Базы данных

Расширенные стратегии индексирования в PostgreSQL Когда запрос выполняется, PostgreSQL просматривает доступные индексы, чтобы определить, можно ли использовать какой-либо из них для выполнения условия запроса. Если он находит соответствующий индекс, PostgreSQL использует его для быстрой идентификации соответствующих строк в таблице. Это приводит к значительному ускорению запросов, особенно в ситуациях, когда таблицы большие или условия сложные. PostgreSQL поддерживает несколько типов индексов, включая B-tree, hash, GiST, SP-GiST и BRIN. Каждый тип индекса предназначен для обслуживания различных типов запросов и шаблонов доступа к данным. https://www.freecodecamp.org/news/postgresql-indexing-strategies/

27 лучших синтаксиса SQL для разработчиков SQL — декларативный язык, поэтому его синтаксис читается как естественный язык. Оператор SQL начинается с глагола, описывающего действие, например, SELECT, INSERT, UPDATE или DELETE. После глагола идут подлежащее и сказуемое. Синтаксис языка структурированных запросов представляет собой уникальный набор правил и рекомендаций, в которых не учитывается регистр. Его синтаксис определяется и поддерживается стандартами ISO и ANSI. https://morioh.com/p/27dd41b0d365?f=5c21fb01c16e2556b555ab32 Ниже приведены некоторые наиболее важные моменты о синтаксисе SQL, которые следует помнить:

Вот мои 10 лучших советов по оптимизации ваших SQL-запросов. Эй там! Я здесь, чтобы поговорить об оптимизации SQL-запросов. 😊 https://blog.devgenius.io/here-are-my-top-10-tips-for-optimizing-your-sql-queries-5563272f3c79

Как «лайки» в социальных сетях хранятся в базе данных Вы когда-нибудь задумывались о том, как Instagram, Twitter, Facebook или любые платформы социальных сетей отслеживают, кому понравились ваши посты? Давайте разберемся в этом посте! https://dev.to/danielhe4rt/database-101-how-social-media-likes-are-stored-in-a-database-3oii

Раскройте секреты поврежденных индексов MySQL У одного из наших клиентов недавно был поврежден индекс, который повлиял на работоспособность его базы данных и вызвал задержку для его клиентов. Чтобы определить и обработать поврежденный индекс в MySQL, вот несколько часто задаваемых вопросов: https://www.eversql.com/mysql-corrupted-index/

Правильная загрузка инкрементных данных в масштабе В этом посте я надеюсь демистифицировать дополнительные нагрузки. Я рассмотрю несколько методов постепенной загрузки, а также некоторые расширенные варианты использования. Даже если вы не обрабатываете терабайты данных, конвейеры данных могут стать намного эффективнее, экономя ваше время и деньги. https://medium.com/data-engineer-things/correctly-loading-incremental-data-at-scale-c656704da86d

Почему MySQL не использует мой индекс? Один из самых неприятных моментов при работе с базами данных — это когда вы разработали идеальный индекс , но MySQL по-прежнему его не использует. Есть несколько причин, по которым это может быть так, и в этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных. https://planetscale.com/blog/why-isnt-mysql-using-my-index

Система реляционных баз данных с искусственным интеллектом | SQL встречает глубокое обучение EVA — это система баз данных для создания более простых и быстрых приложений на основе ИИ. https://github.com/georgia-tech-db/eva

Процесс ETL с использованием Airflow и Docker В этой статье я создам процесс ETL для извлечения данных Forex и оберну все это в виде конвейера данных, используя Airflow и Docker. Процесс ETL будет извлекать данные из API fixer.io , преобразовывать их и загружать в базу данных PostgreSQL. Этот проект направлен на создание автоматизированного процесса, который постоянно загружает данные в базу данных PostgreSQL. Каждые 2 минуты процесс ETL загружает обновленный пакет данных Forex. https://blog.devgenius.io/etl-process-using-airflow-and-docker-226aa5c7a41a

Настройка производительности SQL Обработка данных — важная часть любого приложения, и неправильное выполнение этой операции может дорого обойтись. В этой статье я дам вам несколько советов, которые я усвоил в процессе работы и которые могут ускорить ваши приложения. Кроме того, и, возможно, что более важно, я покажу вам, как настроить небольшую базу данных на локальном компьютере, где вы сможете попрактиковаться и улучшить свои навыки работы с SQL. https://itnext.io/sql-performance-tuning-72e9ebf67549

MongoDB, DynamoDB и Tigris — сравнение баз данных NoSQL Выбор того, как ваше приложение хранит данные и управляет ими, является одним из тех основополагающих решений, которые повлияют практически на каждый ваш шаг. Но с таким разнообразием, как сделать правильный выбор? Tigris — это база данных NoSQL с открытым исходным кодом и поисковая платформа , которую вы можете запустить в любом облаке, на собственном оборудовании или управлять ею через Tigris Cloud . Здесь мы рассмотрим, как Tigris сравнивается с MongoDB и DynamoDB , а также предоставим обзор некоторых функций и компромиссов, которые вам необходимо учитывать. https://www.tigrisdata.com/blog/mongodb-vs-dynamodb-vs-tigris-nosql-comparison/

Визуализация SQL-запроса

Полнотекстовый поиск в MongoDB https://code.tutsplus.com/tutorials/full-text-search-in-mongodb--cms-24835

SQL-чат SQL-клиент на базе ChatGPT для Postgres, MySQL и SQL Server https://www.sqlchat.ai/

dbdev: менеджер пакетов PostgreSQL dbdevвыполняет для PostgreSQL ту же роль, что и npmдля JavaScript, pipдля Python и cargoдля Rust, поскольку позволяет публиковать библиотеки и приложения для многократного развертывания. https://supabase.com/blog/dbdev

Как выбрать правильную базу данных в 2023 году Большая часть принятия правильного решения состоит в том, чтобы знать, какие у вас есть варианты. Ландшафт баз данных быстро менялся в последние несколько лет, поэтому в этой статье мы постараемся упростить вам задачу, рассмотрев следующие темы: -Обзор экосистемы баз данных в 2023 году -Что на самом деле заставляет разные типы баз данных работать по-разному с технической точки зрения -Когда использовать специализированную базу данных по сравнению с базой данных общего назначения https://www.influxdata.com/blog/how-choose-right-database-2023/

Почему SQL подходит для управления инфраструктурой В этом посте мы познакомимся с различными программными абстракциями и структурами данных, инструментами, используемыми профессионалами разного профиля, и рассмотрим их плюсы и минусы, в частности, в отношении управления облачной инфраструктурой. Мы увидим, что, хотя у SQL есть свои недостатки, это «наименее худший» из всех возможных вариантов. https://dev.to/iasql/why-sql-is-right-for-infrastructure-management-3gge