10287
№ 5060218708 Изучаем SQL с нуля По всем вопросам @mascarov_valentin Реклама на бирже - https://telega.in/c/SQl_and_DB_Learning
🙄 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
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Выполнение побитовых операций над числами из Oracle Database 21c с помощью:BIT_AND_AGG
BIT_XOR_AGG
BIT_OR_AGG
✔ Преобразование десятичных чисел в двоичные (5 = 101, 6 = 110 и т. д.).
✔ Сравнение значений в каждой битовой позиции
✔ Преобразование результатов обратно в десятичный вид
⚡Что могут рассказать данные о клиенте и почему метрика CLTV так важна?
Приглашаем на бесплатный вебинар «Комплексный подход к оценке и прогнозированию Client Lifetime Value». Вы узнаете:
🟣Как использовать аналитику и Data Science для управления жизненным циклом клиента — юридического лица в крупном банке?
🟣Как научиться прогнозировать ценность клиента и доход для банка, когда компания еще даже не стала нашим клиентом?
Спикер: Дмитрий Рузанов, руководитель продвинутой аналитики юридических лиц в Альфа-Банке.
Дата и время: 5 марта, 18:30
Регистрация: по ссылке.
Реклама. НИУ ВШЭ.
ИНН 7714030726
Erid: 2SDnjcrTEhW
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
🖥 Наглядный гайд с функциями от SQL до Pandas
Читать полностью…
⚠️ 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
Полезные оконные функции SQL
Смотреть статью
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
MS Access: DateSerial
DateSerial - это функция, которая позволяет создавать даты в MS Access на основе года, месяца и дня.
DateSerial - создание даты
Функция DateSerial принимает три аргумента: год, месяц и день. Она возвращает дату в виде значения типа Date.
DateSerial - использование с другими функциями
DateSerial можно использовать с другими функциями MS Access для выполнения различных операций с датами.
🖥 Как работает like в SQL
Думаю можно ответить так - оператор LIKE используется для сравнения значений в столбцах с шаблоном, который вы задаете. Он позволяет искать строки, которые содержат определенные символы или фразы.
Шаблон запроса:SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name LIKE pattern;SELECT * FROM customers WHERE last_name LIKE 'Sm%';
Оператор LIKE чувствителен к регистру символов, то есть "A" и "a" будут восприниматься как разные символы. Однако, для того чтобы выполнить поиск, игнорируя регистр символов, можно использовать функцию UPPER или LOWER, например:SELECT * FROM employees WHERE UPPER(first_name) LIKE '%JOHN%';
Знакомимся с key-value NoSQL-БД: наполняем Redis данными из Kafka
Читать статью
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.