uk
Feedback
SQL и БД Learning

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
9 714
Підписники
-324 години
-197 днів
-4730 день
Архів дописів
SQL Комментарии SQL Comments используются для объяснения разделов инструкций SQL или для предотвращения выполнения самих инст
+1
SQL Комментарии SQL Comments используются для объяснения разделов инструкций SQL или для предотвращения выполнения самих инструкций SQL. Комментарии не поддерживаются в базе данных Microsoft Access. Однострочный комментарий Однострочные комментарии начинаются с --. Любой текст между -- и концом строки будет игнорироваться (не выполняться). Многострочные комментарии Многострочные комментарии начинаются с /* и заканчиваются */. Любой текст между /* и */ будет игнорироваться. #это_база

#Вопросы_с_собеседования Как вы можете применить оконную функцию и одновременно фильтровать результаты с использованием этой функции без применения подзапроса? Используйте ключевое слово QUALIFY (в некоторых СУБД, например, в Teradata), которое позволяет фильтровать результаты запроса на основе условий, связанных с оконными функциями.

✅ Что нужно знать о миграции с Oracle на PostgreSQL? Расскажет опытный эксперт на бесплатном практическом уроке «Коротко об и
Что нужно знать о миграции с Oracle на PostgreSQL? Расскажет опытный эксперт на бесплатном практическом уроке «Коротко об инструментах миграции с Oracle на PostgreSQL: ora2pg, oracle_fdw, ora_fce» от OTUS. 🔹На вебинаре мы разберём какие есть инструменты по упрощению миграции с Oracle на PG   🔹Рассмотрим плюсы, минусы и аналоги ora2pg, oracle_fdw 🔹Разберем особенности расширения ora_fce  Встречаемся 29 февраля в 20:00 мск в рамках курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков». 👉 Регистрация https://otus.pw/gWqb/?erid=LjN8KcDZE Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Вопросы по SQL, которые часто задают на собеседовании. Часть 1 Смотреть статью

Полезные оконные функции SQL Смотреть статью

😱Вы в огне из-за больших запросов, которые даже писали не вы? Разберемся с этим 😏 на вебинаре «Оптимизация запросов в SQL S
😱Вы в огне из-за больших запросов, которые даже писали не вы? Разберемся с этим 😏 на вебинаре «Оптимизация запросов в SQL Server» от OTUS 1. Рассмотрим структуру запросов, как элемент общего дизайна системы 2. Выясним, что делать с большими и даже огромными запросами написанными не вами 3. И разберем ключевые методы оптимизации, их плюсы и минусы ✅ В результате вы получите структурные представления об оптимизации, сравните предложенные методы с собственными и подберете решение своей задачи! 🎯Занятие будет интересно разработчикам, аналитикам, администраторам баз данных, девопсам. Как новичкам, так и профи! Ведущий: Дмитрий Тарасов, аналитик и разработчик с 25-летним стажем в IT Практикуемся 28 февраля, 20:00 мск в рамках курса «MS SQL Server Developer». Осталось уже меньше половины мест! 👉Чтобы записаться, пройдите тест!

Моя большая практическая шпаргалка SQL (SQLite) с готовыми запросами Смотреть статью
Моя большая практическая шпаргалка SQL (SQLite) с готовыми запросами Смотреть статью

#Вопросы_с_собеседования Как в SQL можно выполнить самосоединение таблицы без использования ключевого слова JOIN? В SQL можно
#Вопросы_с_собеседования Как в SQL можно выполнить самосоединение таблицы без использования ключевого слова JOIN? В SQL можно выполнить самосоединение таблицы, используя подзапросы в условии WHERE, вместо явного использования JOIN. Это позволяет сравнивать строки внутри одной и той же таблицы без использования синтаксиса JOIN. Вот пример с таблицей employees, где мы хотим найти пары сотрудников с одинаковыми должностями. В этом запросе мы используем синтаксис таблицы "FROM employees a, employees b", который подразумевает декартово произведение, но фильтруем результаты с помощью условия WHERE, чтобы оставить только те строки, где должности совпадают, исключая при этом строки, где сравниваются сами с собой. Это необычный способ выполнения самосоединения, обычно предпочтительнее использовать JOIN для большей читаемости и эффективности.

