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.

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.

В предыдущих сериях:

• Go быстрее Rust, Mail.Ru Group сделала замеры
• C++ быстрее и безопаснее Rust, Yandex сделала замеры

Медленно, но верно Раст проникает не только в умы сотрудников больших корпораций, но и в умы школьников и студентов. В этот раз мы поговорим о статье от студента МГУ: https://rustmustdie.com/.

Её репостнул Андрей Викторович Столяров, доцент кафедры алгоритмических языков факультета ВМК МГУ им. М. В. Ломоносова и по совместительству научрук студента-автора статьи.

Я бы сказал, что тут дело даже не в том, что он "неинтуитивный". Дело скорее в том, что компилятор раста сам решает, когда владение "должно" (с его, компилятора, точки зрения) перейти от одного игрока к другому. А решать это вообще-то должен программист, а не компилятор. Ну и начинается пляска вида "как заставить тупой компайлер сделать то, чего я хочу".
Бред это всё.

— А. В. Столяров

По разным данным в СМИ, за март из России уехало от 50 до 100 тысяч айтишников и ещё столько же планируют переезд в апреле. Многие из них уже работали на зарубежных работодателей, кто-то переезжал вместе с компанией. Но многи и тех, кто продолжает трудиться на российские компании из-за границы.

В этой статье мы постарались собрать всё самое важное, что надо знать работнику о трудовых отношениях и какие риски учитывать в последнем случае. Ведь с одной стороны, вроде бы можно удалённо работать по ТК, а с другой — вроде бы и нет.

В этой статье я постарался систематизировать всю имеющуюся на текущий момент информацию о том, как можно переместить капитал в том или ином виде через российскую границу.

Всем привет! В компании Querify Labs мы создаем компоненты СУБД, включая оптимизаторы SQL-запросов.

Любой SQL-запрос может быть выполнен множеством способов. Задача оптимизатора - найти эффективный план выполнения запроса.

В этой статье мы обсудим rule-based оптимизацию - популярную архитектуру оптимизатора, в котором планирование запроса разбито на последовательность атомарных трансформации. Мы рассмотрим особенности реализации данного подхода в Apache Calcite, Presto, и CockroachDB.

В предыдущих статьях я рассказал про этапы выполнения запросов, про статистику, про два основных вида доступа к данным — последовательное сканирование и индексное сканирование, — и перешел к способам соединения.

Прошлая статья была посвящена вложенному циклу, а сегодня поговорим про соединение хешированием. Заодно затронем группировку и поиск уникальных значений.

deleted deleted

От переводчика

Последние месяцы ознаменовались бурными баталиями в отечественной индустрии разработки микроэлектроники и причастных. Государство, наконец-то пристально обратив своё око на данную, мягко скажем крайне проблемную отрасль, посулив крупные инвестиции на её развитие, в первую очередь на разработку мозга любой вычислительной техники - процессора. Прения по поводу , как правильно потратить выделенные средства, из тишины министерских кабинетов выплеснулись наружу и дошли до прессы. Не вдаваясь в политические моменты, всегда присущие такого рода дебатам, хотелось бы сконцентрироваться на технической стороне вопроса и обрисовать позицию, почему ставка на легендарный микропроцессор Эльбрус - это тупик для развития отечественного процессоростроени

• Зачем нужен формат ELF и для каких типов файлов он используется
• Структуру файла ELF и детали его формата
• Как читать и анализировать бинарное содержимое файла ELF
• Какие инструменты используются для анализа бинарных файлов

Всем привет!

«Данные – это новая нефть» – вам наверняка доводилось уже не раз слышать эту фразу. Впервые в 2006 году эту идею озвучил математик Клайв Хамби в своем блоге, но с тех пор она не потеряла популярности и сейчас её можно услышать почти из каждого утюга. Особую актуальность это выражение приобрело с внедрением технологий обработки больших данных: Hadoop, MapReduce, Spark, Flink, Anaconda (Jupyter), MLFlow, Kubeflow и далее множество других названий, похожих на имена покемонов. В этой статье мы хотели бы рассказать, какие из них мы выбрали в 2021 году в Леруа Мерлен Россия для своей платформы данных. Эта статья является продолжением нашей первой статьи о платформе –  Платформа данных в Леруа Мерлен – 2 года, сотни источников и более 2.000 пользователей.

• оптимально управляет уже выделенной памятью;
• значительно уменьшает количество обращений к ядру (ведь mmap / sbrk — это syscall);
• вообще абстрагирует программиста от виртуальной памяти, так что многие пользуются malloc’ом, вообще не подозревая о существовании страниц, таблиц трансляции и т. п.

Дисклеймер:

Беглый опрос коллег на моем текущем проекте показал, что при словах "ORM и работа с БД" в подавляющем большинстве случаев звучат слова "Алхимия" и "Django ORM". Знания этих двух слов, в общем, достаточно, чтобы писать чистый, аккуратный и рабочий код. Но расширение инженерного кругозора пока еще никому не вредило, поэтому сегодня мы добавим в нашу картину мира несколько (возможно, до этого дня незнакомых) классных штук для работы с БД.

В WinAPI есть функция CreateRemoteThread, позволяющая запустить новый поток в адресном пространстве другого процесса. Её можно использовать для разнообразных DLL-инъекций как с нехорошими целями (читы в играх, кража паролей, и т. д.), так и для того, чтобы на лету исправить баг в работающей программе, или добавить плагины туда, где они не были предусмотрены.

В целом эта функция обладает сомнительной прикладной полезностью, поэтому не удивительно, что в Linux готового аналога CreateRemoteThread нет. Однако, мне было интересно, как он может быть реализован. Изучение темы вылилось в неплохое приключение.

Я подробно расскажу о том, как с помощью спецификации ELF, некоторого знания архитектуры x86_64 и системных вызовов Linux написать свой маленький кусочек отладчика, способный загрузить и исполнить произвольный код в уже запущенном и работающем процессе.

Для понимания текста потребуются базовые знания о системном программировании под Linux: язык Си, написание и отладка программ на нём, осознание роли машинного кода и памяти в работе компьютера, понятие системных вызовов, знакомство с основными библиотеками, навык чтения документации.