SQL Ready | Базы Данных

❤️ 30-Days-of-SQL — тридцатидневный челлендж в обучении! Репозиторий предлагает серию упражнений и заданий на каждый день, которые охватывают ключевые темы: выборки, агрегации, подзапросы, оконные функции и др. Формат один день - одна задача помогает не перегружаться и выстраивать структурированный план обучения. Отлично подходит для практики, подготовки к собеседованиям и укрепления знаний.

Оставляю ссылочку: GitHub 📱

➡️ SQL Ready | #репозиторий

Транзакция, которая берёт только свободные строки! В конкурентной обработке задач важно не брать строку, уже заблокированную другой транзакцией, и не ждать её освобождения. PostgreSQL делает это через:

FOR UPDATE SKIP LOCKED

Строки, которые уже залочены, исключаются из выборки немедленно, без ожидания. Хотите повторить интерактивно? Откройте 2 SQL-сессии: Сессия A:

BEGIN;
SELECT id FROM jobs WHERE status='queued' FOR UPDATE;

Сессия B (параллельно):

BEGIN;
SELECT id FROM jobs WHERE status='queued' FOR UPDATE SKIP LOCKED LIMIT 1;

B никогда не вернёт строку, залоченную A, и не будет ждать, вы увидите разные результаты в разных сессиях. 🔥 База данных сама может быть механизмом синхронизации, если выборка делается с SKIP LOCKED. Нет двойной обработки, ожиданий и внешних зависимостей. ➡️ SQL Ready | #совет

⚡️Hype Tech анонимно публикует промпты для ИИ! Генерируй изображения, создавай тренды и упрости ЛЮБУЮ рутину — всё это бесплатно и в открытом доступе. Топ-промты от Hype Tech: • Эксперименты с генерацией изображений и текста; • Необычные промпты для ChatGPT и не только; • Идеи для упрощения рутинных задач. Подпишись и забери самые мощные ИИ для твоего арсенала: https://t.me/+xjSLfhZQOwMGQy

📂 Напоминалка по HTTP-стеку для разработки и инфраструктуры! Например, HTTP/2 ускоряет загрузку за счёт мультиплексирования, а HTTP/3 делает обмен ещё быстрее, используя QUIC поверх UDP — уже стандарт для современных браузеров и CDN. На картинке — ключевые компоненты HTTP-экосистемы, которые важно держать под рукой. Сохрани, чтобы не забыть! ➡ SQL Ready | #ресурс

Транзакции в SQL — почему частичные изменения хуже ошибки! Работа с несколькими связанными таблицами в одном сценарии должна быть атомарной. Без TRANSACTION при автокоммите каждый UPDATE фиксируется отдельно — и есть риск получить несогласованное состояние. Таблицы:

wallet(user_id, balance)
payments(id, user_id, amount, status)

Сценарий: списать баланс и перевести платёж в done. Если соединение обрывается между запросами:

UPDATE wallet SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 7;
-- сбой соединения тут
UPDATE payments SET status = 'done' WHERE id = 55;

Первое изменение уже сохранено, второе — нет. Итог: деньги списаны, платёж не подтверждён. Правильный подход — транзакция:

BEGIN;
UPDATE wallet SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 7;
UPDATE payments SET status = 'done' WHERE id = 55;
COMMIT;

До COMMIT изменения видны только в текущей сессии и не становятся устойчивыми. Если все шаги успешны — фиксируется сразу всё. Откат при ошибке:

BEGIN;
UPDATE wallet SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 7;
UPDATE payments SET status = 'done' WHERE id = 55;
ROLLBACK;

Пока сессия жива, открытая транзакция не откатывается сама по себе и может удерживать блокировки. Автоматический ROLLBACK происходит именно при разрыве соединения или явном откате. Нюанс для защиты от гонок и повторной обработки:

UPDATE wallet
  SET balance = balance - 100
  WHERE user_id = 7 AND balance >= 100;

UPDATE payments
  SET status = 'done'
  WHERE id = 55 AND status = 'pending';

Оба UPDATE выполняем в одной транзакции, затем проверяем rowcount: если любой запрос затронул 0 строк — ROLLBACK и обработка как ошибка. 🔥 SELECT ... FOR UPDATE также работает только в той же транзакции, где будет обновление. Любая операция списания + фиксации платежа = транзакция. ➡️ SQL Ready | #практика

