به عبارت دیگر، تمام فایلها در قالب رکوردهای جداول ذخیره میشوند؛ بنابراین، عملیات نوشتن و خواندن فایلها در این سامانه از طریق تراکنشهای پایگاه داده انجام میگیرد. این طراحی باعث میشود که همه عملیاتها از نظر ACID (تقویت، ناسازگاری، ایزولاسیون و دوام) حفظ شوند و در نتیجه، پایایی و صحت دادهها تضمین شود.
یکی از ویژگیهای برجسته TigerFS، قابلیت همزمانی در خواندن و نوشتن است. چند کاربر میتوانند به صورت همزمان فایلها را بخوانند و ویرایش کنند بدون نگرانی از به هم خوردن تراکنشها یا ایجاد ناسازگاری. این امر به ویژه در سیستمهایی که نیازمند هماهنگی و همکاری میان عوامل مختلف هستند، اهمیت فراوانی دارد. در نتیجه، TigerFS به عنوان ابزاری ایدهآل برای مدیریت منابع و انجام عملیات همزمان در ابزارهای مختلف، به کاربران عرضه شده است.
در نهایت، این سامانه فایل طراحی شده است تا در پروژههای مربوط به هماهنگی میان عاملها و یا هر ابزاری که با فایلها سروکار دارد، کارایی و قابلیت اطمینان بالایی داشته باشد. با ترکیب قدرت پایگاه داده PostgreSQL و فناوریهای مدرن فایل سیستم، TigerFS امکان مدیریت دادههای بزرگ و همزمانی پیچیده را با سادگی و کارآمدی فراهم میکند.
#سیستم_فایل #پایگاه_داده #تراکشن #همزمانی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/182736/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
How Notion Scaled AI Q&A to Millions of Workspaces (11 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در طول زمان، پلتفرم پرسش و پاسخ مبتنی بر هوش مصنوعی نوتیون توانسته است به طور گستردهای در میان میلیونها فضای کاری سراسر جهان برود و کاربران زیادی را جذب کند. این موفقیت بزرگ نتیجه تحولاتی است که در ساختار جستجوی برداری سیستم صورت گرفته است، از جمله وارد کردن دادهها به صورت دوگانه، بهینهسازی وضعیت صفحات، مهاجرت به زیرساخت سرورلس، و تغییر به توربوپافر. این تصمیمات مهندسی باعث شد تا فرآیند ثبتنام و راهاندازی سیستم تا حد قابل توجهی بهبود یابد، هزینههای مربوط به جستجو همچنان کاهش یابد و پاسخگویی سیستم سریعتر و کارآمدتر باشد؛ بهطوری که، برای نمونه، تأخیر در پاسخگویی (پایینترین حالت) به ۵۰ تا ۷۰ میلیثانیه رسید.
علاوهبراین، با استفاده از فناوریهای مانند ری و آنیاسکیل، هزینههای زیرساخت مرتبط با ایجاد و مدیریت وکتورها بیش از ۹۰ درصد کاهش یافته است. تمامی این تحولات، در کنار سادهسازی ساختار سیستم، باعث شد تا سیستم حالا بسیار کمهزینهتر، کاربرپسندتر و برای کاربردهای لحظهای و زمان واقعی بسیار مناسبتر باشد. این پیشرفتها نشانگر یک مرحله مهم در توسعه فناوری نوتیون است که توانسته است با بهرهگیری از نوآوریهای مهندسی، تجربه کاربر و هزینههای عملیاتی را به شکل چشمگیری ارتقا دهد.
#هوش_مصنوعی #توسعه_تکنولوژی #نوتیون #پردازش_پایگاه
🟣لینک مقاله:
https://www.datatinkerer.io/p/how-notion-scaled-ai-q-and-a-to-millions-of-workspaces?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How Notion Scaled AI Q&A to Millions of Workspaces (11 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در طول زمان، پلتفرم پرسش و پاسخ مبتنی بر هوش مصنوعی نوتیون توانسته است به طور گستردهای در میان میلیونها فضای کاری سراسر جهان برود و کاربران زیادی را جذب کند. این موفقیت بزرگ نتیجه تحولاتی است که در ساختار جستجوی برداری سیستم صورت گرفته است، از جمله وارد کردن دادهها به صورت دوگانه، بهینهسازی وضعیت صفحات، مهاجرت به زیرساخت سرورلس، و تغییر به توربوپافر. این تصمیمات مهندسی باعث شد تا فرآیند ثبتنام و راهاندازی سیستم تا حد قابل توجهی بهبود یابد، هزینههای مربوط به جستجو همچنان کاهش یابد و پاسخگویی سیستم سریعتر و کارآمدتر باشد؛ بهطوری که، برای نمونه، تأخیر در پاسخگویی (پایینترین حالت) به ۵۰ تا ۷۰ میلیثانیه رسید.
علاوهبراین، با استفاده از فناوریهای مانند ری و آنیاسکیل، هزینههای زیرساخت مرتبط با ایجاد و مدیریت وکتورها بیش از ۹۰ درصد کاهش یافته است. تمامی این تحولات، در کنار سادهسازی ساختار سیستم، باعث شد تا سیستم حالا بسیار کمهزینهتر، کاربرپسندتر و برای کاربردهای لحظهای و زمان واقعی بسیار مناسبتر باشد. این پیشرفتها نشانگر یک مرحله مهم در توسعه فناوری نوتیون است که توانسته است با بهرهگیری از نوآوریهای مهندسی، تجربه کاربر و هزینههای عملیاتی را به شکل چشمگیری ارتقا دهد.
#هوش_مصنوعی #توسعه_تکنولوژی #نوتیون #پردازش_پایگاه
🟣لینک مقاله:
https://www.datatinkerer.io/p/how-notion-scaled-ai-q-and-a-to-millions-of-workspaces?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
www.datatinkerer.io
How Notion Scaled AI Q&A to Millions of Workspaces
Kafka, Spark and Ray powering low-latency, high-throughput search pipelines