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.

Если вам нужны тестовые данные для базы данных вашего проекта, вы можете получить набор данных из Kaggle или воспользоваться генератором данных. В первом случае, если вам нужно обработать данные перед вставкой их в базу данных, вы можете использовать Pandas, широко используемую библиотеку Python для анализа данных. Эта библиотека поддерживает различные форматы, включая CSV и JSON, а также предоставляет метод вставки данных в базу данных SQL.

Мы проводим время изо дня в день, отвечая на важные вопросы и придумывая наиболее разумные решения. Однако иногда возникает вопрос, который настолько чертовски… интересен, что даже если есть разумные решения или обходные пути, все равно кажется сложной задачей просто воспринимать запрос буквально.

ORM (Object Relational Mapper) является инструментом, который позволяет взаимодействовать с вашей базой данных с помощью объектно-ориентированной парадигмы. Поэтому ORM обычно реализуются в виде библиотек на языках, поддерживающих объектно-ориентированное программирование.

Elasticsearch - это система распределенного поиска и аналитики с открытым исходным кодом, основанная на Apache Lucene. В отличие от SQL и NoSQL баз данных, основной целью которых является хранение данных, Elasticsearch хранит и индексирует данные, чтобы их можно было быстро найти и проанализировать. Он также интегрируется с Logstash (конвейер обработки данных, который может принимать данные из нескольких источников, таких как журналы и базы данных) и Kibana (для визуализации данных), и вместе они составляют стек ELK.

В этом руководстве мы рассмотрим, как объединить возможности Elasticsearch и Golang. Мы создадим базовую систему управления контентом с возможностью создавать, читать, обновлять и удалять сообщения, а также с возможностью поиска сообщений через Elasticsearch.

Это один из наиболее распространенных вопросов, задаваемых разработчиками, которые пишут SQL-запросы к базе данных PostgreSQL. Существует несколько способов, которыми подвыбор или поиск могут быть вставлены в оператор SQL. Оптимизатор PostgreSQL очень умен в оптимизации запросов, и многие запросы могут быть переписаны / преобразованы для повышения производительности.