7786
Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Автор: @energy_it
Изоляция рунета ближе, чем ты думаешь
Loading …
██████████████] 99%
🖥 MySQL: работа со строками!Шпаргалка по строковым функциям MySQL для повседневной работы. Разбор приёмов вычисления длины строк, извлечения подстрок, поиска значений, управления регистром и правилами сравнения. Полезно для валидации данных, сортировок, фильтрации, миграций и тонкой настройки запросов без изменения схемы БД.
➡️ SQL Ready | #шпора
NULL и сравнения — почему = и <> с NULL не работают!NULL в SQL — не значение, а его отсутствие. Из-за этого любые обычные сравнения с NULL ведут себя не так, как ожидают, и часто ломают фильтрацию.
Таблица:
users(id, email, deleted_at)
SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at = NULL;
deleted_at = NULL
NULL (=, <>, <, >) возвращает UNKNOWN, а WHERE пропускает только TRUE.WHERE deleted_at <> NULL;
IS NULL:SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at IS NULL;
SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at IS NOT NULL;
IS NULL и IS NOT NULL — всегда возвращают TRUE или FALSE, никогда UNKNOWN.WHERE status = 'active'
AND deleted_at <> '2026-01-01'
deleted_at равен NULL, всё выражение становится UNKNOWN, и строка отбрасывается, даже если status = 'active'.WHERE status = 'active'
AND deleted_at IS NULL
OR:WHERE role = 'admin'
OR deleted_at IS NULL
IS NULL не возвращает UNKNOWN, а значит выражение может стать TRUE.NULL не работают в WHERE; любой UNKNOWN в WHERE — строка отбрасывается. Если строка пропала из результата — первым делом проверяй условия с NULL
NULL и сравнения — почему = и <> с NULL не работают!NULL в SQL — не значение, а его отсутствие. Из-за этого любые обычные сравнения с NULL ведут себя не так, как ожидают, и часто ломают фильтрацию.
Таблица:
users(id, email, deleted_at)
SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at = NULL;
deleted_at = NULL
NULL (=, <>, <, >) возвращает UNKNOWN, а WHERE пропускает только TRUE.WHERE deleted_at <> NULL;
IS NULL:SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at IS NULL;
SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at IS NOT NULL;
IS NULL и IS NOT NULL — всегда возвращают TRUE или FALSE, никогда UNKNOWN.WHERE status = 'active'
AND deleted_at <> '2026-01-01'
deleted_at равен NULL, всё выражение становится UNKNOWN, и строка отбрасывается, даже если status = 'active'.WHERE status = 'active'
AND deleted_at IS NULL
OR:WHERE role = 'admin'
OR deleted_at IS NULL
IS NULL не возвращает UNKNOWN, а значит выражение может стать TRUE.NULL не работают в WHERE; любой UNKNOWN в WHERE — строка отбрасывается. Если строка пропала из результата — первым делом проверяй условия с NULL
📂 Напоминалка для работы с алгоритмами выбора лидера в распределённых системах!
Например, Raft выбирает лидера через голосование, Paxos использует кворум, а Bully Algorithm назначает лидером узел с максимальным ID.
На картинке — 5 базовых алгоритмов leader election, которые используются в распределённых БД и системах координации.
Сохрани, чтобы не забыть!
➡️ SQL Ready | #ресурс
Слили в телеграмм тонны инфы и отсортировали по каналам
🖥 Курсы & GitHub — 1579ГБ
⌨️ Python — 955ГБ
🤒 OSINT — 315ГБ
☁️ Хакинг & ИБ — 756ГБ
🙃 Linux & Bash — 459ГБ
😦 Работа в IT — 778ГБ
🖥 Общий архив — 2346ГБ
➡️ Практические инструкции, курсы, книги и инструменты.
LEFT JOIN и WHERE — классическая ловушка с NULL!LEFT JOIN используют, когда нужно сохранить строки из левой таблицы, даже если в правой нет совпадений. Но одно неверное условие в WHERE — и LEFT JOIN незаметно превращается в INNER JOIN.
Таблицы:
users(id, email)
orders(id, user_id, amount)
SELECT
u.id,
u.email,
o.amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id;
orders будут NULL — это ожидаемое поведение LEFT JOIN.SELECT
u.id,
u.email,
o.amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id
WHERE o.amount > 100;
WHERE отфильтровывает строки, где o.amount IS NULL.INNER JOIN.ON:SELECT
u.id,
u.email,
o.amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o
ON o.user_id = u.id
AND o.amount > 100;
orders.INNER JOIN:SELECT
u.id,
u.email,
o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON o.user_id = u.id
WHERE o.amount > 100;
WHERE применяются после JOIN и могут уничтожить строки с NULL. Условия в ON влияют только на логику связывания таблиц.
