Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.

На самом деле, мало кто действительно понимает, как работают реляционные БД. А многие разработчики очень не любят, когда они чего-то не понимают. Если реляционные БД используют порядка 40 лет, значит тому есть причина. РБД — штука очень интересная, поскольку в ее основе лежат полезные и широко используемые понятия. Если вы хотели бы разобраться в том, как работают РБД, то эта статья для вас.

Что это и зачем оно надо: Как известно, главное преимущество Java мира в том в нем существует огромное количество open-source проектов на на все случаи жизни, однако найти нужный на github'e не так просто, так как описание проекта часто мало информативно, зачастую сложно даже понять этот проект для Android'a или нет. В этой статье я автоматически и полуавтоматически собрал Java проекты, убрал старые и проекты только для Android'a, выбрал 350 набравших больше всего звезд, разделил по категориям и перевел описания.

Если вы хотите убедиться что базы данных пишут не только на C, найти проекты для работы с большими данными или нейронными сетями, пишите свой язык программирования для JVM и хотите посмотреть как это уже сделано или же просто хотите узнать какие новые возможности можно найти в Java мире open-source то это статья вам, думаю, может пригодится.


Другие статьи серии: часть 1. JPA и Hibernate в вопросах и ответах

Update: Внимание, актуальная версия со много большим количеством ссылок, находиться теперь в моем github'e проекте useful-java-links, по этой ссылке.

Проектируете ли вы систему для анализа Big Data или просто пытаетесь собирать и обрабатывать данные своих мобильных приложений, вам никак не обойтись без качественных инструментов для аналитики. Хорошей новостью является то, что в данный момент множество компаний выпускают на рынок инструменты, учитывающие потребности разработчиков и соответствующие их навыкам.

В 2009 Тим Бернерс-Ли в своем выступлении на TED говорил об открытых данных и будущем интернета. На 10 минуте он вместе с залом скандирует «Raw data, now!» (сырые данные, сейчас же). Рекомендую всем, кто этого еще не сделал, посмотреть это выступление.



21 февраля 2014 года студенты заняли здание Министерства образование и науки Украины с требованиями перемен. Вместе с политическими требованиями, они выдвинули требования открытой бухгалтерии. Уже 24 марта новый министр подписал указ №85-а о ежедневной публикации всех бухгалтерских проводок за день на сайте министерства. Само по себе открытие данных не должно было занять время, но оказалось, что в МОН фактически не было учетной системы, и, например, главная книга велась на бумаге.

Сегодня данные доступны на сайте министерства (UPD: спасибо за новую ссылку sad. Дамп можно скачать по ссылке), а под катом короткая инструкция как обрабатывать данные, кабель на миллион гривен (около 50 тыс. долларов), и почему пока открытая бухгалтерия не так эффективна.

У хорошего интерфейса пользователя высокая конверсия и его просто использовать. То есть, он хорош и для бизнеса, и для использующих его людей. Вот список опробованных нами идей.

1 Один столбец вместо нескольких

Один столбец точнее отражает то, что вы хотите донести. Пользователи проходят сверху вниз по более предсказуемому пути. В дизайне с несколькими колонками есть риск отвлечения пользователя от основной задачи страницы.

Я постоянно пытаюсь найти какие-то альтернативы RAID'ам в плане объединения нескольких жестких дисков в единый массив. Пробовал много что, но ни на чем так и не остановился окончательно. RAID не нравится тем, что штука достаточно капризная, негибкая и требовательная до дискового пространства.



Что мне вообще хочется:

1. Объединить диски с данными в один массив большого объема, чтобы не приходилось вручную сортировать файлы — что возникает при нескольких дисках (пусть даже при монтировании их в папки).
2. Иметь возможность добавлять/удалять/заменять диски в любой момент без развала массива.
3. Независимость информации на дисках друг от друга — чтобы смерть одного из них не приводила к недоступности остальных.
4. В идеале — какой-то метод хранения одного файла на нескольких дисках. Бэкапы — это хорошо и я их делаю, но лучше, когда к их помощи не приходится прибегать.

Привет, username!

Хотел написать большую статью про биологию восприятия цвета, но решил для начала ограничиться простыми правилами для начинающего/продолжающего дизайнера интерфейсов. К сожалению, грамотная работа с цветом присутствует даже не во всех продуктах крупных компаний, поэтому данный текст имеет цель не только обучить новичков, но и напомнить более опытным дизайнерам обо всех тонкостях этого вопроса. Вопрос дальтонизма в статье не освещается.

Добрый день, хабровчане. Сегодня хочу представить результат почти года работы — две бесплатные книги.

