TGViewer
Channel Public Channel
Кодовой Барабанщик

Кодовой Барабанщик

@drummer_programmer

БлогеРОК программиста-барабанщика 👨‍💻🥁
Telegram: @GranSteL
YouTube: https://youtube.com/@granstel
ВКВидео: https://vkvideo.ru/@drummer_programmer
Subscribers
112
Photos
304
Videos
103
Links
175

Showing posts older than #433 · Back to latest

Older Posts 13 shown
Post #432 63
Сегодня тяжёлая среда, но ничего, потерпи: скоро уже пятница, а ещё видосики на подходе✨
  • 🔥 1
Post #431 71
Oasis - Don't Look Back In Anger | 30.05.2026

Люди танцевали, а люблю, когда люди танцуют💖

📱 Ютубчик
📱 ВК Видео
#движ #rocknmob
  • 🔥 4
  • ❤‍🔥 1
Post #430 78
Отличная новость в первый летний день: 22.08.2026 свершится #ROCKNMOB🤘
Москва, Северный речной вокзал🎉
Остальные подробности про этот #движ позже 👉
  • ❤ 5
  • 🔥 4
Post #429 77
Это мы сыграли вчера Oasis на вечеринке #rocknmob🤘
Сейчас дома уже)
Жди видосик. Вообще, надеюсь, всё сложится, и скоро будет прям много видосов📱
#движ
  • 🔥 5
  • ❤ 2
  • 👍 2
Post #428 84
Сегодня выступаю на юбилейной вечеринке #rocknmob: Москва, Клуб PRAVDA, Варшавское шоссе, 26с12, начинаем в 16:00, вход платный
#движ
  • 🔥 3
Post #427 76
Репетировал недавно, и осознал #мудрость:
опытный барабанщик всегда знает, когда надо закрыть свой хай-хет 🧘‍♂️

Теперь живи с этим
  • 😁 3
  • 🔥 1
Post #426 78
#пятый_угол вчера, сейчас дома уже 🎉
53 ГБ контента! Жди видосы✨
#движ
  • ❤ 5
Post #421 74

Forwarded from C# Short Posts 🔞

🌳 Индекс под капотом
Когда добавляешь к таблице индекс по id, физически на диске появляется файл этого индекса, рядом с файлом кучи, которая содержит данные в страницах (блоках по 8KB). В файле индекса тоже есть страницы, в которых и хранится то самое B-дерево.
В самом начале файла индекса (в блоке 0) находится служебная метастраница, просто «визитка», которая хранит указатель на корень дерева и пару параметров. Она не является частью дерева: у неё нет родителя/детей, она не участвует в навигации по уровням.

📏 Из чего состоит дерево (Дикпик 1)
Используем bt_metap - функцию из расширения pageinspect. Она читает метастраницу индекса и возвращает её содержимое: в каком блоке сейчас корень, на каком он уровне дерева, и пару служебных полей. У нас корень в блоке 3 внутри файла индекса users_pkey (по смещению 3 × 8 KB).
С пониманием level , то есть уровнем дерева, легко споткнуться: в PostgreSQL листья - это уровень 0, и нумерация растёт вверх, к корню. Поэтому level=1 означает «корень на один уровень выше листьев» → всего 2 уровня (листья на 0, корень на 1). Будь строк миллионы — стало бы level=2: корень → ветви → листья.
Следующий запрос показывает содержимое дерева: 1 страница корня (type: r) и 17 страниц листьев (type: l).

🧭 Что внутри корня (Дикпик 2)
Корень - это не данные, а «оглавление», которое содержит 17 записей вида разделитель (sep_id) → downlink (ссылка на дочерний лист (он же блок, он же страница)): «меньше 367 — блок 1; 367..732 — блок 2; …; от 5857 — блок 18». Числа 367, 733… - это границы маршрутизации.
Каждая запись в корне говорит: «вот сюда (downlink) идут ключи, начиная с такого-то значения». Самый верхний downlink должен ловить всё, что меньше первой реальной границы — а нижней границы у него нет.
Поэтому у первой записи корня нет разделителя (ключ усечён до нуля атрибутов), а её downlink ведёт в первый лист: он совпадает с любым ключом, каким бы маленьким тот ни был.
Разделители (sep_id) - это стыки между листьями, и их значения берутся из того, сколько ключей влезло в предыдущий лист. В один 8-килобайтный лист помещается 366 записей по int: лист 1 (блок 1) держит id 1…366. Когда он заполнился, 367-й ключ — первый, который туда уже не влез, — открывает следующий лист (блок 2). Вот это пограничное значение и поднимается в корень как разделитель: «ключи ≥ 367 → во второй лист, меньше → в первый».
То есть 367 = наименьший id второго листа.

🍃 Что внутри листа (Дикпик 3)
А тут живут настоящие записи: пара ключ id_key → heap_ctid, то есть указатель на строку в той самой куче. И смотри: id_key=1 → (0,1), id_key=121 → (0,121) — это ровно те же ctid, что мы видели в посте про страницы! То есть индекс хранит значения id по порядку и держит указатели на строки. Запись с itemoffset = 1 - это high key, то есть верхняя граница этой страницы.

🔗 Итоговая картина (Дикпик 4)
Как видно, индекс - это отдельный файл на диске, в котором метастраница и B-дерево - (корень + листья), итого 19 страниц. Куча users — другой файл, со своими 50 страницами. Связь односторонняя: листья держат ctid в кучу, но сама куча про индекс ничего не знает.

🏗 Любопытная деталь
Почему корень оказался в блоке 3? ADD PRIMARY KEY собирает дерево снизу вверх: блок 0 - мета, блок 1 - первый лист (пока без корня); он переполняется → создаётся второй лист (блок 2), и тут же рождается их общий родитель (корень) → ему достаётся блок 3.

🔎 Как в итоге ищется WHERE id = 5999
1) Метастраница индекса → корень (блок 3);
2) 5999 ≥ 5857 → последний лист (блок 18);
3) в листе берём heap_ctid;
4) читаем одну heap-страницу.

⚡️~3 чтения вместо 50⚡️

🅰️ Что унести с собой
- PK-индекс - это отсортированный справочник «id → ctid»
- Индекс и таблица - это разные файлы
- ctid на кучу живёт в листьях индекса
- Третий уровень (ветви между корнем и листьями) появляется лишь на сотнях тысяч строк - на 1 млн строк дерево уже трёхуровневое (корень → 10 ветвей → 2733 листа).
- Точечный поиск по PK - это 2–3 обращения к страницам, поэтому он «бесплатный» по ощущениям.
Команды, чтобы повторить и потыкать самому — в 👉гисте 👉

#бд #postgresql #инженерныештучки
  • 🔥 2
Post #415 74
#ИИшница - буст пет-проектов
Чем ещё заняться прекрасным вечером выходного дня? Конечно, поделиться своим мнением про пет-проекты и ИИ! Именно этим я и занялся, и не заметил, как накатал огромную телегу, которая не помещалась в один телеграмный пост. Вспомнил про Telegraph, скопировал текст туда, заодно разбавил забавными мемасами по теме ✨

👉Наслаждайся👈

P.S. Текст полностью написан мной, моими руками, ни слова не сгенерировано ИИ, это всё полностью мой поток мыслей. А вот некоторые картинки да, сгенерированы. Причём я помню, что уже видел похожие в интернете, и после моих попыток (довольно слабых) вновь найти их, решил сгенерировать свои, потому что могу 💪

Напиши в комментарии, сколько у тебя заброшенных пет-проектов👇
Telegraph ИИшница - буст пет-проектов 🍳 Не знаю, как в других профессиях, а у разработчиков это распространённая тема: реализовать свой проект дома. И поскольку это домашний проект, о котором сам заботишься, отсюда и название - pet-project, эдакий питомец 🐱🐶 С пет-проектами в сфере разработки связано…
  • ❤ 2
  • 👍 1
  • 😭 1
Post #414 102
18 августа 2024 участвовал в #rocknmob, и видосики из него до сих пор потихоньку подъезжают, так что твоему вниманию:
⚡️AC/DC - THUNDERSTRUCK⚡️
Ищи среди барабанщиков того, кто играет стоя - это я😎
#движ
YouTube THUNDERSTRUCK - AC/DC. Rocknmob Moscow #11, VDNKh, 18.08.2024, 700+ musicians The official video for the song "Thunderstruck" by AC/DC, performed on Rocknmob Moscow #11 Moscow, Russia, VDNH Park. August 18th, 2024. 700+ musicians. _ We are grateful to: Administration of the VDNH park, IGOR SANDLER, musicians, subscribers and all…
  • 🔥 2
Post #413 86
#ЗанимательныеИстории с самого начала был передовым проектом: в нём использовался ИИ, когда это ещё не было мейнстримом (хоть и под капотом у NLP Dialogflow, ну да какая разница)
А теперь #ИИшница помогает мне регулярно добавлять в него контент, взяв на себя всю рутинную работу🎉
Кстати, там появился новый текст, так что рекомендую вечерком сочинить историю-другую 💡 Особенно, если в твоём окружении есть дети, сочини вместе с ними, надеюсь им понравится✨
Как это сделать? Скажи Алисе🙂 или Марусе "Запусти навык занимательные истории", а дальше разберёшься 😉
  • ❤ 1
Post #412 105
Уже через несколько дней, 27 мая, выступаю с группой #пятый_угол! 🎉
В репертуаре знакомые каверы и неожиданные хиты 🤘
Москва, клуб Цеппелин, Слободской переулок, 6с4, начинаем #движ в 19:30
  • ❤‍🔥 2
  • 🔥 2
Post #408 106

Forwarded from C# Short Posts 🔞

👈 В прошлый раз мы выяснили, что обычно данные в СУБД лежат в страницах фиксированного размера. А как по этим страницам что-то быстро найти?

