Database Labdon
871 subscribers
35 photos
3 videos
1 file
882 links
🕸 Database Academy

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

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 عنوان مقاله
temBoard 10.0: A Postgres Remote Control/Dashboard

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

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

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

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

#مدیریت_پایگاه_داده #PostgreSQL #نظارت_سیستم #ابزارهای_فنی

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


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
CNPG integration with pgEdge

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، مدیریت پایگاه داده‌ها یکی از چالش‌های اصلی شرکت‌ها و توسعه‌دهندگان است. شرکت Aiven با ارائه یک نسخه جدید و اقتصادی، این فرآیند را برای کاربران ساده‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر کرده است. حالا با معرفی گزینه توسعه‌دهنده (developer tier)، دیگر نیازی نیست هزینه‌های زیادی برای سرورهای غیرفعال و بی‌استفاده پرداخت کنید. این گزینه جدید با قیمت تنها ۵ دلار، امکان بهره‌برداری موثر و اقتصادی از PostgreSQL را فراهم می‌کند، بنابراین توسعه‌دهندگان می‌توانند روی پروژه‌های خود تمرکز کنند بدون نگرانی از هزینه‌های اضافی و بیهوده.

در کنار این، یکپارچگی CNPG با pgEdge، امکانات بسیار بیشتری را در حوزه مدیریت و توسعه پایگاه‌های داده ارائه می‌دهد. این ادغام سبب می‌شود که فرآیندهای توسعه، استقرار و نگهداری پایگاه داده‌ها به شکل مؤثرتری انجام شود و کاربران تجربه بهتری در مدیریت داده‌های خود داشته باشند. با بهره‌گیری از این فناوری‌ها، شرکت‌ها و توسعه‌دهندگان می‌توانند بهره‌وری خود را افزایش دهند و هزینه‌های جاری را کاهش دهند، در حالی که امنیت و کارایی سیستم‌هایشان حفظ می‌شود.

در مجموع، با توجه به امکانات جدید و هزینه‌های مقرون‌به‌صرفه‌ای که ارائه می‌شود، حالا فرصت‌های بیشتری برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط فراهم شده است تا بتوانند از فناوری‌های پیشرفته بهره‌مند شوند و در بازار رقابتی بهتر عمل کنند.

#پایگاه_داده #PostgreSQL #توسعه_برنامه #فناوری

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178330/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
The Pitfalls of Partitioning Postgres Yourself

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاه‌های داده، یکی از اشتباهات رایج و پرهزینه، تقسیم بندی نادرست و دستی منابع دیتابیس است. بسیاری از توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم وقتی با حجم روزافزون داده‌ها مواجه می‌شوند، تصمیم می‌گیرند به صورت مستقل و بدون تخصص کافی، عملیات پارتیشن‌بندی را انجام دهند. این رویکرد، اگرچه ممکن است در نگاه اول ساده و سریع به نظر برسد، اما در واقع می‌تواند مشکلات جدی و پیچیده‌ای را در آینده برای سیستم ایجاد کند.

وقتی فرآیند پارتیشن‌بندی توسط افراد بدون دانش فنی لازم انجام شود، ممکن است منجر به کاهش کارایی، افزایش بار سرور و در نهایت، کاهش عملکرد کلی دیتابیس گردد. علاوه بر این، ریسک خطاهای انسانی، ناسازگاری‌های ساختاری و دشواری در نگهداری و به‌روزرسانی پارتیشن‌ها نیز از جمله چالش‌هایی است که باید از آن‌ها اجتناب کرد. در نتیجه، بهتر است در این مسیر از ابزارها و روش‌های استاندارد و قابل اعتماد بهره‌مند شد تا بتوان مدیریت مؤثرتر و پایدارتری روی داده‌ها داشت.

در پایان، توجه به این نکته حیاتی است که فرآیند پارتیشن‌بندی، نیازمند برنامه‌ریزی دقیق و دانش فنی است. سپردن این مسئولیت به افراد متخصص و بهره‌گیری از روش‌ها و فناوری‌های حرفه‌ای، نه تنها از اشتباهات پرهزینه جلوگیری می‌کند، بلکه تضمین‌کننده‌ی عملکرد بهتر و انعطاف‌پذیری بلندمدت سیستم است. در دنیای امروز، بهره‌گیری از راهکارهای خودکار و استاندارد، کلید موفقیت در مدیریت داده‌های پیچیده می‌باشد.

#پایگاه_داده #پارتیشن_بندی #PostgreSQL #مدیریت_داده

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178686/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
A Deeper Look at UUIDv4 vs UUIDv7 in Postgres 18

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای بانک‌های اطلاعاتی، شناخت نوع شناسه‌های یکتا اهمیت زیادی دارد. یکی از مواردی که در نسخه‌های جدید پایگاه داده‌ها، مانند نسخه ۱۸ پستگرس، مورد توجه قرار گرفته است، تفاوت‌ها و مزایای استفاده از انواع مختلف UUID است. در این مقاله، به بررسی عمیق تفاوت‌های بین UUIDv4 و UUIDv7 می‌پردازیم تا بتوانید بهترین گزینه را برای نیازهای پروژه‌تان انتخاب کنید.

در ابتدا، توضیحاتی کوتاه درباره UUIDها ارائه می‌شود. UUID یا شماره شناسه چندمنظوره جهانی، یک شناسه منحصر به فرد است که در سطح جهانی تولید می‌شود و امکان تداخل ندارد. این شناسه‌ها کاربرد فراوانی در ایجاد برچسب‌های یکتا در سیستم‌های توزیع‌شده دارند. نسخه‌های مختلف UUID ویژگی‌ها و ساختارهای متفاوتی دارند که هرکدام مزایا و معایب خاص خود را دارند.

