База яндекс денег
База яндекс денегCash-exchanger – это международный обменный сервис, позволяющий совершать обмены электронных валют в любой точке мира, где бы Вы не находились.
Совершать обмены с Cash-exchanger можно с любого устройства, неважно чем Вам удобно пользоваться: мобильным телефоном, планшетом или компьютером.
Подключитесь к интернету и за считанные минуты Вы сможете произвести обмен электронных валют.
Все наши кошельки полностью верифицированы, что гарантирует Вам надежность и уверенность при совершении обмена.
Ознакомиться с отзывами о работе нашего обменного сервиса.
Отзывы про cash-exchanger.com
Все обменные операции полностью анонимны, мы не предоставляем Ваши данные третьим лицам
Обменный пункт Cash-exchanger:
Андрей Россия 46.146.38.* (12 августа 2018 | 23:11)
При переводе на карту возникли трудности, банк отвергал платеж. Обратился в поддержку, в течение 15 минут вопрос был решен, перевели на другую мою карту. Оперативная техподдержка, удобный сервис, спасибо за вашу работу!!!
Galina Россия 5.166.149.* (12 августа 2018 | 21:01)
Перевод был произведен супер быстро! А если добавите еще Сбербанк, чтобы комиссия поменьше, лучшего о не пожелаешь! Так держать!
Влад Россия 46.42.42.* (12 августа 2018 | 10:18)
Выводил эксмо рубли на тинькофф - процедура заняла порядка 5 минут, с 25тыс заплатил комиссию 7,5 рублей.
Результатом доволен на все 146%
Егор Нидерланды 192.42.116.* (9 августа 2018 | 18:40)
Очень быстрыы и оперативные, я сам накосячил при вводе но ребята быстро помогли 10 из 10
Андрей Россия 213.87.135.* (8 августа 2018 | 19:27)
Как всегда быстро и качественно, СПС.
Андрей Россия 176.195.75.* (8 августа 2018 | 11:21)
Обменивал с карты ВТБ на эфир, транзакацая заняла меньше минуты, оператор отвечал очень быстро, определенно годный обменник, будем пользоваться
Леха Россия 93.81.174.* (6 августа 2018 | 11:19)
Все супер как и всегда
В команде эксплуатации подумали, что наш опыт с Microsoft SQL в нагруженной среде больше нельзя скрывать, и потому родилась эта статья. В ней я расскажу о нюансах работы с этой СУБД из практики. Денег и успешно решает задачу сбора разрозненной информации обо всех операциях из множества отдельных сервисов. Без такой сборки воедино нельзя было бы отследить платеж, собрать статистику или решить проблему. Все сказанное далее будет полезно администраторам крупных БД — тем, кто заботится о быстрой и точной работе аналитики Microsoft SQL Server Если информация окажется вам полезной и интересной — обязательно дайте знать в комментариях, чтобы автор не расслаблялся. С этой СУБД работаю еще с версии 6. Для дальнейшего понимания, скажу пару слов об архитектуре нашей системы хранения данных. Каждый компонент платежной системы Яндекс. Денег знает только свой кусочек информации о платеже, поэтому нужно как-то регулярно собирать информацию из всех компонентов, агрегировать ее и выявлять взаимосвязи. Из этих данных ежесуточно строятся кубы с сотнями измерений, генерируются отчеты и реестры, происходят сверки. Они предоставляют данные в многомерном виде с любым срезом, простым для аналитиков, финансистов, продакт менеджеров и руководства. Самая частая причина такого — устаревшие статистики информация о состоянии колонок таблицы и, как следствие, не оптимальные планы. При выполнении любого запроса к БД строится план выполнения из отсортированного списка выполняемых операций. Такая оценка числа элементов позволяет оптимизатору запросов строить более-менее оптимальные планы выполнения. Поэтому устаревшая статистика портит все дело. Кроме того, СУБД может выбрать последовательный план выполнения вместо параллельного — и это лишь некоторые из возможных последствий. На Хабре уже есть статьи по автоматизации обновления статистики , поэтому подробно на этом моменте останавливаться не буду. Но обновление статистик может быть накладным по времени и нагрузке, а результат — нестабильным из-за того, что данные в таблице меняются быстрее обновления статистик. Это здорово помогает, но на таблицах с миллиардом строк и больше процесс может проходить крайне медленно, несмотря на нормальный план. В ходе обновления статистики SQL продолжит работу, не дожидаясь завершения процесса. По нашим тестам, запросы к БД без включения этой опции очень нестабильны. Попробуйте провести такой эксперимент сами. Но даже с хорошими планами и актуальной статистикой могут возникать необъяснимые задержки в выполнении запросов. По моему опыту, самой частой причиной этого после некорректных планов были требовательные к памяти сервера запросы, которые находились в очереди на выполнение из-за формальной нехватки запрошенных ресурсов. Около половины доступной оперативной памяти сервера используется для выполнения запросов. После выполнения команды вы увидите обрабатывающиеся в настоящий момент запросы в базе данных с ожиданиями ресурсов, если