У меня есть еще одна коллекция - подборка экзотических применений SQL
Чего там только нет - и парсинг json и работа с файловой системой, с блокчейном и даже кубером. Сегодня добавился еще один пункт - рейтрейсинг oO
Чего там только нет - и парсинг json и работа с файловой системой, с блокчейном и даже кубером. Сегодня добавился еще один пункт - рейтрейсинг oO
Если вы думаете, что создатели ORM уж точно умные ребята, с большой экспертизой в разных БД и знают как надо делать хорошо точно лучше, чем вы (и если историй про Django было недостаточно), то вот sequelize:
from
https://twitter.com/samokhvalov/status/1431147427612880899
CREATE OR REPLACE FUNCTION pg_temp.sequelize_upsert() RETURNS integer AS $func$ BEGIN INSERT INTO ... VALUES(...); RETURN 1; EXCEPTION WHEN unique_violation THEN UPDATE ... SET ... WHERE ... ; RETURN 2; END; $func$ LANGUAGE plpgsql;
SELECT * FROM pg_temp.sequelize_upsert();from
https://twitter.com/samokhvalov/status/1431147427612880899
Telegram
Сингулярности не будет (18+)
Хороший фреймворк... и конкурсы интересные...
https://hakibenita.com/django-32-exciting-features#queryset-alias
https://hakibenita.com/django-32-exciting-features#queryset-alias
Кажется, что на smartdata я не попадаю в качестве докладчика со своими крутыми историями про snowflake, но это, конечно же, не повод не посмотреть эту конференцию. Вот, кстати список докладов. И еще...
Конференция для дата-инженеров SmartData 2021 — 11-14 октября, онлайн
Вас ждёт 4 дня докладов о разных аспектах дата-инжиниринга: стриминг, хранение данных, MLOps, инструменты и многое другое.
Среди спикеров:
— Andy Pavlo, профессор компьютерных наук в университете Carnegie Mellon, эксперт по базам данных;
— Ash Berlin-Taylor, контрибьютор и член core team Apache Airflow, Director of Airflow Engineering в Astronomer;
— Владимир Озеров, руководитель компании Querify Labs, которая занимается исследованием и разработкой компонентов СУБД для технологических компаний;
— Tejas Chopra, Senior Software Engineer в команде Data Storage Platform в Netflix.
И это лишь начало списка — программа постоянно пополняется!
Специально для нашего канала организаторы сделали промокод nosingularity2021JRPc (действует на Personal Standard билет).
Подробнее почитать о принятых в программу докладах и купить билеты со скидкой можно на сайте.
Вас ждёт 4 дня докладов о разных аспектах дата-инжиниринга: стриминг, хранение данных, MLOps, инструменты и многое другое.
Среди спикеров:
— Andy Pavlo, профессор компьютерных наук в университете Carnegie Mellon, эксперт по базам данных;
— Ash Berlin-Taylor, контрибьютор и член core team Apache Airflow, Director of Airflow Engineering в Astronomer;
— Владимир Озеров, руководитель компании Querify Labs, которая занимается исследованием и разработкой компонентов СУБД для технологических компаний;
— Tejas Chopra, Senior Software Engineer в команде Data Storage Platform в Netflix.
И это лишь начало списка — программа постоянно пополняется!
Специально для нашего канала организаторы сделали промокод nosingularity2021JRPc (действует на Personal Standard билет).
Подробнее почитать о принятых в программу докладах и купить билеты со скидкой можно на сайте.
Давно не было выпусков SQL-WTF SQL-TIL, поэтому давайте сегодня я исправлюсь и разберу один кейс, с которым столкнулся соучастник нашего Snowflake чатика.
Реляционщики, не расходитесь! Кейс может быть воспроизведен в любой БД :) Да, и в Postgresql тоже.
Вводные: есть несложный вопрос с парой джойнов, группировкой и having. Упростим его значимую часть до такой:
Логика такая: необходимо выбрать все объекты, за которые заплатили, но деньги за них были возвращены в полном объеме, т.е. сумма всех платежей = 0.
Проблема заключалась в следующем: запрос возвращает 2 строки, но при добавлении имени таблицы в условие группировки (
Разночтений быть не может, поле id только в одной из таблиц.
