Привет! Меня зовут Никита Грибков, я Flutter-разработчик в AGIMA. В сети море статей о различиях между SQL и NoSQL, но в большинстве из них много теории и почти совсем нет прикладных советов. Я пошел другим путем: ниже постараюсь внятно объяснить, какую систему и в каком случае выбирать. Спойлер: всё зависит от проекта и амбиций заказчика. Конечно, сосредоточусь на мобильной разработке, но основные принципы подойдут и в вебе.
Всем привет, на связи Пётр, инженер компании Nixys. В прошлой статье мы разобрали основные концепции Redis. Теперь рассмотрим базовую репликацию Redis и настроим эту БД на высокий уровень отказоустойчивости.
21 марта Redis Ltd. объявила, что, начиная с Redis 7.4, ее «in-memory data store» будет выпускаться под несвободными лицензиями с доступным (source-available) исходным кодом. Новость малоприятная, но вполне ожидаемая. Необычно в этой ситуации обилие альтернатив для тех, кто хочет остаться со свободным ПО: есть как минимум четыре варианта замены, включая уже существующий форк под названием KeyDB и недавно анонсированный проект Valkey от Linux Foundation. Вопрос теперь в том, что предпочтут пользователи, провайдеры и создатели дистрибутивов Linux.
Всем привет, меня зовут Пётр, я инженер компании Nixys. На современных проектах используется огромное разнообразие баз данных: реляционные, ключ-значение, документоориентированные. Особое место среди них занимают колоночные базы данных, ярким представителем которых является ClickHouse. Это мощный инструмент, который способен обрабатывать миллиарды строк в секунду при минимальном времени ответа. Однако, для максимальной эффективности ClickHouse необходимо понимать ряд фундаментальных моментов для того, чтобы использовать его по назначению. В этой серии статей мы разберем особенности работы ClickHouse, которые помогут в выжимании максимума из этой базы. И сегодня начнём с фундаментальных теоретических моментов, чтобы составить максимально полное общее впечатление, которое поможет нам в дальнейшем.
Допустим, мы хотим создать чат и хранить сообщения для него. Вполне возможно, мы можем добавить для этого простую базу данных (БД), такую как MySQL или даже NoSQL БД.
Обычно многие используют Redis как key‑value (dictionary) хранилище. Тем не менее, Redis — это несколько большее, чем key‑value, как многие привыкли думать.
Управление конкурентным доступом является очень важной концепцией в Системе Управления Базами Данных. Оно гарантирует, что одновременное выполнение запросов несколькими процессами или пользователями оставит данные в согласованном состоянии. Особое место занимает доступ к Базе Данных в распределенной системе с множеством конкурирующих за ресурс узлов.
Привет, Хабр! В этой статье я делюсь инструментами, которые позволили эффективно создать автоматизированную систему торговли (АСТ) криптовалютой на централизованной (CEX) и децентрализованной (DEX) биржах. Система вышла в продакшн в начале 2022 года и работала только на централизованных биржах. После того как летом 2023 года правительство США начало блокировать работу криптобирж для граждан США, было принято решение о подключении децентрализованной биржи, так как децентрализация не требует проходить KYC.
Итак, начнём!
Привет! Меня зовут Петр и мы в компании Nixys очень любим Redis. Эта база используется, если не на каждом нашем проекте, то на подавляющем большинстве. Мы работали как с разными инсталляциями Redis, так и с разными версиями, вплоть до самых дремучих, вроде 2.2. Несмотря на то, что в Интернете очень много статей и докладов по этой БД, мы в своей практике достаточно часто встречаемся с непониманием некоторых основных концепций Redis и со стороны разработчиков, и со стороны системных администраторов.
В серии статей я попытаюсь осветить неочевидные нюансы при работе с Redis и сегодня начну с основных концепций и понятий. А еще в конце статьи приведу небольшой чек-лист, который может помочь вам в оптимизации этого NoSQL решения.
Всем привет! Это моя первая статья на Хабре и в ней я хочу рассказать о том, как мы можем интегрировать Elasticsearch в наше Spring Boot приложение. Этот проект предназначен для ознакомления с технологиями и служит скорее шпаргалкой/пособием или же фундаментом для дальнейшего погружения в тему.
Hyper Chance: Этап 0. Знакомство
Hyper Chance - бесплатный технический акселератор коммерческих проектов от Hyper Dev Guild для разработчиков на основе фреймворка $mol
Обратная связь приветствуется! ^-^
Это третья и заключительная статья из цикла, в которой рассмотрим стандартную модель ранжирования документов в Elasticsearch.
После того как определено множество документов, которые удовлетворяют параметрам полнотекстового запроса, Elasticsearch рассчитывает метрику релевантности для каждого найденного документа. По значению метрики набор документов сортируется и отдается потребителю.
В Elasticsearch существует несколько моделей ранжирования документов. По умолчанию используется Okapi BM25.
