@burn_19: #ВэтотДень

Nastyabur_19
Nastyabur_19
Open In TikTok:
Region: UA
Monday 07 September 2026 11:14:17 GMT
56540
8046
140
34

Music

Download

Comments

istike365
Gsm :
I love you
2026-09-10 04:26:30
0
hormy57
Teddy :
nastya niedlich wie immer🥰🥰🥰
2026-09-07 11:16:19
0
user7n1laosi4o
Василівна :
ти супер
2026-09-07 12:06:51
2
m_i_s_s_ha
🔥misha🔥 :
вау Настя ты красотка❤️❤️❤️❤️❤️
2026-09-07 12:20:57
2
dimalackov
Dima lackov :
а я не буду говорить
2026-09-07 16:09:20
0
sztojkagzamustafa
sztojkagzamustafa :
2026-09-22 19:17:54
0
mein7040
mein :
Du bist wunderschön und sehr hübsch und hast ein schönes Lächeln mein Schatz ❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️😘😘😘😘😘😘😘😘😘
2026-09-07 14:02:48
1
nostromo1410
nostromo1410 :
2026-09-10 14:30:02
0
user67957871204042
Sergei :
богиня
2026-09-07 11:42:10
1
ukasz4564
Łukasz :
Najpiękniejsza dziewczyna w tym układzie słonecznym 🥰🥰🥰🥰🥰
2026-09-07 11:36:26
1
renetschimmel
Rene Tschimmel :
🥰
2026-09-18 05:27:17
0
user1469046500600
user1469046500600 :
jesteś cudowna i kochana
2026-09-07 11:34:24
1
alexsfl6
alexsfl :
2026-09-07 11:16:34
1
arccjikvcff
Alexandr :
2026-09-07 11:30:27
1
slava.0007
Slavа :
2026-09-07 11:59:20
1
user9351276215665
DEMON 😈 :
🥰🔥🥰🔥🥰🔥
2026-09-10 03:15:46
0
user8128830481338
Олександр :
2026-09-15 17:13:41
0
user9363908151395
Сергій Дементьєв :
2026-09-07 17:30:59
1
user1250460825308
Олександр Прищепа :
Чього? Як?
2026-09-09 17:09:07
0
andreypetrenko19870518
Андрей Петренко :
2026-09-08 20:55:12
0
kristaps.jostmani
Kristaps Jostmanis :
2026-09-10 20:26:22
0
_blaze.tiger
Вася 🇺🇦🌾🌻⚔️ :
круто
2026-09-10 20:01:37
0
vlasta039
vlasta :
🥰🥰
2026-09-09 17:03:27
0
user5429629671027
Саша ден :
не чекай,іди вже😁
2026-09-07 12:37:15
2
To see more videos from user @burn_19, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

Разница между OLTP и OLAP на пальцах | Почему Postgres не для Big Data Почему популярный и горячо любимый PostgreSQL превращается в жуткую тормозуху, как только размер вашей базы данных разрастается до петабайтов, а аналитики начинают требовать сложные годовые отчеты? 🧐📊   Многие разработчики по привычке используют одну СУБД для всех задач проекта. Но в мире Big Data существует жесткое разделение систем по типу нагрузки:   1. OLTP (Online Transaction Processing) — транзакционные базы (PostgreSQL, MySQL). Они заточены на миллионы мелких и быстрых операций: зарегистрировать пользователя, обновить статус заказа. Данные на диске хранятся ПОСТРОЧНО. Чтобы выдать вам профиль юзера, база берет всю строку целиком. Это идеально для бэкенда приложения.   2. OLAP (Online Analytical Processing) — аналитические базы (ClickHouse, Google BigQuery). Они созданы для сканирования миллиардов строк ради подсчета средних значений, сумм и трендов. Данные здесь хранятся ПО КОЛОНКАМ.    Если вам нужно посчитать средний чек по миллиону продаж, колоночной базе не нужно читать имена покупателей или их адреса — она обращается строго к файлу с колонкой «Цена». Данные в колонках одного типа великолепно сжимаются, а скорость чтения возрастает в сотни раз!   Не заставляйте Postgres делать работу, для которой он не предназначен. Используйте правильную архитектуру! 🚀   Хотите разложить тему проектирования баз данных по полочкам — от создания простых таблиц до понимания Big Data и архитектуры высоконагруженных систем?    🎓 Открытый курс по базам данных и архитектуре на Udemy: https://www.udemy.com/course/databases-sql-nosql-backend/?couponCode=B4C0958C02BCDC9E1DAF 🌐 Все материалы: https://clck.ru/3VHCpT 📱 Наш Telegram: https://t.me/devhotspot #программирование #backend #базыданных #разработка #it #вебразработка #shorts #vkклипы #код #sql #postgresql #clickhouse #bigdata #olap #oltp
Разница между OLTP и OLAP на пальцах | Почему Postgres не для Big Data Почему популярный и горячо любимый PostgreSQL превращается в жуткую тормозуху, как только размер вашей базы данных разрастается до петабайтов, а аналитики начинают требовать сложные годовые отчеты? 🧐📊 Многие разработчики по привычке используют одну СУБД для всех задач проекта. Но в мире Big Data существует жесткое разделение систем по типу нагрузки: 1. OLTP (Online Transaction Processing) — транзакционные базы (PostgreSQL, MySQL). Они заточены на миллионы мелких и быстрых операций: зарегистрировать пользователя, обновить статус заказа. Данные на диске хранятся ПОСТРОЧНО. Чтобы выдать вам профиль юзера, база берет всю строку целиком. Это идеально для бэкенда приложения. 2. OLAP (Online Analytical Processing) — аналитические базы (ClickHouse, Google BigQuery). Они созданы для сканирования миллиардов строк ради подсчета средних значений, сумм и трендов. Данные здесь хранятся ПО КОЛОНКАМ. Если вам нужно посчитать средний чек по миллиону продаж, колоночной базе не нужно читать имена покупателей или их адреса — она обращается строго к файлу с колонкой «Цена». Данные в колонках одного типа великолепно сжимаются, а скорость чтения возрастает в сотни раз! Не заставляйте Postgres делать работу, для которой он не предназначен. Используйте правильную архитектуру! 🚀 Хотите разложить тему проектирования баз данных по полочкам — от создания простых таблиц до понимания Big Data и архитектуры высоконагруженных систем? 🎓 Открытый курс по базам данных и архитектуре на Udemy: https://www.udemy.com/course/databases-sql-nosql-backend/?couponCode=B4C0958C02BCDC9E1DAF 🌐 Все материалы: https://clck.ru/3VHCpT 📱 Наш Telegram: https://t.me/devhotspot #программирование #backend #базыданных #разработка #it #вебразработка #shorts #vkклипы #код #sql #postgresql #clickhouse #bigdata #olap #oltp

About