🔍 Если искать в лоб
Представь, что ты хочешь найти в толстой книге по базам данных упоминание слова «дерево». Если в конце нет предметного указателя — придётся листать страницу за страницей и глазами выискивать нужное слово.
СУБД без индекса делает ровно то же самое: она прочитает все страницы таблицы подряд, проверит на каждой, есть ли подходящая строка, и оставит то, что нашла. Этот режим работы называется Sequential Scan, или просто Seq Scan — последовательное чтение.
Увидеть, что СУБД делает именно так, можно через EXPLAIN — команду, которая покажет, как планируется выполнить запрос. Видишь в плане Seq Scan — значит СУБД проходит таблицу целиком.
На таблице в 10 млн строк это будет довольно долго, потому что на каждый запрос будут выполняться сотни тысяч чтений страниц с диска ради одной нужной строки 💽

📖 Предметный указатель
В книге это решается просто: там есть предметный указатель — отсортированный по алфавиту список слов с номерами страниц. Открываешь, ищешь слово, прыгаешь на нужную страницу.
В СУБД роль такого указателя играет индекс. Это отдельная структура на диске, в которой ключи (например, значения id) лежат отсортированно, а рядом с каждым — указатель на конкретную страницу таблицы 🧿
Чаще всего первый индекс появляется в таблице автоматически: когда ты добавляешь, например, в свою таблицу users PRIMARY KEY на колонку id, Postgres под капотом создаёт уникальный индекс по этой колонке — users_pkey; в psql его видно через метакоманду \d users как btree (id).

🌳 Что такое btree
В большинстве СУБД (PostgreSQL, MySQL/InnoDB, SQL Server, MongoDB через WiredTiger) индекс по умолчанию — не просто отсортированный список, а B-дерево (точнее, его вариант B+tree).
Почему не список? Главное — число чтений с диска. Бинарный поиск по отсортированному списку из миллиона страниц — это около 20 чтений. И если ключ не монотонный (email, uuid, имя автора), любая вставка в середину означает переписать целый хвост.
B-дерево — это обычное дерево из корня сверху, внутренних узлов в середине и листьев снизу. Оно устроено так:

🟢 В каждом узле много ключей — не один-два, а сотни.
🟢 Все листья на одной глубине. Любой путь от корня до листа одинаковой длины.
🟢 За счёт большого ветвления глубина дерева смешная. Для индекса по сотне миллионов записей это 3–4 уровня. Найти строку = 3–4 чтения. Не миллионы, не тысячи. Три-четыре 🎉
🟢 Листья связаны в список. Поэтому Range-запросы (>, <, BETWEEN) тоже летают: спустился до начала диапазона и пробежал листья подряд.
Аналогия — толстая энциклопедия: тома → главы → разделы. Три шага, и ты на месте 👍

📦 Как это лежит в Postgres (см. дикпик 3)
Структура B-tree один в один ложится на структуру страниц из прошлого поста:
⚪️ Один узел дерева = одна страница 8 KB.
⚪️ Внутренние узлы хранят пары (ключ, ссылка на дочернюю страницу). В одну страницу таких пар влезают сотни.
⚪️ Листья хранят пары (ключ, ctid). Помнишь ctid из прошлого поста? Это указатель «страница такая-то, позиция такая-то» — он ведёт прямо на нужную строку в куче.
⚪️ Индекс лежит отдельным файлом со своим pg_relation_filepath — это не часть таблицы, это самостоятельная сущность.

🔬 Пощупаем (см. дикпики 1 и 2)
Берём таблицу users из прошлого поста (6000 строк, без PRIMARY KEY) и ищем по id. Seq Scan ... Rows Removed by Filter: 5999: прочитали всё, отбросили 5999, оставили одну.

Добавляем первичный ключ. Тот же запрос — план сменился на Index Scan using users_pkey. Сначала Postgres прошёл по B-дереву от корня до листа, там нашёл ctid, по нему сходил в нужную страницу таблицы и достал строку.

🅰️ Что с этим знанием делать
Индекс — это отдельные страницы на диске. Каждый INSERT/UPDATE/DELETE правит и таблицу, и все её индексы. Поэтому вешать их «на всякий случай» на каждое поле — плохая идея: платишь местом на диске, замедлением записи, обслуживанием дерева. При хорошо выбранном индексе взамен этих накладных расходов получаешь быстрый поиск⚡️

#бд #postgresql #инженерныештучки
  • 🔥 1
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →