SQL Portal | Базы Данных

Линтер и автоформаттер для SQL Бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который проверяет SQL на соответствие заданным правилам и автоматически исправляет многие нарушения: отступы, пробелы, регистр ключевых слов и другие детали оформления. Поддерживает PostgreSQL, MySQL, T-SQL, ClickHouse, BigQuery и другие диалекты. Работает с шаблонами Jinja и проектами dbt через отдельный плагин. https://github.com/sqlfluff/sqlfluff 👉 @SQLPortal

Знатоки SQL и те, кто только учится, вопрос к вам Какой из этих запросов вы выберете для выполнения? 👉 @SQLPortal

CSRF ≠ XSS ≠ SQL-инъекция. Все три уязвимости безопасности, но механизмы атак у них разные CSRF — межсайтовая подделка запроса: Злоумышленник заставляет браузер авторизованного пользователя отправить запрос на действие, которого пользователь не собирался выполнять. XSS — межсайтовый скриптинг: Вредоносный JavaScript внедряется в страницу и выполняется в браузере другого пользователя в контексте сайта. SQL-инъекция: Пользовательские данные изменяют структуру SQL-запроса, позволяя злоумышленнику читать, изменять или удалять данные. Как защищаться: CSRF • Использовать CSRF-токены. • Настроить атрибут SameSite для cookies. • Проверять заголовки Origin/Referer для запросов, изменяющих состояние. XSS • Экранировать данные при выводе с учётом контекста: HTML, атрибуты, JavaScript. • Если пользовательский HTML разрешён — очищать его с помощью санитайзера. • Использовать строгую Content Security Policy (CSP) как дополнительный уровень защиты. • Не вставлять недоверенный HTML напрямую в страницу. SQL-инъекций • Использовать подготовленные выражения и параметризованные запросы. • Не подставлять пользовательский ввод в SQL через конкатенацию строк. • Проверять входные данные и ограничивать права учётной записи БД. Как запомнить: CSRF — нежелательный запрос от вашего браузера. XSS — чужой код в вашем браузере. SQL-инъекция — чужая логика в запросе к базе. 👉 @SQLPortal

Знатоки SQL: в каких случаях стоит использовать код A, а в каких — код B? 👉 @SQLPortal

Один из лучших ресурсов по производительности SQL: use-the-index-luke.com 👉 @SQLPortal

Microsoft представила обновления SQL на SQLCon Barcelona 2026 Среди главных направлений — поддержка ИИ в локальной инфраструктуре, повышение производительности критически важных приложений и интеллектуальные инструменты управления базами данных. Подробнее об анонсах 👉 @SQLPortal

6 инструментов в закладки бэкенд-разработчику • Hoppscotch — тестирование API и просмотр ответов. • Webhook.site — отладка вебхуков и проверка их содержимого. • dbdiagram.io — визуализация схем баз данных. • Dalibo Explain — разбор планов выполнения запросов PostgreSQL. • ngrok — доступ к локальному серверу извне для тестирования. • Sentry — отслеживание и отладка ошибок в продакшене. ИИ помогает писать бэкенд. Эти инструменты помогают проверять, как он работает. 👉 @SQLPortal

Вопрос по SQL Посмотрите на запрос: как думаете, какой результат он вернёт и почему? 👉 @SQLPortal

В стране 2 000 клиентов. Сколько SQL-запросов этот метод отправит в базу данных? Напишите число в комментариях. 👉 @SQLPortal

Согласны с этим? Третьего пора повышать? 🙂 👉 @SQLPortal

А что, если SQL сможет искать и по точному совпадению, и по смыслу? В YDB от Yandex B2B Tech появился гибридный поиск, который объединяет полнотекстовый и векторный поиск. Полнотекстовый индекс ищет конкретные слова и значения, а векторный — похожие по смыслу данные. Например, запрос может одновременно содержать номер документа и описание нужной ситуации. Раньше для такого сценария часто приходилось использовать несколько систем: основную БД, поисковый движок и векторное хранилище. Между ними нужно синхронизировать данные и отдельно поддерживать каждый компонент. В YDB оба индекса работают как распределённые таблицы и обновляются в рамках одной транзакции вместе с основными данными. Поэтому поиск можно строить непосредственно поверх данных в БД. Такой подход пригодится для поиска по документам и корпоративным базам знаний, каталогам, тикетам, а также для RAG и ИИ-ассистентов, где важно одновременно находить точные значения и учитывать контекст запроса. Гибридный поиск доступен в enterprise-редакции версии 26.3 для использования в on-premises и в Managed Service for YDB. Хотите, чтобы ИИ-агенты отвечали точнее, а рекомендации были релевантнее? 15 октября на митапе команда YDB покажет, как совместить смысловой и точный поиск в одной СУБД. 🔥 Регистрация по ссылке

План оптимизации SQL-запросов Правильный результат ещё не означает, что запрос работает эффективно. Если SQL начинает тормозить, не переписывайте его наугад. План выполнения (EXPLAIN) → фильтры → выбираемые столбцы → JOIN → индексы → функции → перемещение данных → повторные замеры. Оптимизируйте на основе фактов, а не догадок. Что вы проверяете первым, когда SQL-запрос становится медленным? 👉 @SQLPortal

