🔵 عنوان مقاله
A tale of two Flink autoscalers (7 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت اجرایی برنامه‌های داده‌ای، سیستم‌های خودکار اسکیلینگ نقش حیاتی دارند، و در این عرصه، Netflix تصمیم گرفته است تا بیش از ۳۰ هزار وظیفه‌ فراگیرش را از سیستم‌های داخلی خود که به صورت سفارشی توسعه یافته بودند به سمت سیستم اسکیلینگ اتوماتیک مبتنی بر پروژه Apache Flink سوق دهد. این تغییر استراتژیک نشان دهنده اهمیت بهره‌گیری از فناوری‌های متن‌باز و ابزارهای تخصصی در تحقق بهینگی و بهره‌وری بیشتر در مدیریت منابع است.

سیستم قدیمی که Netflix استفاده می‌کرد، بر اساس شاخص‌های میزان مصرف منابع در داخل هر کلاستر، کل کلاستر را به طور کامل در صورت نیاز اسکیل می‌کرد. این روش توانسته بود تا ۲۵ تا ۴۵ درصد در مصرف منابع صرفه‌جویی کند، اما در کنار این مزیت، همچنان معایبی هم داشت. به عنوان نمونه، این سیستم قادر نبود سطح عملیات خاص و وضعیت داخلی اپراتورها را در نظر بگیرد، بنابراین در مدیریت بهتر و دقیق‌تر منابع محدودیت‌هایی داشت. همچنین، نقص در جمع‌آوری داده‌های telemetry و کمبود در ارائه دید جامع، منجر به کاهش کارایی کامل آن می‌شد و باعث می‌شد نتواند به بهترین شکل نیازهای در حال تغییر سیستم‌های اجرایی را برآورده کند.

در مقابل، نسخه جدید اسکیلر متن‌باز Apache Flink، بر مبنای تحلیل وضعیت هر وظیفه به صورت جداگانه عمل می‌کند. این سیستم قادر است تا بر رفتارهای داخلی هر وظیفه بر پایه داده‌های زمان واقعی نظارت کرده و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تری انجام دهد. نتیجه این رویکرد، صرفه‌جویی قابل توجه در مصرف منابع است؛ به طوری که برای یکی از تیم‌ها، این سیستم به طور سالانه ۵۸ درصد در هزینه‌های محاسباتی صرفه‌جویی ایجاد کرده است. این دستاورد نشان‌دهنده اهمیت و تاثیر فناوری‌های متن‌باز در بهبود کارایی سیستم‌های بزرگ مقیاس است.

در نهایت، این تحولات نشان می‌دهند که انتقال به سیستم‌های متن‌باز و هوشمند، نه تنها از نظر صرفه‌جویی اقتصادی بلکه از منظر بهبود عملکرد و کنترل دقیق‌تر منابع، گامی مثبت و ضروری در مسیر توسعه فناوری‌های داده‌محور است.

#هوشمندسازی #فناوری_متن_باز #صرفه‌جویی_درمنابع #پیشرفت_تکنولوژی

🟣لینک مقاله:
https://netflixtechblog.com/a-tale-of-two-flink-autoscalers-e9f6a1b1492b?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
TrueFoundry open-sources TrueForge, an enterprise AI agent harness (8 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در عرصه توسعه هوش مصنوعی، ابزارهای قدرتمند و کارآمد نقش کلیدی در بهبود فرآیندها و کاهش هزینه‌ها دارند. یکی از این ابزارها، TrueForge است که توسط TrueFoundry ارائه شده و در قالب یک «هِرانس» (نماینده خودکار) قابل میزبانی است. این ابزار با هدف کاهش هزینه‌های مربوط به انجام وظایف، امکاناتی مانند فشرده‌سازی اطلاعات، بارگذاری تأخیری اسکیم‌های ابزار (tool-schema)، ایجاد زیرنمایندگان (subagents) و اجرای sandbox به عنوان یک ابزار عملیاتی را ارائه می‌دهد. این ویژگی‌ها به تیم‌های داده‌ای کمک می‌کند تا به صورت بهینه‌تر وظایف خود را مدیریت و انجام دهند.

در عمل، TrueForge به تیم‌های داده و توسعه این امکان را می‌دهد که بدون وابستگی کامل به یک مدل خاص، فرآیندهای اورکستراسیون را کنترل کنند. این یعنی، تیم‌ها می‌توانند به راحتی بین مدل‌ها جابه‌جا شده و تنظیمات امنیتی، دسترسی‌ها و نظارت‌ها را مستقل از انتخاب مدل مدیریت کنند. ویژگی‌هایی مانند تنظیمات هویت، کنترل دسترسی و نظارت بر فعالیت‌ها، در کنار مدیریت بودجه، به این ابزار قدرتی بی‌نظیر می‌بخشد که خصوصاً برای تیم‌هایی که در حال آزمایش و توسعه مدل‌های عمومی یا خصوصی هستند، بسیار مفید است.

