Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Продвинутый курс SQL за час - проще некуда
Сегодня я продолжу рассказывать про SQL и мы погрузимся уже в чуть более интересные запросы, связи и я попробую рассказать максимально просто о связях join и о группировках, на мой взгляд две не самые простые темы.
Содержание:
00:00 - Поехали
01:14 - Сортировка по номеру
03:23 - Ограничение вывода limit
06:30 - Уникальность данных distinct
08:18 - Сложение колонок
11:00 - Псевдонимы
15:35 - join - связи таблиц
27:45 - Left join
29:38 - Right join
35:00 - Быть или не быть (exists)
39:32 - Объединения union
41:42 - Глобальный поиск
43:45 - Агрегатные функции
54:00 - Группировка данных group by
источник
#db
👉 @database_info
Сегодня я продолжу рассказывать про SQL и мы погрузимся уже в чуть более интересные запросы, связи и я попробую рассказать максимально просто о связях join и о группировках, на мой взгляд две не самые простые темы.
Содержание:
00:00 - Поехали
01:14 - Сортировка по номеру
03:23 - Ограничение вывода limit
06:30 - Уникальность данных distinct
08:18 - Сложение колонок
11:00 - Псевдонимы
15:35 - join - связи таблиц
27:45 - Left join
29:38 - Right join
35:00 - Быть или не быть (exists)
39:32 - Объединения union
41:42 - Глобальный поиск
43:45 - Агрегатные функции
54:00 - Группировка данных group by
источник
#db
👉 @database_info
👍13❤1👀1
7 SQL-запросов, которые решают 90% всех задач на работе
Каждый день одно и то же. Открываешь клиент базы данных, чтобы что-то проверить, посчитать или найти. И снова пишешь почти тот же SELECT, что и вчера, с тем же WHERE и JOIN. Знакомо?
SQL в большинстве случаях не требует сложные 100-строчные запросы с вложенными подзапросами на три уровня глубины. Чаще всего нам нужны простые, отточенные и, главное, эффективные конструкции.
В этой статье я собрал 7 таких запросов-«рабочих лошадок». Это не какой-то там справочник, а готовая шпаргалка для реальных задач.
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/943298/
#db
👉 @database_info
Каждый день одно и то же. Открываешь клиент базы данных, чтобы что-то проверить, посчитать или найти. И снова пишешь почти тот же SELECT, что и вчера, с тем же WHERE и JOIN. Знакомо?
SQL в большинстве случаях не требует сложные 100-строчные запросы с вложенными подзапросами на три уровня глубины. Чаще всего нам нужны простые, отточенные и, главное, эффективные конструкции.
В этой статье я собрал 7 таких запросов-«рабочих лошадок». Это не какой-то там справочник, а готовая шпаргалка для реальных задач.
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/943298/
#db
👉 @database_info
👍8❤3👏1
Совет по работе с базой данных ⚡️
Иногда требуется получить, например, три последних заказа для каждого клиента. Обычные объединения не могут этого сделать. Приходится выполнять n+1 запросов в коде, что очень медленно!
Но с помощью lateral joins можно сделать циклическое соединение for-each в SQL
MySQL / PostgreSQL
https://sqlfordevs.com/for-each-loop-lateral-join
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
Иногда требуется получить, например, три последних заказа для каждого клиента. Обычные объединения не могут этого сделать. Приходится выполнять n+1 запросов в коде, что очень медленно!
Но с помощью lateral joins можно сделать циклическое соединение for-each в SQL
MySQL / PostgreSQL
SELECT customers.*, recent_sales.*
FROM customers
LEFT JOIN LATERAL (
SELECT *
FROM sales
WHERE sales.customer_id = customers.customer_id
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 3
) AS recent_sales ON true;
https://sqlfordevs.com/for-each-loop-lateral-join
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
👍10
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Содержание:
00:00 - подготавливаем базу
04:36 - выбираем данные SELECT
08:30 - указываем текущую базу данных
09:58 - чувствительность к регистру
12:14 - выбор определенных колонок
15:28 - фильтрация с помощью WHERE
20:59 - фильтрация с И и ИЛИ
26:38 - поиск строки по шаблону
29:18 - свой среди чужих
31:26 - NULL когда данные отсутствуют
34:27 - сортировка данных в SQL
38:37 - добавление записей с помощью SQL запроса
45:36 - обновление данных с помощью SQL
52:32 - удаляем данные из базы с помощью SQL
источник
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7💩1
Базы данных классифицируются в первую очередь по методу организации данных, способу их поиска и хранения, производительности при доступе к данным и способности распределять данные по нескольким узлам для повышения доступности и устойчивости
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
👍9
Ошибка доступа: необходимо обновить знания по базам данных 👁️🗨️
Академия Selectel выпустила квиз по базам данных. Проверьте свои навыки работы с СУБД и повторите основные термины — а после теста получите промокод на 1000 бонусов в панели управления Selectel.
Жмите на ссылку, чтобы начать квиз 👉
Академия Selectel выпустила квиз по базам данных. Проверьте свои навыки работы с СУБД и повторите основные термины — а после теста получите промокод на 1000 бонусов в панели управления Selectel.
Жмите на ссылку, чтобы начать квиз 👉
👍4🔥1
Какие типы СУБД в соответствии с моделями данных вы знаете?
Этот вопрос по SQL предполагает не просто назвать, но и дать краткое описание каждому типу.
Существует несколько типов СУБД:
Реляционные, которые поддерживают установку связей между таблицами с помощью первичных и внешних ключей. Пример — MySQL.
Flat File — базы данных с двумерными файлами, в которых содержатся записи одного типа и отсутствует связь с другими файлами, как в реляционных. Пример — Excel.
Иерархические подразумевают наличие записей, связанных друг с другом по принципу отношений один-к-одному или один-ко-многим. А вот для отношений многие-ко-многим следует использовать реляционную модель. Пример — Adabas.
Сетевые похожи на иерархические, но в этом случае «ребёнок» может иметь несколько «родителей» и наоборот. Примеры — IDS и IDMS.
Объектно-ориентированные СУБД работают с базами данных, которые состоят из объектов, используемых в ООП. Объекты группируются в классы и называются экземплярами, а классы в свою очередь взаимодействуют через методы. Пример — Versant.
Объектно-реляционные обладают преимуществами реляционной и объектно-ориентированной моделей. Пример — IBM Db2.
Многомерная модель является разновидностью реляционной и использует многомерные структуры. Часто представляется в виде кубов данных. Пример — Oracle Essbase.
Гибридные состоят из двух и более типов баз данных. Используются в том случае, если одного типа недостаточно для обработки всех запросов. Пример — Altibase HDВ.
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
Этот вопрос по SQL предполагает не просто назвать, но и дать краткое описание каждому типу.
Реляционные, которые поддерживают установку связей между таблицами с помощью первичных и внешних ключей. Пример — MySQL.
Flat File — базы данных с двумерными файлами, в которых содержатся записи одного типа и отсутствует связь с другими файлами, как в реляционных. Пример — Excel.
Иерархические подразумевают наличие записей, связанных друг с другом по принципу отношений один-к-одному или один-ко-многим. А вот для отношений многие-ко-многим следует использовать реляционную модель. Пример — Adabas.
Сетевые похожи на иерархические, но в этом случае «ребёнок» может иметь несколько «родителей» и наоборот. Примеры — IDS и IDMS.
Объектно-ориентированные СУБД работают с базами данных, которые состоят из объектов, используемых в ООП. Объекты группируются в классы и называются экземплярами, а классы в свою очередь взаимодействуют через методы. Пример — Versant.
Объектно-реляционные обладают преимуществами реляционной и объектно-ориентированной моделей. Пример — IBM Db2.
Многомерная модель является разновидностью реляционной и использует многомерные структуры. Часто представляется в виде кубов данных. Пример — Oracle Essbase.
Гибридные состоят из двух и более типов баз данных. Используются в том случае, если одного типа недостаточно для обработки всех запросов. Пример — Altibase HDВ.
