SQL Ready | Базы Данных

🖥 Разберем ALTER — команда для изменения структуры таблиц! Добавить колонку, переименовать её, изменить тип или задать ограничение — всё это делается через ALTER TABLE. Один из важнейших инструментов в работе с готовыми таблицами. ➡️ SQL Ready | #шпора

🎯 Готовишься к собеседованию по SQL? Ты знаешь SELECT, JOIN, но спотыкаешься на реальных задачах? Забудь про бессмысленные туториалы и разрозненные примеры. Вот что тебе нужно: 💡 Практика по-настоящему — как на собеседовании: 1️⃣ 100 задач уровня Junior — Задания с реальных собесов — Автопроверка, подсказки, ответы — Отличный вход в IT через SQL — Демо 5 задач бесплатно 2️⃣ 100 задач уровня Middle — Подзапросы, CTE, оконные функции — Для тех, кто идёт на повышение — Готовься к Middle-интервью по-настоящему — Демо 5 задач бесплатно 3️⃣ Программа: 200 задач от Junior до Middle — Всё в одном: два уровня по выгодной цене — Буст навыков, как после месяца практики — Оптимально перед сменой работы Во всех курсах — автопроверка, демо-доступ, реальные формулировки из интервью. Используй промокод SQL2025 — действует на все курсы. 🌐 Сайт: kuzmin-dmitry.ru ✍️ Блог: @kuzmin_dmitry91 Если ты действительно хочешь пройти собес по SQL — начни тренироваться как профи, а не как студент. 🧩 Хватит угадывать. Проверь себя на деле. Дмитрий, data engineer и автор курсов по SQL для подготовки к интервью.

📂 Напоминалка по сетям! Каждый уровень играет важную роль: от физической передачи сигналов до приложений, с которыми мы взаимодействуем каждый день. Понимание этой модели помогает лучше разбираться в сетевых ошибках, маршрутизации и защите данных. На картинке — 7 уровней OSI, что делает каждый из них и примеры протоколов. Сохрани, чтобы не забыть! ➡ SQL Ready | #ресурс

CHECK-ограничения — валидация данных на уровне базы! CHECK позволяет задать правила, которым обязана соответствовать каждая строка в таблице. Это удобно, когда нужно гарантировать корректные значения без сторонней логики. Представим, что мы хотим убедиться, что цена товара всегда больше нуля:

CREATE TABLE products (
  product_id SERIAL PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  price NUMERIC(10,2),
  CHECK (price > 0)
);

Теперь добавим ограничение, чтобы процент скидки был в пределах от 0 до 100:

ALTER TABLE discounts
ADD CONSTRAINT percent_range_chk
CHECK (percentage BETWEEN 0 AND 100);

И создадим таблицу событий, где дата начала всегда должна быть раньше даты окончания:

CREATE TABLE events (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  starts_at TIMESTAMP,
  ends_at TIMESTAMP,
  CHECK (starts_at < ends_at)
);

🔥 Но помните, что CHECK проверяет только вставляемые или обновлённые строки. Если вы добавляете ограничение в таблицу с данными, указывайте NOT VALID, чтобы временно обойти проверку. ➡️ SQL Ready | #практика

В России можно посещать IT-мероприятия хоть каждый день: как оффлайн, так и онлайн Но где их находить? Как узнавать о них раньше, чем когда все начнут выкладывать фотографии оттуда? Переходите на канал IT-Мероприятия России. В нём каждый день анонсируются мероприятия со всех городов России 📆 в канале размещаются как онлайн, так и оффлайн мероприятия; 👩‍💻 можно найти ивенты по любому стеку: программирование, frontend-backend разработка, кибербезопасность, дата-аналитика, osint, devops и другие; 🎙 разнообразные форматы мероприятий: митапы с коллегами по цеху, конференции и вебинары с известными опытными специалистами, форумы и олимпиады от важных представителей индустрии и многое другое А чтобы не искать по разным форумам и чатам новости о предстоящих ивентах: 🚀 IT-мероприятия России — подписывайся и будь в курсе всех предстоящих мероприятий!

