Homebrew (Wikipedie), správce balíčků pro macOS a od verze 2.0.0 také pro Linux, byl vydán ve verzi 7.0.0. Pro sandboxing se na Linuxu nově používá Landlock místo Bubblewrap. Na stránce Homebrew Formulae lze procházet seznamem balíčků. K dispozici jsou také různé statistiky.
Správce fotografií Shotwell byl vydán ve verzi 33.0 (GitLab). Hlavní novinkou v tomto vydání po dvou letech je přechod na GTK4.
Na YouTube byly publikovány videozáznamy přednášek a na Flickru fotografie z konference EuroPython 2026.
Byl vydán Debian 13.7, tj. sedmá opravná verze Debianu 13 s kódovým názvem Trixie. Řešeny jsou především bezpečnostní problémy, ale také několik vážných chyb. Instalační média Debianu 13 lze samozřejmě nadále k instalaci používat. Po instalaci stačí systém aktualizovat.
Jiří Eischmann se v příspěvku Fiasko jménem W Social na svém blogu věnuje evropské sociální síti W: "W Social je příkladem toho, že se problémy sociální sítí nedají řešit od exekutivního stolu. Když na začátku tohoto roku v Davosu oznámili vznik nové sociální sítě W Social, politici se mohli přetrhnout ve chvalozpěvech. Konečně evropská sociální síť a ještě s ověřením identity. … Jak se ukázalo, když v Davosu W Social oznamovali, neměli kromě
… více »Výrobce hardwarových kryptoměnových peněženek Trezor upozorňuje na bezpečnostní incident u společnosti Brevo, kterou využívá k odesílání newsletterů. Útočník na e-mailové adresy odeslal phishingový e-mail.
Clement "Clem" Lefebvre publikoval souhrn dění v Linux Mintu za srpen 2026. Aplikace XApp mají vlastní webovou stránku xapp-project.org. Představena byl čtečka EPUB s názvem Xepub a kalendář Clockenstein.
Byla vydána nová verze 3.2.6 svobodné aplikace pro úpravu a vytváření rastrové grafiky GIMP (GNU Image Manipulation Program). Přehled novinek v oznámení o vydání a v souboru NEWS na GitLabu. Nový GIMP je již k dispozici také na Flathubu.
Bylo vydáno Ubuntu 24.04.5 LTS, tj. páté opravné vydání Ubuntu 24.04 LTS s kódovým názvem Noble Numbat. Přehled novinek a oprav na poznámkách k vydání.
Švýcarsko testuje přechod z Microsoft 365 na FOSS, konkrétně balík openDesk (Wikipedie) od německé státní společnosti ZenDiS (Wikipedie), s cílem posílit digitální suverenitu.
update tb1
set cosi = neco_jinyho
from
(
select
tb1.id,
agregacni_fce(kousicky) neco jinyho
from tI join tII
on tb1.id = tII.id
group by tb1.id
)dta
where tb1.id = dta.id
(snad sem nic nevynechal)for i in 1..(select count(*)/500 from tbl) loop
update tbl1
........ where ctid between i*500 and (i+1) * 500;
end loop;
bude tohle delat to co potrebuju
Zkus tohle:update tb1 set cosi = neco_jinyho from ( select tb1.id, agregacni_fce(kousicky) neco jinyho from tI join tII on tb1.id = tII.id group by tb1.id )dta where tb1.id = dta.id
UPDATE tb1
SET
tb1.cosi = (SELECT
AGG(...) AS neco_jinyho
FROM
tii INNER JOIN ti ON (tii.id = ti.ref_id) -- uprav si Join Condition
WHERE
tii.id = tb1.id
GROUP BY
tii.id)
WHERE
EXISTS (SELECT
1
FROM
tii INNER JOIN ti ON (tii.id = ti.ref_id) -- viz výše
WHERE
tii.id = tb1.id)
/
Tohle prostě musí fungovat. Takovýhle dotazy pouštím obden nad miliony záznamy.
Ta GROUP BY klauzule tam vpodstatě být nemusí, protože v SELECT klauzuli je jen ta agregačka.
Dotaz zupdatuje sloupek COSI výpočtem nějaký agregačky pro všechny záznamy tabulky TB1, pro které existují odpovídající záznamy ve spojení tabulek TI a TII.
Rozdělení na více dotazů moc nedoporučuji. Dělá to jen problémy.
