Установка значения по умолчанию для NULL

Предположим, у вас есть таблица Users с полями Name и Email. Некоторые строки имеют NULL в поле Email. Вы хотите выбрать все имена и электронные адреса, но для строк с NULL в Email вы хотите установить значение по умолчанию, например, 'no-еmail@example.c0m'.

Рекомендации по ведению SQL-кода

В этом материале разберем общие рекомендации по ведению SQL-кода на примере СУБД MS SQL (T-SQL).

Смотреть статью

#Вопросы_с_собеседования
Каковы различия между INNER JOIN и OUTER JOIN в SQL, и в каких сценариях каждый из них является наиболее подходящим для использования? Приведите примеры, где использование OUTER JOIN (LEFT, RIGHT или FULL) предпочтительнее по сравнению с INNER JOIN.

Основное различие между INNER JOIN и OUTER JOIN заключается в обработке несоответствующих строк в соединяемых таблицах. INNER JOIN возвращает только те строки, которые имеют соответствующие значения в обеих таблицах. Если совпадений нет, строки не включаются в результат. Напротив, OUTER JOIN (LEFT, RIGHT, FULL) включает все строки из одной (LEFT или RIGHT) или обеих таблиц (FULL), даже если совпадений нет, добавляя NULL значения для отсутствующих данных.

Пример, где OUTER JOIN предпочтительнее:
Использование LEFT JOIN для получения списка всех сотрудников и их проектов, включая сотрудников без проектов. Здесь INNER JOIN исключил бы сотрудников, не работающих над проектами, тогда как LEFT JOIN позволит включить их в результат с NULL в столбцах, связанных с проектами.

Трюк на SQL

Один из интересных и полезных трюков в SQL - использование общих табличных выражений (Common Table Expressions, CTE) для создания временных наборов результатов, которые могут быть использованы в более сложных запросах. CTE обеспечивают более чистый и организованный подход к написанию сложных запросов, особенно при работе с рекурсивными запросами или при необходимости разделения запроса на несколько логических частей.

В этом примере CTE используется для рекурсивного обхода иерархических данных, например, структуры организации. Сначала выбираются сотрудники без менеджеров (верхний уровень иерархии), затем рекурсивно добавляются их подчиненные. Это очень полезно для работы с древовидными структурами данных, такими как организационные схемы, категории продуктов и т.д.

JSON_MODIFY в Microsoft SQL Server

JSON_MODIFY - это функция в Microsoft SQL Server, которая позволяет изменять свойства в объекте JSON и возвращать измененный объект JSON.

Синтаксис использования функции JSON_MODIFY выглядит следующим образом: JSON_MODIFY ( expression , path , newValue )
- expression: Это объект JSON, который вы хотите изменить.
- path: Это путь к свойству, которое вы хотите изменить. Он должен быть в формате “$.ключ”, где “ключ” - это имя свойства, которое вы хотите изменить.
- newValue: Это новое значение, которое вы хотите присвоить свойству.

Функция также может использоваться в сочетании с другими функциями JSON в SQL Server, такими как JSON_VALUE и JSON_QUERY, для манипулирования JSON-данными.

Прыжок по облакам: кейс миграции MS SQL Server из Azure в VK Cloud

В этом материале разобрали процесс миграции PaaS MS SQL Server с гигабайтами данных из Azure в VK Cloud, отличия от работы иностранными инструментами, с возникшие проблемы, важные выводы.

Смотреть статью

#Вопросы_с_собеседования
Какая разница между реляционной базой данных и графовой базой данных, и какая из них лучше для работы с социальными сетями?

Реляционная база данных организована в виде таблиц, связанных между собой по ключам, а графовая база данных использует графовую модель и хранит данные в виде узлов и связей между ними.

Для работы с социальными сетями лучше подходит графовая база данных. Социальные сети характеризуются сложными связями между пользователями, например, дружба, подписки и взаимодействия. Графовые базы данных эффективно моделируют такие связи и обеспечивают быстрый доступ к информации, связанной с каждым пользователем и его связями.

#Вопросы_с_собеседования
Объясните, как SQL обрабатывает запрос с множественными JOIN операторами, содержащими условия как на INNER, так и на LEFT JOIN, и как это влияет на производительность запроса. Приведите пример.

SQL выполняет операции JOIN последовательно в том порядке, в котором они указаны в запросе, если только оптимизатор запросов не решит изменить порядок для повышения эффективности. INNER JOIN строго соединяет строки, удовлетворяющие условиям соединения, в то время как LEFT JOIN включает все строки из левой таблицы, даже если соответствующие строки в правой таблице отсутствуют. Смешивание этих двух типов JOIN может значительно повлиять на результаты запроса и его производительность. Если запрос содержит неоптимизированные или избыточные JOIN, это может привести к увеличению времени выполнения за счет большего объема обрабатываемых данных и сложности операций соединения.

SELECT A.*, B.*, C.*
FROM A
INNER JOIN B ON A.id = B.a_id
LEFT JOIN C ON A.id = C.a_id
WHERE A.some_column = 'some_value';

В этом запросе сначала выполняется INNER JOIN между таблицами A и B, а затем LEFT JOIN с таблицей C. Результат может быть значительно отличаться, если поменять порядок JOIN, и это может повлиять на производительность запроса.