در نهایت، Open-sourcing بودن TrueForge نشان می‌دهد که این پروژه در دسترس عموم قرار گرفته است و توسعه‌دهندگان می‌توانند آن را برای نیازهای خاص خود سفارشی و بهبود بخشند. این حرکت، زمینه‌ساز همکاری‌های بیشتر در اکوسیستم هوش مصنوعی شده و به تیم‌های داده کمک می‌کند تا با بهره‌گیری از فناوری‌های متن‌باز، راهکارهای ایمن، موثرتری برای مدیریت و اجرای عملیات هوشمند داشته باشند.

#هوش_مصنوعی #توسعه_هوشمند #ابزارهای_هوش_مصنوعی #فناوری_باز

🟣لینک مقاله:
https://venturebeat.com/orchestration/truefoundrys-open-source-ai-agent-harness-trueforge-boasts-30-75-cheaper-task-completion-than-claude-managed-agents?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Not every problem needs an AI agent (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری اطلاعات، بسیاری تصور می‌کنند که هر مشکل پیچیده‌ای باید با کمک هوش مصنوعی حل شود. اما واقعیت این است که سیستم‌های هوش مصنوعی تولیدی زمانی بهترین عملکرد را دارند که هر بخش از سیستم، وظایف خود را با تناسب مناسب و بهینه انجام دهد. برای مثال، سیستم‌های پیشنهاددهی، مدیریت محتوا، جستجوهای بزرگ دیتابیسی و فرآیندهای شروع سرد (cold start) نیازمند ترکیبی هوشمندانه از منطق قطعی، یادگیری ماشین کلاسیک، لایه‌های معنایی و تکنولوژی‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) هستند. استفاده از هر کدام از این ابزارها بسته به نیاز، باید به شکل متعادل و هوشمندانه صورت گیرد، چرا که بهره‌وری بهتر در نتیجه، در این تعادل نهفته است.

در این میان، بهترین الگو غالباً رویکرد ترکیبی است: ما می‌توانیم از عوامل هوشمند برای استنتاج و استدلال بهره‌مند شویم، ولی در عین حال، منطق تجاری، معیارهای ارزیابی، مسیریابی داده‌ها و محدودیت‌های ایمنی، بهتر است در قالب منطق قطعی و قابل پیش‌بینی باقی بمانند. این رویکرد، مزیت‌های هر دو حوزه را با هم تلفیق می‌کند و سیستم را هم چالش‌برانگیز و پیچیده نمی‌سازد و هم از خطاهای احتمالی کاسته می‌شود.

در نتیجه، بهترین استراتژی در توسعه سیستم‌های هوشمند، ترکیبی هوشمندانه و متوازن است که در آن از قدرت استنتاجی هوش مصنوعی بهره‌مند می‌شویم، ولی در عین حال، اصول و قوانینی که باید همواره ثابت و قابل اعتماد باقی بمانند، در قالب منطق قطعی حفظ می‌شوند. این تعادل، باعث می‌شود که سیستم‌های ما هم قدرتمند، هم قابل کنترل و هم امن باشند، و در کنار این، بهره‌وری و کارایی بیشتری داشته باشند.

#هوش_مصنوعی #سیستم_یکپارچه #یادگیری_ماشین #تکنولوژی

🟣لینک مقاله:
https://www.cio.com/article/4210687/not-every-problem-needs-an-ai-agent.html?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
DuckDB v2.0: Your database deserves a better parser (9 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه جدید DuckDB، یعنی نسخه ۲.۰، تغییرات بزرگی در ساختار پارسر SQL این پایگاه داده ایجاد کرده است. در این نسخه، به جای استفاده از پارسر مبتنی بر PostgreSQL که در نسخه‌های قبلی به کار می‌رفت، از یک پارسر مبتنی بر فناوری PEG (Parsing Expression Grammar) استفاده شده است. این تغییر مهم باعث می‌شود که فرآیند تفسیر دستورات SQL سریع‌تر و مطمئن‌تر انجام شود، زیرا این نوع پارسر مشکلاتی مانند تعارض‌های مربوط به ابزار Bison را برطرف می‌کند و از پس‌زمینه‌های ناخواسته در حین پردازش ورودی‌های نادرست جلوگیری می‌کند.

با این تحول، سیستم دیگر در مواجهه با ورودی‌های خراب یا دستورات نادرست دچار مشکل نمی‌شود و قابلیت افزودن قوانین جدید در زمان اجرا را نیز دارد. این امر امکان توسعه و افزودن نحو (Syntax) جدید بدون نیاز به بازنویسی کامل پارسر SQL را فراهم می‌کند، که در نسخه‌های قبلی ممکن بود منجر به اصلاحات پیچیده و زمان‌بر شود. نتیجه نهایی، برتری در قدرت، انعطاف‌پذیری و ثبات DuckDB است که توجه هر توسعه‌دهنده و کاربر پایگاه داده را جلب می‌کند.

