SQL Ready | Базы Данных

Нужно понять, какие строки изменились с прошлого дня? Не обязательно хранить историю, можно сравнить сами строки по хешу. Соберем все поля строки в единый структурированный объект:

row(id, email, status, updated_at)

И посчитаем хеш от всей строки:

md5(row(... )::text)

Теперь можно сравнить два снапшота:

SELECT u_new.id
FROM users_new u_new
JOIN users_old u_old ON u_old.id = u_new.id
WHERE md5(row(u_new.*)::text) <> md5(row(u_old.*)::text);

Если нужно показать, что именно изменилось, добавьте JSON-представление строки:

row_to_json(u_new.*)

🔥 Работает на разных объёмах данных без транзакционных логов. ➡️ SQL Ready | #совет

⚡️ В сети начали массово сливать курсы и книги известных онлайн школ по айти Вот отсортированная база с тонной материала (постепенно пополняется): (363 видео, 87 книги) — Python (415 видео, 68 книги) — Frontend (143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг (352 видео, 89 книги) — С/С++/C# (343 видео, 87 книги) — Java/QA (176 видео, 32 книги) — Git/Linux (174 видео, 91 книги) — DevOps (167 видео, 53 книги) — PHP/1С (227 видео, 83 книги) — SQL/БД (114 видео, 77 книги) — Сисадмин (107 видео, 43 книги) — BA/SA (181 видео, 32 книги) — Go/Rust (167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift (112 видео, 24 книги) — Flutter (137 видео, 93 книги) — DS/ML (113 видео, 82 книги) — GameDev (183 видео, 37 книги) — Дизайн (136 видео, 33 книги) — PM/HR Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram

🖥 Сколько денег теряет продукт, когда система “лежит”? Когда продукт недоступен, каждая минута стоит денег: падают заказы, транзакции не проходят, пользователи уходят. Сегодня в задаче:

• Выделим непрерывные последовательности ошибок, чтобы отделить реальные инциденты от разовых сбоев. • Посчитаем длительность каждого инцидента на основе временных меток, получим время недоступности сервиса. • Оценим финансовый ущерб, умножив длительность простоя на среднюю выручку в минуту”.

Отчет позволяет не просто зафиксировать сбои, но и посчитать ущерб от каждого окна простоя. ➡️ 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 ✔️

MERGE: атомарная вставка или обновление! Оператор MERGE позволяет реализовать обновление данных и вставку новых записей в рамках одной операции. Это особенно важно при обработке данных, поступающих из внешних систем, где часть ключей может совпадать, а часть — быть новыми. Создаём таблицу:

CREATE TABLE clients (
    id NUMBER PRIMARY KEY,
    name VARCHAR2(200) NOT NULL,
    email VARCHAR2(200) UNIQUE NOT NULL,
    updated_at DATE DEFAULT SYSDATE NOT NULL
);

Подготавливаем входящие данные с помощью CTE:

WITH incoming AS (
    SELECT 10 AS id,
           'Ivan Petrov' AS name,
           'ivan@example.com' AS email
    FROM dual
)

Здесь мы формируем набор входных данных, который будет использован оператором MERGE как источник. Теперь выполняем MERGE, используя CTE как таблицу-источник:

MERGE INTO clients c
USING incoming i
ON (c.id = i.id)
WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET
        c.name = i.name,
        c.email = i.email,
        c.updated_at = SYSDATE
WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT (id, name, email, updated_at)
    VALUES (i.id, i.name, i.email, SYSDATE);

Операция выполняется одной DML-командой, что исключает необходимость выполнять отдельный SELECT. Проверяем результат:

SELECT * FROM clients WHERE id = 10;

🔥 Пример выше предназначен для Oracle. Оператор MERGE также поддерживается в SQL Server, DB2, Snowflake, BigQuery и PostgreSQL 15+. Синтаксис в разных СУБД может отличаться. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Как база выбирает путь выполнения? Оптимизатор не исполняет запрос построчно, он перестраивает его, выбирая наиболее дешёвую стратегию по статистике и форме данных. Сегодня в гайде:

• Почему SQL переставляет JOIN’ы и фильтры; • Как нестабильные функции и устаревшая статистика меняют план; • Где оптимизатор может дать неожиданный результат по производительности.

Понимание оптимизатора показывает, какие шаги реально выполняет база и почему выбран именно такой план. ➡️ SQL Ready | #гайд

Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает? Homo Manifestans — канал для айтишников, у которых периодически опускаются руки и отключается мозг, ибо переработки и постоянная тревожность не приводят к другим исходам 🤗 ✓ Как научиться отвлекаться от работы и отдыхать? ✓ Как совместить кучу рабочих задач и время с семьей? ✓ Как справиться с прокрастинацией? ✓ Как не растерять запал, даже если начальник и коллеги 💩 и кажется, что ничего не выходит? Подписывайтесь на канал @vadimpetrovpsi и научитесь работать без упахивания, выгорания и ущерба для личной жизни! Псс. Заходите в закреп — там много полезного, и даже бесплатный мини-курс по выходу из апатии: 👉 https://t.me/+Aj2t2KX5kFdkNzE6

🖥 SQLite: оптимизация работы с большими объёмами данных! Набор приёмов, которые помогают уменьшить размер базы, ускорить выборки и точнее управлять её поведением: компактные таблицы без rowid, выборочные индексы, указание нужного индекса, очистка и пересборка через VACUUM, настройка страниц и кэша, а также анализ плана выполнения запросов. Подходит для локальных систем, аналитики, мобильных и встроенных приложений. ➡️ SQL Ready | #шпора

🐍💩👩‍💻👩‍💻🧑‍💻🧑‍💻🐧👩‍💻🧑‍💻👩‍💻👩‍💻 Ребята сделали крутейший канал про айти Здесь сложные темы объясняют на простых картинках и понятном языке, а еще делятся полезными ресурсами и свежими новостями из мира IT Подписывайтесь: @IT_Portal

Знали, как найти отличия между двумя версиями таблицы? SQL умеет находить уникальные строки сам:

SELECT * FROM snapshot_new
EXCEPT
SELECT * FROM snapshot_old;

Получите все строки, которые появились или были изменены. Нужно увидеть удалённые строки? Поменяйте местами таблицы:

SELECT * FROM snapshot_old
EXCEPT
SELECT * FROM snapshot_new;

Хотите собрать все расхождения одной командой - и добавленные, и удалённые:

(
  SELECT *, 'added' AS diff
  FROM snapshot_new
  EXCEPT
  SELECT *, 'added'
  FROM snapshot_old
)
UNION ALL
(
  SELECT *, 'removed' AS diff
  FROM snapshot_old
  EXCEPT
  SELECT *, 'removed'
  FROM snapshot_new
);

🔥 Теперь видно список всех отличий с указанием, что именно произошло: добавилось или исчезло. ➡️ SQL Ready | #совет

🖥 Симуляция очереди: кто получит ресурс первым! Смоделируем работу очереди, где задачи приходят в разное время и имеют разные уровни приоритета, нужно определить, кто будет обслужен раньше. В этом посте:

• Разберём, как упорядочить поток задач так, чтобы высокий приоритет перехватывал очередь; • Построим механизм, который при равных приоритетах будет соблюдать FIFO и не нарушать логику поступления задач; • Получим итоговый порядок обработки.

Техника помогает понять, как моделировать поведение планировщиков, прогнозировать задержки и анализировать нагрузку. ➡️ SQL Ready | #задача

👨👨👨👨👨👨👨👨👨👨 Каналы с Junior IT вакансиями и стажировками Подписывайся и забирай свой оффер 🤘 1. Стажировки и вакансии по России и миру 2. IT вакансии по СНГ 3. IT стажировки по СНГ 4. ИИ-ассистент для автооткликов 5. IT стажировки и волонтерства 6. IT стажировки в топовых компаниях мира 7. Удалённые IT вакансии и стажировки 8. Python вакансии и стажировки 9. БИГТЕХ вакансии и стажировки 10. Design вакансии и стажировки 11. QA вакансии и стажировки 12. Junior вакансии и стажировки 13. Frontend вакансии и вопросы собесов 14. Вакансии и стажировки для аналитиков 15. Вакансии в русских стартапах за границей 16. Вакансии и стажировки для DevOps 17. Вакансии, которых нет на ХХ.РУ

SAVEPOINT: частичный откат без пересборки всей транзакции! При работе с многошаговыми транзакциями важно уметь откатывать только часть выполненных действий. SAVEPOINT даёт такой контроль в большинстве СУБД. Пример ниже оформлен для Oracle, но принцип похож и в других диалектах. Создаём таблицу:

CREATE TABLE operations (
    id NUMBER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
    description VARCHAR2(200),
    amount NUMBER(10,2) CHECK (amount > 0)
);

Добавляем первую операцию:

INSERT INTO operations (description, amount)
VALUES ('Initial payment', 150.00);

Фиксируем точку сохранения:

SAVEPOINT sp_step1;

Выполняем шаг, который формально корректен, но позже мы решаем его отменить (например, неверная сумма):

INSERT INTO operations (description, amount)
VALUES ('Wrong amount', 1000.00);

Понимаем, что значение было ошибочным, и откатываемся к точке сохранения, не трогая всю транзакцию целиком:

ROLLBACK TO sp_step1;

Выполняем корректную альтернативу:

INSERT INTO operations (description, amount)
VALUES ('Corrected entry', 75.00);

Фиксируем изменения и проверяем результат:

COMMIT;

SELECT * FROM operations;

🔥 Такой подход позволяет в одной транзакции безопасно откатывать только ошибочные шаги, сохраняя корректные операции. ➡️ SQL Ready | #практика

SAVEPOINT: частичный откат без пересборки всей транзакции! При работе с многошаговыми транзакциями важно уметь откатывать только часть выполненных действий. SAVEPOINT даёт такой контроль в большинстве СУБД. Пример ниже оформлен для Oracle, но принцип похож и в других диалектах. Создаём таблицу:

CREATE TABLE operations (
    id NUMBER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
    description VARCHAR2(200),
    amount NUMBER(10,2) CHECK (amount > 0)
);

Добавляем первую операцию:

INSERT INTO operations (description, amount)
VALUES ('Initial payment', 150.00);

Фиксируем точку сохранения:

SAVEPOINT sp_step1;

Выполняем шаг, который формально корректен, но позже мы решаем его отменить (например, неверная сумма):

INSERT INTO operations (description, amount)
VALUES ('Wrong amount', 1000.00);

Понимаем, что значение было ошибочным, и откатываемся к точке сохранения, не трогая всю транзакцию целиком:

ROLLBACK TO sp_step1;

Выполняем корректную альтернативу:

INSERT INTO operations (description, amount)
VALUES ('Corrected entry', 75.00);

Фиксируем изменения и проверяем результат:

COMMIT;

SELECT * FROM operations;

🔥 Такой подход позволяет в одной транзакции безопасно откатывать только ошибочные шаги, сохраняя корректные операции. ➡️ SQL Ready | #практика

Миграция с MS SQL, Oracle и PostgreSQL проходит почти сама собой – возможно ли это? 🤔 📍Короткий ответ: Да. Диасофт обновил свою СУБД Digital Q.DataBase, чтобы компании кардинально снижали сложность, сроки и стоимость импортозамещения в инфраструктуре баз данных 📉 Организации теперь могут проводить перенос данных и хранимой логики на российскую СУБД с сохранением существующих бизнес-процессов и с минимальными операционными рисками. Это стало возможным благодаря обновлению "Полиглот" 🗣 Оно обеспечивает исполнение запросов, написанных на диалектах SQL ведущих зарубежных СУБД: Oracle, Microsoft SQL Server и PostgreSQL. Подробно об этом расскажет спикер Диасофт на вебинаре 25 ноября. 🔗 Регистрируйтесь по ссылке! Реклама. ООО "ДИАСОФТ ЭКОСИСТЕМА". ИНН 9715403607.

Миграция с MS SQL, Oracle и PostgreSQL проходит почти сама собой – возможно ли это? 🤔 📍Короткий ответ: Да. Диасофт обновил свою СУБД Digital Q.DataBase, чтобы компании кардинально снижали сложность, сроки и стоимость импортозамещения в инфраструктуре баз данных 📉 Организации теперь могут проводить перенос данных и хранимой логики на российскую СУБД с сохранением существующих бизнес-процессов и с минимальными операционными рисками. Это стало возможным благодаря обновлению "Полиглот" 🗣 Оно обеспечивает исполнение запросов, написанных на диалектах SQL ведущих зарубежных СУБД: Oracle, Microsoft SQL Server и PostgreSQL. Подробно об этом расскажет спикер Диасофт на вебинаре 25 ноября. 🔗 Регистрируйтесь по ссылке! Реклама. ООО "ДИАСОФТ ЭКОСИСТЕМА". ИНН 9715403607.

🖥 Индексы — ключ к быстрому SQL. Особенно полезны при большом объёме данных и частых фильтрациях! Правильно выбранный тип и структура индекса значительно ускоряют SELECT-запросы, но могут замедлять INSERT и UPDATE. Всегда проверяй эффективность через EXPLAIN ANALYZE. ➡ SQL Ready | #шпора

Удаляйте ChatGPT. Вы не умеете им пользоваться. Большинство пользователей спамит в ИИ всякую чушь — просят рассказать анекдот, изливают душу и используют как Гугл. Российский тимлид OpenAI Вадим Петрич рассказывает в «Доктор GPT» как извлекать из нейронок максимум пользы. Это очень интересно: • ТОП №1 нейросеть, генерирующая видео без цензуры вообще • Готовые промты на все случаи жизни • Инсайды и разработки от китов индустрии Подпишитесь, с Доктором GPT нейронки станут инструментом роста, а не безделушкой: https://t.me/+5CgWzXmpgdhlMGEy