Telegram-канал "SQL и БД Learning" — @sql_tg

SQL и БД Learning

17 Aug, 20:12

Не все типы репликации одинаково полезны, или почему две MySQL лучше одной

Смотреть статью

Не все типы репликации одинаково полезны, или почему две MySQL лучше одной

В это сложно поверить, но MySQL как продукт появился еще в 1995 году. Со временем название СУБД стало таким же нарицательным, как Xerox. Сегодня под этим термином могут понимать самые разные связки:...

605 0 2 1

MySQL ускорение SQL запросов

Ускорение SQL запросов в MySQL может быть достигнуто следующими способами:

1. Индексы: использование индексов может ускорить поиск и сортировку данных в ваших таблицах.

2. Оптимизация структуры таблиц: важно убедиться, что структура таблиц оптимизирована для выполнения запросов.

3. Оптимизация запросов: проверьте ваши запросы на оптимизацию, убедитесь, что вы используете правильные операторы JOIN и индексы для улучшения производительности.

4. Кэширование данных: использование кэширования данных может ускорить выполнение повторяющихся запросов.

5. Использование представлений: использование представлений может упростить запросы и улучшить их читаемость.

6. Ограничение размера выборки: используйте оператор LIMIT, чтобы выбрать только необходимые данные, это уменьшит время выполнения запроса.

7. Минимизация дубликатов данных: дубликаты данных могут увеличить размер таблицы и уменьшить производительность запросов. Удаляйте дубликаты данных или используйте оптимизированные структуры данных, такие как нормализованные таблицы.

8. Оптимизация памяти: оптимизируйте использование памяти вашей базы данных, чтобы уменьшить время обработки запросов.

9. Мониторинг производительности: важен для определения причин низкой производительности и для поиска способов ее улучшения. Он включает в себя слежение за показателями, такими как загруженность процессора, использование памяти, время ответа на запросы и т. д.

10. Использование индексов: используйте индексы, чтобы ускорить поиск данных в таблице. Обеспечьте, чтобы ваши индексы были актуальными и эффективными.

11. Оптимизация объединений: используйте оптимальные методы объединения, такие как внутреннее или внешнее объединение, чтобы ускорить выполнение запросов.

12. Использование хранимых процедур: хранимые процедуры могут ускорить выполнение повторяющихся запросов.

13. Использование кеширования: используйте кеширование, чтобы ускорить выполнение запросов и уменьшить нагрузку на базу данных.

14. Оптимизация конфигурации сервера: оптимизируйте конфигурацию сервера, такую как количество памяти и число потоков, чтобы улучшить производительность базы данных.

15. Оптимизация структуры таблиц: периодически оценивайте структуру таблиц и выполняйте необходимые изменения, чтобы улучшить производительность.

16. Оптимизация запросов: проверяйте и оптимизируйте свои SQL-запросы, чтобы улучшить их производительность.

17. Ограничение данных: ограничивайте количество возвращаемых данных, чтобы улучшить производительность.

18. Мониторинг производительности: мониторинг производительности поможет вам выявить проблемы и найти способы их устранения.

19. Обновление ПО: регулярно обновляйте ПО, используемое вашей базой данных, чтобы воспользоваться последними улучшениями производительности.

20. Использование индексов: правильное использование индексов может существенно улучшить производительность SQL-запросов.

Обратите внимание, что нет единого решения для улучшения производительности SQL-запросов, и каждый случай может быть уникален. Важно понимать причины низкой производительности и применять соответствующие техники для улучшения.

1.1k 0 8 1

SQL и БД Learning

11 Jul, 20:58

00:09

🖥 Google почти всегда задает вопросы по SQL во время собеседований на вакансии Data Analytics, Data Science и Data Engineering.

Поэтому, если вы готовитесь к собеседованию по SQL, решите эти 11 РЕАЛЬНЫХ вопросов для собеседования Google по SQL.

https://datalemur.com/blog/google-sql-interview-questions

1.2k 0 18 2

SQL и БД Learning

9 Jul, 17:51

Концепция ORM как двигатель прогресса — выдержит ли ее ваша СУБД?

Смотреть статью

Концепция ORM как двигатель прогресса — выдержит ли ее ваша СУБД?

1С это не только удобный инструмент для быстрой прикладной разработки и кастомизации готовых конфигураций, это еще и идеальный нагрузочный тест в стиле ORM (Object relationship mapping) для СУБД (на...

1.2k 0 3 2

SQL и БД Learning

2 Jul, 17:02

#вопросы_с_собеседований

Как распарсить строку в SQL?

Часто возникает необходимость распарсить строку в SQL запросе, чтобы получить отдельные элементы. Существует несколько способов это сделать.

1. Использование функции SUBSTRING

Для извлечения отдельных элементов из строки можно использовать функцию SUBSTRING.

2. Использование функции CHARINDEX

Для извлечения подстроки из строки можно использовать функцию CHARINDEX.

3. Использование функции PARSENAME

Для извлечения отдельных элементов из строки, разделенных определенным символом, можно использовать функцию PARSENAME.

1.4k 0 9 3

SQL и БД Learning

17 Jun, 18:39

MySQL ускорение SQL запросов

Ускорение SQL запросов в MySQL может быть достигнуто следующими способами:

1. Индексы: использование индексов может ускорить поиск и сортировку данных в ваших таблицах.

2. Оптимизация структуры таблиц: важно убедиться, что структура таблиц оптимизирована для выполнения запросов.

3. Оптимизация запросов: проверьте ваши запросы на оптимизацию, убедитесь, что вы используете правильные операторы JOIN и индексы для улучшения производительности.

4. Кэширование данных: использование кэширования данных может ускорить выполнение повторяющихся запросов.

5. Использование представлений: использование представлений может упростить запросы и улучшить их читаемость.

6. Ограничение размера выборки: используйте оператор LIMIT, чтобы выбрать только необходимые данные, это уменьшит время выполнения запроса.

7. Минимизация дубликатов данных: дубликаты данных могут увеличить размер таблицы и уменьшить производительность запросов. Удаляйте дубликаты данных или используйте оптимизированные структуры данных, такие как нормализованные таблицы.

8. Оптимизация памяти: оптимизируйте использование памяти вашей базы данных, чтобы уменьшить время обработки запросов.

9. Мониторинг производительности: важен для определения причин низкой производительности и для поиска способов ее улучшения. Он включает в себя слежение за показателями, такими как загруженность процессора, использование памяти, время ответа на запросы и т. д.

10. Использование индексов: используйте индексы, чтобы ускорить поиск данных в таблице. Обеспечьте, чтобы ваши индексы были актуальными и эффективными.

11. Оптимизация объединений: используйте оптимальные методы объединения, такие как внутреннее или внешнее объединение, чтобы ускорить выполнение запросов.

12. Использование хранимых процедур: хранимые процедуры могут ускорить выполнение повторяющихся запросов.

13. Использование кеширования: используйте кеширование, чтобы ускорить выполнение запросов и уменьшить нагрузку на базу данных.

14. Оптимизация конфигурации сервера: оптимизируйте конфигурацию сервера, такую как количество памяти и число потоков, чтобы улучшить производительность базы данных.

15. Оптимизация структуры таблиц: периодически оценивайте структуру таблиц и выполняйте необходимые изменения, чтобы улучшить производительность.

16. Оптимизация запросов: проверяйте и оптимизируйте свои SQL-запросы, чтобы улучшить их производительность.

17. Ограничение данных: ограничивайте количество возвращаемых данных, чтобы улучшить производительность.

18. Мониторинг производительности: мониторинг производительности поможет вам выявить проблемы и найти способы их устранения.

19. Обновление ПО: регулярно обновляйте ПО, используемое вашей базой данных, чтобы воспользоваться последними улучшениями производительности.

20. Использование индексов: правильное использование индексов может существенно улучшить производительность SQL-запросов.

Обратите внимание, что нет единого решения для улучшения производительности SQL-запросов, и каждый случай может быть уникален. Важно понимать причины низкой производительности и применять соответствующие техники для улучшения.

1.2k 0 5 4

SQL и БД Learning

28 May, 11:55

00:09

🖥 Google почти всегда задает вопросы по SQL во время собеседований на вакансии Data Analytics, Data Science и Data Engineering.

Поэтому, если вы готовитесь к собеседованию по SQL, решите эти 11 РЕАЛЬНЫХ вопросов для собеседования Google по SQL.

https://datalemur.com/blog/google-sql-interview-questions

1.2k 0 20 1

SQL и БД Learning

18 May, 16:56

💻Knex.js — конструктор SQL-запросов для PostgreSQL и других СУБД

— npm install knex --save
— npm install pg --save

Knex.js спроектирован как гибкий и портативный инструмент.

В нем есть как традиционные колбеки, так и интерфейс промисов для более чистого управления потоком async, потоковый интерфейс, полнофункциональные конструкторы запросов и схем, поддержка транзакций (с точками сохранения), пул соединений и стандартизированные ответы между различными клиентами.

Knex можно использовать в качестве конструктора SQL-запросов как в Node.JS, так и в браузере, ограничиваясь возможностями WebSQL (например, невозможностью дропать таблицы или читать схемы). Составлять SQL-запросы в браузере для выполнения на сервере крайне не рекомендуется, так как это может стать причиной серьезных уязвимостей в безопасности.

🟡 Доки
🖥 GitHub

1.3k 0 9 2

SQL и БД Learning

4 May, 20:18

Как ускорить базу данных при помощи шардирования

Смотреть статью

Как ускорить базу данных при помощи шардирования

Шардирование было одним из первых механизмов, позволяющих распределять базы данных для повышения их производительности. Последние инновации превратили шардирование в один из лучших механизмов в своем...

1.4k 0 15 2

SQL и БД Learning

27 Apr, 19:41

Поиск значений в таблице, которые не совпадают с другой таблицей

Для выполнения поиска значений в таблице, которые не совпадают с другой таблицей в SQL, можно использовать операторы JOIN, NOT IN и NOT EXISTS.

1. JOIN - используется для объединения двух таблиц по заданному условию. Для поиска значений, которые не совпадают, можно использовать LEFT JOIN или RIGHT JOIN, а затем выбрать строки с NULL значениями в столбцах таблицы-присоединения.

2. NOT IN - спользуется для выбора значений из одной таблицы, которые не содержатся в другой таблице.

3. NOT EXISTS - используется для проверки наличия значений в подзапросе и выбора строк, которые не имеют соответствия в другой таблице.

1.5k 0 12 7

SQL и БД Learning

12 Apr, 22:23

Все о jsonb_to_recordset в SQL

Функция jsonb_to_recordset в SQL используется для преобразования данных, хранящихся в формате JSON, в таблицы. Она позволяет распаковывать массивы и объекты JSON и превращать их в строки и столбцы в таблице.

Кроме того, jsonb_to_recordset позволяет работать с вложенными объектами и массивами. Для этого нужно использовать функцию jsonb_each, которая распаковывает объекты и массивы JSON в отдельные строки.

1.4k 0 10 7

SQL и БД Learning

19 Mar, 17:52

REPLICATE в SQL Server

REPLICATE - это функция в SQL Server, которая повторяет входную строку указанное количество раз. Эта функция может быть полезна во многих сценариях, например, при создании тестовых данных или при форматировании вывода.

Синтаксис функции REPLICATE выглядит следующим образом:
REPLICATE ( string_expression , integer_expression )

- string_expression - это строковое выражение, которое нужно повторить.
- integer_expression - это выражение целого типа, определяющее количество раз, которое нужно повторить строку.

1.6k 0 3 4

SQL и БД Learning

6 Mar, 22:07

Индекс GIN

Индекс GIN - это тип индекса в PostgreSQL, который позволяет эффективно искать данные в полнотекстовых полях, массивах, JSON и других типах данных. Он создается на столбцах с комплексными или составными типами данных, такими как полнотекстовые данные или JSON. Индекс разбивает значения в столбце на отдельные элементы и создает отображение между этими элементами и строками в таблице, что позволяет быстро искать значения в этих типах данных.

Преимущества использования индекса GIN:
- Быстрый поиск по полнотекстовым данным и другим составным типам данных
- Поддержка операций поиска, включая поиск по подстроке и полнотекстовый поиск
- Поддержка операций над массивами, такие как поиск элементов массива и проверка наличия значения в массиве
- Возможность использования в комбинации с другими индексами для дополнительной оптимизации запросов

Создание индекса осуществляется с указанием типа индекса как GIN и имени столбца, на котором создается индекс.
Пример: CREATE INDEX idx_gin ON mytable USING GIN (mycolumn);

Использование индекса GIN в запросах выполняется с помощью оператора @@ или функции tsquery.