در مجموع، این به‌روزرسانی نشان می‌دهد که تیم توسعه DuckDB با استفاده از فناوری‌های نوین، قصد دارد بهبودهای چشمگیری در تجربه کاربری و قابلیت‌های فنی ارایه دهد و جایگاهی قوی‌تر در عرصه پایگاه‌های داده داشته باشد.

#DuckDB #پایگاه_داده #توسعه_نرم‌افزار #پارساز

🟣لینک مقاله:
https://duckdb.org/2026/08/20/duckdb-20-peg-parser.html?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

فراتر از Npgsql: راهنمای کامل PgBouncer، Pgpool-II، Odyssey و پروکسی‌های ابری Postgres برای اپلیکیشن‌های C#
https://mhmdnzr.drl.ink/post/npgsql-pgbouncer-pgpool-ii-odyssey-postgres-c

🔵 عنوان مقاله
AI Engineering Skills Map: Building and Deploying AI Applications (4 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دهه‌های اخیر، هوش مصنوعی به یکی از پرمخاطب‌ترین و پرفروش‌ترین حوزه‌های فناوری تبدیل شده است. در همین راستا، مهارت‌های مهندسی هوش مصنوعی نقش کلیدی در توسعه و پیاده‌سازی برنامه‌های هوشمند دارند. در این مقاله، نگاهی به نقشه مهارت‌های مهندسی AI انداخته‌ایم که توسط اندرو نگ، یکی از پیشگامان این حوزه، طراحی شده است.

نقشه مهارت‌های مهندسی هوش مصنوعی او بر شش حوزه اصلی تمرکز دارد. اولین حوزه، مبانی و پایه‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است که شامل درک ساختار و نحوه کار این مدل‌ها می‌شود. دومین بخش، grounding داده‌ها، که اهمیت زیادی در صحت و کارآیی مدل‌ها دارند، و به نحوه جمع‌آوری، پاک‌سازی و استفاده بهینه از داده‌ها اختصاص یافته است. سومین حوزه، عوامل یا agents است که در طراحی سیستم‌های خودکار و هوشمند نقش دارند و می‌توانند تصمیم‌گیری و تعاملات هوشمندانه انجام دهند.

علاوه بر این، ارزیابی‌ها یا evals بخش دیگری در نقشه مهارت‌ها هستند که به سنجش و تضمین کیفیت عملکرد مدل‌های AI می‌پردازند. بخش بعد، عملیات‌های تولیدی یا production operations، مسئولیت مدیریت و پشتیبانی از سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی را بر عهده دارد. نهایتاً، مبانی یادگیری ماشین (ML fundamentals) نقش زیربنایی در ساخت و توسعه هرگونه سیستم هوشمند دارند.

این نقشه جامع، راهنمایی است برای مهندسان و توسعه‌دهندگان AI که می‌خواهند مهارت‌های خود را گسترش دهند و در پروژه‌های مختلف به طور موثر فعالیت کنند. در نتیجه، درک عمیق و تسلط بر این شش حوزه، کلید موفقیت در صنعت هوش مصنوعی به شمار می‌آید.

#هوشمندسازی #یادگیری_ماشین #توسعه_هوش_مصنوعی #مهارتهای_AI

🟣لینک مقاله:
https://x.com/AndrewYNg/status/2090840747738374568?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
a decade in the making

🟢 خلاصه مقاله:
در پروژه‌ای که بیش از ده سال در حال توسعه است، ابزار و فناوری‌هایی ساخته شده‌اند که امکان مدیریت بهتر فرآیندهای مربوط به ثبت و بازیابی داده‌ها را فراهم می‌آورند. یکی از این فناوری‌ها، قابلیتی است که اجازه می‌دهد یک نشست کاری (session) تا رسیدن نوشتارهای ثبت‌شده در سیستم به یک موقعیت مشخص در گزارش دوام نوشتار (Write-Ahead Log) متوقف بماند. این ویژگی به بهبود کارایی سیستم‌های توزیع‌شده کمک می‌کند، زیرا در مواردی که نیاز به خواندن داده‌هایی خاص در سرورهای غیرفعال (نظیر replica‌های غیرهمزمان) دارید، می‌توانید منتظر بمانید تا اطلاعات مورد نیاز در جریان ثبت باشد، بدون اینکه هر عملیات ثبت (commit) مجبور باشد منتظر یک سرور standby شود. این روش، فرآیندهای همزمانی را دقیق‌تر و کارآمدتر می‌کند، مخصوصاً در سیستم‌هایی با حجم تراکنش‌های بالا و نیازمند هماهنگی سریع بین سرورها.

#پایگاه‌داده #پایداری #توزیع‌شده #فناوری

🟣لینک مقاله:
https://www.postgresql.org/message-id/0240c26c-9f84-30ea-fca9-93ab2df5f305%40postgrespro.ru

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Does Anyone Run Postgres Without PgBouncer?