В Redis уже много лет используется язык программирования Lua для исполнения пользовательского кода налету (eval) или определении пользовательских функций. Lua действительно удобный язык, но скорее с точки зрения встраивания внутрь проекта на C/C++ для выполнение простых скриптов. Большинство же разработчиков, которые используют Redis, предпочли бы не учить новый язык, а работать с уже известным и более популярным скриптовым языком, таким как JavaScript. И это наконец-то случилось.
Предлагаю ознакомиться с тем, как команда Redis в релизе 7.2 дошла до долгожданного внедрения JavaScript и как сделать первый шаги по запуску триггеров и функций.
В мире баз данных идентификаторы имеют решающее значение для уникальной идентификации записей. Традиционно многие разработчики предпочитали автоматически увеличивающиеся целочисленные идентификаторы. Однако есть еще один вариант, который набирает популярность: универсально уникальные идентификаторы (UUID). В этой статье мы рассмотрим, почему UUID часто являются лучшим выбором по сравнению с автоматически увеличивающимися идентификаторами.
Автор статьи: Артем Михайлов
Недавно по основной работе у меня появилась задача по изучению процесса миграции данных между базами. Решил поделиться с сообществом своими исследованиями в сфере миграции, полученными в рамках этой задачи.
В статье я рассмотрю: с чего начать миграцию, зачем нужна миграция, подход PoC и парадигмы баз данных, тестирование и стратегии миграции.
Это вторая статья из цикла. В первой части я рассказывал про самые базовые понятия Elasticsearch. В этом же посте разберем устройство анализа текста и немного пощупаем полнотекстовый поиск.
Несколько слов про анализ текста
Анализ текста — процесс преобразования оригинального текста в структурированный формат, оптимизированный под эффективное хранение и быстрый поиск.
Мы уже познакомились с некоторыми типами Elasticsearch, но в этом разделе будем рассматривать только два — keyword и text. Тип text анализируется для полнотекстового поиска. Тип keyword преимущественно остается без изменений для точного поиска, сортировки и агрегации.
Привет! Меня зовут Глеб, я разработчик команды продукта «Сервис персонализации» в SM Lab. В цикле из трех постов я расскажу про основы полнотекстового поиска в Elasticsearch.
Данный цикл статей предназначен для всех, но будет особенно актуальным для тех читателей, кто только начинает свое знакомство с Elasticsearch. Я надеюсь, каждый из вас найдет что-то полезное для себя.
В первой части обсудим самые базовые понятия Elasticsearch. Во второй части разберем механизмы анализа текста и полнотекстового поиска. В заключительной части взглянем на стандартную модель ранжирования документов в Elasticsearch.
Итак, начнём с самых базовых понятий.
Всех приветствую! Меня зовут Кирилл, я Go-разработчик в компании Ozon. Сейчас моим полем деятельности является разработка микросервисов в департаменте Fresh, однако я также успел принять участие в некоторых других интересных проектах.
Сегодня мне бы хотелось поговорить с вами о ранжировании информации для её последующей выдачи в пользовательскую ленту. Предлагаю поговорить о самом термине «ранжирование», а ещё об использовании этого процесса в современных информационных системах. Во время обсуждения я набросаю простую схему ранжирования внутри продукта, выбранного в качестве примера, а также поделюсь некоторыми примерами из опыта построения подобной системы.
На кластерах клиентов, которые мы обслуживаем, есть как «одноголовые» инсталляции Redis (обычно для кэшей, которые не страшно потерять), так и более отказоустойчивые решения — Redis Sentinel или Redis Cluster. По нашему опыту, во всех трех вариантах можно безболезненно переключиться с Redis на KeyDB и получить прирост производительности. Точнее, избавиться от бутылочного горлышка Redis в одно ядро. Хотя в новых версиях Redis(r) появилась обработка I/O в отдельных тредах, иногда этого бывает недостаточно.
В то же время, если мы хотим использовать отказоустойчивые решениями вроде Sentinel и Cluster, нам понадобится поддержка этих технологий на уровне библиотеки, которую приложение использует для подключения в Redis. Причем лишь немногие библиотеки умеют читать из реплик Redis — в обоих вариантах (Sentinel и Cluster) чтение, как правило, происходит с мастеров. И запись, естественно, тоже происходит в мастеры.
В итоге у нас есть несколько реплик довольно дорогого in-memory-хранилища, а в рабочем процессе используется только часть из них. Остальные — на подхвате. Хотя в большинстве кейсов операции с in-memory NoSQL DB — это именно операции чтения.
Однако если посмотреть в сторону KeyDB, то можно увидеть, что там есть киллер-фича — и даже две: я говорю о режимах Active Replica и Multi-Master. Использование этих режимов позволяет получить распределенный отказоустойчивый KeyDB, совместимый с Redis, писать в любую ноду, читать из любой ноды. И все это с точки зрения приложения выглядит как один экземпляр Redis без всяких Sentinel — то есть в коде приложения ничего менять не придется.
Звучит как фантастика?
