SQL Pro

#вопрос27 В чем разница между операторами DELETE и TRUNCATE? #вопросы #собеседование

Трюк дня. Найти дубли в поле email. Решение SELECT email, COUNT (email) FROM customers GROUP BY email HAVING COUNT (email) > 1; #tips

В VK стартовал набор в Академию больших данных MADE — это бесплатное обучение для специалистов с опытом в разработке. 👉 Регистрируйтесь до 6 августа: https://vk.cc/ceWkT2 Программа длится один год, но будьте готовы к серьезной нагрузке: занятия займут 25–40 часов в неделю. За это время вы сможете повысить свой профессиональный уровень или освоить новое направление в IT. Что вас ждёт: 🔹Много практики и работа над реальными проектами. 🔹Преподаватели — ведущие эксперты в области Data Science. Например, несколько дисциплин ведёт Сергей Николенко, автор бестселлера «Глубокое обучение» и создатель курсов в СПбГУ, НИУ ВШЭ и Harbour Space University. 🔹Профессиональное сообщество, где преподаватели, выпускники и слушатели делятся знаниями, общаются и помогают в решении сложных задач. Для поступления нужно сдать экзамены по математике и программированию, пройти соревнование по машинному обучению и анкетирование.

Трюк дня. Найти дубли в поле email Из таблицы customers выберите только те email, у которых есть дубликаты. Также укажите количество повторений для каждого такого email. Решение будет вечером. #tips

Оценивать успехи бизнеса, рассчитывать метрики по продуктам, работать с данными — для всего этого нужен язык запросов SQL. Обучитесь ему в Яндекс Практикуме на курсе «SQL для работы с данными и аналитики». Программа подойдёт аналитикам, в том числе с опытом в SQL, маркетологам, продакт-менеджерам, специалистам по финансам и всем желающим, даже без опыта в IT. Вы научитесь: — выгружать, обрабатывать и фильтровать данные с помощью SQL-запросов; — считать показатели бизнеса и конкретных продуктов; — решать задачи, даже сложные, используя продвинутые функции и операторы SQL; — работать в системах управления базами данных (СУБД): PostgreSQL, MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server и другими; — использовать программы ClickHouse и DBeaver. Обучение проходит в онлайн-тренажёре: теорию можно сразу отработать на задачах и квизах. А если этого мало, в свободное время решайте задачи разной сложности в дополнительном разделе SQL-тренажёра. У вас будут одногруппники с разным опытом. С ними можно общаться в чате, помогать друг другу и поддерживать мотивацию учиться. Место для ваших вопросов: Как долго? Курс рассчитан на 3 месяца прохождения в индивидуальном темпе. Вебинары и практика будут открыты 6 месяцев с начала обучения, а доступ к теории вы получаете навсегда. Когда? Cтартуем в пн, ср и пт. Пока есть места, запишитесь на ближайшую дату — 18 июля. Сколько? Можно оплатить либо сразу 39 000 ₽, либо в рассрочку от 2 120 ₽/мес. Запишитесь на бесплатную часть, а учиться начнёте, когда захотите.

Это приглашение на «быстрое свидание» с работой мечты в команде Сбера. One Day Offer — самый короткий путь до оффера. Пройти собеседование и получить ответ в тот же день можно 16 и 17 июля по двум вакансиям: Data Engineer в ИТ-команду «Комплаенс» и Java Developer в ИТ-подразделение «Сеть продаж». Как это работает? Шаг 1. 16 июля или 17 июля (в зависимости от вакансии) подключитесь к онлайн-интервью. Шаг 2. Получите предложение о работе, о которой мечтали, в тот же день. Шаг 3. А дальше — вместе со своей командой разрабатывайте крутые и важные продукты Сбера. Прочитать подробнее о вакансиях и отправить заявку на участие в One Day Offer можно здесь.

Вакансия. Маркетинговый аналитик в Фоксфорд Фоксфорд — онлайн-школа с собственной образовательной платформой для 1–11-го классов, дошкольников, родителей и учителей. Сейчас они в поисках маркетингового аналитика, у которого есть опыт в анализе данных и в любой из современных BI-систем, понимание структур данных, представляемых Google Analytics, Яндекс.Метрикой и рекламными кабинетами других площадок, знание их ограничения и умение руками работать с этими данными и данными кликстрима, а также продвинутый SQL. Предстоит строить data-based подход для всех решений в маркетинге, оптимизировать CAC, разрабатывать дешборды, оказывать аналитическую поддержку экспериментов и поиск аномалий, разрабатывать дешборды, а также заниматься построением моделей. Узнать подробнее о вакансии и откликнуться

Ответ на #вопрос26 Да, отработает. Классический пример аналитической функции, внутри которой сначала выполняется группировка (PARTITION BY), потом выполняется сортировка (ORDER BY) и применяется агрегирующая функция. В данном случае все написано правильно. Этот вопрос проверяет у кандидата знание оконных функций. #вопросы #собеседование

#вопрос26 Отработает ли данный PostgreSQL запрос или упадет с ошибкой:

SELECT 
id, 
SUM (value) OVER (PARTITION BY i ORDER BY y), 
* 
FROM table1;

Примечание: все поля существуют в таблице и соответствуют нужному типу данных. #вопросы #собеседование

Трюк дня. Частичные ограничения на значения в PostgreSQL. Решение Для решения данной задачи используем механизм частичных индексов (partial indices).

CREATE TABLE foobar(bar TEXT, bing BOOLEAN);
CREATE UNIQUE INDEX baz_index ON foobar(bar, bing) WHERE bing = 't';
INSERT INTO foobar VALUES('1','t');
INSERT INTO foobar VALUES('2','t');
INSERT INTO foobar VALUES('1','f');
INSERT INTO foobar VALUES('1','f');
INSERT INTO foobar VALUES('1','t');

В результате выполнения последнего INSERT получим следующее сообщение: ERROR: duplicate key value violates unique constraint «baz_index» #tips

Трюк дня. Частичные ограничения на значения в PostgreSQL Cоздайте ограничение (constraint) на таблицу foobar. Ограничение должно проверять уникальность двух полей: строкового bar и логического bing. Однако, есть дополнительное требование: допускается существование только одной записи с некой строкой и значением TRUE. В то же время, допускается несколько записей с некой строкой, но значением FALSE. Например, может быть несколько {«abc», false}, но только одна строка {«abc», true}. Решение будет вечером. #tips

Статья дня. Оконные функции SQL простым языком с примерами #sql Читать статью

🤔 Какие показатели необходимо анализировать в игровых проектах? 🔥 Приглашаем 7 июля в 20:00 мск на открытый урок «LTV. North star метрика игрового проекта» в OTUS. 👨‍💻 Вместе с экспертом-практиком на основе игровых проектов разберем понятие Life Time Value на составляющие, научимся правильно считать LTV несколькими способами: от самого простого к самому сложному и точному. 📌 Регистрация на бесплатный вебинар!

Ответ на #вопрос25 Единственная разница между функциями RANK() и DENSE_RANK() заключается в случаях, когда несколько значений в наборе имеют одинаковый ранг. В таких случаях RANK() будет назначать непоследовательные «ранги» значениям в наборе. Тогда как DENSE_RANK() будет назначать последовательные ранги значениям в наборе. Например, рассмотрим набор {25, 25, 50, 75, 75, 100}. Для такого набора RANK() вернет {1, 1, 3, 4, 4, 6} (обратите внимание, что значения 2 и 5 пропущены), тогда как DENSE_RANK() вернет {1, 1, 2, 3, 3, 4}. #вопросы #собеседование

#вопрос25 В чем разница между функциями RANK() и DENSE_RANK()? Приведите пример. #вопросы #собеседование

Трюк дня. Улучшить производительность запроса к таблице с индексом. Решение При использовании функции DATEPART происходит неявное преобразование типа данных. И индекс не будет использован. Поэтому для лучшей производительности запрос лучше писать следующим образом:

*
FROM test
WHERE signuup_date >= '20210101'
AND signup_date < '20220101';

#tips