Выглядит как лютейший баг.
Но план запроса показывает, что количество строк в обоих случаях одинаково на всех шагах, за исключением последнего:
Очевидно, что какая-то проблема с суммированием, но без данных понять какая на глаз довольно сложно.
Но и после предоставления реальных данных баг воспроизвелся не так, как было в условии. Но причина была та же - у колонки AMOUNT тип FLOAT!
Каждому разработчику стоит запомнить первое правило бойцовского клуба: НЕ ХРАНИТЬ ФИНАНСОВЫЕ ДАННЫЕ В ТИПЕ FLOAT!
Так почему сумма FLOAT может быть не равна нулю, там где она должна быть равна нулю?
Не, snowflake не сломан. Баг есть во всех базах.
А разгадка одна —безблагодатность IEEE 754 standard.
С примерами можно ознакомиться тут: 0.30000000000000004.com
Если коротко, математические операции над числами с плавающей точкой сломаны во всех языках программирования и вам стоит избегать их, если требуется точная математика :)
Ну ок, допустим, но почему имя таблицы аффектит математику, спросите вы.
А оно и не аффектит :)
Фокус в том, что эти фантомные знаки после запятой зависят от мест слагаемых! Да, забудьте все то, чему вас учили в школе, добро пожаловать в реальный мир :)
даст 0 и 0.000000000000000027755575615628914.
Т.е. разный изначальный порядок значений в колонке amount даст разные значения при суммировании, и соответственно,
А почему меняется порядок значений?
И тут предъявлять претензии к Snowflake так же будет безосновательным.
Все дело в том, что порядок значений не гарантирован без явного указания сортировки практически в любой базе.
Да, именно так. Если не указан ORDER BY, то в общем случае порядок записей будет рандомным.
Все будет зависеть от того как планировщик посчитает нужным доставать данные в текущий момент. Когда у вас есть джойны, группировки и тд - энтропия только увеличивается, потому что алгоритм, по которому будет произведен JOIN может различаться от запуска к запуску. То же самое касается и GROUP BY.
Отдельный вопрос, конечно, почему указание имени таблицы как-то на это повлияло, но общую ситуацию это никак не меняет. В следующий раз стрельнуло бы не это, так другое.
Например, у меня описанное поведение воспроизводилось при добавлении/удалении JOIN.
Что же стоит сделать прямо сейчас, чтобы не пролюбить все полимеры?
1) найти руками все места в вашем проекте, где используется FLOAT и проверить, не участвует ли он в математических операциях.
2) для хранения финансовых данных заменить FLOAT на NUMERIC, а в приличных базах лучше на INT.
3) дождаться реализацию автоматической проверки в holistic.dev для вашей базы :)
Почему int/bigint лучше numeric?
В 99 случаев из 100 вы знаете с какой точностью вам нужно хранить дробные числа. Обычно это 2 или 4 знака после запятой. Так и храните сумму в центах или в сотых долях цента! Если по какой-то причине точность плавает, то возьмите либо максимальную, либо храните точность в отдельном поле.
Но при этом вы получите прирост скорости в операциях агрегации местами на несколько сотен процентов!
Реляционщики, не расходитесь! Кейс может быть воспроизведен в любой БД :) Да, и в Postgresql тоже.
Вводные: есть несложный вопрос с парой джойнов, группировкой и having. Упростим его значимую часть до такой:
SELECT id
FROM t1
LEFT JOIN t2 ON t2.t1id=t1.id
GROUP BY id
HAVING SUM(amount) = 0
Логика такая: необходимо выбрать все объекты, за которые заплатили, но деньги за них были возвращены в полном объеме, т.е. сумма всех платежей = 0.
Проблема заключалась в следующем: запрос возвращает 2 строки, но при добавлении имени таблицы в условие группировки (
GROUP BY t1.id), возвращает одну.
Разночтений быть не может, поле id только в одной из таблиц.
Выглядит как лютейший баг.
Но план запроса показывает, что количество строк в обоих случаях одинаково на всех шагах, за исключением последнего:
HAVING SUM(amount) = 0во втором случае отбрасывает один нужный ряд.
Очевидно, что какая-то проблема с суммированием, но без данных понять какая на глаз довольно сложно.
