sql_lib | Unsorted

Telegram-канал sql_lib - Библиотека баз данных

10415

Самая большая библиотека бесплатных книг по SQL По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI РКН:  № 5037640984

Subscribe to a channel

Библиотека баз данных

💡 SQL-совет, который спасает от самой “хитрой” ошибки

Одна из самых коварных ситуаций в SQL - когда ты ожидаешь данные, а запрос возвращает 0 строк, хотя “всё правильно”.
Чаще всего причина - `NOT IN` + `NULL`.

Если в подзапросе есть хотя бы один NULL, то NOT IN ломает логику и не вернёт ничего.

Правило:
- ❌ Не используй `NOT IN` с подзапросами
- ✅ Используй `NOT EXISTS` или LEFT JOIN ... IS NULL


-- ❌ ПЛОХО: NOT IN ломается из-за NULL


SELECT *
FROM users u
WHERE u.id NOT IN (
SELECT user_id
FROM banned_users
);


-- ✅ ХОРОШО: NOT EXISTS безопасен

SELECT *
FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM banned_users b
WHERE b.user_id = u.id
);

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🖥 Интерактивный SQL-тренажёр для аналитиков в телеграм боте:


Прокачай навыки на задачах, которые встречаются в реальной работе.
Бот в Telegram помогает тренироваться каждый день: задания обновляются, сложность растёт, а ошибки разбираются.

✔ практические кейсы
✔ удобный эмулятор работы Аналитика бесплатно
✔ пополняем задачами с реальных собеседований
✔ собираем фидбек и улучшаем тренажёр вместе с вами

Готов работать с данными уверенно? Попробуй симулятор и расти как аналитик.

t.me/Analitics_databot

Читать полностью…

Библиотека баз данных

SQL хитрый совет для про 💡

Используй COUNT(*) FILTER вместо CASE WHEN — быстрее, чище и читаемее.

❌ Как делают обычно:


SELECT
COUNT(CASE WHEN status = 'success' THEN 1 END) AS success_cnt,
COUNT(CASE WHEN status = 'error' THEN 1 END) AS error_cnt
FROM events;

✅ Как делают профи:


Копировать код
SELECT
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'success') AS success_cnt,
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'error') AS error_cnt
FROM events;

Почему это важно:

- меньше вычислений внутри агрегаций
- оптимизатору проще строить план
- код короче и легче поддерживать
- особенно эффективно в аналитических запросах

Где работает:

- PostgreSQL
- SQLite (частично)
- DuckDB
- ClickHouse (через аналоги)

Мелочь, но именно из таких мелочей складывается SQL уровня senior.

Читать полностью…

Библиотека баз данных

SQL-совет 💡

Если в запросе используется IN (subquery) - почти всегда выгоднее заменить его на EXISTS.

❌ Часто медленно:


SELECT *
FROM orders o
WHERE o.user_id IN (
SELECT u.id FROM users u WHERE u.country = 'US'
);


✅ Обычно быстрее и безопаснее:

SELECT *
FROM orders o
WHERE EXISTS (
SELECT 1
FROM users u
WHERE u.id = o.user_id
AND u.country = 'US'
);


Почему это важно:
- IN может материализовать подзапрос целиком
- EXISTS работает как semi-join и рано останавливается
- Лучше масштабируется на больших данных
- Меньше сюрпризов с NULL

Особенно критично в PostgreSQL, MySQL и Oracle на больших таблицах.

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?

Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.

Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.

Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.

🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов

👉 Начать учиться на Stepik

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🚀 SQL-совет:

Используйте computed (вычисляемые) колонки и индексы по ним, когда ваши запросы постоянно фильтруют или сортируют по функции.


Плохо:
WHERE LOWER(email) = 'user@mail.com'

Это ломает индекс — оптимизатор не может его использовать.

Лучше:
ALTER TABLE users
ADD email_lower AS LOWER(email) STORED;

CREATE INDEX idx_users_email_lower ON users(email_lower);

Теперь:
WHERE email_lower = 'user@mail.com'


Запросы становятся мгновенно быстрее, а индекс используется эффективно.

