SQL для тестировщика

ACID-свойства транзакций в SQL #почитать Для чего существуют принципы ACID? Можно ответить по бумажке, сказать, что это нужно для того, чтобы каждая транзакция обрабатывалась надежно, данные оставались в безопасности и системы работали предсказуемо. Все это в свою очередь должно гарантировать целостность данных. Но что это вообще такое и на что влияет? А ответ очень простой. Обеспечивая целостность данных, мы предупреждаем ситуации, когда, к примеру, деньги со счета списались, но получателю так и не пришли. Или заказ оформился, а складские остатки не обновились. ✅Читать статью

🟢Подборка полезностей для тестировщиков 🐞 31 мая 💡 Теория ▫️Новости тестирования за февраль-май 2026 ▫️Как оценивать ИИ‑агентов в проде: нижняя планка, трассы и кодовые проверки ▫️Peer testing на основе Закона Линуса ▫️Испытание временем — как тестировать цифровой двойник, если физического объекта ещё не существует ▫️Вы неправильно тестируете асинхронный код: тест проходит раньше, чем выполняется проверка ▫️Не просто «ручное тестирование»: ценные навыки тестировщиков ▫️5 ловушек теории вероятностей в IT ▫️5 распространенных ошибок новичка в E2E-тестах ⛏ Практика ▪️Как мы тестируем в Профи.ру: почему у нас нет пирамиды, зато есть ромб и матрица ▪️Как я сделал утилиту для автоматизации ручных тестов ▪️Совместимость Test IT и RedOS: опыт автоматизации сборки, тестирования и сертификации ▪️Impact Analysis в дизайн-системе: как мы сделали CI осмысленнее, а review понятнее ▪️Как приоритизировать регрессионные проверки, когда сжаты сроки релиза ▪️Я построила диагностику «стоит ли это автоматизировать» — и она трижды говорила глупости. Разбор ошибок ▪️Как я сократил рутину QA до пары кликов: генератор API-тестов и тест-кейсов на LLM, которым хочу поделиться 💼 Карьера ▫️Как искать работу сейчас? А что если под каждой вакансией будет процент её соответсвия с вашим резюме? ▫️Влияние AI на позиции QA в 2026 году ▫️Про «случайных» людей в ИТ ▫️Как ИИ портит резюме студентам 📺 Посмотреть 📺Прогрессивные веб-приложения и их автотесты ⏱️45 минут 📺Как успеть протестировать устройство, пока оно едет по конвейеру на заводе ⏱️45 минут 📺Как особенности Python и Pytest могут поломать backend-автотесты ⏱️45 минут 📺Как мы меняли Postman на Hoppscotch ⏱️45 минут 🍷Отдохнуть ▪️Как я выиграла билет на Heisenbug и узнала про «биполярное тестирование» ▪️Как написать сценарий игры по киношным правилам ▪️Назирокодил утилиту на Kotlin и JavaScript для создания аккордов в любой тональности 🚀 Вакансии QA Тестируй нервы

SQL за одну статью: от «SELECT *» до оконных функций и сложных JOIN-ов #почитать В этой статье мы пропустим скучную академическую теорию и разберем только то, что реально нужно в работе. Мы пройдем путь от анатомии таблиц и базовых джоинов до оконных функций. А в конце заглянем под капот базы данных и разберем логический порядок выполнения запроса — секретный ингредиент, который навсегда избавит вас от вопроса: «Почему эта строчка не работает?!». ✅Читать статью

🟢Подборка полезностей для тестировщиков 🐞 18 мая   💡 Теория ▫️GPT-шорткаты: что работает, а что нет ▫️Ты QA и у тебя баги. Какие из них блокируют релиз? ▫️Разбираемся в многообразии видов тестирования ▫️Почему классический подход к QA больше не работает (и виновата ли в этом эпоха ИИ) ▫️Как приручить сервисы-моки ▫️Apache Kafka: как настроить тестирование сообщений в топиках ▫️В агентскую эпоху не все архитектуры кода одинаково полезны ▫️10 способов тестировать iOS-приложения: состояния и стадии жизненного цикла ⛏ Практика ▫️Как тестировать внешние API в Python: от DI-мока до настоящего HTTP-сервера ▫️Могут ли LLM находить flaky‑тесты по одному только коду теста? Разбор одного исследования ▫️В логах Kibana лежат тест-кейсы. Вот CLI, чтобы их достать. С auth, заскрабленным по умолчанию ▫️Аналитики и нагрузочное тестирование: как это работает на практике ▫️AI-агент действительно ловит баги? Пусть докажет на бенчмарке ▫️Как я автоматизировал UI в Windows: UIAutomation и Win32 ▫️Синергия E2E и скриншотных тестов: создание надежной системы тестирования iOS с помощью XCTest ▫️Как ускорить автотесты на Python в Pytest в 8,5 раз ▫️10 мощных тестов с Chrome DevTools ▫️Первый месяц в Bug Bounty: итоги, цифры и выученные уроки ▫️Внедряем Testcontainers за два дня или как перестать бояться рефакторинга и начать доверять своим тестам 💼 Карьера ▫️Где тестировщику искать работу в 2026 году ▫️Мы пытались заменить QA нейросетью. Не получилось ▫️Когда тестировщик в отпуске, команда справится! ▫️10 актуальных remote-вакансий для тестировщика 📺 Посмотреть 📺April 2026 USA QA Jobs Update ⏱️15 минут 📺Автотесты мобильных приложений 360 ⏱️1 час 📺Как замокать весь МИР, карты и всё, что угодно ⏱️45 минут 📺Миграция тестов в Linux ⏱️45 минут 🍷 Отдохнуть ▫️Lindows OS — фейковая ось с гениальным названием ▫️Как наша инди игра продержалась на главной странице itch.io больше месяца: разбор эксперимента ▫️15 вещей, которые вы бы не хотели знать о мессенджере MAX: тайная запись звука с микрофона в звонках и много чего еще ▫️Немного извращений из мира прокси и VPN ▫️Почему технологии не сделали нас счастливее: ищем ответ в антиутопиях Стругацких 🚀 Вакансии QA Чувствуй баги

Обратная сторона массивов в PostgreSQL #почитать Начать работу с массивами в PostgreSQL проще простого: объявили колонку как integer[], вставили значения — и готово. Или вообще собрали массив на лету. Официальная документация дает неплохую базу. Но за этим простым интерфейсом скрывается куда более сложная механика, чем многие привыкли думать. Массивы в PostgreSQL — это не просто «списки, которые можно засунуть в поле таблицы». У них своя стратегия работы с памятью, собственная логика индексации и целый ворох граничных случаев. В статье подробно разберем аспекты работы с массивами, которые могут неожиданно создать проблемы в продакшене. ✅Читать статью