SQL Ready | Базы Данных

😎 SQL Tutorials — структурированный набор материалов! Здесь собраны конспекты, шпаргалки и учебные PDF по всем ключевым темам: от базовых запросов до сложных конструкций и оптимизации. Отдельно выделяется наличие большого количества материалов для подготовки к собеседованиям, сотни вопросов и разборов.

Оставляю ссылочку: GitHub 📱

➡️ SQL Ready | #репозиторий

✍️ SQL for Beginners — база SQL с нуля на практике! Репозиторий с материалами для изучения SQL с самого начала: здесь разбираются основы работы с базами данных, синтаксис запросов, JOIN-ы, фильтрация, агрегации и структура таблиц. Формат обучения построен вокруг практики, примеры запросов, задания и объяснения помогают не просто читать теорию, а сразу писать код.

Оставляю ссылочку: GitHub 📱

➡️ SQL Ready | #репозиторий

Полуинтервалы вместо BETWEEN для корректных и быстрых диапазонов! BETWEEN кажется удобным, но он включает обе границы, из-за чего легко ловятся баги на датах и времени, особенно с timestamp:

WHERE created_at BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-01-31'

Такой код пропустит всё, что позже '2025-01-31 00:00:00', и это одна из самых частых, незаметных ошибок в аналитике:

WHERE created_at >= '2025-01-01'
AND created_at < '2025-02-01'

Полуинтервал [start, end) работает предсказуемо для любых типов времени, не ломается на миллисекундах и хорошо ложится на индексы:

WHERE ts >= now()
AND ts < now() + interval '1 day'

🔥 Этот паттерн используют в биллинге, аналитике, логах и любых системах, где важна точность временных границ. ➡️ SQL Ready | #совет

🖥 Стажировки и вакансии для SQL разработчиков и администраторов. - Вакансии которых нет на джоб-агрегаторах - Только прямые контакты HR в Telegram 👉 @jobs_sql 🤖 ML & DS 👩‍💻 DevOps 👨‍✈️ ИБ & OSINT 👣 Go 👩‍💻 Mobile 👩‍💻 C# 👩‍💻 Node.js 👩‍💻 Python 🔎 QA 👩‍💻 Java 👩‍💻 UX/UI 👩‍💻 Frontend 🖼️ PHP 📋 Analyst 💼 1C 🖥 SQL 👩‍💻 IT HR Пока другие листают джоб-сайты — ты уже пишешь HR в Telegram.

📂 Базовые структуры данных и их применение в системах! Например, B-Tree используется в индексах для ускорения поиска, а Hash Table — в механизмах join’ов и кэширования. На картинке — ключевые структуры данных и типичные сценарии их использования в реальных системах и базах данных. Сохрани, чтобы держать под рукой! ➡️ SQL Ready | #ресурс

❤️ SQL Anti-Patterns — ошибки в SQL, которые допускают почти все! Этот репозиторий разбирает типичные ошибки и плохие практики в SQL, с которыми сталкиваются разработчики в реальных проектах. Здесь показано, как не стоит писать запросы, и даются более правильные и эффективные альтернативы. Отлично подходит для оптимизации запросов и подготовки к собеседованиям.

Оставляю ссылочку: GitHub 📱

➡️ SQL Ready | #репозиторий

LIMIT без ORDER BY — почему результат нестабилен! Есть таблица:

orders(id, customer_id, amount, created_at)

И вот такой запрос:

SELECT * FROM orders LIMIT 10;

Интуитивно хочется думать, что это первые 10 или последние 10. На деле — это просто неопределённые 10 строк в неопределённом порядке. Без ORDER BY база не обязана возвращать данные в каком-то фиксированном порядке. Сегодня это один набор строк, завтра — другой. Особенно если поменялся план выполнения или появился индекс. Типичный кейс — хочу последние заказы:

SELECT * 
FROM orders 
ORDER BY created_at DESC 
LIMIT 10;