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاه‌های داده، اغلب ارائه‌دهندگان خدمات مدیریت شده، تقریباً تمامی آن‌ها در همان ابتدا از ابزارهایی مانند PgBouncer یا فناوری‌های مشابه برای بهبود کارایی و مدیریت تماس‌های همزمان با پایگاه داده استفاده می‌کنند. این مسأله نشان می‌دهد که استفاده از سیستم‌هایی برای تجمیع اتصالات به طور گسترده در جامعه توسعه‌دهندگان و مدیران پایگاه داده رایج شده است. مدیران و توسعه‌دهندگان در پروژه‌های مختلف، به ‌ویژه آن‌هایی که با حجم بالای درخواست‌ها روبه‌رو هستند، به دنبال راهکاری هستند که بتوانند به شکل مؤثری منابع سیستم را مدیریت و تماس‌های همزمان را کنترل کنند.

در نتیجه، این سوال مطرح می‌شود که آیا وقت آن فرا نرسیده است که خود پایگاه داده PostgreSQL این قابلیت را به صورت خودکار و داخلی درون خود جای دهد؟ داشتن یک سیستم داخلی برای مدیریت و pooling اتصالات، می‌تواند روند توسعه و نگهداری پایگاه داده‌ها را ساده‌تر کند و نیاز به ابزارهای جانبی را کاهش دهد. این تغییر احتمالی، می‌تواند مزایای زیادی را به همراه داشته باشد و توسعه‌دهندگان را قادر سازد تا بدون نیاز به نمونه‌های خارجی و ابزارهای دستی، به صورت بهینه‌تر از PostgreSQL بهره‌مند شوند.

در نهایت، نگاه به آینده نشان می‌دهد که ادغام امکانات pooling در هسته اصلی PostgreSQL، یکی از موضوعات مهم و بحث‌برانگیز در جامعه توسعه‌دهندگان است، که می‌تواند تاثیر قابل توجهی بر نحوه استفاده و توسعه این پایگاه داده محبوب داشته باشد.

#PostgreSQL #PgBouncer #پایگاه_داده #مدیریت_اتصالات

🟣لینک مقاله:
https://brandur.org/fragments/postgres-without-pgbouncer

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Postgres 18.6, 17.11, 16.15, 15.19, and 14.24 Released

🟢 خلاصه مقاله:
در روزی که تنها یک روز پس از آخرین نسخه منتشر شد، نسخه‌های جدیدی از Postgres به‌طور همزمان عرضه شدند. این بروزرسانی‌ها شامل اصلاحات امنیتی مهمی است که در مجموع ۲۸ حفره امنیتی شناخته‌شده (CVEs) را برطرف کرده است. این نوع به‌روزرسانی‌ها اهمیت زیادی دارند و نمی‌توان آن‌ها را به‌سادگی نادیده گرفت، چون امنیت و پایداری سیستم‌های مربوطه را به شدت بهبود می‌بخشند.

نسخه‌های جدید شامل نسخه‌های ۱۸.۶، ۱۷.۱۱، ۱۶.۱۵، ۱۵.۱۹، و ۱۴.۲۴ هستند که هر کدام ویژگی‌ها و اصلاحات مخصوص به خود را دارند و توسعه‌دهندگان و مدیران پایگاه‌داده باید آن‌ها را نصب و پیاده‌سازی کنند تا از حفاظت کامل سیستم‌های خود اطمینان حاصل نمایند.

به طور کلی، این بروزرسانی‌ها نشان می‌دهند که تیم توسعه PostgreSQL همچنان فعالانه در حال رفع ضعف‌ها و ارتقاء امنیت سیستم است، و کاربران موظفند برای جلوگیری از آسیب‌پذیری، سریعاً نسخه‌های جدید را نصب کنند. این استراتژی نشان از اهمیت فوق‌العاده تیم توسعه در تضمین امنیت و پایداری دیتابیس‌های PostgreSQL دارد.

#PostgreSQL #امنیت_DB #بروزرسانی #توسعه_پایگاه‌داده

🟣لینک مقاله:
https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-186-1711-1615-1519-1424-and-19-beta-3-released-3365/

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

دیتابیس‌منت یه ابزار self-hosted برای مدیریت backup دیتابیسه که یه web UI تمیز داره. باهاش می‌تونی فرایند schedule، backup و restore رو برای دیتابیس‌هایی مثل MySQL، PostgreSQL، MariaDB، SQL Server، MongoDB، SQLite و Redis انجام بدی. فایل‌ها رو هم می‌تونی روی S3، SFTP، Samba یا local storage ذخیره کنی و از SSH Tunnel هم پشتیبانی می‌کنه.

https://github.com/David-Crty/databasement

🔵 عنوان مقاله
The most valuable API in the modern data stack returns no data (10 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در عصری که داده‌های عظیم و پیچیدگی‌های فنی هر روز بیشتر می‌شوند، نقش APIهای مرسوم در انتقال اطلاعات در حال تغییر است. در گذشته، بسیاری از برنامه‌ها و سیستم‌ها برای استخراج، وارد کردن و به‌روزرسانی داده‌ها به APIهای گسترده و عمومی تکیه می‌کردند که اغلب مبتنی بر درخواست‌های جمعی (bulk export) بودند. اما در حال حاضر، فناوری‌های نوین به سمت معنای تازه‌ای از ارتباطات داده‌ای حرکت کرده‌اند و تمرکز بیشتری بر روی روابط مشترک و ساختارهای انعطاف‌پذیر دارند.

