Привет!

Этот канал — для тех, кто хочет разбираться в SQL, моделировании данных и реляционных базах данных

💡Об авторе.
Меня зовут Владимир Лунев я senior fullstack-аналитик, специализируюсь на аналитике для backend-разработки, архитектуре систем и моделей данных.

Дополнительно занимаюсь разработкой алгоритмов интеграции нейросетей и SQL баз данных с использованием Python. Эксперт в реляционных базах данных и SQL.

Также я являюсь преподавателем на Stepik. Мой курс с сертификатом по DDL https://stepik.org/a/232192

💡Справочник по тегам (кликай если хочешь быстро найти тему в канале):
#Дайджест
#Реляционные_базы_данных
#Базы_данных
#СУБД
#Ключи_и_связи_между_таблицами
#PRIMARY_KEY
#FOREIGN_KEY
#Операторы_и_работа_с_данными
#Типы_данных
#SELECT
#HAVING
#WHERE
#GROUP_BY
#JOIN
#NULL
#INDEX
#INSERT
#SUBQUERY #Подзапросы
#DELETE #TRUNCATE #DROP
#UPDATE
#CASE
#COALESCE
#ORDER_BY
#Views #Materialized_views
#Alias
#Trigger
#INNER_LOIN
#Оконные_функции
#Оптимизация_SQL #Нормализация
#Транзакции
#Ошибки_SQL
#Карьера_SQL
#Факты_SQL
#тест - тестовые задачки
#Архитектура_РБД

🏛 Базы данных: фундамент цифрового мира

База данных — это структурированное хранилище информации, которое позволяет быстро находить, изменять и анализировать данные.

💾 Почему это важно?
Представь интернет-магазин без базы данных: каждый заказ, список товаров, учёт клиентов — хаос! Базы данных помогают организовывать этот хаос, делая информацию доступной и надёжной.

📌 Какие бывают базы данных?
🔹 Реляционные (SQL) — строятся на таблицах и связях между ними (MySQL, PostgreSQL, Oracle).
🔹 NoSQL — работают с документами, графами или ключ-значением (MongoDB, Redis, Neo4j).

🧐 Почему SQL до сих пор в тренде?
🔸 Чёткая структура и мощный язык запросов (SQL).
🔸 Гарантированная целостность данных (ACID).
🔸 Используется в финансах, ритейле, медицине, аналитике.

📊 Какую базу данных ты используешь в своих проектах?

#Реляционные_базы_данных #БазыДанных #SQL #ИТ

🛠 Как выбрать реляционную базу данных?

Когда проект требует SQL, выбор базы данных — ключевое решение. Рассмотрим популярные варианты:

🔹 PostgreSQL — мощная, поддерживает сложные запросы, JSONB, расширения. Отличный выбор для сложных систем.
🔹 MySQL — простая, быстрая, популярная в веб-разработке. Хороший вариант для средних нагрузок.
🔹 MariaDB — форк MySQL с улучшенной производительностью и дополнительными возможностями.
🔹 Oracle Database — корпоративный гигант с мощными функциями, но дорогая лицензия.
🔹 Microsoft SQL Server — оптимизирован для Windows, интеграция с продуктами Microsoft.

📌 Как выбрать?
✅ Сложные аналитические запросы? PostgreSQL.
✅ Быстрые веб-приложения? MySQL/MariaDB.
✅ Корпоративные решения? Oracle или MSSQL.

Какую БД используешь ты?

#Реляционные_базы_данных
#СУБД #SQL #ИТ

🔥 5 мифов о SQL, в которые пора перестать верить

🛑 Миф 1: SQL устарел
✅ Наоборот! SQL — основа большинства корпоративных систем, аналитики и хранилищ данных. Он развивается: новые версии PostgreSQL, MySQL и других СУБД постоянно добавляют мощные фичи.

🛑 Миф 2: NoSQL лучше во всём
✅ NoSQL удобен для специфических задач (JSON-хранилища, кеширование), но реляционные БД по-прежнему лидируют в транзакционной обработке и аналитике.

