Создание базы данных для бизнес плана
Введение
Как это часто бывает, архитектору БД нужно разработать базу данных под конкретное решение.
Однажды в пятницу вечером, возвращаясь на электричке домой с работы, я подумал о том, как бы я создал сервис по найму сотрудников в разные компании. Ведь ни один из существующих сервисов не позволяет быстро понять насколько подходит тебе кандидат. Нет возможности создать сложные фильтры, включающие или исключающие совокупность определенных навыков, проектов или позиций. Максимум, что обычно предлагают сервисы — фильтры по компаниям и частично по навыкам.
В данной статье я позволю себе немного разбавить строгое изложение материала, смешав техническую информацию с не техническими примерами из жизни.
Для начала, разберем создание базы данных в MS SQL Server для сервиса поиска соискателей на работу.
Этот материал можно перенести и на другую СУБД такую как MySQL или PostgreSQL.
Основы правил проектирования
Для проектирования схемы базы данных, нужно вспомнить 7 формальных правил и саму концепцию нормализации и денормализации. Они и лежат в основе всех правил проектирования.
Опишем более детально 7 формальных правил:
- отношение один к одному:
1.1) с обязательной связью:
примером может выступать гражданин и его паспорт: у любого гражданина должен быть паспорт; паспорт один для каждого гражданина
Реализовать данную связь можно двумя способами:
1.1.1) в одной сущности (таблице):
Рис.1. Сущность Citizen
Здесь таблица Citizen представляет собой сущность гражданина, а атрибут (поле) PassportData содержит все паспортные данные гражданина и не может быть пустым (NOT NULL).
1.1.2) в двух разных сущностях (таблицах):
Рис.2. Отношение сущностей Citizen и PassportData
Здесь таблица Citizen представляет собой сущность гражданина, а таблица PassportData — сущность паспортных данных гражданина (самого паспорта). Сущность гражданина содержит атрибут (поле) PassportID, который ссылается на первичный ключ таблицы PassportData. В свою очередь сущность паспортных данных содержит атрибут (поле) CitizenID, которое ссылается на первичный ключ CitizenID таблицы Citizen. Поле PassportID таблицы Citizen не может быть пустым (NOT NULL). Также здесь важно поддерживать целостность поля CitizenID таблицы PassportData, чтобы обеспечить связь один к одному. Иными словами, поле PassportID таблицы Citizen и поле CitizenID таблицы PassportData должны ссылаться на одни и те же записи как если бы это была одна сущность (таблица), представленная в пункте 1.1.1.
1.2) с необязательной связью:
примером может выступать человек, имеющий или не имеющий паспорт конкретной страны. В первом случае он будет являться гражданином рассматриваемой страны, а во втором — нет.
Реализовать данную связь можно двумя способами:
1.2.1) в одной сущности (таблице):
Рис.3. Сущность Person
Таблица Person представляет собой сущность человека, а атрибут (поле) PassportData содержит все его паспортные данные и может быть пустым (NULL).
1.2.2) в двух сущностях (таблицах):
Рис.4. Отношение сущностей Person и PassportData
Таблица Person представляет собой сущность человека, а таблица PassportData — сущность паспортных данных человека (самого паспорта). Сущность человека содержит атрибут (поле) PassportID, который ссылается на первичный ключ таблицы PassportData. В свою очередь сущность паспортных данных содержит атрибут (поле) PersonID, которое ссылается на первичный ключ PersonID таблицы Person. Поле PassportID таблицы Person может быть пустым (NULL). Здесь также важно поддерживать целостность поля PersonID таблицы PassportData. Это нужно, чтобы обеспечить связь один к одному. Поле PassportID таблицы Person и поле PersonID таблицы PassportData должны ссылаться на одни и те же записи как если бы это была одна сущность (таблица), показанная в пункте 1.2.1. Или же данные поля должны быть неопределенными, то есть, содержать NULL. - отношение один ко многим:
2.1) с обязательной связью:
примером могут выступать родитель и его дети. У каждого родителя есть как минимум один ребенок.
Реализовать данную связь можно двумя способами:
2.1.1) в одной сущности (таблице):
Рис.5. Сущность Parent
Таблица Parent представляет сущность родителя, а атрибут (поле) ChildList содержит информацию о детях. Данное поле не может быть пустым (NOT NULL). Обычно типом поля ChildList выступают неполно структурированные данные (NoSQL) такие как XML, JSON и т д.
