11177
Изучаем SQL с нуля По всем вопросам @valentin_mascarov Реклама на бирже - https://telega.in/c/SQl_and_DB_Learning № 4974313625
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.
DataHub: веб-песочница для тех, кто изучает SQL
Смотреть статью
SQL-запросы: основные команды для управления базами данных
Смотреть статью
Как ускорить работу PostgreSQL с помощью конфигурации базы и оптимизации запросов
Смотреть статью
Начните изучение архитектуры ПО с бесплатного открытого урока «Модели взаимодействия или модели хранения данных» от OTUS.
На вебинаре:
- рассмотрим различные типы хранилищ: реляционные базы данных, NoSQL-базы и хранилища файлов;
- узнаем, как выбрать наиболее подходящий тип хранилища для различных сценариев и требований;
- изучим популярные модели CQRS и Event Sourcing.
Занятие пройдёт 20 декабря в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Software Architect». После урока вы сможете продолжить обучение в рассрочку по специальной цене.
Регистрируйтесь бесплатно прямо сейчас и ставьте событие в календарь, чтобы ничего не пропустить: https://otus.pw/vcnH/Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
20 вопросов и задач по SQL на собеседовании с ответами
Смотреть статью
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.
🌐 Пройди короткий тест и узнай, суждено ли тебе залететь в самую инновационную IT-нишу
🔥 Лотерея беспроигрышная:
✔️ответишь — получишь 2 бесплатных урока из топового обучения,
🔙 затруднишься — поймешь, где знания проседают и сможешь это исправить!
🕑 Дерзай, это займёт пару минут твоего времени: https://clck.ru/37Bszd
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Трюк на SQL
Один из интересных и полезных трюков в SQL - использование общих табличных выражений (Common Table Expressions, CTE) для создания временных наборов результатов, которые могут быть использованы в более сложных запросах. CTE обеспечивают более чистый и организованный подход к написанию сложных запросов, особенно при работе с рекурсивными запросами или при необходимости разделения запроса на несколько логических частей.
В этом примере CTE используется для рекурсивного обхода иерархических данных, например, структуры организации. Сначала выбираются сотрудники без менеджеров (верхний уровень иерархии), затем рекурсивно добавляются их подчиненные. Это очень полезно для работы с древовидными структурами данных, такими как организационные схемы, категории продуктов и т.д.
Удобный мини-курс для тех, кто хочет прокачать свои навыки в направлении Python-разработки в новом году. Вы на практике познакомитесь с задачами разработчиков. Научитесь создавать полезные приложения для заработка или решения личных задач. Для 200 первых участников мини-курс доступен бесплатно: https://epic.st/WmYt4
Кому будет полезен мини-курс:
— тем, кто хочет попасть в IT, но сомневается, что им подойдёт эта сфера;
— тем, кто уже знает основы Python и хочет дополнить базовые знания крутой практикой;
— тем, кто жаждет карьерных перемен и развития в новой профессии.
Спикер — Анастасия Борнева. Руководитель направления по исследованию данных в «Сбере». Опыт в программировании более 9 лет. С 2018 года — эксперт по автоматизации процессов с помощью искусственного интеллекта в «Сбере».
Что будете делать:
— разберёте базовый синтаксис языка;
— создадите бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст;
— сделаете бота умнее — «научите» его обрабатывать фотографии;
— узнаете, как парсить сайты — собирать информацию с веб-страниц в удобные таблицы;
— напишете сайт с помощью инструмента Flask.
В финале будет прямой эфир, где вы сможете обсудить практические работы и задать вопросы спикеру.
Все участники получат в подарок полезные материалы с чек-листами, гайдами, скринкастами и другими бонусами.
Откройте новые возможности в новом году!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880.
#Вопросы_с_собеседования
Каковы различия между INNER JOIN и OUTER JOIN в SQL, и в каких сценариях каждый из них является наиболее подходящим для использования? Приведите примеры, где использование OUTER JOIN (LEFT, RIGHT или FULL) предпочтительнее по сравнению с INNER JOIN.
Основное различие между INNER JOIN и OUTER JOIN заключается в обработке несоответствующих строк в соединяемых таблицах. INNER JOIN возвращает только те строки, которые имеют соответствующие значения в обеих таблицах. Если совпадений нет, строки не включаются в результат. Напротив, OUTER JOIN (LEFT, RIGHT, FULL) включает все строки из одной (LEFT или RIGHT) или обеих таблиц (FULL), даже если совпадений нет, добавляя NULL значения для отсутствующих данных.
Пример, где OUTER JOIN предпочтительнее:
Использование LEFT JOIN для получения списка всех сотрудников и их проектов, включая сотрудников без проектов. Здесь INNER JOIN исключил бы сотрудников, не работающих над проектами, тогда как LEFT JOIN позволит включить их в результат с NULL в столбцах, связанных с проектами.
Рекомендации по ведению SQL-кода
В этом материале разберем общие рекомендации по ведению SQL-кода на примере СУБД MS SQL (T-SQL).
Смотреть статью
Ищем 100 человек, которые пройдут 3 курса по IT бесплатно и дадут обратную связь!
Старая цена - 23 500 руб
Цена для тестовой группы - 0 руб 💯
👉🏻Получить курсы тут
Реклама. ООО "ГикБреинс".
ИНН 7726381870