Но и после предоставления реальных данных баг воспроизвелся не так, как было в условии. Но причина была та же - у колонки AMOUNT тип FLOAT!
Каждому разработчику стоит запомнить первое правило бойцовского клуба: НЕ ХРАНИТЬ ФИНАНСОВЫЕ ДАННЫЕ В ТИПЕ FLOAT!
Так почему сумма FLOAT может быть не равна нулю, там где она должна быть равна нулю?
Не, snowflake не сломан. Баг есть во всех базах.
А разгадка одна —
С примерами можно ознакомиться тут: 0.30000000000000004.com
Если коротко, математические операции над числами с плавающей точкой сломаны во всех языках программирования и вам стоит избегать их, если требуется точная математика :)
Ну ок, допустим, но почему имя таблицы аффектит математику, спросите вы.
А оно и не аффектит :)
Фокус в том, что эти фантомные знаки после запятой зависят от мест слагаемых! Да, забудьте все то, чему вас учили в школе, добро пожаловать в реальный мир :)
SELECT
0.1::FLOAT - 0.1::FLOAT + 0.2::FLOAT - 0.2::FLOAT,
0.1::FLOAT + 0.2::FLOAT - 0.1::FLOAT - 0.2::FLOAT
даст 0 и 0.000000000000000027755575615628914.
Т.е. разный изначальный порядок значений в колонке amount даст разные значения при суммировании, и соответственно,
HAVING SUM(amount)будет равен нулю не всегда...
А почему меняется порядок значений?
И тут предъявлять претензии к Snowflake так же будет безосновательным.
Все дело в том, что порядок значений не гарантирован без явного указания сортировки практически в любой базе.
Да, именно так. Если не указан ORDER BY, то в общем случае порядок записей будет рандомным.
Все будет зависеть от того как планировщик посчитает нужным доставать данные в текущий момент. Когда у вас есть джойны, группировки и тд - энтропия только увеличивается, потому что алгоритм, по которому будет произведен JOIN может различаться от запуска к запуску. То же самое касается и GROUP BY.
Отдельный вопрос, конечно, почему указание имени таблицы как-то на это повлияло, но общую ситуацию это никак не меняет. В следующий раз стрельнуло бы не это, так другое.
Например, у меня описанное поведение воспроизводилось при добавлении/удалении JOIN.
Что же стоит сделать прямо сейчас, чтобы не пролюбить все полимеры?
1) найти руками все места в вашем проекте, где используется FLOAT и проверить, не участвует ли он в математических операциях.
2) для хранения финансовых данных заменить FLOAT на NUMERIC, а в приличных базах лучше на INT.
3) дождаться реализацию автоматической проверки в holistic.dev для вашей базы :)
Почему int/bigint лучше numeric?
В 99 случаев из 100 вы знаете с какой точностью вам нужно хранить дробные числа. Обычно это 2 или 4 знака после запятой. Так и храните сумму в центах или в сотых долях цента! Если по какой-то причине точность плавает, то возьмите либо максимальную, либо храните точность в отдельном поле.
Но при этом вы получите прирост скорости в операциях агрегации местами на несколько сотен процентов!
Все выпуски SQL-WTF SQL-TIL
(чтобы вы могли пошарить):
postgresql edition:
1) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/535
2) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/541
3) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/548
4) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/572
snowflake edition:
5) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/582
6) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/602
7) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/753 и https://news.1rj.ru/str/nosingularity/754
8) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/762
9) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/826
mix:
10) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/755
11) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/803 и https://news.1rj.ru/str/nosingularity/804
12) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/808 и https://news.1rj.ru/str/nosingularity/809
13) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/857
(чтобы вы могли пошарить):
postgresql edition:
1) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/535
2) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/541
3) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/548
4) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/572
snowflake edition:
5) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/582
6) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/602
7) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/753 и https://news.1rj.ru/str/nosingularity/754
8) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/762
9) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/826
mix:
10) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/755
11) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/803 и https://news.1rj.ru/str/nosingularity/804
12) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/808 и https://news.1rj.ru/str/nosingularity/809
13) https://news.1rj.ru/str/nosingularity/857
Очень хочется сделать свою SQL бд?
