11177
Изучаем SQL с нуля По всем вопросам @valentin_mascarov Реклама на бирже - https://telega.in/c/SQl_and_DB_Learning № 4974313625
Консолидация баз данных: этапы, методы и примеры
Смотреть статью
Какими инструментами нужно владеть для работы с высоконагруженной архитектурой?
Расскажем на бесплатном практическом уроке «Роль Tarantool в высоконагруженной архитектуре» от OTUS.
На вебинаре разберём:
- особенности, функционал и преимущества Tarantool;
- архитектурные шаблоны и примеры его применения;
- итоги и вопросы.
Урок будет полезен для разработчиков, сисадминов и архитекторов, интересующихся высоконагруженными системами.
Занятие пройдёт 31 января в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Highload Architect». Доступна рассрочка на обучение!
Пройдите короткое тестирование прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке: https://clck.ru/37mqgc
#Вопросы_с_собеседования
Что такое определяемая пользователем функция?
Определяемая пользователем функция — это подпрограмма, которая принимает параметры, выполняет действие и возвращает результат в виде одного скалярного значения или результирующий набор.
SQL — востребованный язык для разработчиков, аналитиков и тестировщиков. Прокачайте знания SQL и навыки работы с базами данных на бесплатном мини-курсе Skillbox.
Зарегистрируйтесь прямо сейчас и получите полезный гайд по профессии: https://epic.st/Y8I9a
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.
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
SQL backend или как помочь BI работать с BigData
Смотреть статью
#Вопросы_с_собеседования
В чем заключается основной недостаток удаления данных из существующей таблицы с помощью команды DROP TABLE?
Хотя команда DROP TABLE позволяет полностью удалить данные из существующей таблицы, у не` есть недостаток — она удаляет полную структуру таблицы из базы данных. Из-за этого нам нужно заново создать таблицу для хранения данных.
SuperDuperDB для использования в AI-проектах
Предлагает специализированные функции, включающие:
✔️ деплой ИИ-API;
✔️ утилиту для тренировки моделей;
✔️ Feature Store - это «магазин» фичей, интерфейс между данными и моделями ML;
✔️ полноценную векторную базу данных.
Он может быть интегрирован с различными базами данных, такими как mongoDB и PostgreSQL, а также с платформами Amazon S3 и фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch, Transformers и scikit-learn.
🐱 GitHub
#Вопросы_с_собеседования
Какое влияние оказывает использование подзапросов на производительность SQL-запроса, и какие альтернативы существуют для оптимизации запросов без использования подзапросов?
Подзапросы в SQL могут ухудшить производительность, особенно если они неэффективно написаны или используются в больших таблицах. Подзапросы могут привести к множественным полным сканированиям таблицы, увеличивая время выполнения запроса. В качестве альтернативы можно использовать объединения (JOINS), которые часто более эффективны, поскольку они позволяют серверу оптимизировать запрос. Также можно использовать временные таблицы или представления (views), что может улучшить читаемость запроса и его производительность за счет предварительного вычисления частей запроса.
Мы — команда разработчиков компании РЕЛЭКС разрабатываем ультрасовременную высокопроизводительную реляционную СУБД SoQoL.
СУБД SoQoL не является форком какого-либо продукта. Разработка системы была начата с чистого листа.
В нашем канале вы сможете узнать и обсудить:
◾ С какими сложностями мы сталкиваемся при разработке СУБД?
◾ Какие решения используем и почему?
◾ Почему не стали разрабатывать еще один Postgres?
◾ Как скачать и протестировать бета-версию SoQoL?
◾ Как принять участие в пилотном проекте с новой СУБД?
Подписывайтесь 🤝 на канал и будьте в курсе последних новостей разработки CУБД SoQoL https://tglink.io/44f8b2231f94?erid=LjN8KBmar
Реклама. АО НПП "РЕЛЭКС". ИНН 3664031210.
#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.
SQL HowTo: итоги по строкам и столбцам «в одно действие»
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.
Лучшие вопросы средней сложности по SQL на собеседовании аналитика данных
Смотреть статью
#Вопросы_с_собеседования
Объясните, что такое фантомное чтение в транзакциях баз данных, и какие меры могут быть приняты для его предотвращения?
Фантомное чтение — это явление в базах данных, когда транзакция повторно читает данные и обнаруживает строки, которых раньше не было, из-за изменений, внесенных другой недавно завершенной транзакцией. Это может привести к неконсистентности данных, если одна транзакция основывается на предыдущем чтении, которое было сделано до внесения изменений.
Для предотвращения фантомного чтения можно использовать строгие уровни изоляции транзакций, например, уровень сериализуемости, который гарантирует, что транзакции выполняются так, как если бы они происходили в отдельной последовательности, а не параллельно. Это может быть достигнуто с помощью механизмов блокировки строк, предотвращающих другие транзакции от внесения изменений в строки, которые используются текущей транзакцией, или с помощью многоуровневых версий снимков данных (MVCC), которые предоставляют каждой транзакции консистентный снимок базы данных на определенный момент времени.
#Вопросы_с_собеседования
В SQL, каким образом можно использовать подзапросы в предикате EXISTS для определения существования записей в одной таблице, на основе условий, связанных с другой таблицей, без возвращения каких-либо данных из подзапроса?
В SQL, подзапросы в предикате EXISTS проверяют наличие записей в одной таблице, которые удовлетворяют определенным критериям в другой таблице. Подзапрос в EXISTS не возвращает данные, а лишь возвращает логическое значение TRUE или FALSE, в зависимости от того, находит ли он соответствующие записи. Это часто используется для фильтрации результатов основного запроса, основываясь на наличии или отсутствии связанных данных в другой таблице.
