Practical SQL: A Beginner's Guide to Storytelling with Data

Автор: Anthony DeBarros
Год: 2022

📂 Скачать книгу

👉 @SQLPortal | #книги #en

Очистка данных с помощью SQL 👆

График объясняет различные команды и функции SQL, которые используются для очистки данных в базе данных

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Как совместить Excel, Python и SQL с помощью инструментов с открытым исходным кодом

📖 Читать: ссылка

👉 @SQLPortal | #cтатья

Полный учебник с базовыми и сложными темами SQL 😑

TutorialsPoint SQL — это онлайн-учебник, предоставляющий детальное руководство по языку SQL. Он подходит как для начинающих, так и для более опытных

🟡основы баз данных, команды SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, а также сложные темы вроде JOIN, транзакций и функций
🟡примеры кода
🟡интерактивная практика
🟡материал разбит на модули

⛓ Ссылка: тык

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Learning Snowflake SQL and Scripting: Generate, Retrieve, and Automate Snowflake Data (2023)

Автор: Alan Beaulieu
Год: 2023

📂 Скачать книгу

👉 @SQLPortal | #книги #en

База данных для всех задач: от JSON до геоданных и аналитики 🥹

PostgreSQL — это универсальная база данных, которая может быть использована практически для любых типов данных и задач

Этот репозиторий postgres_for_everything посвящён демонстрации широких возможностей PostgreSQL, как базы данных, которая может использоваться не только для хранения реляционных данных, но и для самых разных задач, включая

🟡Обработка JSON и других структурированных данных
🟡Работа с географической информацией
🟡Функции полнотекстового поиска
🟡Хранение графовых данных
и тд.

⛓ Ссылка: тык

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Базовый курс по SQL

Большой плейлист из 24 уроков, в которых вы изучите основы SQL и основные концепции баз данных

📹 Cмотреть курс: тык

👉 @SQLPortal | #курсы

Наткнулся на годное видео 👆

Про нормализацию данных в SQL для уменьшения избыточности и улучшения целостности данных

Ставь лайк если полезно! 🫡

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Amazon DynamoDB — The Definitive Guide: Explore enterprise-ready, serverless NoSQL with predictable, scalable performance

Автор: Mike Mackay
Год: 2024

📂 Скачать книгу

👉 @SQLPortal | #книги #en

5 SQL-советов, которые ускорят ваши запросы и сберегут нервы

🛑 Не злоупотребляйте индексами
🛑Индексы ускоряют поиск, но замедляют запись и занимают место
🛑Создавайте их для столбцов в WHERE, JOIN и ORDER BY

🛑 Структура запроса важна
🛑Разбивайте сложные запросы на несколько простых
🛑Запрашивайте только нужные столбцы

🛑 Оптимизируйте JOIN и WHERE
🛑Используйте индексы и фильтруйте данные как можно раньше

🛑 Избегайте коррелированных подзапросов
🛑Переписывайте их через JOIN или используйте временные таблицы

🛑 Дизайн базы — основа производительности
🛑Балансируйте между нормализацией (целостность) и денормализацией (производительность)

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Как pg_parquet упрощает обмен данными между PostgreSQL и S3 😏

pg_parquet позволяет строить сложные конвейеры данных прямо из PostgreSQL, подключая его к универсальному хранилищу — S3.

Например, с помощью pg_cron можно выгружать партиции в сжатые Parquet-файлы на S3 и выполнять быстрые аналитические запросы через DuckDB, Athena или Crunchy Data Warehouse без нагрузки на основную базу: 👇

COPY (SELECT * FROM events WHERE event_time >= '2024-12-15' AND event_time < '2024-12-16') TO 's3://my-events-archive/2024-12-15.parquet';

При этом другие приложения могут писать данные в Parquet на S3, а pg_parquet — загружать их. Это также удобно для обмена данными между изолированными PostgreSQL-серверами

👉 @SQLPortal

Локальный AI для преобразования текста в SQL без компромиссов в безопасности 👍

PremSQL — это библиотека для локального преобразования текста в SQL-запросы

🛑Поддержка создания, настройки и расширения наборов данных для задач Text-to-SQL
🛑Преобразование вопросов на естественном языке в SQL-запросы с помощью модульных API, специфичных для Text-to-SQL
🛑Выполнение сгенерированных SQL-запросов в базах данных и получение результатов
🛑Автоматическое исправление ошибок в SQL-запросах во время выполнения
🛑Использование агентов для выполнения Text-to-SQL задач, написания аналитических отчетов и построения простых графиков на основе баз данных
и тд

⛓ Ссылка: тык

👉 @SQLPortal | #ресурсы

UNION ALL в SQL 🖥

👉 @SQLPortal

Как работают объединения (JOIN) в SQL?

Диаграмма ниже показывает, как работают 4 типа объединений в SQL в деталях.

🛑 INNER JOIN
Возвращает совпадающие строки из обеих таблиц.

🛑 LEFT JOIN
Возвращает все записи из левой таблицы и совпадающие записи из правой таблицы.

🛑 RIGHT JOIN
Возвращает все записи из правой таблицы и совпадающие записи из левой таблицы.