Podle toho, co jsem z tvého příkladu pochopil, omezuješ množinu TII množinou TI. Jinými slovy, v tabulce TII máš víc záznamů, které nechceš zahrnout do agregačky. V tom případě doporučuji udělat dočasnou tabulku:
CREATE TABLE tmp_data AS
SELECT
tii.id AS tii_id,
"další",
"sloupce",
"pro",
"agregačku"
FROM
tii INNER JOIN ti ON (tii.id = ti.ref_id) -- uprav si Join Condition
/
CREATE INDEX idx_tmpdata ON tmp_data (tii_id)
/
a vypočítat tuto agregačku z této tabule. V případě, že tabulka TII obsahuje více nerelevantních záznamů než tabulka TB1, můžeš tyto záznamy též odstranit například dalším INNER JOINem. Ten index může být klidně složený. Databázi pak bude stačit probrousit index a s přístupem do vlastní tabule nebude ztrácet čas.
Když i tohle bude málo, pak si z týhle tabule předpočítej i tu agregačku a to už musí fungovat i kdybys nechtěl.
Když sem nahraješ nějaký rozumný demo na hraní, možná ti i někdo pomůže. Takhle nevíme, jestli je ten tvůj dotaz špatně v reálu, nebo si jen nezvládnul obfuskaci.
update hrany
set geometrie = geom from
(select id_hrany, aggrfce(geom_body)
from spojeni, body
where
spojeni.id_hrany = body.id_hrany
order by id_hrany, id_bodu
group by id_hrany
)hrgm
on id_hrany = id_hrany
Až budeš u toho, tak sem pastni DDL statementy relevantních tabulek a indexů a exekuční plán toho dotazu, co tak falíruje. Nejlépe ještě odhady množství dat v té které tabuli. A když ještě přihodíš sample data demostrující povahu produkčních dat, bude to skvělý.
A hlavně sem pastni ten dotaz neobfusknutej. Agregačních funkcí je spousta a spousta z nich jde nahradit jinými popřípadě nahradit úplně jiným způsobem. Taky si polož otázku, proč potřebuješ updatovat skoro všechno naráz. Třeba jen drobná změna v aplikaci tě zbaví této potřeby… Nebo to je noční dávka zpracovávající nějaké inkrementy? V tom případě by mohl pomoci refaktor schématu. Ale to už jsem se nechal unést mou denní realitou.
Jakou verzi DB používáš?
update hranice_parcel
set geometry = geom.geometry
from
(
select
hp_id,
ST_MakeLine(geometry) geometry
from
(
select
hp_id, sour.geometry
from
spojeni_b_poloh spojeni,
souradnice_obrazu sour
where
sour.id = spojeni.bp_id
order by poradove_cislo_bodu
offset 0
) body
where hp_id is not null
group by hp_id
having count(*)>1 --pridano
offset 0
) geom
where hp_id = hranice_parcel.id;
"Update (cost=730850.00..732569.06 rows=200 width=173)"
" -> Nested Loop (cost=730850.00..732569.06 rows=200 width=173)"
" -> Subquery Scan on geom (cost=730850.00..730855.50 rows=200 width=87)"
" -> Limit (cost=730850.00..730853.50 rows=200 width=55)"
" -> HashAggregate (cost=730850.00..730853.50 rows=200 width=55)"
" Filter: (count(*) > 1)"
" -> Subquery Scan on body (cost=685441.55..713875.14 rows=2263314 width=55)"
" Filter: (body.hp_id IS NOT NULL)"
" -> Limit (cost=685441.55..691128.27 rows=2274687 width=49)"
" -> Sort (cost=685441.55..691128.27 rows=2274687 width=49)"
" Sort Key: spojeni.poradove_cislo_bodu"
" -> Hash Join (cost=56887.43..212019.03 rows=2274687 width=49)"
" Hash Cond: (spojeni.bp_id = sour.id)"
" -> Seq Scan on spojeni_b_poloh spojeni (cost=0.00..72125.87 rows=2274687 width=28)"
" -> Hash (cost=41356.30..41356.30 rows=729530 width=43)"
" -> Seq Scan on souradnice_obrazu sour (cost=0.00..41356.30 rows=729530 width=43)"
" -> Index Scan using ih_hp_id on hranice_parcel (cost=0.00..8.56 rows=1 width=109)"
" Index Cond: (hranice_parcel.id = geom.hp_id)"
ERROR: out of memory DETAIL: Failed on request of size 27. ********** Chyba ********** ERROR: out of memory Stav SQL: 53200 Podrobnosti:Failed on request of size 27.
update tI
set cosi = neco_jinyho
from
tI
join (
select
id, agregacni_fce(kousicky) neco_jinyho
from tI
join tII on tI.id = tII.id
group by tI.id
)dta on tI.id = dta.id
což by ve výsledku nemuselo bejt tak paměťově náročný
Tiskni
Sdílej: