{"id":361736,"date":"2024-05-21T01:20:00","date_gmt":"2024-05-21T01:20:00","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=361736"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"2024-05-21T01:20:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=361736","title":{"rendered":"\u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438 \u0418\u0418: \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0432 PostgreSQL + pgvector<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u041d\u0430\u00a0\u0425\u0430\u0431\u0440\u0435\u00a0\u0431\u044b\u043b\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 pgvector \u0432\u00a0\u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430\u0445 Postgresso. \u0418 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c\u00a0\u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u00a0\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0433\u0434\u0435\u2011\u0442\u043e \u0437\u0430\u00a0\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435\u0439 \u0438 \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e. \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0432\u00a0\u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u044b\u043d\u0447\u0435 \u043d\u0435\u00a0\u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b, \u0430\u00a0pgvector \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c\u0443, \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u00a0\u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0432\u00a0\u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c pgvector \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0434\u043e\u043c\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0432 \u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0435.<\/p>\n

\u0412\u00a0\u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043d\u0430\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043a\u0430\u043a\u00a0\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u043c DBSCAN<\/code>\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0438 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u00a0\u043d\u0438\u043c \u0432\u00a0\u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n

\u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c pgvector \u0432\u00a0PostgreSQL, \u043e\u043d \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0432\u00a0\u0432\u0438\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e \u0441\u00a0\u0431\u0430\u0437\u043e\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u00a0Docker, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0433\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u00a0Dockerfile \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437:<\/p>\n

