SQL для тестировщика

❌ «В IT сейчас работы нет» — слышали такое? А вот и нет 🙅‍♂️ Мы каждый день публикуем новые, живые вакансии с вилкой и прямыми контактами рекрутеров в телеграм. Подборки для всех направлений — от джуна до лида. Есть даже еженедельные интерншипы и стажировки для начинающих. 🔎 Выбирай свой канал: QA → @qa_work PM → @jobs_pm BA/SA → @analytics_jobs .NET → @job_dotnet DS/ML → @dsml_jobs PHP → @work_php Java → @java_dev_job Python → @jobrocket_python 🧩 Или подпишись сразу на все

Типы данных для хранения вещественных чисел в PostgreSQL #почитать Типы данных PostgreSQL для работы с вещественными числами: 1) float4, синоним real, синоним float(1..24) 2) float8, синоним float, синоним double precision, синоним float(25..53) 3) numeric, синоним decimal (десятичные числа). Диапазон для этого типа значительный: 131072 цифр до точки и 16383 цифр после точки. Но если при определении типа указать numeric(точность, масштаб), то максимальные значения точности и масштаба 1000. numeric можно объявить с отрицательным масштабом: значения могут округляться до десятков, сотен, тысяч. Во всех этих типах данных кроме чисел и null могут храниться значения Infinity, -Infinity, NaN. ⏱Читать статью

🐞Дайджест полезных материалов по тестированию QA |14-26 октября ⚙️ Инструменты и фреймворки ▫️Опыт изучения Python с точки зрения QA-инженера ▫️Топ-10 полезных расширений для браузера в арсенале QA-инженера ▫️Как автоматизировать тестирование батч-моделей? Гайд ▫️UI-автотесты: Fluent-стиль и умные данные — чтобы тесты работали на вас, а не вы на них ▫️Как запускать 100k+ браузеров в день и спать спокойно ▫️DIY Observability для автотестов, используя Pytest, ClickHouse и Grafana ▫️Почему для автоматизации тестирования мы выбрали Selenium и вам советуем ▫️Requestly: гайд для тестировщиков 🛡 Безопасность и API ▫️Тестирование Push-уведомлений: Полный чек-лист (ну или почти) ▫️Тестирование безопасности API – Отсутствие защиты от автоматизированных угроз ▫️От Basic Auth до OIDC: тестирование аутентификации и авторизации для QA-инженеров 🤖 Искусственный интеллект ▫️Я устал от ИИ ▫️Автоматическая генерация тест-кейсов в GitHub Copilot по шаблонам ▫️ChatGPT Atlas: пока ещё не торт для тестировщиков ▫️AI-генерация тестов: как превратить 3 месяца работы в 1 неделю 🧠 Методологии и процессы ▫️Покрытие тестами и о чем оно может рассказать ▫️Стоицизм как база для TDD: страданиями код совершенствуется ▫️Test Design на практике: как сократить число сценариев и отлавливать даже незаметные баги сложных систем ▫️Зеркало команды: Что «запахи» в тестах говорят о ваших процессах коммуникации ▫️Как выбрать TMS и не пожалеть: обзор популярных решений от тестировщика ▫️Сокращаем дефекты: практическое руководство по кросс-ревью ▫️Применение структурно-логических схем в организации тестирования ‍🤝‍ Карьера ▫️Не бойтесь, просто ходите: как пройти первые собеседования, если ты QA-инженер без опыта ▫️Как поддерживать вовлеченность в сообществе тестировщиков ▫️Опыт сдачи ISTQB в Финляндии on-site 👀 Посмотреть 🌐Playwright Page Object Model | Step-by-Step Guide ⏱️50 минут 🌐Мы тестировали LLM для собеседований, а они тестировали нас ⏱️45 минут 🌐Сайзинг тестовых сред. Что надо знать ⏱️45 минут 🌐Тестирование ПО для космических аппаратов и миссий ⏱️1 час

Индексы в базах данных: сколько индексов — перебор? #почитать Вопрос о количестве индексов на таблице часто становится предметом жарких обсуждений среди разработчиков и администраторов баз данных. Одни считают: чем больше индексов — тем лучше производительность. Другие предупреждают: избыточная индексация может замедлить запись и увеличить нагрузку. Так где же золотая середина? ⏱Читать статью

SQL: бесплатные курсы и тренажёры, которые стоит попробовать #почитать Этот язык незаменим для разработчиков, тестировщиков, аналитиков данных, администраторов баз данных и маркетологов — всех, кто работает с большими объёмами информации. Грамотно составленные SQL-запросы помогают находить ценные инсайты о клиентах, анализировать работу бизнеса и структурировать данные по заданным критериям. ⏱Читать статью