eiπ + 1 = ∅

Михаил Ушаков

Математика → Логика → Данные → Надёжные системы

Эксперт по базам данных с многолетней глубинной экспертизой

Профессиональная философия

В высоконагруженных системах ручной труд — это технический долг. Настоящая экспертиза проявляется в создании программных решений, которые автоматически обеспечивают надёжность, производительность и масштабируемость. От проектирования архитектуры до инструментов мониторинга — каждый процесс кодифицирован.

Performance Engineering Database Systems Development High-Load Systems Production Automation

Мои разработки

Graph Explain

PostgreSQL

Простое объяснение сложных планов PostgreSQL. Graph Explain — это мощный инструмент для анализа планов выполнения SQL-запросов в PostgreSQL, который переводит сложные технические детали на простой человеческий язык.

Визуализация

Интерактивные графы выполнения запросов с цветовой кодировкой

Простые объяснения

Автоматический перевод технических терминов PostgreSQL на русский язык

Оптимизация

Выявление узких мест и рекомендации по улучшению производительности

Глубокий анализ

Поддержка всех типов узлов плана выполнения, включая параллельные запросы

Инструмент готов к использованию

Открыть Graph Explain

Граф-схемы

Скоро

Инструмент для автоматической визуализации схем данных и зависимостей в базах данных. Преобразует метаданные СУБД в интерактивные графы для анализа структуры и связей.

Автовизуализация

Автоматическое построение графов схемы данных из метаданных СУБД

Анализ зависимостей

Выявление связей между таблицами, представлениями и хранимыми процедурами

Иерархии

Отображение иерархических отношений и вложенных структур

Проект находится в активной разработке

metaDAG

Миграции данных

Платформа умных миграций данных, превращающая сложные процессы переноса между различными системами (PostgreSQL, ClickHouse, Kafka) в управляемые, предсказуемые и повторно используемые шаблоны.

Интеллектуальные шаблоны

Система автоматически анализирует структуру шаблонов миграций и определяет типы источников данных без ручной конфигурации

Система версионирования

Полная история изменений шаблонов с поддержкой родительских и дочерних версий, аналогичная системе контроля версий для кода

Изолированные среды

Каждая операция выполняется в собственной временной директории, исключая конфликты и обеспечивая атомарность операций

Адаптивные интерфейсы

Формы настройки автоматически перестраиваются в зависимости от типа миграции и предзаполняются при клонировании существующих конфигураций

Автоматическая валидация плейсхолдеров и типов данных
Поддержка сложных зависимостей между шаблонами
Сокращение времени создания миграций с дней до минут
Многоуровневая проверка безопасности и корректности
Типовые сценарии применения:
  • Перенос данных из PostgreSQL в ClickHouse с автоматической настройкой секционирования
  • Реализация CDC (Change Data Capture) паттернов через Kafka
  • Создание стандартизированных ETL-процессов для разных окружений
  • Управление схемами данных в распределённых системах

Инструмент готов к использованию

Открыть metaDAG

PyMapper

Python

Инструмент для статического анализа Python-проектов, который исследует структуру кода, анализирует использование функций, вычисляет метрики сложности и выявляет архитектурные паттерны.

Анализ сложности

Расчёт цикломатической сложности (McCabe), обнаружение переусложнённых функций и потенциальных узких мест

Графы зависимостей

Построение графов вызовов функций и визуализация зависимостей между модулями проекта

Поиск паттернов

Автоматическое обнаружение доменных терминов, повторяющихся паттернов и потенциальных антипаттернов

Структурированный экспорт

Гибкая выгрузка результатов в форматах для последующей программной обработки и анализа

Обнаружение неиспользуемого кода и дубликатов
Приоритизация проблем по критичности
Конкретные рекомендации по рефакторингу

Инструмент готов к использованию

Открыть PyMapper

Занимательная математическая лаборатория

Science & Math

Интерактивная научная лаборатория для визуализации фундаментальных математических концепций. Проект объединяет эстетику кода и строгость алгоритмов, превращая абстрактные формулы в живые модели.

Визуализация хаоса

Исследование множества Мандельброта, игры «Хаос» и фрактальных структур в реальном времени

Числовые эксперименты

Интерактивная проверка гипотезы Коллатца и вычисление числа π методом Монте-Карло

Красота формул

Демонстрация тождества Эйлера и принципов работы клеточных автоматов (Муравей Лэнгтона)

Алгоритмика

Пошаговое отображение работы алгоритмов через динамические графики и холст (Canvas)

Интеллектуальная индикация точности вычислений
Бесконечный зум во фрактальных пространствах
Генерация динамических сценариев для тестов

Лаборатория открыта для экспериментов

Войти в Math Lab

Принципы работы с данными

Математика как основа

Реляционная алгебра, теория множеств и математическая логика — фундамент надёжных баз данных. Каждый SQL-запрос — это математическое выражение.

Сложность → Простота

Искусство заключается не в усложнении, а в нахождении простых решений для сложных проблем. Как формула Эйлера, объединяющая пять констант.

Код вместо рутины

Любая повторяющаяся операция — кандидат на автоматизацию. Инструкции для людей устаревают, а системы для машин работают. Истинное администрирование реализуется через разработку.

Производительность по умолчанию

Performance engineering — не этап тюнинга, а принцип проектирования. Система должна быть быстрой изначально, а не становиться быстрой после многочисленных оптимизаций.

Системность вместо администрирования

Современные базы данных требуют инженерного подхода: проектирования систем, а не ручного управления. Каждая операция должна быть частью целостной автоматизированной экосистемы.

Проактивная оптимизация

Перформанс-инжиниринг начинается на этапе проектирования, а не при появлении проблем. Оптимальная производительность — результат архитектурных решений, а не экстренных правок.

Об авторе

Михаил Ушаков — специалист в области баз данных и математического моделирования.

Экспертиза охватывает широкий спектр реляционных и аналитических СУБД: PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server, Greenplum, ClickHouse, MySQL, MariaDB, PerconaDB, ArenaData и другие. Оптимизация производительности, анализ планов выполнения, создание инструментов, переводящих сложные концепции в доступные решения — вот где математическая теория встречается с инженерной практикой.

"Строить мосты между абстрактной математикой и практической разработкой — это значит создавать системы, которые работают с элегантностью математической формулы."

Связаться со мной

Форма обратной связи

Укажите, как с вами связаться
0/1000 символов
Сообщение придёт прямо на мне почту

Информация

Лучше всего описывайте технические задачи — это моя специализация
Время ответа: до 5 рабочих дней
По вопросам оптимизации баз данных отвечаю приоритетно
Если вопрос касается Graph Explain или других проектов — укажите это в теме