Недавно мы выпустили новую значительную версию Picodata — распределенной in-memory СУБД с открытым исходным кодом. Это продукт на основе Tarantool c поддержкой плагинов на Rust и некоторыми другими интересными особенностями, о которых можно почитать в статье Picodata: простое масштабирование Tarantool.

Одно из главных улучшений в новом релизе Picodata 23.12 — возможность выполнять распределенные (кластерные) SQL-запросы непосредственно из консоли Picodata, без дополнительных настроек. Можно управлять глобальными и шардированными таблицами (DDL), модифицировать данные в них (DML) и, разумеется, читать из них (DQL). Также, мы теперь поддерживаем централизованное управление пользователями, ролями и привилегиями на основе списков контроля доступа (ACL), опять же — в рамках всего кластера.

В этой статье я сосредоточусь на нескольких примерах простых SQL-запросов и покажу, как они выполняются для таблиц, распределенных по нескольким шардам. Это позволит лучше понять, как устроены такие таблицы и какие задачи мы решаем для работы с ними.

VS Code сам по себе не обладает большим количеством функций и возможностей. Но это можно легко исправить при помощи плагинов, которые доступны в магазине расширений VS Code. Под катом — несколько плагинов, которые могут пригодиться разработчикам. Здесь есть многое — от управления проектами до «нескучных обоев», т. е. изменений в дизайне. Что же, поехали!

Привет! Сегодня я хочу познакомить вас с ПО, которое мы разрабатываем в нашей компанией — кластерной СУБД и сервером приложений на языке Rust. Мы профессионально занимаемся созданием и эксплуатацией решений на основе Tarantool и с некоторых пор начали разработку своего ПО, о котором и пойдёт речь.

Picodata — это дальнейшее развитие истории Tarantool, в которой учтен опыт эксплуатации этой СУБД и предложены решения как архитектурных, так и функциональных недостатков открытой версии Tarantool. Также, наше ПО проще запускать, настраивать и поддерживать в рабочем состоянии благодаря единой точке входа и интеграции всего инструментария в одном исполняемом файле. Мы создавали Picodata как изначально кластерную СУБД, которой удобно пользоваться. Если не верите, что российская СУБД может быть удобной, попробуйте — в конце этой статьи есть раздел Практикум, где можно сразу же попробовать собрать кластер самому на паре-тройке виртуальных машин или на вашем локальном компьютере. Сейчас же будет немного теории о том, как вообще работает распределенный кластер, что именно не так в “ванильном” Tarantool и что нам пришлось сделать чтобы это исправить.

Преподаватели готовы разделить с вами все таинства музыкальной теории но не раньше, чем вы научитесь читать эти закорючки самостоятельно.

Предполагается, что студент должен страдать самостоятельно освоить ноты, путем многократного повторения. И вообще, если «ниасилил», значит у тебя нет Таланта — иди мести двор.

Представьте что было бы, если бы обычной грамоте учили так же. Но мы, почему-то, в большинстве своем читать и писать таки научились.

Под катом я опишу свою методику, которая на мой дилетантский взгляд работает лучше, чем то, что обычно предлагают начинающим.

Соглашения — важная часть процесса разработки. Они призваны снижать затраты и упрощать жизнь сотрудников. Проблема в том, что часто соглашения, наоборот, только всё усложняют, поскольку они толком не зафиксированы и передаются исключительно из уст в уста, как старые сказки. В процессе передачи они обрастают новыми подробностями, а прежние подробности упускаются. В итоге у каждого участника команды в голове свой набор соглашений, которые он периодически забывает.

Ещё хуже, когда соглашения начинают-таки фиксировать, но делают это как попало — и вы получаете свалку непонятно связанных между собой текстов, половина которых неактуальна.

В этой статье я расскажу, как фиксировать соглашения правильно, чтобы они приносили вам пользу. 

В Python, с каждым релизом, добавляют новые модули, появляются новые и улучшенные способы решения различных задач. Все мы привыкли пользоваться старыми добрыми Python-библиотеками, привыкли к определённым способам работы. Но пришло время обновиться, время воспользоваться новыми и улучшенными модулями и их возможностями.

Многие знают про випассану только то, что там нужно молчать. Но не разговаривать девять дней — это вовсе не самое трудное. Да и подъёмы в четыре утра тоже. Куда сложней сконцентрировать ум на ощущениях в теле и разобраться, как же я на самом деле хочу действовать в той или иной ситуации. 

За последние четыре года я пять раз был на 10-дневном курсе випассаны. Еще три раза ездил служить (что это такое, объясню позже). В этом тексте я рассказываю о випассане и о том, как она может помочь в работе и в жизни.

Несколько лет назад, когда я писал чистый и красивый код (во всяком случае, мне он казался красивым), передо мной постоянно вставал вопрос, какой путь я хочу выбрать в будущем — технический или управленческий. Как и большинство инженеров, я выбрал путь технаря, полагая, что менеджмент — это история про много хлопот и мало денег.

Если вы согласны с этим утверждением и считаете, что менеджмент не для вас, то эта статья, как минимум, даст вам возможность взглянуть на ситуацию с другой стороны, глазами человека, который сейчас занимается... как ни странно, менеджментом.

Hello World, должно быть, самая часто создаваемая компьютерная программа. Уже десятилетия это первая программа, которую пишут люди, когда начинают изучение нового языка программирования.

Конечно же эта простая программа не должна иметь баги. Верно?

В фэнтези и фантастике есть целый пласт произведений, которые уже давно считаются классическими и хорошо известны читателям. Большая часть таких книг давно переведена на русский язык, ведь в 90-х годах в наших палестинах очень активно издавались книги популярных фантастов. Однако некоторые романы, по праву имеющие на Западе статус классических, на русском языке впервые увидели совсем недавно. Иногда из-за того, что пик их популярности пришелся на время до распада Советского Союза, когда с переводами западной фантастики все было гораздо сложнее, иногда из-за неформатности или предполагаемой сложности для читателя, иногда по финансовым причинам. Рассказываем о нескольких таких произведениях, с которыми русскоязычные читатели смогли познакомиться только в последнее время.

Довольно часто на практике попадается класс задач, когда требуется обойти какую-то структуру или преобразовать формат данных из одного в другой. И в самом общем случае выполнение таких действий приводит к большому числу проверок и аллокаций памяти. Одним из примеров является парсинг JSON. При этом схема данных обычно задана, и мы ожидаем данные вполне определенного формата.

Мой рассказ будет посвящен кодогенерации — подходу, который обычно позволяет ускорить работу алгоритма и избавиться от излишних проверок и аллокаций.