В Data Science одни из самых высоких зарплат в IT. Войти в эту сферу можно с нуля — курс Data Scientist с нуля до Junior с тр
В Data Science одни из самых высоких зарплат в IT. Войти в эту сферу можно с нуля — курс Data Scientist с нуля до Junior с трудоустройством как раз подходит для новичков. →Вы с нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. →С вами будет работать личный наставник. Он не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы. → Выберете направление для продвинутого изучения. Решите задачи на реальных данных, обучите нейросеть, углубите знания Python, библиотек для анализа данных и машинного обучения, освоите BI-инструменты, Git и выполните командные проекты в области big data. → По окончании курса платформа гарантирует вам трудоустройство. →Узнать подробнее о курсе и получить скидку до 50% можно здесь: https://epic.st/_6Ox1E Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

#Вопросы_с_собеседования Почему важно использовать параметризованные запросы в SQL вместо конкатенации строк при создании динамических запросов? Использование параметризованных запросов помогает предотвратить SQL-инъекции, которые могут произойти при прямой конкатенации строк для создания динамических запросов. Параметризация обеспечивает соответствующий эскейпинг и обработку входных данных, что делает запросы более безопасными.

5 рекомендаций по оптимизации запросов SQL Также как небольшие улучшения повышают качество запросов, так и мелкие некорректны
5 рекомендаций по оптимизации запросов SQL Также как небольшие улучшения повышают качество запросов, так и мелкие некорректные навыки могут снизить качество и понятность кода в долгосрочной перспективе. Следовательно, пора избавиться от непродуктивных навыков SQL, а взамен сформировать новые и эффективные. Этим мы сейчас и займемся. Смотреть статью

💥 Прими участие в онлайн-хакатоне HomeHack от Хоум Банка и Sk Fintech Hub с 1 по 6 марта 2024 и поборись за призовой фонд в
💥 Прими участие в онлайн-хакатоне HomeHack от Хоум Банка и Sk Fintech Hub с 1 по 6 марта 2024 и поборись за призовой фонд в 1 000 000 рублей. Регистрируйся до 29 февраля по ссылке: https://cnrlink.com/hhcodenrock 👤 К индивидуальному участию в мероприятии приглашаются системные аналитики, аналитики данных и разработчики Oracle любого уровня подготовки со всей России. 🎯 Участникам предстоит создать решение в одном из двух треков: 1. Эффективное управление клиентской документацией: предложи решение для реализации новой системы хранения и обработки данных для оптимизации пространства и обеспечения безопасности; 2. SQL Сhallenge: покажи свои навыки SQL и PL/SQL! Решай захватывающие задачи и докажи, что ты настоящий мастер в работе с данными. 🏆 Регистрируйся, побеждай, обменивайся опытом с экспертами, получи кейс в портфолио и стань членом команды Хоум Банк. 👉 Успей подать заявку на участие до 29 февраля на онлайн-платформе Codenrock: https://cnrlink.com/hhcodenrock Реклама. ООО "ХКФ БАНК". ИНН 7735057951. erid: LjN8JucLi

Оператор OUTER APPLY Outer Apply - это оператор, который используется для выполнения левого внешнего соединения и одновременн
Оператор OUTER APPLY Outer Apply - это оператор, который используется для выполнения левого внешнего соединения и одновременно применения правильного оператора присоединения к каждой строке левой таблицы. Это позволяет выполнять операцию, которая зависит от значений в каждой строке левой таблицы. Синтаксис оператора OUTER APPLY выглядит следующим образом: SELECT {выбранные столбцы} FROM {левая таблица} OUTER APPLY {правая таблица} WHERE {условие}; При использовании OUTER APPLY происходит следующее: - Для каждой строки в левой таблице, оператор OUTER APPLY выполняет операцию, используя значения в этой строке. Если в правой таблице нет строк, которые удовлетворяют условию, то возвращается NULL.

Нужно ли дата-инженерам знать Linux? Расскажет Вадим Заигрин – Team Lead команд инженеров данных. Встречаемся на бесплатном о
Нужно ли дата-инженерам знать Linux? Расскажет Вадим Заигрин – Team Lead команд инженеров данных. Встречаемся на бесплатном открытом уроке от OTUS, где вы вместе с экспертом: - разберетесь, почему вам надо знать Linux; - ознакомитесь с его особенностями; - узнаете, как работать с Linux: командная строка, пользователи и их права, запуск приложений, инструменты работы с сетью. Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Data Engineer». Доступна рассрочка на обучение! Пройдите короткое тестирование прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/QIc9/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

#Вопросы_с_собеседования Как можно оптимизировать выполнение запроса с использованием коррелированного подзапроса, чтобы улучшить производительность на больших объемах данных? Один из эффективных способов оптимизации — преобразование коррелированного подзапроса в JOIN. Коррелированный подзапрос выполняется для каждой строки внешнего запроса, что может быть неэффективно на больших наборах данных. Использование JOIN позволяет базе данных обрабатывать данные более эффективно, сокращая общее время выполнения за счет однократного выполнения операции соединения и оптимизации плана запроса.

Вебинар Tarantool «Анализируем данные в real-time» Когда: 21 февраля, 16:00 МСК Где: онлайн Расскажем, как организовать анали
Вебинар Tarantool «Анализируем данные в real-time» Когда: 21 февраля, 16:00 МСК Где: онлайн Расскажем, как организовать анализ большого объема данных в реальном времени с помощью in-memory колоночной СУБД. На вебинаре поговорим о том: • Как объединить транзакционные и аналитические (OLAP и OLTP) системы и сократить затраты на дублирование данных. • Как ускорить аналитические запросы и формировать отчетность в real-time. • Как организовать хранение и управление данными (Feature Store) для ML-задач. Также мы рассмотрим практические кейсы применения продукта Tarantool Column Store: формирование финансовой отчетности с минимальными задержками, ускорение и повышение точности антифрод-систем, повышение производительности системы выдачи кредитов. Спикеры: • Николай Карлов, директор инновационных проектов VK Tech, • Руслан Галиев, продуктовый менеджер Tarantool Column Store. Вебинар будет полезен архитекторам, дата-инженерам, инженерам DevOps и разработчикам аналитических систем. Регистрация

Кейс внедрение Dbt в «Детском мире» Читать статью

erid: LjN8JtHnS Аналитик данных входит в топ-5 самых востребованных профессий в России. Он собирает, анализирует, структуриру
erid: LjN8JtHnS Аналитик данных входит в топ-5 самых востребованных профессий в России. Он собирает, анализирует, структурирует данные — и благодаря этому помогает бизнесу решать проблемы и принимать важные решения. Получить профессию с нуля можно всего за 5 месяцев на курсе «Аналитик данных» от «karpovꓸcourses» Для старта достаточно знания математики на уровне школьной программы — всему остальному вас научат на курсе. Преподаватели — практикующие спецы, которые знают, какие навыки нужны для успешной карьеры, поэтому обучение включает в себя и теорию, и отработку знаний на практических задачах. Вы освоете Python и SQL, научитесь визуализировать данные, теорией вероятностей, статистикой и A/B тестами, сформируете продуктовое видение и понимание бизнеса и продукта. По итогу вы соберете готовое портфолио, а школа поможет с трудоустройством. По статистике 89% выпускников находят работу в течение трёх месяцев. Присоединяйтесь к курсу со скидкой 5% по промокоду SQLBD: https://clc.to/xM9RWA Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.

Для чего в SQL используется оператор PRIVILEGUE?
Anonymous voting