11177
Изучаем SQL с нуля По всем вопросам @valentin_mascarov Реклама на бирже - https://telega.in/c/SQl_and_DB_Learning № 4974313625
SQL-запросы: основные команды для управления базами данных
Смотреть статью
Регулярные выражения в реальных задачах
Смотреть статью
✏️ Шпаргалка по работе с SQL
Сохраняй себе и делись с друзьями!
Полезные TreeMap визуализации для MSSQL, Postgres и MySQL
Читать статью
Пейджинг данных OFFSET…FECTCH
Пейджинг данных – это процесс разбиения большого объема данных на меньшие части или страницы. Это может быть полезно при работе с большими таблицами, когда нужно извлечь данные только для определенной страницы.
Оператор OFFSET…FETCH был добавлен в SQL Server 2012 и позволяет выбирать данные с определенной позиции. Он имеет следующий синтаксис:
SELECT {columns}
FROM {table}
ORDER BY {column}
OFFSET {offset} ROWS
FETCH NEXT {fetch} ROWS ONLY
- {columns} – список столбцов для извлечения данных
- {table} – имя таблицы
- {column} – столбец для сортировки
- {offset} – количество строк для пропуска
- {fetch} – количество строк для выборки
Приглашаем на бесплатный урок курса "Python для аналитики" от OTUS
Тема: Применение RFM-анализа для сегментации клиентской базы
Дата: 16 октября в 20:00
В результаты урока вы:
- освоите методику RFM-анализа и поймете ее ключевую роль в сегментации клиентов;
- научитесь применять RFM для разработки эффективных маркетинговых кампаний, адаптированных под разные группы клиентов;
- поймете, как использование RFM может увеличить лояльность клиентов и повысить эффективность маркетинговых мероприятий.
Больше навыков аналитики можно получить на онлайн-курсе от OTUS, который доступен в рассрочку.
👉Регистрируйтесь бесплатно прямо сейчас и ставьте событие в календарь, чтобы ничего не пропустить
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Привет! Это команда МТС и мы запустили бесплатный курс для тех, кто хочет стать сильным ML-разработчиком
Что будет: 10 месяцев онлайн обучения от экспертов Big Data МТС с возможностью трудоустройства в компанию
Что в программе: Python, математика, основы машинного обучения, ML Ops, ML System design и все, что необходимо для работы в Data Science
Ждем на обучении тех, кто хочет развиваться и в анализе данных, и в ML, и в IT одновременно.
Оставляй заявку и решай вступительное испытание. Лучших пригласим к обучению
Подробности по ссылке, ждем тебя!
Реклама. ПАО "МТС". ИНН 7740000076. erid: LjN8K6P7Z
Почему данный код выведет ошибку?
SELECT id, name, CONCAT ('EU:', city) AS city_m
FROM customers
WHERE city_m = 'EU:Oslo';
Код выдаст ошибку, так как в данном случае alias нельзя использовать в операторе WHERE.
Порядок выполнения упомянутого SELECT запроса следующий:
1. FROM
2. WHERE
3. SELECT
Соответственно при выполнении команды WHERE, alias, задаваемый в SELECT еще неизвестен.
Для PostgreSQL или MySQL данную проблему можно решить, например, следующим образом:
```WITH ct AS (
SELECT id, name, CONCAT ('EU:', city) AS city_m
FROM customers
)
SELECT ct.*
FROM ct
WHERE ct.city_m = 'EU:Oslo';
SQL SELECT TOP
Выражение SELECT TOP используется для определения количества записей при выборке.
SQL SELECT TOP полезен для больших таблиц с тысячами записей. Возврат большого количества записей может повлиять на производительность.
Не все системы баз данных поддерживают предложение SELECT TOP. MySQL поддерживает предложение LIMIT для выбора ограниченного количества записей, тогда как Oracle использует FETCH FIRST n ROWS ONLY и ROWNUM.