Fetchall в SQL
Fetchall - это метод, используемый в языке SQL для извлечения всех строк из результата запроса. В этой статье мы рассмотрим подробности Fetchall и его применение в SQL.
Fetchall и его функции
Fetchall является одним из методов получения данных из базы данных в SQL. Он позволяет извлечь все строки из результата запроса и сохранить их в переменной для дальнейшей обработки. Fetchall возвращает список кортежей, где каждый кортеж представляет собой одну строку из результата запроса. Это очень удобно, когда требуется обработать все строки результата запроса.
Fetchall - это мощный метод в языке SQL, который позволяет извлекать все строки из результата запроса и сохранять их для последующей обработки. Он широко применяется в сочетании с оператором SELECT для получения всех строк из таблицы или представления.
#Вопросы_с_собеседования
Поддерживает ли PostgreSQL полнотекстовый поиск?
Полнотекстовый поиск - это метод поиска одного документа или коллекции документов, хранящихся на компьютере, в полнотекстовой базе данных. В основном он поддерживается в продвинутых системах баз данных, таких как SOLR или ElasticSearch. Тем не менее, эта функция присутствует, но довольно проста в PostgreSQL.
#Вопросы_с_собеседования
Как вы можете оптимизировать запрос SQL, который работает медленно из-за большого объема данных в таблице, не изменяя структуру таблицы и не применяя индексы?
Одним из способов оптимизации такого запроса является использование временных таблиц для хранения промежуточных результатов. Это может снизить нагрузку на основную таблицу и ускорить выполнение запроса. Также можно рассмотреть возможность пересмотра самого запроса для уменьшения объема обрабатываемых данных, например, путем более эффективного использования условий WHERE.
Что вы должны знать о PostgreSQL?
Расскажем на бесплатном открытом уроке «B-tree индексы в PostgreSQL» от OTUS, где вы вместе с опытным экспертом:
- рассмотрите один из самых распространенных типов индекса b-tree в PostgreSQL;
- изучите один из наиболее эффективных способов оптимизации производительности базы данных;
- узнаете, как работают индексы в базе данных и сможете эффективно применять их в разных ситуациях.
📅 Встречаемся 17 января в 20:00 мск в рамках курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков». После урока вы сможете стать студентом программы в рассрочку.
🌐 Для бесплатного участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://clck.ru/37dBNM
DBA: хранение списков — таблица, массив, строка?
Смотреть статью
#Вопросы_с_собеседования
Как вы оптимизируете запросы SQL в больших базах данных для улучшения производительности, и какие факторы вы учитываете при анализе и улучшении эффективности запроса?
Для оптимизации SQL-запросов в больших базах данных, важно учитывать следующие факторы: использование индексов для ускорения поиска данных; избегание излишних операций соединения таблиц, особенно в случае больших наборов данных; оптимизация подзапросов и обеспечение их эффективности; использование агрегатных функций и временных таблиц для сокращения объёма обрабатываемых данных; анализ плана выполнения запроса для выявления узких мест. Также важно регулярно обновлять статистику базы данных для точной оценки планов выполнения и использовать подходящие методы кэширования для повторно используемых запросов.
Дорогие подписчики, поздравляю вас с наступающим, а кого-то уже и с наступившим Новом Годом! Пусть 2024 станет для вас чем-то особенным и незабываемым.
Читать полностью…
#Вопросы_с_собеседования
Как выполнить сопоставление без учёта регистра с использованием регулярных выражений в PostgreSQL?
Чтобы выполнить сопоставления без учета регистра с использованием регулярного выражения, мы можем использовать выражение POSIX (~*) из операторов сопоставления с образцом. Например:
'interviewbit' ~* '.*INTervIewBit.*'
Не все типы репликации одинаково полезны, или почему две MySQL лучше одной
Смотреть статью
Как создать сервер PostgreSQL на Google Cloud Platform SQL
Смотреть статью
Почему растет потребность в специалистах с опытом PostgreSQL?
Рынок ощущает острый дефицит специалистов, которые глубоко понимают PostgreSQL и могут помочь в миграции, проектировании и эффективном управлении базами данных. 3 из 5 компаний уже перешли с Oracle и MS SQL на PostgreSQL.
Онлайн-курс «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков» отвечает задачам рынка. Фишка программы в том, что вы получите знания с точки зрения практики.
В результате, за 4 месяца месяца обучения вы:
- Освоите синтаксис и особенности работы в PostgreSQL;
- Научитесь настраивать кластер PostgreSQL на оптимальную производительность;
- Изучите пути решения проблем работы с большими объемами данных в PostgreSQL.
- Поймете, как организовывать систему резервного копирования и восстанавливать кластер после сбоя.
Обучение начнется 29.01.24 г., но все кто записался в группу до новогодних праздников, получат 20% скидку на полную стоимость курса: https://clck.ru/37DhcC
Уже осталось меньше половины мест
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
Что такое логирование и с чем его едят разработчики?
Расскажет Кирилл Мухин на бесплатном открытом уроке «Система логирования в PostgreSQL» от OTUS
Логирование помогает разработчикам лучше понимать работу своего приложения, улучшать его качество и обеспечивать безопасность и производительность.
На вебинаре рассмотрим различные способы реализации логирования запросов и хранимых процедур стандартным средствами, а также расширениями PopstgreSQL
📅 Встречаемся 27 декабря в 20:00 мск в рамках курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков»
Для участия и получения записи регистрируйтесь прямо сейчас: https://clck.ru/37Ckr6
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.