Базы данных (Data Base)

Шардинг как паттерн архитектуры базы данных Шардинг (сегментирование)  —  паттерн архитектуры базы данных, предполагающий разбиение базы данных на более мелкие, быстрые и управляемые части, называемые шардами (сегментами). Каждый шард представляет собой отдельную базу данных, а в совокупности эти шарды составляют единую базу данных. Шардинг особенно полезен для управления крупными базами данных, обеспечивая значительное повышение производительности, удобство обслуживания и масштабируемость. https://lab.scub.net/architecture-patterns-sharding-09f759150d3d #db 👉 @database_info

На грани ИИ: пример поиска и обработки векторов в PostgreSQL + pgvector На Хабре было много упоминаний pgvector в обзорах Postgresso. И каждый раз новость была про место которое где‑то за границей и далеко. Многие коммерческие решения для хранения и поиска векторов в базе данных нынче не доступны, а pgvector доступен любому, тем более в самой популярной базе в России. Применим pgvector для задачи поиска похожих домов по инфраструктуре для детей в Москве. В этой статье покажу на этом практическом примере как хранить, кластеризовать алгоритмом DBSCANвекторы и искать по ним в базе данных. В примере задача с векторами на грани типичного хранения и обработки результатов работы нейросетевых моделей в базе данных. https://habr.com/ru/articles/777734/ #db 👉 @database_info

SQL Cookbook: Query Solutions and Techniques for All SQL Users Автор: Anthony Molinaro, Robert de Graaf (2020) Возможно, вы знаете основы SQL, но используете ли все возможности в полной мере? Программисты, использующие SQL, аналитики, специалисты по обработке данных, администраторы баз данных и даже относительно обычные пользователи SQL могут воспользоваться данным ценным руководством по решению повседневных проблем. Второе издание включает: ✔️Полностью переработанные рецепты; ✔️Дополнительные рецепты, отражающие широкое распространение общих табличных выражений для более читаемых и простых в реализации решений; ✔️Новые рецепты, которые сделают SQL более полезным для людей, не являющихся экспертами по базам данных, включая специалистов по данным. #db 👉 @database_info

Какие типы СУБД в соответствии с моделями данных вы знаете? Этот вопрос по SQL предполагает не просто назвать, но и дать краткое описание каждому типу. Существует несколько типов СУБД: Реляционные, которые поддерживают установку связей между таблицами с помощью первичных и внешних ключей. Пример — MySQL. Flat File — базы данных с двумерными файлами, в которых содержатся записи одного типа и отсутствует связь с другими файлами, как в реляционных. Пример — Excel. Иерархические подразумевают наличие записей, связанных друг с другом по принципу отношений один-к-одному или один-ко-многим. А вот для отношений многие-ко-многим следует использовать реляционную модель. Пример — Adabas. Сетевые похожи на иерархические, но в этом случае «ребёнок» может иметь несколько «родителей» и наоборот. Примеры — IDS и IDMS. Объектно-ориентированные СУБД работают с базами данных, которые состоят из объектов, используемых в ООП. Объекты группируются в классы и называются экземплярами, а классы в свою очередь взаимодействуют через методы. Пример — Versant. Объектно-реляционные обладают преимуществами реляционной и объектно-ориентированной моделей. Пример — IBM Db2. Многомерная модель является разновидностью реляционной и использует многомерные структуры. Часто представляется в виде кубов данных. Пример — Oracle Essbase. Гибридные состоят из двух и более типов баз данных. Используются в том случае, если одного типа недостаточно для обработки всех запросов. Пример — Altibase HDВ. #db 👉 @database_info

Курс по T-SQL Создание таблиц Заполнение таблиц Блоки запроса: select, from, where, group by Условие отбора. Использование LIKE, BETWEEN, AND, OR NULL и как с этим работат Изменение данных: DELETE WHERE, UPDATE WHERE Псевдонимы столбцов и как убрать дубликаты строк при выводе на экран Таблицы: постоянные, в виде подзапроса, временные #, представления view Связи между таблицами:inner join, left join, right join, cross join, full join Рекурсивные соединения таблиц или как соединить одинаковые таблицы источник #db 👉 @database_info

✅ Изучаем конфигурации PostgreSQL на открытом практическом уроке от OTUS 🔹На вебинаре рассмотрим оптимальные способы конфигурирования PostgreSQL, а также научимся тестировать наши конфигурации при помощи sysbanch, pgbench и бонус. Вебинар будет полезен разработчикам SQL, архитекторам и DBA. 👉 Регистрация https://clck.ru/3AM8PP?erid=LjN8K7kCA

Шпаргалка по SQL (postgres), которая выручает меня на собесах Вопросы, рассмотренные ниже мне задавали на собеседованиях на позицию python-разработчика. Естественно отвечать правильно получалось не всегда, а если точнее то чаще не правильно, однако проведя N часов в рефлексии я составил перечень ответов, которыми пользуюсь до сих пор. Данная информация предполагает знание основ языка запросов и я надеюсь, она окажется полезной для разработчиков, которые сейчас активно ищут работу а также, что ты прочитаешь этот текст до конца и добавишь свой вопрос к перечню (ну или поправишь неточности в существующих) https://habr.com/ru/articles/745948/ #db 👉 @database_info

NULL-значения в PostgreSQL: правила и исключения Навскидку многим кажется, что они знакомы с поведением NULL-значений в PostgreSQL, однако иногда неопределённые значения преподносят сюрпризы. Мы с коллегами написали статью на основе моего доклада с PGConf.Russia 2022 — он был полностью посвящён особенностям обработки NULL-значений в Postgres. https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/697300/ #db 👉 @database_info

✅ Изучаем конфигурации PostgreSQL на открытом практическом уроке от OTUS 🔹На вебинаре рассмотрим оптимальные способы конфигурирования PostgreSQL, а также научимся тестировать наши конфигурации при помощи sysbanch, pgbench и бонус. Вебинар будет полезен разработчикам SQL, архитекторам и DBA. Встречаемся 4 марта в 20:00 мск в рамках курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков». 👉 Регистрация https://otus.pw/vcMJ9/?erid=LjN8K85uK

Learning Snowflake SQL and Scripting: Generate, Retrieve, and Automate Snowflake Data Автор: Alan Beaulieu (2023) Чтобы помочь вам стать профессионалом в области Snowflake, в этом кратком, но исчерпывающем руководстве рассматриваются основы и лучшие практики использования языков SQL и Scripting в Snowflake. Разработчики и специалисты по работе с данными узнают, как генерировать, модифицировать и запрашивать данные в реляционной системе управления базами данных Snowflake, а также как применять аналитические функции для создания отчетов. Автор также покажет, как создавать сценарии, хранимые функции и хранимые процедуры для возврата наборов данных с помощью Snowflake Scripting. Эта книга идеально подходит для тех, кто только начинает работать с базами данных и нуждается в выполнении запросов и отчетов на базе данных Snowflake или переходит с таких баз данных, как Oracle, SQL Server или MySQL, на облачные платформы. #db 👉 @database_info