❤️ AlgoTree — понятные объяснения алгоритмов, деревьев и графов!
Этот сайт помогает анализировать структуры данных: деревья, графы, обходы и множество другого. Здесь нет решений задач или подготовкой к собеседованиям, упор именно на понимание того, как и почему всё устроено. Материал подается последовательно и концептуально, поэтому хорошо подходит даже новичкам.
📌 Оставляю ссылочку: algotree.org
➡️ SQL Ready | #ресурс
Как получить «последнюю запись на группу»?
Очень частая задача - взять последнюю запись на пользователя, заказ, сущность. Многие делают это с ROW_NUMBER(), хотя Postgres умеет проще:
SELECT DISTINCT ON (user_id) *
FROM orders
ORDER BY user_id, created_at DESC;
DISTINCT ON оставляет первую строку в рамках группы, а порядок задаётся через ORDER BY:ORDER BY user_id, created_at DESC
created_at, лучше явно добавить тай-брейкер:ORDER BY user_id, created_at DESC, id DESC
SELECT *, просто укажите нужные колонки:SELECT DISTINCT ON (user_id)
user_id, id, created_at
FROM orders
ORDER BY user_id, created_at DESC, id DESC;
DISTINCT ON (...) обязаны быть левым префиксом ORDER BY, иначе Postgres выдаст ошибку.ROW_NUMBER(), и при подходящем индексе (user_id, created_at DESC, id DESC) может давать отличный план выполнения.
💡 На Хабре вышла мега годная статья: «Как обрабатывать 5 млн изменяющихся форм в минуту с SLI 99.99%»!
В этой статье:• О системе обработки огромного потока форм — от поиска до подачи объявлений;
• Подробно объясняется, зачем команде нужен уровень надёжности SLI 99.99%;
• Описаны оригинальные подходы к версионированию данных, изоляции изменений;
• Приводятся реальные схемы работы с SQL/NoSQL, кэшами и стратегиями graceful degradation при отказах.
🔊 Продолжайте читать на Habr!
Email должен быть уникальным только для активных пользователей?
Большинство реализуют это проверками в коде, SELECT перед INSERT, транзакциями или триггерами. PostgreSQL умеет делать это на уровне индекса:
INSERT INTO users (email) VALUES ('a@b.com');UPDATE users SET deleted_at = now() WHERE email = 'a@b.com';
Partial UNIQUE index — отличный способ фиксировать правила прямо в PostgreSQL.
👍 DataLemur — задачи для практики и подготовки к собеседованиям!
На сайте собраны вопросы разного уровня сложности: от базовых запросов до задач с JOIN, GROUP BY, подзапросами и оконными функциями. Формат ориентирован на реальные кейсы, такие задачи часто встречаются в работе и на собеседованиях. Удобный ресурс, чтобы закрепить знания.
📌 Оставляю ссылочку: datalemur.com
➡️ SQL Ready | #ресурс
Пройти видеоверификацию на бирже или фармить донаты на OnlyFans 😍
Создать виртуальную личность и устроиться на работу онлайн.
Это 1 из 1000 способов оседлать ИИ. А научиться работать с этим можно в этом канале. Там уже слили:
– Как получить много генераций [гайд]
– Промты, улучшающие ответы ChatGPT в 10 раз [скопировать]
– Дикие способы заработка на ИИ [читать]
⚡️ Сохраняйте, это мастхев на 2026 год: @neiropulse
IS NOT DISTINCT FROM - равенство без NULL!
Обычное сравнение через = ломается, если возможен NULL:
SELECT *
FROM users
WHERE email = 'admin@example.com';
SELECT *
FROM users
WHERE email IS NOT DISTINCT FROM NULL;
IS NOT DISTINCT FROM считает NULL = NULL и работает как настоящее равенство:sql
SELECT *
FROM users
WHERE (email, phone)
IS NOT DISTINCT FROM ('a@b.com', NULL);
OR … IS NULL.IS NOT DISTINCT FROM - способ сравнивать значения, когда NULL допустимое состояние, а не исключение.
📂 Напоминалка для работы с SQL JOIN!
Например, INNER JOIN возвращает только совпадающие строки из двух таблиц, а LEFT JOIN позволяет получить все записи из основной таблицы, даже если связанной записи нет.
На картинке — 4 самых используемых типа SQL JOIN, которые постоянно встречаются в рабочих запросах.
Сохрани, чтобы не забыть!