Очень немногие разработчики знают и применяют этот трюк, но он спасает производительность на реальных системах.

Читать полностью…

Библиотека баз данных

Производительные или и выгодные базы данных в облаке

Безопасные, масштабируемые и отказоустойчивые базы данных — одна из ключевых потребностей любого проекта. Именно такие предлагает Selectel. СУБД под разные запросы: от универсальной PostgreSQL до поисковой и аналитической БД Opensearch

Новые клиенты сейчас могут получить до 30 000 бонусов на использование облачных баз данных Selectel. Провайдер гарантирует:

🔹Высокую производительность. Выбирайте оптимальную конфигурацию кластера на базе мощного железа и локальных NVMe-дисков.
🔹Надежность. Автоматические бесплатные бэкапы с восстановлением вплоть до секунды — на стороне Selectel. А создать отказоустойчивый кластер можно всего от двух нод и сэкономить до 33%.
🔹Гибкое масштабирование. При росте нагрузки можно поменять конфигурацию облачного сервера и количество реплик без простоя.

Успейте зарегистрироваться и оставить заявку на участие в акции, чтобы протестировать сервис бесплатно: https://slc.tl/y7zta

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFH92NVE

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🚨 SQL Никогда НЕ ДЕЛАЙ ТАК #sql

НИКОГДА НЕ ЛОМАЙ ИНДЕКСЫ ФУНКЦИЯМИ: не оборачивай индексируемые поля в функции внутри WHERE.

Как только ты пишешь LOWER(), CAST(), COALESCE() или любые вычисления по колонке — индекс перестаёт работать, и запрос падает в полное сканирование таблицы.

Это одна из самых тихих причин, почему запросы внезапно превращаются в тормоза.

Вместо этого приводи значения заранее или используй функциональные индексы.


Плохо: индекс по email НЕ используется
SELECT *
FROM users
WHERE LOWER(email) = 'user@example.com';

-- Хорошо: нормализуем значение заранее
SELECT *
FROM users
WHERE email = 'user@example.com';

-- Или создаём функциональный индекс (PostgreSQL)
CREATE INDEX idx_users_email_lower ON users (LOWER(email));


https://www.youtube.com/shorts/AyiAslOeJFA

Читать полностью…

Библиотека баз данных

📘 Как PostgreSQL научился масштабироваться без боли

Менеджер буферов в PostgreSQL отвечает за кэширование 8KB-страниц диска в общей памяти фиксированного размера. Для поиска используется хеш-таблица (через BufferTag → buffer ID), а для удаления страниц — clock-sweep алгоритм.

Первые версии были предельно простыми — с глобальной блокировкой, что быстро приводило к узким местам под нагрузкой. За 30 лет система эволюционировала:

от единой глобальной блокировки

к блокировкам на каждый буфер и партицию

и, наконец, к атомарным операциям, обеспечивающим почти lock-free доступ к структурам памяти.

Это позволило резко снизить конфликтность и повысить масштабируемость в OLTP-нагрузках, сохранив устойчивость при работе с общей памятью.

Философия дизайна PostgreSQL — минимальное время удержания блокировок, абстракция аппаратных различий через атомики и постоянная оптимизация реальных узких мест по результатам профилирования.

Отличный блог-пост с хронологией ключевых вех и ссылками на важные коммиты за эти годы — по ссылке 👇

Подробности

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🖥 Новый курс на Stepik - PostgreSQL для разработчиков: от основ к созданию API

Здесь на пальцах объясняют не только как писать SQL-запросы, а строить настоящие backend-сервисы с базой данных как у профи.

В этом курсе ты шаг за шагом создашь REST API на FastAPI + PostgreSQL:
от установки среды и первых таблиц - до масштабируемого приложения с безопасностью и CRUD-операциями.

🔹 На практике разберете:
• SQL-запросы, фильтры, агрегаты и подзапросы
• Связи между таблицами и нормализацию БД
• Взаимодействие Python и PostgreSQL
• Реализацию REST API и подключение базы
• Оптимизацию и разбор реальных задач с собеседований

⚡ После курса у вас будет свой работающий API-проект и реальные навыки работы с PostgreSQL в продакшене.

