11177
Изучаем SQL с нуля По всем вопросам @valentin_mascarov Реклама на бирже - https://telega.in/c/SQl_and_DB_Learning № 4974313625
Как разработчику анализировать длинные и сложные запросы в SQL Server?
Расскажет Кристина Кучерова — архитектор решений в Билайн. Встречаемся на бесплатном практическом уроке от OTUS, где вы вместе с опытным экспертом разберете:
1. Почему не всегда хорошо начинать с плана для длинного запроса
2. Анализ статистики выполнения запроса
3. Разбивку запроса на части и просмотр плана
4. Как не сломать то, что работало до вас
Занятие пройдёт 12 марта в 20:00 МСК в рамках курса «MS SQL Server Developer». Доступна рассрочка на обучение!
Чтобы посетить бесплатный урок и получить запись, прямо сейчас пройдите небольшой тест
⚠️ 3 из 5 компаний уже перешли с MS SQL на PostgreSQL.
Разобраться приглашаем на открытом уроке «Актуальность миграции с базы данных MS SQL на PostgreSQL» в рамках практического курса «Миграция с MS SQL Server на PostgreSQL» от OTUS
🔹На открытом уроке разберем проблематику миграции с MS SQL на Postgre SQL, в каком положении находятся системы баз данных в российских компаниях
🔹Разберем преимущества перехода на PostgreSQL и основные особенности этой СУБД.
👉 Регистрация
https://otus.pw/UO0q/?erid=LjN8KA6ZS
SQL Комментарии
SQL Comments используются для объяснения разделов инструкций SQL или для предотвращения выполнения самих инструкций SQL.
Комментарии не поддерживаются в базе данных Microsoft Access.
Однострочный комментарий
Однострочные комментарии начинаются с --.
Любой текст между -- и концом строки будет игнорироваться (не выполняться).
Многострочные комментарии
Многострочные комментарии начинаются с /* и заканчиваются */.
Любой текст между /* и */ будет игнорироваться.
#это_база
✅ Что нужно знать о миграции с Oracle на PostgreSQL?
Расскажет опытный эксперт на бесплатном практическом уроке «Коротко об инструментах миграции с Oracle на PostgreSQL: ora2pg, oracle_fdw, ora_fce» от OTUS.
🔹На вебинаре мы разберём какие есть инструменты по упрощению миграции с Oracle на PG
🔹Рассмотрим плюсы, минусы и аналоги ora2pg, oracle_fdw
🔹Разберем особенности расширения ora_fce
Встречаемся 29 февраля в 20:00 мск в рамках курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков».
👉 Регистрация
https://otus.pw/gWqb/?erid=LjN8KcDZE
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Моя большая практическая шпаргалка SQL (SQLite) с готовыми запросами
Смотреть статью
#Вопросы_с_собеседования
Почему важно использовать параметризованные запросы в SQL вместо конкатенации строк при создании динамических запросов?
Использование параметризованных запросов помогает предотвратить SQL-инъекции, которые могут произойти при прямой конкатенации строк для создания динамических запросов. Параметризация обеспечивает соответствующий эскейпинг и обработку входных данных, что делает запросы более безопасными.
💥 Прими участие в онлайн-хакатоне HomeHack от Хоум Банка и Sk Fintech Hub с 1 по 6 марта 2024 и поборись за призовой фонд в 1 000 000 рублей. Регистрируйся до 29 февраля по ссылке: https://cnrlink.com/hhcodenrock
👤 К индивидуальному участию в мероприятии приглашаются системные аналитики, аналитики данных и разработчики Oracle любого уровня подготовки со всей России.
🎯 Участникам предстоит создать решение в одном из двух треков:
1. Эффективное управление клиентской документацией: предложи решение для реализации новой системы хранения и обработки данных для оптимизации пространства и обеспечения безопасности;
2. SQL Сhallenge: покажи свои навыки SQL и PL/SQL! Решай захватывающие задачи и докажи, что ты настоящий мастер в работе с данными.
🏆 Регистрируйся, побеждай, обменивайся опытом с экспертами, получи кейс в портфолио и стань членом команды Хоум Банк.