🛑 Миф 3: SQL — это просто SELECT
✅ SQL — это ещё и DDL (создание схемы), DML (изменение данных), TCL (транзакции), оптимизация запросов и продвинутая аналитика (CTE, оконные функции).

🛑 Миф 4: Индексы ускоряют всё
✅ Индексы действительно ускоряют поиск, но при неправильном использовании могут замедлять вставку и обновление данных.

🛑 Миф 5: SQL не нужен разработчикам
✅ Любой backend-разработчик рано или поздно сталкивается с базами данных. Знание SQL делает код быстрее, архитектуру лучше, а разработчика ценнее.

Какие мифы про SQL ты слышал?

#SQL #ИТ #Факты_SQL #Карьера_SQL

⚡️ Почему SQL — это must-have навык для ИТ-специалиста?

В мире данных SQL остаётся ключевым инструментом, независимо от роли в ИТ. Вот почему его стоит освоить:

🔹 Разработчикам — для оптимизации запросов, работы с хранимыми процедурами и проектирования БД.
🔹 Аналитикам — для извлечения данных, построения отчётов и работы с BI-инструментами.
🔹 Тестировщикам — для проверки данных, создания тестовых наборов и работы с логами.
🔹 DevOps и Data Engineers — для настройки репликации, мониторинга производительности и работы с big data.

💡 Даже если ты работаешь с NoSQL, знание SQL поможет тебе лучше понимать данные и работать с аналитикой.

📊 Какой SQL-запрос был для тебя самым сложным?

#SQL #ИТ #Карьера_в_ИТ #Факты_SQL

📚 Как эффективно учить SQL? 5 проверенных шагов

Хотите освоить SQL и работать с базами данных? Начните с этих шагов:

1️⃣ Понимание основ
🔹 Разберитесь с реляционной моделью: таблицы, ключи, связи.
🔹 Изучите базовые команды: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.

2️⃣ Практика на реальных данных
🔹 Используйте PostgreSQL, MySQL или SQLite.
🔹 Берите открытые датасеты (например, IMDb, Open Food Facts) и пишите запросы.

3️⃣ Изучение продвинутых возможностей
🔹 Оконные функции, CTE, индексы, нормализация данных.
🔹 Понимание JOIN, GROUP BY, HAVING.

4️⃣ Оптимизация запросов
🔹 Разбирайтесь с планами выполнения (EXPLAIN ANALYZE).
🔹 Узнайте, как работают индексы и кэширование.

5️⃣ Решение задач и участие в проектах
🔹 Решайте задачи на SQLZoo, LeetCode.
🔹 Работайте над собственными проектами и участвуйте в хакатонах.

🔥 Главное — практика каждый день! SQL проще, чем кажется, если его применять.

💬 Как ты учил SQL? Делись опытом в комментариях!

#SQL #Карьера_SQL #ИТ #ОсновыSQL

🔹 SQL для новичков: с чего начать?

Если ты хочешь освоить SQL, начни с этих базовых концепций:

✅ 1. Основные команды:
🔹 SELECT — выборка данных
🔹 INSERT — добавление записей
🔹 UPDATE — изменение данных
🔹 DELETE — удаление данных

✅ 2. Фильтрация данных:
🔹 WHERE — отбор строк по условию
🔹 ORDER BY — сортировка результатов
🔹 GROUP BY — группировка данных
🔹 HAVING — фильтрация групп

✅ 3. Соединение таблиц (JOIN)
🔹 INNER JOIN — пересечение данных
🔹 LEFT JOIN — все из первой + совпадения из второй
🔹 RIGHT JOIN — все из второй + совпадения из первой
🔹 FULL JOIN — объединение всех записей

✅ 4. Агрегатные функции
🔹 COUNT() — количество строк
🔹 SUM() — сумма значений
🔹 AVG() — среднее значение
🔹 MIN() / MAX() — минимум и максимум

✅ 5. Индексы и оптимизация
🔹 Индексы ускоряют поиск данных.
🔹 Используй EXPLAIN ANALYZE, чтобы понимать, как выполняются запросы.

🔥 SQL — это несложно, если практиковаться!

#SQL #DML #Карьера_SQL #ОсновыSQL

🔹 10 ключевых терминов в SQL, которые нужно знать новичку

Если ты только начинаешь разбираться с SQL, вот базовые термины, которые помогут тебе быстрее освоиться:

1️⃣ База данных (Database) – организованное хранилище данных, где структурированно хранятся таблицы.
2️⃣ Таблица (Table) – основная структура в БД, содержащая строки (records) и колонки (fields).
3️⃣ Запись (Row, Record) – одна строка в таблице, представляющая отдельный объект или событие.
4️⃣ Поле (Column, Attribute) – столбец в таблице, содержащий данные одного типа (например, VARCHAR, INT).
5️⃣ Первичный ключ (Primary Key) – уникальный идентификатор записи, который помогает различать строки.
6️⃣ Внешний ключ (Foreign Key) – ссылка на первичный ключ другой таблицы, обеспечивающая связь между данными.
7️⃣ Индекс (Index) – специальная структура, ускоряющая поиск данных в таблице.
8️⃣ Нормализация (Normalization) – процесс оптимизации структуры БД для устранения дублирования и повышения целостности данных.
9️⃣ Запрос (Query) – SQL-команда для выборки, вставки, обновления или удаления данных (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE).
🔟 Транзакция (Transaction) – группа SQL-операций, выполняемых как единое целое с принципами ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability).

🔥 Знание этих терминов поможет быстрее освоить SQL и работать с базами данных эффективнее! Какой из них был для тебя новым? Пиши в комментариях!

#SQL #ОсновыSQL #DML
#ИТ #DML

🔹 Что такое реляционная база данных?

💾 Реляционная база данных (РБД) — это система хранения данных, где информация организована в виде таблиц с четкой структурой. Данные в этих таблицах связаны между собой с помощью ключей, что позволяет эффективно управлять информацией.

📌 Основные характеристики реляционных баз данных:

✅ Табличная структура – данные организованы в строки и столбцы.
✅ Связи между таблицами – информация не дублируется, а связывается через первичные и внешние ключи.
✅ Язык SQL – для работы с данными используется Structured Query Language (SQL).
✅ Целостность данных – строгие правила обеспечивают корректность информации.

🔹 Пример использования:
Допустим, в базе интернет-магазина есть две таблицы: одна содержит данные о пользователях, другая — о заказах. Вместо хранения всех данных в одной таблице, информация связывается с помощью уникального идентификатора пользователя (ключ)

💡 Почему реляционные базы так популярны?

✔️ Гибкость – легко изменять и масштабировать структуру.
✔️ Надежность – строгие правила обеспечивают целостность данных.
✔️ Производительность – эффективная обработка больших объемов информации.
✔️ Мощные инструменты аналитики – сложные запросы, отчеты, агрегированные данные.

💎 Популярные реляционные СУБД:

🔹 PostgreSQL
🔹 MySQL
🔹 Oracle Database
🔹 Microsoft SQL Server

🚀 Реляционные базы данных – это основа большинства ИТ-систем: от банков и e-commerce до облачных сервисов и аналитики.

#Реляционные_базы_данных #Базы_данных #СУБД #SQL #ИТ

🔹 Базовые SQL-запросы, с которых начинается работа с данными (SQL - DML)

Если ты только начинаешь изучать SQL, вот 5 ключевых команд, которые помогут тебе работать с таблицами баз данных! 🚀

1️⃣ Выборка данных (SELECT)

SELECT * FROM customers;

Получает все данные из таблицы customers.

2️⃣ Фильтрация (WHERE)

SELECT name, age FROM users 
WHERE age > 18;

Выбирает только пользователей старше 18 лет.

3️⃣ Сортировка (ORDER BY)

SELECT name, salary FROM employees 
ORDER BY salary DESC;

Выводит список сотрудников, сортируя их по зарплате (от самой высокой).

