Базы данных

Ваш SQL медленный И ты не можешь сказать, почему https://medium.com/@hnasr/your-sql-is-slow-9b69a120713c

Random-Database-Generator — это инструмент, предназначенный для автоматизации процесса создания базы данных. Любой, кому необходимо немедленно создать базы данных с фиктивными или поддельными данными, может использовать ее очень эффективно. https://medium.com/@anilgehlot2000/automating-database-setup-a-guide-to-the-random-database-generator-2ab78750e80b

5 очень полезных шпаргалок по SQL, которые нельзя пропустить! https://www.kdnuggets.com/5-super-helpful-sql-cheat-sheets-you-cant-miss

Оптимизация SQL-запросов в 23 раза!!! https://dev.to/navneet7716/optimizing-sql-queries-h9j

Разница между SQL SELECT UNIQUE и SELECT DISTINCT https://www.sqlshack.com/difference-between-sql-select-unique-and-select-distinct

SQLite 3.45 выпущен с поддержкой JSONB https://www.sqlite.org/changes.html#version_3_45_0

🤖 Общайтесь со своей базой данных SQL 📊. Точная генерация текста в SQL с помощью LLM с использованием RAG 🔄. https://github.com/vanna-ai/vanna

Создайте чат-бота для своей базы данных SQL, используя 20 строк Python, используя Streamlit и Vanna. https://blog.stackademic.com/build-a-chatbot-for-your-sql-database-in-20-lines-of-python-5fbd47d43649

📚КАК РАБОТАЕТ ОПТИМИЗАТОР ЗАПРОСОВ POSTGRESQL https://www.cybertec-postgresql.com/en/how-the-postgresql-query-optimizer-works 📚Очистка данных в SQL: как подготовить беспорядочные данные для анализа https://www.kdnuggets.com/data-cleaning-in-sql-how-to-prepare-messy-data-for-analysis

Просто выучите SQL https://timocodes.hashnode.dev/just-learn-sql

Как современные базы данных SQL меняют веб -разработку - в эпоху ИИ https://dev.to/zenstack/how-modern-sql-databases-are-changing-web-development-4-into-the-ai-era-532p

Как работают Векторные базы данных и Поиск похожих текстов в них. Если вы когда-нибудь использовали в работе retrieval augmentation generation (RAG) на базе векторного поиска и не лезли туда под капот, но были бы не прочь, я постараюсь погрузить вас в то, как устроена векторная база данных внутри. Читать далее https://habr.com/ru/articles/784158

Немного про OR в SQL запросах. Несмотря на избитость темы и многочисленные рекомендации избегать OR в выражениях WHERE/ON SQL запросов, жизнь вносит свои коррективы. Иногда сама постановка задачи подразумевает необходимость использовать OR. Я не собираюсь здесь рассматривать простые случаи, а сразу возьму быка за рога и рассмотрю случай, когда OR должно привести к двум разным выборкам по разным индексам одной и той же таблицы. Читать далееhttps://habr.com/ru/articles/784076

⭐️ 6 векторных баз данных с открытым исходным кодом для поддержки вашего приложения искусственного интеллекта 🔗💽 https://dev.to/lunary/6-open-source-vector-databases-to-power-your-ai-app-o45

[Перевод] Использование Postgres-триггеров для исторических таблиц. В динамичной среде управления базами данных постоянно присутствует необходимость фиксировать и понимать изменения данных с течением времени. Начните управлять временем с использованием Postgres-триггеров, которые открывают легкий путь к сложному решению — историческим таблицам. Представьте себе мир, в котором каждое изменение вашей базы данных оставляет след, фиксирующую эволюцию ваших данных. В этом заключаются перспективы исторических таблиц — концепции, которая выходит за рамки традиционных ограничений проектирования баз данных. В этом исследовании мы углубимся во временное измерение PostgreSQL, раскроем возможности Postgres-триггеров и их ключевую роль в создании и обслуживании исторических таблиц. Читать далее https://habr.com/ru/articles/783560

Настройка естественного языка для генератора кода SQL с помощью Python Это пошаговое руководство по настройке генератора кода SQL на естественном языке с помощью Python с использованием API OpneAI. https://medium.com/@rami.krispin/setting-a-natural-language-to-sql-code-generator-with-python-d267f40d7218

Архивная репликация в PostgreSQL: пошаговая инструкция Разбираем c Григорием Тарасенко, инженером команды SQL на примере, как реплицировать базы без использования слотов репликации. https://habr.com/ru/articles/781892/

SQL на волю: 7 ошибок SQL, которых следует избегать SQL — это удобный способ управления данными и запроса к ним, но плохо написанные запросы могут привести к перегрузке вашей базы данных. Вот семь распространенных ловушек SQL и способы их избежать. https://www.infoworld.com/article/3209665/sql-unleashed-7-sql-mistakes-to-avoid.html

Основы работы с базами данных. Около года назад я пытался подумать, какую базу данных мне выбрать для своего следующего проекта, и пришел к выводу, что недостаточно разбираюсь в различиях баз данных. Я заходил на разные сайты баз данных и видел в основном маркетинг и слова, которые я не понимаю. Именно тогда я решил прочитать отличные книги Database Internals Алекса Петрова и Designing Data-Intensive Applications Мартина Клеппмана. Эти книги пробудили мое любопытство настолько, что я создал собственную небольшую базу данных, которую я назвал dbeel. Эта статья представляет собой краткое изложение этих книг с акцентом на фундаментальные проблемы, о которых инженер баз данных думает в душе. https://tontinton.com/posts/database-fundementals/

Как работают SQL-соединения? На диаграмме ниже подробно показано, как работают 4 типа SQL-соединений. 🔹INNER JOIN Возвращает совпадающие строки в обеих таблицах. 🔹LEFT JOIN Возвращает все записи из левой таблицы и соответствующие записи из правой таблицы. 🔹RIGHT JOIN Возвращает все записи из правой таблицы и соответствующие записи из левой таблицы. 🔹FULL OUTER JOIN Возвращает все записи, в которых есть совпадения, в левой или правой таблице.