حال، تمرکز ما بر روی دو نسخه محبوب، یعنی UUIDv4 و UUIDv7 است. UUIDv4 بر پایه توليد تصادفی (تصادفی‌سازی کامل) ساخته می‌شود و به دلیل سادگی و سرعت تولید، بسیار پرکاربرد است. اما، UUIDv7 که یکی از نسخه‌های جدید است، با تمرکز بر زمان‌مبنا بودن و قابلیت ترتیب‌پذیری، امکانات جدیدی برای بهبود کارایی و امنیت در مدیریت شناسه‌ها فراهم می‌کند.

در تکامل پایگاه داده‌ها، اهمیت انتخاب نوع UUID مناسب برای کاهش تداخل، افزایش خوانایی، و بهبود عملکرد سیستم، مشخص شده است. تفاوت‌های کلیدی این دو نوع شناسه در نحوه تولید و ساختارشان است که هر کدام در موارد خاصی کاربرد دارد و باید بر اساس نیاز پروژه انتخاب شوند.

در نهایت، بررسی این موارد و مقایسه‌های دقیق به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بتوانند تصمیم آگاهانه‌تری در خصوص پیاده‌سازی و استفاده از UUIDهای مناسب در پروژه‌هایشان داشته باشند. با درک بهتر تفاوت‌ها، می‌توان سیستم‌های پایدار، امن و قابل توسعه‌تری ساخت.

#پایگاه_داده #UUID #PostgreSQL #توسعه

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


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
What You Should Know About Constraints in Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
در زبان پایگاه‌های داده، محدودیت‌ها نقش مهمی در تضمین صحت و سازگاری داده‌ها دارند. با استفاده از محدودیت‌ها، می‌توان قوانین مخصوصی را بر روی جداول و ستون‌ها تعریف کرد تا اطمینان حاصل شود که داده‌ها مطابق با استانداردهای مورد نظر وارد می‌شوند و هیچ نوع داده نادرستی وارد سیستم نمی‌شود. این محدودیت‌ها به برنامه‌نویسان و مدیران پایگاه داده کمک می‌کنند تا از بروز خطاهای احتمالی جلوگیری کنند و پایگاه داده‌ای قابل اعتماد و پایدار را ایجاد و نگهداری نمایند.

در PostgreSQL، این نوع محدودیت‌ها قابلیت تعریف در سطح جدول و ستون را دارند، که باعث می‌شود کنترل دقیقی بر روی نوع داده‌ها، میزان داده‌ها و روابط بین جداول داشته باشیم. در ادامه، به جزئیات و انواع این محدودیت‌ها می‌پردازیم و نحوه استقرار و کاربرد آن‌ها را بررسی می‌کنیم تا بتوانید بهترین بهره‌برداری را از قابلیت‌های این سیستم قدرتمند داشته باشید.

#پایگاه_داده #PostgreSQL #محدودیت_ها #آموزش

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178317/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Postgres, MongoDB, and What “Cannot Scale” Really Means

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاه‌های داده، مقوله مقیاس‌پذیری همواره یکی از چالش‌های مهم توسعه‌دهندگان و مدیران فناوری اطلاعات بوده است. در این میان، چندین سیستم محبوب مانند PostgreSQL و MongoDB نقش مهمی در استراتژی‌های داده‌ای شرکت‌ها ایفا می‌کنند. اما مفهومی که اغلب درباره آن صحبت می‌شود، یعنی «نتوانستن در مقیاس بزرگ» یا همان «Cannot Scale»، موضوعی است که باید به دقت بررسی شود تا حقیقت پشت آن مشخص گردد.

در خبر اخیر منتشر شده در نشریه «ذا ریجستر»، صحبت‌هایی از مدیرعامل شرکت MongoDB نقل شده است که ادعا می‌کند «PostgreSQL نمی‌تواند به راحتی در مقیاس بزرگ عمل کند». این دیدگاه، بازتاب دهنده نگرانی‌های رایج درباره محدودیت‌های سیستم‌های رابطه‌ای در مقایسه با سامانه‌های NoSQL است. ولی آیا واقعاً این ادعا درست است؟ یا شاید تعریفی نادرست از توانایی‌های هر سیستم است که در اینجا مطرح شده است؟

نکته مهم این است که هر سیستم پایگاه داده‌ای، چه رابطه‌ای و چه غیر رابطه‌ای، بر اساس نیازهای خاص طراحی شده و مزایا و معایب مخصوص به خودش را دارد. PostgreSQL، با قابلیت‌های قدرتمند در مدیریت تراکنش‌های پیچیده و ساختارهای داده‌های منسجم، می‌تواند در پایگاه‌هایی با حجم بالا و نیاز به دقت بسیار، عملکرد قابل قبولی نشان دهد. از سوی دیگر، MongoDB با طراحی ساختارشافته برای پردازش داده‌های نیمه‌ساختاریافته و افقی‌سازی آسان، برای پروژه‌هایی که نیازمند مقیاس‌پذیری سریع و انعطاف‌پذیری بالا هستند بسیار مناسب است.