🎁 Сегодня дарим промокод –30% от цены: SQLISGREAT

🚀 Прокачаю свои знания: https://stepik.org/course/255542/

Читать полностью…

Библиотека баз данных

Как переписать и оптимизировать ваши SQL-запросы к Pandas на пяти простых примерах

Аналитики данных, инженеры и учёные одинаково знакомы с SQL. Язык запросов по-прежнему широко используется для работы с реляционными базами данных любого типа.

Однако, в настоящее время, всё больше и больше, особенно для аналитиков данных, растут технические требования, и ожидается, что люди, по крайней мере, знают основы языка программирования. При работе с данными Python и Pandas являются обычным дополнением к списку требований в описании вакансий.

Хотя Pandas может быть новым для людей, знакомых с SQL, концепции выбора, фильтрации и агрегирования данных в SQL легко переносятся в Pandas. Давайте рассмотрим в этой статье некоторые распространённые SQL-запросы и способы их написания и оптимизации в Pandas.

Читать

Читать полностью…

Библиотека баз данных

✔️ Математика в машинном обучении» - бесплатный курс, который предназначен для тех, кто хочет углубить свои знания в области математики, необходимой для понимания и применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Этот курс охватывает ключевые математические концепции, лежащие в основе современных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная алгебра, теория вероятностей, статистика и оптимизация.

Курс

Читать полностью…

Библиотека баз данных

💡 SQL: быстрое нахождение первых или последних записей с DISTINCT ON !!!

В PostgreSQL есть полезный приём — DISTINCT ON, который позволяет взять первую строку в каждой группе по определённому полю.


SELECT DISTINCT ON (customer_id)
customer_id,
order_date,
amount
FROM orders
ORDER BY customer_id, order_date DESC;


🔎 Этот запрос вернёт последний заказ каждого клиента без лишних подзапросов или JOIN.

⚡ Работает очень быстро и удобно, если нужно найти «самый первый» или «самый последний» элемент в группе.

Читать полностью…

Библиотека баз данных

⚡️SQL на собеседованиях: где тренироваться

Принесли вам отличный ресурс, который собрал огромное количество практических задач по SQL.

Там можно найти всё: от базовых упражнений до сложных вопросов, включая отдельный блок с заданиями от FAANG.

Но самое ценное здесь не сами вопросы, а структура подачи:
- Формулировка задачи в формате собеседования
- Подробное решение с объяснением
- Встроенный редактор, чтобы попробовать свои силы прямо на месте

И главное — доступ полностью бесплатный.

Начать тренироваться

Читать полностью…

Библиотека баз данных

⚡️ SQL от А до Я: руководство с примерами

Это гайд на 150 страниц для тех, кто хочет разобраться в SQL. Здесь есть всё: от базовых запросов до функций и сложных приёмов.

Руководство, которое поможет быстро освежить или подтянуть знания.

Читать полностью…

Библиотека баз данных

PostgreSQL: архитектура и тюнинг SQL-запросов

Погрузись в архитектуру и прокачай оптимизацию запросов одной из самых популярных open source СУБД – PostgreSQL.

🌐 В программе курса:

🤩 Разберем, как работают СУБД вообще и PostgreSQL в частности: что такое MVCC, ACID, WAL, LRU, PPC/TPC и другие фундаментальные понятия архитектуры баз данных

🤩 Получите теорию и практику EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE на разных типа запросов: без индексов, с индексами, index only, нормализованные и документ-ориентированные данные и json-поля, изменение параметров сессии/конфигурации для ускорения запросов

🤩 Изучите архитектуру хранения данных в PostgreSQL, типы и особенности индексов, а также получите полезные советы и трюки оптимизации БД

🤩 Получите свой собственный выделенный облачный PostgreSQL-сервер (8 vCPU, 12G RAM, 100G NVMe) – предоставляется БЕСПЛАТНО на время обучения + готовый e-commerce датасет TPC-H (миллион пользователей, несколько миллионов заказов на десятки гигабайт)

🗓 Старт курса: 22 января. 5 недель обучения.

Изучить программу и записаться можно здесь.

🤩Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы Алексей Рыбак. Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО.

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqug1BVk

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🖥 SQL-квест: фэнтезийное приключение для аналитиков данных

Представь фэнтези-мир, где заклинания - это SQL-запросы, а древние артефакты спрятаны в таблицах и JSON-документах.

🧙Ты - боевой дата-аналитик, который с помощью SQL, Python, ETL и визуализаций охотится за харизматичным злодеем Архивариусом Пакостусом, что ломает индексы, крадёт данные и готовит “шторм данных” на столицу.🔮

В каждом эпизоде тебя ждут: выборы с последствиями, хитрые задачи от простых SELECT до рекурсивных CTE и BigQuery, юмор, эпик и неожиданные повороты.

Хочешь проверить, сможешь ли ты спасти королевство не мечом, а запросами? Тогда добро пожаловать в SQL-квест.

🪄 Начать квест: https://uproger.com/sql-kvest-fentezijnoe-priklyuchenie-dlya-analitikov-dannyh/

Читать полностью…

Библиотека баз данных

Чем больше компания, тем больше вызовов 😱

Был десяток команд разработки – теперь их сотни. Единицы развертываний в день превращаются в тысячи.

Как в этом потоке сохранить контроль, прозрачность и управляемость? Как можно автоматизировать рутинные процессы? Разрозненные инструменты и отсутствие единой картины тормозят скорость и снижают качество доставки – что делать?

🎯Если у вас нет ответа на эти вопросы, вашей компании стоит внедрить IT-решение, которое станет "единым источником правды". Оно автоматизирует учет IT-компонентов, управление стендами и планирование поставок, сокращая время на рутину и повышая надежность процессов. Название такого решения – Digital Q.CMDB.

Диасофт посвятит этому решению вебинар, который состоится 23 декабря в 14:00 🗓

Эксперты познакомят вас с решением, расскажут про вызовы масштабирования и затронут практику: от бизнес-требований до поставки.

Welcome: регистрируйтесь по ссылке!
Реклама. ООО "ДИАСОФТ ЭКОСИСТЕМА". ИНН 9715403607.

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🖥 Гайд по продвинутому профессиональному использованию SQL

В этом руководстве мы рассмотрим ключевые аспекты работы с SQL на практике. Начнём с сравнения популярных СУБД, затем перейдём к продвинутым приёмам аналитического SQL, оптимизации запросов, администрированию баз данных, и закончится всё интеграцией SQL с Python (SQLAlchemy, pandas и т.д.).

Для каждого раздела приведены примеры на реальных сценариях (интернет-магазин, CRM, аналитика продаж), код и полезные советы.

👉 Читать гайд

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🚀 Новый продвинутый планировщик заданий для PostgreSQL - лучше, чем cron

Если устал от cron и временных триггеров, обрати внимание на pg_timetable:

✅ Сильный: гибкий, надёжный, с богатым функционалом
✅ Легко настраивается, понятен и прозрачен
✅ Позволяет:
• запускать SQL-задачи по расписанию
• отслеживать их статус и history
• обеспечивать graceful restart и защиту от сбоев

Идеален для рабочих баз, сложной логики задач и критичных приложений.

📦 Репозиторий: https://github.com/cybertec-postgresql/pg_timetable

#golang #postgresql #devops #golang

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🖥 SQL СОВЕТ

Когда нужно взять по одному самому свежему событию на пользователя, не делай вложенные подзапросы с MAX и лишние JOIN, используй оконную функцию ROW_NUMBER по разделу и упорядочиванию, так запрос будет понятнее и часто быстрее на реальных данных.


SELECT *
FROM (
SELECT
user_id,
event_type,
created_at,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY created_at DESC
) AS rn
FROM events
) t
WHERE rn = 1;

-- Для каждого user_id вернется только самое последнее событие

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🖥 SQL большой гайд. Как правильно выбрать ORM

Эта статья - не про «как написать SELECT, а про настоящую инженерную работу: принципы нормализации, дизайн схем, практики оптимизации SQL, работа с транзакциями, и главное - как выбрать и использовать ORM так, чтобы он помогал, а не мешал.