🔥 Хочешь прокачаться в аналитике, но не просто читать теорию, а решать реальные задачи? Мы запустили полностью бесплатный телеграм-тренажёр 👇 Тебя ждут сценарии, с которыми сталкиваются аналитики каждый день: от простых запросов до задач уровня собеседований. Что внутри: ✔ живые кейсы из реальной практики ✔ удобный симулятор - как работа в компании, только бесплатно ✔ разбор ошибок — понимаешь не только «как», но и «почему» ✔ добавляем задачи с интервью и улучшаем бот вместе с сообществом Начни тренироваться сегодня — и почувствуй уверенность в работе с данными. t.me/Analitics_databot

😎 PopSQL Learn — быстрый и структурный старт в SQL! Если хочешь разобраться с SQL не по документации, а через чёткие объяснения и примеры запросов, этот сайт точно пригодится. Темы здесь идут от базовых до сложных концепций, всё с примерами, которые можно сразу повторить. Удобно, когда нужна практика для проектов или собеседований. 📌 Оставляю ссылочку: popsql.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

UPDATE без холостых перезаписей! Обычный UPDATE может перезаписывать строку, даже если значение не изменилось. IS DISTINCT FROM сравнивает значения NULL-безопасно и без UNKNOWN:

AND u.name IS DISTINCT FROM 'Alice';

Если name уже Alice — условие ложно, и строка не обновляется вообще. Это правило можно применить к любым колонкам:

AND u.email IS DISTINCT FROM EXCLUDED.email;

Паттерн остаётся тем же: обновление только при расхождении. Проверьте сами на тесте:

CREATE TABLE users(id int PRIMARY KEY, name text);
INSERT INTO users VALUES (1, 'Bob');

Запустите 2 раза UPDATE сверху, второй раз таблица не изменится и ничего не запишет. 🔥 UPDATE должен менять только то, что отличается и SQL уже даёт для этого инструменты. ➡️ SQL Ready | #совет

❗️❗️❗️❗️❗️❗️❗️ Самый прогерский канал, где за 10 минут ты научишься: / Поиск по фото и номеру в ТГ // Как зайти на вебку подруги /// Мануал по OSINT разведке Ссылка действительна 47 ч. 59 мин. 👇 https://t.me/+NJwm2d6XWOs2YTEy

Партицирование в оконных функциях — когда нужно работать с топами внутри групп! Оконные функции в SQL — стандартный инструмент аналитики. Один из частых кейсов: найти «лучшие» записи внутри каждой группы, не сворачивая таблицу и не теряя строки. Представим таблицу:

products(id, category, price)

Нужно выбрать самый дорогой товар в каждой категории, но при этом видеть все колонки строки:

SELECT *
FROM (
    SELECT
        *,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY price DESC, id DESC) AS rn
    FROM products
) t
WHERE rn = 1;

PARTITION BY формирует независимые окна для каждой категории. ROW_NUMBER() нумерует строки внутри каждой партиции, а не по всей таблице. Если нужны не только первые, а, например, топ-3 в каждой категории:

SELECT id, category, price
FROM (
    SELECT
        id, category, price,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY price DESC, id DESC) AS rn
    FROM products
) t
WHERE rn <= 3
ORDER BY category, price DESC;

Тут важно: без PARTITION BY запрос взял бы топ-3 по всей таблице, а не по категориям. Оконные функции не требуют GROUP BY, потому что не агрегируют (не схлопывают) строки, а дополняют их аналитическими метками. Ещё полезный трюк — находить максимум в группе без GROUP BY и JOIN, через коррелированный подзапрос:

SELECT *
FROM products
WHERE price = (
    SELECT MAX(price)
    FROM products p2
    WHERE p2.category = products.category
);

Этот запрос не агрегирует основную таблицу и вернёт несколько строк, если в категории есть товары с одинаковой максимальной ценой (ties). 🔥 Используйте PARTITION BY в оконных функциях, когда логика должна применяться внутри каждой группы независимо, а строки нужно сохранить целиком. ➡️ SQL Ready | #практика

Всех с наступающим 2026 годом! 🎄 Поставлю себе цель: набрать более 20 тысяч подписчиков ✍️

📂 Напоминалка про Modem vs Router! Модем отвечает за подключение к провайдеру и получение публичного IP, а роутер управляет локальной сетью: маршрутизирует трафик, выполняет NAT и раздаёт адреса устройствам. На картинке — ключевые отличия и базовая схема работы. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

