Перейти к содержимому
Антон ГончаровРазработчик ИИ-систем
RUEN

Организация баз данных в вычислительных системах

Джеймс Мартин

  • Базы данных

Классика 1970-х о том, как устроены базы данных изнутри. Мартин разделяет логическую организацию данных — как их видят программы — и физическую — как они лежат на диске, и разбирает иерархические, сетевые и реляционные структуры, индексы, хеширование, инвертированные файлы и защиту данных.

Главные мысли

  1. Логическая схема и физическое хранение — разные уровни, и менять одно, не ломая другое, — главная цель СУБД.
  2. Способ доступа выбирают по запросам: последовательный, индексный или хешированный.
  3. Инвертированный файл — основа поиска по любым полям, а не только по ключу.
  4. Данные живут дольше программ, поэтому схему проектируют под всю организацию, а не под одно приложение.

Где и как применил

  • Демо · Веб-приложение · RAG · нейросеть в браузере

    Песочница поиска

    Поиск по словам BM25 устроен по принципу инвертированного файла: от слова — к фрагментам, где оно встречается, а не перебор всего текста.

  • Демо · Веб-приложение · Laravel · PostgreSQL

    Складской контур на Laravel

    Остаток — сумма проводок, а витрина остатков пересчитывается из журнала: то, как данные видят пользователи, отделено от того, как они хранятся.

  • Демо · Веб-приложение · вопрос → SQL → график · PostgreSQL в браузере

    ИИ-аналитик данных

    Семантический слой отделяет понятия руководителя — выручку, средний чек, прибыль — от схемы из шести таблиц.

Ещё на полке

  • Читаю

    Прикладные API для искусственного интеллекта и Data Science

    Райан Дэй

    Практическая книга о том, как сделать API для данных и как подключить к нему ИИ. Сквозной проект — сервис на FastAPI с базой и документацией, затем SDK для него, использование API в аналитике и, наконец, агенты на LangChain, которые сами вызывают API.

    ИИ и агентыPythonAPIПрименено в 3 проектах

  • Читаю

    Серверные приложения на Python, Django, Flask и FastAPI

    Р. С. Бухарев

    Путь серверной разработки на Python — от сокетов и протоколов до архитектуры и запуска на сервере. Django, Flask и FastAPI разобраны на реальных проектах: CRM-система, Telegram-бот с серверной логикой, REST API для мобильного приложения и чат на WebSocket. Отдельные главы — про кеширование и масштабирование, Docker и Kubernetes, PostgreSQL, MySQL, SQLite и MongoDB и про безопасность: хеширование паролей, JWT и OAuth 2.0, защита от SQL-инъекций, XSS и CSRF, TLS.

    ПрограммированиеPythonБэкендПрименено в 1 проекте