Опыт и рекомендации по оптимизации SQL-запросов

В этой статье изложен многолетний опыт оптимизации SQL-запросов в процессе работы с базами данных Oracle 9i, 10g и 11g. В качестве рабочего инструмента для получения планов запросов мною используется всем известные программные продукты Toad и PLSQL Developer.

Нередко возникают ситуации, когда запрос работает долго, потребляя значительные ресурсы памяти и дисков. Назовем такие запросы неэффективными или ресурсоемкими.
Причины ресурсоемкости запроса могут быть следующие:

плохая статистика по таблицам и индексам запроса;
проблемы с индексами в запросе;
проблемы с хинтами в запросе;
неэффективно построенный запрос;
неправильно настроены параметры инициализации базы данных, отвечающие за производительность запросов.

https://www.fors.ru/upload/magazine/07/http_text/russia_mihjeichev_plan_recomendations.html

#db

👉 @database_info

Шпаргалка по SQL

#db

👉 @database_info

Базы данных и SQL

База данных - это хранилище, в которое можно сохранять данные, а позже делать по ним поиск и загружать их. Ну например, на форуме в базе данных может храниться информация о пользователях сайта и написанных ими сообщениях. При просмотре страницы скрипт на сервере ищет в БД сообщения на определенную тему и выводит их на странице. Почти любой интерактивный сайт использует БД.

Конечно, можно попробовать сделать свое хранилище (к примеру, на файлах), но вряд ли оно будет работать так же быстро и надежно, как профессиональная база данных. Хорошая база данных гарантирует отсутствие потерь сохраненных данных, даже если неожиданно отключится питание, отсутствие проблем при одновременной работе нескольких пользователей, позволяет искать информацию по произвольным критериям.

https://github.com/codedokode/pasta/blob/master/db/databases.md

#db

👉 @database_info

Распространенные ошибки SQL в хранимых процедурах и запросах

Я не буду описывать совсем банальные вроде ошибки синтаксиса (talbe вместо table). Рассмотрим досадные ошибки sql server, которые снижают скорость нашей разработки

https://falconspace.ru/list/sqlserver/rasprostranennye-oshibki-sql-v-khranimykh-procedurakh-i-zaprosakh---193

#db

👉 @database_info

В Москве заметили необычные баннеры с кодом от Академии Яндекса, в которых точно что-то спрятано, но в коде есть ошибка.
Пытаемся разобрать эту задачку, но пока не выходит. Может, у вас получится?

@BookPython

Дропни базу 😂

#db

👉 @database_info

Нормальные формы баз данных: Объясняем на пальцах

00:00 - О чём пойдёт речь в статье
00:45 - Коротко о реляционных БД
01:20 - Что такое нормализация
01:46 - Зачем нужна нормализация БД
02:08 - Что такое избыточность данных с примерами
04:51 - Какие бывают нормальные формы БД и о процессе нормалиции в целом
08:00 - Ненормализованная форма или нулевая нормальная форма с примером
09:37 - Первая нормальная форма с примером нормализации
11:24 - Вторая нормальная форма с примером нормализации
15:29 - Что такое декомпозиция
16:18 - Третья нормальная форма с примером нормализации
18:54 - Нормальная форма Бойса-Кодда с примером нормализации
21:54 - Четвертая нормальная форма с примером нормализации
27:45 - Почему обычно никто не нормализует БД до 5 или 6 нормальной формы
29:14 - Пятая нормальная форма с примером нормализации
34:23 - Доменно-ключевая нормальная форма
35:39 - Шестая нормальная форма
38:02 - Выводы и заключение

источник

#db

👉 @database_info

Как переписать SQL-запросы на Python с помощью Pandas

В этой статье June Tao Ching рассказал, как с помощью Pandas добиться на Python такого же результата, как в SQL-запросах.

Rus https://habr.com/ru/companies/plarium/articles/513316/

Eng https://towardsdatascience.com/how-to-rewrite-your-sql-queries-in-python-with-pandas-8d5b01ab8e31#--responses

#db

👉 @database_info

MySQL ускорение SQL запросов

1. Индексы: использование индексов может ускорить поиск и сортировку данных в ваших таблицах.
2. Оптимизация структуры таблиц: важно убедиться, что структура таблиц оптимизирована для выполнения запросов.
3. Оптимизация запросов: проверьте ваши запросы на оптимизацию, убедитесь, что вы используете правильные операторы JOIN и индексы для улучшения производительности.
4. Кэширование данных: использование кэширования данных может ускорить выполнение повторяющихся запросов.
5. Использование представлений: использование представлений может упростить запросы и улучшить их читаемость.

https://bookflow.ru/mysql-uskorenie-sql-zaprosov/

#db

👉 @database_info