1.5k 0 9 8

SQL и БД Learning

17 Feb, 17:24

Создание поля, объединяющего имя и зарплату в выборке из таблицы пользователей

Для создания поля, которое будет включать в себя и имена, и зарплату, можно использовать функцию CONCAT(). Она объединяет две или более строковые величины в одну строку.

Пример SQL-запроса для создания поля new_field на фото.

В примере мы выбираем таблицу users и создаем новое поле с помощью функции CONCAT(). Внутри функции указываем два поля, которые хотим объединить - name и salary. Также задаем новое имя для созданного поля - new_field, используя AS.

Теперь в результате выполнения запроса в выборке будет присутствовать новое поле new_field, которое будет содержать имя пользователя и его зарплату.

1.5k 0 6 7

SQL и БД Learning

8 Feb, 17:17

Порядок выполнения команд в SQL

1.8k 0 45 15

SQL и БД Learning

23 Jan, 17:48

00:28

Выполнение побитовых операций над числами из Oracle Database 21c с помощью:

BIT_AND_AGG
BIT_XOR_AGG
BIT_OR_AGG

✔ Преобразование десятичных чисел в двоичные (5 = 101, 6 = 110 и т. д.).
✔ Сравнение значений в каждой битовой позиции
✔ Преобразование результатов обратно в десятичный вид

1.9k 0 1 2

SQL и БД Learning

15 Jan, 19:42

Знакомимся с key-value NoSQL-БД: наполняем Redis данными из Kafka

Читать статью

Знакомимся с key-value NoSQL-БД: наполняем Redis данными из Kafka

Зачем нужна NoSQL-СУБД Redis и как она устроена: пример наполнения key-value хранилища данными c приложением-потребителем сообщений из Kafka

1.8k 0 14 1

SQL и БД Learning

8 Jan, 01:08

Сравнение JSONB с hstore

Оба типа данных поддерживают хранение пар "ключ-значение", но JSONB имеет более сложную структуру, позволяющую включать массивы и вложенные объекты.

Hstore хранит данные в виде одиночных пар, что может быть удобно для простых случаев, но менее мощно для сложных структур.

1.7k 0 4 1

SQL и БД Learning

31 Dec 2025, 19:02

Дорогие подписчики, поздравляю вас с наступающим новым годом! Пусть в 2026 году исполнятся все ваши самые заветные желания🎄🎄🎄🎄

1.2k 0 0 11

SQL и БД Learning

30 Dec 2025, 18:55

Простой и эффективный метод удаления дубликатов из таблицы

Предположим, у нас есть простая таблица с двумя столбцами: id – это первичный ключ и v простое целочисленное значение

Приведенный код создает таблицу и вставляет несколько значений. Выведем на экран все строки из нашей тестовой таблицы. Как видите, id имеет уникальные значения, но поле val имеет содержит дубликаты (фото 1).

Наша задача состоит в том, чтобы удалить строки с поввторяющимися значениями в столбце val и сохранить уникальные значения с минимальным значением идентификатора id.

Для начала попробуем найти дубликаты. Мы можем использовать простое LEFT JOIN таблицы самой с собой по полю val с дополнительным условием для предотвращения объединения идентичных строк (для наглядности дадим алиасы для таблицы и копии) (фото 2).

В конечном итоге видно, что уникальные строки с минимальным id имеют (null) в столбцах из copy_tbl. Это происходит потому что для минимального значения id в исходной таблице нет строк соответсвующих условию в таблице копии. Итак, нам нужно оставить строки в которых нет соответствия (уникальные) и удалить. Это можно осуществить следующим запросом (фото 2).

1.2k 0 18 5

Купить живых подписчиков

Лиды из Телеграм по 600 рублей

ИИ-агент сам находит вам клиентов

SQL и БД Learning

Гео и язык канала

Категория

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

SQL и БД Learning

9 601

Популярное в канале

Язык сайта

Купить живых подписчиков

Лиды из Телеграм по 600 рублей

ИИ-агент сам находит вам клиентов

SQL и БД Learning

Гео и язык канала

Категория

9 601

Популярное в канале