SQL Ready | Базы Данных

🖥 Разбираем создание и использование временных таблиц! В этой шпаргалке — основные методы работы с временными структурами данных: создание и очистка временных таблиц, управление содержимым транзакций, использование CTE и параметров ON COMMIT. Эти приёмы применяются при оптимизации сложных запросов, промежуточных расчётах и обработке данных в сессиях или ETL-процессах. ➡️ SQL Ready | #шпора

Совет на 2025 год — переходите на Go. На Go собирают банки, маркетплейсы и highload-сервисы. Зарплаты мидлов начинаются от 200 000 ₽, а у сеньоров доходят до 600 000 ₽. А чтобы освоить его всего за 3 месяца — изучите канал Максима Аверина. Его бэкграунд: Senior Golang/Python (X5, Lamoda, BestDoctor), 7 лет в бэкенде, экс-тимлид и PM, 300+ собеседований с 2018 На канале вы найдёте: — Советы, которые в разы повысят ваши шансы на перекат в Go — Как легко выбивать себе ту ЗП, которую желаете: скрипты переговоров и шаблоны писем — Как сделать мощный проект с code-review и уже через три недели пойти на собесы. Огромный опыт, который ты можешь перенять абсолютно бесплатно. Переходи и изучай: @maksim_golang

🖥 Анализ потенциальных списаний и безнадёжных долгов! Иногда счета зависают надолго - дольше 180 дней. Такие долги уже маловероятно вернуть, и важно понимать их масштаб, чтобы вовремя принять меры. В задаче:

• Найдём счета с просрочкой свыше 180 дней; • Посчитаем их сумму и долю от всех долгов; • Определим, какая часть уже относится к «невозвратным» (closed, bankrupt).

В результате получаем инструмент для финансового контроля и резервирования: видно, где деньги уже «застыли» и какие долги требуют списания. ➡️ SQL Ready | #задача

🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊 Каналы с IT мероприятиями Подписывайся, чтобы не пропустить 👨‍💻 1. IT мероприятия для стажеров и студентов 2. IT мероприятия по РФ 3. IT мероприятия и хакатоны 4. Бесплатные IT мероприятия 5. IT мероприятия онлайн 6. IT мероприятия Москва 7. IT мероприятия Санкт Петербург

Скользящее среднее: сглаживаем колебания заказов! Оконные функции позволяют видеть тренд заказов без резких скачков.Посчитаем среднее количество заказов за последние 3 дня. Считаем количество заказов по датам:

SELECT order_date,
       COUNT(*) AS orders
FROM orders
GROUP BY order_date;

Формируем временную таблицу для расчётов:

WITH daily AS (
  SELECT order_date,
         COUNT(*) AS orders
  FROM orders
  GROUP BY order_date
)

Вычисляем среднее за 3 дня:

SELECT order_date,
       AVG(orders) OVER (
         ORDER BY order_date
         ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
       ) AS avg_3days
FROM daily;

Добавляем исходное значение для сравнения:

SELECT order_date,
       orders,
       ROUND(AVG(orders) OVER (
         ORDER BY order_date
         ROWS 2 PRECEDING
       ), 2) AS avg_3days
FROM daily;

🔥 Получаем сглаженную динамику заказов по датам — идеальный инструмент для анализа активности. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Сегодня разбираем GENERATE_SERIES — календарь и диапазоны! SQL умеет сам генерировать даты, числа и интервалы. Можно строить отчёты, искать пропуски и анализировать активность без сторонних таблиц. В этом посте:

• Генерируем последовательность дат и временных меток; • Находим “пустые” дни без заказов; • Формируем ежедневный отчёт по активности.

Функция, которая превращает SQL в крутой аналитический инструмент. ➡️ SQL Ready | #гайд

COALESCE — заполняем пропуски в запросе! NULL часто ломают отчёты и расчёты: сумма, среднее, сортировка — всё сбивается. COALESCE() подставляет первое непустое значение и спасает от ошибок. Заменим отсутствующие телефоны на понятный текст:

SELECT name, COALESCE(phone, 'не указано') AS phone
FROM customers;

В реальных проектах — незаменимо для расчётов:

SELECT id, total,
       total - (total * COALESCE(discount, 0) / 100) AS total_after_discount
FROM orders;

При объединении источников можно задать приоритет данных:

SELECT user_id,
       COALESCE(main.email, backup.email, 'unknown@example.com') AS email
FROM main_users AS main
LEFT JOIN backup_users AS backup USING (user_id);