👉 Успей подать заявку на участие до 29 февраля на онлайн-платформе Codenrock: https://cnrlink.com/hhcodenrock
Реклама. ООО "ХКФ БАНК". ИНН 7735057951. erid: LjN8JucLi
Нужно ли дата-инженерам знать Linux?
Расскажет Вадим Заигрин – Team Lead команд инженеров данных. Встречаемся на бесплатном открытом уроке от OTUS, где вы вместе с экспертом:
- разберетесь, почему вам надо знать Linux;
- ознакомитесь с его особенностями;
- узнаете, как работать с Linux: командная строка, пользователи и их права, запуск приложений, инструменты работы с сетью.
Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Data Engineer». Доступна рассрочка на обучение!
Пройдите короткое тестирование прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/QIc9/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Вебинар Tarantool «Анализируем данные в real-time»
Когда: 21 февраля, 16:00 МСК
Где: онлайн
Расскажем, как организовать анализ большого объема данных в реальном времени с помощью in-memory колоночной СУБД. На вебинаре поговорим о том:
• Как объединить транзакционные и аналитические (OLAP и OLTP) системы и сократить затраты на дублирование данных.
• Как ускорить аналитические запросы и формировать отчетность в real-time.
• Как организовать хранение и управление данными (Feature Store) для ML-задач.
Также мы рассмотрим практические кейсы применения продукта Tarantool Column Store: формирование финансовой отчетности с минимальными задержками, ускорение и повышение точности антифрод-систем, повышение производительности системы выдачи кредитов.
Спикеры:
• Николай Карлов, директор инновационных проектов VK Tech,
• Руслан Галиев, продуктовый менеджер Tarantool Column Store.
Вебинар будет полезен архитекторам, дата-инженерам, инженерам DevOps и разработчикам аналитических систем.
Регистрация
erid: LjN8JtHnS
Аналитик данных входит в топ-5 самых востребованных профессий в России. Он собирает, анализирует, структурирует данные — и благодаря этому помогает бизнесу решать проблемы и принимать важные решения.
Получить профессию с нуля можно всего за 5 месяцев на курсе «Аналитик данных» от «karpovꓸcourses»
Для старта достаточно знания математики на уровне школьной программы — всему остальному вас научат на курсе. Преподаватели — практикующие спецы, которые знают, какие навыки нужны для успешной карьеры, поэтому обучение включает в себя и теорию, и отработку знаний на практических задачах. Вы освоете Python и SQL, научитесь визуализировать данные, теорией вероятностей, статистикой и A/B тестами, сформируете продуктовое видение и понимание бизнеса и продукта.
По итогу вы соберете готовое портфолио, а школа поможет с трудоустройством. По статистике 89% выпускников находят работу в течение трёх месяцев.
Присоединяйтесь к курсу со скидкой 5% по промокоду SQLBD: https://clc.to/xM9RWA
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
Быть или не быть аналитиком? Вот в чем вопрос…
Объясняем, почему все же быть.
Аналитика уже везде! Это зарплаты от 60 000 рублей на начальном уровне, удаленная работа, перспективы…
Да, но это же еще и очень сложно, запутанно и вообще только для технарей?
На бесплатном онлайн-курсе «Аналитика за шесть уроков» эксперты-практики из Changellenge >> Education докажут, что в аналитику может перейти практически каждый — независимо от возраста и начального образования. На мини-курсе вы:
✔️Изучите азы основных аналитических программ;
✔️Решите базовые задачи от экспертов-практиков;
✔️Разберетесь с направлениями и выберите подходящее для себя;
✔️Получите сертификат о прохождении курса и пошаговый план по переходу в новую профессию.
В общем, почувствуете себя аналитиком и сможете начать строить новую карьеру!
Регистрируйтесь по ссылке https://u.to/QHVZIA
Реклама. changellenge-education.com ИНН 7716917009 erid: 2VtzqvpoFLU
Сравнение JSONB с hstore
Оба типа данных поддерживают хранение пар "ключ-значение", но JSONB имеет более сложную структуру, позволяющую включать массивы и вложенные объекты.
Hstore хранит данные в виде одиночных пар, что может быть удобно для простых случаев, но менее мощно для сложных структур.
Типы функций в языке T-SQL (Microsoft SQL Server)
Читать статью
Основы SQLite на примере практической задачи
Смотреть статью
SQL в Фокусе: Полное Руководство. 100 ключевых Вопросов с собеседований
Смотреть статью
#Вопросы_с_собеседования
Как вы можете применить оконную функцию и одновременно фильтровать результаты с использованием этой функции без применения подзапроса?
Используйте ключевое слово QUALIFY (в некоторых СУБД, например, в Teradata), которое позволяет фильтровать результаты запроса на основе условий, связанных с оконными функциями.
Вопросы по SQL, которые часто задают на собеседовании. Часть 1
Смотреть статью
😱Вы в огне из-за больших запросов, которые даже писали не вы?
Разберемся с этим 😏 на вебинаре «Оптимизация запросов в SQL Server» от OTUS
1. Рассмотрим структуру запросов, как элемент общего дизайна системы
2. Выясним, что делать с большими и даже огромными запросами написанными не вами
3. И разберем ключевые методы оптимизации, их плюсы и минусы
✅ В результате вы получите структурные представления об оптимизации, сравните предложенные методы с собственными и подберете решение своей задачи!
🎯Занятие будет интересно разработчикам, аналитикам, администраторам баз данных, девопсам. Как новичкам, так и профи!
Ведущий: Дмитрий Тарасов, аналитик и разработчик с 25-летним стажем в IT
Практикуемся 28 февраля, 20:00 мск в рамках курса «MS SQL Server Developer». Осталось уже меньше половины мест!
👉Чтобы записаться, пройдите тест!
#Вопросы_с_собеседования
Как в SQL можно выполнить самосоединение таблицы без использования ключевого слова JOIN?
В SQL можно выполнить самосоединение таблицы, используя подзапросы в условии WHERE, вместо явного использования JOIN. Это позволяет сравнивать строки внутри одной и той же таблицы без использования синтаксиса JOIN. Вот пример с таблицей employees, где мы хотим найти пары сотрудников с одинаковыми должностями.
В этом запросе мы используем синтаксис таблицы "FROM employees a, employees b", который подразумевает декартово произведение, но фильтруем результаты с помощью условия WHERE, чтобы оставить только те строки, где должности совпадают, исключая при этом строки, где сравниваются сами с собой. Это необычный способ выполнения самосоединения, обычно предпочтительнее использовать JOIN для большей читаемости и эффективности.
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 трудоустройство.
→Узнать подробнее о курсе и получить скидку до 50% можно здесь: https://epic.st/_6Ox1E
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
5 рекомендаций по оптимизации запросов SQL
Также как небольшие улучшения повышают качество запросов, так и мелкие некорректные навыки могут снизить качество и понятность кода в долгосрочной перспективе.
Следовательно, пора избавиться от непродуктивных навыков SQL, а взамен сформировать новые и эффективные. Этим мы сейчас и займемся.
Смотреть статью
Оператор OUTER APPLY
Outer Apply - это оператор, который используется для выполнения левого внешнего соединения и одновременно применения правильного оператора присоединения к каждой строке левой таблицы. Это позволяет выполнять операцию, которая зависит от значений в каждой строке левой таблицы.
Синтаксис оператора OUTER APPLY выглядит следующим образом:
SELECT {выбранные столбцы}
FROM {левая таблица}
OUTER APPLY {правая таблица}
WHERE {условие};
При использовании OUTER APPLY происходит следующее:
- Для каждой строки в левой таблице, оператор OUTER APPLY выполняет операцию, используя значения в этой строке. Если в правой таблице нет строк, которые удовлетворяют условию, то возвращается NULL.
#Вопросы_с_собеседования
Как можно оптимизировать выполнение запроса с использованием коррелированного подзапроса, чтобы улучшить производительность на больших объемах данных?
Один из эффективных способов оптимизации — преобразование коррелированного подзапроса в JOIN. Коррелированный подзапрос выполняется для каждой строки внешнего запроса, что может быть неэффективно на больших наборах данных. Использование JOIN позволяет базе данных обрабатывать данные более эффективно, сокращая общее время выполнения за счет однократного выполнения операции соединения и оптимизации плана запроса.
Кейс внедрение Dbt в «Детском мире»
Читать статью