2.1.2) в двух сущностях (таблицах):
Рис.6. Отношение сущностей Parent и Child
Таблица Parent представляет сущность родителя, а таблица Child — сущность ребенка. У таблицы Child есть поле ParentID, ссылающееся на первичный ключ ParentID таблицы Parent. Поле ParentID таблицы Child не может быть пустым (NOT NULL).
2.2) с необязательной связью:
примером может выступать человек, у которого могут быть дети или их может не быть.
Реализовать данную связь можно двумя способами:
2.2.1) в одной сущности (таблице):
Рис.7. Сущность Person
Таблица Parent представляет сущность родителя, а атрибут (поле) ChildList содержит информацию о детях. Данное поле может быть пустым (NULL). Обычно типом поля ChildList выступают неполно структурированные данные (NoSQL) такие как XML, JSON и т д.2.2.2) в двух сущностях (таблицах):
Рис.8. Отношение сущностей Person и Child
Таблица Parent представляет сущность родителя, а таблица Child — сущность ребенка. У таблицы Child есть поле ParentID, ссылающееся на первичный ключ ParentID таблицы Parent. Поле ParentID таблицы Child может быть пустым (NULL).
2.2.3) в одной сущности со ссылкой на саму себя при условии, что у сущностей (таблиц) родителя и ребенка будут одинаковые наборы атрибутов (полей) без учета ссылки на родителя:
Рис.9. Сущность Person со связью на саму себя
Сущность (таблица) Person содержит атрибут (поле) ParentID, который ссылается на первичный ключ PersonID этой же таблицы Person и может содержать пустое значение (NULL).Также данная реализация является примером реализации отношения «многие к одному» с необязательной связью.
- отношение многие к одному:
Эту связь можно рассмотреть зеркально к приведенной выше связи один ко многим. Иными словами, отношение сущности «дети» к сущности «родители», где обязательная связь будет при условии, что у ребенка есть хотя бы один родитель. Если же участвуют все дети, в том числе и находящиеся в детских домах, отношение будет с необязательной связью.
- отношение многие ко многим:
Примером может выступить недвижимость: она может быть в собственности как одного человека, так и нескольких. С другой стороны, один человек может владеть несколькими домами или долями нескольких домов.
Реализовать данное отношение, с привлечением NoSQL, можно так же, как в описанных выше отношениях. Однако, в рамках реляционной модели обычно такое отношение реализуют через 3 сущности (таблицы):
Рис.10. Отношение сущностей Person и RealEstate Таблицы Person и RealEstate представляют соответственно сущности человека и недвижимости. Связываются данные сущности (таблицы) через сущность (таблицы) PersonRealEstate. Атрибуты (поля) PersonID и RealEstateID ссылаются на первичные ключи PersonID таблицы Person и RealEstateID таблицы RealEstate соответственно. Обратите внимание, что для таблицы PersonRealEstate пара (PersonID; RealEstateID) всегда является уникальной и потому может выступать первичный ключем для самой связующей сущности PersonRealEstate.
Также данное отношение можно реализовать через более чем три сущности. Для этого добавляются нужные атрибуты, которые ссылаются на первичные ключи необходимых соответствующих сущностей. Такая реализация схожа с примерами, описанными выше в пунктах 1.1.2 и 1.2.2.
Отношения один ко многим и многие к одному можно реализовать через более чем две сущности. Для этого добавляются нужные атрибуты, которые ссылаются на первичные ключи необходимых соответствующих сущностей. Такая реализация схожа с примерами, описанными выше в пунктах 1.1.2 и 1.2.2.
А где же семь формальных правил?
Вот они:
- п.1 (п.1.1 и п.1.2) — первое и второе формальные правила
- п.2 (п.2.1 и п.2.2) — третье и четвертое формальные правила
- п.3 (аналогично п.2) — пятое и шестое формальные правила
- п.4 — седьмое формальное правило
В тексте выше эти семь формальных правил объединены в четыре блока по функционалу.
Говоря о нормализации, нужно понимать ее суть. Нормализация ведет к уменьшению повторяемости хранения информации, а следовательно и к уменьшению возможности появления аномалий в данных. Однако, нормализация при дроблении сущностей приводит к более сложным построениям запросов для манипуляций с данными (вставки, модификации, выборки и удаления).
