Существует множество технологий, но мы постараемся сделать пример как можно более простым, чтобы сделать его понятным.

Мы будем использовать подход "снизу вверх", начиная с базы данных и заканчивая интерфейсом.

При написании статей о PostgreSQL мне иногда приходится генерировать большие объемы данных для тестирования и демонстрации темы. Вставлять данные вручную или создавать CSV-файл и импортировать его в PostgreSQL — для этого мне всегда приходится использовать StackOverflow — может быть затруднительно. Недавно я столкнулся с гораздо более простым решением для генерации данных: generate_series функцией. Она идеально подходит для целых чисел и типов данных временных меток, оптимизируя различные задачи, такие как заполнение тестовых баз данных или настройка диапазонов дат для отчетов.

В этом сценарии я буду использовать PostgreSQL и Prisma. Я предполагаю, что вы уже знакомы с созданием приложения NestJS и интеграцией Prisma.

• Настройте приложение NestJS
• Добавьте dockerFile:

Данные, основанные на местоположении, окружают нас повсюду, от карт на наших смартфонах до GPS-навигации и геопространственного анализа. В основе многих геопространственных приложений лежит PostgreSQL, реляционная база данных с открытым исходным кодом, которая доказала свое мастерство в обработке и анализе данных о местоположении.

В этой статье мы рассмотрим, как PostgreSQL революционизирует мир геопространственных приложений.

С появлением социальных сетей и других средств связи через Интернет обеспечение связи в режиме реального времени становится все более важным. Протокол передачи гипертекста (HTTP) — это протокол связи, подобный WebSocket, который следует шаблону односторонней связи «запрос-ответ». Он использовался большинством разработчиков для реализации связи в реальном времени, но его не хватает, когда вариант использования включает в себя мгновенные обновления и создание полнодуплексного инструмента двунаправленной связи. Хотя HTTP с помощью различных методов, таких как HTTP-опрос, потоковая передача и события, отправляемые сервером (SSE), помог разработчикам реализовать передачу данных, существуют ограничения и недостатки, которые проложили путь для WebSocket. WebSocket помогает разработчикам реализовать механизм полнодуплексной двунаправленной связи и помогает разработчикам создавать системы связи в реальном времени.

В сфере управления базами данных решающее значение имеют контроль версий и развертывание. Эффективное развертывание функций базы данных и управление ими жизненно важно для поддержания целостности ваших приложений, управляемых данными. Хотя миграция баз данных, как подробно описано в руководстве по миграции Supabase, идеально подходит для долгосрочных проектов, существуют сценарии, такие как создание прототипов и быстрая разработка, где вам нужна большая гибкость.

PostgreSQL 16 — это последняя крупная версия популярной реляционной базы данных с открытым исходным кодом. Он включает в себя множество новых функций и улучшений, таких как расширенные возможности мониторинга, улучшенная производительность, улучшения логической репликации, дополнительные конфигурации серверов и улучшения безопасности.

Давайте сначала разберем понятие временные таблицы в PostgreSQL.

При работе с базами данных бывают ситуации, когда вам нужно хранить временные данные, которые нужны только на время сеанса или конкретной транзакции. Postgres (PostgreSQL) предоставляет мощную функцию, называемую временными таблицами, для обработки таких сценариев. В этом сообщении блога мы рассмотрим временные таблицы в Postgres, поймем их преимущества и предоставим несколько примеров кода, иллюстрирующих их использование.

PostgreSQL, продвинутая система управления базами данных с открытым исходным кодом, предлагает различные функции репликации для обеспечения доступности и избыточности данных. Одним из ключевых методов репликации является потоковая репликация, которая обеспечивает синхронную репликацию данных между основным сервером и несколькими резервными серверами. В этом блоге мы углубимся во внутреннюю работу потоковой репликации в PostgreSQL, изучая такие темы, как процесс ее запуска, механизм передачи данных, управление несколькими резервными серверами и обнаружение сбоев. Давайте погрузимся!

В этой статье мы рассмотрим краткий пример того, как мы можем взаимодействовать с нашей базой данных PostgreSQL через Python через psycopg2 API.