Знали, что NOT IN — главный источник тихих багов, если в подзапросе есть NULL? Этот запрос выглядит логично, но опасен:

WHERE user_id NOT IN (SELECT id FROM users);

Если подзапрос вернёт хотя бы один NULL, условие станет UNKNOWN, и не вернётся ни одной строки. Правильнее и безопаснее паттерн NOT EXISTS:

WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM users u WHERE u.id = orders.user_id);

Он корректно работает при NULL, не ломает логику и читается однозначно. Хотите повторить? Проверьте разницу сами:

CREATE TABLE users(id int);
INSERT INTO users VALUES (1), (2), (NULL);

Теперь запустите:

SELECT 1 AS test WHERE 3 NOT IN (SELECT id FROM users);

Результат будет пустым. 🔥 А если переписать через NOT EXISTS, логика вернётся в норму. ➡️ SQL Ready | #совет

На Stepik вышел новый курс: "Грокаем паттерны SQL-собеседований" Подготовься к ролям Data Scientist, AI/ML Engineer, Data Engineer и Data Analyst, освоив SQL-паттерны, которые ожидают ведущие IT-компании. Решай практические задачи, применяй проверенные стратегии и углубляй понимание концепций Курс учит не заучивать синтаксис, а видеть SQL-паттерны, применять их к реальным кейсам и уверенно решать задачи собеседований через практику, бизнес-сценарии и приёмы оптимизации из больших data-команд. После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме. (Для подписчиков сообщества - скидка 25%)

❤️ Red Blob Games — полезный сайт для визуального понимания алгоритмов! Если тебе сложно понять алгоритмы по учебникам — этот ресурс решает проблему. Автор объясняет графы, геометрию, деревья, меши из геймдева через понятные визуализации и интерактивы. Сложные идеи здесь раскладываются на простые шаги. 📌 Оставляю ссылочку: redblobgames.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 PostgreSQL: работа с массивами! В этой шпаргалке собраны ключевые функции и операторы PostgreSQL для создания, трансформации, агрегации и фильтрации массивов, а также проверки их пересечения и вхождения элементов. Материал охватывает приведение типов, разворачивание массивов в строки, сбор данных в массивы и использование операторов для логических проверок. ➡️ SQL Ready | #шпора

☄️В преддверии Нового года айтишник из “Matrix” скупил все курсы топовых IT-школ и выложил 5 ТБ слитых курсов к себе в каналы! 👩‍💻 Python: https://t.me/+kBPlIQ1kpHw0YmQy 👩‍💻 Все ЯП: https://t.me/+pkvOZc3g5gU3YTEy 👩‍💻 Backend: https://t.me/+QRq_LSpodJ80NjE6 📱 Frontend и Web: https://t.me/+jOItOzJamrNhOTIy 👩‍💻 Графика и дизайн: https://t.me/+lxe3X0QQXVk2NWIy Все материалы в закрепе и постоянно пополняются👆

Генерация фейковых данных для тестов с мгновенной вставкой в любую таблицу! SQL понимает VALUES как виртуальную таблицу, поэтому можно писать много строк прямо в INSERT:

INSERT INTO users (id, email, name) VALUES
  (1, 'alice@mail.com', 'Alice'),
  (2, 'bob@mail.com',   'Bob'),
  (3, 'carol@mail.com', 'Carol');

Это работает мгновенно, просто читается и не создаёт лишних объектов в базе. Хотите протестировать в своем проекте? Создайте таблицу и вставьте строки выше:

CREATE TABLE users (
  id    int PRIMARY KEY,
  email text,
  name  text
);

🔥 Пригодится, когда нужно быстро заполнить таблицу для проверки логики. ➡️ SQL Ready | #совет

Изоляция рунета ближе, чем ты думаешь

Loading … ██████████████] 99%

Роскомнадзору дали карт-бланш на блокировки, а «белые списки» сайтов тестируют уже в десятках регионов. И гайки будут закручиваться только сильнее. Чтобы в одночасье не лишиться доступа к свободному Интернету, просто сохрани Only Hack. Тут профессиональный хакер делится фишками, с которыми доступ к глобальной сети у тебя будет даже в случае ядерного апокалипсиса. Не жди момента «Х». Перестрахуйся подпиской.