SQLMC — официальный инструмент Kali Linux для проверки всех URL-адресов домена на наличие SQL-инъекций.

✔️ Особенности сравнения record и NULL

Testing a ROW expression with IS NULL only reports TRUE if every single column is NULL. Нужно об этом знать, чтобы на напороться на ошибки в своём коде.

SELECT
(NULL, NULL) IS NULL as "(NULL, NULL) IS NULL", --true
(NULL, NULL) IS NOT NULL as "(NULL, NULL) IS NOT NULL", --false
NOT (NULL, NULL) IS NULL as "NOT (NULL, NULL) IS NULL", --false

(1, NULL) IS NULL as "(1, NULL) IS NULL", --false
(1, NULL) IS NOT NULL as "(1, NULL) IS NOT NULL", --false --!!!
NOT (1, NULL) IS NULL as "NOT (1, NULL) IS NULL" --true --!!!

SpeedML - это библиотека Python, целью которой является ускорение процесса разработки конвейера машинного обучения.

Она объединяет часто используемые пакеты ML, такие как Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost и Matplotlib. SpeedML также предоставляет функциональные возможности для автоматизированного EDA.

pip install speedml

• Github

#Вопросы_с_собеседования

❓Что делает оператор MERGE?

Ответ:
MERGE позволяет осуществить слияние данных одной таблицы с данными другой таблицы. При слиянии таблиц проверяется условие, и если оно истинно, то выполняется UPDATE, а если нет - INSERT. При этом изменять поля таблицы в секции UPDATE, по которым идет связывание двух таблиц, нельзя.

MySQL ускорение SQL запросов

Ускорение SQL запросов в MySQL может быть достигнуто следующими способами:

1. Индексы: использование индексов может ускорить поиск и сортировку данных в ваших таблицах.

2. Оптимизация структуры таблиц: важно убедиться, что структура таблиц оптимизирована для выполнения запросов.

3. Оптимизация запросов: проверьте ваши запросы на оптимизацию, убедитесь, что вы используете правильные операторы JOIN и индексы для улучшения производительности.

4. Кэширование данных: использование кэширования данных может ускорить выполнение повторяющихся запросов.

5. Использование представлений: использование представлений может упростить запросы и улучшить их читаемость.

6. Ограничение размера выборки: используйте оператор LIMIT, чтобы выбрать только необходимые данные, это уменьшит время выполнения запроса.

7. Минимизация дубликатов данных: дубликаты данных могут увеличить размер таблицы и уменьшить производительность запросов. Удаляйте дубликаты данных или используйте оптимизированные структуры данных, такие как нормализованные таблицы.

8. Оптимизация памяти: оптимизируйте использование памяти вашей базы данных, чтобы уменьшить время обработки запросов.

9. Мониторинг производительности: важен для определения причин низкой производительности и для поиска способов ее улучшения. Он включает в себя слежение за показателями, такими как загруженность процессора, использование памяти, время ответа на запросы и т. д.

10. Использование индексов: используйте индексы, чтобы ускорить поиск данных в таблице. Обеспечьте, чтобы ваши индексы были актуальными и эффективными.

11. Оптимизация объединений: используйте оптимальные методы объединения, такие как внутреннее или внешнее объединение, чтобы ускорить выполнение запросов.

12. Использование хранимых процедур: хранимые процедуры могут ускорить выполнение повторяющихся запросов.

13. Использование кеширования: используйте кеширование, чтобы ускорить выполнение запросов и уменьшить нагрузку на базу данных.

14. Оптимизация конфигурации сервера: оптимизируйте конфигурацию сервера, такую как количество памяти и число потоков, чтобы улучшить производительность базы данных.

15. Оптимизация структуры таблиц: периодически оценивайте структуру таблиц и выполняйте необходимые изменения, чтобы улучшить производительность.

16. Оптимизация запросов: проверяйте и оптимизируйте свои SQL-запросы, чтобы улучшить их производительность.

17. Ограничение данных: ограничивайте количество возвращаемых данных, чтобы улучшить производительность.

18. Мониторинг производительности: мониторинг производительности поможет вам выявить проблемы и найти способы их устранения.

19. Обновление ПО: регулярно обновляйте ПО, используемое вашей базой данных, чтобы воспользоваться последними улучшениями производительности.

20. Использование индексов: правильное использование индексов может существенно улучшить производительность SQL-запросов.

Обратите внимание, что нет единого решения для улучшения производительности SQL-запросов, и каждый случай может быть уникален. Важно понимать причины низкой производительности и применять соответствующие техники для улучшения.

Dolt — первая в мире база данных SQL с контролем версий.

Для достижения этой цели Dolt использует Prolly Tree-хранилище схемы и данных, представленных в виде графа. Таким образом достигается контроль версий базы данных на уровне хранилища.

Контроль версий БД в стиле Git предоставляет ряд полезных фичей:
— Мгновенный откат к любому предыдущему состоянию
— Полный журнал аудита с возможностью запроса, содержащий все данные с момента их создания.
— Несколько развивающихся ветвей данных
— Возможность объединения ветвей данных
— Быстрая синхронизация с удаленными версиями для резервного копирования или децентрализованной совместной работы.
— Запрашиваемые различия (т. е. различия) между версиями

Механизм хранения Dolt построен на графе коммитов Prolly Trees в стиле Git. Схема таблицы и данные хранятся в Prolly Trees. Корни этих деревьев Prolly вместе с другими метаданными хранятся в графе коммитов, чтобы обеспечить контроль версий в стиле Git.

Подробнее можно почитать на официальной страничке
Github