بنابراین، ادعای اینکه یکی توانایی «نمی‌تواند در مقیاس بزرگ باشد»، شاید اغراق‌آمیز یا نگاهی نادرست به توانایی‌های کامل آن سیستم باشد. تصمیم‌گیری در مورد نوع پایگاه داده باید بر اساس نیازهای خاص پروژه، حجم داده‌ها، سطح ترافیک و معیارهای امنیت باشد، نه بر اساس کلیشه‌ها یا نظرات مقطعی.

در نهایت، درک صحیح از محدودیت‌ها و قابلیت‌های هر سیستم، کلید موفقیت در طراحی زیرساخت‌های داده‌ای است. هر دو نوع پایگاه داده، یعنی PostgreSQL و MongoDB، ابزارهای قدرتمندی هستند که در مواقع مناسب، می‌توانند نیازهای مختلف سازمان‌ها را برآورده کنند، بدون اینکه به عبارتی «نمی‌توانند در مقیاس بزرگ» خرده‌ای وارد باشد.

#پایگاه_داده #مقیاس_پذیری #PostgreSQL #MongoDB

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178321/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Multigres: Vitess for Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
ویتس یک سیستم خوشه‌بندی محبوب است که عمدتاً برای افزایش مقیاس‌پذیری و تقسیم‌بندی داده‌ها در MySQL استفاده می‌شود. این سیستم توانسته است نیازهای شرکت‌ها و توسعه‌دهندگان را برای مدیریت حجم بزرگ داده‌ها و بهبود عملکرد پایگاه‌های داده برآورده کند. امسال، تیم Supabase یکی از بنیان‌گذاران و طراحان اصلی ویتس، آقای سوگو سوجومارانه، را برای توسعه نسخه‌ای مخصوص پایگاه داده PostgreSQL استخدام کرد. این پروژه در حال حاضر در مراحل اولیه قرار دارد و تیم توسعه در حال کار بر روی آن است تا بتواند امکانات و قابلیت‌های مشابه ویتس در محیط PostgreSQL را فراهم کند.

با وجود اینکه این پروژه هنوز در ابتدای مسیر است، ولی پیشرفت‌های اولیه نوید بخش آینده‌ای روشن برای کسانی است که به دنبال راه‌حل‌های قدرتمند و مقیاس‌پذیر در زمینه پایگاه‌های داده مبتنی بر PostgreSQL هستند. تیم توسعه در حال حاضر این پروژه را در دست دارد و امیدوار است در آینده نه چندان دور، ابزار قدرتمندی را در اختیار جامعه توسعه‌دهندگان قرار دهد که بتواند نیازهای پیچیده مدیریت داده‌ها در پروژه‌های بزرگ را برآورده کند.

در این مسیر، توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به پایگاه داده‌ها باید منتظر بمانند تا امکانات و قابلیت‌های نهایی این نسخه جدید در دسترس قرار گیرد، تا بتوانند از آن در پروژه‌های خود بهره‌مند شوند.

#پایگاه_داده #PostgreSQL #پروژه_بازمتن #توسعه

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178690/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Benchmarking Postgres 17 vs 18

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، نویسنده به بررسی و مقایسه دقیق عملکرد نسخه‌های مختلف پایگاه داده PostgreSQL، یعنی نسخه‌های ۱۷ و ۱۸، پرداخته است. او با اجرای مجموعه‌ای گسترده از آزمون‌ها در حدود ۹۶ ترکیب متفاوت، تلاش کرده است تا تفاوت‌های عملکرد این دو نسخه را ارزیابی کند. نتایج این آزمایش‌ها نشان می‌دهد که نسخه ۱۸ پایگاه داده PostgreSQL، در کنار بهبودهای عملکردی قابل توجه، مزایای بیشتری نسبت به نسخه قبلی خود دارد.

نکته مهمی که در این بررسی مشخص شد، نقش پررنگ دیسک‌های محلی است؛ به گونه‌ای که استفاده از دیسک‌های داخلی و ذاتی، تاثیر زیادی بر سرعت و کارایی سیستم دارد. همچنین، تنظیمات و پیکربندی‌های سیستم همچنان اهمیت زیادی دارند و شخصی‌سازی آن‌ها می‌تواند بهره‌وری سیستم را به طرز چشمگیری افزایش دهد. در مجموع، این آزمایش‌ها نشان می‌دهند که ارتقای نسخه و بهینه‌سازی تنظیمات، همچنان راهکاری مؤثر برای بهبود عملکرد پایگاه داده است.

در پایان، می‌توان نتیجه گرفت که PostgreSQL ۱۸ نسبت به نسخه‌های پیشین خود، پیشرفت قابل توجهی دارد و بهره‌مندی از دیسک‌های داخلی و انجام تنظیمات دقیق، ارزش ادامه‌دار بودن این بهبودها را دوچندان می‌سازد.

#پایگاه_داده #PostgreSQL #بهبود_عملکرد #تست_پرفورمنس

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178918/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Lessons from Scaling Postgres Queues to 100K Events Per Second

🟢 خلاصه مقاله:
رودرباستک تصمیم گرفت از پایگاه داده PostgreSQL به عنوان سیستم صف‌بندی اصلی خود به جای ابزارهایی مانند کافکا استفاده کند. این تیم در مورد تجربیات و درس‌هایی که در فرآیند راه‌اندازی و مقیاس‌پذیری این سامانه کسب کرده‌اند، توضیح می‌دهد. هدف آنها افزایش ظرفیت پردازش تا ۱۰۰ هزار رویداد در ثانیه است، و این چالش نیازمند به کارگیری راهکارهای نوآورانه و بهینه بود تا سیستم بتواند این حجم عظیم از رویدادها را به صورت موثر مدیریت کند.

