SQL Ready | Базы Данных

🖥 Временные таблицы Если вам не нужно создавать целую таблицу для некоторых вычислений, то вы можете создать временную таблицу, как раз об этом вы узнаете в этом посте:

• Создание временной таблицы • Обновление данных в таблице • Удаление временной таблицы

Временные таблицы упрощают работу с временными данными в сложных SQL-запросах. 🔥 — если узнал новое 🤝 — если уже пользовался ➡ SQL Ready | #гайд

😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ: Python: https://t.me/+M41DT5NwaQswNzk6 Программирование: https://t.me/+w-gECXRX02k0ZjFi Frontend и Web: https://t.me/+iAPi5Uqj5n04YjQy Графика и дизайн: https://t.me/+nZJOujtgfIwyMjIy

📖 SQL Pocket Guide Компактное справочное пособие, охватывающее основные операторы и функции SQL, что делает его идеальным для быстрого поиска информации в повседневной работе.

Автор: Элис Жао Год: 2024

⬇️ Cкачать книгу ➡️ SQL Ready | #книга

🖥 Будьте осторожны с NULL в SQL-запросах

NULL в SQL обозначает отсутствие значения и может привести к неожиданным результатам. Разберём несколько подводных камней.

NULL в условиях WHERE Представим таблицу employees, где столбец department может быть NULL, если сотрудник не распределён. Запрос:

SELECT * FROM employees WHERE department != 'HR';

На первый взгляд, этот запрос должен выбрать всех, кто не в HR, но строки с NULL будут исключены! Сравнение NULL != 'HR' даёт неопределённый результат (UNKNOWN), из-за чего строки не включаются в выборку. Как правильно учитывать NULL? Используйте IS DISTINCT FROM или COALESCE, чтобы учитывать NULL:

SELECT * FROM employees WHERE department IS DISTINCT FROM 'HR';
-- или
SELECT * FROM employees WHERE COALESCE(department, '') != 'HR';
NULL в агрегатах

В таблице sales столбец discount может содержать NULL, если скидка не применялась. Если посчитать среднее значение:

SELECT AVG(discount) FROM sales;

NULL-значения будут проигнорированы, и средняя скидка может быть искажена. Используйте COALESCE:

SELECT AVG(COALESCE(discount, 0)) FROM sales;

Поэтому не спускайте глаз с NULL, чтобы избежать неожиданных результатов в фильтрации и агрегатах. Жми 🔥 если понравился пост ➡ SQL Ready | #практика

🖥 Шпаргалка по подзапросам и агрегатным функциям SQL Шпаргалка по подзапросам и агрегатным функциям SQL включает основные приёмы использования подзапросов и методов для вычисления сумм, средних, подсчётов и других операций над данными, упрощая анализ и обработку информации в запросах. ➡️ SQL Ready | #шпора

Не хочешь оставаться нормисом? За 2 года работы канала Больше 1000 подписчиков стали специалистами с доходом 200к+ рублей. 3500+ человек нашли работу благодаря нашим курсам. Если это слабый аргумент чтобы вступить в наш канал, тогда я уже не знаю что тебе предложить...

🖥 Как эффективно управлять результатами запросов c помощью LIMIT и OFFSET Если вы работаете с большими объёмами данных и хотите получать только нужное, а не грузить всё подряд, SQL операторы LIMIT и OFFSET — то что нужно!

• LIMIT ограничивает количество возвращаемых строк, идеально для получения выборки. • OFFSET пропускает определённое число строк, удобен для организации постраничного вывода.

➡️ SQL Ready | #оператор

👩‍💻 Обучение программированию с нуля Друзья, появился новый канал по обучению разных IT технологий. Изучение Python Изучение JavaScript Изучение HTML/CSS Изучение Java Изучение C/С++ Изучение С# Изучение SQL 👉 Подписывайся на TechVibe, если интересно.

Falcon — это бесплатное приложение с открытым исходным кодом для подключения баз данных SQL и создания визуализаций и аналитических панелей в режиме реального времени. 📌 Ссылочка: https://github.com/plotly/falcon ➡️ SQL Ready | #ресурсы

🖥 Использование оконных функций: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK Оконные функции позволяют выполнять вычисления над набором строк, связанным с текущей строкой, без агрегации результата. Это полезно для присвоения уникальных номеров строкам и ранжирования значений в пределах определенной группы. ➡️ SQL Ready | #гайд

CodHub теперь в Telegram❗️ Устали от 100500➕ бесконечного множества каналов, в поисках полезного материала и новостей из мира 🤩 ? Добро пожаловать в наш проект CodHub l Программирование — Мы собираем для вас все лучшие материалы любых направлений в одном канале: 📱 — Frontend 👩‍💻 — C++ 📱 — Python 🤔 — Hacking 📱 — Java 👩‍💻 — Golang 📱 — C# 👩‍💻 — Linux 👩‍💻 — Lua 👩‍💻 — php 👩‍💻 — Kotlin 👩‍💻 — Git 👩‍💻 — Assembler 👩‍💻 — Swift 🖥 — SQL 👩‍💻 — Mob. Develop 👣 — Backend 🐞— Qa Automation Успей подписаться❗️ — @CodHub_tg

📖 Базы данных и их безопасность Практическое руководство по защите данных, охватывающее методы безопасности, предотвращение угроз и управление доступом в современных базах данных.