Обратным процессом нормализации называется денормализация. Это упрощение построения запросов доступа к данным за счет укрупнения и вложенности сущностей (например, как было показано выше в пунктах 2.1.1 и 2.2.1 с помощью неполно-структурированных данных (NoSQL)).
Вот и вся суть правил проектирования баз данных.
А вы уверены, что поняли отношения в семи формальных правилах? Именно поняли, а не узнали? Ведь знать и понимать — две совершенно разных концепции.
Объясню более детально. Спросите себя, можете ли вы за пару часов набросать пусть и укрупненную по сущностям, но модель базы данных для любой предметной области и для любой информационной системы? (тонкости и детали можно достроить, поспрашивав аналитиков и представителей заказчиков). Если вопрос вас удивил, и вы думаете, что это невозможно, значит вы знаете семь формальных правил, но не понимаете их.
Почему-то многие источники игнорируют тот факт, что эти отношения были не придуманы, а выявлены. Они изначально существуют в реальном мире как между субъектами, так и между субъектами и объектами.
Также, эти отношения могут меняться, переходя из один к одному к одному ко многим, многие к одному или многие ко многим. Обязательность связи может меняться или остаться неизменной.
Позволю себе рассказать об одном случае, когда от знания семи формальных правил я пришел именно к пониманию этих отношений.
В свое время меня смущало то, что в ВУЗе я знал эти семь формальных правил, но на производственной практике (ВУЗ отправляет студентов в различные компании для приобретения профессионального опыта) очень долго строил модели баз для разных предметных областей. Я задумался и понял, что не понимаю этих отношений.
Мне помогло наблюдение за людьми, а суть отношений раскрылась в сновидении. Этот сон я перескажу в упрощенной форме: только то, что позволяет лучше понять именно эти семь формальных правил — без детализации всего остального.
Сон был про семью, в которой есть отец, мать и дети. Отец погибает в автомобильной катастрофе, а мать начинает пить, и детей в итоге забирают в детский дом. Эти дети надолго остаются без родителей. Затем у некоторых детей появляются попечители, их тоже несколько.
Вы проследили, какие отношения были между субъектами, и как менялись эти отношения?
Давайте присмотримся внимательнее.
- Когда семья была полной, с несколькими детьми, отношение между родителями и детьми имело вид многие ко многим.
- Когда остались мать и дети, отношение между родителем и детьми стало один ко многим с обязательной связью. Однако, в любой семье, где может и не быть детей, это отношение будет таким же, но уже с необязательной связью.
- А вот со стороны детей отношение к родителю было как многие к одному с обязательной связью пока родителя не лишили родительских прав.
- Когда дети оказались в детском доме — отношение изменилось на многие к одному с необязательной связью.
- Когда у детей появились попечители, связь между ними стала многие ко многим: у каждого попечителя могут быть другие подопечные дети, а у каждого ребенка могут быть другие попечители (родители).
Отношение между мужем и женой один к одному с обязательной связью при официальной брака или один к одному с необязательной связью до регистрации. Жена может быть только одна, как и муж может быть только один. По крайней мере, в России. Но в другой стране возможно многоженство, и тогда связь между мужем и женами будет один ко многим, а между женами и мужем — многие к одному.
Надеюсь, теперь вы значительно приблизились к пониманию этих семи формальных правил.
Стоит постоянно практиковаться: наблюдать за людьми и выявлять существующие отношения как между субъектами, так и между субъектами и объектами. Выше описывался гражданин и его паспорт как отношение один к одному с обязательной связью. В тоже время, пример человека и его паспорта — это отношение один к одному с необязательной связью.
Поняв семь формальных правил, вы сможете без труда спроектировать модель базы данных любой сложности для любой информационной системы.
Также вы увидите, что реализовать отношение можно разными способами, а сами отношения могут меняться. Модель (схема) базы данных — это «снимок» отношений между сущностями в определенный момент времени. Именно поэтому важно определить как сами сущности — образы объектов из реального мира или предметной области, так и их отношения между собой с учетом изменений в будущем.
Хорошо спроектированную модель базы данных с учетом изменения отношений в реальности или в предметной области не понадобится менять годами или даже десятилетия. Это особенно важно для хранилищ данных, где изменения влекут пересохранение больших объемов данных (от нескольких гигабайт до многих терабайт).
