Оптимизация работы с большим объемом данных при помощи партиционирования в SQL

Работа с большим объемом данных является неотъемлемой частью профессиональной разработки. Независимо от того, занимаетесь ли вы разработкой веб-приложений, аналитикой данных или созданием сложных систем управления, эффективная обработка больших объемов данных – это фундамент успеха вашего проекта.

Как разработчики, мы часто сталкиваемся с задачами, в которых требуется обрабатывать и анализировать огромные объемы данных. Наша задача – сделать это эффективно и быстро.

Оптимизация работы с данными позволяет нам снизить временные затраты, улучшить производительность и повысить доступность нашего приложения. Быстрая и надежная обработка данных также улучшает качество принимаемых решений и способствует успешным бизнес-операциям. Поэтому важно научиться эффективно работать с большими объемами данных и использовать подходы, которые позволят нам извлекать максимальную выгоду из наших ресурсов.

Одним из эффективных методов оптимизации работы с большим объемом данных является партиционирование. Партиционирование – это разделение таблицы на отдельные части (партиции) с целью улучшить производительность выполнения SQL запросов.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/745872/

#db

👉 @database_info

Процедуры в Postgres

источник

#db

👉 @database_info

Ввод данных

Теперь давайте добавим несколько месяцев в нашу таблицу. Это можно сделать с помощью команды INSERT. Существует два разных способа использования INSERT:

Первый способ не требует указания названий колонок, а принимает значения в том порядке, в котором они указаны в таблице.

Первый способ короче второго, но если в будущем мы захотим добавить дополнительные колонки, все предыдущие запросы не будут работать. Для решения этой проблемы следует использовать второй способ. Он состоит в том, что перед вводом данных мы указываем названия колонок.

Если мы не укажем одну из колонок, на ее место будет записано NULL или заданное значение по умолчанию, но это уже другая история.

#db

👉 @database_info

Присоединение таблиц

В сложных базах данных чаще всего у нас есть несколько связанных таблиц. К примеру, у нас есть две таблицы: про видеоигры и про разработчиков.

В таблице video_games есть столбец developer_id, в данном случае он является так называемым foreign_key. Чтобы было проще понять, developer_id - это связывающее звено между двумя таблицами.

Если мы хотим вывести всю информацию об игре, включая информацию о её разработчике, нам необходимо подключить вторую таблицу. Чтобы это сделать, можно использовать INNER JOIN.

#db

👉 @database_info