6213
Базы данных (Data Base). По всем вопросам @evgenycarter
Чтобы оптимизировать сборку мусора в PostgreSQL, очень важно понимать, как она работает. Очистка может происходить до уборки мусора, во время чтения и может ограничивать пространство и амплификацию чтения
В этом посте я продемонстрирую простой тестовый пример, показывающий, как мертвые кортежи (старые версии строк) могут быть очищены до того, как над ними будет работать сборщик мусора PostgreSQL.
https://dev.to/aws-heroes/dead-tuple-space-reused-without-vacuum-10fd
#db
👉 @database_info
Pghoard
Сервис резервного копирования и восстановления PostgreSQL
- Автоматические периодические резервные копии
- Автоматическое резервное копирование журнала транзакций (WAL/xlog) (с использованием pg_receivexlog, archive_command или экспериментальной поддержки родного протокола репликации PG с walreceiver)
- Дополнительная поддержка автономного горячего резервного копирования
- Поддержка облачных объектных хранилищ (AWS S3, Google Cloud, OpenStack Swift, Azure, Ceph)
- Восстановление резервной копии непосредственно из объектного хранилища, в сжатом и зашифрованном виде
- Восстановление по времени (PITR)
- Инициализация нового резервного хранилища из резервных копий объектного хранилища, автоматически настроенного как реплицирующий горячий резерв
https://github.com/aiven/pghoard
#db
👉 @database_info
Подборка SQL-запросов для очистки данных
Удаляем дубликаты записейDELETE FROM your_table
WHERE rowid NOT IN (
SELECT MAX(rowid)
FROM your_table
GROUP BY column1, column2, ...
);
Удаляем строки с NULL-значениямиDELETE FROM your_table
WHERE column1 IS NULL OR column2 IS NULL;
Заменяем NULL-значения на дефолтное выражение UPDATE your_table
SET column1 = 'default_value'
WHERE column1 IS NULL;
Переводим текст в верхний регистрUPDATE your_table
SET column1 = UPPER(column1);
Обрезаем лишнееUPDATE your_table
SET column1 = TRIM(column1);
Конвертируем строки в формат датUPDATE your_table
SET date_column = TO_DATE(date_string, 'YYYY-MM-DD');
Извлекаем год/месяц/деньSELECT EXTRACT(YEAR FROM date_column) AS year,
EXTRACT(MONTH FROM date_column) AS month,
EXTRACT(DAY FROM date_column) AS day
FROM your_table;
#db
👉 @database_info
✅ Сравнениваем возможности Oracle и PostgreSQL на открытом практическом уроке от OTUS
🔹На вебинаре проведем сравнение между основными используемыми типами данных
🔹 Проведем сравнение между основными используемыми типами объектов
🔹Рассмотрим аналоги некоторых оракловых фич в PG
Вебинар будет полезен для разработчиков Oracle, столкнувшихся с необходимостью миграции на PostgreSQL
Встречаемся 4 марта в 20:00 мск в рамках курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков».
👉 Регистрация
https://otus.pw/IT1f/?erid=LjN8K96Vj
PostgreSQL: обеспечение уникальности записи с проверкой даты валидности
Как бы вы решали такую задачу? Предположим, есть таблица с купонами, и у купонов есть некая дата устаревания valid_until. Вам надо обеспечить такое ограничение (constraint) на уровне БД, чтобы у одного человека мог быть только один действующий купон.
Т.е., таблица изначально выглядит так:CREATE TABLE coupons (
id bigint primary key generated by default as identity,
user_id bigint not null,
created_at timestamp not null,
valid_until timestamp not null
)
https://habr.com/ru/companies/karuna/articles/794468/
#db
👉 @database_info
Симулятор SQL. Часть 2
JOIN
Выбираем нужный JOIN
JOIN практика
Оконные функции основы
Оконные функции RANK и LAG
Продуктовые метрики
Построение дашбордов
Анализ Retention
Заключение
Часть 1 /channel/database_info/924
источник
#db
👉 @database_info
Как работают атомарные транзакции в базе данных?
Атомарность делает возможным, чтобы транзакция имела только 2 результата:
- она успешно выполняет все операции и фиксируется
- прерывается из-за сбоя и отменяет все изменения
В единой базе данных атомарность возможна благодаря сохранению всех изменений в данных в журнале опережающей записи (WAL).
