EXPLAIN ANALYZE и его альтернативы для разных СУБД

Сегодня поговорим про EXPLAIN ANALYZE, обсудим, что это за команда и как применяется при написании SQL запросов.

Команда EXPLAIN ANALYZE является мощным инструментом для оптимизации запросов в базах данных, особенно в PostgreSQL. Она позволяет не только просмотреть план выполнения запроса, но и выполнить его, предоставляя информацию о времени выполнения и использовании ресурсов. Однако, не все системы управления базами данных (СУБД) поддерживают эту команду в полном объеме. Давайте рассмотрим, как работает EXPLAIN ANALYZE и его альтернативы для разных СУБД более подробно.

*️⃣PostgreSQL: EXPLAIN ANALYZE
В PostgreSQL, EXPLAIN ANALYZE используется для получения подробной информации о выполнении запроса. Она показывает не только предполагаемый план выполнения, но и фактическое время выполнения, количество обработанных строк и использование буферов. Это позволяет точно оценить эффективность запроса и выявить потенциальные проблемы.

Пример использования:

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 18;

Вывод:
- План выполнения: Показывает шаги, которые будут выполнены для запроса, включая сканирование таблиц, соединения и агрегации.
- Ожидаемая стоимость: Включает стоимость запуска до выдачи первой строки и общую стоимость выдачи всех строк.
- Фактическое время выполнения: Включает общее время выполнения запроса и время на каждый узел плана.
- Использование буферов: Показывает, сколько данных было прочитано из кэша и диска.

*️⃣MySQL: EXPLAIN
В MySQL, команда EXPLAIN используется для анализа плана выполнения запроса. Однако, она не выполняет запрос и не предоставляет фактическое время выполнения. В некоторых версиях MariaDB появилась поддержка аналогичной функциональности, но она еще не широко используется.

Пример использования:

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 18;

*️⃣MariaDB: EXPLAIN ANALYZE (beta)
В MariaDB, начиная с версии 10.1, появилась поддержка команды EXPLAIN ANALYZE, но она пока находится в стадии beta и не широко используется.

*️⃣Greenplum: EXPLAIN ANALYZE
Greenplum, как и PostgreSQL, поддерживает команду EXPLAIN ANALYZE. Она выполняет запрос и предоставляет подробную информацию о времени выполнения и использовании ресурсов. В Greenplum также можно использовать транзакции для выполнения EXPLAIN ANALYZE без изменения данных:

BEGIN; EXPLAIN ANALYZE ...; ROLLBACK;

*️⃣Другие СУБД
Для других СУБД, таких как Microsoft SQL Server, Oracle, и Firebird, используются аналогичные команды для анализа планов запросов, но они могут иметь разные синтаксисы и возможности.

Альтернативы и инструменты
Помимо встроенных команд, существуют сторонние инструменты, которые могут помочь в анализе и оптимизации запросов:
- pgBadger для PostgreSQL: анализирует журналы и предоставляет отчеты о производительности.
- Tensor Explain: визуализирует планы запросов для более наглядного анализа.
- explain.depesz.com: выводит план с акцентом на суммарные и промежуточные временные затраты.

*️⃣Заключение
Команда EXPLAIN ANALYZE является мощным инструментом для оптимизации запросов в PostgreSQL и некоторых других СУБД. Для MySQL и MariaDB используются аналогичные команды, но с ограниченной функциональностью. Использование сторонних инструментов может дополнительно помочь в анализе и оптимизации запросов.

❗️ Этот пост появился благодаря вашим вопросам в комментариях. Так что не стесняйтесь продолжать спрашивать и делиться своим мнением! И ставьте 🔥, чтобы мы понимали, что делаем это не зря :)

⚡️ Анализ активности пользователей с помощью SQL

Уже сегодня в 19:00 по МСК Андрон Алексанян проведет второй в серии интенсив на тему «Анализ пользователей с помощью SQL активности».

Что будем делать:
1. Освоим базовый синтаксис SQL (фильтрация, группировки, соединение таблиц);
2. С помощью несложных SQL-запросов проведем исследование для маркетологов;
3. Освоим фишки SQL, которые сильно упрощают написание кода.

➡️ Зарегистрироваться

📌 [Вебинар] Разбираем тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных

Скорее всего, вы этого долго ждали. Возвращаемся к разбору тестовых заданий.

18 марта в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных. Денис — ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Что будем делать на вебинаре:

🟠 Построим SQL-запросы для различных бизнес-сценариев;
🟠 Узнаем, как находить тренды на основе данных и интерпретировать их для бизнеса;
🟠 Обсудим реальные примеры из практики;
🟠 Изучим подход к построению аналитического отчета «с нуля» в новой компании;
🟠 Рассмотрим примеры ограничения задач и как их обходить (исключения, временные рамки, обработка данных).

➡️ Зарегистрироваться

#вебинар

😶 Гайд: Практическое применение алгоритмов ML

Вы знаете, как компьютеры могут учиться на данных и делать точные прогнозы? Благодаря алгоритмам машинного обучения — набору методов, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы без явного программирования.

