Свой gRPC-wire в Route, отсечение props до агрегата в redb.Core, Tsak закрыт по умолчанию, второй фасад у Identity. И 3.7.0, отозванный через день.

За три дня у экосистемы сменилось три номера: 3.7.0, 3.7.1 и 3.7.2. Первый отозван, живой номер 3.7.2. Ниже разбор того, что в этой линии вышло, в порядке зависимостей: интеграционный движок redb.Route, хранилище redb.Core, рантайм redb.Tsak и OpenID-сервер redb.Identity. Все четыре продукта идут на одном номере, 66 пакетов.

Начну с того, почему номеров три.

В статье разбираем реальное тестовое задание на позицию аналитика DWH: четыре коротких SQL-запроса. Все синтаксически корректны, все дают верный результат на контрольных данных. И в каждом спрятана предпосылка, при нарушении которой цифры в витрине становятся неверными — без ошибок, без предупреждений, просто другие числа в отчёте

В этой статье будет разбираться резервное копирование и восстановление PostgreSQL. Покажу все на небольшом практическом docker-compose стенде. Я специально сделаю ошибочное изменение данных, после чего восстановлю базу до состояния непосредственно перед этой ошибкой.

Восстановление данных буду делать с помощью второго PostgreSQL контейнера. Если кратко - данные WAL и base_backup будут прокидываться с помощью volume и контейнер будет стартовать с новыми данными.

Пока что рабочий стенд будет ограничиваться PostgreSQL 17 в Docker (без S3, Kubernetes, автоматизации и т.п), потом возможно сделаю дополнительные статьи, охватывающие более сложные production случаи.

В первой статье я объяснял кэш через холодильник. Продолжу тем же способом. Сейчас будет про индексы, а потом про то, почему индекс есть, а база его игнорирует.

Статья для тех, кто индексы ставил, но EXPLAIN читал по диагонали.

У банков и ритейлеров, с которыми я работала, почти всегда одна и та же боль: данные о клиенте размазаны по CRM, core-banking и платёжным системам, и никто не может ответить на простой вопрос — а что мы вообще знаем об этом клиенте прямо сейчас. Чтобы попрактиковаться в решении этой задачи и показать подход публично, я собрала pet-проект: end-to-end пайплайн, который строит единую витрину Customer 360 из синтетических данных.

Сразу оговорюсь: все данные генерируются локально скриптом и полностью синтетические. Кода или данных работодателя в проекте нет — это самостоятельная реализация архитектуры, которую я использую в повседневной работе DWH/data-аналитика.

В первой части был инструмент, который снимает схему Firebird и раскладывает её деревом файлов: один объект — один файл. Он отлично отвечает на вопрос «как эта процедура выглядит сейчас» и совершенно беспомощен в вопросе «кто её поменял в среду вечером». Дамп — это фотография, а нам нужен ещё и вахтенный журнал.

Вторая часть — про журнал. Про то, какие факты об изменении схемы имеет смысл хранить прямо в базе, чем за это платишь и где закопаны грабли, на которые я наступил, чтобы вы могли их обойти.