Каждый раз при внесении изменений WAL сохраняет их на диске, чтобы они сохранились надолго.
Каждая запись в WAL содержит всю информацию для отмены всех изменений.
Однако подход WAL недостаточен, если транзакция затрагивает более одной базы данных.
В таких ситуациях часто используется протокол двухфазной фиксации (2PC).
Согласно этому протоколу, один процесс должен быть координатором, а остальные - участниками.
Задача координатора - следить за тем, чтобы участники выполняли свою часть работы.
Чаще всего координатором является клиентский процесс, которому требуется транзакция.
Протокол состоит из 2 этапов:
1. Подготовка.
Координатор просит всех приготовиться к завершению транзакции. Каждый участник отвечает, может ли он совершить транзакцию или нет.
После ответа участники ждут дальнейших инструкций.
2. Коммит.
Если все участники готовы, координатор посылает им запрос на фиксацию. В противном случае он попросит прервать транзакцию.
Этот шаг является точкой невозврата: транзакция должна быть зафиксирована или прервана.
Протокол 2PC работает, но имеет ряд недостатков:
- он медленный, так как требует многократных обходов между процессами
- блокируется при сбое координатора или отказе участника на этапе фиксации.
Репликация задействованных процессов делает 2PC более надежным, но добавляет сложности.
#db
👉 @database_info
Postgres: Графовая база данных, о которой вы не знали
PostgreSQL (Postgres) - это мощная реляционная база данных, которая может хранить широкий спектр типов и структур данных. Когда речь заходит о хранении структур данных графов, мы можем обратиться к базам данных, предназначенным для этого случая, например Neo4J или Dgraph. Придержите лошадей! Хотя Postgres обычно не рассматривается при работе с графовыми структурами данных, она прекрасно подходит для хранения и эффективного запроса графовых данных.
https://www.dylanpaulus.com/posts/postgres-is-a-graph-database
#db
👉 @database_info
#вакансия #job #vacancy #remote #parttime #преподаватель #educator #PostgreSQL #NoSQL #DWH
Время делиться знаниями!
Компания: OTUS – образовательная платформа. За более чем 6 лет работы мы создали более 160 авторских курсов для IT-специалистов разного уровня от Junior до Senior. Практически на каждом нашем курсе есть вступительное тестирование для наших студентов, плюс более 650 преподавателей-практиков из крупнейших компаний. Мы учимся друг у друга, советуемся, помогаем, делимся опытом и обсуждаем новости как в преподавании, так и в IT.
Вакансия: преподаватель онлайн-курсов (интересные темы по программе курса и нагрузку можно выбирать):
«PostgreSQL Advanced»
«NoSQL»
«Data Warehouse Analyst»
Формат: удалённая работа.
Занятость: частичная.
Требуется экспертиза и практический опыт работы с соответствующей технологией от 3-х лет.
Можно без опыта преподавания. Мы с удовольствием поможем Вам освоить Best Practices преподавания: для этого у нас есть вводный курс по преподаванию и пробные уроки с методистом.
Преподаватель раскрывает тему урока с помощью теории и примеров из практики.
Условия:
✅стандартное занятие длится 1,5 часа с 20:00 до 21:30 по МСК.
✅ уроки проводятся в онлайн формате в Zoom.
✅ на занятиях используется презентация с теорией и практические примеры, чтобы раскрыть тему урока.
С нами Вы сможете:
✅ внести свой вклад в развитие IT
✅ структурировать свой опыт и знания.
✅ развивать личный бренд.
✅ прокачать софт-скиллы.
✅ получать от 4000 до 6000 руб. за один вебинар (полтора часа) + отдельно оплачивается проверка ДЗ, актуализация материалов к занятиям и другие активности.
Бонусы:
✅ наши курсы со скидкой/бесплатно.
✅ возможность приглашать в свою команду на работу лучших выпускников.
✅ воркшопы и конференции для наших преподавателей.
Подробнее в telegram: @ElenaAlias
🤝 Акция в Отус: курс "Linux для начинающих" теперь всего за 10 ₽, вместо обычных 7000 ₽!
➡️ Запишитесь на курс сейчас: https://vk.cc/cuG6IX
Познание базовых возможностей и умение работать с Linux станет ключом к успешному карьерному росту, учитывая популярность этой операционной системы в мире.