😎 SQLServerCentral — крупнейшее сообщество и база знаний по Microsoft SQL Server! Здесь публикуются ежедневные статьи, обучающие серии Stairway, подборки скриптов, обзоры книг, а также активные форумы и блоги для администраторов БД и разработчиков. 📌 Оставляю ссылочку: sqlservercentral ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 Разбираемся с FILTER — лаконичные агрегаты по условию! FILTER позволяет задать условие прямо для SUM, COUNT, AVG — без вложенных подзапросов и лишнего шума. Код получается чище, короче и проще читается. Что важно знать:

• FILTER работает внутри агрегата — условие применяется только к нему. • Отлично подходит для отчётных таблиц с множеством условий. • Заменяет CASE WHEN в 90% ситуаций, где раньше казалось без него никак.

Поэтому, это инструмент, с которым SQL-запросы становятся короче и понятнее. ➡️ SQL Ready | #гайд

🔥 3 канала — один билет в IT! 🔥 💡 Хочешь реально понять, что такое программирование? 🚀 Хватит просто читать — пора погружаться! 👉 Java: теория — объясним, чтобы понял даже кот. 👉 Java: практика — проверь свои знания. 👉 Python — твой быстрый старт в программирование без боли. ⛔ Пролистал — упустил. ✅ Подписался — прокачал себя. 🎯 Успех любит быстрых. Жми и забирай три ключа к IT-двери!

🖥 Разбираемся с LATERAL JOIN — подзапрос как функция! С помощью LATERAL можно использовать значения из текущей строки в подзапросе — как будто передаёшь параметры в функцию. Что важно знать:

• LATERAL делает подзапросы внутри JOIN «осведомлёнными» о текущей строке. • Удобно, когда нужно посчитать агрегаты или достать top-N из связанных таблиц. • Отлично работает с jsonb, позволяя обойтись без оконных функций.

Инструмент, с которым сложные запросы станут в разы проще. ➡ SQL Ready | #гайд

🖥 Aging-отчёт по просроченным счетам! В этой задаче напишем SQL-запрос, который поможет построить отчёт по неоплаченным счетам и оценить просроченную дебиторскую задолженность. Что делаем:

• Распределяем счета по корзинам: 0-30, 31-60, 61-90, 90+ дней просрочки. • Считаем сумму, количество и долю задолженности по каждой корзине. • Строим топ-5 крупнейших должников с просрочкой более 60 дней.

Такой отчёт позволяет увидеть, где «зависли» деньги, и помогает сфокусироваться на проблемных клиентах ➡ SQL Ready | #задача

🖥 Профилирование производительности — способ найти и устранить узкие места в базе данных! Позволяет понять, какие запросы и функции съедают ресурсы, где тормозит система и как это исправить. Отличный инструмент для ускорения и оптимизации работы с данными. ➡️ SQL Ready | #шпора

ON CONFLICT DO NOTHING — апсерты без ошибок! Когда вы вставляете данные в таблицу с уникальными ограничениями, может прилететь ошибка: дубликат ключа нарушает уникальность. Особенно обидно, если часть данных уже вставлена, а часть — нет. Чтобы обойти это — используем ON CONFLICT DO NOTHING. Он просто пропустит строки, которые уже есть. Допустим, у нас есть таблица с пользователями, где email должен быть уникальным:

CREATE TABLE users (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  email TEXT UNIQUE
);

Попробуем вставить сразу несколько строк, включая дубликат:

INSERT INTO users (email)
VALUES ('alice@example.com'),
       ('bob@example.com'),
       ('alice@example.com');  -- дубликат!

