Библиотека баз данных

💡 SQL: быстрое нахождение первых или последних записей с DISTINCT ON !!! В PostgreSQL есть полезный приём — DISTINCT ON, который позволяет взять первую строку в каждой группе по определённому полю.

SELECT DISTINCT ON (customer_id) 
    customer_id,
    order_date,
    amount
FROM orders
ORDER BY customer_id, order_date DESC;

🔎 Этот запрос вернёт последний заказ каждого клиента без лишних подзапросов или JOIN. ⚡ Работает очень быстро и удобно, если нужно найти «самый первый» или «самый последний» элемент в группе.

🎮💾 DOOMQL: Мультиплеерный шутер на чистом SQL DOOMQL — это уникальный шутер, полностью реализованный на SQL, использующий CedarDB. Проект возник как эксперимент: возможно ли создать игру в стиле DOOM, используя только SQL для рендеринга, игрового цикла и многопользовательской синхронизации? Ответ — да! 🚀Основные моменты: - Чистый SQL рендерер с поддержкой рендеринга спрайтов и HUD. - Мультиплеерная игра с синхронизацией и управлением состоянием через CedarDB. - Легкость в изменении игрового состояния с помощью простых SQL-запросов. - Поддержка читов, что добавляет интерес к игровому процессу. - Минимальный клиент на Python для управления вводом и отображения. 📌 GitHub: https://github.com/cedardb/DOOMQL #sql

⚡️SQL на собеседованиях: где тренироваться Принесли вам отличный ресурс, который собрал огромное количество практических задач по SQL. Там можно найти всё: от базовых упражнений до сложных вопросов, включая отдельный блок с заданиями от FAANG. Но самое ценное здесь не сами вопросы, а структура подачи: - Формулировка задачи в формате собеседования - Подробное решение с объяснением - Встроенный редактор, чтобы попробовать свои силы прямо на месте И главное — доступ полностью бесплатный. Начать тренироваться

Крутой интерактивный тренажер по основам SQL Внутри пошаговые уроки, где пишешь реальные запросы и сразу видишь результат. По пути решаешь задачки и помогаешь Дакберту пробираться по потокам данных Всё это бесплатно, прямо в браузере или на мобиле https://dbquacks.com/

📚🎮 SQL + Покемоны = Querymon! Энтузиасты сделали игру, которая превращает изучение баз данных в настоящее приключение. ✨ С нуля — начнёте с простых таблиц и базовых запросов, сложность растёт постепенно. 🔎 Освоите SELECT, FROM, WHERE, фильтры LIKE, BETWEEN, IN и функции sum(), count(), avg(). 🎯 Геймплей — сотни миссий, где, чтобы пройти дальше, нужно правильно писать SQL-запросы. SQL ещё никогда не был таким весёлым: учиться теперь так же увлекательно, как ловить покемонов. И самое приятное — игра полностью бесплатная. 👉 Попробовать можно здесь.

💡Big Data — это не только модный термин, а фундамент современной аналитики и AI. Apache Spark — инструмент, который используют крупнейшие компании по всему миру. Хотите понять, как он работает, и применить его в своей практике? 28 августа в 18:00 мы проведем открытый вебинар «Практическое введение в Apache Spark». За 1,5 часа вы узнаете, зачем нужен Spark, как разворачивать тестовую среду в Docker, работать с DataFrame API и Spark SQL, оптимизировать запросы и избегать типичных ошибок. Вместе разберем реальный кейс на небольшом датасете и вы увидите, что обработка больших данных может быть быстрой и удобной. ➡️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Spark Developer», все участники получат скидку на обучение. Регистрируйтесь прямо сейчас: https://tglink.io/925647f9a2b2?erid=2W5zFGXqUGG #реклама О рекламодателе

🎮 Погружаемся в SQL, с помощью увлекательной аркадной игры Разработчики замутили настоящий олдскульный шедевр, который сделает из вас МАСТЕРА баз данных и точно не даст заскучать. • Проходим уровни, собираем пазлы вместе с уткой DuckDB и прокачиваем SQL на максимум. • Квесты, задачи, подсказки — всё как в настоящем приключении. • Работает прямо в браузере и даже на телефоне. Любые запросы к базам — щёлкаем как семечки 👉 https://dbquacks.com/.

📝 Вышло большое практическое руководство по работе с VictoriaLogs Недавно вышло полезное руководство по эффективному использованию VictoriaLogs — системы для работы с логами. В статье разбираются ключевые концепции: как правильно структурировать сообщения (_msg), работать с временными метками (_time) и настраивать потоки (stream) для оптимальной производительности. Автор объясняет, как избежать типичных проблем: — Толстых потоков, когда один сервис генерирует слишком много логов — Высокой кардинальности, когда слишком детализированные потоки замедляют поиск — Динамических имен полей, которые могут ухудшить сжатие данных Также в статье есть советы по оптимизации, рассказывающие: — Как правильно указывать сообщения и временные метки — Какие поля лучше выбирать для потоков — Как работать с вложенными структурами Гайд написан доступно и подойдет тем, кто только начинает работать с VictoriaLogs или хочет улучшить текущую настройку логирования. 🔗 Читать статью - *клик* @devopsitsec

🖥 Теперь писать сложные промты самому не обязательно — OpenAI выпустили генератор, который превращает даже простой запрос в подробную инструкцию для ИИ. Принцип простой: описываете, что хотите получить, нажимаете Optimize — GPT-5 анализирует запрос и выдаёт готовый детализированный промт. Работает бесплатно. Инструмент может упростить работу с любыми нейросетями, особенно если у вас нет опыта в составлении промтов. Готовый вы можете сразу попробовать в @Chatgpturbobot

🖥 Мощный учебник по SQL — охватывает всё от базы до продвинутого уровня. Внутри — 4 модуля, разбитые по сложности: 🟣 Основы SQL 🟣 Средний уровень 🟣 Продвинутый SQL 🟣 Аналитика на SQL 📚 Каждый модуль — это около 10 практичных уроков с возможностью сразу применять знания. 📌 Ссылка тут: https://mode.com/sql-tutorial

🔮 CozoDB — графовая база данных с поддержкой Datalog-запросов, временными срезами и векторным поиском через HNSW-индексы. Инструмент имеет встроенные алгоритмы для работы с графами и кроссплатформенность: работает как embedded-решение на Python, Node.js, Android и даже в браузере через WASM. Поддерживает SQLite, RocksDB и распределённое хранилище TiKV. 🤖 GitHub @sqlhub

120 ключевых вопросов по SQL за 2025 год Статья содержит 120 ключевых вопросов по SQL для собеседований, разделённых по темам и уровням сложности, с краткими пояснениями. Основываясь на актуальных требованиях 2025 года, вопросы охватывают базу данных, оптимизацию, практические задачи и нюансы СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQL Server). 🔜 Подробности

🌟 Amazon встроила векторную базу данных прямо в хранилище S3. Amazon анонсировала S3 Vectors - нативную поддержку векторного поиска прямо внутри своего вездесущего объектного хранилища. Заявлено, что это может снизить затраты на хранение и обработку векторов до 90%. По сути, AWS предлагает не отдельный сервис, а новый тип бакета vector bucket. Внутри него вы создаете векторные индексы, указывая размерность векторов и метрику расстояния (косинусную или евклидову). 🟡Дальше все работает как магия Вы просто загружаете в индекс свои эмбеддинги вместе с метаданными для фильтрации, а S3 берет на себя всю грязную работу по хранению, автоматической оптимизации и обеспечению субсекундного ответа на запросы. Никакого управления инфраструктурой. Один бакет может содержать до 10 тысяч индексов, а каждый индекс, в свою очередь, десятки миллионов векторов. 🟡Главная сила этого решения - в экосистеме. S3 Vectors бесшовно интегрируется с Bedrock Knowledge Bases. Теперь при создании базы знаний для RAG-приложения можно просто указать S3-бакет в качестве векторного хранилища. Процесс создания RAG-пайплайна для тех, кто уже живет в облаке AWS, упрощается до нескольких кликов. То же самое касается и SageMaker Unified Studio, где эта интеграция тоже доступна из коробки. 🟡"One more thing" анонса - умная интеграция с сервисом OpenSearch. AWS предлагает гибкую, многоуровневую стратегию. Нечасто используемые или «холодные» векторы можно экономично хранить в S3 Vectors. А когда для части данных потребуется максимальная производительность и низкая задержка в реальном времени, например, для системы рекомендаций, их можно быстро экспортировать в OpenSearch. Это очень прагматичный инженерный подход, позволяющий балансировать между стоимостью и производительностью. Пока сервис находится в статусе превью и доступен в регионах US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Frankfurt), and Asia Pacific (Sydney) Regions. Попробовать S3 Vectors можно в Amazon S3 console. 🟡Статья 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #RAG #Amazon

Сохраняй себе годноту : сотни бесплатных PDF-книг по языкам и технологиям. Здесь есть буквально всё: гайды по Bash и основам Linux, книги по всем актуальным языкам программирования (включая Python, JS, Swift и другие), материалы по SQL, Docker, алгоритмам и не только. База регулярно обновляется и полностью бесплатна. 🆖 https://goalkicker.com/

✅ Как настроить реакцию на изменения в таблицах Postgres? Как передать эти изменения в микросервисы, в Kafka и в другие СУБД, например в Clickhouse? Расскажем на открытом уроке «Событийная интеграция Postgres» посвященный курсу «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков» ✅ Научитесь выбирать правильный способ событийной интеграции ✅ Посмотрите, как и что можно реализовать для надежной передачи данных из Postgres во внешние системы 👉Узнаете про опыт других предприятий и протестируйте обучение на открытом уроке https://tglink.io/4390305eba19?erid=2W5zFJYeg6C #реклама О рекламодателе

🗃️ Работа с JSON в SQLite через JDBC (на Java) SQLite поддерживает встроенные JSON-функции, и теперь их можно удобно использовать прямо из Java-приложений с помощью JDBC. BlackSlate выпустили подробный гайд, как это делать эффективно. 📌 Что внутри: - Подключение к SQLite через JDBC - Хранение, извлечение и обновление JSON-данных в таблицах - Использование функций json_extract, json_set, json_insert, json_remove и других - Примеры SQL-запросов для работы с вложенными JSON-структурами 🔧 Зачем это нужно: - Хочешь хранить метаинформацию, конфиги или вложенные структуры — JSON в SQLite отличный выбор - Не нужно ставить отдельную NoSQL-СУБД: всё работает локально - Идеально подходит для embedded-приложений, десктопных утилит, мобильных приложений 💡 Примеры: - Вставка JSON:

INSERT INTO configs (id, data) VALUES (1, '{"theme": "dark", "font": {"size": 14}}');

https://www.blackslate.io/articles/explore-sqlite-json-operations-using-jdbc