🐧 Курс включает:
- 3 модуля с видеолекциями,
- Обширные знания по основам Linux,
- Возможность обучения в любом месте с доступом в интернет,
- Тесты для закрепления полученных знаний.
Не упустите шанс обучиться под руководством эксперта по UNIX-вселенной, Андрея Буранова, и воспользоваться уникальной акцией на курс "Linux для начинающих" в Отусе.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
DBDiagram
Бесплатный, простой инструмент для построения ER-диаграмм путем простого написания кода.
Предназначен для разработчиков и аналитиков данных.
https://dbdiagram.io/home
👉 @database_info
Нормальные формы баз данных: Объясняем на пальцах
00:00 - О чём пойдёт речь в статье
00:45 - Коротко о реляционных БД
01:20 - Что такое нормализация
01:46 - Зачем нужна нормализация БД
02:08 - Что такое избыточность данных с примерами
04:51 - Какие бывают нормальные формы БД и о процессе нормалиции в целом
08:00 - Ненормализованная форма или нулевая нормальная форма с примером
09:37 - Первая нормальная форма с примером нормализации
11:24 - Вторая нормальная форма с примером нормализации
15:29 - Что такое декомпозиция
16:18 - Третья нормальная форма с примером нормализации
18:54 - Нормальная форма Бойса-Кодда с примером нормализации
21:54 - Четвертая нормальная форма с примером нормализации
27:45 - Почему обычно никто не нормализует БД до 5 или 6 нормальной формы
29:14 - Пятая нормальная форма с примером нормализации
34:23 - Доменно-ключевая нормальная форма
35:39 - Шестая нормальная форма
38:02 - Выводы и заключение
источник
#db
👉 @database_info
Leveling Up with SQL: Advanced Techniques for Transforming Data into Insights
Автор: Mark Simon (2023)
Автор начинает книгу с краткого обзора базовых знаний SQL, после чего демонстрирует, как устроены эффективные базы данных SQL и как извлекать из них нужные данные. Затем вы узнаете о структуре каждой отдельной таблицы и о том, как работать со связями между таблицами. По мере продвижения по книге вы научитесь более сложным приемам, таким как использование общих табличных выражений и подзапросов, анализ данных с помощью агрегатных и оконных функций, а также сохранение запросов в виде представлений и других методов. В книге используется доступный подход к работе на реалистичном примере, что позволяет изучать концепции по мере их возникновения для улучшения отдельных частей базы данных или для работы с самими данными.
#db
👉 @database_info
Самый старый код в MSSQL
Ваш покорный слуга работал с MSSQL с версии 6.5, но в качестве экзотики застал версии 6.0 и 4.2. Да, я супер стар!
Но осталось ли в MS SQL что-либо с тех времен?
https://habr.com/ru/articles/788988/
#db
👉 @database_info
Как выполняются SQL-запросы👨💻
Порядок выполнения SQL запроса определяет последовательность выполнения различных частей запроса SQL. Этот порядок важен, потому что он определяет, как данные фильтруются, группируются и упорядочиваются.
Вот упрощенное объяснение порядка выполнения SQL:
• 𝐅𝐑𝐎𝐌/𝐉𝐎𝐈𝐍: Оператор FROM указывает таблицы, из которых будут извлечены данные. Клауза JOIN может использоваться для объединения данных из нескольких таблиц.
• 𝐖𝐇𝐄𝐑𝐄: Оператор WHERE используется для фильтрации данных на основе определенных условий.
• 𝐆𝐑𝐎𝐔𝐏 𝐁𝐘: Оператор GROUP BY используется для группировки данных по одной или нескольким колонкам.
• 𝐇𝐀𝐕𝐈𝐍𝐆: Оператор HAVING используется для фильтрации сгруппированных данных на основе определенных условий.
• 𝐒𝐄𝐋𝐄𝐂𝐓: Оператор SELECT указывает столбцы, которые будут возвращены в наборе результатов.
• 𝐃𝐈𝐒𝐓𝐈𝐍𝐂𝐓: Ключевое слово DISTINCT может использоваться для обеспечения возврата только уникальных строк в наборе результатов.
• 𝐎𝐑𝐃𝐄𝐑 𝐁𝐘: Оператор ORDER BY используется для сортировки набора результатов по возрастанию или убыванию.