Важно запомнить, что таблицы в реляционной модели — это отношения сущностей, а строки (кортежи) — это экземпляры этих отношений. Но чтобы было проще, под таблицами часто понимаются сущности, а под строками таблицы — экземпляры сущностей. Их отношения выражаются через связи в форме внешних ключей.
Проектирование схемы базы данных для поиска соискателей на работу
После того, как мы описали основы правил проектирования БД в первой части, давайте создадим схему базы данных для поиска соискателей на работу.
Для начала, определим, что важно для сотрудников из компании, которые ищут кандидатов:
- для HR:
1.1) компании, где работал соискатель
1.2) позиции, которые ранее занимал соискатель в данных компаниях
1.3) навыки и умения, которыми соискатель пользовался в работе;
а также продолжительность работы соискателя в каждой компании на каждой позиции и длительность использования каждого навыка и умения - для технического специалиста:
2.1) позиции, которые занимал соискатель в данных компаниях
2.2) навыки и умения, которыми соискатель пользовался в работе
2.3) проекты, в которых участвовал соискатель;
а также продолжительность работы соискателя на каждой позиции и в каждом проекте, длительность использования каждого навыка и умения
Для начала выявим нужные сущности:
- Сотрудник (Employee)
- Компания (Company)
- Позиция (должность) (Position)
- Проект (Project)
- Навык (Skill)
- Компании и сотрудники относятся как многие ко многим, так как сотрудник мог работать в нескольких компаниях, а в компании работают многие люди.
- Аналогично относятся позиции и сотрудники: несколько сотрудников могут занимать одну позицию как в рамках как одной, так и нескольких компаний.
- С другой стороны, сотрудник мог работать на разных позициях как в рамках одной, так разных компаний. Таким образом, отношение между позициями и компаниями — многие ко многим.
- Аналогично и по проектам: проекты относятся ко всем выше рассмотренным сущностям как многие ко многим.
- Для простоты будем считать, что в проекте сотрудник использует один набор навыков.
- Тогда проекты и навык относятся как многие ко многим.
Поскольку очень важно зафиксировать, как долго сотрудник работал на той или иной позиции в той или иной компании, а также на каждом проекте, схема нашей базы данных может быть следующей:
Рис.11. Схема базы данных для поиска соискателей на работу
Здесь таблица JobHistory выступает как сущность истории работы каждого соискателя. То есть, это резюме, которое педставляет отношения многие ко многим между сущностями сотрудник, компания, позиция и проект.
Проекты и навыки относятся друг другу как многие ко многим и потому связываются между собой через сущность (таблицу) ProjectSkill.
Когда вы понимаете отношения между субъектами и между субъектами и объектами — уже упомянутые семь формальных правил — эту или схожую схему можно реализовать «на коленке»: на листке бумаги, мене чем за час. И это еще с учетом усталости после плодотворного рабочего дня.
Здесь можно было упростить схему добавления данных, если «навыки» вложить в сущность «проекты» через неполно структурированные данные (NoSQL) в виде XML, JSON или просто перечислять названия навыков через точку с запятой. Но это бы усложнило выборку с группировкой по навыкам и фильтрацию по отдельным навыкам.
Подобная модель лежит в основе базы данных проекта Geecko.
Как видите, ничего сложного в проектировании информационных систем в части проектирования базы данных нет. Это всего лишь отражение объектов и субъектов из реальности, перенесенное в «сущности» схемы базы данных. Отношения между этими сущностями фиксируются на определенный момент времени, с учетом будущих изменений.
Что именно мы возьмем из реальности и вложим в сущность схемы, и какие отношения построим в модели, будет зависеть от того, что мы хотим от информационной системы в общем, здесь и в будущем. Иными словами — какие данные мы хотим получить в текущий момент времени и через определенное время в будущем.
Немного лирики
После того, как вы внедрите модель в работу, остановитесь на миг и подумайте: только что был создан новый маленький мир. В нем есть свои сущности из реального мира и свои отношения. Да, это цифровой мир, но он теперь будет развиваться своей дорогой. Он будет общаться (интегрироваться) с другими системами (мирами), тоже созданными по своим правилам. Данные будут течь в этих системах, как кровь в живом организме.
