SQL Ready | Базы Данных

NULLS FIRST / NULLS LAST — контролируем сортировку NULL значений! Проблема: где окажутся NULL при сортировке? Например в PostgreSQL при ORDER BY ... DESC NULL окажутся в начале

SELECT name, salary
FROM employees
ORDER BY salary DESC;

Явно контролируем позицию NULL (Postgres / Oracle / SQLite). Так NULL всегда внизу и не попадут в топ зарплат:

SELECT name, salary
FROM employees
ORDER BY salary DESC NULLS LAST
LIMIT 10;

В обратном случае для возрастания:

ORDER BY hire_date ASC NULLS FIRST;

MySQL и SQL Server нативного NULLS FIRST / NULLS LAST не поддерживают — используйте обход:

-- MySQL
ORDER BY (salary IS NULL), salary DESC;

-- SQL Server
ORDER BY CASE WHEN salary IS NULL THEN 1 ELSE 0 END, salary DESC;

🔥 Так что, NULLS FIRST/LAST делает сортировку предсказуемой и удобной. ➡️ SQL Ready | #практика

☕️ Опытный разработчик из IT Hole собрал курсы, материалы для обучения, и выложил их у себя в канал. Ищи свое направление: 🖥 Python - 1183 ГБ 🖥 Java - 730 ГБ 🖥 ИБ - 476 ГБ 🖥 Хакинг - 512 ГБ 🖥 C/C++ - 1067 ГБ 🖥 SQL & БД - 788 ГБ 👩‍💻 DevOps - 321 ГБ 👩‍💻 Kotlin - 440 ГБ 🖥 PHP - 865 ГБ 👣 GO - 1005 ГБ 🖥 Machine Learning - 1367 ГБ 🖥 Data Science - 582 ГБ 🖥 Figma & Design - 991 ГБ Материалы в канале постоянно пополняются! 👆

😎 Нашел вам Code — настоящий сундук знаний для программиста! Сайт наполнен подробными учебниками и задачниками по различным языкам — всё в одном месте, понятно и с примерами. Как бонус — отдельный справочник по программистскому сленгу, чтобы ты понимал, что говорят коллеги и мемы в чате. 📌 Оставляю ссылочку: code.mu ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 Анализ энергоэффективности серверов! Сегодня напишем запрос, который поможет выявить самые «прожорливые» сервера — те, что тратят больше энергии при одинаковой нагрузке. В этом посте:

• Считаем средний расход энергии на единицу загрузки процессора; • Определяем сервера с аномально высоким потреблением; • Строим топ-5 неэффективных машин.

Такой разбор полезен для оптимизации инфраструктуры и помогает снизить затраты. ➡️ SQL Ready | #задача

Хотите полный контроль над AI-инструментами в одном окне? Это Perplexity — и он умеет всё. Использовать разные сервисы для контента, аналитики, видео и кода — дорого, сложно и отнимает время. ⚡️На бесплатном вебинаре от Зерокодер мы покажем, как: – Собрать презентацию, визуал, игру и текст с помощью Perplexity; – Экономить ресурсы, заменяя целую команду инструментов одним; – Получать идеи для монетизации ИИ прямо в процессе работы; – Настроить рабочие процессы с помощью Perplexity так, чтобы он реально ускорял решение задач. Все участники получат готовый гайд с набором промптов, который сделает вашу работу и повседневные задачи проще и интереснее. 🎁 Бонус: в конце практикума расскажем как получить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость – 240$). Присоединяйтесь к практикуму — и узнайте, как управлять всем процессом из одного пульта, экономя время и силы каждый день. erid: 2W5zFJheLZn ООО Зерокодер, ИНН 9715401631

☕️ SQLNoir — детективный тренажёр по SQL, где вы аналитик и сыщик! Решаете кейсы: собираете улики в таблицах, анализируете следы (запросы, индексы, планы выполнения). Всё подано в формате задач-загадок, которые учат думать как аналитик и писать более точные и быстрые запросы. 📌 Оставляю ссылочку: sqlnoir.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 Ранжирование и квантильный анализ! Хотите быстро понять, кто ваши топ-клиенты, кто средние и кто отстаёт? С помощью функций SQL можно оценивать позиции строк относительно всей таблицы или группы. Сегодня в посте:

• Считаем относительные позиции клиентов с PERCENT_RANK() • Строим кумулятивное распределение с CUME_DIST() • Делаем сегментацию на квартильные группы с NTILE()

Такой подход делает SQL-запросы гибкими, компактными и наглядными, а аналитику - простой и понятной. ➡️ SQL Ready | #гайд

Средний заработок аналитика с нуля — 158.677₽ Есть такой парень Тимур. Сам прошёл путь с нуля в аналитику и теперь помогает другим. У него уже 17 учеников нашли работу. Шаг 1. Освоить базу. SQL и Python простыми словами. Только то, что реально спрашивают Шаг 2. Подготовиться. Резюме + легенда опыта + тестовые собесы Шаг 3. Выйти на оффер. Тимур на связи 24/7 и помогает до конца испыталки Подпишись, чтобы потом не жалеть: @analitic

🖥 Напоминалка для работы с SQL! Например, SELECT выбирает данные из таблицы, а JOIN позволяет объединять несколько таблиц в один запрос. На картинке — все основные группы SQL-команд: от работы с данными (DML) и структурой базы (DDL) до выборок (DQL), функций и прав доступа (DCL). Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 Разбираем методы управления пользователями и правами! В этой шпаргалке собраны ключевые команды для создания, изменения и удаления пользователей, назначения и отзыва прав, а также проверки текущих ролей и сессий. Они применяются при управлении безопасностью базы данных, настройке доступа и аналитической работе с ролями. ➡️ SQL Ready | #шпора

👨👨👨👨👨👨👨👨👨👨 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

GENERATE_SERIES — быстро создаём последовательности чисел и дат! В SQL часто требуется сгенерировать последовательность чисел или дат для отчётов, тестовых данных или анализа временных рядов. Вместо ручного создания таблиц или массивов можно использовать встроенную функцию GENERATE_SERIES:

SELECT * 
FROM generate_series(1, 10) AS number;

Функция отлично работает и с датами, позволяя создавать последовательность с нужным шагом или произвольный интервал:

SELECT * 
FROM generate_series('2025-01-01'::date, '2025-01-07'::date, '1 day') AS day;

Можно использовать вместе с JOIN для заполнения пропусков в таблицах:

SELECT d.day, COALESCE(o.total, 0) AS total_orders
FROM generate_series('2025-01-01'::date, '2025-01-07'::date, '1 day') AS d(day)
LEFT JOIN orders o ON o.order_date = d.day;

🔥 Подходит для аналитики, построения сквозных временных рядов и подготовки тестовых наборов данных без лишних ручных операций. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Находим пробки в городе с помощью! В этой задаче соберём запрос, который определит «пробки» на дорогах: места, где машины движутся слишком медленно. Что делаем:

• Считаем среднюю скорость по каждому участку дороги за последние 10 минут; • Отмечаем «пробку», если средняя скорость падает ниже 15 км/ч; • Определяем топ-участки, где движение затруднено чаще всего.

Такой анализ помогает не только в транспорте: его можно использовать и в бизнесе — для поиска «узких мест» в процессах или системах. ➡️ SQL Ready | #задача

Программисты из Telegram создали сильнейшие IT- каналы 🐍 Ghostly Python - автоматизируй всё, что можешь. Боты, скрипты, парсеры, утилиты - делаем Python простым и полезным. Уверенный старт для новичков и не только. ☕️ Easy Java - Java без боли. От основ до фреймворков. Просто, понятно и по делу. Если хочешь реально понять язык - тебе сюда. 😎 IT Syndicate - главный хаб для тех, кто живёт IT. GameDev, InfoSec, Frontend, DevOps, AI и многое другое. Готовь мозг, тут будет жарко. 🧡 Ghostly Frontend - фронтенд без лишнего шума. HTML, CSS, JavaScript, React, Vue — всё, что нужно, чтобы создавать быстрые и красивые интерфейсы.

😎 Code — кладезь знаний по SQL на русском! Это не просто справочники - это структурированный учебник и тренажёр в одном месте. Ты найдёшь понятные теоретические объяснения и сразу приступишь к практике: каждая тема содержит примеры и задачи, которые можно решать прямо на сайте. 📌 Оставляю ссылочку: code.mu ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 Разбираемся с MATCH_RECOGNIZE — поиском паттернов прямо! Этот инструмент позволяет находить последовательности событий: рост цены и её падение, пропуски активности пользователей. Что важно знать:

• PATTERN описывает последовательность (например, рост => падение) • DEFINE задаёт правила для каждого шага; • Можно строить аналитику для временных рядов, активности, безопасности.

MATCH_RECOGNIZE делает SQL гибким и превращает его в язык сценариев — без циклов и внешних процедур. ➡️ SQL Ready | #гайд

Айтишники зарабатывают ДОХ#Я 💵💵 Не все, конечно, а только самые хваткие. Кто с холодной головой и чёткой архитектурой внутри. 💼 Рынок сейчас покупает НЕ знания. Он покупает тех, кто умеет собрать их в работающую модель Бизнес-архитектор — канал о том, как люди в IT, бизнесе и на фрилансе собирают из своих знаний доход в несколько тысяч $ в месяц. Подпишись и превращай знания в результат: ⤵️ https://t.me/+jONJxjgUpWs3N2Vi https://t.me/+jONJxjgUpWs3N2Vi

Распределяем события по типам — GROUP BY + агрегаты! Когда нужно понять, какие типы событий встречаются чаще, обычный WHERE не помогает — нужна агрегация. Посчитаем количество каждого типа события:

SELECT EventType, COUNT(*) AS EventCount
FROM Logs
GROUP BY EventType;

Теперь выберем только популярные типы с более чем 100 событиями:

SELECT EventType, COUNT(*) AS EventCount
FROM Logs
GROUP BY EventType
HAVING COUNT(*) > 100;

Можно сразу добавить среднее время отклика для каждого типа:

SELECT EventType,
       COUNT(*) AS EventCount,
       AVG(ResponseTime) AS AvgResponse
FROM Logs
GROUP BY EventType
HAVING COUNT(*) > 100;

🔥 Важно: сначала агрегируем по типу события, потом фильтруем по количеству или другим метрикам — так легко выявлять «тяжёлые» или проблемные категории. ➡️ SQL Ready | #практика

☕️ Чуть не забыл, знали, что каждый 256-й день в году отмечается День программиста? И как раз сегодня — этот самый день! Кстати, 256 не с проста:

Это 2 в степени 8, то есть максимальное количество значений, которые может хранить один байт — основа работы компьютеров. В невисокосный год праздник выпадает на 13 сентября, а в високосный — на 12-е.

Так что, поздравляю всех программистов! ❤️

🖥 Псевдоколонки — аналитика «рядом с рядком» С помощью ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE и PERCENT_RANK можно добавлять к каждой строке информацию о её позиции, ранге или квантиле прямо в запросе. В этом гайде:

• Присвоение уникальных номеров строкам с ROW_NUMBER(); • Разбор разницы между RANK() и DENSE_RANK() при одинаковых значениях; • Сегментация с NTILE() и относительное положение с PERCENT_RANK().

Это позволяет строить топ-N, сегментировать клиентов и анализировать данные. ➡️ SQL Ready | #гайд