• 𝐋𝐈𝐌𝐈𝐓: Оператор LIMIT может использоваться для ограничения количества возвращаемых строк.
#db
👉 @database_info
Dolt
Это база данных SQL, которую можно форкать, клонировать, бранчить, объединять, как репозиторий Git.
Подключайтесь к Dolt так же, как к любой базе данных MySQL, чтобы читать или изменять схему и данные. Функциональность контроля версий реализована в SQL с помощью системных таблиц, функций и процедур.
Или используйте Git-подобный интерфейс командной строки для импорта CSV-файлов, фиксации своих изменений, отправки их на удаленное хранилище или слияния изменений членов рабочей группы. Все команды, которые вы знаете для Git, работают точно так же и в Dolt.
https://github.com/dolthub/dolt
👉 @Githublib
С чего начать изучение DWH в IT?
С бесплатного практического урока «Основы MPP СУБД на примере Teradata» от OTUS, где вы вместе с опытным экспертом разберете:
▫️основные принципы, лежащие в основе работы MPP СУБД;
▫️отличие MPP от традиционных SMP систем на примере СУБД Teradata;
▫️ответы на вопросы по теме.
Встречаемся 12 марта в 20:00 мск в рамках курса «DWH на основе Arenadata». Доступна рассрочка на обучение!
➡️ Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить запись: регистрацияРеклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
UNION в SQL
Оператор UNION используется для объединения результатов двух или более запросов SELECT в один набор результатов. Команда UNION отличается от JOIN-операторов, которые объединяют столбцы из двух таблиц. UNION создает новую таблицу, помещая все строки из двух исходных таблиц в таблицу результатов и располагая эти строки друг над другом.
Далее приведены основные правила объединения наборов результатов двух запросов SELECT с помощью UNION:
- Количество и порядок столбцов должны быть одинаковыми во всех запросах.
- Типы данных соответствующих столбцов должны быть совместимы.
Если эти критерии выполняются, то таблицы совместимы с оператором UNION.
Синтаксис
Базовый синтаксис оператора UNION представлен следующим образом:
SELECT список_столбцов FROM таблица1
UNION SELECT список_столбцов FROM таблица2;
Чтобы лучше понять, как работает оператор UNION, предположим, что в таблицах employees и departments существуют некоторые гипотетические поля first_name и last_name. Обратите внимание, что эти поля на самом деле не существуют в демонстрационных таблицах.
Таблица employees
+----+------------+-----------+--------+
| id | first_name | last_name | salary |
+----+------------+-----------+--------+
| 1 | Ethan | Hunt | 5000 |
| 2 | Tony | Montana | 6500 |
| 3 | Sarah | Connor | 8000 |
| 4 | Rick | Deckard | 7200 |
| 5 | Martin | Blank | 5600 |
+----+------------+-----------+--------+
Таблица departments
+----+------------+-----------+----------+
| id | first_name | last_name | city |
+----+------------+-----------+----------+
| 1 | Maria | Anders | Berlin |
| 2 | Fran | Wilson | Madrid |
| 3 | Dominique | Perrier | Paris |
| 4 | Martin | Blank | Turin |
| 5 | Thomas | Hardy | Portland |
+----+------------+-----------+----------+
Выполним оператор UNION, чтобы объединить результаты двух запросов.
Следующая команда вернет имена и фамилии всех клиентов и сотрудников:
SELECT first_name, last_name FROM employees
UNION
SELECT first_name, last_name FROM customers;
После выполнения приведенной выше команды вы получите такой результат:
+---------------+--------------+
| first_name | last_name |
+---------------+--------------+
| Ethan | Hunt |
| Tony | Montana |
| Sarah | Connor |
| Rick | Deckard |
| Martin | Blank |
| Maria | Anders |
| Fran | Wilson |
| Dominique | Perrier |
| Thomas | Hardy |
+---------------+--------------+
Оператор UNION по умолчанию удаляет дублирующиеся строки из объединенного набора результатов. Вот почему приведенный выше запрос возвращает только 9 строк. Если вы заметили, имя Martin Blank встречается и в таблице employees, и в таблице customers.
Однако если вы хотите оставить дублирующиеся строки, используйте ключевое слово ALL, как показано ниже:
SELECT first_name, last_name FROM employees
UNION ALL
SELECT first_name, last_name FROM customers;
#db
👉 @database_info
PGlite
Это сборка WASM Postgres, упакованная в клиентскую библиотеку TypeScript, которая позволяет запускать Postgres в браузере, Node.js и Bun, без необходимости установки каких-либо других зависимостей. Его размер составляет всего 3,7 Мб в зажатом виде.
https://github.com/electric-sql/pglite
#db
👉 @database_info
Скидка до 25% на Managed Kubernetes и облачные базы данных⚡️
Забронируйте облачные базы данных или Managed Kubernetes на 6 или 12 месяцев и пользуйтесь ими c выгодой до 25%.
Преимущества PaaS-сервисов в Selectel:
◽️ Быстрый запуск, отказоустойчивость и легкое масштабирование.
◽️Вы можете размещать и хранить персональные данные пользователей по закону, ведь сервисы соответствуют 152-ФЗ.
◽️Для того, чтобы развернуть проект в удобной панели my.selectel достаточно несколько кликов.
Благодаря этому PaaS-сервисы используются для миграции в облако, разработки и тестирования веб- и мобильных приложений, построения микросервисной архитектуры и процесса CI/CD, аналитики данных, проведения ML-экспериментов и других задач.
Для участия в акции зарегистрируйтесь и оставьте заявку в панели управления до 29 февраля.
С подробными условиями для можно ознакомиться по ссылке: https://slc.tl/nm751
Реклама ООО «Селектел» erid 2VtzqvY17Mt
Симулятор SQL
Вступление
Знакомство с продуктом
Первые запросы
Redash
Как решать задачи
Redash display
Фильтрация данных
Агрегация данных
Группировка данных
Подзапросы
источник
#db
👉 @database_info
SQL — востребованный язык программирования для разработчиков, аналитиков и тестировщиков. Пора освоить его магию! Волшебство продуктивной работы с базами данных теперь доступно всем на бесплатном мини-курсе по программированию. Расширите свой кругозор и сделаете первый шаг в IT!
Зарегистрируйтесь прямо сейчас и сразу получите первый из 5 полезных материалов: https://epic.st/MdoHDF
Что будем делать:
— Писать запросы на языке SQL.
— Проводить аналитику для бизнеса.
— Разрабатывать автоматизированную отчётность в Excel.
— Обрабатывать данные в Power Query.
— Визуализировать показатели в Excel: создавать красивые графики, диаграммы и отчёты.
— Применять инструменты Excel для анализа данных.
Спикер Мкртич Пудеян, специалист по анализу данных в «Газпромбанке». Сертифицированный SQL-разработчик от Microsoft.
🎉 Всех участников ждут подарки: персональная карьерная консультация, на которой мы определим ваши сильные стороны и поможем выбрать направление в разработке, 5 полезных статей по SQL и Excel, а также год бесплатного изучения английского языка.
🌟Учитесь с нами — откройте дверь в мир знаний!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
Как я искал ПДн в 300 базах данных [и сохранил рассудок]
Пришли как-то ко мне парни из службы безопасности и говорят: «Надо обойти все БД и собрать с них персональные данные». Потому что в России изменилось законодательство и теперь их нужно хранить в особо защищённых хранилищах.
Если этого не сделать, то рано или поздно данные могут утечь и ещё можно нарваться на высокие штрафы при утечке. Задача безопасников (и основная выгода от их наличия в компании) — минимизация таких рисков.
Вот только у нас несколько сотен баз данных, где-то около трёхсот. Даже если просто заглянуть в них и попытаться сделать выборку — это займёт весьма продолжительное время. И никто не имеет полной картины, где что хранится.
Скорее всего, вам скоро предстоит такое же, поэтому сейчас покажу артефакты, которые я нашёл в процессе.
https://habr.com/ru/companies/skyeng/articles/792494/
#db
👉 @database_info
Магия оптимизации SQL запросов
Думаю, каждый хоть раз использовал команду explain или хотя бы слышал про нее. Эта команда демонстрирует план выполнения запроса, но как именно СУБД приходит к нему остается загадкой. Да и как вообще СУБД понимает, что выбранный запрос оптимален? Неужели она проверяет все возможные варианты?
В этой статье я постараюсь дать небольшое представление о том, как работают оптимизаторы запросов с теоретической точки зрения.