Уже лучше: теперь это 10 самых новых по created_at. Но тут есть тонкость — если несколько строк имеют одинаковый created_at, порядок между ними не детерминирован. Иногда это всплывает в самых неожиданных местах (например, в пагинации). Поэтому обычно добавляют второй критерий:

SELECT * 
FROM orders 
ORDER BY created_at DESC, id DESC 
LIMIT 10;

Если id уникальный — результат становится детерминированным для текущего среза данных. Где это особенно критично: пагинация, API, отчёты, кэш. Без стабильного порядка начинаются фантомные баги: строки то появляются, то исчезают, то дублируются. OFFSET и его ограничения:

SELECT * 
FROM orders 
ORDER BY created_at DESC, id DESC 
LIMIT 10 OFFSET 20;

Добавились новые записи — и страницы уже не совпадают с тем, что было секунду назад. Поэтому в проде чаще используют keyset pagination:

SELECT * 
FROM orders 
WHERE (created_at, id) < ('2026-01-10', 1050)
ORDER BY created_at DESC, id DESC 
LIMIT 10;

Фактически: дай следующие записи после этой точки. Работает быстрее и ведёт себя предсказуемо при изменениях данных (Важно: синтаксис с (col1, col2) поддерживается не во всех СУБД; универсальный вариант — через OR.) И ещё частая ошибка:

SELECT * 
FROM orders 
ORDER BY created_at 
LIMIT 1;

Кажется, что это последняя запись, а по факту — самая старая (по умолчанию используется ASC в большинстве СУБД). 🔥 Вся суть: LIMIT отвечает только за количество. Порядок — это всегда ORDER BY. Без составного индекса (created_at, id) такие запросы на больших таблицах начинают ощутимо тормозить. ➡️ SQL Ready | #практика

🌅 На берегу Онежского озера в Карелии — бутик-отель «Заонежье» Здания из северного дерева и лемеха гармонично вписаны в ландшафт Русского Севера. Для гостей созданы 13 видовых номеров и 4 гостевых дома с каминами, ресторан «Руна» с локальной кухней, пирс, панорамный зал и экотропы. Любители активного отдыха могут отправиться на Кижи, порыбачить, выйти на каяке или катере, прокатиться на велосипеде по окрестностям или покорить местные пейзажи на квадроцикле. 🏆 Проект отмечен премиями LIV Hospitality Design Awards, Archiwood, ADD Awards и Rethinking The Future Awards. Первозданная природа и настоящий комфорт в одном месте. 🔗 zaonezhie.com · Telegram

📂 Напоминалка по масштабированию баз данных! Например, индексы ускоряют поиск данных, а шардинг позволяет распределять нагрузку между несколькими серверами. На картинке — основные стратегии масштабирования, которые используются в реальных системах. Сохрани, чтобы держать под рукой! ➡️ SQL Ready | #ресурс

Использование расширенной статистики для повышения точности планировщика! Бывает, что запрос очевидный, индексы есть, но PostgreSQL всё равно выбирает Seq Scan, потому что считает условия независимыми и сильно ошибается в кардинальности:

CREATE STATISTICS s_orders (dependencies)
ON user_id, status
FROM orders;

Extended statistics позволяют оптимизатору учитывать зависимости между колонками, например что у конкретного user_id почти всегда один и тот же status:

ANALYZE orders;

После сбора статистики PostgreSQL начинает правильно оценивать селективность комбинации условий, а не перемножать вероятности как будто они независимы:

EXPLAIN ANALYZE SELECT ...

🔥 Не меняешь код и индексы, но кардинально улучшаешь планы выполнения. ➡️ SQL Ready | #совет

👨👨👨👨👨👨👨👨👨👨 Каналы с Junior IT вакансиями и стажировками Подписывайся и забирай свой оффер 🤘 1. Стажировки и вакансии по России и миру 2. IT вакансии по СНГ 3. IT стажировки по СНГ 4. ИИ-ассистент для автооткликов 5. IT стажировки и волонтерства 6. IT стажировки в топовых компаниях мира 7. Удалённые IT вакансии и стажировки 8. Python вакансии и стажировки 9. БИГТЕХ вакансии и стажировки 10. Design вакансии и стажировки 11. QA вакансии и стажировки 12. Junior вакансии и стажировки 13. Frontend вакансии и вопросы собесов 14. Вакансии и стажировки для аналитиков 15. Вакансии в русских стартапах за границей 16. Вакансии и стажировки для DevOps 17. Вакансии, которых нет на ХХ.РУ

🖥 Напоминалка по SQL-командам! Например, GRANT даёт пользователю права на таблицу, а ROLLBACK отменяет изменения в рамках транзакции. На картинке — 5 групп SQL-команд: от определения структуры до управления доступом. 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

Ваши дашборды грузятся по минуте? SQL-запросы «падают» на продакшене, а бизнес требует отчеты «еще вчера»?

Узкое место — не мощность сервера, а эффективность кода и архитектуры запросов.

Прокачайте скорость для себя и команды - получите бесплатно тренинг «Аналитика без тормозов» от Георгия Семенова, руководителя из Яндекс Вы узнаете: ✅ Методы ускорения запросов и дашбордов, применимые к любой СУБД ✅ Специфические нюансы оптимизации, которые отличают middle от senior. Но это не всё. Мы понимаем: результат дает прокачка всей команды и внедрение знаний в конкретные рабочие задачи. Симулейтив предлагает корпоративное обучение под ключ: ✅Преподаватели-практики из “биг-теха” адаптируют программу под ваши задачи ✅Выгода до 30% при пакетном команды ✅Рамочный договор и помощь с компенсацией Примените знания уже сегодня, а затем внедрите её в работу всего отдела аналитики - чтобы ваши процессы полетели! Забрать тренинг Реклама. ООО "АЙТИ РЕЗЮМЕ". ИНН 4025460134. erid: 2W5zFJpk4QR

😎 Отыскал для вас LabEx — прокачка SQL в формате игры! Вместо скучной теории — реальные задания, которые решаешь прямо в браузере. Всё с подсказками, примерами и моментальной проверкой. Отлично, чтобы быстро вкатиться в SQL или прокачать скилл. 📌 Оставляю ссылочку: labex.io ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 Как гарантировать одну активную запись? Во многих системах есть правило: у пользователя, товара или сущности должна быть только одна активная запись. Если проверять это в коде, при конкурентных запросах правило легко нарушается. Сегодня в гайде:

• Почему логика обновить + вставить ломается; • Как зафиксировать правило на уровне базы; • Как условный уникальный индекс предотвращает дубликаты.

Подход, который убирает класс ошибок с конкурентным доступом и делает данные консистентными независимо от нагрузки. ➡️ SQL Ready | #гайд

Канал про ML в крупном бизнесе от Миши Евдокимова - предпринимателя, который делает AI-решения для Сибура, Ленты, Bayer и других крупнейших корпораций России ❤️ Про путь от Data Scientist’а до CEO: — Миша начинал как ML-разработчик в Сбере и VK, где создавал NLP и рекомендательные системы для аудитории в 60+ млн пользователей. — Затем был Data Scientist в РайффайзенБанке и дорос до Head of Data Science в крупной компании. — Сейчас СЕО AI-компании с командой 25+ человек, которая работает с российским крупным бизнесом. И реальные проекты и работу в сфере DS/ML: • Как вырасти с миддла до сеньора или почему крепкие миддлы сидят на месте по 5 лет • Как мы работаем с доверием к ИИ - проектам у компаний с оборотом $2+ млрд • Разбор российского рынка заказной ML - разработки - куда идет спрос и какие существуют тенденции Коротко и по делу. 👉🏻Подписывайтесь — Миша Евдокимов | Insight AI

