SQL Ready | Базы Данных
Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Cотрудничество: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali SQL Ready | Базы Данных analitikasi
SQL Ready | Базы Данных (@sql_ready) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 17 719 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 7 336-o'rinni va Rossiya mintaqasida 37 136-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 17 719 obunachiga ega bo‘ldi.
18 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 696 ga, so‘nggi 24 soatda esa 5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 12.57% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.05% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 222 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 069 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 23 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent sql, строка, users, индекс, user_id kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Авторский канал про Базы Данных и SQL
Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки.
Информация ежедневно пополняется!
Cотрудничество: @energy_c
РКН: https://clck.ru/3QREBc”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 19 Oktabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
GROUP BY и потом джойнят его обратно:
SUM(o.total) OVER (PARTITION BY o.user_id)
Оконная функция считает агрегат по группе, но не схлопывает строки, поэтому не нужен ни GROUP BY, ни повторное соединение:
AVG(o.total) OVER (PARTITION BY o.user_id)
Можно получить любые метрики по той же группе в одном проходе по данным:
COUNT(*) OVER (PARTITION BY o.user_id)
Особенно полезно для аналитики, отчётов, флагов “у пользователя больше N заказов” и подобных задач без лишних подзапросов.
🔥 Один из самых эффективных способов упростить сложные запросы.
➡️ SQL Ready | #совет• Разобрано, зачем в высоконагруженной системе может понадобиться сразу несколько СУБД и как между ними строится абстрактный слой доступа к данным;
• Показан опыт интеграции распределённой базы данных YDB в существующую архитектуру;
• Разбираются технические нюансы: батч-операции, строгая типизация запросов, особенности драйверов и результаты нагрузочного тестирования.
🔊 Продолжайте читать на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
OFFSET выглядит удобно для страниц, но база всё равно должна просканировать и пропустить все предыдущие строки. Поэтому чем дальше страница, тем медленнее запрос:
OFFSET 100000
Даже если вы не видите эти строки, СУБД всё равно читает их из индекса или таблицы, поэтому время выполнения растёт вместе с OFFSET:
SELECT *
FROM orders
WHERE id > :last_seen_id
ORDER BY id
LIMIT 10;
Эффективнее использовать keyset-pagination — продолжать выборку от последнего значения ключа, а не пропускать строки:
WHERE id > :last_seen_id
:last_seen_id — это id последней строки предыдущей страницы.
Такой запрос использует индекс напрямую (если id индексирован, обычно это PK), поэтому работает одинаково быстро на первой и на миллионной странице.
Если сортировка не уникальная (например created_at), добавляйте tie-breaker:
ORDER BY created_at, id
WHERE (created_at, id) > (:last_seen_created_at, :last_seen_id)
🔥 Такой подход широко используется в больших системах: API, лентах событий, лог-системах и бесконечных скроллах.
➡️ SQL Ready | #советОставляю ссылочку: GitHub 📱➡️ SQL Ready | #репозиторий
customers(id, name)
orders(id, customer_id, created_at)
LEFT JOIN + IS NULL:
SELECT c.id, c.name
FROM customers c
LEFT JOIN orders o
ON o.customer_id = c.id
WHERE o.id IS NULL;
LEFT JOIN возвращает всех клиентов. Если совпадений нет, поля из orders становятся NULL, и фильтр оставляет только клиентов без заказов.
Проверять нужно гарантированно NOT NULL колонку правой таблицы (обычно PK, например o.id), иначе возможны логические ошибки.
NOT EXISTS (предпочтительно):
SELECT c.id, c.name
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM orders o
WHERE o.customer_id = c.id
);
Запрос напрямую выражает отсутствие строк. В простом случае он эквивалентен LEFT JOIN, но лучше отражает намерение, устойчив к NULL в подзапросе и часто даёт более предсказуемый план при усложнении условий.
Почему не NOT IN:
SELECT c.id, c.name
FROM customers c
WHERE c.id NOT IN (
SELECT customer_id
FROM orders
);
Если подзапрос возвращает хотя бы один NULL, результат может стать пустым из-за трёхзначной логики SQL. Использовать этот вариант безопасно только при гарантированном NOT NULL в orders.customer_id.
Нюанс с условиями в JOIN:
SELECT c.id
FROM customers c
LEFT JOIN orders o
ON o.customer_id = c.id
AND o.created_at >= DATE '2026-01-01'
WHERE o.id IS NULL;
Этот запрос ищет клиентов без заказов после указанной даты.
Если требуется найти клиентов вообще без заказов, добавлять условия в JOIN нельзя — это меняет бизнес-смысл. В таком случае корректнее использовать NOT EXISTS.
🔥 Минимально необходим индекс orders(customer_id). При частой фильтрации по дате логичен составной индекс (customer_id, created_at).
➡️ SQL Ready | #практикаSELECT, UPDATE или другой SQL, СУБД сначала обрабатывает его внутренне, а уже потом выполняет.
На схеме — путь запроса: приём — разбор (парсер) — оптимизация — выполнение — доступ к данным — буферы, транзакции и блокировки — чтение/запись (память или диск).
Сохрани, чтобы не забыть!
➡️ SQL Ready | #ресурс• Показано, как реализовать полноценную игру, от хранения состояния до рендеринга 3D-сцены — средствами одной лишь базы данных;
• Разобрана архитектура, игровой цикл на транзакциях и многопользовательская синхронизация через SQL;
• На реальном проекте демонстрируются неожиданные возможности СУБД далеко за пределами типичных CRUD-задач.
🔊 Продолжайте читать на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
Основные функции и приёмы работы с календарными значениями в Oracle: получение текущих даты и времени на стороне БД, вычисление интервалов, смещение по месяцам, усечение до нужной гранулярности, извлечение компонентов даты, а также корректное преобразование строк в DATE и TIMESTAMP. Полезно для отчётов, аналитики, планирования, ETL-процессов и любой логики, связанной с датами и временем.
➡️ SQL Ready | #шпораSELECT id, email,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY email
ORDER BY is_verified DESC, created_at DESC
) rn
FROM users;
Оконная функция делит строки по email и присваивает номер согласно приоритету, где подтверждённые и более новые записи идут первыми.
Оставим только одну запись на email — ту, у которой rn = 1:
SELECT *
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY email
ORDER BY is_verified DESC, created_at DESC
) rn
FROM users
) t
WHERE rn = 1;
Все остальные строки в каждой группе автоматически становятся дублями.
В PostgreSQL можно сделать то же самое короче:
SELECT DISTINCT ON (email)
id, email, is_verified, created_at
FROM users
ORDER BY email, is_verified DESC, created_at DESC;
Здесь ORDER BY фактически задаёт правило выбора победителя внутри каждой группы. СУБД оставит одну строку на email согласно приоритету сортировки.
🔥 Такой приём используют при очистке импортов, объединении источников данных и выборе канонической записи пользователя.
➡️ SQL Ready | #практикаu.email = b.email AND u.phone = b.phone
SQL умеет сравнивать кортежи целиком (row value), поэтому несколько колонок можно проверить одним выражением:
(email, phone)
Поддержка зависит от СУБД. Учитывайте поведение NULL и наличие составных индексов, оптимизация не всегда идентична AND.
🔥 Это особенно полезно при фильтрации, дедупликации, проверке попадания в списки, синхронизации таблиц и миграциях данных.
➡️ SQL Ready | #совет