Для аналитики — способ исключить искажения при агрегации:

SELECT region, SUM(COALESCE(sales, 0)) AS total_sales
FROM branches
GROUP BY region;

🔥 COALESCE делает запросы надёжнее, отчёты точнее, а код — чище и короче. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Разбираем работу с иерархическими данными! В этой шпаргалке — ключевые конструкции для построения деревьев и цепочек подчинённости в SQL: рекурсивные запросы, самосоединения и фильтрация уровней. Эти приёмы применяются при моделировании категорий, организационных структур и древовидных меню без сторонних средств. ➡️ SQL Ready | #шпора

⚡️ Программисты из CodeGuard слили в телеграмм тонны инфы 🔥 Всё, что нужно для прогресса — в одном месте: |- - - 📂 Общее IT — 1526ГБ | |- - - 📂 Хакинг & infosec — 573ГБ | |- - - 📂 Linux & Bash — 652ГБ | |- - - 📂 Python — 428ГБ | |- - - 📂 Работа IT — 356ГБ 📌 Гайды, шпаргалки, книги, задачи и ресурсы для каждого.

😎 Hacksplaining — разберись в SQL и защити свои проекты от атак! На Hacksplaining есть полноценный урок SQL Injection, где показывают, как злоумышленники внедряют запросы и как от этого защититься. Курс не просто теоретический - смотришь код, анализируешь, проверяешь варианты атак и способов защиты. Понимаешь, как работают запросы к базе данных и как их можно исказить под чужие цели. 📌 Оставляю ссылочку: hacksplaining.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 SQL-анализ ближайших станций метро для пользователей! Координаты пользователя есть, но важно понять, какая станция метро ближе всего - это база для маршрутов, логистики и даже таргетинга рекламы. В задаче:

• Рассчитаем расстояние между пользователями и станциями по координатам; • Найдём ближайшую станцию для каждого пользователя; • Вернём таблицу с названием станции и дистанцией в километрах.

В результате получаем инструмент для анализа доступности точек, который легко применить к складам, пунктам выдачи или курьерским зонам. ➡️ SQL Ready | #задача

Программисты, это вам 👇 Держите 5 каналов, которые реально помогают изучать программирование и IT с полного нуля: 🖥 Easy Coder — все направления IT. 👩‍💻 Easy Python — всё о Python. 🌐 Easy WebDev — Frontend, Backend. 🔠 Easy InfoSec — ИБ, Хакинг. 🐱 Easy GitHub — лучшее с GitHub. Тонны полезной инфы для любого уровня подготовки ✔️

Автоматический пересчёт скидок и итоговой суммы! Не обязательно считать скидки и финальную стоимость на уровне приложения — SQL может делать это сам. Добавим вычисляемое поле с финальной суммой:

ALTER TABLE orders
ADD COLUMN total_with_discount NUMERIC(12,2)
GENERATED ALWAYS AS (
  ((total * (100 - COALESCE(discount, 0))) / 100)::NUMERIC(12,2)
) STORED;

Теперь при вставке всё считается автоматически:

INSERT INTO orders (total, discount) VALUES (500, 10)
RETURNING total, discount, total_with_discount;
-- total=500.00 | discount=10.00 | total_with_discount=450.00

Также можно обновлять скидки массово:

UPDATE orders
SET discount = CASE
  WHEN total > 1000 THEN 15
  WHEN total > 500 THEN 10
  ELSE 5 END;

🔥 SQL сам пересчитает итог — без ручной логики и ошибок округления. Удобно для биллинга, акций и расчёта чеков в реальном времени. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 CTE (WITH RECURSIVE) — строим иерархии прямо в SQL! Нужно развернуть структуру сотрудников, дерево категорий или связи задач? Рекурсивные CTE позволяют обходить вложенные данные без лишнего кода и процедур. Сегодня в посте:

• Строим иерархию сотрудников с уровнями вложенности; • Ограничиваем глубину рекурсии для контроля результата; • Формируем дерево категорий с полными путями «каталог > подраздел».

Подход, который превращает сложные графы и деревья в один читаемый запрос. ➡️ SQL Ready | #гайд

ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ Айтишники поймут ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠ ᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠᅠ

🖥 Разбираем управление схемами и объектами! В этой шпаргалке собраны ключевые команды для работы с инфраструктурой базы данных: создание и удаление схем, построение представлений и управление индексами. Они применяются при проектировании архитектуры, оптимизации запросов и организации чистой структуры данных. ➡️ SQL Ready | #шпора