кажется, важным фактором при выборе модели будет ещё предполагаемое использование данных: насколько широкая аудитория пользователей, какие у них средства автоматизации и интерфейсы, как много дата-инженеров будут вносить изменения
Кажется нужно добавить, что ETL процессы в подобных моделях не просто хорошо автоматизируются, а просто не могут существовать без инструмента автоматизации, если число объектов превышает пару десятков
Яндекс получает данные об облаках с метео-радаров. Прогноз по осадкам действительно работает до микрорайона и с точностью до 10 минут https://yandex.ru/pogoda/moscow/nowcast?lat=55.64718246459961&lon=37.62911605834961
Насколько я вижу, крупные российские ИТ-компании используют гибридные помещения: часть черт у них от оупен спейса, часть от кабинетов. Плюс возможность уединиться в отдельном помещении, если этого требует задача.
С точки зрения руководителя, если делаешь работу качественно и в срок, и при этом ещё сидишь в интернете, значит неправильно была рассчитана трудоёмкость, и нужно было давать сотруднику в два раза больше задач. А как только задачи хоть немного выбиваются из привычной рутины, их трудоёмкость становится сложно планировать, поэтому начиная с некоторого уровня, насколько я вижу, с сотрудниками начинают работать не по схеме «сделал работу — получил плату», а по схеме «за вот эти деньги мы покупаем всю твою энергию, внимание и бессмертную душу, и хотим, чтобы ты потратил их вот на этот проект»
Вообще, создание государственной энциклопедии — это отдельный жанр (комедия? высокая драма?), не похожий на жанр Википедии. Но почему бы и нет? Уверен, википедисты с радостью просмотрят БРЭ, будут на неё иногда ссылаться, утягивать фотографии (со ссылка ми источник, конечно), изучать и критиковать. Для государственников — это конкуренция, для нас — ещё один открытый научно-популярный источник. Дайте две! Всё лучше, чем деньги на войну тратить.
Будем честны. Нет никаких 2 миллионов редакторов. Это всего лишь число зарегистрированных аккаунтов, львиная доля которых не сделала ни одной правки. В реальности за июль больше 5 правок сделало 3142 человека, больше 100 правок — 559 человека (сайт внутренней статистики)
Кстати, научное сообщество действительно не очень активно редактирует Википедию, я и сам не люблю писать про свои профессиональные темы. И, наверное, это правильно — лучше заниматься более серьёзными вещами, и создавать базу знаний для Википедии.
Не текст, а бальзам на душу. Воображение рисует ровные ряды полков, одновременно выступающих в поход, отблески восхода на медных шлемах, мудрых полководцев, склонившихся над подробной картой местности…
На практике же обычно встречается банда конкистадоров, которые думают, что приплыли в Индию, объявили официальной целью крещение туземцев, на самом деле хотят найти Эльдорадо, в какой стороне оно находится непонятно, с переводчиками проблема, вокруг непривычные тропики, но проявив смекалку и отвагу, всё-таки удаётся пограбить индейцев. В такой истории становятся востребованы совсем другие инструменты планирования, лидерские качества, тактика действий.
Но, всё-таки, здорово, когда кто-то пытается воплощать мечту. И мексиканское государство в итоге создали.
Очевидно, тем несчастным, которые когда-то поверили Яндексу, купили телефоны/планшеты с его прошивкой, и так привязались к яндексовской инфраструктуре, что не решаются перепрошить телефон на ванильный андроид.
Неплохо бы ещё пару слов сказать про волшебное «UNBOUNDED FOLLOWING», и как оно влияет на выражения. Оптимизатору несложно выполнять агрегации над теми строками, которые он уже «просканировал», вероятно, поэтому по умолчанию используются границы «RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW», но если вам нужно «заглядывать вперёд» и учитывать значения будущих строк окна, то приходится использовать то самое «FOLLOWING», которое может кардинальным образом менять план и скорость выполнения запроса.
Вот простой пример расчёта среднего по умолчанию
SELECT
NAME,
SALARY,
AVG(SALARY) OVER (ORDER BY SAL) AVG
FROM
EMP;
NAME SALARY AVG
---------- ---------- ----------
SMITH 800 800
JAMES 950 875
ADAMS 1100 950
WARD 1250 1025
В Польше есть подобный механизм. Можно написать заявление, чтобы 1% от твоих налогов оправлялось не на общегосударственные нужны, а в конкретный проект. Проект должен входить в некий государственный реестр некоммерческих проектов. Погуглите «one percent law»
кажется, важным фактором при выборе модели будет ещё предполагаемое использование данных: насколько широкая аудитория пользователей, какие у них средства автоматизации и интерфейсы, как много дата-инженеров будут вносить изменения
Интересно. Я сам со snowflake не работал. Можете подсказать 1-2 небанальных особенностей оптимизатора, которые приходилось учитывать?
Кажется нужно добавить, что ETL процессы в подобных моделях не просто хорошо автоматизируются, а просто не могут существовать без инструмента автоматизации, если число объектов превышает пару десятков
бессмертную душу, и хотим, чтобы ты потратил их вот на этот проект»Будем честны. Нет никаких 2 миллионов редакторов. Это всего лишь число зарегистрированных аккаунтов, львиная доля которых не сделала ни одной правки. В реальности за июль больше 5 правок сделало 3142 человека, больше 100 правок — 559 человека (сайт внутренней статистики)
На практике же обычно встречается банда конкистадоров, которые думают, что приплыли в Индию, объявили официальной целью крещение туземцев, на самом деле хотят найти Эльдорадо, в какой стороне оно находится непонятно, с переводчиками проблема, вокруг непривычные тропики, но проявив смекалку и отвагу, всё-таки удаётся пограбить индейцев. В такой истории становятся востребованы совсем другие инструменты планирования, лидерские качества, тактика действий.
Но, всё-таки, здорово, когда кто-то пытается воплощать мечту. И мексиканское государство в итоге создали.
Вот простой пример расчёта среднего по умолчанию
Подробнее, например, на www.dba-oracle.com/t_advanced_sql_windowing_clause.htm