در این مسیر، تیم توسعه‌دهندگان با مشکلاتی مانند کاهش زمان پاسخ، بهبود کارایی، و جلوگیری از تداخل داده‌ها مواجه شدند. آن‌ها راهکارهایی مانند بهینه‌سازی ساختار جداول، افزایش توان عملیاتی سرورها، و پیاده‌سازی نمونه‌های توزیع‌شده را به کار گرفتند. این اقدامات باعث شد که سیستم PostgreSQL آن‌ها بتواند در سطح مقیاس عظیم کار کند و مطمئناً نیازهای رو به رشد کسب‌وکارشان را برآورده سازد.

در نهایت، این تجربیات نشان می‌دهد که با استراتژی‌های مناسب و درک صحیح از قابلیت‌های پایگاه داده‌ها، می‌توان سیستم‌های مبتنی بر PostgreSQL را برای حجم‌های بسیار بالا مقیاس داد. این داستان منبع ارزشمندی برای تیم‌های فنی است که قصد دارند سیستم‌های صف‌بندی مقیاس‌پذیر و قدرتمند بسازند، بدون نیاز به ابزارهای تخصصی مانند کافکا.

#پایگاه_داده #مقیاس_پذیری #PostgreSQL #توسعه

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178917/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
1 Trillion Rows in Citus?

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاه‌های داده، مقیاس‌پذیری یکی از مهم‌ترین چالش‌ها است. در حالی که سیستم‌های مبتنی بر PostgreSQL به دلیل قدرت و انعطاف‌پذیری‌شان معروف‌اند، سوالی که همیشه مطرح می‌شود این است که تا چه حد می‌توانند در حجم‌های بسیار بزرگ کارایی داشته باشند.
هانز-یورگن یکی از توسعه‌دهندگان و محققان فعال در حوزه پایگاه‌های داده، تصمیم گرفت این مرزها را امتحان کند. او دست به آزمایشی زد که هدف آن بررسی امکان ایجاد و مدیریت جدولی با یک تریلیون سطر در محیطی مبتنی بر Citus، یک افزونه مقیاس‌پذیر برای PostgreSQL، بود.
این پروژه نه تنها چالش فنی بزرگی محسوب می‌شد بلکه پرسشی درباره قابلیت‌های سیستم‌های مقیاس‌پذیر در دنیای واقعی بود. هدف او این بود که نشان دهد با بکارگیری فناوری‌های مناسب و طراحی‌های هوشمندانه، می‌توان حجم‌های عظیم داده‌ای را مدیریت کرد و به نتایج قابل توجهی دست یافت.
در نهایت، این آزمایش نشان داد که با چند تغییر کلیدی و به کارگیری ساختارهای مناسب، امکان ساختن جداول با حجم‌های بسیار بالا وجود دارد و این می‌تواند چشم‌اندازی جدید برای پروژه‌های بزرگ و داده‌های حجیم ایجاد کند.
این تحقیق نشان می‌دهد که مقیاس‌پذیری در PostgreSQL و افزونه‌هایی مانند Citus، محدودیت‌های قابل توجهی دارد که با نوآوری و فناوری‌های نوین، قابل عبور است.

#پایگاه_داده #مقیاس‌پذیری #PostgreSQL #Citus

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178919/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Using Postgres as a Graph Database: Who Grabbed a Beer Together?

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاه‌های داده، هر روز شاهد توسعه و نوآوری‌های جدیدی هستیم که امکانات بیشتری در اختیار کاربران قرار می‌دهد. یکی از این نوآوری‌ها، استفاده از PostgreSQL به‌عنوان یک پایگاه داده گراف است؛ روشی که به کمک پروژه Apache AGE امکان‌پذیر شده است. این پروژه توانسته مفاهیم پایگاه داده‌های گراف و روش‌های پرس و جو در آن‌ها را به صورت یکپارچه و بومی به PostgreSQL منتقل کند، و فرصت‌های جدیدی برای مهندسان داده و توسعه‌دهندگان فراهم آورد.

با بهره‌گیری از این فناوری، کاربران می‌توانند ساختارهای پیچیده گراف را در محیط پایگاه داده relational خود پیاده‌سازی و تجزیه و تحلیل کنند، بدون نیاز به ابزارهای جداگانه و جداگانه. این امر نه تنها کارایی را افزایش می‌دهد بلکه فرآیند تحلیل داده‌های ردیفی و گرافی را یکپارچه و بسیار موثرتر می‌کند. همچنین، مزیت اصلی این است که توسعه‌دهندگان می‌توانند با یادگیری امکانات جدید، پروژه‌های پیچیده‌تر و کاربردپذیرتری طراحی کنند، بدون اینکه محدود به فناوری‌های جداگانه باشند.

در نهایت، استفاده از PostgreSQL به عنوان یک پایگاه داده گراف با کمک Apache AGE، افق‌های جدیدی در مدیریت و تحلیل داده‌ها گشوده است. این نوآوری فرصت خوبی است برای کسانی که می‌خواهند از امکانات قدرتمند گراف تا در کنار زیرساخت‌های مطمئن SQL بهره‌مند شوند و در مسیر توسعه فناوری‌های داده‌محور گام بردارند.

#پایگاه_داده #گراف #PostgreSQL #ApacheAGE

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179214/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
PostgreSQL Edinburgh is holding its second meetup.

