mayton2019

Postgresql - более консервативен. Его можно брать почти для любых проектов. Есть partitioning что свидетельствует о зрелости системы и об Enterprise-ready. Единственное что может быть не очень - это некий кумулятивный эффект от частых inserts/updates который требует вакуума. И со счетчиками транзакций там есть нюанс. Но скорее всего в твоём сегменте разработки PHP/Laravel - тебе будет просто безразлично сущестование вакуума.

MySQL это лейбл под которым на самом деле могут работать различные engines таблиц. И если анализировать какой-то performance-инцедент то нужно в первую очередь спрашивать с какой опцией таблица создавалась. MyISAM/Innodb/e.t.c. Потому что выбор этого двигателя влиял на какие-то опции скорости и транзакций. Я заменял например в создающих скриптах InnoDb на MyISAM для того чтобы просто быстрее прогрузить 1Тб CSV файл.

В более современных версиях типа MariaDb (я уже не следил за этими новостями) есть более умные двигатели которые учитывают дефекты старых и по идее они должны быть универсальнее. Тоесть можно их брать смело.

Что лично меня раздражает в диалекте My/SQL - так это странного вида кавычки-апострофы. Никогда не понимал зачем это.

RUN mkdir создает папку внутри docker-image.
Поэтому ее не видно невооруженным глазом.
Тоесть это подготовка артифакта дистрибутива а
не манипуляции с твоими каталогами.

Вот заготовка.

Map<String, List<Integer>> list = new LinkedHashMap() {{
           put("Петя", Arrays.asList(1, 2, 3));
           put("Развитие", Arrays.asList(3, 4));
        }};

        String res = list.entrySet().stream().map(
                entry -> entry.getKey() + " ; " + entry.getValue()
        ).collect(Collectors.joining("\n"));

Насчет чят бота не скажу. Вообще скажу.

Если задача связана с вычислением численных метдов например. Или рендерингом 3D. Или крипто-майнингом. Или нейро-сетей - где
CPU -> 100%, I/O -> 0% то тогда тебе прямая дорого в мультипоточность (мультипроцессность). Количество тредов расчитывается обычно по формуле = количество ядер (иногда АЛУ/Threads) умноженное на коєффициентик. Подбирается экспериментально для конфигурации и среды исполнения. У меня для Java-11 выходило что на 4 ядра Core-i3 надо было 5 вычислительных потоков.

Если в задаче главным дирижёром является канал I/O а нагрузка на расчет малаая (парсер) - то используют технологи асинхронизма. Это когда ваши вычисления подписываются на события I/O и 80% времени ничего не делают а только ждут события от I/O. При благоприятных условиях хендлеры могут потреблять вообще 0% ресурсов. Нет событий. Поэтому таких хендлеров можно поднять очень много. Пример - акторные технологии. Хендлер. Актор. Горутина. Пример 10 000 акторов обслуживается 10 потоками исполнителями.