А перед сном подумайте о том, что семь формальных правил были всегда, и что они окружают нас всюду. Не больше и не меньше, всегда семь. Все отношения реальной жизни можно разложить на эти семь формальных правил. А когда вы думаете или видите сны, как там сущности относятся друг к другу — не по тем же семи формальным правилам?
Вообще, я уверен, что эти отношения (семь формальных правил) выявил очень хороший психотерапевт, возможно — женщина. Это было очень давно, задолго до появления самого понятия информационных технологий. И самое интересное, что эти отношения живут вне базы данных и ИТ — последние лишь используют их для моделирования информационных систем.
Но мы немного отошли от темы. Я лишь призываю в момент создания новой системы подойти к этому процессу с душой. И тогда поверьте, случится момент творения. Спроектированная таким образом система будет живее всех живых в цифровом мире.
Послесловие
Диаграммы для примеров были реализованы с помощью инструмента Database Diagram Tool for SQL Server. Однако, подобный функционал есть и в DBeaver.
Источники
- SQL Database Design Basics with Example
- Geecko
- Microsoft SQL documentation
- SSMS
- Database Diagram Tool for SQL Server
Источник
В преддверии старта очередного потока по курсу «Базы данных» подготовили небольшой авторский материал с важными советами по конструированию БД. Надеемся данный материал будет полезен для вас.
Базы данных повсюду: от простейших блогов и директорий до надежных информационных систем и крупных социальных сетей. Не настолько важно, простая или сложная база данных, насколько существенно спроектировать ее правильно. Когда база спроектирована бездумно и без четкого понимания цели, она не просто не эффективна, но и дальнейшая работа с базой будет реальным мучением, непроходимым лесом для пользователей. Вот несколько советов по конструированию базы данных, которые помогут создать полезный и простой в использовании продукт.
1. Определите, для чего таблица и какова ее структура
Сегодня такие методы разработки, как Scrum или RAD (быстрая разработка приложения), помогают ИТ-командам быстро разрабатывать базы данных. Однако, в погоне за временем очень велик соблазн погрузиться сразу в построение базы, смутно представляя, в чем же сама цель, какие должны быть конечные результаты.
Как будто команда нацелена на эффективную, скоростную работу, но это мираж. Чем дальше и быстрее погружаться вглубь проекта, тем больше потребуется времени, чтобы выявить и изменить ошибки в проекте базы.
Поэтому первое, что нужно решить — это определить цель для вашей базы данных. Для какого типа приложения разрабатывается база? Пользователь будет лишь работать с записями и нужно уделить внимание транзакциям или его больше интересует аналитика данных? Где база должна быть развернута? Будет ли она отслеживать поведение клиентов или же просто управлять отношениями между ними?
Чем раньше команда проектирования ответит на эти вопросы, тем мягче, плавнее пройдет процесс проектирования базы данных.
2. Какие данные выбрать для хранения?
Планируйте наперед. Мысли о том, что в будущем будет делать сайт или система, для которых проектируется база данных. Важно выходить за рамки простых требований технического задания. Только пожалуйста, не начинайте размышлять сразу обо всех возможных типах данных, которые когда-либо будет хранить пользователь. Лучше подумайте о том, смогут ли пользователи писать посты, загружать документы или фотографии или обмениваться сообщениями. Если это так, то в базе нужно выделить место под них.
Работайте с командой, департаментом или организацией, для которых в будущем будет поддерживаться проектируемая база. Общайтесь с людьми разных уровней, от специалистов по работе с клиентами до глав отделов. Так с помощью обратной связи вы получите четкое представление о требованиях компании.
Неизбежно потребности пользователей в рамках даже одного департамента будут конфликтовать. Если вы столкнетесь с этим, не бойтесь опереться на собственный опыт и найти компромисс, который устроит все стороны и будет удовлетворять конечной цели БД. Будьте уверенны: в будущем вам прилетит +100500 в карму и гора печенек.
3. Моделируйте данные с осторожностью
Есть несколько ключевых моментов, на которые стоит обратить внимание при моделировании данных. Как мы уже ранее говорили, от назначения базы данных зависит, какие методы использовать при моделировании. Если мы проектируем базу данных для оперативной обработки записей (OLTP), иными словами для их создания, редактирования и удаления, то используем моделирование транзакций. Если же база данных должна быть реляционной, то лучше всего применять многомерное моделирование.
