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

Исследовательский анализ данных (EDA) с Pandas

Делись реакцией если нужно больше таких постов! 🏦

👉 @SQLPortal | дать буст

Как SQL применяется в реальных сценариях

💠Анализ трендов продаж, поведения клиентов и производительности продуктов.
Пример запроса:

SELECT product_name, SUM(quantity) AS total_sold  
FROM Orders  
GROUP BY product_name  
ORDER BY total_sold DESC;

💠Мониторинг транзакций, обнаружение мошенничества и расчёт балансов на счетах.
Пример запроса:

SELECT account_id, SUM(amount) AS balance  
FROM Transactions  
GROUP BY account_id;

💠Управление данными пациентов и мониторинг эффективности работы больниц.
Пример запроса:

SELECT department, COUNT(*) AS total_patients  
FROM Patients  
GROUP BY department;

👉 @SQLPortal | дать буст

Уровни изоляции транзакций в PostgreSQL, MySQL, MSQL, Oracle с примерами на Go

📖 Читать: ссылка

👉 @SQLPortal | #cтатья

На изображении представлена классификация SQL-команд, разделенных на 5 категорий:

🟡DDL (Data Definition Language) — команды для определения структуры базы данных:
Create — создание объектов.
Alter — изменение структуры объектов.
Drop — удаление объектов.
Truncate — удаление всех данных из таблицы.
Rename — переименование объектов.

🟡 DML (Data Manipulation Language) — команды для работы с данными:
Insert — добавление данных.
Update — обновление данных.
Delete — удаление данных.
Merge — объединение операций (например, INSERT и UPDATE).

🟡 DCL (Data Control Language) — команды управления доступом:
Grant — предоставление прав доступа.
Revoke — отзыв прав доступа.

🟡 TCL (Transaction Control Language) — команды управления транзакциями:
Commit — сохранение изменений.
Rollback — отмена изменений.
Save Point — установка контрольной точки в транзакции.

🟡 DQL (Data Query Language) — команды для выполнения запросов:
Select — выборка данных.

👉 @SQLPortal | дать буст

Database Internals: A Deep-Dive into How Distributed Data Systems Work

Автор: Alex Petrov
Год: 2019

📂 Скачать книгу

👉 @SQLPortal | #книги #en

Это ведь SQL Roadmap по синтаксису

Он показывает ключевые темы и аспекты SQL, которые нужно освоить для понимания и работы с языком. Такой подход помогает структурировать процесс обучения

🟡Начните с базового синтаксиса (Basic Syntax): изучите основные команды, такие как SELECT, FROM, WHERE и т.д.
🟡Перейдите к работе с данными (Data Manipulation): научитесь добавлять, изменять и удалять данные (INSERT, UPDATE, DELETE).
🟡Разберитесь с определением структуры базы данных (Data Definition): изучите создание, изменение и удаление таблиц (CREATE, ALTER, DROP).
🟡Изучите ограничения (Constraints): важны для определения правил целостности данных, например, PRIMARY KEY, FOREIGN KEY.
🟡Освойте операции с соединениями таблиц (Joins): работа с INNER JOIN, LEFT JOIN и другими позволяет комбинировать данные из разных таблиц.
🟡Изучите подзапросы (Subqueries): полезны для вложенных запросов.
🟡Разберитесь с функциями агрегации (Aggregation): для подсчета сумм, среднего значения и других статистик.
🟡Изучите транзакции (Transactions): чтобы понять, как управлять группами операций (COMMIT, ROLLBACK).
🟡Завершите изучение расширенным синтаксисом (Advanced Syntax): объединение запросов (UNION, INTERSECT), обработка условий (CASE, COALESCE).

👉 @SQLPortal | дать буст

Держи шпаргалку по MySQL

В ней основные команды и инструкции для работы с базами данных, таблицами, столбцами, индексами, представлениями, триггерами и хранимыми процедурами. ⚔️

Рассматриваются логические и агрегатные операторы, типы данных, операторы сравнения и резервное копирование баз данных.

👉 @SQLPortal | дать буст

Топ-5 стратегий кеширования базы данных

🟡 Cache-Aside: Чтение из кеша, при отсутствии данных обращение к БД и затем запись результата в кеш.
🟡 Read-Through: Кеш автоматически извлекает данные из БД при отсутствии записи.
🟡 Write-Around: Запись напрямую в БД, обход кеша.
🟡 Write-Through: Одновременная запись в кеш и БД.
🟡 Write-Behind: Запись в кеш с последующей синхронизацией с БД позже.

За каждым быстрым приложением стоит умное кеширование.

👉 @SQLPortal | дать буст

Основы SQL за час - бесплатно и проще некуда

Видео — вводный курс по SQL, охватывающий подготовку базы данных, выбор данных с помощью SELECT, указание текущей базы, чувствительность к регистру, выбор отдельных колонок, фильтрацию данных через WHERE с использованием условий И/ИЛИ, поиск по шаблону, работу с NULL, сортировку данных, добавление, обновление и удаление записей из базы.

📱 Cмотреть курс: тык

👉 @SQLPortal | #курсы