Привет. Недавно поступил вот такой вопрос от читателей:

Никита, привет! А ты слышал про язык Hare? https://harelang.org

Если да, можешь мыслями поделиться пожалуйста)

И мне есть что сказать, но не только по этому языку, но вообще про языки программирования. Поэтому текст будет большой и немного философским нежели техническим, поэтому, если нужны технические детали конкретно языка Hare то вам точно не сюда.

Что нужно для успешности языка

Давайте в начале поразмышляем над тем, что нужно, для успешности языка.

Предлагаю сегодня поговорить о тестах производительности баз данных.

В чем собственно проблема

Мне нравятся бенчмарки. Я люблю сравнивать один подход с другим в своем коде. Стараюсь делать какие-то выводы из чужих бенчмарков. Короче бенчмарки это круто. Особенно для сложных, наукоемких или инфраструктурных вещей. Как писать бенчмарки на код все плюс-минус понимают, конечно там есть свои подводные камни о которых стоит рассказать отдельно, а вот как бенчмаркать базы данных большой вопрос. Особенно сложно становится, когда в наш уютный мир программирования влезает бизнес и маркетинг. Есть даже термин – benchmarketing. Когда компания берет своего конкурента, сравнивает свое творение с его и удивительным образом выигрывает это сравнение.

Мы в Lamoda плотно используем kafka. Такая активная работа не могла обойтись без написания своего врапера над каким-то из драйвров. Необходимо это для упрощения API, скрытие некоторых сложностей, покрытие метриками и т.п. Текущая обертка была построена на sarama и sarama-cluster, но время идет, создаются новые библиотеки, sarama-cluster уже не поддерживается и возник вопрос с переходом на что-то другое. Только вот для того, чтобы перейти на это “что-то другое” стоит сначала понять даст ли положительный эффект этот переход. Так и пришла идея сравнить производительность драйверов.

Привет. Это вольный перевод интересной статьи Postgres regex search over 10,000 GitHub repositories (using only a Macbook). Перевод опубликован с согласия автора.

Так же можете подписаться на очередной канал разработчика в телеграмм.

В этой статье мы поделимся результатами своего эксперимента по использованию Postgres для индексирования и последующего поиска среди 10.000 GitHub репозиториев с использованием pg_trgm только на MacBook.

Это продолжение “Postgres Trigram search learnings”, в которой мы поделились некоторыми фишками и подводными камнями при использовании триграмм индексов в Postgres как альтернатива для гугловому Zoekt.

Предисловие

Уверен, у кого-то возникнет вопрос: «Зачем в 2021-ом пользоваться -vim- neovim, когда есть замечательный Goland?». Я до какого-то времени сам пользовался только продуктами от JetBrains, но вот уже более 1.5 лет пишу исключительно в vim.

Основной причиной для моего перехода с Goland стала его прожорливость. Отдавать по 3-4 Гб программе, которая просто подсказывает мне названия методов, запускает тесты и реализует «Go to definition», очень расточительно. Вкупе с непонятной политикой индексации проекта, когда у тебя в момент взывают куллеры, а батарейка на глазах тает, привело меня к vim.