Вот тут ребята из Querify Labs показывают на пальцах как навесить SQL на Apache Ignite.
Есть такая штука - Apache Calcite. На ней можно описать парсер и планер с оптимизатором. А потом научить этот план выполняться над целевой базой.
Кому-то захочется реализовать мою бредовую идею SQL для редис - пожалуйста.
У кого-то своя база на GPU но без SQL - пожалуйста.
Есть желающие заменить уродский ELK-синтаксис на нормальный? Велкам.
Короче, SQL в каждый дом :)
Вот тут ребята из Querify Labs показывают на пальцах как навесить SQL на Apache Ignite.
Есть такая штука - Apache Calcite. На ней можно описать парсер и планер с оптимизатором. А потом научить этот план выполняться над целевой базой.
Кому-то захочется реализовать мою бредовую идею SQL для редис - пожалуйста.
У кого-то своя база на GPU но без SQL - пожалуйста.
Есть желающие заменить уродский ELK-синтаксис на нормальный? Велкам.
Короче, SQL в каждый дом :)
https://news.1rj.ru/str/oleg_log/4870
SELECT
NULL OR TRUE, -- TRUE
NULL OR FALSE, -- NULL
NULL AND TRUE, -- NULL
NULL AND FALSE -- FALSE
Telegram
oleg_log
Всегда мечтал битовые операции с null делать, спасибо Csharp
Как и год назад для 13 версии, Hewlett Packard выложили 80 страниц с описанием изменений в Postgresql 14 по сравнению с предыдущей версией.
Выделил самые, на мой взгляд, интересные:
LZ4 compression
TOAST колонки теперь можно жать.
CREATE INDEX
INCLUDE можно использовать для SP-GiST индексов
BRIN index
Можно делать Bloom-индексы
Extended Statistics
Можно создавать статистику по выражениям
Multirange type
Jsonb type
Более удобный синтаксис для JSONB
Документ полностью
Выделил самые, на мой взгляд, интересные:
LZ4 compression
TOAST колонки теперь можно жать.
CREATE INDEX
INCLUDE можно использовать для SP-GiST индексов
CREATE INDEX idx1_gist1 ON gist1 USING spgist (c1) INCLUDE (c2)
BRIN index
Можно делать Bloom-индексы
CREATE INDEX idx1_data1 ON data1 USING brin (c1 numeric_bloom_ops (false_positive_rate = 0.05, n_distinct_per_range = 100))
Extended Statistics
Можно создавать статистику по выражениям
CREATE STATISTICS extstat1_data1 ON MOD(c1, 10), MOD(c2, 10) FROM data1
Multirange type
SELECT '{[1, 5), (10, 20]}'::int8multirange Jsonb type
Более удобный синтаксис для JSONB
SELECT ('[1, "2", null]'::jsonb)[1] ;
SELECT ('{"age": 25}'::jsonb)['age'] ;
SELECT ('{"email":"pgsql-hackers@postgresql.org", "phone":"+3012345678"}'::jsonb) ['phone'] ;Документ полностью
Clickhouse теперь отдельная компания с $50m инвестиций.
Переживаю за Altinity…
https://vc.ru/services/295690-yandeks-s-fondami-otkryl-kompaniyu-clickhouse-ona-vypustit-servisy-na-osnove-sistem-upravleniya-bazami-dannyh
Переживаю за Altinity…
https://vc.ru/services/295690-yandeks-s-fondami-otkryl-kompaniyu-clickhouse-ona-vypustit-servisy-na-osnove-sistem-upravleniya-bazami-dannyh
vc.ru
«Яндекс» с фондами открыл компанию ClickHouse — она выпустит сервисы на основе систем управления базами данных — Сервисы на vc.ru
Одноимённую СУБД с открытым кодом «Яндекс» развивает больше десяти лет.
Добавил в свою подборку необычных применений SQL еще парочку записей.