❤️ Use The Index, Luke — полезный ресурсов по оптимизации SQL! Это гайд по производительности SQL, где подробно объясняется, как работают индексы и как с их помощью ускорять запросы. Материал построен с нуля и ориентирован именно на разработчиков, без лишней теории и перегруженной терминологии. Всё объясняется через практику и примеры. 📌 Оставляю ссылочку: use-the-index-luke.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

NULLIF в SQL: простой способ не словить деление на ноль! Очень частая задача в SQL — нужно что-то на что-то поделить. Например, посчитать средний чек, конверсию или процент выполнения. Есть таблица:

sales(id, revenue, orders_count)

Самый очевидный вариант:

SELECT
    id,
    revenue / orders_count AS avg_order_value
FROM sales;

На первый взгляд всё нормально. Но как только orders_count = 0, начинаются проблемы: в ряде СУБД такой запрос упадёт с ошибкой. Обычно в таких местах используют NULLIF:

SELECT
    id,
    revenue / NULLIF(orders_count, 0) AS avg_order_value
FROM sales;

Что здесь происходит: NULLIF(orders_count, 0) вернёт: orders_count, если это не ноль; NULL, если это ноль. Соответственно: если знаменатель не ноль — деление выполняется как обычно; если знаменатель ноль — получится NULL. И это как раз правильное поведение. Потому что NULLIF не исправляет данные и не подменяет ноль каким-то удобным значением. Он просто говорит: в этой строке результат не определён. Иногда после этого пишут так:

SELECT
    id,
    COALESCE(revenue / NULLIF(orders_count, 0), 0) AS avg_order_value
FROM sales;

Так делать можно, но только если 0 здесь действительно имеет смысл. Потому что: NULL — значение не определено; 0 — значение определено и равно нулю. Это разные вещи. И подмена одного другим — уже не технический, а смысловой выбор. Ещё пример:

SELECT
    id,
    success_count * 100.0 / NULLIF(total_count, 0) AS success_percent
FROM stats;

Почему именно 100.0, а не 100? Чтобы не получить целочисленное деление в тех СУБД, где дробная часть иначе отбросится. То же самое можно записать и через CASE:

SELECT
    id,
    CASE
        WHEN orders_count = 0 THEN NULL
        ELSE revenue / orders_count
    END AS avg_order_value
FROM sales;

Это тоже нормальный вариант. Но когда задача именно в защите от деления на ноль, NULLIF обычно короче и читается быстрее. Ещё момент, который часто путают:

SELECT
    SUM(revenue) / NULLIF(SUM(orders_count), 0) AS avg_order_value
FROM sales;

а также:

SELECT
    AVG(revenue / NULLIF(orders_count, 0)) AS avg_order_value
FROM sales;

Это разные расчёты. В первом случае — общая выручка делится на общее число заказов. Во втором — считается среднее от построчных значений, причём AVG пропускает NULL. 🔥 Итог простой: NULLIF(x, 0) — приём, который в реальных запросах спасает. Особенно когда хочется не просто чтобы не упало, а чтобы результат оставался корректным по смыслу. ➡️ SQL Ready | #практика

1 миллион в год - именно столько я добавил к зарплате, просто составив грамотное резюме Безусловно, уметь кодить - важный аспект, но на самом деле именно резюме решает, попадёте ли вы на собеседование или нет Максим Аверин (Senior Python Dev) у себя в канале подробно разобрал вопросы, которыми тимлид мгновенно отсекает неопытных разработчиков и дал шаблон резюме, которое поможет тебе выбить более жирный оффер Также для подписчиков есть бесплатный гайд «Как получить первую работу на Python с зарплатой от 150к» Осень — самый горячий сезон найма. У тебя ещё есть возможность получить тот самый оффер, подписывайся: @maksim_python