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
👍6❤1
Redis и Valkey – изучите секреты самых популярных open source key-value СУБД
В высоко-нагруженных сервисах Redis — не просто кэш, а важная подсистема, на которой строится значимая часть бизнес-логики. От его стабильности, масштабируемости и отказоустойчивости зависит производительность всего сервиса. Valkey - это современный производительный форк Redis с открытым исходным кодом, поддерживаемый сообществом и рядом крупных компаний. Valkey набирает популярность, поддержан крупными облачными провайдерами, и вполне возможно потеснит или вовсе заменит Redis со временем.
Наш курс — для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроен Redis и Valkey.
🌐 В программе курса:
🤩 Как эффективно использовать базовые и продвинутые структуры данных: HyperLogLog, Bitmaps и Bisields, Streams, Geospatial-индексы, Bloom Filters
🤩 Как проектировать in-memory системы, которые не разваливаются под нагрузкой, что влияет на отказоустойчивость и как её добиться
🤩 Как работает репликация и кластеризация на практике (режимы Sentinel и Cluster)
🤩 Как встроить Redis/Valkey в реальный прод с учётом безопасности, интеграций и современных практик мониторинга.
Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы Алексей Рыбак. Автор курса — Константин Ратвин, преподаватель МФТИ на кафедре БИТ (совместно со СберТех), эксперт по распределённым системам и банковским ИТ, автор курсов по СУБД и инфраструктуре, спикер HighLoad++ и PGConf.
🗓 Старт курса: 7 октября, 6 недель обучения.
Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждем вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxNnFKA
В высоко-нагруженных сервисах Redis — не просто кэш, а важная подсистема, на которой строится значимая часть бизнес-логики. От его стабильности, масштабируемости и отказоустойчивости зависит производительность всего сервиса. Valkey - это современный производительный форк Redis с открытым исходным кодом, поддерживаемый сообществом и рядом крупных компаний. Valkey набирает популярность, поддержан крупными облачными провайдерами, и вполне возможно потеснит или вовсе заменит Redis со временем.
Наш курс — для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроен Redis и Valkey.
Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы Алексей Рыбак. Автор курса — Константин Ратвин, преподаватель МФТИ на кафедре БИТ (совместно со СберТех), эксперт по распределённым системам и банковским ИТ, автор курсов по СУБД и инфраструктуре, спикер HighLoad++ и PGConf.
Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждем вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxNnFKA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2🔥2
PostgreSQL 18: быстрее, умнее, нагляднее
Каждый новый релиз PostgreSQL — это событие, но 18-я версия выглядит особенно интересно, предлагая фундаментальные улучшения в производительности, значительные удобства для разработчиков и долгожданные доработки в обслуживании и мониторинге.
https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/952514/
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
Каждый новый релиз PostgreSQL — это событие, но 18-я версия выглядит особенно интересно, предлагая фундаментальные улучшения в производительности, значительные удобства для разработчиков и долгожданные доработки в обслуживании и мониторинге.
https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/952514/
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
👍7
Шардирование базы данных на пальцах
Популярные приложения рано или поздно должны масштабироваться для ускорения доступа к данным и увеличения трафика. Чтобы распределить данные на несколько серверов и обеспечить им безопасность и целостность, нужна база данных с соответствующей архитектурой — шардированная база данных.
Шардирование (шардинг) базы данных — это деление данных на разные фрагменты с целью повышения производительности и надежности. Иногда это понятие путают с репликацией и партицированием, но на самом деле это разные направления масштабирования, которые могут быть реализованы в пределах одной базы данных.
Существует два вида шардирования:
▪Вертикальное (по столбцам): каждый шард содержит часть столбцов массива и все связанные с ними строки данных.
▪Горизонтальное (по каким-либо критериям строки): каждый шард содержит одинаковые столбцы, но разные строки данных.
https://architecturenotes.co/database-sharding-explained/
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
Популярные приложения рано или поздно должны масштабироваться для ускорения доступа к данным и увеличения трафика. Чтобы распределить данные на несколько серверов и обеспечить им безопасность и целостность, нужна база данных с соответствующей архитектурой — шардированная база данных.