Вопрос по SQL Почему условие status = NULL не подходит для проверки на NULL? Ответ: status = NULL даёт UNKNOWN, а WHERE пропускает только строки, для которых условие равно TRUE. Поэтому для проверки на NULL используют status IS NULL. 👉 @SQLPortal

Docker прост, пока всё работает. Но что делать, если контейнер постоянно перезапускается, логи пропали, а приложение теряет данные после перезапуска? Тут уже недостаточно одного docker run. Команды Docker, которые стоит знать каждому разработчику: • docker logs -f → следить за логами приложения. • docker exec -it → выполнять команды внутри работающего контейнера для диагностики. • docker inspect → изучать конфигурацию контейнера. • docker stats → проверять потребление CPU и памяти. • docker network → управлять сетями и разбираться с соединениями между сервисами. • docker volume → управлять томами для хранения данных вне жизненного цикла контейнера. • docker compose → запускать несколько сервисов вместе. • docker system df → проверять, сколько места на диске занимает Docker. В продакшене не забывайте: • Использовать небольшие базовые образы из доверенных источников. • Запускать приложение от пользователя без прав root. • Настраивать проверки работоспособности и ограничения ресурсов. • Не хранить секреты в Docker-образах. • Использовать тома для постоянного хранения данных. Подготовили шпаргалку по Docker для продакшена: архитектура, команды, примеры, сети, тома, Compose и советы по диагностике проблем. 👉 @SQLPortal

Партиционирование vs шардинг: в чём разница? Таблица растёт, запросы замедляются, обслуживать данные становится сложнее. Партиционирование и шардинг помогают разделить данные на части, но решают разные задачи. Партиционирование разбивает большую таблицу на разделы, например по месяцам. В показанном сценарии они остаются на одном сервере. Это упрощает обслуживание и позволяет подходящим запросам читать только нужные разделы. Шардинг распределяет данные между несколькими серверами по ключу, например user_id или tenant_id. Это позволяет распределять нагрузку и объём хранения, но усложняет запросы между шардами и перенос данных. Оба подхода можно сочетать: внутри каждого шарда таблицы могут быть партиционированы. Сохраняйте схему 👉 @SQLPortal

PostgreSQL: почему резерв на 30 минут исчезал через пять Полезный кейс о том, как различия конфигурации между окружениями превращаются в ошибки бизнес-логики. В статье разбирают инцидент на стеке Go, GORM, pgx и PostgreSQL: разницу между timestamp и timestamptz, влияние таймзоны сессии на NOW() и сравнения дат, а также фиксацию UTC в подключении и проверку настроек при старте. https://habr.com/ru/articles/1085828/ 👉 @SQLPortal

Нет, это не одно и то же. Для проверки на NULL в SQL нельзя использовать = NULL. NULL означает неизвестное значение, поэтому сравнение с ним возвращает UNKNOWN, а не FALSE. ✔️ Используйте IS NULL. ✔️ Используйте IS NOT NULL. 👉 @SQLPortal

🗄 Что важно учесть, если ИИ-агент ищет по корпоративным данным? 6 октября в Архитектурном клубе Яндекс 360 разберут, как устроить поиск для ИИ-агента: сочетать полнотекстовый и векторный поиск, работать с метаданными и фильтрами и учитывать права доступа. Даниил Смирнов, руководитель разработки ИИ-платформы Яндекс 360, покажет, как изолировать данные пользователей и организаций и не допускать появления чужих фрагментов из индекса или кеша. Ещё обсудят оценку качества поиска и итогового ответа агента. 🗓 6 октября, 17:00 МСК 💻 Онлайн, бесплатно → Зарегистрироваться на эфир

DELETE ≠ TRUNCATE ≠ DROP Все три команды удаляют данные, но делают это по-разному. DELETE ➜ Удаляет выбранные строки из таблицы. ➜ Позволяет задать условие WHERE. TRUNCATE ➜ Удаляет все строки из таблицы. ➜ Сохраняет её структуру. DROP ➜ Удаляет саму таблицу: данные, индексы, ограничения и определение структуры. Как запомнить: • DELETE — удалить строки. • TRUNCATE — очистить таблицу. • DROP — удалить таблицу. Примеры:

-- Удаляет строку с id = 101
DELETE FROM users WHERE id = 101;

-- Удаляет все строки, сохраняя таблицу
TRUNCATE TABLE users;

-- Удаляет саму таблицу
DROP TABLE users;

Когда использовать каждую команду? DELETE • Нужно удалить конкретные записи. • Требуется фильтрация через WHERE. • Могут срабатывать триггеры, а удаление обычно журналируется на уровне строк. TRUNCATE • Нужно быстро очистить всю таблицу. • Таблица понадобится для дальнейшей работы. • Часто применяется для временных или промежуточных данных. DROP • Таблица больше не нужна. • Требуется удалить и данные, и определение её структуры. Ловушка на собеседовании: DELETE FROM users; без WHERE удаляет все строки, но сохраняет таблицу. Это не то же самое, что DROP TABLE users;. Сохраните шпаргалку, если изучаете SQL или готовитесь к собеседованию. 👉 @SQLPortal