🛑 FULL OUTER JOIN
Возвращает все записи, где есть совпадения либо в левой, либо в правой таблице

👉 @SQLPortal | #ресурсы

🤣

👉 @SQLPortal

Полный курс по базам данных MySQL в phpMyAdmin 🖥

В этом видеокурсе автор подробно разбирает базы данных на примере системы управления базами данных phpMyAdmin. Вы научитесь создавать базы данных и таблицы со связями, импортировать и экспортировать базы данных и таблицы.

Зная всё это вы в любой момент сможете быстро и без особых сложностей изучить другую СУБД, так как отличия будут минимальны.

📹 Cмотреть курс: тык

👉 @SQLPortal | #курсы

10 структур данных, которые делают базы данных быстрыми и масштабируемыми:

🛑 Хеш-индексы: Обеспечивают доступ к данным за O(1)O(1), сопоставляя ключи напрямую с ячейками памяти, что ускоряет точечные запросы. Идеально подходят для кэширования и баз данных в памяти.

🛑 B-деревья: Организуют данные в сбалансированных древовидных структурах, обеспечивая эффективное добавление, удаление и обработку диапазонных запросов.

🛑 Список с пропусками: Использует слоистые связанные списки для быстрого поиска, добавления и удаления данных без строгих требований к балансировке.

🛑 Memtable: Хранит недавние операции записи в памяти для быстрого доступа и выгружает их на диск по мере роста данных.

🛑 SSTable (отсортированные строковые таблицы): Поддерживают данные в виде отсортированных неизменяемых файлов, что позволяет быстро читать данные последовательно и эффективно объединять их.

🛑 Инвертированный индекс: Соотносит термины с их местоположениями в документах, что ускоряет полнотекстовый поиск и поиск по ключевым словам.

🛑 Фильтры Блума: Обеспечивают вероятностную проверку принадлежности, позволяя быстро исключать неподходящие данные без точного поиска.

🛑 Битовые индексы: Представляют присутствие или отсутствие данных в виде битов, значительно ускоряя логические и аналитические запросы.

🛑 R-деревья: Используют пространственно-ориентированные древовидные структуры для эффективного поиска многомерных данных, таких как географические координаты.

🛑 Журнал записи (Write-Ahead Log, WAL): Логирует все изменения перед их применением к основной базе данных, обеспечивая устойчивость к сбоям и быстрое восстановление

👉 @SQLPortal

Обучающая статья по SQL для начинающих!

📖 Читать: ссылка

👉 @SQLPortal | #cтатья

800 с лишним вопросов и ответов для собеседования по SQL-серверу 🖥

Лайк если имба!

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Fuzzy Data Matching with SQL: Enhancing Data Quality and Query Performance

Автор: Jim Lehmer
Год: 2023

📂 Скачать книгу

👉 @SQLPortal | #книги #en

Работа с операторами INTERSECT и EXCEPT в SQL

При работе с наборами данных в SQL часто возникает необходимость находить общие записи в двух таблицах или определять их различия. Для этих целей SQL предоставляет два полезных оператора: INTERSECT и EXCEPT. Давайте подробнее рассмотрим, как они работают.

💧 Оператор INTERSECT
Оператор INTERSECT используется для поиска строк, которые присутствуют в обоих запросах. Это работает как пересечение множеств в математике, возвращая только те записи, которые присутствуют в обоих наборах данных.

Пример: 👇

SELECT column1, column2
FROM table1
INTERSECT
SELECT column1, column2
FROM table2;

Этот запрос вернет строки, которые присутствуют и в table1, и в table2.

Ключевые моменты:

🟡Оператор INTERSECT автоматически удаляет дублирующиеся строки из результата.
🟡Выбранные столбцы должны иметь совместимые типы данных.

💧 Оператор EXCEPT
Оператор EXCEPT используется для поиска строк, которые присутствуют в первом запросе, но отсутствуют во втором. Это аналогично разности между множествами, возвращая только те записи, которые существуют в первом наборе данных, но отсутствуют во втором.

Пример: 👇

SELECT column1, column2
FROM table1
EXCEPT
SELECT column1, column2
FROM table2;

Этот запрос вернет строки, которые присутствуют в table1, но отсутствуют в table2.

Ключевые моменты:

🟡Оператор EXCEPT также удаляет дублирующиеся строки из результата.
🟡Как и в случае с INTERSECT, столбцы должны иметь совместимые типы данных.

В чем разница между UNION, INTERSECT и EXCEPT?

🟡UNION объединяет все строки из обоих запросов, исключая дубли.
🟡INTERSECT возвращает только те строки, которые присутствуют в обоих запросах.
🟡EXCEPT возвращает строки из первого запроса, которые не встречаются во втором.

Примеры из реальной жизни:

🟡Поиск общих клиентов. Используйте INTERSECT, чтобы выявить клиентов, которые совершили покупки как онлайн, так и в физическом магазине.
🟡Определение уникальных продуктов. Используйте EXCEPT, чтобы найти продукты, которые продаются в одном магазине, но отсутствуют в другом.

Используя INTERSECT и EXCEPT, вы можете упростить анализ данных и работать с наборами данных более гибко, что облегчает решение задач, связанных с нахождением пересечений и различий между наборами данных.

👉 @SQLPortal