Шардирование (шардинг) базы данных — это деление данных на разные фрагменты с целью повышения производительности и надежности. Иногда это понятие путают с репликацией и партицированием, но на самом деле это разные направления масштабирования, которые могут быть реализованы в пределах одной базы данных.
Существует два вида шардирования:
▪Вертикальное (по столбцам): каждый шард содержит часть столбцов массива и все связанные с ними строки данных.
▪Горизонтальное (по каким-либо критериям строки): каждый шард содержит одинаковые столбцы, но разные строки данных.
https://architecturenotes.co/database-sharding-explained/
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
👍8
Хранилища данных
Транзакции | Введение | ACID | CAP | Обработка ошибок
Аномалии параллельных транзакций
Индексы SQL
Подготовка к собесу - Классификация баз данных
Подготовка к собесу - Оптимизация запросов
Подготовка к собесу - Подзапросы SQL и оптимизация
Подготовка к собесу - Индексы и партиции SQL
источник
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
Транзакции | Введение | ACID | CAP | Обработка ошибок
Аномалии параллельных транзакций
Индексы SQL
Подготовка к собесу - Классификация баз данных
Подготовка к собесу - Оптимизация запросов
Подготовка к собесу - Подзапросы SQL и оптимизация
Подготовка к собесу - Индексы и партиции SQL
источник
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
👍7❤2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как лучше всего изучать язык SQL?
В 1986 году язык SQL (Structured Query Language) стал стандартом. В течение последующих 40 лет он стал доминирующим языком для систем управления реляционными базами данных. Чтение последнего стандарта (ANSI SQL 2016) может занять много времени. Как я могу его выучить?
В состав языка SQL входят 5 компонентов:
Для бэкенд-инженера может потребоваться знание большинства из них. Аналитику данных может потребоваться хорошее понимание DQL. Выберите те темы, которые наиболее актуальны для вас.
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
В 1986 году язык SQL (Structured Query Language) стал стандартом. В течение последующих 40 лет он стал доминирующим языком для систем управления реляционными базами данных. Чтение последнего стандарта (ANSI SQL 2016) может занять много времени. Как я могу его выучить?
В состав языка SQL входят 5 компонентов:
- DDL: data definition language, such as CREATE, ALTER, DROP- DQL: data query language, such as SELECT- DML: data manipulation language, such as INSERT, UPDATE, DELETE- DCL: data control language, such as GRANT, REVOKE- TCL: transaction control language, such as COMMIT, ROLLBACKДля бэкенд-инженера может потребоваться знание большинства из них. Аналитику данных может потребоваться хорошее понимание DQL. Выберите те темы, которые наиболее актуальны для вас.
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
🔥8👍1
Безумные и забавные факты о SQLite
⚫️ SQLite — самая часто разворачиваемая и используемая база данных. На текущий момент активно используется более одного триллиона (1000000000000 или миллиона миллионов) баз данных SQLite.
⚫️ Её поддерживают три человека. Они не допускают внешних контрибьюторов.
Скорее всего, SQLite используется больше, чем все остальные движки баз данных суммарно. В мире работают миллиарды копий SQLite. Её можно встретить повсюду.
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/873816/
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
Скорее всего, SQLite используется больше, чем все остальные движки баз данных суммарно. В мире работают миллиарды копий SQLite. Её можно встретить повсюду.
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/873816/
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍9
База данных PostgreSQL
Часть 1. Установка и настройка
Часть 2. Язык запросов SQL
Часть 3. Реляционная модель
Часть 4. Поиск и анализ данных
Часть 5. Индексы
источник
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
Часть 1. Установка и настройка
Часть 2. Язык запросов SQL
Часть 3. Реляционная модель
Часть 4. Поиск и анализ данных
Часть 5. Индексы
источник
Мы в MAX
#db
👉 @database_info
1👍5❤3🔥2