Начнем с того, что можно выделить два основных подхода к поиску наиболее эффективного варианта выполнения: эвристический и стоимостной.
https://habr.com/ru/articles/709898/
#db
👉 @database_info
Объединить значения из нескольких строк таблицы в одну, группируя по определённому параметру.
Например, есть таблица:id name value
1 A 4
1 B 8
2 C 9
В результате нужно получить следующее:id column
1 A:4, B:8
2 C:9
В SQL Server 2017, Azure можно использовать функцию STRING_AGG:SELECT
id,
STRING_AGG(
CONCAT(name,’:’,[value], ‘, ‘)
FROM table
GROUP BY id
👉 @database_info
🎓 Бесплатный курс по работе с Managed Service for Greenplum®
За последние четыре года в России число вакансий в области аналитики данных увеличилось в 10 раз — такие данные приводит HeadHunter. Узнайте больше о том, как работать с одним из самых востребованных инструментов для работы с данными — сервисом для управления кластерами СУБД Greenplum в инфраструктуре Yandex Cloud.
На курсе вы научитесь:
⏺ создавать облачную инсталляцию Greenplum и работать с ней;
⏺ писать и оптимизировать запросы с учётом специфики Greenplum;
⏺ проектировать оптимальную физическую модель данных.
Обучение будет полезно дата-архитекторам, DevOps-инженерам, разработчикам и администраторам баз данных. Узнайте больше о курсе по ссылке.
💥 Прими участие в онлайн-хакатоне HomeHack от Хоум Банка и Sk Fintech Hub с 1 по 6 марта 2024 и поборись за призовой фонд в 1 000 000 рублей. Регистрируйся до 29 февраля по ссылке: https://cnrlink.com/hhdatabasetg
👤 К индивидуальному участию в мероприятии приглашаются системные аналитики, аналитики данных и разработчики Oracle любого уровня подготовки со всей России.
🎯 Участникам предстоит создать решение в одном из двух треков:
1. Эффективное управление клиентской документацией: предложи решение для реализации новой системы хранения и обработки данных для оптимизации пространства и обеспечения безопасности;
2. SQL Challenge: покажи свои навыки SQL и PL/SQL! Решай захватывающие задачи и докажи, что ты настоящий мастер в работе с данными.
🏆 Регистрируйся, побеждай, обменивайся опытом с экспертами, получи кейс в портфолио и стань членом команды Хоум Банк.
👉 Успей подать заявку на участие до 29 февраля: https://cnrlink.com/hhdatabasetg
Реклама. ООО "ХКФ БАНК". ИНН 7735057951. erid: LjN8KLaSn
🤝 Акция в Отус: курс "Linux для начинающих" теперь всего за 10 ₽, вместо обычных 7000 ₽!
➡️ Запишитесь на курс сейчас: https://vk.cc/cuDZaf
Познание базовых возможностей и умение работать с Linux станет ключом к успешному карьерному росту, учитывая популярность этой операционной системы в мире.
🖥 Курс включает:
- 3 модуля с видеолекциями,
- Обширные знания по основам Linux,
- Возможность обучения в любом месте с доступом в интернет,
- Тесты для закрепления полученных знаний.
Не упустите шанс обучиться под руководством эксперта по UNIX-вселенной, Андрея Буранова, и воспользоваться уникальной акцией на курс "Linux для начинающих" в Отусе.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
erid: LjN8JvMLW
Умение работать с базами данных — важный навык для аналитика. Если хотите его прокачать, чтобы лучше делать свою работу, брать задачи посложнее или увеличить свой доход, присоединяйтесь к бесплатному курсу «Симулятор SQL» от онлайн-школы «karpovꓸcourses»
На нём вы пройдете путь до продвинутого пользователя SQL, решив более чем 120 задач. Изучите синтаксис языка, основные виды запросов, а также попробуете себя в роли аналитика и научитесь решать нетривиальные задачи.
На бесплатном курсе вы научитесь:
— Составлять простые и продвинутые SQL-запросы к базам данных;
— Проверять гипотезы и принимать решения на основе данных;
— Выгружать данные, анализировать их и визуализировать результаты;
—Самостоятельно решать задачи бизнеса без помощи других специалистов;
Присоединяйтесь к бесплатному курсу от «karpovꓸcourses» : https://clc.to/9vqusw
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
Learning SQL free eBook
Free unaffiliated eBook created from Stack Overflow contributors.
#db
👉 @database_info