они возникли в процессе работы. Идентифицировать такие запросы можно простым наблюдением за активными запросами в момент чрезмерной нагрузки. В результате можно определить, каким объемом памяти для запросов располагает сервер и каждая группа, которую вы добавите или настроите. После всех перечисленных выше манипуляций распределение памяти между запросами станет более эффективным, с минимумом ситуаций, когда запросы просто ждут выделения памяти и ничего не делают. Однако, информации о практическом использовании этой технологии для терабайтных баз уже не так много. Когда в далеком мы внедряли группы высокой доступности в Яндекс. Деньгах, информации не было даже о реальной эксплуатации в боевых средах. Наша основная база данных на тот момент как раз занимала около 4 ТБ, поэтому до многих вещей приходилось доходить самостоятельно. Кластер высокой доступности состоял из двух узлов со следующими характеристиками: За четыре года объем этой базы вырос до 20 ТБ, поэтому серверы с трудом справлялись с новой нагрузкой, а оптимизация индексов вызывала дополнительные проблемы, о которых ниже. Производительность БД во время процессинга кубов по сети была такая, что трафик мешал другим компонентам в сети, пока кластер не пересадили на отдельный мощный коммутатор. В пиках доходило до того, что узлы теряли друг друга и БД на втором узле отключалась привет кластерному кворуму. Но с этим разобрались добавлением новых сетевых карт; а в новых машинах просто сразу ставили 10 Гб карты. За вычетом перечисленных архитектурных проблем, общее впечатление от технологии AlwaysON положительное:. Read-Only RO реплики быстро синхронизируются и возвращаются в строй после длительного отключения. Для клонирования БД в тестовую среду можно использовать log shipping доставку журналов транзакций в ручном режиме. Чтобы минимизировать количество необоснованных решений службы кластеризации погасить кластер в конфигурации с двумя узлами, мы выработали решение с принудительным лишением голоса вторичного узла:. При эксплуатации больших БД с распределением нагрузки в группах AlwaysON может возникать рассинхронизация главного и вторичного узлов. Рассинхронизация коснется всех таблиц и будет держаться столько, сколько работает запрос — в это время данные в базе на реплике станут неактуальными. Явных признаков рассинхронизации обычно нет, но на Read-Only узлах появляется новый процесс, запущенный от имени sa. Чтобы узнавать о рассинхронизациях раньше пользователей, мы используем скрипт для мониторинга. Он раз в 5 минут проверяет статус синхронизации и отправляет e-mail в случае проблемы. Еще одна частая причина рассинхронизации — работы по обслуживанию индексов. Например, у нас при перестройке кластерного индекса в таблице объемом ГБ наблюдалась рассинхронизация на 10 часов. Конечно, эта настройка относится к тем, которые, настроив однажды, больше не трогаешь, но его величество Случай ломал и не такие схемы. Например, в процессе работы может потребоваться перенаправить запросы с RO реплики на главную. Для этого мы раньше использовали настройки самой реплики, просто запрещая запросы к RO. Но подход пришлось изменить после нескольких неприятных ситуаций из-за следующих особенностей переключения настройками реплики:. В процессе смены маршрутизации запросы штатно завершаются, а следующие идут сразу на главную реплику. За 4 года работы системы однажды случился сбой на RO реплике. Упал один из разделов с ошибкой CRC в файле с данными. Главный узел продолжал работать, а вот база на RO реплике нет. Обработку отказа на уровне базы на RO узле и автоматическое переключение трафика на главный узел можно реализовать все той же маршрутизацией:. Что касается восстановления базы после подобного сбоя, то большую БД проще удалить из группы доступности на главном узле она продолжит работу даже через Listener и восстановить резервную копию на Read-Only узле в режиме no-recovery. Потом достаточно добавить восстановленную базу в группу доступности в режиме Join Only. Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Мол можно бизнес логику перенести! В качестве Bi инструмента используем Tableua. Вопрос каким Bi инструментом пользуетесь? Используете ли Tabular модель хранения, говорят она не умеет масштабироваться? Используете ли партиции для более эффективного расчета?? Расскажите еще че нить интересное: Хабр Geektimes Тостер Мой круг Фрилансим. Публикации Пользователи Хабы Компании Песочница. Деньги Об электронных платежах и устройстве Я. Деньги В команде эксплуатации подумали, что наш опыт с Microsoft SQL в нагруженной среде больше нельзя скрывать, и потому родилась эта статья. Почему все это рассказываю именно я, или краткая характеристика автора. Денег — с конца года. Небольшая памятка о статистике, планах и том, как все это связано. Конфигурация типового узла кластера. А вы нашли для