SQL Ready | Базы Данных

🖥 Знаете, как посчитать средний интервал между событиями в SQL? Если нужно посчитать время между событиями (например, между заказами, логинами или платежами). Есть простой и эффективный способ — функция LAG(). Сначала берём дату текущего и предыдущего события для каждого пользователя:

LAG(order_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date)

Считаем разницу между ними:

order_date - LAG(order_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date)

Чтобы получить средний промежуток:

SELECT user_id,
       AVG(order_date - LAG(order_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date)) AS avg_gap
FROM orders;

🔥 Так вы узнаете, среднюю частоту заказов по каждому пользователю, без подзапросов, без циклов. ➡️ SQL Ready | #совет

🖥 Новый курс на Stepik - PostgreSQL для разработчиков: от основ к созданию API Здесь на пальцах объясняют не только как писать SQL-запросы, а строить настоящие backend-сервисы с базой данных как у профи. В этом курсе ты шаг за шагом создашь REST API на FastAPI + PostgreSQL: от установки среды и первых таблиц - до масштабируемого приложения с безопасностью и CRUD-операциями. 🔹 На практике разберете: • SQL-запросы, фильтры, агрегаты и подзапросы • Связи между таблицами и нормализацию БД • Взаимодействие Python и PostgreSQL • Реализацию REST API и подключение базы • Оптимизацию и разбор реальных задач с собеседований ⚡ После курса у вас будет свой работающий API-проект и реальные навыки работы с PostgreSQL в продакшене. 🎁 Сегодня дарим промокод –30% от цены: SQLTOP30 🚀 Прокачаю свои знания: https://stepik.org/a/255542

☕️ Neon — интерактивный учебник по базам данных! Хочешь научиться работать с базами данных - от простых запросов до глубоких фич PostgreSQL? На Neon ты найдёшь полное руководство: как начать, как писать запросы, работать с транзакциями и продвинутыми темами вроде CTE, индексов и триггеров. 📌 Оставляю ссылочку: neon.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 UPDATE с FROM и RETURNING — обновление и выборка в одном запросе! Вместо двух операций можно сделать всё сразу: изменить данные и получить результат. Этот приём экономит запросы и делает SQL гораздо удобнее. В сегодняшнем гайде:

• Обновляем данные по связанной таблице и сразу видим результат; • Используем подзапросы и фильтры для выборочного обновления; • Узнаём, как RETURNING превращает UPDATE в инструмент аналитики;

Комбо, которое позволяет объединить обновление, логику и проверку результата в одном шаге. ➡️ SQL Ready | #гайд

ТОП 3 канала для тех, кто увлекается хакингом и кибербезопасностью Этичный Хакер — крупнейший в СНГ канал по информационной безопасности. OSINT, анонимность, пентест, социальная инженерия. Лаборатория Хакера — авторский канал от специалиста по ИБ. Новости даркнета, сетевая разведка, обзоры инструментов с github, полезные подборки. Mr.Robot — OSINT, анонимность, OWASP, Linux, даркнет.

Исключение строк в оконных функциях! Иногда при расчётах нужно не учитывать текущую строку или соседние — например, чтобы не искажать среднее значение. Для этого в SQL есть оператор EXCLUDE - задаёт, какие строки исключать из окна. Сначала исключим текущую строку:

SELECT id, value,
       AVG(value) OVER (
           ORDER BY id
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
           EXCLUDE CURRENT ROW
       ) AS avg_without_current
FROM data;

Исключаем все строки с одинаковым значением сортировки:

SELECT id, category, value,
       SUM(value) OVER (
           ORDER BY category
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
           EXCLUDE GROUP
       ) AS sum_without_group
FROM data;

Исключаем только строки с тем же значением ORDER BY (ties):

SELECT id, score,
       COUNT(*) OVER (
           ORDER BY score
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
           EXCLUDE TIES
       ) AS cnt_without_ties
FROM data;

🔥 Так EXCLUDE помогает гибко управлять рамкой окна — исключая нужные строки из расчётов без изменения общей логики запроса. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Разбираем создание и использование временных таблиц! В этой шпаргалке — основные методы работы с временными структурами данных: создание и очистка временных таблиц, управление содержимым транзакций, использование CTE и параметров ON COMMIT. Эти приёмы применяются при оптимизации сложных запросов, промежуточных расчётах и обработке данных в сессиях или ETL-процессах. ➡️ SQL Ready | #шпора

Совет на 2025 год — переходите на Go. На Go собирают банки, маркетплейсы и highload-сервисы. Зарплаты мидлов начинаются от 200 000 ₽, а у сеньоров доходят до 600 000 ₽. А чтобы освоить его всего за 3 месяца — изучите канал Максима Аверина. Его бэкграунд: Senior Golang/Python (X5, Lamoda, BestDoctor), 7 лет в бэкенде, экс-тимлид и PM, 300+ собеседований с 2018 На канале вы найдёте: — Советы, которые в разы повысят ваши шансы на перекат в Go — Как легко выбивать себе ту ЗП, которую желаете: скрипты переговоров и шаблоны писем — Как сделать мощный проект с code-review и уже через три недели пойти на собесы. Огромный опыт, который ты можешь перенять абсолютно бесплатно. Переходи и изучай: @maksim_golang

🖥 Анализ потенциальных списаний и безнадёжных долгов! Иногда счета зависают надолго - дольше 180 дней. Такие долги уже маловероятно вернуть, и важно понимать их масштаб, чтобы вовремя принять меры. В задаче:

• Найдём счета с просрочкой свыше 180 дней; • Посчитаем их сумму и долю от всех долгов; • Определим, какая часть уже относится к «невозвратным» (closed, bankrupt).

В результате получаем инструмент для финансового контроля и резервирования: видно, где деньги уже «застыли» и какие долги требуют списания. ➡️ SQL Ready | #задача

🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊 Каналы с IT мероприятиями Подписывайся, чтобы не пропустить 👨‍💻 1. IT мероприятия для стажеров и студентов 2. IT мероприятия по РФ 3. IT мероприятия и хакатоны 4. Бесплатные IT мероприятия 5. IT мероприятия онлайн 6. IT мероприятия Москва 7. IT мероприятия Санкт Петербург

Скользящее среднее: сглаживаем колебания заказов! Оконные функции позволяют видеть тренд заказов без резких скачков.Посчитаем среднее количество заказов за последние 3 дня. Считаем количество заказов по датам:

SELECT order_date,
       COUNT(*) AS orders
FROM orders
GROUP BY order_date;

Формируем временную таблицу для расчётов:

WITH daily AS (
  SELECT order_date,
         COUNT(*) AS orders
  FROM orders
  GROUP BY order_date
)

Вычисляем среднее за 3 дня:

SELECT order_date,
       AVG(orders) OVER (
         ORDER BY order_date
         ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
       ) AS avg_3days
FROM daily;

Добавляем исходное значение для сравнения:

SELECT order_date,
       orders,
       ROUND(AVG(orders) OVER (
         ORDER BY order_date
         ROWS 2 PRECEDING
       ), 2) AS avg_3days
FROM daily;

🔥 Получаем сглаженную динамику заказов по датам — идеальный инструмент для анализа активности. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Сегодня разбираем GENERATE_SERIES — календарь и диапазоны! SQL умеет сам генерировать даты, числа и интервалы. Можно строить отчёты, искать пропуски и анализировать активность без сторонних таблиц. В этом посте:

• Генерируем последовательность дат и временных меток; • Находим “пустые” дни без заказов; • Формируем ежедневный отчёт по активности.

Функция, которая превращает SQL в крутой аналитический инструмент. ➡️ SQL Ready | #гайд

COALESCE — заполняем пропуски в запросе! NULL часто ломают отчёты и расчёты: сумма, среднее, сортировка — всё сбивается. COALESCE() подставляет первое непустое значение и спасает от ошибок. Заменим отсутствующие телефоны на понятный текст:

SELECT name, COALESCE(phone, 'не указано') AS phone
FROM customers;

В реальных проектах — незаменимо для расчётов:

SELECT id, total,
       total - (total * COALESCE(discount, 0) / 100) AS total_after_discount
FROM orders;

При объединении источников можно задать приоритет данных:

SELECT user_id,
       COALESCE(main.email, backup.email, 'unknown@example.com') AS email
FROM main_users AS main
LEFT JOIN backup_users AS backup USING (user_id);

Для аналитики — способ исключить искажения при агрегации:

SELECT region, SUM(COALESCE(sales, 0)) AS total_sales
FROM branches
GROUP BY region;

🔥 COALESCE делает запросы надёжнее, отчёты точнее, а код — чище и короче. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Разбираем работу с иерархическими данными! В этой шпаргалке — ключевые конструкции для построения деревьев и цепочек подчинённости в SQL: рекурсивные запросы, самосоединения и фильтрация уровней. Эти приёмы применяются при моделировании категорий, организационных структур и древовидных меню без сторонних средств. ➡️ SQL Ready | #шпора

⚡️ Программисты из CodeGuard слили в телеграмм тонны инфы 🔥 Всё, что нужно для прогресса — в одном месте: |- - - 📂 Общее IT — 1526ГБ | |- - - 📂 Хакинг & infosec — 573ГБ | |- - - 📂 Linux & Bash — 652ГБ | |- - - 📂 Python — 428ГБ | |- - - 📂 Работа IT — 356ГБ 📌 Гайды, шпаргалки, книги, задачи и ресурсы для каждого.

😎 Hacksplaining — разберись в SQL и защити свои проекты от атак! На Hacksplaining есть полноценный урок SQL Injection, где показывают, как злоумышленники внедряют запросы и как от этого защититься. Курс не просто теоретический - смотришь код, анализируешь, проверяешь варианты атак и способов защиты. Понимаешь, как работают запросы к базе данных и как их можно исказить под чужие цели. 📌 Оставляю ссылочку: hacksplaining.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 SQL-анализ ближайших станций метро для пользователей! Координаты пользователя есть, но важно понять, какая станция метро ближе всего - это база для маршрутов, логистики и даже таргетинга рекламы. В задаче:

• Рассчитаем расстояние между пользователями и станциями по координатам; • Найдём ближайшую станцию для каждого пользователя; • Вернём таблицу с названием станции и дистанцией в километрах.

В результате получаем инструмент для анализа доступности точек, который легко применить к складам, пунктам выдачи или курьерским зонам. ➡️ SQL Ready | #задача

Программисты, это вам 👇 Держите 5 каналов, которые реально помогают изучать программирование и IT с полного нуля: 🖥 Easy Coder — все направления IT. 👩‍💻 Easy Python — всё о Python. 🌐 Easy WebDev — Frontend, Backend. 🔠 Easy InfoSec — ИБ, Хакинг. 🐱 Easy GitHub — лучшее с GitHub. Тонны полезной инфы для любого уровня подготовки ✔️