RUN git clone --branch v0.5.1 https:\/\/github.com\/pgvector\/pgvector.git RUN cd pgvector && make && make install<\/code><\/pre>\n
\u0410 \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/p>\n
osmworld=# CREATE EXTENSION vector; CREATE EXTENSION Time: 32,606 ms<\/code><\/pre>\n
\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0438\u0437\u00a0\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u00a0python \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0435 \u0438\u043b\u0438\u00a0ML \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u00a0spark \u0438 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u00a0\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441\u00a0\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u043e\u0439 \u0442\u0438\u043f\u0430 vector. \u0410\u00a0\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u00a0SQL \u043a\u0430\u043a\u00a0\u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0439. \u0412\u00a0\u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u00a0\u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u0445 real[]<\/code>, integer[]<\/code> \u0438\u043b\u0438\u00a0double precision[]<\/code>, numeric[]<\/code> \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a\u00a0\u0442\u0438\u043f\u0443 ::vector<\/code>. <\/p>\n
\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0443\u0436\u0430\u0442 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0435\u0442\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0432\u00a0\u043e\u043a\u0440\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0436\u0438\u043b\u044b\u0445 \u0434\u043e\u043c\u043e\u0432 \u0432\u00a0\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0435. \u041f\u0440\u043e\u00a0\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a\u00a0\u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>, \u0430\u00a0\u0432\u00a0\u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0443 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043c \u0438\u0437\u00a0\u043d\u0438\u0445 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441\u00a0\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u043e\u0439 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u0434\u0446\u0430\u0442\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 vector:<\/p>\n
create table infrastructure_for_children_features as    select (row_number() over ())::integer id, null::integer cluster,           district, street, housenumber,           ARRAY[kindergarten::integer, school::integer,college::integer, university::integer, language_school::integer, music_school::integer,training::integer,sports_centre::integer,community_centre::integer,playground::integer,clinic::integer]    ::vector(11) feature  from infrastructure_for_children; alter table infrastructure_for_children_features add primary key(id);<\/code><\/pre>\n
\u0422\u0430\u043a \u0432 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u043d\u0430 30237 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0441\u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439:<\/p>\n
osmworld=# \\d infrastructure_for_children_features    Table \"public.infrastructure_for_children_features\"    Column    |    Type    |  -------------+------------|  id          | integer    |   cluster     | integer    |   district    | text       |   street      | text       |   housenumber | text       |   feature     | vector(11) | Indexes:     \"infrastructure_for_children_features_pkey\" PRIMARY KEY, btree (id)<\/code><\/pre>\n
\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c\u00a0\u0431\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432\u00a0\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u043f\u043e\u00a0\u0431\u043b\u0438\u0437\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432. \u041e\u043f\u044f\u0442\u044c\u00a0\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430\u00a0\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438\u00a0\u2014 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 k\u2011\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445(k\u2011means) \u0438\u043b\u0438\u00a0\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430\u00a0\u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u00a0\u0448\u0443\u043c\u0430\u043c\u0438 (DBSCAN). \u0414\u043b\u044f\u00a0\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u0415\u0432\u043a\u043b\u0438\u0434\u043e\u0432\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437\u00a0\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438 feature. <\/p>\n
\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435\u00a0\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u0442\u043e \u044f \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0443 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 DBSCAN \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u044e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u00a0epsilon \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0435\u00a0\u043f\u043e\u043f\u0430\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0432\u00a0\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b:<\/p>\n
eps|clusters|not_in_cluster 0.07529667 0.57529667 1.020228648 1.547526904 2.092822630 2.5122717620 3.0117311778 3.58567605 4.06014562 4.53642760 5.02321574 5.5138972 6.077604 6.551377 7.029265 7.514168 8.01096 8.5454 9.0437 9.5230<\/code><\/pre>\n
\u041d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0443\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434 \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0443 eps=5.5 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0449\u0443 Java \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443 cluster \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 DBSCAN \u0434\u043b\u044f minPoints=3 \u0438 eps=5.5:<\/p>\n
package com.github.isuhorukov;  import com.pgvector.PGvector; import org.apache.commons.math3.ml.clustering.Cluster; import org.apache.commons.math3.ml.clustering.Clusterable; import org.apache.commons.math3.ml.clustering.DBSCANClusterer; import org.apache.commons.math3.ml.distance.EuclideanDistance;  import java.sql.*; import java.util.ArrayList; import java.util.List;  public class Main {     public static void main(String[] args) throws Exception {         try (Connection connection = DriverManager.getConnection(                 System.getenv(\"jdbc_url\"), System.getenv(\"user\"), System.getenv(\"password\"))) {             connection.setAutoCommit(false);             PGvector.addVectorType(connection);             float eps = Float.parseFloat(System.getenv(\"eps\"));             int minPoints = Integer.parseInt(System.getenv(\"minPoints\"));             DBSCANClusterer<Feature> dbscanClusterer = new DBSCANClusterer<>(eps,minPoints,new EuclideanDistance());             List<Feature> features = fetchFeatures(connection,                                                     \"select id,feature from infrastructure_for_children_features\");             List<Cluster<Feature>> cluster = dbscanClusterer.cluster(features);             saveClusters(connection, cluster);         }     }      private static void saveClusters(Connection connection, List<Cluster<Feature>> cluster) throws SQLException {         try (PreparedStatement clusterPs = connection.prepareStatement(              \"update infrastructure_for_children_features set cluster = ? where id = ?\")){             for (int idx = 0; idx < cluster.size(); idx++) {                 List<Feature> featureCluster = cluster.get(idx).getPoints();                 for (Feature feature : featureCluster) {                     clusterPs.setInt(1, idx);                     clusterPs.setInt(2, feature.id);                     clusterPs.addBatch();                 }                 clusterPs.executeBatch();             }             connection.commit();         } catch (Exception e) {             connection.rollback();             throw new RuntimeException(e);         }     }      private static List<Feature> fetchFeatures(Connection connection, String query) {         List<Feature> features = new ArrayList<>();         try (Statement statement = connection.createStatement();              ResultSet resultSet = statement.executeQuery(query))         {             while (resultSet.next()) {                 int id = resultSet.getInt(1);                 float[] feature = ((PGvector) resultSet.getObject(2)).toArray();                 features.add(new Feature(id, feature));             }         } catch (Exception e) {             throw new RuntimeException(e);         }         return features;     }      static class Feature implements Clusterable {         public int id;         public double[] feature;         public Feature(int id, float[] feature) {             this.id = id;             this.feature = new double[feature.length];             for (int i = 0; i < feature.length; i++) {                 this.feature[i] = feature[i];             }         }          @Override         public double[] getPoint() {             return feature;         }     } }<\/code><\/pre>\n
\u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d pom.xml \u0434\u043b\u044f maven:<\/p>\n
<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?> <project xmlns=\"http:\/\/maven.apache.org\/POM\/4.0.0\"          xmlns:xsi=\"http:\/\/www.w3.org\/2001\/XMLSchema-instance\"          xsi:schemaLocation=\"http:\/\/maven.apache.org\/POM\/4.0.0 http:\/\/maven.apache.org\/xsd\/maven-4.0.0.xsd\">     <modelVersion>4.0.0<\/modelVersion>      <groupId>com.github.igor-suhorukov<\/groupId>     <artifactId>vectors<\/artifactId>     <version>1.0-SNAPSHOT<\/version>      <properties>         <maven.compiler.source>11<\/maven.compiler.source>         <maven.compiler.target>11<\/maven.compiler.target>         <project.build.sourceEncoding>UTF-8<\/project.build.sourceEncoding>     <\/properties>     <dependencies>         <dependency>             <groupId>org.apache.commons<\/groupId>             <artifactId>commons-math3<\/artifactId>             <version>3.6.1<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>com.pgvector<\/groupId>             <artifactId>pgvector<\/artifactId>             <version>0.1.3<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.postgresql<\/groupId>             <artifactId>postgresql<\/artifactId>             <version>42.6.0<\/version>         <\/dependency>     <\/dependencies> <\/project><\/code><\/pre>\n
\u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n