Автор: Полищук Ю.В. Год: 2021

⬇️ Скачать книгу ➡️ SQL Ready | #книга

🖥 SQL Подзапросы: Примеры и Рекомендации Подзапросы — мощный инструмент SQL, позволяющий включать результаты одного запроса в другой, что делает анализ данных гибким и производительным. 1. Вложенные подзапросы: когда один запрос внутри другого Чтобы отфильтровать пользователей, у которых баланс выше среднего, используем подзапрос:

SELECT user_id, balance
FROM users
WHERE balance > (SELECT AVG(balance) FROM users);

2. Коррелированные подзапросы: доступ к внешним данным, коррелированный подзапрос связан с внешним запросом и работает для каждой строки:

SELECT name
FROM employees e1
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees e2 WHERE e1.department = e2.department);

3. Подзапросы с оператором EXISTS: проверка наличия данных EXISTS часто используется, чтобы проверить наличие связанных данных:

SELECT customer_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

➡️ SQL Ready | #техсобес

⚡️ В сети начали находить курсы и книги известных онлайн школ в открытом доступе Вот отсортированная база с тонной материала(постепенно пополняется): 🔗 БАЗА (3385 видео/книг): (363 видео, 87 книги) — Python (415 видео, 68 книги) — Frontend (143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг (352 видео, 89 книги) — С/С++ (343 видео, 87 книги) — Java (176 видео, 32 книги) — Git (293 видео, 63 книги) — C# (167 видео, 53 книги) — PHP (227 видео, 83 книги) — SQL/БД (163 видео, 29 книги) — Linux (181 видео, 32 книги) — Go (167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift (137 видео, 93 книги) — Data Science (113 видео, 82 книги) — GameDev (129 видео, 73 книги) — QA Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram и на YouTube с доступом по ссылке

⚡️ В сети начали находить платный контент от известных онлайн школ в открытом доступе Вот отсортированные базы с тонной материала(книги, курсы, ресурсы и гайды): 1. Python (43ГБ) — Python с нуля (23ГБ) — Разработка ботов (29ГБ) — Flask/Django 2. Frontend: (67ГБ) — JS/HTML/CSS (18ГБ) — React/Vue (12ГБ) — TypeScript 3. Хакинг & ИБ: (72ГБ) — Соц. инженерия (47ГБ) — OSINT (54ГБ) — Пентест 4. С/С++: (89ГБ) — С/C++ с нуля (27ГБ) — Qt/gtest/gmock (15ГБ) — Boost/CMake 5. Базы Данных & SQL: (65ГБ) — SQL/MySQL (21ГБ) — PostgreSQL (32ГБ) — SQLite Пользуемся 🔥

🖥 SQL Подзапросы: Примеры и Рекомендации Подзапросы — мощный инструмент SQL, позволяющий включать результаты одного запроса в другой, что делает анализ данных гибким и производительным. 1. Вложенные подзапросы: когда один запрос внутри другого Чтобы отфильтровать пользователей, у которых баланс выше среднего, используем подзапрос:

SELECT user_id, balance
FROM users
WHERE balance > (SELECT AVG(balance) FROM users);

Здесь подзапрос возвращает средний баланс, который внешний запрос использует как фильтр. 2. Коррелированные подзапросы: доступ к внешним данным Коррелированный подзапрос связан с внешним запросом и работает для каждой строки:

SELECT name
FROM employees e1
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees e2 WHERE e1.department = e2.department);

Это поможет найти сотрудников, чья зарплата выше средней по их отделу. 3. Подзапросы с оператором EXISTS: проверка наличия данных EXISTS часто используется, чтобы проверить наличие связанных данных:

SELECT customer_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

Этот запрос вернет всех клиентов, у которых есть хотя бы один заказ. 4. Заключение: Используйте подзапросы для динамичных фильтров и корреляций, но избегайте излишне сложных вложений, чтобы поддерживать производительность. ➡️ SQL Ready | #техсобес

➡️ SQL Ready | #мем