SQL и БД Learning
Відкрити в Telegram
№ 5060218708 Изучаем SQL с нуля По всем вопросам @mascarov_valentin Реклама на бирже - https://telega.in/c/SQl_and_DB_Learning
Показати більше
Сітка:9 684
Підписники
Немає даних24 години
-87 днів
-5430 день
Архів дописів
9 684
Table Hints в T-SQL
Табличные хинты относятся только к таблицам и представлениям, для которых они указаны. Такие хинты предназначены для определения способа блокировки, указания конкретного индекса, способа обработки данных в таблицах, например, сканирование или поиск.
Некоторые хинты для таблиц:
- INDEX – оптимизатор запросов будет использовать указанный индекс при обработке запроса;
- FORCESEEK – оптимизатор запросов будет использовать только операцию поиска в индексе в качестве пути доступа к данным;
- FORCESCAN – оптимизатор запросов будет использовать только операцию сканирования в индексе в качестве пути доступа к данным;
- ROWLOCK – блокировки строк применяются вместо блокировки страниц или таблиц;
- HOLDLOCK – накладывает дополнительные ограничения на совмещаемую блокировку, удерживая ее до завершения транзакции. Хинт HOLDLOCK равнозначен хинту SERIALIZABLE;
- NOLOCK – разрешает «грязное чтение». Хинт NOLOCK равнозначен хинту READUNCOMMITTED;
- NOEXPAND – указывает, что индексированное представление не расширяется для доступа к базовым таблицам. Такое представление обрабатывается так же, как и таблица с кластеризованным индексом.
Хинты для таблиц указываются в предложении FROM с помощью ключевого слова WITH после названия таблицы или представления.
9 684
Бесплатный воркшоп «Наполнение БД тестовыми данными»
17 октября | 20:00 МСК
Воркшоп будет полезен:
➡️Разберемся зачем нужно вообще тратить время на генерацию данных в БД
➡️Посмотрим какие системы для генерации можно использовать
➡️В live-режиме рассмотрим пример генерации данных в базу.
Почему стоит посетить воркшоп
На воркшопе сможем посмотреть примеры, которые можно будет перенести в свое приложение и использовать для своих случаев. Качественные тестовые данные – это то, на что в проекте обычно не остается времени и сил, а они очень сильно влияют на результаты и релевантность тестов.
Спикер
Кристина Кучерова (Архитектор решений в Билайн, Ex-Архитектор БД в US-based startup Кремниевой долины, Ex-Архитектор модели данных в Сбербанке России)
Приобрести курс возможно в рассрочку.
Зарегистрируйтесь на событие, чтобы ничего не пропустить: https://otus.pw/uosK/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru9 684
Задача
В базе данных есть таблица "orders" с полями "id" (уникальный идентификатор заказа), "customer_id" (уникальный идентификатор клиента, который сделал заказ), "total_price" (общая стоимость заказа) и "created_at" (дата создания заказа). Необходимо найти все заказы, сделанные клиентом, сумма которых превышает среднюю сумму заказов всех клиентов. Результат должен быть отсортирован по дате создания заказа в порядке убывания.
Решение:
SELECT orders.id, orders.total_price, orders.created_at
FROM orders
WHERE orders.customer_id IN (
SELECT customer_id
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING AVG(total_price) < (
SELECT AVG(total_price)
FROM orders
)
)
ORDER BY orders.created_at DESC;
9 684
Факт: 80% работы фрилансера сейчас делает ChatGPT.
Эта нейросеть по вашему ТЗ может создать продающие посты, варианты воронок продаж и даже сгенерировать идеи по программе онлайн-курса!
Хотите начать зарабатывать от 100 000 рублей в месяц — спросите ChatGPT, как это сделать уже сегодня!
В канале «ChatGPT на пальцах» программист с 30-ти летним опытом рассказывает, как с помощью нейросети упростить себе жизнь и зарабатывать больше на любимом деле.
9 684
Факт: 80% работы фрилансера сейчас делает ChatGPT.
Эта нейросеть по вашему ТЗ может создать продающие посты, варианты воронок продаж и даже сгенерировать идеи по программе онлайн-курса!
Хотите начать зарабатывать от 100 000 рублей в месяц — спросите ChatGPT, как это сделать уже сегодня!
В канале «ChatGPT на пальцах» программист с 30-ти летним опытом рассказывает, как с помощью нейросети упростить себе жизнь и зарабатывать больше на любимом деле.
9 684
Пейджинг данных CTE
Пейджинг данных – это процесс разбиения большого объема данных на меньшие части или страницы. Это может быть полезно при работе с большими таблицами, когда нужно извлечь данные только для определенной страницы.
CTE – это временная таблица, которая создается внутри запроса и может быть использована в других частях этого же запроса. CTE часто используется для реализации рекурсивных запросов или для улучшения читаемости и поддерживаемости запросов.
WITH Orders_CTE AS (
SELECT OrderID, CustomerID, OrderDate,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY OrderDate) AS RowNumber
FROM Orders
)
SELECT OrderID, CustomerID, OrderDate
FROM Orders_CTE
WHERE RowNumber BETWEEN {start} AND {end}
- {start} – начальный номер строки
- {end} – конечный номер строки
9 684
Отличия MySQL от PostgreSQL. Выбираем что лучше, PostgreSQL или MySQL
В данной статье мы сравним PostgreSQL и MySQL по различным параметрам и запишем их в сравнительную таблицу.
Перейти к статье
9 684
Крутой Python-пакет на базе ИИ для автоматической генерации SQL-запросов
Фреймворк Vanna позволяет создавать сложные SQL-запросы всего за несколько секунд. Не нужно тратить время на написание этих запросов вручную! Просто задавайте вопросы, и Vanna сама сгенерирует необходимые запросы.