Первая книга уже довольно давно существует, и некоторым из Вас может быть известна. «Работа с PostgreSQL: настройка и масштабирование» (четвертое издание) рассказывает, что такое PostgreSQL база данных и как много полезного можно делать с помощью неё. В книге обновились разделы про репликацию (новые Londiste, Bucardo, BDR), добавлены новые расширения и примеры использования их. Также сделана чистка разделов с правкой на актуальные версии базы данных.

Привет!
Всё просто. Вы берёте и пишете, кто вы, что делаете, и оставляете ссылку на свой профиль. Или на свой проект.

Причин две:

• Во-первых, меня регулярно просят посоветовать дизайнера, художника, разработчика и так далее. Я не знаю другого способа сделать это лучше.
• Во-вторых, я что-то реально опасаюсь перспектив развития Рунета, и поэтому хочу соединить друг с другом напрямую как можно больше людей. Добавляйтесь в профили к тем, кто вам близок.

В данной статье хочу рассказать, как я строил систему ограничения входящего и исходящего трафика в Linux.
Как и учет трафика, ограничение полосы пропускания в сети является очень важной задачей, хотя первое с каждым годом всё быстрее отходит на второй план, шейпинг трафика остается необходимой задачей каждого системного/сетевого администратора.

Некоторое время назад меня попросили настроить в удаленном филиале простейшую балансировку трафика. Работают они, бедолаги, через ADSL, и отправка электронных писем большого объема (сканы документов) забивает им весь обратный канал, что приводит к проблемам в работе с офисными онлайн-программами через VPN.
В качестве шлюза у них используется Linux (Fedora). До этого я пару раз видел, как подобная балансировка настраивается через ipfw на FreeBSD, а так как знаю механизм iptables достаточно хорошо, не ожидал особых проблем. Но поискав в Интернете, я был неприятно удивлен тем, что iptables мне тут совсем не помощник. И знания о порядке прохождения пакетов через его таблицы и правила мне почти не пригодятся. Нужно изучать tc из пакета iproute2.

Неожиданно для себя, я потратил два дня, для того чтобы более-менее разобраться в балансировке трафика средствами iproute2. Сначала попалась не самая лучшая для новичка статья про HTB(здесь). Различные примеры из Интернет тоже порой вводили в ступор, так как в них часто не было описания конкретных опций или смысла их применения. Поэтому я и попытался собрать полученные мною знания в одну статью, а главное описать все на доступном для новичков уровне.

1. Фильтры захвата

Анализаторы трафика являются полезным и эффективным инструментом в жизни администратора сети, они позволяют «увидеть» то что на самом деле передается в сети, чем упрощают диагностику разнообразных проблем или же изучение принципов работы тех или иных протоколов и технологий.
Однако в сети зачастую передается достаточно много разнообразных блоков данных, и если заставить вывести на экран все, что проходит через сетевой интерфейс, выделить то, что действительно необходимо, бывает проблематично.
Для решения этой проблемы в анализаторах трафика реализованы фильтры, которые разделены на два типа: фильтры захвата и фильтры отображения. Сегодня пойдет речь о первом типе фильтров – о фильтрах захвата.
Фильтры захвата, это разновидность фильтров, позволяющая ограничить захват кадров только теми, которые необходимы для анализа, уменьшив, таким образом, нагрузку на вычислительные ресурсы компьютера, а также упростив процесс анализа трафика.

В предыдущей статье я рассказывал про фильтр U32. В этой статье речь пойдёт о так называемых tc actions — действиях, которые можно производить над трафиком. Например, можно построить файерволл без использования iptables/netfilter, или изменять отдельные байты в пакетах, перенаправлять/зеркалировать трафик на другие интерфейсы. Осваивать это будем на примерах. Продолжение под катом.

Так повелось, что фильтр U32 в подсистеме управления трафиком ядра Linux считается простым и понятным, а потому в подробном документировании не нуждается. Например, в LARTC (Linux Advanced Routing and Traffic Control) про него лишь несколько абзацев. Но на самом деле U32 устроен гораздо сложнее и интереснее, но и в использовании он не так прост, как может показаться. Под катом статья по этому фильтру с примерами использования и подробными пояснениями.

Обновляю 4-летний список бесплатных сервисов для управления доменами

Primary + Secondary

Сервис	Кол-во NS	Кол-во доменов	Типы записей	TTL	Доп. фичи
pdd.yandex.ru	2	50	AAAA и SRV	+	Есть API
cloudflare.com	2	неограниченное	AAAA, SRV, SPF, LOC	+
2ns.info	4	неограниченное	AAAA и SRV	+	Есть экспорт. Показывает регистратора, дату регистрации домена, дату окончания регистрации, тИЦ. By leonid239
dns.he.net	5	50	все	+	NS доступны по IPv6. Свой DDNS-сервис
www.netbreeze.net/dns	3	1	AAAA и SRV	+	Есть API
entrydns.net	3	неограниченное	AAAA и SRV	+	Есть свой DDNS-сервис, REST-api