SQL Ready | Базы Данных

🖥 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

👍 SQL Cheat Sheet — удобнейшая и информативная шпаргалка! Этот компактный и понятный справочник по SQL, где собраны основные команды, конструкции и паттерны, которые используются в работе. Всё оформлено с примерами, поэтому можно быстро вспомнить синтаксис или найти нужную команду без долгого поиска. Отлично подходит как справочник в работе, для повторения базы и подготовки к собеседованиям.

Оставляю ссылочку: GitHub 📱

➡️ SQL Ready | #репозиторий

Индекс с INCLUDE: уменьшаем чтение таблицы! Даже если у вас есть индекс, PostgreSQL часто всё равно идёт в таблицу за остальными колонками — это лишний I/O, особенно на больших данных:

CREATE INDEX idx_orders_user_created
ON orders (user_id, created_at DESC)
INCLUDE (total, status);

INCLUDE добавляет дополнительные колонки в индекс (payload), но они не участвуют в поиске и сортировке, часто это выгоднее, чем делать их частью ключа:

SELECT user_id, created_at, total, status
FROM orders
WHERE user_id = 42
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 1;

Теперь все нужные поля есть в индексе, и PostgreSQL может выполнить запрос через Index Only Scan, уменьшая или исключая обращения к таблице (heap):

EXPLAIN ANALYZE SELECT ...

В плане вы увидите Index Only Scan (иногда с Heap Fetches) вместо Index Scan — это значит, что обращения к таблице сокращены или отсутствуют. 🔥 Один из практических бустов в read-heavy сценариях и частых API-запросах. ➡️ SQL Ready | #совет

Собрал чат-бота за вечер → заработал 9 000₽. Так и работают специалисты по чат-ботам: открыл шаблон → собрал бота как конструктор → получил деньги. Работы — на 2–3 часа. Оплата — 9–15 000₽ за сборку. Никакого программирования и долгих задач. Если умеешь открыть ворд или запустить косынку — справишься. А спрос сейчас бешеный: более 10 000 предпринимателей в месяц ищут тех, кто делает ботов и авторассылки. Это одна из самых простых и пустых ниш в онлайне — бери и зарабатывай. И главное: Собрать первого бота без опыта и получить клиента — проще, чем кажется. Все инструкции лежат здесь: 👉 @other_digital_bot Кто готов кликать мышкой и брать заказы — тот спокойно накопит на отдых, машину, квартиру и любые хотелки. Пробуй: @other_digital_bot

📂 Напоминалка по типам баз данных! Например, реляционные базы используют строгую структуру таблиц и отлично подходят для транзакций, а NoSQL — гибкие и масштабируемые, подходят для высоконагруженных приложений. На картинке — 4 типа баз данных, их особенности, преимущества и где их лучше применять. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

DISTINCT — убираем дубликаты прямо в SQL! Иногда таблица содержит повторы, а нам нужны только уникальные строки. DISTINCT позволяет легко отфильтровать дубликаты на уровне запроса — без дополнительной логики. Выберем все уникальные города из таблицы клиентов:

SELECT DISTINCT city FROM customers;

Теперь получим только уникальные пары "страна + город":

SELECT DISTINCT country, city FROM customers;

А вот как посчитать количество разных городов:

SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM customers;

В PostgreSQL можно выбирать первую уникальную строку по группе значений:

SELECT DISTINCT ON (user_id) *
FROM logins
ORDER BY user_id, login_time DESC;

🔥 DISTINCT полезен для отчётов, списков, фильтрации и аналитики. Но помните: он влияет на производительность — особенно при работе с большими таблицами. ➡️ SQL Ready | #практика

Совет на 2026 год — переходите в ML. Пока обычные разрабы конкурируют с ИИ-копилотами, ML-инженеры эти самые нейронки создают. В эпоху нейростей это самые востребованые люди в мире программирования. Зарплаты мидлов начинаются от 250 000 ₽, а у сеньоров в BigTech доходят до 700 000 ₽. А чтобы освоить его всего за 4 месяца без лишней суеты — изучите канал Артема Алехина. Его бэкграунд: Руководитель команды в Сбере, валютная удаленка. К 22 годам вышел на доход 1 000 000+ ₽ в месяц. На канале вы найдёте: — Всё про самые востребованные стеки(Python, ИИ-агенты, NLP) и почему математика — это не страшно, если учить только нужное. — Как оформить резюме, чтобы оно пролетало через любые LLM-фильтры и ATS-системы прямо к тимлидам. — Скрипты переговоров, которые помогли его ученикам прыгнуть с 0 до 360к всего за 8 месяцев. Во времена острой нехватки ML-разработчиков, это лучшее время, чтобы перекатиться. Переходи и изучай: https://t.me/+zFlLy16mPM40Zjc6

Курсы по кибербез, белый хакинг, социальная инженерия, безопасность ИБ Книга — Более 1660 русскоязычных книг по ИБ и Социальной Инженерии можно найти на канале. no system is safe // cybersec — один из древнейших ресурсов по информационной безопасности в рунете. Книги, курсы, полезные тулсы, уроки по Linux, новости клирнета и даркнета. Python и 1000 программ — уроки по Python. Python мы будем использовать для создания OSINT софта. Весь материал на каналах в общем доступе. Ничего лишнего

🖥 Быстрый ориентир по SQL-командам! Когда нужно создать таблицу или изменить её структуру — берём DDL. Хотим изменить данные внутри — используем DML. А если нужно просто вытянуть информацию — поможет DQL с её незаменимым select. Полезно держать под рукой, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 Oracle SQL: основные строковые функции! Основные функции обработки строк в Oracle SQL: извлечение подстрок, определение позиции подстроки, вычисление длины строки, преобразование регистра, удаление лишних символов по краям, замена фрагментов текста и дополнение строки до заданной длины. ➡️ SQL Ready | #шпора