➡️ SQL Ready | #ресурс
✍️ QOMP — квиз для проверки знаний и закрепления навыков!
Небольшой, но ёмкий квиз, который проверяет логику работы SQL-запросов. Вопросы заставляют подумать: как реально отработает запрос, где скрыта ошибка и почему результат не такой, как ожидаешь. Отлично подходит для самопроверки и подготовки к собеседованиям.
📌 Оставляю ссылочку: qomp.club
➡️ SQL Ready | #ресурс
📂 Напоминалка по типам баз данных!
Например, Relational / SQL базы подходят для строгих транзакций и сложных связей, Time-series — для метрик, логов и мониторинга, а NoSQL — когда важны масштабирование, гибкость схемы и высокая нагрузка.
На картинке — 3 типа баз данных с примерами и их основными особенностями.
Сохрани, чтобы не забыть!
➡️ SQL Ready | #ресурс
Знали, что в SQL можно получить несколько уровней агрегации за один проход по данным?
Частая задача - посчитать метрики сразу на нескольких уровнях: по стране и статусу, только по стране и общий итог. Обычно для этого пишут несколько SELECT и склеивают их UNION ALL:
SELECT country, status, COUNT(*) FROM orders GROUP BY country, status
UNION ALL
SELECT country, NULL, COUNT(*) FROM orders GROUP BY country
UNION ALL
SELECT NULL, NULL, COUNT(*) FROM orders;
GROUPING SETS позволяет описать все нужные уровни агрегации в одном GROUP BY: GROUP BY GROUPING SETS ((country, status), (country), ())
() - это глобальный итог. Колонки, которые не участвуют в текущем уровне, приходят как NULL:(country = NULL, status = NULL)
🎄 Новый год - идеальный момент перезапустить себя.
Не “с понедельника”.
Не “когда будет время”.
А сейчас.
🖥 SCD2 — хранение истории изменений в таблицах!
При прямом UPDATE данные теряют историю: невозможно корректно восстановить состояние сущности на дату или отследить момент изменения.
Сегодня в гайде:
• Как моделировать версионные данные через valid_from / valid_to;
• Как корректно закрывать предыдущую версию и создавать новую;
• Как получать актуальное состояние и исторические срезы без дополнительной логики.
😎 Сodedokode/pasta — теория + задачи на практике!
Репозиторий с понятным и структурированным разбором баз данных на русском языке. Здесь разобраны ключевые концепции SQL для MySQL и PostgreSQL, есть примеры запросов и задачи для самостоятельной работы. Отлично подходит для укрепления базы и подготовки к собеседованиям.
Оставляю ссылочку: GitHub 📱
⚡ Повысить производительность СУБД или сократить расходы на IT-инфраструктуру?
Не нужно выбирать. Selectel расскажет и покажет, как найти баланс на примере собственного сервиса.
Подключайтесь к бесплатному вебинару для тех, кто работает с базами данных
🗓 5 февраля, 12:00
📍 Онлайн
Вы узнаете:
- как работают базы данных на выделенном облачном сервере,
- какие особенности архитектуры позволяют повысить производительность сервиса в 10 раз и получить до 1,5 млн IOPS и 7000 Мб/c в облаке,
- как клиентам Selectel удается экономить до 47% на IT-инфраструктуре.
Регистрируйтесь по ссылке: https://slc.tl/27v33
👉 Чтобы не пропустить новые мероприятия, воркшопы и бесплатные курсы Selectel, подписывайтесь на @selectel_events
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJj73Gc
🖥 Ищем пересекающиеся бронирования!
В системах бронирования одна из частых ошибок - это пересечение интервалов, когда один и тот же ресурс оказывается занят сразу несколькими пользователями.
Сегодня в задаче:
• Сравним бронирования одного ресурса между собой, не создавая дубликатов;
• Проверим пересечение временных интервалов с помощью канонического условия;
• Получим список конфликтующих бронирований, которые система должна блокировать.
🖥 Поиск дубликатов и ранжирование данных!Шпаргалка по оконным функциям и агрегатам для нумерации строк, поиска и анализа дубликатов, ранжирования результатов и аккуратного удаления лишних записей. Используется при очистке данных, аналитических запросах, построении рейтингов и подготовке данных к миграциям и отчётности.
➡️ SQL Ready | #шпора
Знали, что агрегаты можно фильтровать без CASE и подзапросов?
Многие пишут COUNT(CASE WHEN ...), хотя в SQL (например, в PostgreSQL) есть более декларативный способ - FILTER.
Фильтрация применяется к агрегатной функции, а не ко всей выборке:
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'paid')
FROM, а учитываются только внутри конкретного агрегата.COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'failed')
FILTER работает не только с COUNT, но и с другими агрегатами:SUM(amount) FILTER (WHERE status = 'paid')
FILTER выразит намерение напрямую: агрегат считает только нужные строки, без лишней логики.
🚀 Yandex B2B Tech запускает сервис Managed Sharded PostgreSQL для горизонтального масштабирования PostgreSQL
PostgreSQL — самая популярная open-source СУБД, которой сегодня пользуются 55,6% профессиональных разработчиков. Но одна из главных её ограничений — отсутствие встроенного горизонтального масштабирования, что критично при обработке больших объемов данных.
Yandex B2B Tech решила эту задачу, запустив сервис , который позволяет шардировать PostgreSQL — то есть распределять данные по нескольким серверам. Это ускоряет работу систем, снижает риски и сокращает время вывода продуктов на рынок в 3-4 раза.
Технология уже проверена в реальных проектах Яндекса, таких как Яндекс ID, Яндекс Пэй и Едадил, а также успешно используется внешними клиентами.
Managed Sharded PostgreSQLдоступен на облачной платформе Yandex Cloud и помогает банкам и ритейлерам обрабатывать миллионы транзакций быстрее и надежнее.
Подробнее — ссылка
Partial index по стабильному селективному срезу!
В PostgreSQL частичный индекс особенно эффективен, когда в запросах регулярно повторяется один и тот же селективный предикат WHERE, а цель — быстро получить последние N записей по времени.
Таблица:
audit_logs(id, service, level, created_at, payload JSONB)
CREATE INDEX idx_billing_errors
ON audit_logs (created_at DESC)
WHERE service = 'billing' AND level = 'error';
buffer cache, уменьшает вероятность bloat и объём фонового обслуживания, а операции с индексом требуют меньше ресурсов.SELECT id, created_at, payload
FROM audit_logs
WHERE service = 'billing'
AND level = 'error'
AND created_at > NOW() - INTERVAL '1 day'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 15;
ORDER BY created_at DESC + LIMIT позволяет планировщику сделать Index Scan и остановиться рано, как только найдено нужное количество строк.all-visible (visibility map).INCLUDE:CREATE INDEX idx_billing_errors_top
ON audit_logs (created_at DESC)
INCLUDE (id)
WHERE service = 'billing' AND level = 'error';
CREATE INDEX idx_critical_errors
ON audit_logs (created_at DESC)
WHERE level = 'error'
AND payload @> '{"critical": true}';
SELECT id, service, created_at
FROM audit_logs
WHERE level = 'error'
AND payload @> '{"critical": true}'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 10;
❤️ Нашёл замечательную статью на Хабре: «Курс молодого бойца PostgreSQL»!
В этой статье:• Автор шаг за шагом показывает, как использовать ключевые возможности PostgreSQL;
• Приводятся понятные примеры SQL-запросов с объяснением, когда и почему применять те или иные конструкции;
• Рассматриваются полезные трюки - преобразование типов, агрегации и работа с массивами;
• Все примеры можно сразу запускать.
🔊 Продолжайте читать на Habr!
👩💻 В сеть вывалилась гигантская куча курсов и книг от топовых IT‑школ
Держи сотни гигабайт свежих уроков, и каждую неделю мы подкидываем ещё!
• 1612 ГБ — DevOps
• 1402 ГБ — Python
• 1300 ГБ — C, C++
• 1815 ГБ — Frontend
• 1515 ГБ — Backend
• 898 ГБ — ИБ, Хакинг
• 996 ГБ — Kotlin, Swift
• 212 ГБ — JavaScript
• 315 ГБ — Flutter
• 820 ГБ — Go, PHP
• 419 ГБ — Java, Rust
• 648 ГБ — GameDev
• 517 ГБ — Windows, Linux
• 998 ГБ — Дизайн (UX/UI)
• 617 ГБ — Нейросети (ML/RL)
• 546 ГБ — БД (SQL & NoSQL)
• 687 ГБ — Аналитика данных
• 115 ГБ — QA-тестирование
Подписывайся и не плати за то, что можно получить бесплатно
🖥 INDEX ONLY SCAN — когда SELECT не идёт в таблицу!
Когда в запросе нужны 2-3 конкретных поля, база может отдать их прямо из индекса, не трогая таблицу. Это особенно важно для тяжёлых таблиц, где каждый лишний lookup - потеря времени.
Сегодня в гайде:
• Как запрос выполняется только из индекса;
• Как убедиться, что таблица не читается (Heap Fetches: 0 в плане);
• Как проектировать индексы, чтобы покрывать SELECT полностью.