4️⃣ Добавление данных (INSERT)

INSERT INTO users (name, email, age) 
VALUES ('Иван', 'ivan@email', 25);

Добавляет нового пользователя в таблицу users заполнив данные в столбцах name, email, age

5️⃣ Обновление данных (UPDATE)

UPDATE users 
SET age = 26 
WHERE name = 'Иван';

Меняет возраст у пользователя с именем Иван.

6️⃣ Удаление данных (DELETE)

DELETE FROM users 
WHERE age < 18;

Удаляет всех пользователей младше 18 лет (осторожнее 😏)


💡 SQL — это просто! Главное — практика!

Какой из этих запросов ты используешь чаще всего? Пиши в комментариях! 👇

#SQL #ИТ #ОсновыSQL #DML #Операторы_и_работа_с_данными #DML

🔹 5 ошибок новичков в SQL и как их избежать

🚀 Если ты только начинаешь работать с SQL, вот частые ошибки, которые могут испортить тебе жизнь (и как их избежать).

1️⃣ Выборка всех данных без фильтрации

SELECT * FROM orders;

❌ Так делать не стоит в больших таблицах – результат может быть огромным.

✅ Используй LIMIT и WHERE:

SELECT * FROM orders 
WHERE status = 'completed' 
LIMIT 10;

🔹 Так запрос выполнится быстрее, и ты получишь только нужные данные.

2️⃣ Забытый WHERE в DELETE или UPDATE

DELETE FROM users;
UPDATE employees SET salary = 0;

😱 Это сотрёт ВСЕ данные в таблице!

✅ Добавляй WHERE, чтобы изменять только нужные строки:

DELETE FROM users WHERE id = 5;
UPDATE employees SET salary = salary * 1.1 WHERE department = 'IT';

3️⃣ Непонимание JOIN и дублирование строк

SELECT customers.name, orders.id 
FROM customers 
JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id;

❌ Может вернуть больше строк, чем ожидалось, если есть повторяющиеся данные.

✅ Используй DISTINCT, если нужны только уникальные записи:

SELECT DISTINCT customers.name, orders.id 
FROM customers 
JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id;

4️⃣ Неоптимальные индексы
Если запросы медленные, возможно, не хватает индексов.

✅ Добавь индекс на часто используемые столбцы в WHERE и JOIN:

CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

🔹 Это ускорит выборку по email (столбец в примере).

5️⃣ Использование SELECT * в продакшене

SELECT * FROM products;

❌ Так база тратит ресурсы на ненужные данные.

✅ Выбирай только нужные столбцы:

SELECT name, price FROM products;

💡 SQL — мощный инструмент, но нужно использовать его с умом! Избегай этих ошибок, и твои запросы будут работать быстрее и безопаснее.

Какие ошибки ты совершал в SQL? Пиши в комментариях! 👇

#SQL #ИТ #Оптимизация_SQL
#Ошибки_SQL #DML

🔹 Что такое первичный и внешний ключ в SQL?

🔑 Первичный ключ (Primary Key, PK) – это уникальный идентификатор записи в таблице.
Он гарантирует, что каждая строка имеет уникальное значение и не содержит NULL.

✅ Пример создания таблицы с первичным ключом:

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY, 
    name VARCHAR(100), 
    email VARCHAR(100) UNIQUE
);

🔹 Здесь id – первичный ключ, а email дополнительно должен быть уникальным.

🔗 Внешний ключ (Foreign Key, FK) – это ссылка на первичный ключ другой таблицы.
Он связывает таблицы между собой и сохраняет целостность данных.

✅ Пример связи двух таблиц:

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY, 
    user_id INT, 
    product VARCHAR(100),
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);

🔹 user_id – внешний ключ, который связывает заказы с таблицей users.

📌 Зачем нужны ключи?
✔️ Гарантия уникальности (PK)
✔️ Связь между таблицами (FK)
✔️ Защита от удаления данных, на которые есть ссылки

💡 Использование ключей – важная часть проектирования реляционных баз данных.

❓ А ты всегда используешь первичный и внешний ключи в своих проектах?

#Ключи_и_связи_между_таблицами #SQL #ИТ #PRIMARY_KEY #FOREIGN_KEY