Внезапно обнаружилось сразу несколько проектов, реализующих SQL-интерфейс к облачной инфре:
cloudquery.io
steampipe.io
iasql.com
Последний не зарелижен, неизвестно будет ли opensource, но выглядит наиболее интересно. Если первые два дают возможность делать SELECT'ы, то последний еще и INSERT'ы (может еще и UPDATE'ы):
Внезапно обнаружилось сразу несколько проектов, реализующих SQL-интерфейс к облачной инфре:
cloudquery.io
steampipe.io
iasql.com
Последний не зарелижен, неизвестно будет ли opensource, но выглядит наиболее интересно. Если первые два дают возможность делать SELECT'ы, то последний еще и INSERT'ы (может еще и UPDATE'ы):
INSERT INTO aws_ec2 (ami_id, ec2_instance_type_id)Как вам идея?
SELECT ami.id, ait.id
FROM ec2_instance_type as ait, (
SELECT id
FROM amis
WHERE image_name LIKE 'amzn-ami-hvm-%'ORDER BY creation_date DESC
LIMIT 1
) as ami
WHERE ait.instance_name = 't2.micro';
Музыкальная пауза.
5 ноября выйдет "новый" альбом Radiohead - Kid A Mnesia
В кавычках, потому что это переиздание Kid A и Amnesiac + неизданное.
А пока можно послушать свежую "If You Say The Word"
где суровые мужики собирают по лесам заблудившихся клерков :)
PS: еще они замутили что-то c epic games. Но на игру не похоже...
5 ноября выйдет "новый" альбом Radiohead - Kid A Mnesia
В кавычках, потому что это переиздание Kid A и Amnesiac + неизданное.
А пока можно послушать свежую "If You Say The Word"
где суровые мужики собирают по лесам заблудившихся клерков :)
PS: еще они замутили что-то c epic games. Но на игру не похоже...
YouTube
Radiohead - If You Say The Word (Official Video)
‘If You Say The Word’ is taken from ‘KID A MNESIA’ out on XL Recordings.
Buy and stream KID A MNESIA: https://radiohead.ffm.to/kid-a-mnesia
Explore the KID A MNESIA exhibition and gift shop: https://kida-mnesia.com
https://www.kida-mnesia.com
Director:…
Buy and stream KID A MNESIA: https://radiohead.ffm.to/kid-a-mnesia
Explore the KID A MNESIA exhibition and gift shop: https://kida-mnesia.com
https://www.kida-mnesia.com
Director:…
Как выглядел бы sql если бы его придумали в 2021
select:из нашего чата
items:
- foo
- bar
where:
- eq:
- foo
- bar
Как заменить DISTINCT на recursive CTE с пользой:
https://www.depesz.com/2021/09/27/using-recursive-queries-to-get-distinct-elements-from-table/
https://www.depesz.com/2021/09/27/using-recursive-queries-to-get-distinct-elements-from-table/
Вы знаете какого доклада там не будет... :)
Программа конференции по дата-инжинирингу SmartData 2021 уже готова! Начинаем 11 октября 🔥
И не просто готова — в ней десятки крутейших докладов от спикеров со всего мира. Например:
✔️ Andy Pavlo, "Using Machine Learning to Automatically Optimize Database Configurations";
✔️ Tejas Chopra, "An experience report on strategies for working with Cloud Storage";
✔️ Владимир Озеров, "Архитектура высокопроизводительных распределенных SQL-движков";
✔️ Дмитрий Бугайченко, "Рабочее место D-people - опыт СБЕР".
И это только маленькая часть программы — в ней еще десятки докладов. Заходите на сайт конференции за подробностями и билетами.
И не забывайте, что по промокоду
До встречи на SmartData👋
Программа конференции по дата-инжинирингу SmartData 2021 уже готова! Начинаем 11 октября 🔥
И не просто готова — в ней десятки крутейших докладов от спикеров со всего мира. Например:
✔️ Andy Pavlo, "Using Machine Learning to Automatically Optimize Database Configurations";
✔️ Tejas Chopra, "An experience report on strategies for working with Cloud Storage";
✔️ Владимир Озеров, "Архитектура высокопроизводительных распределенных SQL-движков";
✔️ Дмитрий Бугайченко, "Рабочее место D-people - опыт СБЕР".
И это только маленькая часть программы — в ней еще десятки докладов. Заходите на сайт конференции за подробностями и билетами.
И не забывайте, что по промокоду
nosingularity2021JRPc еще можно успеть купить Personal Standard билет со скидкой.До встречи на SmartData👋