en
Feedback
SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

Open in Telegram

№ 5060218708 Изучаем SQL с нуля По всем вопросам @mascarov_valentin Реклама на бирже - https://telega.in/c/SQl_and_DB_Learning

Show more
9 717
Subscribers
+224 hours
-127 days
-4530 days
Attracting Subscribers
June '26
June '26
+14
in 0 channels
May '26
+21
in 0 channels
Get PRO
April '26
+25
in 0 channels
Get PRO
March '26
+22
in 0 channels
Get PRO
February '26
+7
in 0 channels
Get PRO
January '26
+6
in 0 channels
Get PRO
December '25
+6
in 0 channels
Get PRO
November '25
+11
in 0 channels
Get PRO
October '25
+14
in 0 channels
Get PRO
September '25
+22
in 0 channels
Get PRO
August '25
+7
in 0 channels
Get PRO
July '25
+15
in 0 channels
Get PRO
June '25
+24
in 0 channels
Get PRO
May '25
+76
in 2 channels
Get PRO
April '25
+21
in 0 channels
Get PRO
March '25
+25
in 0 channels
Get PRO
February '25
+24
in 0 channels
Get PRO
January '25
+139
in 0 channels
Get PRO
December '24
+10
in 0 channels
Get PRO
November '24
+204
in 4 channels
Get PRO
October '24
+623
in 11 channels
Get PRO
September '24
+209
in 4 channels
Get PRO
August '24
+208
in 0 channels
Get PRO
July '24
+37
in 0 channels
Get PRO
June '24
+40
in 0 channels
Get PRO
May '24
+68
in 0 channels
Get PRO
April '24
+123
in 0 channels
Get PRO
March '24
+108
in 0 channels
Get PRO
February '24
+267
in 0 channels
Get PRO
January '24
+81
in 0 channels
Get PRO
December '23
+123
in 2 channels
Get PRO
November '23
+46
in 0 channels
Get PRO
October '23
+272
in 4 channels
Get PRO
September '23
+183
in 0 channels
Get PRO
August '23
+317
in 2 channels
Get PRO
July '23
+68
in 0 channels
Get PRO
June '23
+63
in 0 channels
Get PRO
May '23
+369
in 0 channels
Get PRO
April '23
+187
in 0 channels
Get PRO
March '23
+336
in 0 channels
Get PRO
February '23
+104
in 0 channels
Get PRO
January '23
+1 026
in 0 channels
Get PRO
December '22
+412
in 0 channels
Get PRO
November '22
+650
in 0 channels
Get PRO
October '22
+387
in 0 channels
Get PRO
September '22
+1 199
in 0 channels
Get PRO
August '22
+1 687
in 0 channels
Get PRO
July '22
+91
in 0 channels
Get PRO
June '22
+1 789
in 0 channels
Get PRO
May '22
+1 493
in 0 channels
Get PRO
April '22
+892
in 0 channels
Get PRO
March '22
+4 006
in 0 channels
Date
Subscriber Growth
Mentions
Channels
25 June+2
24 June+1
23 June0
22 June0
21 June0
20 June0
19 June+1
18 June0
17 June0
16 June+1
15 June+2
14 June0
13 June+2
12 June0
11 June0
10 June0
09 June+2
08 June0
07 June0
06 June+1
05 June+1
04 June0
03 June0
02 June+1
01 June0
Channel Posts
MySQL ускорение SQL запросов Ускорение SQL запросов в MySQL может быть достигнуто следующими способами: 1. Индексы: использование индексов может ускорить поиск и сортировку данных в ваших таблицах. 2. Оптимизация структуры таблиц: важно убедиться, что структура таблиц оптимизирована для выполнения запросов. 3. Оптимизация запросов: проверьте ваши запросы на оптимизацию, убедитесь, что вы используете правильные операторы JOIN и индексы для улучшения производительности. 4. Кэширование данных: использование кэширования данных может ускорить выполнение повторяющихся запросов. 5. Использование представлений: использование представлений может упростить запросы и улучшить их читаемость. 6. Ограничение размера выборки: используйте оператор LIMIT, чтобы выбрать только необходимые данные, это уменьшит время выполнения запроса. 7. Минимизация дубликатов данных: дубликаты данных могут увеличить размер таблицы и уменьшить производительность запросов. Удаляйте дубликаты данных или используйте оптимизированные структуры данных, такие как нормализованные таблицы. 8. Оптимизация памяти: оптимизируйте использование памяти вашей базы данных, чтобы уменьшить время обработки запросов. 9. Мониторинг производительности: важен для определения причин низкой производительности и для поиска способов ее улучшения. Он включает в себя слежение за показателями, такими как загруженность процессора, использование памяти, время ответа на запросы и т. д. 10. Использование индексов: используйте индексы, чтобы ускорить поиск данных в таблице. Обеспечьте, чтобы ваши индексы были актуальными и эффективными. 11. Оптимизация объединений: используйте оптимальные методы объединения, такие как внутреннее или внешнее объединение, чтобы ускорить выполнение запросов. 12. Использование хранимых процедур: хранимые процедуры могут ускорить выполнение повторяющихся запросов. 13. Использование кеширования: используйте кеширование, чтобы ускорить выполнение запросов и уменьшить нагрузку на базу данных. 14. Оптимизация конфигурации сервера: оптимизируйте конфигурацию сервера, такую как количество памяти и число потоков, чтобы улучшить производительность базы данных. 15. Оптимизация структуры таблиц: периодически оценивайте структуру таблиц и выполняйте необходимые изменения, чтобы улучшить производительность. 16. Оптимизация запросов: проверяйте и оптимизируйте свои SQL-запросы, чтобы улучшить их производительность. 17. Ограничение данных: ограничивайте количество возвращаемых данных, чтобы улучшить производительность. 18. Мониторинг производительности: мониторинг производительности поможет вам выявить проблемы и найти способы их устранения. 19. Обновление ПО: регулярно обновляйте ПО, используемое вашей базой данных, чтобы воспользоваться последними улучшениями производительности. 20. Использование индексов: правильное использование индексов может существенно улучшить производительность SQL-запросов. Обратите внимание, что нет единого решения для улучшения производительности SQL-запросов, и каждый случай может быть уникален. Важно понимать причины низкой производительности и применять соответствующие техники для улучшения.