Подготовили для вас материал с обзором и примерами применения таких алгоритмов.

*️⃣ Что вы получите от нашего материала?

🟠 16 алгоритмов с реальными примерами кода, такими как прогнозирование стоимости недвижимости, классификация электронных писем как спам или не-спам и многое другое;

🟠 Разберетесь в принципах работы алгоритмов и их практическом применении. Вы узнаете, как использовать их для автоматизации рутинных задач и улучшения процессов принятия решений;

🟠 Узнаете, как использовать эти алгоритмы для решения реальных задач в бизнесе, науке и других областях. Это может существенно повысить эффективность ваших проектов и дать вам конкурентное преимущество.

➡️ Получить материал

#полезность

Друзья, уже сегодня в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных. Денис — ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Что будем делать на вебинаре:

🟠 Построим SQL-запросы для различных бизнес-сценариев;
🟠 Узнаем, как находить тренды на основе данных и интерпретировать их для бизнеса;
🟠 Обсудим реальные примеры из практики;
🟠 Изучим подход к построению аналитического отчета «с нуля» в новой компании;
🟠 Рассмотрим примеры ограничения задач и как их обходить (исключения, временные рамки, обработка данных).

➡️ Зарегистрироваться

⚡️ Начинаем долгожданный разбор тестового задания на позицию Junior аналитика данных!

Спикер вебинара — уже знакомый нам Денис Иванов, ведущий продуктовый аналитик и автор телеграм-канала «Денис и аналитика».

Начинаем с ознакомления с датасетом и приступаем к разбору тестового задания.

➡️ Спешите подключиться и готовьте свои вопросы!

😶Гайд по аналитике: как превратить хаос материалов в четкий план обучения😶

Вы уже заметили, сколькими полезными материалами мы делимся с вами? Методички, статьи, интенсивы, тесты — всё это как пазл, который нужно собрать в систему. Но для новичка важно не просто начать, а действовать осознанно.

Поэтому мы подготовили для вас большую подборку разнообразных материалов для начинающих аналитиков, которая поможет вам где-то подтянуть, а где-то проверить свои навыки – и теоретические, и практические.

Наша подборка — это не просто сборник ссылок. Это пошаговый гид, который поможет:

🔹 Сформировать фундамент профессии через проверенные материалы;
🔹 Создать портфолио, которое впечатлит работодателей;
🔹 Подготовиться к собеседованию и собрать портфолио с бизнесовыми кейсами;
🔹 Сэкономить время — больше 25 материалов в одном месте, без бесконечного поиска.

➡️ Получить материал

Начните с того, что уже есть. Каждый материал в подборке — это кирпичик в вашей карьере. Через несколько недель вы увидите, как знания складываются в уверенность и навыки, которые откроют двери в мир аналитики.

Готовы начать?
Скачайте сборник и сделайте первый шаг к мечте — сегодня. 🚀

⚡️Анализ маркетинговых активностей с помощью Python

20 марта в 19:00 по МСК Андрон Алексанян проведет третий, заключительный, в серии интенсив на тему «Анализ маркетинговых активностей с помощью Python».

Что будем делать:
1. Освоим базовый синтаксис языка Python (переменные, циклы, условия, работа с файлами);
2. Изучим датасет и проанализируем маркетинговые активности;
3. Узнаем дополнительные фишки — построение интерактивных графиков, работу с таблицами и т.д.

➡️ Зарегистрироваться

Machine Learning: как машинное обучение меняет мир. От простых алгоритмов к компьютерному зрению

Савелий Батурин, Senior ML-Engineer в Postgres Professional, а также преподаватель нашего курса-симулятора «Инженер машинного обучения» подготовил для вас видео, где расскажет о том, как алгоритмы машинного обучения помогают анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности.

На видео Савелий расскажет:

*️⃣О примерах успешного использования машинного обучения, таких как анализ покупательского поведения в Walmart;
*️⃣Актуальную проблему кадрового голода в IT и о том, как развивать практические навыки и решать реальные бизнес-задачи;
*️⃣Про развитие компьютерного зрения, распознавание текста и анализ медицинских изображений.

Смотрите там, где удобно:
YouTube
VK Video

Длительность — 14:47

Друзья, напоминаем про интенсив!

Уже сегодня в 19:00 по МСК Андрон Алексанян проведет третий, заключительный, в серии интенсив на тему «Анализ маркетинговых активностей с помощью Python».

Что будем делать:
1. Освоим базовый синтаксис языка Python (переменные, циклы, условия, работа с файлами);
2. Изучим датасет и проанализируем маркетинговые активности;
3. Узнаем дополнительные фишки — построение интерактивных графиков, работу с таблицами и т.д.

➡️ Зарегистрироваться

Ну что, ребят, мы уже питоним 😉

Начали с базового синтаксиса Python и поехали решать повседневные бизнесовые задачки, с которыми сами ежедневно сталкиваемся.

➡️ Подключайтесь!