🟢 خلاصه مقاله:
پستی که به‌تازگی در خبرنامه گولنگ ویکلی منتشر شده است، خبر از برگزاری دومین ملاقات گروه PostgreSQL در ادینبرا را می‌دهد. این رویداد فرصت مناسبی است برای توسعه‌دهندگان، مدیران پایگاه داده و علاقه‌مندان به فناوری‌های متن‌باز تا در فضایی دوستانه و حرفه‌ای دور هم جمع شوند. در این نشست، مباحث فنی، به‌روزرسانی‌های جدید و فرصت‌های شبکه‌سازی با افراد متخصص در حوزه PostgreSQL مطرح خواهد شد، و شرکت‌کنندگان می‌توانند ایده‌ها و تجربیات خود را تبادل کنند.

در این رویداد، اعضای جامعه PostgreSQL در ادینبرا جمع می‌شوند تا درباره مسائل مختلف مرتبط با این سیستم مدیریت پایگاه داده قدرتمند گفت‌وگو کنند. هدف از برگزاری این ملاقات، تقویت ارتباطات بین توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان، یادگیری از تجربیات دیگران و به اشتراک‌گذاری آخرین خبرها و فناوری‌ها در حوزه PostgreSQL است. این نوع gatherings فرصت بسیار خوبی است برای کسانی که می‌خواهند مهارت‌های فنی خود را ارتقاء دهند و با جدیدترین روندهای فناوری آشنا شوند.

پس اگر شما هم در ادینبرا زندگی می‌کنید، یا به هر نحوی علاقه‌مند به فناوری‌های پایگاه داده هستید، حتما در این رویداد شرکت کنید. این فرصت بی‌نظیر را از دست ندهید تا با جامعه PostgreSQL در این شهر دیدار داشته باشید، سوالات خود را بپرسید و شبکه‌ای قوی از هم‌فکران خود بسازید. برگزاری این جلسات ادامه‌دار نشان‌دهنده رشد و پویایی این جامعه فنی است و می‌تواند در پیشرفت‌های آینده‌تان نقش موثری ایفا کند.

#PostgreSQL #ادینبرا #فناوری #جامعه_فنی

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179258/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Top 5 Postgres Query Tuning Tips

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاه‌های داده، کارایی و سرعت اجرای کوئری‌ها اهمیت بسیار زیادی دارد، به‌ویژه زمانی که با حجم بالای داده‌ها سر و کار داریم. در این مقاله، پنج نکته برتر برای بهبود و بهینه‌سازی کوئری‌های PostgreSQL آورده شده است که با رعایت آن‌ها می‌توانید عملکرد بانک اطلاعاتی خود را به طور چشمگیری ارتقاء دهید.

اولین پیشنهاد مهم، استفاده هوشمندانه از ایندکس‌ها است. ایندکس‌ها نقش حیاتی در کاهش زمان پرس و جو دارند و اگر به درستی پیاده‌سازی شوند، سرعت اجرای کوئری‌ها را چندین برابر می‌کنند. دومین نکته، بهینه‌سازی کوئری‌های SQL است؛ به‌این معنا که باید از نوشتن کوئری‌های پیچیده و غیرضروری پرهیز کنید و سعی کنید آن‌ها را ساده و کارآمد نگه دارید. سوم، بهره‌گیری مؤثر از EXPLAIN و سایر ابزارهای تحلیل عملکرد، کمک می‌کند نقاط ضعف کوئری‌ها را شناسایی و برطرف کنید.

چهارم، تنظیم مناسب پارامترهای پیکربندی PostgreSQL است. این تنظیمات نقش مهمی در نحوه اجرای کوئری‌ها دارند و با تنظیم درست پارامترها، می‌توان سطح کارایی را به طور قابل توجهی افزایش داد. در نهایت، توجه به موضوعات مربوط به نگهداری و پاک‌سازی بانک اطلاعاتی، مانند VACUUM و ANALYZE، کارایی سیستم را حفظ می‌کند و از بروز مشکلاتی چون شکست کوئری‌های طولانی جلوگیری می‌کند.

با رعایت این نکات، شما می‌توانید عملیات پرس و جو در بانک اطلاعاتی خود را سریع‌تر، کارآمدتر و قابل اعتمادتر کنید و از تجربه بهبود یافته بهره‌مند شوید.

#پایگاه_داده #بهینه‌سازی_کوئری #PostgreSQL #توسعه‌دهندگان

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179218/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
pg_textsearch 0.4: Modern Ranked Text Search Extension

🟢 خلاصه مقاله:
امروزه در دنیای مدیریت پایگاه‌داده، جستجو و یافتن اطلاعات مورد نیاز به شکل سریع و دقیق اهمیت زیادی یافته است. یکی از ابزارهای قدرتمند در این حوزه، افزونه‌ای است که امکان اعمال رتبه‌بندی مبتنی بر الگوریتم BM25 را در جستجوی متون کامل در پایگاه‌داده‌های PostgreSQL فراهم می‌کند. این افزونه، با معرفی نسخه ۰.۴، تحولی در نحوه انجام جستجوهای متنی ایجاد کرده است و به طور قابل توجهی کارایی و دقت نتایج را افزایش می‌دهد.

نسخه جدید این افزونه، امکانات رتبه‌بندی پیشرفته‌تری را در اختیار کاربران قرار می‌دهد، تا بتوانند نتایج مرتبط‌تر و با اهمیت‌تر را به راحتی شناسایی کنند. این ابزار به توسعه‌دهندگان و مدیران پایگاه‌داده امکان می‌دهد تا جستجوهای متن بلند و پیچیده را با سرعت و دقت بسیار بالا انجام دهند و نتایج را بر اساس میزان تطابق و اهمیت داده‌ها رتبه‌بندی کنند. به این ترتیب، کاربران می‌توانند به‌ راحتی به اطلاعات مورد نیاز خود دست یابند و فرآیند تصمیم‌گیری را بهبود بخشند.

بنابراین، افزونه pg_textsearch 0.4 یک ابزار قدرتمند و کاربردی برای بهبود جست و جوهای متنی در پایگاه‌های داده است که با قابلیت‌های رتبه‌بندی BM25، نقش مهمی در افزایش بهره‌وری و دقت سیستم‌های اطلاعاتی ایفا می‌کند و آینده‌ای روشن در مدیریت داده‌های متن‌محور دارد.

#جستجو_متن #پایگاه‌داده #PostgreSQL #رتبه‌بندی

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179221/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Postgres Serials Should be BIGINT (and How to Migrate)

🟢 خلاصه مقاله:
در پایگاه‌های داده، نوع داده‌های تولید خودکار مانند "Serial" در PostgreSQL، برای ایجاد ستون‌هایی استفاده می‌شود که شماره‌های منحصربه‌فرد و پیوسته‌ای را به طور خودکار اختصاص می‌دهند. با گذر زمان و رشد حجم داده‌ها، سوالی مطرح می‌شود که آیا استفاده از نوع "Serial" استاندارد جایگزین مناسبی است یا خیر. در این زمینه، نکته مهمی وجود دارد که باید به آن توجه کنیم: در نسخه‌های جدید تر PostgreSQL، توصیه می‌شود که از نوع داده "BIGINT" به جای "Serial" برای ستون‌های تولید خودکار استفاده کنیم. چرا که "Serial" تنها یک راه آسان برای تعریف نوع داده است اما در واقع همانند یک "INTEGER" عمل می‌کند که حداکثر مقدار مجاز آن محدود است، در حالی که "BIGINT" فضای بیشتری برای شمارش‌های بزرگ‌تر فراهم می‌کند.

اگر در حال حاضر از "Serial" استفاده می‌کنید، ممکن است در آینده به محدودیت‌ برخورد کنید، مخصوصاً در برنامه‌های پردرآمد یا سیستم‌هایی که حجم داده‌های بسیار زیادی دارند. برای جلوگیری از این مشکلات، لازم است روند مهاجرت به "BIGINT" را برنامه‌ریزی و اجرا کنید. این موضوع اهمیت دارد، زیرا تغییر نوع ستون‌های تولیدی در پایگاه داده، مستلزم دقت و برنامه‌ریزی است تا بدون اختلال در عملیات و یا از دست رفتن داده‌ها صورت گیرد. در ادامه، راهکارهای مناسب برای انجام این مهاجرت و نکات مهم در هنگام تغییر نوع داده اشاره خواهد شد.

در نتیجه، توصیه می‌شود که از ابتدا نوع "BIGINT" را برای فیلدهای تولیدکننده شماره‌های پیوسته تعریف کنید تا در آینده دچار مشکل نشوید. اگر هم در حال حاضر بر روی نسخه‌های قدیمی‌تر کار می‌کنید و نیاز به مهاجرت دارید، با برنامه‌ریزی دقیق و انجام تغییرات در ساختار جدول، می‌توانید این انتقال را به صورت امن و موثر انجام دهید. این تغییر نه تنها نگرانی‌های مربوط به محدودیت‌های حجم داده را برطرف می‌کند، بلکه باعث اطمینان خاطر در مدیریت بلندمدت پایگاه‌های داده شما می‌شود.

#PostgreSQL #Migrations #BigInt #DatabaseTips

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179523/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
What's New in PostgreSQL 18

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه جدید PostgreSQL 18 با عرضه، تحولات و بهبودهای چشمگیری را به پایگاه‌های داده وارد کرده است. در رویدادی که اخیراً در گروه کاربران PostgreSQL منطقه خلیج سان‌فرانسیسکو برگزار شد، کریستف پتیوس، مدیرعامل شرکت PGX، به طور مختصر ولی مفید، روند توسعه و ویژگی‌های برجسته این نسخه جدید را در مدت زمان سی دقیقه بررسی کرد. این نشست فرصتی بود تا کاربران و توسعه‌دهندگان با جدیدترین قابلیت‌ها و امکاناتی که PostgreSQL 18 ارائه می‌دهد، بیشتر آشنا شوند و بتوانند از آن‌ها در پروژه‌های خود بهره‌مند شوند.

در این جلسه، تمرکز بر روی نکات کلیدی و نوآوری‌های نسخه ۱۸ بود که قرار است تجربه کاربری را بهبود بخشد و کارایی سیستم‌های مدیریت پایگاه داده را افزایش دهد. پتیوس در خلال صحبت خود، به برخی از ویژگی‌های برجسته این نسخه اشاره کرد که می‌تواند تاثیر قابل توجهی در توسعه و مدیریت داده‌ها داشته باشد، از جمله بهبودهای مربوط به سرعت، امنیت و قابلیت‌های توسعه‌پذیری. او تاکید داشت که PostgreSQL همواره در مسیر نوآوری و پاسخگویی به نیازهای روزافزون توسعه‌دهندگان قرار دارد و نسخه ۱۸ گام بعدی در این مسیر است.