در این روند تحول، APIهای سنتی به تدریج جای خود را به مرجع‌های مشترک جداول داده می‌دهند. نمونه‌هایی مانند کاتالوگ‌های Iceberg REST، فضای ذخیره‌سازی اشیاء، فرمت پارکت، و سیستم‌های صدور مجوز اعتبار، امکان انتشار و مدیریت متادیتا را فراهم می‌کنند، در حالی‌که مصرف‌کنندگان می‌توانند منابع محاسباتی خود را جداگانه تامین کنند. این رویکرد، نیاز به صفحات‌بندی (pagination)، محدودیت‌های نرخ درخواست (rate limits) و تولید داده‌های تکراری در خطوط لوله‌های متعدد را کاهش می‌دهد، و باعث بهبود کارایی و مقیاس‌پذیری سیستم‌ها می‌شود.

پیچیدگی‌های عملیات کاهش یافته، به سمت مفاهیم و تعهداتی مانند قراردادهای داده، هم‌جوشی داده‌ها (compaction)، مفاهیم معنایی، حفظ حریم خصوصی و نگهداری جداول متمرکز می‌شوند. این موارد، بخشی از تعهدات و وظایف جدیدی هستند که در قالب قراردادهای دیجیتال تعریف می‌شوند و تضمین می‌کنند داده‌ها به صورت منسجم و امن مدیریت شده و به راحتی قابل نگهداری و توسعه باشند. در نتیجه، تمرکز بیشتر بر روی قوانین، توافقات و وعده‌های نگهداری داده‌ها، عملیات روزمره و فنی را ساده‌تر و قابل اعتمادتر می‌سازد.

در نهایت، این تغییر رویکرد نشان‌دهنده یک پیشرفت مهم در ساختار فناوری داده است؛ جایی که تمرکز از انتقال بی‌نظیر حجم زیادی داده، به سمت بهبود استراتژی‌های نگهداری، امنیت و مدیریت است. این رویکرد جدید، راه را برای آینده‌ای باز می‌کند که در آن داده‌ها به صورت مؤثرتر، امن‌تر و با قابلیت اطمینان بیشتر مدیریت می‌شوند، و سازمان‌ها می‌توانند بر تحلیل و بهره‌برداری بهتر از اطلاعات تمرکز کنند.

#فناوری_داده #مدیریت_متادیتا #هوش_مصنوعی #تحول_در_داده

🟣لینک مقاله:
https://blog.dataengineerthings.org/the-most-valuable-api-in-the-modern-data-stack-returns-no-data-88978bd2ad4c?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Read Your Writes: WAIT FOR in Postgres 19

🟢 خلاصه مقاله:
در نسخه ۱۹ پستگرس، فرمان جدیدی به نام "WAIT FOR" ارائه شده است که تحول بزرگی در مدیریت تراکنش‌ها به حساب می‌آید. این فرمان بر پایه یک دستور SQL است که پس از ده‌ها سال توسعه، امکان توقف یک جلسه کاری تا زمانی که لاگ‌های تغییرات (WAL) به موقعیت مشخصی برسند، را فراهم می‌کند. در واقع، این قابلیت به برخی عملیات‌هایی مانند خواندن روی نسخه‌های غیرهمزمان (آسینک) اجازه می‌دهد تا منتظر بمانند تا تغییرات مورد نیازشان در ثبت تغییرات نوشته‌شده باشد، بدون نیاز به اینکه هر تراکنش برای تأیید یا پایان کار، منتظر استندبای شود. این ویژگی، بهبود قابل توجهی در کارایی و هماهنگی تراکنش‌ها در محیط‌های توزیع‌شده به وجود می‌آورد و قابلیت‌هایی پیشرفته‌تر در هماهنگی داده‌ها را فراهم می‌کند.

در نتیجه، این قابلیت جدید امکان بهبود چشمگیر در کارایی پایگاه‌های داده و کاهش زمان انتظارهای بی‌مورد را فراهم می‌آورد، و توسعه‌دهندگان و مدیران پایگاه داده‌ها می‌توانند کنترل بیشتری بر نحوه مدیریت تراکنش‌ها و تراکنش‌های همزمان داشته باشند. به این ترتیب، استفاده از فرمان "WAIT FOR" در پروژه‌های بزرگ و سیستم‌های نیازمند همگام‌سازی دقیق، می‌تواند میزان بهره‌وری و پاسخگویی سیستم‌ها را به طور چشمگیری ارتقاء دهد.

#پستگرس #پایگاه_داده #توسعه_نرم‌افزار #مدیریت_دیتا

🟣لینک مقاله:
https://clickhouse.com/blog/postgresql-19-wait-for-read-your-writes

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
pg_statviz 1.2: Time Series Analysis and Visualization of Postgres Stats

🟢 خلاصه مقاله:
امکانات جدید افزونه pg_statviz نسخه ۱.۲، ابزاری قدرتمند برای تحلیل و تصویربرداری داده‌های زمانی در پایگاه داده‌های PostgreSQL است. این افزونه، به توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم اجازه می‌دهد تا به راحتی روند تغییرات شاخص‌های مختلف مانند ورودی و خروجی‌ها، قفل‌ها، ثبت‌های WAL، استفاده از بافر و سایر آمار مهم پایگاه داده را در قالب نمودارهای زمان‌محور مشاهده و تحلیل کنند.

با استفاده از این ابزار، می‌توان الگوهای رفتاری در عملکرد پایگاه داده در دوره‌های مختلف زمانی را شناسایی کرد، مشکلات احتمالی راوطمات در عملیات‌های پایگاه داده را سریع‌تر تشخیص داد و قابلیت‌های بهینه‌سازی را ارتقا داد. این ابزار، ترکیبی از افزونه و ابزار کمکی است که کار تحلیل روندهای زمانی را بسیار آسان‌تر می‌کند و دید بهتر و جامع‌تری نسبت به وضعیت سیستم را فراهم می‌آورد.

نسخه ۱.۲ این افزونه، با بهبودهای جدید، امکان تحلیل پیشرفته‌تر و تصویربرداری بصری را برای متخصصان فراهم می‌کند تا به شکلی مؤثرتر بر عملکرد و سلامت سیستم پایگاه داده خود نظارت داشته باشند. این ابزار، حیاتی برای مدیران پایگاه داده و تیم‌های توسعه است که به دنبال بهبود عملکرد و پایداری سیستم‌های تحت مدیریت خود هستند.

#پایگاه_داده #PostgreSQL #متحرک_سازی #تحلیل_زمانی

🟣لینک مقاله:
https://github.com/vyruss/pg_statviz

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
The Quiet Politics of Dashboards: Visualizing Power, Governance, and Blind Spots in African Organizations (9 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
درک کردن نقش ناپیدای داشبوردها در سیاست‌گذاری‌های خاموش‌، اهمیت زیادی دارد. این ابزارهای تصویری نه تنها نمایی از داده‌ها و شاخص‌ها ارائه می‌دهند، بلکه تاثیر عمیقی بر تصمیم‌گیری‌های رهبران دارند. معیارها و نمودارهایی که بیشتر مورد توجه قرار می‌گیرند، شکل دهنده دیدگاه، اولویت‌ها و اقدامات مدیران هستند. در نتیجه، برخی از واقعیت‌های پیچیده و دشوار اندازه‌گیری‌شده، ناپدید می‌شوند و از نظر دور می‌مانند. این کاستی‌ها به ویژه در سازمان‌های عمومی و غیرانتفاعی در آفریقا دیده می‌شود، جایی که داشبوردهای مربوط به کمک‌های مالی و توسعه‌ناپذیر به ظاهر شفاف، اما ممکن است واقعیت‌های اساسی مانند نیازهای واقعی یا مشکلات بنیادی را مخفی کنند. بنابراین، باید مراقب بود که این ابزارها تعادل را میان داده‌های مربوط به کمک‌های اهدایی و دانش بومی و محلی حفظ کنند، تا تصمیمات بر پایه درک عمیق‌تر و جامع‌تری اتخاذ شود.

#سیاست_پنهان #مدیریت_درآفریقا #تصویرسازی_قدرت #دانش_محلی

🟣لینک مقاله:
https://blog.dataversegh.com/updates/2026/08/22/quiet-dashboard-politics/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
From 17ms to 0.04ms: How to Design the Right SQL Index (6 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در طراحی ایندکس‌های SQL، نکته کلیدی این است که این ایندکس‌ها بر اساس الگوهای واقعی کوئری‌ها ساخته شوند، نه صرفاً بر پایه ساختار جدول. یکی از اصول مهم در ایجاد ایندکس‌های چندتایی، ترتیب صحیح ستون‌ها است. معمولاً باید فیلترهای بر پایه برابری (equality filters) در ابتدای لیست قرار گیرند و ستون‌هایی که برای مرتب‌سازی یا محدوده‌بندی به کار می‌روند بعد از آنها قرار گیرند. برای اطمینان از صحت و کارایی ایندکس‌ها، ابزارهای مانند EXPLAIN ANALYZE بسیار مفید هستند، زیرا نتایج اجرا را تحلیل می‌کنند و به اصلاح طراحی کمک می‌کنند.

استفاده صحیح از این ایندکس‌ها می‌تواند سرعت اجرای کوئری‌ها را به شکل چشمگیری بهبود بخشد، به‌طوری‌که زمان اجرای نمونه‌سوالات از ۱۷ میلی‌ثانیه به فقط ۰.۰۴ میلی‌ثانیه کاهش یابد و در موارد دیگر، از ۴۳۶ میلی‌ثانیه به نیم ثانیه برسد. این بهینه‌سازی‌ها تاثیر قابل توجهی در عملکرد پایگاه داده‌ها و پاسخگویی سریع‌تر برنامه‌ها دارد، و نشان می‌دهد که طراحی صحیح ایندکس‌ها چقدر اهمیت دارد.

#پایگاه_داده #ایندکس #کارایی #بهینه‌سازی

🟣لینک مقاله:
https://milanjovanovic.tech/blog/how-to-design-the-right-sql-index?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
The Scaffolding Matters More Than the Interface (27 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در مطالعه‌ای که مدت زمان خواندن آن حدود بیست و هفت دقیقه است، اهمیت ساختار پشتیبان‌کننده (اسکافولدینگ) در فرآیند توسعه بیشتر از نوع رابط کاربری ابزارها مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان می‌دهد که نوع اسکافولدینگ نقش کلیدی‌تری در کاهش هزینه‌ها ایفا می‌کند تا انتخاب بین ابزارهای MCP و CLI. به طور خاص، استفاده از اسکافولدینگ مبتنی بر CLI تنها، می‌تواند هزینه‌ها را بین ۵ تا ۲۸ برابر کاهش دهد، در حالی که نسبت هزینه میان ابزارهای MCP و CLI در این مطالعه، از ۰.۴۳ برابر تا ۲۹ برابر متغیر بود. این تفاوت‌ها نشان می‌دهد که صرف نظر از نوع رابط، انتخاب رابط کاربری به تنهایی نمی‌تواند پیش‌بینی‌کننده قوی برای کارایی و هزینه‌ها باشد.

در نتیجه، تمرکز بر ساختار و فرآیندهای پشتیبانی در توسعه نرم‌افزار اهمیت زیادی دارد، زیرا که تاثیر مستقیم بر صرفه‌جویی در هزینه‌ها و بهبود بهره‌وری دارد. استفاده از اسکافולדینگ ساده و مستقیم، مخصوصاً در قالب CLI، می‌تواند نقش مهمی در کاهش هزینه‌ها ایفا کند، در حالی که تمرکز صرف بر نوع رابط ممکن است نتایج قابل توجهی در کاهش هزینه یا بهبود کارایی نداشته باشد. این یافته، اهمیت بررسی دقیق‌تر و تمرکز بر ساختارهای پشتیبانی را در پروژه‌های فناوری اطلاعات و توسعه نرم‌افزار برجسته می‌کند.

#توسعه_نرم‌افزار #کاهش_هزینه #اسکافولدینگ #رابط_کاربری

🟣لینک مقاله:
https://arxiv.org/abs/2608.08654?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Eight Years of Postgres Advice, Re-Checked Against Postgres 19

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، مروری داریم بر هشت سال تجربه و راهنمایی‌های مرتبط با پایگاه داده پستگرس، به‌ویژه در موضوعاتی مانند عملیات COPY، ساختارهای TOAST، شاخص‌های BRIN، و تکنیک‌های ایندکس‌گذاری و پارتیشن‌بندی. در طول این سال‌ها، بسیاری از شیوه‌ها و رفتارها در مدیریت و بهینه‌سازی پایگاه داده تغییر کرده است، بنابراین بررسی این تحولات می‌تواند برای توسعه‌دهندگان و مدیران پایگاه داده بسیار مفید باشد.

در این مقاله، با نگاهی دقیق به سال‌های گذشته، مشخص می‌شود چه تغییراتی در عملکرد و رفتارهای پستگرس صورت گرفته است. به‌علاوه، جداول موضوع‌بندی شده بر اساس نسخه‌های مختلف، نشان می‌دهند که هر تغییر و بهبود در چه نسخه‌ای رخ داده است، بنابراین خوانندگان می‌توانند با اطمینان بیشتر به روزرسانی‌های مربوطه را در سیستم‌های خود اعمال کنند یا استراتژی‌های بهینه‌سازی خود را بر اساس این تغییرات تنظیم نمایند.

این مروری جامع، ابزاری ارزشمند است برای آن دسته از افرادی که قصد دارند بهتر درک کنند سیستم پستگرس چگونه در گذر زمان تکامل یافته و چه نکاتی در نسخه‌های مختلف اهمیت بیشتری یافته است. چه شما هم‌اکنون در حال کار با نسخه‌های قدیمی باشید یا در حال مهاجرت به نسخه‌های جدید، این مقاله راهنمایی مفید برای شناخت تغییرات و بهترین شیوه‌ها است.

#پستگرس #پایگاه_داده #توسعه_نکته #بهینه‌سازی

🟣لینک مقاله:
https://www.crunchydata.com/blog/postgres-19-how-our-advice-has-changed-since-we-wrote-it

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
pgbot: Postgres Intelligence for AI Agents and Apps

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری، ابزارهای هوشمندانه و کارآمد برای مدیریت داده‌ها اهمیت زیادی دارند. یکی از این ابزارها، پگ‌بات است که با بهره‌گیری از زبان برنامه‌نویسی Go توسعه یافته و به صورت یک فایل اجرایی تنها عرضه می‌شود. این ابزار به صورتRead-Only طراحی شده است، یعنی فقط امکان مشاهده و خواندن داده‌ها را دارد، بدون آنکه تغییر یا عملیات نوشتن روی سرور پستگرس داشته باشد.

پگ‌بات به طور خاص برای اتصال به سرورهای پستگرس ساخته شده است و قادر است گزارشی جامع از وضعیت سلامت سرور ارائه دهد. این گزارش شامل ارزیابی‌های مختلفی است که وضعیت کلی و سلامت سیستم را نشان می‌دهد. جالب است بدانید، این ابزار علاوه بر ارائه وضعیت‌های جاری، تغییرات انجام شده از آخرین اجرای خود را نیز نمایش می‌دهد، که این ویژگی بسیار مفید است برای رصد و کنترل دائمی سیستم‌های پایگاه داده.

با گذشت تنها دو هفته از عرضه، پگ‌بات هنوز در مراحل اولیه توسعه قرار دارد، اما به سرعت در حال جلب توجه است. ابزارهای مانند این می‌توانند نقش مهمی در پشتیبانی هوش مصنوعی و اتوماسیون برنامه‌های مرتبط با پایگاه داده‌ها ایفا کنند، زیرا به تحلیل سریع و موثر وضعیت سیستم‌ها کمک می‌کنند و روندهای تغییر را به صورت مستمر رصد می‌کنند.

پگ‌بات ابزاری نوآورانه است که به ویژه برای توسعه‌دهندگان و تیم‌های فعال در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بسیار کاربردی است، چرا که امکان نظارت لحظه‌ای و دقیق بر بانک‌های اطلاعاتی را فراهم می‌آورد و کمک می‌کند تا سیستم‌ها همیشه در بهترین وضعیت قرار داشته باشند.

#پایگاه_داده #هوش_مصنوعی #نظارت_سیستم #توسعه‌دهنده

🟣لینک مقاله:
https://pgbot.dev/

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

چرا برای هر قابلیت جدید یه دیتابیس یا سرویس جدا اضافه می‌کنیم؟! بیا خلاصه بگم ، یه ابزار واست کافیه

​این روزها برای ساخت یه MVP ساده، معماری پروژه‌ها شبیه غول بی شاخ و دم شده:
- برای کش میریم سراغ Redis
- برای سرچ وکتوری پای Pinecone رو باز می‌کنیم
- برای سرچ متنی پیشرفته Elasticsearch می‌زنیم
- برای تسک‌های زمان‌بندی‌شده ابزارهای خارجی کنار می‌ذاریم
- برای اسناد و داکیومنت‌ها هم یه سر به MongoDB می‌زنیم!
​نتیجه؟ پیچیدگی زیرساخت، هزینه‌های بالا و نگهداری سرسام‌آور!

​اما نکته جالب اینه که همین Postgres (پستگرس) که بیش از ۳۰ سال قدمت داره، مثل یک چاقوی سوئیسی همه‌فن‌حریف می‌تونه تا مقیاس‌های بسیار خوبی جای تمام این ابزارها رو پر کنه:

​1- کش بدون ریدیس: با استفاده از UNLOGGED TABLES نوشتن فوق‌العاده سریع با مکانیزم کش در دسترسه

2- وکتور دیتابیس با PGVector: بدون نیاز به ابزار جداگانه، امبدینگ‌های هوش مصنوعی رو ذخیره و سرچ کنید.

3- جستجوی متنی (Full-Text Search): به لطف tsvector و ایندکس‌های GIN نیازی به الاستیک‌سرچ برای اکثر پروژه‌ها نیست.

4- داده‌های مکانی و نقشه‌ای با PostGIS: یکی از قدرتمندترین موتورهای تحلیل مکانی در کل دنیای نرم‌افزار.

5- جاب‌های زمان‌بندی‌شده با pg_cron: اجرای اسکریپت‌ها و کران‌جاب‌ها مستقیماً داخل خود دیتابیس.

6- ذخیره اسناد NoSQL با JSONB: جستجو و فیلتر روی فایل‌های JSON بدون نیاز به مونگو.
​
نتیجه‌گیری:
تا زمانی که پروژه به مقیاس صدها هزار کاربر یا نیازهای خیلی خاص نرسیده، معماری رو ساده نگه دارید (Keep It Simple). یک نمونه Postgres خوب کانفیگ‌شده، بیش از ۹۰ درصد نیازهای شما رو جواب میده!

| <Jafar Ghorbani/>

درود و وقت بخیر دوستان.

آیا کسی اینجا هست که در شرکت دیوار کار کنه؟

یک سوال داشتم.
اگر کسی هست بهم پیام بده👇
@Mrbardia72