11177
Изучаем SQL с нуля По всем вопросам @valentin_mascarov Реклама на бирже - https://telega.in/c/SQl_and_DB_Learning № 4974313625
Знакомимся с key-value NoSQL-БД: наполняем Redis данными из Kafka
Смотреть статью
#Вопросы_с_собеседования
Расскажите алгоритм решения следующей задачи
Предположим, у вас есть две таблицы: Orders (Заказы) и Customers (Клиенты). Таблица Orders содержит колонки OrderID, CustomerID и OrderDate, а таблица Customers содержит CustomerID, Name и Country. Как бы вы нашли имена всех клиентов из США, которые не сделали ни одного заказа после 1 января 2022 года?
Для решения этой задачи можно использовать подзапросы или соединения таблиц. Один из подходов - использовать левое соединение (LEFT JOIN) между Customers и Orders, фильтруя заказы после указанной даты. Затем можно использовать WHERE условие, чтобы выбрать только тех клиентов, у которых нет соответствующих записей в Orders после этой даты и которые находятся в США. Это демонстрирует понимание соединений таблиц, фильтрации и работы с датами в SQL.
🟡Пройдите тест по С++
— Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько хорошо вы знаете язык. Сможете сдать — пройдёте на продвинутый онлайн-курс "C++ Developer. Professional" со скидкой!
🚀На этом курсе вы:
- Научитесь прикладному применению стандартов C++11 / C++14 / C++17.
- Освоите асинхронное и многопоточное программирование.
- Получите глубокое представление о шаблонной магии и паттернах проектирования.
Наглядным результатом вашей работы станет выпускной проект,
👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ ОНЛАЙН-КУРСА ПО C++ https://otus.pw/ET4S/Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru
Объяснение Запроса
Подзапрос: Здесь используется подзапрос для выбора CustomerID из таблицы Orders, группируя по CustomerID и применяя условие HAVING COUNT(OrderID) > 2. Это выбирает клиентов, сделавших более двух заказов.
Объединение (JOIN): Основной запрос использует JOIN для соединения таблиц Customers и результата подзапроса по CustomerID.
Условие WHERE: Фильтрация происходит по полю City в таблице Customers, чтобы выбрать только тех клиентов, которые находятся в "New York".
Этот запрос тестирует понимание кандидата в области объединения таблиц, работы с агрегатными функциями и подзапросами, а также фильтрации данных в SQL.
Алгоритмы в графике
⭐️ Сортировки
⭐️ Поиск
⭐️ Сжатие
⭐️ Криптография
⭐️ Алгоритмы на графах
Пример
Следующий запрос выбирает все данные строк из таблицы users где age имеет значения 18,19 и 21.
Скромное руководство по схемам баз данных
Смотреть статью
Ищем IT-специалистов в крупные, интересные проекты. Вакансии регулярно публикуются на нашем канале IT_One, подписывайтесь, чтобы не потерять!
Прямо сейчас мы в поисках системного аналитика и других специалистов!
В компании IT_One активно практикуется:
✔️Индивидуальный план развития сотрудника с определением вектора и конкретных шагов для его реализации;
✔️Профессиональное обучение и повышение квалификации в учебных центрах и от экспертов в IT;
✔️Система наставничества, которая позволяет успешно проходить испытательный срок с достижением поставленных целей и задач;
✔️Возможность быть частью IT-сообщества, которое делится опытом, кейсами, проводит внутренние митапы, создает почву для развития в качестве спикера.
Еще больше вакансий и подробнее о жизни компании на нашем канале, не забудьте подписаться!
Реклама. ООО "ИТ1-РТК". ИНН 9717097105. erid: LjN8KP75u
DuckDb: эффективная OLAP-база данных
DuckDB позволяет выполнять аналитические запросы, благодаря столбцово-векторному механизму базы данных. Это аналитическая или OLAP-версия SQLite, которая является более простой в установке по сравнению с Microsoft SQL Server и Postgres.
Преимущества DuckDB
- DuckDB имеет высокую производительность при выполнении сложных запросов
- Она работает с большим объемом данных
- DuckDB поддерживает стандарт SQL и имеет обширную библиотеку функций
- Она имеет небольшой размер и быстро устанавливается
- DuckDB прост в использовании и имеет дружественный интерфейс
Недостатки DuckDB
- Она не имеет поддержки многопользовательских приложений
- DuckDB не поддерживает некоторые функции, которые поддерживаются другими СУБД
Возможности SQLite
Частичные индексы (Partial Indexes)
При построении индекса можно указать условие попадания строки в индекс, к примеру, одна из колонок не пустая, а другая равна заданному значению.
Индексы на выражение (Indexes On Expressions)
Если в запросах к таблице часто используется выражение, то можно построить индекс по нему. Однако следует иметь в виду, что пока оптимизатор не очень гибок и перестановка столбцов в выражении приведет к отказу от использования индекса.
Вычисляемые колонки (Generated Columns)
Если данные столбца представляют собой результат вычисления выражения по другим столбцам, то можно создать виртуальный столбец. Есть два вида: VIRTUAL (вычисляется каждый раз при чтении таблицы и не занимает места) и STORED (вычисляется при записи данных в таблицу и место занимает). Разумеется записывать данные в такие столбцы напрямую нельзя.
R-Tree индекс
Индекс предназначен для быстрого поиска в диапазоне значений/вложенности объектов, т.е. задачи типичной для гео-систем, когда объекты-прямоугольники заданы своей позицией и размером и требуется найти все объекты, которые пересекаются с текущим. Данный индекс реализован в виде виртуальной таблицы (см. ниже) и это индекс только по своей сути. Для поддержки R-Tree индекса требуется собрать SQLite с флагом SQLITE_ENABLE_RTREE (по умолчанию не установлен).
Дана следующая таблица:| OrderID | CustomerID | OrderDate | TotalAmount |Какой из следующих SQL запросов отберет заказы, сделанные покупателем с ID равным 1001?
|---------|------------|------------|-------------|
| 1 | 1001 | 2022-05-01 | 150.00 |
| 2 | 1002 | 2022-06-15 | 250.00 |
| 3 | 1001 | 2022-07-20 | 100.00 |
| 4 | 1003 | 2022-08-10 | 300.00 |
| 5 | 1002 | 2022-09-05 | 200.00 |
A) SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = 1001B) SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = '1001'C) SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = '1001' ORDER BY OrderDate DESCD) SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = 1001 AND TotalAmount > 200.00
Индекс SP-GIST
Индекс SP-GIST - это тип индекса, используемый в PostgreSQL для улучшения производительности поиска в геоданных и других многомерных данных.
Индекс SP-GIST разбивает пространство данных на маленькие области, называемые "ячейками", и строит по ним дерево. Каждая ячейка может содержать несколько объектов, и запросы на поиск объектов могут быть выполнены путем просмотра только тех ячеек, где могут находиться искомые объекты.
Создание индекса может быть выполнено с помощью оператора CREATE INDEX. Также индекс может быть использован для выполнения запросов на поиск объектов в многомерных данных.
Правое соединение в SQL Server
Правое соединение в SQL Server (также известное как RIGHT JOIN) используется для объединения двух таблиц вместе, чтобы получить все строки из правой таблицы и соответствующие строки из левой таблицы. Если нет совпадений, то возвращается значение NULL вместо результатов.
Однако, правое соединение может быть менее эффективным, чем другие типы соединений, такие как внутреннее соединение или левое соединение. Поэтому, перед использованием правого соединения, следует тщательно обдумать свои требования и сделать выбор наиболее подходящего типа соединения.
#Вопросы_с_собеседования
Проверьте, существует ли значение в массиве Postgres
Ответ на картинке.
Каналы любого уважающего себя разработчика:
Java Developer — поможет узнать обо всех тонкостях и секретах языка Java.
Python Developer — научит программировать на Python как настоящий разработчик.
Подписывайся и прокачивай свои навыки👇🏻
MySQL. Оптимизация псевдо-больших данных
Смотреть статью
SQL — язык запросов к базам данных, который используют почти все IT-специалисты. Как научиться работать с базами данных и упрощать задачи? Запишитесь на бесплатный мини-курс Skillbox. За 5 дней вы с нуля пройдёте основы SQL, научитесь обрабатывать, анализировать и красиво визуализировать данные на реальных кейсах. Подходит для любого уровня подготовки!
Зарегистрируйтесь прямо сейчас и получите полезный гайд о профессии: https://epic.st/E7f_R
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 метрики.
— Применять инструменты Excel для анализа данных.
Спикер — Мкртич Пудеян, специалист по анализу данных в «Газпромбанке». Сертифицированный SQL-разработчик от Microsoft, 8 лет работал специалистом по хранилищам данных в Tele2.
🎉 Всех участников ждут бонусы: 5 полезных статей по SQL и Excel, персональная карьерная консультация, год бесплатного изучения английского языка и скидка 10 000 рублей на любой курс.
В Skillbox стартует «чёрная пятница» — весь ноябрь действуют скидки до 60% на все курсы. При покупке — второй курс в подарок!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
Представьте, что у вас есть две таблицы: Orders и Customers. Таблица Orders содержит поля OrderID, CustomerID, и OrderDate. Таблица Customers содержит CustomerID, Name, и City.
Напишите запрос SQL, который покажет имена всех клиентов из города "New York", которые сделали более двух заказов.
Упрощаем себе жизнь при разработке интерфейса взаимодействия приложения и БД
Смотреть статью
Нюансы работы с PostgreSQL в 3 кейсах от DBA
Смотреть статью
Я бывший банкир и у меня 22 банковские карты. Но не торопитесь смеяться. Потому что за 6 лет работы я научился комбинировать карты разных банков так, чтобы они пассивно приносили мне по 20-25 тысяч каждый месяц. Знаете, как?
Например, вы можете выпустить себе несколько бесплатных кредиток со съёмными лимитами, без процентов снимать с них деньги, и в наглую класть их на накопительные счета под 15-17% — за счёт чего с пачки бесплатных карт вам будет прилетать по 20-25 тысяч каждый месяц.
Таких схем на самом деле десятки — просто о них почти никто не знает. И если вы не хотите в буквальном смысле терять свою вторую зарплату — подпишитесь на Беспощадный Банкстер. Там я даю все наводки, учу собирать по 10 тысяч в месяц на тестировании карт, зарабатывать по 25к на пачке бесплатных кредиток, да и в конце концов — навсегда отключать комиссии по картам, убирать плату за обслуживание, и даже проценты по кредитам. Поверьте, у вас буквально появится вторая зарплата — и вы её уже никогда не потеряете.
Как жили наши предки 400 лет назад? Создание базы данных населения XVII века по южным уездам России
Смотреть статью
Номера строк, запросы в новой вкладке и другие хинты SQLDeveloper
Смотреть статью
Как получить информацию о структуре БД для документации
Создаём документацию БД и словарь данных информационной системы своими руками. Полезные SQL-скрипты и приемы документирования базы данных
Смотреть статью
Вам нравится читать контент на этом канале?
Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию?
Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это:
1) Регистрируйтесь по ссылке: https://telega.in/c/SQl_and_DB_Learning
2) Пополняйтесь удобным способом
3) Размещайте публикацию
Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.
Индексы и оптимизация MySQL-запросов
Смотреть статью
YDB знакомится с TPC-C: раскрываем производительность наших распределенных транзакций
В статье сравниваются opensource СУБД YDB и CockroachDB. В основе сравнения лежит реализация TPC-C, бенчмарка производительности онлайн-обработки транзакций. В результате тестирования YDB обработал на 5,6% больше транзакций в минуту, чем CockroachDB. Больше подробностей по ссылке ниже.
Читать статью
Девять способов выстрелить себе в ногу с PostgreSQL
Читать статью