SQL и БД Learning

❓Как сочетать мощь SQL и гибкость Pandas для комплексного анализа данных? Расскажем на практическом открытом уроке 25 сентября в 20:00 по Москве. Преподаватель: Роман Козлов, ведущий аналитик ГКУ "Новые технологии управления" Вебинар приурочен к онлайн-курсу "Python для аналитики" 🔸На вебинаре рассмотрим: - Основы работы с библиотекой Pandas для анализа данных; - Извлечение данных из SQL-базы данных прямо в Pandas DataFrame; - Применение SQL-запросов внутри Pandas; - Выгрузку обработанных данных из Pandas обратно в SQL; - Примеры реальных сценариев анализа данных с использованием SQL и Pandas. 🔸В результате вебинара вы попрактикуетесь в интеграции SQL-запросов и Pandas, обработке и сохранении результатов анализа в базе данных. Больше навыков по аналитике можно получить на курсе "Python для аналитики" от OTUS. 👉Зарегистрироваться на вебинар Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Count (1) вместо count (*) При любой возможности выбирайте count(1) вместо count(*). Оператор count(*) принимает в расчет все столбцы таблицы для выполнения вычислений, тогда как count(1) учитывает только первый столбец. Обратите внимание, что результат остается неизменным, будь то count (*) или count (1). При использовании count(1) движок базы данных задействует меньше ресурсов и работает быстрее. В случае небольших таблиц эта разница будет незаметна, но если дело касается больших из них, то данный фактор существенно отразится на производительности запросов.

Найдите название, численность населения и площадь больших стран. Задача требует от нас найти «большие» страны, исходя из определенных условий, связанных с их площадью и населением. Нам нужно получить название, население и площадь стран, площадь которых больше или равна 3 000 000, либо население больше или равно 25 000 000. Для этого мы запросим таблицу «Мир» и применим необходимые условия фильтрации. Вот пошаговое объяснение вашего подхода: 1. Начнем с выбора столбцов имени, населения и площади из таблицы World. Это позволяет нам получить необходимую информацию о странах. 2. Мы используем предложение WHERE для применения условий фильтрации. В этом случае условия гласят, что мы хотим включить страны с площадью не менее 3 000 000 или с населением не менее 25 000 000. 3. Наконец, мы получаем название, население и площадь стран, которые удовлетворяют условиям фильтрации. #разбор_кода

⚡️Нейросеть впервые заменила фотографов MintAI может всё: улучшить качество плохой фотографии или окрасить чёрно-белый снимок ваших родителей. Результат генерируется за секунды и ничем не уступает работе топовых фотографов. Проверить, как это работает, можно на канале «IT Insider». Здесь каждый день находят прикольные нейронки и показывают необычные фишки наших смартфонов. Пользуйтесь, всё есть в закрепе – https://t.me/+uQb9A_FgIPM1Njhi

MySQL: CONV CONV - это функция MySQL, которая позволяет конвертировать число из одной системы счисления в другую. Синтаксис - CONV(N, from_base, to_base) - N - число, которое нужно конвертировать. - from_base - исходная система счисления числа N (от 2 до 36). - to_base - целевая система счисления (от 2 до 36). Полезные советы - Если число в исходной системе счисления from_base содержит цифры, которые больше или равны 10, используйте буквы A до Z для представления этих цифр. Например, если from_base равен 16, то используйте цифры от 0 до 9 и буквы от A до F. - Если N является отрицательным числом, то CONV() будет работать правильно, но результат будет представлен в виде числа с плавающей точкой в экспоненциальной форме. Если нужно получить целое число, то используйте функцию CAST() для преобразования результата в целое число.

Короткие функции MS Acess (часть 1) 1. Функция LCase используется для преобразования строки в нижний регистр. 2. Функция Left используется для извлечения ряда символов из строки (начиная слева). 3. Функция Len используется для получения длины строки. 4. Функция LTrim используется для удаления начальных пробелов из строки.

Команда VK Cloud недавно запустила новый канал о работе с данными — Данные на стероидах. В нем ребята публикуют подборки интересного контента по тематике работы с данными, эксклюзивные интервью с вендорами российских баз данных, такими как Postgress Professional и Arenadata, а еще переодически подкидывают интересные задачки (вот тут, например, подписчикам предлагали взломать базу данных). Помимо прочего, в канале много полезной информации о работе с данными, архитектуре дата-решений и новостей российского и международного Data-сообщества. 👉🏻 Подписывайтесь на канал Данные на стероидах, будет интересно!

Кластеризация в PostgreSQL Кластеризация - это процесс упорядочивания данных в таблице на основе значения одного или нескольких столбцов. В PostgreSQL кластеризация может быть выполнена с помощью индексов. Создание кластеризованного индекса Для создания кластеризованного индекса в PostgreSQL используется ключевое слово CLUSTER. Например, чтобы создать кластеризованный индекс по столбцу name в таблице users, необходимо выполнить следующий запрос: CLUSTER users USING users_name_idx; Здесь users_name_idx - это имя индекса, созданного на столбце name в таблице users.