себя что-то полезное в советах? Да, есть любопытные моменты На эти грабли уже довелось наступить. Деньги ,16 Об электронных платежах и устройстве Я. Стоило бы отметить колоночные индексы. То за что я люблю Ms Sql Для построения BI мы используем стек от Microsoft. Tabular сейчас в продакшене не используем. Партиции в кубах — используем, но с ними есть свои особенности при росте объемов. А про масштабирование — в двух словах не расскажешь, планируем в следующих статьях осветить эту тему более подробно. QlikView как минимум не хуже Tableau, а ассоциативный анализ вообще крут. Почему минутные запросы могут работать час Я бы еще добавил ссылку на отличный пост от Дмитрия Пилюгина: Медленно в приложении, быстро в SSMS … про parameter sniffing и не только. А так пост годный, прочитал с удовольствием. Поглядите, пожалуйста, мой вопрос хоть и не вам, но вы думаю в курсе: Если конечно не затруднит! Существенное изменение плана выполнения запроса как правило подразумевает, что запросы будут выполнятся медленее, так же могут увеличиться обращения к диску, потребление памяти, процессора. Полагаю, что при таких требованиях от производителя ПО, в БД уже созданы все необходимые статистики и реализован штатный механизм их обннолвения. Мне просто не до конца ясно, зачем штатный механизм ы отключаются, а все это, насколько я понял, реализуется скриптами в самом ПО? Так и есть, по умолчанию, статистики создаются и обновляются автоматически. Но автоматику можно отключить, создать все вручную, использовать хинты подсказки в запросах и обеспечивать тем самым оптимальные планы не полагаясь на автоматику. Которая не редко дает сбои, о чем пишут множество статей, включая эту: Вопрос а если таблица большая но статичная что будет если обновить статистику и отключить ее для данной таблицы? Отключение авто-обновлений статистик производится на уровне БД. Если другие таблицы в БД обновляются, делать этого не стоит. В статичной таблице статистики обновляться не будут так как нет необходимости. Идея о разовом обновлении статистик конкретной статичной таблицы вполне здравая. Применяется ко всем таблицам и их статистикам внутри БД в которой она запущена. Если указан этот параметр, оптимизатор запросов завершает текущее обновление статистики и отключает обновление в будущем. Пардон, да, вы правы. Такую штуку на практике никогда не использовал, для статичной таблицы профит вероятно будет. Особенно если там высокая OLTP нагрузка. Можно ли еще пару вопросов 1 используете ли вы партитирование 2 и используете ли вы sql clr. Партиционирование используем в паре таблиц, там где требуется их чистить. Если вдруг в ней начинает использоваться распределятся много памяти — все считайте тормоза. Поверьте очень неплохая система! Особенно версия по linux! По производительности удобству разработки отладки даст фору ораклу. Был опыт в разработки системы с которой оракл не справился а sql проглотил за милую душу. Размерчик так себе в оракле за 20 ТБ далеко: Я-то знаю, что хорошая, много лет работаю. И как, Linux версия правда работает? В продуктив уже можно? Дата основания 24 июля Локация Москва Россия Сайт money. В приложении можно заплатить за телефон и интернет, услуги ЖКХ. Я устал принимать платежи через WebView. Услуги Реклама Тарифы Контент Семинары.
раздача яндекс (денег)
Receiving Money
База аккаунтов Яндекс.Деньги
Perfect money вывод на карту сбербанка
Почему минутные запросы могут работать час
\[Private\] База Яндекс.деньги
\\[Private\\] База Яндекс.деньги
Балтийский банк личный кабинет
\\\\[Private\\\\] База Яндекс.деньги
\\\\\\[Private\\\\\\] База Яндекс.деньги
Купить биткоины за рубли без комиссии дешево
Скачать взломанный бабломет рубль против биткоина
Балтийский банк интернет банкинг
\\\\\\\\\[Private\\\\\\\\\] База Яндекс.деньги
\\\\\\\\\\[Private\\\\\\\\\\] База Яндекс.деньги
\\\\\\\\\\\[Private\\\\\\\\\\\] База Яндекс.деньги
Как обменять догкоины на биткоины
\\\\\\\\\\\\\[Private\\\\\\\\\\\\\] База Яндекс.деньги
\\\\\\\\\\\\\\\[Private\\\\\\\\\\\\\\\] База Яндекс.деньги
Как через qiwi пополнить яндекс деньги
\\\\\\\\\\\\\\\\\\[Private\\\\\\\\\\\\\\\\\\] База Яндекс.деньги
\\\\\\\\\\\\\\\\\\\[Private\\\\\\\\\\\\\\\\\\\] База Яндекс.деньги
Пополнить счет через ощадбанк без комиссии
\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\[Private\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\] База Яндекс.деньги
Как снять деньги с интернет счета
\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\[Private\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\] База Яндекс.деньги
Перевести яндекс деньги в webmoney
Электронный денежный перевод белпочта бланк
\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\[Private\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\] База Яндекс.деньги
Депозитный калькулятор форте банк
Обменять рубли на криптовалюту