2
🖥 Google почти всегда задает вопросы по SQL во время собеседований на вакансии Data Analytics, Data Science и Data Engineeri
🖥 Google почти всегда задает вопросы по SQL во время собеседований на вакансии Data Analytics, Data Science и Data Engineering. Поэтому, если вы готовитесь к собеседованию по SQL, решите эти 11 РЕАЛЬНЫХ вопросов для собеседования Google по SQL. https://datalemur.com/blog/google-sql-interview-questions
1 224
3
💻Knex.js — конструктор SQL-запросов для PostgreSQL и других СУБД — npm install knex --save — npm install pg --save Knex.js с+1
💻Knex.js — конструктор SQL-запросов для PostgreSQL и других СУБД — npm install knex --save — npm install pg --save Knex.js спроектирован как гибкий и портативный инструмент. В нем есть как традиционные колбеки, так и интерфейс промисов для более чистого управления потоком async, потоковый интерфейс, полнофункциональные конструкторы запросов и схем, поддержка транзакций (с точками сохранения), пул соединений и стандартизированные ответы между различными клиентами. Knex можно использовать в качестве конструктора SQL-запросов как в Node.JS, так и в браузере, ограничиваясь возможностями WebSQL (например, невозможностью дропать таблицы или читать схемы). Составлять SQL-запросы в браузере для выполнения на сервере крайне не рекомендуется, так как это может стать причиной серьезных уязвимостей в безопасности. 🟡 Доки 🖥 GitHub
1 352
4
Как ускорить базу данных при помощи шардирования Смотреть статью
1 436
5
Поиск значений в таблице, которые не совпадают с другой таблицей Для выполнения поиска значений в таблице, которые не совпада
Поиск значений в таблице, которые не совпадают с другой таблицей Для выполнения поиска значений в таблице, которые не совпадают с другой таблицей в SQL, можно использовать операторы JOIN, NOT IN и NOT EXISTS. 1. JOIN - используется для объединения двух таблиц по заданному условию. Для поиска значений, которые не совпадают, можно использовать LEFT JOIN или RIGHT JOIN, а затем выбрать строки с NULL значениями в столбцах таблицы-присоединения. 2. NOT IN - спользуется для выбора значений из одной таблицы, которые не содержатся в другой таблице. 3. NOT EXISTS - используется для проверки наличия значений в подзапросе и выбора строк, которые не имеют соответствия в другой таблице.
0
6
Все о jsonb_to_recordset в SQL Функция jsonb_to_recordset в SQL используется для преобразования данных, хранящихся в формате
Все о jsonb_to_recordset в SQL Функция jsonb_to_recordset в SQL используется для преобразования данных, хранящихся в формате JSON, в таблицы. Она позволяет распаковывать массивы и объекты JSON и превращать их в строки и столбцы в таблице. Кроме того, jsonb_to_recordset позволяет работать с вложенными объектами и массивами. Для этого нужно использовать функцию jsonb_each, которая распаковывает объекты и массивы JSON в отдельные строки.
0