Результат будет неудачным — Postgres выдаст ошибку и отменит всю операцию. Однако с ON CONFLICT всё работает иначе:

INSERT INTO users (email)
VALUES ('alice@example.com'),
       ('bob@example.com'),
       ('alice@example.com')
ON CONFLICT DO NOTHING;

🔥 Теперь база данных вставит только уникальные строки, а повторяющиеся — просто пропустит без лишнего шума. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Ищем активные фотосессии и фотографии фотографа №7! Имеем три таблицы: ps — фотосессии, ps_data — данные фотосессий и photo — фотографии. Таблицы ps_data и photo связаны с таблицей ps psid. Необходимо вернуть активные фотосессии и принадлежащие им активные фотографии фотографа под номером 7. В этой задаче:

• CTE — разбиваем сложный запрос с дабл джоинами на несколько простых. • WHERE — для фильтрации активный фотосессий нужного фотографа и активных фотографий. • JOIN — для связи фотографий и фотосессий.

🔥 — если узнал что-то новое 🤝 — если знал решение ➡ SQL Ready | #задача

🖥 Анализ отменённых заказов! (cancel rate) В этой задаче напишем SQL-запрос, который поможет выявить, как часто пользователи отменяют заказы за последние 90 дней — и покажем это в разрезе дней и недель. Что делаем:

• Считаем общее количество заказов и отдельно — отменённые (status = 'canceled'). • Используем CTE для упрощения структуры запроса и фильтрацию по последним 90 дням. • Группируем по неделям с помощью DATE_TRUNC, чтобы отследить тренды.

Если процент отмен выше 7 % — это сигнал для бизнеса: стоит проверить, не возникают ли сбои в доставке, оплате или интерфейсе. ➡ SQL Ready | #задача

❗️ Канал для тех, кто хочет хочет развиваться в кибербезе Project Omega — закрытая лаборатория белого хакера. Криптография на практике и разборы популярных инструментов защиты. 🔤Никаких заявок, канал открыт!

😎 W3Resource — онлайн-площадка, предназначенная для прокачки навыков работы с базами данных! На сайте собраны задания, распределённые по темам — от простых выборок до сложных подзапросов и агрегирования. Каждое упражнение снабжено детальным разбором и готовым решением 📌 Оставляю ссылочку: w3resource.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

PARTITION PRUNING — читаем только нужные данные! Когда таблица разрастается до сотен миллионов строк, даже простые запросы начинают тормозить. Но часто нам нужен только один месяц — зачем читать всё? Чтобы ускорить выборку, разобьём таблицу на разделы по дате с помощью range partitioning:

CREATE TABLE sales (
  sale_date DATE,
  amount NUMERIC
) PARTITION BY RANGE (sale_date);

Теперь создадим конкретные партиции — каждая отвечает за свой месяц:

CREATE TABLE sales_2024_01 PARTITION OF sales
  FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-02-01');

CREATE TABLE sales_2024_02 PARTITION OF sales
  FOR VALUES FROM ('2024-02-01') TO ('2024-03-01');

Представим, что нам нужно посчитать сумму продаж только за январь 2024 года:

SELECT SUM(amount)
FROM sales
WHERE sale_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31';

Добавим EXPLAIN ANALYZE, чтобы увидеть, как именно Postgres выполняет запрос:

EXPLAIN ANALYZE
SELECT SUM(amount)
FROM sales
WHERE sale_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31';

🔥 Важно: pruning работает только, если условие по дате написано явно — без функций, кастов и переменных. ➡️ SQL Ready | #практика

💲Каналы с Junior IT вакансиями и стажировками Подписывайся и забирай свой оффер⚡ 1. IT вакансии по СНГ 2. IT стажировки по СНГ 3. IT стажировки в топовых компаниях мира 4. Удалённые IT вакансии и стажировки 5. Python вакансии и стажировки 6. БИГТЕХ вакансии и стажировки 7. Design вакансии и стажировки 8. QA вакансии и стажировки 9. Junior вакансии и стажировки 10. Frontend вакансии и вопросы собесов 11. Вакансии и стажировки для аналитиков 12. Вакансии в русских стартапах за границей 13. Вакансии и стажировки для DevOps 14. Вакансии, которых нет на ХХ.РУ