در نهایت، این نشست کوتاه ولی پربار فرصت مناسبی بود تا جامعه کاربران PostgreSQL با تغییرات مهم در این سیستم قدرتمند آشنا شوند و بتوانند آن را در پروژه‌های آینده خود به کار گیرند، البته با درک بهتر از امکانات جدید و به روزرسانی‌های مهم نسخه جدید.

#PostgreSQL #توسعه_پایگاه_داده #نسخه۱۸ #تکنولوژی

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179521/web


👑 @Database_Academy
1
🔵 عنوان مقاله
An Introduction to Buffers in Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
در سیستم‌های مدیریت پایگاه داده، بخش حافظه‌ی کش یا همان بافرها نقش حیاتی در بهبود کارایی و سرعت عملیات دارند. در بیشتر موارد، هنگام آموزش‌ها و مقالات، تنها به تنظیمات کلی و بهبودهای سطحی در عملکرد پایگاه داده اشاره می‌شود، اما اهمیت دقیق و عملکرد داخلی این بخش‌ها کمتر مورد توجه قرار می‌گیرد. در این راستا، Radim با توضیح جزئیات و نقش واقعی بافرها در PostgreSQL، نوری تازه بر اهمیت این عنصر بنیادی می‌افکند و نشان می‌دهد که چگونه آن‌ها به طور مستقیم، عملیات خواندن و نوشتن داده‌ها را تسهیل می‌کنند و باعث افزایش سرعت و کارایی سیستم می‌شوند.

بافرها در PostgreSQL وظیفه دارند داده‌های مرتبط با عملیات‌های جاری را در حافظه نگه دارند تا نیاز نباشد هر بار که داده‌ای درخواست می‌شود، از دیسک خوانده شود. این فرآیند به طور قابل ملاحظه‌ای زمان پاسخگویی سیستم را کاهش می‌دهد و فشار روی هارد دیسک را کم می‌کند، که در نتیجه، کارایی کلی پایگاه داده را ارتقاء می‌دهد. Radim در توضیحات خود، نشان می‌دهد که چگونه مدیریت صحیح این بافرها می‌تواند راه را برای بهبود عملکرد سیستم‌های بزرگ و پرکاربرد هموار کند و چرا نادیده گرفتن آن‌ها ممکن است منجر به کاهش چشمگیر بهره‌وری شود.

در نتیجه، درک بهتر از عملکرد و مدیریت مناسب بافرها، کلید موفقیت در بهینه‌سازی پایگاه‌های داده است. اطلاع داشتن از چگونگی فعالیت این بخش‌های حافظه و نحوه بهینه‌سازی آن‌ها، می‌تواند تفاوت چشمگیری در سرعت و پاسخگویی سیستم‌های پایگاه داده ایجاد کند. Radim با توضیحاتش، نشان می‌دهد که این موضوع نه تنها برای توسعه‌دهندگان و مدیران پایگاه داده، بلکه برای هر کسی که به دنیای دیتابیس‌ها علاقه‌مند است، اهمیت زیادی دارد و باید به آن توجه ویژه‌ای شود.

#پایگاه‌داده #PostgreSQL #بهینه‌سازی #بافر

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179897/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
Is the Future of MySQL PostgreSQL (or MariaDB, or TiDB, or ...)?

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاه‌های داده، انتخاب سیستم مدیریت داده‌ها یکی از تصمیمات حیاتی و پرتأثر در موفقیت هر پروژه‌ای است. روز به روز، فناوری‌های جدید و بهبودهای مداوم، گزینه‌های مختلفی را پیش روی توسعه‌دهندگان قرار می‌دهند که هر کدام مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند. در این میان، دو سیستم محبوب MySQL و PostgreSQL به طور قابل توجهی جایگاه ویژه‌ای در جامعه توسعه‌دهندگان پیدا کرده‌اند و هر کدام طرفداران قدرتمندی دارند. سوال اینجاست که آینده این فناوری‌ها چه خواهد بود و آیا یکی بر دیگری برتری پیدا می‌کند یا راه‌های جدیدی در حال ظهور است؟

در ابتدا باید شناخت دقیقی از وضعیت فعلی این فناوری‌ها داشته باشیم. MySQL، که مدت‌ها به عنوان گزینه‌ای سریع و کارآمد در زمینه مدیریت پایگاه داده‌های رابطه‌ای شناخته می‌شود، توانسته است جایگاه مستحکمی در پروژه‌های کوچک و بزرگ به دست آورد. در مقابل، PostgreSQL که از نظر قابلیت‌های پیشرفته‌تر، پایداری و امکانات توسعه‌پذیری برتری دارد، روز به روز در میان توسعه‌دهندگان حرفه‌ای محبوب‌تر می‌شود. این رقابت فشرده، نشان می‌دهد که هیچ کدام از این سیستم‌ها قصد کنار رفتن ندارند و هر کدام در جایگاه خود جایگزین‌هایی قدرتمند هستند.

با توجه به روندهای فعلی، می‌توان انتظار داشت هر دوی این فناوری‌ها و همچنین سایر گزینه‌ها مانند MariaDB، TiDB و دیگر پایگاه‌های داده، در آینده نقش مهمی ایفا کنند. توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها، بر اساس نیازهای خاص خود، از یک یا چند سیستم مدیریت داده‌ها بهره می‌برند و باعث تداوم رقابت و نوآوری در این حوزه می‌شوند. در نتیجه، نمی‌توان به صورت قطعی گفت که آینده متعلق به کدام سیستم است، بلکه باید به این نکته توجه داشت که شکل‌گیری این آینده، به پیشرفت‌های فناوری، نیازهای جدید و ترجیحات بازار بستگی دارد.