IF, IFNULL и NULLIF в MySQL 1. Функция IF позволяет выполнить операцию, основываясь на том, является ли выражение истинным или ложным. Синтаксис функции IF выглядит так: IF(expr1, expr2, expr3) где expr1 - это условие, которое нужно проверить, expr2 - значение, которое возвращается, если условие истинно, а expr3 - значение, которое возвращается, если условие ложно. 2. Функция IFNULL возвращает второй аргумент, если первый аргумент равен NULL. Если первый аргумент не является NULL, то он будет возвращен. Синтаксис функции IFNULL выглядит так: IFNULL(expr1, expr2) где expr1 - это значение, которое нужно проверить на NULL, а expr2 - значение, которое возвращается, если expr1 равен NULL 3. Функция NULLIF используется для сравнения двух выражений. Она возвращает NULL, если выражения равны, иначе возвращает первое выражение. Синтаксис функции NULLIF выглядит так: NULLIF(expr1, expr2) где expr1 и expr2 - это выражения, которые нужно сравнить. Если expr1 равно expr2, то функция вернет NULL, иначе вернется значение expr1. #это_база

Найдите всех авторов, которые просмотрели хотя бы одну из своих статей. Верните таблицу результатов, отсортированную по id в порядке возрастания. Решение: Запрос направлен на получение списка идентификаторов авторов из таблицы «Просмотры», где идентификаторы автора и зрителя совпадают. Использование ключевого слова DISTINCT гарантирует, что возвращаются только уникальные идентификаторы авторов. Подход: 1. Запрос выбирает идентификатор автора как «id» из таблицы «Views». 2. Он применяет условие с использованием предложения WHERE для фильтрации строк, в которых идентификатор автора равен идентификатору зрителя. 3. Ключевое слово DISTINCT используется для удаления дубликатов и возврата только уникальных идентификаторов авторов. 4. Результат упорядочивается в порядке возрастания на основе идентификатора автора с использованием предложения ORDER BY. #разбор_кода

Показ N-числа наиболее затратных запросов Это предложение с фото, кажущееся сложным, но таким не являющееся, демонстрирует типы предложений, выполнение которых занимает у движка базы данных особенно много времени. Поэтому нам пригодится умение выявлять инструкции SQL, требующие оптимизации. Для того, чтобы показать наиболее затратные запросы, нужно использовать SQL-запрос с фото Запрос с фото позволит вывести наиболее затратные запросы, сгруппированные по названию запроса, количеству выполнений, общему времени выполнения на CPU в секундах, среднему времени выполнения на CPU в миллисекундах, плану запроса и названию базы данных.

Полное присоединение в SQL Server Полное присоединение (Full Outer Join) — это операция соединения, которая возвращает все строки из обеих таблиц, которые соответствуют заданному условию. Если записи в одной из таблиц отсутствуют, то вместо значений будут NULL. В SQL Server полное присоединение выполняется с использованием ключевого слова FULL OUTER JOIN. При использовании полного присоединения важно помнить, что оно может привести к большому количеству дублирующихся строк в результирующей таблице. Поэтому перед применением этой операции следует тщательно продумать условия соединения и проверить результирующий набор данных.

SHRINK в MSSQL SHRINK - это операция сжатия базы данных в Microsoft SQL Server. Она используется для освобождения места на жестком диске. Существует два вида операции SHRINK: - SHRINK DATABASE - сжатие всей базы данных - SHRINK FILE - сжатие отдельных файлов базы данных Для выполнения операции SHRINK с помощью SQL Server Management Studio (SSMS), нужно выполнить следующие шаги: 1. Подключиться к экземпляру SQL Server в SSMS 2. Выбрать нужную базу данных 3. Нажать правой кнопкой мыши на базе данных и выбрать "Tasks" -> "Shrink" -> "Database" (или "File", если нужно сжать только отдельный файл) 4. В появившемся диалоговом окне выбрать опции сжатия и нажать "OK" Опции сжатия, доступные в диалоговом окне: - Release unused space - освободить неиспользуемое пространство (рекомендуется) - Reorganize pages before releasing unused space - переорганизовать страницы перед освобождением неиспользуемого пространства (улучшает производительность индексов) - Shrink file to - сжать файл до указанного размера (в МБ) Также, операцию SHRINK можно выполнить с помощью T-SQL команды: - SHRINKDATABASE - для сжатия всей базы данных - SHRINKFILE - для сжатия отдельного файла

Функции ISDATE() - SQL Server Функция ISDATE() используется для проверки, является ли выражение допустимой датой или нет. Функция возвращает 1, если выражение является допустимой датой, и 0, если не является. Синтаксис функции ISDATE(): ISDATE ( expression ) - expression: выражение, которое необходимо проверить. Может быть любым типом данных, который может быть преобразован в тип данных дата/время. Однако при использовании функции ISDATE() нужно учитывать, что она не является полностью надежной и может допускать ошибки при проверке даты. Например, функция не сможет обнаружить ошибку в дате "@", так как такая дата не существует.

Готовы погрузиться в мир нереляционных DB? Тогда добро пожаловать на онлайн-курс «NoSQL» от OTUS! 📢📢 12 сентября в 20:00 (мск) мы приглашаем вас на бесплатный открытый урок, где автор курса - Евгений Аристов, архитектор высоконагруженных баз данных и инфраструктуры с 25-летним опытом в разработке, - расскажет вам о создании отказоустойчивых кластеров MongoDB. На открытом уроке мы исследуем: 📌 Цели и задачи MongoDB; 📌 Концепцию кворума; 📌 Основные моменты установки и настройки кластера MongoDB. Это уникальная возможность не только окунуться в тему MongoDB, но и познакомиться с форматом нашего курса. 👉 Пройдите тестирование для регистрации на открытый урок и проверьте свой уровень компетенций Продолжить изучение тонкостей NoSQL вы сможете на самом курсе, который стартует уже в сентябре. Оплата курса возможна в рассрочку. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru