Обработка предназначена для очистка кэша нескольких баз непосредственно из 1С (только в обычном режиме).
Файлы
ВНИМАНИЕ:
Файлы из Базы знаний - это исходный код разработки.
Это примеры решения задач, шаблоны, заготовки, "строительные материалы" для учетной системы.
Файлы ориентированы на специалистов 1С, которые могут разобраться в коде и оптимизировать программу для запуска в базе данных.
Гарантии работоспособности нет. Возврата нет. Технической поддержки нет.
Вы можете заказать платную доработку или адаптацию этой разработки под вашу конфигурацию на «Бирже заказов».
0% комиссии — оплата напрямую исполнителю;
Исполнители любого масштаба — от отдельных специалистов до команд под проект;
Прямой обмен контактами между заказчиком и исполнителем;
Безопасная сделка — при необходимости;
Рейтинги, кейсы и прозрачная система откликов.
Работаю с большим списком баз (больше 100). Периодически заканчивается место на диске. Написал обработку, которая может очистить кэш сразу нескольких баз.
Нужно открыть обработку в обычном приложении 1С:Предприятие 8 любой конфигурации. После открытия отображает список всех зарегистрированных у пользователя баз с размером кэша по убыванию. Можно выделить сразу несколько самых больших баз и очистить их кэш, нажав на кнопку Выполнить. При этом удаляются папки кэша %AppData%\1C\1Cv8\ID_Базы и %LocalAppData%\1C\1Cv8\ID_Базы.
После удаления список баз обновляется.
Обработка тестировалась на релизе 8.3.15.1778, конфигурация Бухгалтерия предприятия 3.0.74.63.
В рамках 18 релиза СУБД Tantor Postgres мы рассказывали об оптимизациях, которые помогают планировщику сделать более точный выбор между Nested Loop и Hash Join. В следующем релизе у нас планируются оптимизации, которые позволят ускорить выполнение как Nested Loop, так и Hash Join. Сегодня мы расскажем об одном из таких методов - фильтре Блума.
5,5 тысячи пользователей в единой базе 1С, розница в режиме 24/7 и SLA 99,98% – в таких условиях любая авария быстро превращается в очереди на кассах, потерю денег и давление со стороны бизнеса. Показываем, как выстроить процесс аварийно-восстановительных работ: от первых алертов и базового скрининга системы до подключения команды, проверки гипотез и дебрифа после инцидента. Разбираем, как метрики, дашборды, техжурнал, Zabbix, Prometheus, Grafana, Telegram-боты и скрипты помогают не гадать, а быстро находить причину проблемы. На реальных авариях объясняем, почему «быстро» не должно означать «рискованно», как работа над ошибками снижает панику и почему каждая авария может сделать систему надежнее.
Пароль пользователя СУБД лежит в 1CV8Clst.lst обратимо: кто читает папку srvinfo - достаёт пароли SQL всех баз кластера, минуя права 1С. Обработка показывает, у каких баз пароль извлекается, помечает слабые и выдаёт план защиты. К СУБД не подключается, ничего не пишет - только читает файл.
Прогнал набор диагностических скриптов на двух рабочих базах: боевой с 580 сеансами и малонагруженной. Разбираю пять находок: статистика 97-дневной давности, 598 запросов со сканами, журнал транзакций в 73 % от данных, tempdb в один файл и 81 % ожиданий на параллелизме, который чинить не надо. Плюс три грабли, из-за которых самописный диагностический скрипт падает на чужом сервере. Семь рабочих скриптов внутри, копируются в SSMS как есть.
Журнал регистрации на нагруженной базе перестаёт открываться: файлы растут на гигабайты в день, просмотр виснет, история недоступна. Рассказываю, как мы вынесли журнал трёх продуктивных баз в ClickHouse: 35 млрд событий, поиск всех ошибок за сутки — 0,11 секунды, привычная форма журнала для пользователей и падение числа ошибок в проде в 23 раза за полгода. Архитектура, схема таблицы, грабли интеграции и все цифры с прода.
База 1С:ERP размером 646 Гб, полное маскирование за 5 часов - без создания промежуточной незащищенной копии. Разбираем бесплатный pg_anon на сквозном примере с реального продуктива.
Если вы работаете с 1С на PostgreSQL и жалуетесь на тормоза — скорее всего, дело в join predicate pushdown, которого в стандартном PostgreSQL нет. В MS SQL Server этот механизм работает «из коробки», и при миграции именно запросы к виртуальным таблицам 1С бьют по производительности сильнее всего. В этой статье — реальный кейс от Postgres Professional с разбором плана выполнения, ручным экспериментом и доработкой планировщика СУБД, которая ускорила запросы от 22 до 54 000 раз.
Вышел релиз СУБД Tantor Postgres 18, и мы хотим рассказать о его новых возможностях для работы с приложениями на платформе "1С:Предприятие". В обзоре разберем улучшения планировщика, по традиции коснемся работы временных таблиц и не обойдем вниманием вспомогательные утилиты, которые упрощают поиск и диагностику проблем в высоконагруженных системах. За каждым пунктом - реальные запросы 1С, реальные рабочие базы и сотни часов тестирования!