در پایان، باید به این نکته مهم اشاره کنیم که تصمیم‌گیری در مورد آینده یا انتخاب سیستم مدیریت داده‌ها، نیازمند تحلیل دقیق و آگاهی کامل است. هر فناوری مزایا و معایب خود را دارد و بهترین نتیجه زمانی حاصل می‌شود که کارشناسان با دانش عمیق، نیازهای پروژه خود را در نظر بگیرند و بر اساس آن تصمیم‌گیری کنند. آینده این فناوری‌ها همچنان در حال شکل‌گیری است، و تنها با استفاده از فناوری‌هایی که بیش‌ترین سازگاری و پایداری را دارند، می‌توان به توسعه‌ای پایدار و موفق دست یافت.

#پایگاه_داده #MySQL #PostgreSQL #فناوری

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179902/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
which Postgres platforms support PostgreSQL Anonymizer.

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاه‌های داده، حفاظت از حریم خصوصی و امنیت اطلاعات اهمیت ویژه‌ایی دارد. یکی از ابزارهای مفید در این حوزه، PostgreSQL Anonymizer است که به مدیران کمک می‌کند تا داده‌های حساس را به گونه‌ای ناشناس‌سازی کنند و در عین حال امکان تحلیل و استفاده از داده‌ها را فراهم سازد. اما مسئله‌ای که بسیاری را درگیر می‌کند، این است که کدام پلتفرم‌های مبتنی بر PostgreSQL از این ابزار پشتیبانی می‌کنند و آیا می‌توان آن را در محیط‌های مختلف به کار برد؟

پشتیبانی از PostgreSQL Anonymizer در پلتفرم‌های مختلف به کاربران این امکان را می‌دهد که امنیت داده‌های حساس خود را تضمین کرده و در عین حال از قابلیت‌های عملیاتی پایگاه داده بهره‌مند شوند. این ابزار در نسخه‌های مختلف PostgreSQL و در بسترهای (پلتفرم‌های) مختلف، قابلیت‌های متنوعی ارائه می‌دهد. در نتیجه، انتخاب پلتفرم مناسب بر اساس نیازهای خاص، اهمیت بسیار زیادی دارد.

در آخر، یافتن پلتفرم‌هایی که این ابزار را پشتیبانی می‌کنند، می‌تواند فرآیند مدیریت و حفاظت از داده‌های حساس را بسیار ساده‌تر و مؤثرتر کند. در خبرنامه هفتگی Golang، آخرین مقاله‌ها و به‌روزرسانی‌ها در این زمینه منتشر می‌شود که به توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم کمک می‌کند تا بهترین تصمیم‌ها را بگیرند و امنیت داده‌های خود را تضمین کنند.

در نتیجه، آگاهی از پلتفرم‌های پشتیبانی‌کننده از PostgreSQL Anonymizer نه تنها به بهبود امنیت داده‌ها کمک می‌کند، بلکه کارایی و قابلیت‌های مدیریت داده‌ها را در محیط‌های مختلف ارتقاء می‌بخشد.

#پایگاه_داده #امنیت_اطلاعات #PostgreSQL #ناشناس‌سازی

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179895/web


👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
managed Postgres service natively integrated with ClickHouse.

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت دیتابیس‌ها، یکی از چالش‌های اصلی، فراهم کردن سرویس‌های قدرتمند و کارا برای پایگاه‌های داده مختلف است. اخیراً، توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم توجه زیادی به راه‌کارهای یکپارچه و بدون نیاز به تنظیمات پیچیده نشان داده‌اند تا بتوانند دیتابیس‌های پرکاربرد را به بهترین شکل مدیریت و به‌روزرسانی کنند. در این میان، ارائه سرویس‌هایی که به طور طبیعی و مستقیم با دیگر فناوری‌ها همگام شوند، اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده است.

در خبرنامه هفتگی Golang، آخرین مقاله‌ای منتشر شده است که به معرفی سرویس «مدیریت‌شده Postgres» می‌پردازد که به صورت بومی و مستقیم با ClickHouse ادغام شده است. این ادغام، امکان بهره‌برداری همزمان از قدرت‌های PostgreSQL و ClickHouse را برای توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها فراهم می‌کند، بدون نیاز به تنظیمات پیچیده یا استفاده از ابزارهای خارجی. در واقع، این سرویس انعطاف‌پذیری و کارایی بالایی را برای پروژه‌های با نیازهای پایگاه داده مختلف فراهم می‌کند، و فرآیند مدیریت پایگاه‌های داده را بسیار ساده‌تر می‌سازد.

این توسعه، بخشی از روند رو به رشد استفاده از فناوری‌هایی است که قابلیت‌های چندگانه را در قالب راه‌کارهای یکپارچه ارائه می‌دهند، و نشان می‌دهد که چگونه ادغام نیتیو می‌تواند بهره‌وری و سرعت توسعه را افزایش دهد. به طور کلی، معرفی چنین سرویس‌هایی نشان می‌دهد که آینده مدیریت پایگاه داده، بیشتر بر پایه راه‌کارهای نوآورانه و همگام با نیازهای روز بازار استوار است.

#پایگاه_داده #PostgreSQL #ClickHouse #توسعه

🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/179891/web


👑 @Database_Academy