Все виды синтаксисов - здесь
В таблице приведена выборка из таблицы "Customers" базы данных Northwind
В фото разбираем такие примеры, как:
1 фото - SQL TOP, LIMIT и FETCH FIRST
2 фото - SQL TOP PERCENT
3 фото - Использование выражения WHERE
DataHub: веб-песочница для тех, кто изучает SQL
Читать статью
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 soqol_dbms">/channel/soqol_dbms
Table Hints в T-SQL
Табличные хинты относятся только к таблицам и представлениям, для которых они указаны. Такие хинты предназначены для определения способа блокировки, указания конкретного индекса, способа обработки данных в таблицах, например, сканирование или поиск.
Некоторые хинты для таблиц:
- INDEX – оптимизатор запросов будет использовать указанный индекс при обработке запроса;
- FORCESEEK – оптимизатор запросов будет использовать только операцию поиска в индексе в качестве пути доступа к данным;
- FORCESCAN – оптимизатор запросов будет использовать только операцию сканирования в индексе в качестве пути доступа к данным;
- ROWLOCK – блокировки строк применяются вместо блокировки страниц или таблиц;
- HOLDLOCK – накладывает дополнительные ограничения на совмещаемую блокировку, удерживая ее до завершения транзакции. Хинт HOLDLOCK равнозначен хинту SERIALIZABLE;
- NOLOCK – разрешает «грязное чтение». Хинт NOLOCK равнозначен хинту READUNCOMMITTED;
- NOEXPAND – указывает, что индексированное представление не расширяется для доступа к базовым таблицам. Такое представление обрабатывается так же, как и таблица с кластеризованным индексом.
Хинты для таблиц указываются в предложении FROM с помощью ключевого слова WITH после названия таблицы или представления.
Задача повышенной сложности
В базе данных есть таблица "orders" с полями "id" (уникальный идентификатор заказа), "customer_id" (уникальный идентификатор клиента, который сделал заказ), "total_price" (общая стоимость заказа) и "created_at" (дата создания заказа). Необходимо найти все заказы, сделанные клиентом, сумма которых превышает среднюю сумму заказов всех клиентов. Результат должен быть отсортирован по дате создания заказа в порядке убывания.
Решение:
SELECT orders.id, orders.total_price, orders.created_at
FROM orders
WHERE orders.customer_id IN (
SELECT customer_id
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING AVG(total_price) < (
SELECT AVG(total_price)
FROM orders
)
)
ORDER BY orders.created_at DESC;
Отличия MySQL от PostgreSQL. Выбираем что лучше, PostgreSQL или MySQL
В данной статье мы сравним PostgreSQL и MySQL по различным параметрам и запишем их в сравнительную таблицу.
Перейти к статье
#вопросы_с_собеседований
SQL-запрос для поиска n-й по величине зарплаты/платежа или 3-й по величине зарплаты/платежа
Чтобы найти n-ую самую высокую зарплату, вы можете использовать подзапрос с функцией DENSE_RANK() для вычисления ранга каждой зарплаты, а затем отфильтровать результаты, чтобы включить только строку с рейтингом, равным n.
Вы также можете использовать условия LIMIT и OFFSET , чтобы найти n-ую самую высокую зарплату.
В Data Science одни из самых высоких зарплат в IT. Войти в эту сферу можно с нуля — курс Data Scientist с нуля до Junior с трудоустройством как раз подходит для новичков.
→Вы с нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике.
→С вами будет работать личный наставник. Он не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы.
→ Выберете направление для продвинутого изучения. Решите задачи на реальных данных, обучите нейросеть, углубите знания Python, библиотек для анализа данных и машинного обучения, освоите BI-инструменты, Git и выполните командные проекты в области big data.
→ По окончании курса платформа гарантирует вам помощь в трудоустройстве.
→Подробнее по ссылке https://epic.st/Q7kBqv Оставьте заявку на курс сейчас и получите 3 месяца бесплатного обучения и год английского в подарок!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
Стоимостной подход в SQL
Стоимостной подход - это один из методов оптимизации запросов в SQL. Он основывается на том, что оптимальный план запроса может быть выбран путем оценки стоимости каждого возможного плана и выбора того, который имеет наименьшую стоимость.
Для выполнения данного запроса в SQL сервере может быть несколько возможных планов, например:
1. Сначала выполнить выборку из таблицы customers, затем из orders. Далее объединить результаты с помощью оператора JOIN по customer_id.
2. Сначала выполнить выборку из таблицы orders, затем из customers. Далее объединить результаты с помощью оператора JOIN по customer_id.
3. Использовать индексы на таблицах для выполнения быстрой выборки.
Для выбора наилучшего плана выполнения запроса SQL-сервер оценивает стоимость каждого плана, исходя из статистики таблиц, наличия индексов и других факторов.
Например, если таблица customers содержит много строк и немного соответствующих строк в таблице orders, то выборка из таблицы customers должна быть выполнена первой, чтобы уменьшить количество строк, которые нужно объединять с таблицей orders. Таким образом, стоимостной подход позволяет выбирать наиболее эффективный план выполнения запроса, что ускоряет работу SQL-сервера и сокращает время выполнения запросов.
www.foujob.com
Онлайн платформа по IT рекрутменту Foujob открывает набор на онлайн стажировку для тестировщиков и разработчиков ПО:
Получите специализацию в QA или Software development и начните карьеру в IT.
У нас вы получите реальную стажировку в IT компании сразу с официальным оформлением и возможностью работать с опытными специалистами.
Свободный график и возможность работать по совместительству у другого работодателя.
В будущем предоставляет возможность оформления в ИТ-аккредитованную компанию с возможностью получения льготной ипотеки, отсрочки и других льгот.
Мы знаем, что нужно работодателям, поэтому наша модель Обучение+Стажировка - самая эффективная для вашего развития.
По всем вопросам обращаться: @foujob
Реклама:
erid: 2VtzqvLJ5Th
#вопросы_с_собеседований
Имеет ли значение порядок колонок в составном индексе?
Да, порядок колонок в составном индексе имеет значение.
Рассмотрим пример:
У нас есть таблица orders с колонками order_id, customer_id, order_date, product_id и quantity. Нам необходимо создать составной индекс для ускорения поиска заказов по customer_id и order_date.
Мы можем создать два индекса:
1. Индекс по (customer_id, order_date)
2. Индекс по (order_date, customer_id)
В первом случае, запросы с условием WHERE customer_id = ? AND order_date = ? будут выполняться быстрее, так как эти колонки находятся в порядке, указанном в индексе.
Во втором случае, запросы с условием WHERE order_date = ? AND customer_id = ? будут выполняться медленнее, так как порядок колонок не соответствует порядку в индексе.
Таким образом, порядок колонок в составном индексе имеет значение и должен соответствовать порядку, в котором используются колонки в запросах.
Не только SQL: знакомимся с документо-ориентированной базой данных MongoDB
Читать статью
☁️ Бесплатные курсы Yandex Cloud по работе с данными в облаке
🆕 Теперь вам доступен один из наиболее фундаментальных курсов по ClickHouse. На нём вы научитесь проектировать БД, обеспечивать отказоустойчивость кластера и работать с таблицами в ClickHouse. Начните использовать эту СУБД эффективно для задач аналитики.
В программе также есть курсы про:
• построение корпоративной платформы данных;
• витрины данных для веб-аналитики в ClickHouse;
• основы работы с DataLens.
Вы можете выбрать один курс или пройти программу целиком.
📈 Кому подойдут курсы?
Практикующим дата-инженерам и аналитикам как уровня junior или middle, так и более опытным. Мы расскажем, как вы можете улучшить свою работу с помощью наших инструментов.
Расширьте свои знания о работе с данными на курсах от Yandex Cloud. Регистрируйтесь по ссылке.
Реклама. ООО "Яндекс" ИНН 7736207543
💻MongoDB является одной из самых популярных и открытых документо-ориентированных баз данных!
💯Умение работать с MongoDB всё более востребовано в 2023 году в крупных компаниях. Чтобы поближе пощупать MongoDB и быть в курсе актуальных изменений, приходите на открытый урок 12 октября!
🥉На открытом уроке рассмотрим следующие темы:
- авторизация, аутентификация, управление, шифрование, аудит кластера;
- обеспечение базового бэкапа;
- импорт/экспорт данных;
Преподаватель Евгений Аристов — архитектор высоконагруженных баз данных и инфраструктуры с 25-летним опытом в разработке.
💾Зарегистрируйтесь для участия и получения записи!
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8Kabwq
#это_база
AND, OR и NOT Операторы
Предложение WHERE можно комбинировать с операторами AND, OR и NOT.
Операторы AND и OR используются для фильтрации записей на основе более одного условия:
- Оператор AND отображает запись, если все условия разделены AND являются TRUE.
- Оператор OR отображает запись, если любое из условий, разделенных OR является TRUE.
- Оператор NOT отображает запись, если условие является NOT TRUE.
Демонстрационная база данных
Здесь показана полная таблица "Customers" ("Клиенты") из образца базы данных Northwind
Опираясь на таблицу, примеры по каждому оператору и их комбинированию находятся в фото!
Одна из возможных версий переезда с MySQL на PostgreSQL
Читать статью
Бесплатный воркшоп «Наполнение БД тестовыми данными»
17 октября | 20:00 МСК
Воркшоп будет полезен:
➡️Разберемся зачем нужно вообще тратить время на генерацию данных в БД
➡️Посмотрим какие системы для генерации можно использовать
➡️В live-режиме рассмотрим пример генерации данных в базу.
Почему стоит посетить воркшоп
На воркшопе сможем посмотреть примеры, которые можно будет перенести в свое приложение и использовать для своих случаев. Качественные тестовые данные – это то, на что в проекте обычно не остается времени и сил, а они очень сильно влияют на результаты и релевантность тестов.
Спикер
Кристина Кучерова (Архитектор решений в Билайн, Ex-Архитектор БД в US-based startup Кремниевой долины, Ex-Архитектор модели данных в Сбербанке России)
Приобрести курс возможно в рассрочку.
Зарегистрируйтесь на событие, чтобы ничего не пропустить: https://otus.pw/uosK/Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Факт: 80% работы фрилансера сейчас делает ChatGPT.
Эта нейросеть по вашему ТЗ может создать продающие посты, варианты воронок продаж и даже сгенерировать идеи по программе онлайн-курса!
Хотите начать зарабатывать от 100 000 рублей в месяц — спросите ChatGPT, как это сделать уже сегодня!
В канале «ChatGPT на пальцах» программист с 30-ти летним опытом рассказывает, как с помощью нейросети упростить себе жизнь и зарабатывать больше на любимом деле.
Пейджинг данных CTE
Пейджинг данных – это процесс разбиения большого объема данных на меньшие части или страницы. Это может быть полезно при работе с большими таблицами, когда нужно извлечь данные только для определенной страницы.
CTE – это временная таблица, которая создается внутри запроса и может быть использована в других частях этого же запроса. CTE часто используется для реализации рекурсивных запросов или для улучшения читаемости и поддерживаемости запросов.
WITH Orders_CTE AS (
SELECT OrderID, CustomerID, OrderDate,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY OrderDate) AS RowNumber
FROM Orders
)
SELECT OrderID, CustomerID, OrderDate
FROM Orders_CTE
WHERE RowNumber BETWEEN {start} AND {end}
- {start} – начальный номер строки
- {end} – конечный номер строки
Крутой Python-пакет на базе ИИ для автоматической генерации SQL-запросов
Фреймворк Vanna позволяет создавать сложные SQL-запросы всего за несколько секунд. Не нужно тратить время на написание этих запросов вручную! Просто задавайте вопросы, и Vanna сама сгенерирует необходимые запросы.
Vanna - это не просто еще один инструмент автоматизации. Она может похвастаться высокой точностью на самых сложных наборах данных, обеспечивая безопасность и конфиденциальность вашей информации. Более того, Vanna обладает самообучающейся способностью, что означает, что ваши запросы будут становиться все более точными по мере использования.