Если тебе нужен инструмент, который выдержит рост проекта и не взорвётся через год, здесь ты найдёшь системный подход, проверенные шаблоны и практические примеры, которым уже доверяют зрелые инженерные команды.

Готовы? Тогда начинаем строить архитектуру, которую не стыдно масштабировать.

https://uproger.com/sql-bolshoj-gajd-kak-pravilno-vybrat-orm/

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🔥 Hugging Face снова выкатили полезные материалы.

Вышел бесплатный плейбук о том, как изнутри строят SOTA-модели.

Без общих слов - только реальные решения и нюансы, которые обычно скрыты внутри исследовательских команд.

Это полноценный мастеркласс на 214 страниц для тех, кто хочет понимать, как устроены современные LLM.

Что внутри:
• Логика построения модели: зачем → что → как
• Как разработчики берут модель и по частям включают/выключают компоненты (или меняют их)
• Архитектура: ключевые выборы и trade-offs
• Искусство подбора и очистки данных
• Как проходит обучение моделей
• Пост-тренинг и RLHF в 2025
• Инфраструктура больших моделей

По первым страницам - уровень деталей как в Ultra-scale playbook.

Ссылка
: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/smol-training-playbook#designing-the-model-architecture

Видео: https://www.youtube.com/watch?v=LGzO-Mn0DJQ

#AI #LLM #MachineLearning #HuggingFace

@sql_lib - библиотека МЛ и ИИ книг

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🖥 SQL за полтора часа в одном видео! Полный базовый курс по SQL. Базы данных курс для начинающих!

00:00:00 Введение
00:02:43 Платные курсы и что изучать дальше
00:04:55 Коротко об онлайн редакторе
00:07:11 Что такое база данных
00:08:10 Что такое CRUD
00:10:05 Запрос на создание первой таблицы
00:11:57 Типы данных у атрибутов(колонок) (DATA TYPES)
00:17:26 Прописываем атрибуты(колонки) первой таблицы
00:21:07 Создаем первую таблицу (CREATE TABLE)
00:21:38 Проверка на наличие таблицы при создании (IF NOT EXISTS)
00:22:18 Запрос на удаление таблицы(DROP TABLE)
00:22:33 Проверка на наличие таблицы при удалении(IF EXISTS)
00:22:57 Запрос на добавление объекта в таблицу (INSER INTO table)
00:23:35 Запрос на чтение(получение) объектов из таблицы(SELECT * FROM table)
00:24:18 Модификаторы для атрибутов(колонок) таблицы(NOT NULL, DEFAULT, UNIQUE)
00:29:26 Изменение уже существующей таблицы(ALTER TABLE, ADD, DROP, RENAME, MODIFY COLUMN)
00:36:08 Удаление объектов из таблицы(DELETE FROM table)
00:37:06 Редактирование объекта в таблице(UPDATE table)
00:39:03 Первичный ключ(PRIMARY KEY)
00:45:37 Композиция в бд
00:50:38 "Иностранный" ключ(FOREIGN KEY)
00:57:26 Индексы в бд(INDEX)
00:59:24 Готовим данные для темы алиас, юнион и слияние таблиц
01:03:30 Слияние таблиц(INNER JOIN)
01:06:02 Слияние таблиц(LEFT JOIN)
01:06:53 Слияние таблиц(RIGHT JOIN)
01:07:26 Слияние таблиц(FULL JOIN/OUTER JOIN) и Union
01:09:04 Алиас(table AS alias)
01:12:18 Select Distinct в SQL
01:13:42 AND OR NOT в SQL
01:16:18 ORDER BY и LIMIT в SQL
01:17:35 MIN и MAX в SQL
01:18:25 COUNT SUM AVG в SQL
01:19:29 LIKE в SQL
01:21:31 IN и BETWEEN в SQL
01:22:50 GROUP BY в SQL
01:25:17 EXISTS в SQL
01:27:37 ANY и SOME в SQL
01:29:00 INSERT INTO в SQL
01:30:40 Отношения в базе данных
01:32:11 Отношения один к одному
01:33:09 Отношения один ко многим
01:34:09 Отношения многие ко многим
01:37:10 Отношения один к одному и один ко многим "через"
01:39:10 SQL инъекции

источник

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🖥 Полный гайд: защита от SQL-инъекций для разработчиков

SQL-инъекции остаются одной из самых частых и опасных уязвимостей в веб-приложениях. Ошибка в одном запросе — и злоумышленник получает доступ к базе данных, паролям и пользовательским данным.

