Данных в современных приложениях становится все больше, прямо как снежный ком. И рано или поздно многие системы начинают задыхаться – база данных не справляется. Когда старые добрые методы вроде подкрутки запросов, добавления индексов или покупки сервера помощнее уже не помогают (или стоят как крыло от самолета), на помощь приходит горизонтальное масштабирование.
Читать далее📌 Похожие новости
Рецензия на книгу «Изучаем Data Science: обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python»
Книг по Data Science в последние годы выходит просто море — от толстых академических учебников,...
27.08.2025 07:07
Построение потока данных в облаке с использованием serverless сервисов
Привет! У бизнеса на практике часто встречается задача построить полноценную аналитику, используя...
25.08.2025 12:30
Геоданные в PostgreSQL: зачем нужен PostGIS и как он работает
PostgreSQL известна как надежная и универсальная СУБД. Но если нужно хранить координаты, строить...
25.08.2025 08:37
Развёртывание боевого кластера Cassandra. Часть 3
Это продолжение цикла, рассказывающего о практике развёртывания небольшого, но вполне...
24.08.2025 15:31
Алгоритм как писатель: можно ли написать рассказ на чистом SQL?
Обычно SQL используют ради отчётов, аналитики и унылого «выгрузить за вчера». Но у языка запросов...
22.08.2025 14:15
Наш опыт с Cassandra и ScyllaDB: какие есть ограничения у этих key-value-БД и почему стоит присмотреться к альтернативам
Быть или не быть? Стоит ли использовать key-value-базы данных в большом продакшне? На связи Иван...
19.08.2025 13:42