Базы данных (Data Base)

Бесплатный практический вебинар: Рабочий день аналитика данных. ⏰ Когда: 29 мая в 19:00 по мск. ✔️Рассмотрим работу аналитика на примере подбора наиболее релевантного объявления о продаже квартиры по ряду параметров из датасета: район, этаж, стоимость, количество комнат, наличие балкона и так далее. Как анализировать и упорядочивать такие запросы — узнаете на вебинаре. ✔️Покажем, какие задачи решают аналитики данных, какие проекты реализуют и как помогают бизнесу принимать решения и расти. ✔️Познакомимся с ключевыми инструментами: Python + Pandas, Matplotlib, Seaborn. Узнаем, как получить фундаментальные знания в аналитике данных на примере задачи из сферы недвижимости. ✔️Расскажем, как пройти собеседование, найти удаленную работу и начать менять свою жизнь уже сегодня.

Древовидные структуры в SQL в одну таблицу Стояла задача: реализовать хранение и работу каталога папок в PostgreSQL. В процессе изучения темы наткнулся на большое количество материалов, которые задачу решали, но делали это без уважения выглядели не лаконично, нарушали прозрачность выполняемых операций, вызывали блокировки, требовали бОльшего вовлечения клиента в специфику работы и т.д. Потому задался целью: реализовать хранение древовидных структур (в общем виде) без использования триггеров, блокировок, дополнительных таблиц (представлений) и внешних инструментов в PostgreSQL (версии 16). https://habr.com/ru/articles/812601/ #db 👉 @database_info

Как крупному магазину автозапчастей экономить 30 часов в неделю на подготовке отчётности? Автомобильные запчасти — рынок с высокой конкуренцией. От того, насколько быстро обновляется информация о продажах, зависит успех всего бизнеса. Чтобы наладить работу с 1200 поставщиками товаров и 5000 корпоративными клиентами по всей России, компания «Автостэлс-Тех» совместно с GlowByte построила единое аналитическое хранилище на облачной платформе Yandex Cloud. Что из этого вышло, читайте по ссылке.

Learn PostgreSQL: Use, manage, and build secure and scalable databases with PostgreSQL 16, 2nd Edition Автор: Enrico Pirozzi (2023) Новое издание не только поможет вам разобраться со всеми последними изменениями в экосистеме PostgreSQL, но и углубиться в такие понятия, как разбиение на разделы и репликация, с помощью нового набора примеров. Начиная с абсолютных основ баз данных, книга переходит к таким продвинутым концепциям, как оконные функции, ведение журнала, аудит, расширение базы данных, конфигурация, разделение и репликация. Книга также поможет вам легко перенести существующую систему баз данных на PostgreSQL и содержит отдельную главу, посвященную аварийному восстановлению. В конце каждой главы приводятся практические вопросы, позволяющие регулярно проверять усвоенные знания. #db 👉 @database_info

🖥 MySQL vs MongoDB #db 👉 @database_info

Как ускорить работу с базами данных и структурировать их? SQL! Обрабатывайте данные, анализируйте поведение пользователей, принимайте решения самостоятельно. Волшебство продуктивной работы с базами данных теперь доступно всем на бесплатном мини-курсе по программированию. Зарегистрируйтесь прямо сейчас и сразу получите первый из 5 полезных материалов: https://epic.st/IG-Al?erid=2VtzqvWXsTY Что будем делать: — Писать запросы на языке SQL — Проводить аналитику для бизнеса — Разрабатывать автоматизированную отчётность в Excel — Обрабатывать данные в Power Query — Визуализировать показатели в Excel: создавать красивые графики, диаграммы и отчёты — Применять инструменты Excel для анализа данных Спикер Мкртич Пудеян, специалист по анализу данных в «Газпромбанке». Сертифицированный SQL-разработчик от Microsoft. 🎉 Всех участников ждут подарки: персональная карьерная консультация, на которой мы определим ваши сильные стороны и поможем выбрать направление в разработке, 5 полезных статей по SQL и Excel, а также год бесплатного изучения английского языка. 🌟Учитесь с нами — откройте дверь в мир знаний! Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

Как был создан потоковый SQL-движок Возможно, вы как раз их тех, кто, просыпаясь каждое утро, задаёт себе три самых вечных жизненных вопроса: 1) как мне сделать потоковый SQL‑движок? 2) Что это такое — потоковый SQL‑движок? 3) Способен ли Господь наш сбрасывать те таблицы, коими владеет иной пользователь? Я тоже ловил себя на том, что задаю себе эти вопросы, и порой они не оставляют меня даже во сне. Мне снятся различные SQL‑операторы, которые тычут в меня пальцем, насмехаются над моей некомпетентностью, а я умоляю их, чтобы они ответили на эти вопросы. Так вот, где‑то год назад я (довольно смело, если «смелость» — это вообще про меня) снарядился как следует и пустился в долгий и тернистый путь, искать ответы на эти вопросы. Я шёл от монаха к пресвитеру, а от того — к жрецу макаронного монстра, и только в ужасе осознавал, сколь жалкие вопросы их занимают — например, каков смысл жизни, и как обрести мир с самим собой. Но, в конце концов, потерявшись в глубочайших расщелинах моего разума, я набрёл на часовенку, над входом которой значилось: «Epsio Labs». Тут я преисполнился откровения и вошёл в двери этого храма. Друзья, сегодня я поделюсь с вами теми таинствами, которые познал там (за исключением тех, что подпадают под многочисленные NDA). https://habr.com/ru/articles/775156/ #db 👉 @database_info

Как создать временную таблицу в mysql? Используйте CREATE TEMPORARY и DROP TEMPORARY чтобы создать или удалить временную таблицу в MySQL, ниже пример запроса как пример: CREATE TEMPORARY TABLE user ( firstname VARCHAR(255) NOT NULL, company VARCHAR(150) NOT NULL ); # Удалить временную таблицу в MySQL DROP TEMPORARY TABLE user; #mysql 👉 @database_info

Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах? Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens». В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе. Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов. Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии. Регистрация: https://netolo.gy/c78k Реклама. ООО "Нетология" LatgBe789

SQL HowTo: один индекс на два диапазона В прошлой статье я показал, как условие с парой однотипных неравенств, плохо поддающееся индексации с помощью btree, можно переделать на эффективно gist-индексируемое в PostgreSQL условие относительно диапазонных типов, а наш сервис анализа планов запросов explain.tensor.ru подскажет, как именно это сделать. Но что делать, если неравенств у нас не два, а целых четыре, да еще и с разными типами участвующих полей? Например, для целей бизнеса это может быть задачей вроде "найди мне все продажи за декабрь на сумму 10-20K", что на SQL будет выглядеть примерно так: dt >= '2023-12-01'::date AND dt <= '2023-12-31'::date AND sum >= 10000::numeric AND sum <= 20000::numeric https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/800397/ #db 👉 @database_info