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

Как экономить 100 часов в месяц: 6 малоизвестных техник SQL


За восемь лет в обработке данных простые, но малоизвестные приемы работы в SQL сэкономили мне бесчисленные часы на проведение анализа и создание ETL-конвейеров.

Поделюсь с вами шестью самыми актуальными.

#db

👉 @database_info

Руководство по подготовке к собеседованию по SQL


Вопросы по SQL  —  одна из ключевых тем собеседования на должность аналитика данных или продукции, а также бизнес-аналитика. Крупные технологические компании, в том числе иностранные, такие как Amazon, Uber и Facebook, особенно тщательно проверяют знания претендента в этой области.

При подготовке к такому собеседованию могут возникнуть трудности с детальной проработкой всех возможных вариантов вопросов по SQL. Чтобы помочь вам справиться с этим, я подготовил краткий гайд на основе собственного опыта  —  мне довелось побывать как кандидатом на должность, так и работодателем.

https://towardsdatascience.com/sql-interview-preparation-guide-6091f95d5043


#db

👉 @database_info

И/или

Условия в WHERE могут быть написаны с использованием логических операторов (AND/OR) и математические операторы сравнения (=, <, >, <=, >=, <>).

К примеру, у нас есть табличка, в которой записаны данные о 4 самых продаваемых музыкальных альбомах всех времён. Давайте выведем только те, жанром которых является рок, а продажи были меньше, чем 50 миллионов копий.

#db

👉 @database_info

Select

Первый запрос используется в случае, если нам нужно показать данные в таблице.

Результатом данного запроса будет таблица со всеми данными в таблице characters. Знак звёздочки (*) означает то, что мы хотим показать все столбцы из таблицы без исключений.

Так как в базе данных обычно больше одной таблицы, нам необходимо указывать название таблицы, данные из которой мы хотим посмотреть. Сделать это мы можем, используя ключевое слово FROM.

Когда вам нужны лишь некоторые столбцы из таблицы, то вы можете указать их имена через запятую вместо звёздочки(2 запрос)

Также иногда нам нужно отсортировать выводимые данные. Для этого мы используем ORDER BY "название столбца"(3 запрос). ORDER BY имеет два модификатора: ASC (по возрастанию) (по умолчанию) и DESC (по убыванию).

#db

👉 @database_info