PostgreSQL Antipatterns: простой(?) INSERT… VALUES

Представим, что у вас есть некоторая табличка статистики, куда вы периодически скидываете таймстамп последнего "текущего" состояния в паре координат - например, (ID организации, ID сотрудника).

Как больно наступить на грабли в совсем простом, казалось бы, запросе?

https://habr.com/ru/company/tensor/blog/702902/

#PostgreSQL

👉 @database_info

Pro SQL Server 2022 Wait Statistics: A Practical Guide to Analyzing Performance in SQL Server and Azure SQL Database, 3rd Edition
Автор: Enrico van de Laar (2023)

Используйте это практическое руководство для анализа и устранения неполадок в работе SQL Server с помощью статистики ожидания. Вы научитесь точно определять, почему ваши запросы выполняются медленно. Вы будете знать, как измерить количество времени, затрачиваемое каждым узким местом, чтобы сосредоточить внимание на самых значительных улучшениях.

Книга не ограничивается рассмотрением наиболее распространенных типов ожиданий, а переходит к более сложным и угрожающим производительности типам ожиданий. Вы узнаете о статистике ожидания по запросам и статистике ожидания на основе сеансов, а также о типах проблем, которые они могут помочь вам решить.

#db

👉 @database_info

Размер базы данных PostgreSQL

Чтобы получить физический размер файлов (хранилища) базы данных, используем следующий запрос:

SELECT pg_database_size(current_database());
Результат будет представлен как число вида 41809016.

current_database() — функция, которая возвращает имя текущей базы данных. Вместо неё можно ввести имя текстом:

SELECT pg_database_size('my_database');
Для того, чтобы получить информацию в человекочитаемом виде, используем функцию pg_size_pretty:

SELECT pg_size_pretty(pg_database_size(current_database()));
В результате получим информацию вида 40 Mb.

#PostgreSQL

👉 @database_info

Как хранить сеть дорог в БД для построения маршрута?

И так, формулировка задачи следующая: есть база данных, в ней хранится информация о дорогах, включая координаты, нужно реализовать построение маршрутов из начальной точки к конечной.

Эта статья будет про то, как использовать свой источник данных, и как этот источник данных редактировать так, чтобы GraphHopper вас понял.

https://habr.com/ru/articles/688556/

#db

👉 @database_info

Как ускорить базу данных при помощи шардирования

Шардирование было одним из первых механизмов, позволяющих распределять базы данных для повышения их производительности. Последние инновации превратили шардирование в один из лучших механизмов в своем роде.

Сегодня базам данных уделяется особое внимание, так как через них компания управляет своим самым ценным архивом: информацией. Всего 30 лет назад большинство данных хранилось на бумаге, магнитной ленте или каких-либо дисках. Поскольку мы производили и потребляли гораздо меньше данных на душу населения, даже на таких носителях нам удавалось эффективно хранить их, управлять ими и обращаться к ним.

Но сегодня с данными складывается совершенно иная ситуация. Смартфоны распространились повсеместно и превратились в необходимую вещь. Вместе со смартфонами увеличилось количество мобильных приложений, и сегодня через них производятся и потребляются такие объемы данных, какие были просто немыслимы 15 лет назад. В такой ситуации серьезно возрастает нагрузка на кластеры баз данных, поскольку им приходится обрабатывать все более серьезные объемы трафика. Некоторые из топовых веб-сайтов и веб-сервисов обрабатывают миллиарды посещений в неделю.

Rus https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/696784/

Eng https://stackoverflow.blog/2022/03/14/how-sharding-a-database-can-make-it-faster/

#db

👉 @database_info

The Internals of PostgreSQL

Полезный ресурс по внутреннему устройству PostgreSQL. Поможет понять, из каких компонентов состоит СУБД, как они устроены под капотом и взаимодействуют друг с другом.

В руководстве описаны внутренние компоненты PostgreSQL: кластеры базы данных, архитектура памяти, обработка запросов и другие. Материал будет полезен как начинающим, так и опытным специалистам, которые хотят разобраться в СУБД изнутри.

http://www.interdb.jp/pg/index.html

#db

👉 @database_info

Шпаргалка по SQL

https://www.sqltutorial.org/sql-cheat-sheet/

Скачать PDF версию

#db

👉 @database_info

Введение в SQL. Что такое SELECT, FROM. Операторы управления данными.

Тайм-коды:
00:00:00 - Небольшое организационное напоминание
00:21:43 - Что нас ждет на интенсиве
00:23:49 - Что такое База Данных?
00:25:43 - Что такое СУБД?
00:29:04 - Правила создания таблиц
00:40:56 - Виды ключей
00:44:04 - Типы операторов в SQL
00:57:10 - Информация о скидках
01:03:41 - Создание Базы Данных
01:14:35 - Создание таблицы
01:30:57 - Повторение того, что мы сделали
01:32:13 - Заполнение таблицы
01:50:11 - Зарезервированные слова
01:51:09 - Создание псевдонима таблицы
01:52:29 - Удаление и добавление столбцов
01:53:50 - Ответы на вопросы и завершение

источник

#db

👉 @database_info

SQL Fiddle

Отличный инструмент для тестирования своих SQL-запросов. Позволяет быстро проверять их прямо в браузере.

Инструмент для простого тестирования, отладки и обмена фрагментами SQL. Добавляете текст в панель, а SQL Fiddle превращает его в скрипт для создания необходимой таблицы. Подойдет как для работы с базами данных, так и для практики навыков SQL.

http://sqlfiddle.com/

#db

👉 @database_info

SQLFlow

SQLFlow — простой инструмент для визуализации SQL-запросов и отображения зависимостей. Позволяет отслеживать data lineage-происхождение и трансформации в данных при исполнении запросов.

https://sqlflow.gudusoft.com/

#db

👉 @database_info

Вывод данных по условиям через WHERE, AND, OR, BETWEEN. Сортировка данных.

Тайм-коды:
00:00:00 - Небольшое организационное напоминание
00:03:14 - Как будет строиться занятие
00:10:20 - Команда ORDER BY
00:14:16 - Команда LIMIT
00:17:08 - Команда DISTINCT
00:19:37 - Команда WHERE
00:24:18 - Как писать запрос
00:25:35 - Объединение условий
00:39:30 - Простые математические операции
00:48:10 - Подсчет количества
00:53:34 - Подсчет суммы
00:57:25 - Пример задачи
01:00:07 - Информация о скидках
01:07:08 - Пример задачи(продолжение)
01:15:48 - Пример работы функций SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX
01:21:19 - Команда HAVING
01:28:49 - Ответы на вопросы и завершение

источник

#db

👉 @database_info

Оператор PIVOT

Несколько статей будут посвящены тому как в SQL Server реализован оператор PIVOT и UNPIVOT. Начнем с оператора PIVOT. Оператор PIVOT берет нормализованную таблицу и преобразует ее в другой вид, в котором столбцы результирующей таблицы получаются из значений исходной таблицы. Например, предположим, что мы хотим хранить данные о суммарной выручке от продаж за год по каждому из сотрудников.

https://habr.com/ru/post/677340/

https://learn.microsoft.com/en-us/archive/blogs/craigfr/the-pivot-operator


#db #sql

👉 @database_info

High Performance MySQL
Авторы: Silvia Botros, Jeremy Tinley (2022)

Как можно использовать всю мощь MySQL? Благодаря данной книге вы изучите передовые практики для всего от разработки схем, индексов и запросов до настройки вашего сервера, операционной системы и оборудования. Это руководство также учит администраторов баз данных безопасным и практичным способам масштабирования приложений с помощью репликации, балансировки нагрузки и обеспечения высокой доступности.

Во время чтения книги вы:
✔️Погрузитесь в архитектуру MySQL, включая ключевые факты о механизмах хранения;
✔️Узнаете, как конфигурация сервера работает с оборудованием и варианты развертывания;
✔️Изучите улучшения репликации и высокой доступности MySQL;
✔️Изучите полную оптимизацию стека MySQL от конфигурации на стороне приложения до настройки сервера;
✔️Превратите традиционные задачи управления базами данных в автоматизированные процессы.

#db

👉 @database_info

От 0 до 300 SQL-запросов в месяц: 3 практических совета

https://betterprogramming.pub/from-0-to-300-sql-queries-a-month-my-3-best-tips-788398476e1e

#SQL

👉 @database_info