В этом материале — полный практический разбор:
как именно происходят SQL-инъекции, какие ошибки разработчиков к ним приводят, как их распознать в коде и главное — как защититься.

Разберём реальные примеры на Python, PHP и Go, посмотрим, как атакующий «взламывает» запрос, и научимся писать безопасный код с параметризованными запросами и ORM.

Это не теория, а руководство, которое поможет понять уязвимость изнутри и навсегда закрыть её в своих проектах.

👉 Читать гайд

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🖥 Гайд по PostgreSQL для продвинутых разработчиков

PostgreSQL – одна из самых мощных СУБД с открытым исходным кодом. Этот гайд подробно охватывает ключевые аспекты PostgreSQL: от внутренней архитектуры до приёмов оптимизации. Мы рассмотрим администрирование, производительность, расширения, инструменты, а также сравним популярные ORM для Python и Go. В конце приведён список продвинутых вопросов, часто встречающихся на собеседованиях.

🟠Гайд

Читать полностью…

Библиотека баз данных

Ресурсы, где можно подтянуть знания SQL ⚡️

https://mode.com/sql-tutorial/

Много бесплатных уроков для начинающих, идущих по нарастающей

https://www.kaggle.com/learn/intro-to-sql

https://www.kaggle.com/learn/advanced-sql

Короткие уроки от kaggle вводящие в курс дела, подойдут для повторения основ

https://www.sql-ex.ru/ лучший

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🎮💾 DOOMQL: Мультиплеерный шутер на чистом SQL

DOOMQL — это уникальный шутер, полностью реализованный на SQL, использующий CedarDB. Проект возник как эксперимент: возможно ли создать игру в стиле DOOM, используя только SQL для рендеринга, игрового цикла и многопользовательской синхронизации? Ответ — да!

🚀Основные моменты:
- Чистый SQL рендерер с поддержкой рендеринга спрайтов и HUD.
- Мультиплеерная игра с синхронизацией и управлением состоянием через CedarDB.
- Легкость в изменении игрового состояния с помощью простых SQL-запросов.
- Поддержка читов, что добавляет интерес к игровому процессу.
- Минимальный клиент на Python для управления вводом и отображения.

📌 GitHub: https://github.com/cedardb/DOOMQL

#sql

Читать полностью…

Библиотека баз данных

🖥 Полный гайд по реальным SQL-вопросам с собеседований

Введение. Собеседования на позиции, связанные с данными (аналитики, инженеры, ученые данных), всё чаще включают нестандартные и продвинутые вопросы по SQL.

Большие технологические компании (Google, Amazon и др.) предъявляют высокие требования: важна не только правильность запроса, но и умение оптимизировать его и разбираться в реальных бизнес-данных.

В этом гайде мы разберем категории наиболее распространенных сложных SQL-задач с реальных собеседований – от платформ вроде DataLemur, LeetCode, StrataScratch – и подробно поясним решения.

Каждая задача сопровождена анализом: условие, оптимальный подход, используемые SQL-конструкции, возможные ошибки и финальное решение (для PostgreSQL и MySQL, с указанием различий где необходимо).

В конце добавлен отдельный раздел о современных базах данных, включая векторные БД (Pinecone, Weaviate, Milvus и др.), с примерами того, что могут спросить про них на собеседовании и как выглядят SQL-подобные запросы для работы с векторами.

Читать полностью…

Библиотека баз данных

📇 Структурированная SQL шпаргалка

Выборка одиночных и множественных значений;
Объединение и группировка;
Фильтрация данных;
Алиасы и джоины.

#sql #doc #cheatsheet

Читать полностью…
Subscribe to a channel