Vanna - это не просто еще один инструмент автоматизации. Она может похвастаться высокой точностью на самых сложных наборах данных, обеспечивая безопасность и конфиденциальность вашей информации. Более того, Vanna обладает самообучающейся способностью, что означает, что ваши запросы будут становиться все более точными по мере использования.
9 684
❓Как эффективно визуализировать данные на Python?
Если вы хотите создавать современные графики на Python, вам просто необходимо знание библиотеки Matplotlib. Более того, такой скилл будет огромным плюсом на собеседованиях для позиции аналитика данных.
🔹Изучите технологию на бесплатном открытом уроке «Введение в визуализацию данных с Matplotlib» от OTUS.
Дата: 9 октября в 20:00 МСК
Урок приурочен к старту курса «Python для аналитики».
🔹Темы вебинара:
- Основы matplotlib: архитектура и интерфейсы;
- Создание базовых типов графиков: линейные, столбчатые, круговые;
- Персонализация графиков: выбор цветов, стилей и добавление легенды;
- Составные графики: работа с несколькими осями и комбинированные диаграммы;
- Эффективное использование matplotlib для представления больших объемов данных.
Продолжить обучение можно на онлайн-курсе доступном в рассрочку
👉Зарегистрироваться
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
9 684
Как узнать размер файла с помощью SQL?
Вы можете узнать размер файла, используя функцию DATALENGTH. Эта функция возвращает длину выражения в байтах.
Замените [имя_столбца_с_файлом] на имя столбца, содержащего файл, [имя_таблицы] на имя таблицы, содержащей файл, а [условие] на условие выборки файлов.
Например, если у вас есть таблица Файлы с столбцом Содержимое_файла, и вы хотите узнать размер файла с id 1, обращаемся ко второй части фото.
9 684
Функция CAST
Функция CAST() в MySQL преобразует значение в указанный тип данных. Это очень полезная функция, которая может помочь в решении различных задач. Например, она может быть использована для преобразования значения в DATE, DATETIME, DECIMAL, TIME, CHAR, NCHAR, SIGNED, UNSIGNED, BINARY.
Рассмотрим примеры использования функции CAST(). Предположим, у нас есть таблица с именем "products", которая содержит столбец "price". Если мы хотим преобразовать значения в столбце "price" в тип данных DECIMAL, мы можем воспользоваться функцией CAST() следующим образом:
SELECT CAST(price AS DECIMAL) FROM products;
Таким образом, мы получим значения в столбце "price", преобразованные в тип данных DECIMAL.
9 684
#вопросы_с_собеседований
Расскажите о видах индексов
Индексы - это структуры данных, которые ускоряют выполнение запросов к базе данных. Они содержат отображение значений столбцов таблицы на соответствующие строки, что позволяет быстро находить нужные данные.
1. Кластерный индекс - определяется для каждой таблицы только один. Он определяет порядок расположения строк в таблице на основе значений одного или нескольких столбцов.
2. Некластерный индекс - это индекс, который не определяет порядок строк в таблице, а существует отдельно от таблицы. Он представляет собой отображение значений одного или нескольких столбцов на соответствующие строки.
3. Уникальный индекс - уникальный индекс который гарантирует уникальность значений в столбцах, на которые он определен. На таблицу можно определить несколько уникальных индексов.
4. Полнотекстовый индекс - полнотекстовый индекс позволяет быстро искать текстовые данные, основываясь на их содержании. Он может быть определен только на столбцах типа VARCHAR, NVARCHAR и TEXT.
5. XML-индекс - используется для ускорения запросов, связанных с XML-данными. Он может быть определен только на столбцах типа XML.
9 684
Использование CASE WHEN в сочетании с JOIN
Комбинирование оператора CASE WHEN и JOIN может быть полезно для выполнения более сложных запросов.
Например, у нас есть две таблицы: "orders" и "customers". Таблица "orders" содержит информацию о заказах, включая идентификатор клиента. Таблица "customers" содержит информацию о клиентах, включая их идентификаторы.
1. Чтобы получить список всех заказов и имен клиентов, которые сделали эти заказы, мы можем использовать первый запрос с фото.
2. Однако, если мы хотим добавить условие, чтобы отобразить только заказы, сделанные клиентами, чьи имена начинаются с буквы "A", мы можем использовать оператор CASE WHEN для выполнения этого условия.
Таким образом, использование оператора CASE WHEN в сочетании с JOIN может быть полезно при выполнении сложных запросов, которые требуют условной логики и объединения данных из нескольких таблиц.
9 684
Пройди тест по Базам данных 🙌
✔️Ответь на 20 вопросов и проверь свои знания. Сможешь сдать — пройдёшь на онлайн-курс "MS SQL Server Developer" по специальной цене.
Изучите MS SQL и расширьте свои карьерные возможности
Язык запросов SQL используется для работы с большими базами данных, в которых информация структурирована особым образом. Он поможет быстро извлекать нужные данные и отфильтровывать их по десяткам разных параметров, создавая более эффективные результаты.
ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/CJkB/
Бонус: открытый урок «Оптимизация запросов MS SQL» от OTUS. Занятие пройдёт 3 октября в 20:00 мск.
Оплата курса возможна в рассрочку.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
9 684
Приветствую всех любителей программирования на Python!
Python'er - один из лучших каналов по Python, у нас вы найдёте множество полезной информации, статей, руководств, укров и многое другое. Мы расскажем вам о лучших практиках разработки и поможем разобраться с тонкостями языка.
Не упустите возможность стать настоящим профессионалом Python! Присоединяйтесь к нашему каналу уже сегодня!
@pyth0n_er
