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