Во время моделирования строятся концептуальные (CDM), физические (PDM) и логические (LDM) модели данных.
Концептуальные модели описывают сущности и типы данных, которые они включают, а также отношения между ними. Делите ваши данные на логические куски — так намного проще жить.
Главное — мера, не переусердствуйте.
Если сущность очень сложно классифицировать одним словом или фразой, то пришло время использовать подтипы (дочерние сущности).
Если же сущность ведет собственную жизнь, имеет атрибуты, которые описывают ее поведение и ее вид, а также отношения с другими объектами, то смело можно использовать не только подтип, но и супертип ( родительская сущность).
Если пренебречь этим правилом, другие разработчики запутаются в вашей модели и не до конца будут понимать данные и правила, как их собирать.
Реализуются концептуальные модели с помощью логических. Эти модели словно дорожная карта для проектирования физической базы данных. В логической модели выделяются сущности бизнес-данных, определяются типы данных, статус ключа правила, которые регулируют отношения между данными.
Затем Логическая модель данных сопоставляется с выбранной заранее платформой СУБД (системы управления базами данных) и получается Физическая модель. Она описывает способ физического хранения данных.
4. Используйте подходящие типы данных
Применение неправильного типа данных может привести к менее точным данным, трудностям в объединении таблиц, синхронизации атрибутов и к раздуванию размеров файлов.
Чтобы гарантировать целостность информации, атрибут должен содержать только приемлемые для него типы данных. Если в базу данных вносится возраст, то убедитесь, что в колонке хранятся целые числа из максимум 3 цифр.
Создавайте минимум пустых столбцов со значением NULL. Если вы создаете все столбцы как NULL, это грубая ошибка. Если же вам нужен пустой столбец для исполнения конкретной бизнес-функции, когда данные неизвестны или еще не имеют смысла, то смело создавайте. Ведь мы же не можем заранее заполнить столбцы “Дата смерти” или “Дата увольнения”, мы же не предсказатели тыкать пальцем в небо :-).
Большинство софта для моделирования (ER/Studio, MySQL Workbench, SQL DBM, gliffy.com) данных позволяет создавать прототипы областей данных. Так гарантируется не только правильный тип данных, логика приложения и хорошая производительность, но также и обязательное задание значения.
5. Предпочитайте естественное
Когда вы решаете, какой столбец в таблице выбрать в качестве ключа, всегда обращайте внимание, какие поля может редактировать пользователь. Никогда не выбирайте их в качестве ключа — плохая идея. Произойти может все что угодно, а вы должны гарантировать уникальность.
Лучше всего использовать естественный, или бизнес, ключ (natural key). Он имеет смысловое значение, так вы избежите дублирования в базе данных.
Если только бизнес-ключ не уникален (имя, фамилия, должность) и повторяется в разных строках таблицы или он должен изменяться, то первичным ключом стоит назначить сгенерированный искусственный, суррогатный ключ (artificial key).
6. Нормализуйте в меру
Чтобы эффективно организовать данные в БД, необходимо следовать набору рекомендаций и нормализовать базу данных. Существует пять нормальных форм, которым нужно следовать.
С помощью нормализации вы избежите избыточности и обеспечите целостность данных, использующихся в приложении или на сайте.
Как всегда, всего должно быть в меру, даже нормализации. Если в БД слишком много таблиц с одинаковыми уникальными ключами, то вы увлеклись и чрезмерно нормализовали базу данных. Излишняя нормализация негативно влияет на производительность базы данных.
7. Тестируйте пораньше, тестируйте почаще
Тестовый план и надлежащее тестирование должны быть частью проектирования базы данных.
Лучше всего тестировать базу данных путем Continuous Integration (непрерывной интеграции). Моделируйте сценарий “Один день из жизни базы данных” и проверяйте, все ли граничные случаи обрабатываются, какие взаимодействия пользователей вероятны. Чем раньше вы найдете баги, тем больше сэкономите и времени, и денег.
Это всего лишь семь советов, с помощью которых вы можете спроектировать отличную базу данных по производительности и эффективности. Если будете следовать им, вы избежите большинства головных болей в будущем. Эти советы — всего лишь верхушка айсберга в моделировании базы данных. Существует огромное число лайфхаков. Какими пользуетесь вы?
Источник