Объяснение JOIN, которое мы заслужили 😄

👉 @SQLPortal

Совет по SQL для начинающих

При тестировании запросов всегда используйте LIMIT 10 (или TOP 10 в SQL Server).

Это позволит:

• быстро проверить результат запроса;
• избежать случайной выборки миллионов строк;
• снизить нагрузку на базу данных.

Например:

PostgreSQL / MySQL

SELECT *
FROM employees
LIMIT 10;

SQL Server

SELECT TOP 10 *
FROM employees;

Эта простая привычка может избавить вас от неприятных ситуаций, когда тестовый запрос случайно начинает обрабатывать огромные объёмы данных.

👉 @SQLPortal

SQL для начинающих

Если вам нужно посчитать общее количество строк, используйте COUNT(*), а не COUNT(column).

Это важно, потому что:
COUNT(*) считает все строки.
COUNT(column) считает только те строки, где значение указанного столбца не равно NULL.

Одна небольшая ошибка может привести к неверной аналитике и неправильным выводам в отчётах.

👉 @SQLPortal

Cправочник-песочница разработчиков

Здесь вы найдёте понятные уроки по HTML, CSS, JavaScript, Python, SQL и множеству других языков и технологий. Всё можно сразу пощупать вживую редактируй код и смотри результат прямо в браузере 😮

👉 @SQLPortal

Годнота из Linkedin — авторский чит-лист с командами для SQL и для NoSQL.

Красивое, красочное, да еще и с учетом специфики разных систем 👍

👉 @SQLPortal

SQL для начинающих

Используйте GROUP BY вместе с COUNT(), чтобы узнать, сколько записей относится к каждой группе.

Например, можно посчитать количество клиентов в каждом регионе:

SELECT State, COUNT(*) AS Total
FROM customers
GROUP BY State;

Такой запрос покажет, сколько клиентов находится в каждом регионе (State).

Где это пригодится?

• анализ количества клиентов по регионам;
• подсчёт заказов по категориям;
• количество сотрудников по отделам;
• построение сводных отчётов.

Комбинация GROUP BY + COUNT() — одна из самых часто используемых конструкций в SQL для аналитики и формирования отчётов.

👉 @SQLPortal

PostgreSQL для бэкендера: 10 фич, которыми мало пользуются, а зря

Автор показывает, что современные версии PostgreSQL способны решать множество задач, которые разработчики часто перекладывают на приложение или дополнительные сервисы.

Использование встроенных возможностей базы данных делает архитектуру проще, уменьшает количество кода и зачастую повышает производительность

👉 @SQLPortal

Совет по SQL для начинающих

Не используйте SELECT * в реальных проектах!

Вместо этого явно указывайте только те столбцы, которые действительно нужны:

SELECT CustomerName, OrderDate, Amount
FROM Orders
WHERE OrderDate >= '2026-01-01';

Почему это лучше?

• Запросы выполняются быстрее — извлекаются только нужные данные.
• Снижается нагрузка на базу данных и сеть.
• Код становится более понятным и удобным для сопровождения.
• Такой подход считается хорошей практикой и используется в профессиональной разработке.

Использование SELECT * допустимо при быстром исследовании данных, но в production-коде лучше всегда перечислять необходимые столбцы явно.

👉 @SQLPortal

Шпаргалка по SQL-функциям

🔸Агрегатные функции (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX),
🔸оконные функции (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD),
🔸строковые функции (LOWER, SUBSTRING, CONCAT),
🔸работа с датами (NOW, DATE_PART, TRUNC),
🔸управление потоком (CASE, COALESCE),
🔸фильтры (IN, LIKE),
🔸математика (ROUND, MOD).

👉 @SQLPortal

Вышел AI-инструмент, который позволяет общаться с базами данных на обычном языке

→ Загружаешь URL своей базы
→ Задаёшь любой вопрос
→ Получаешь SQL-запрос, результаты и пояснения

👉 @SQLPortal

PostgreSQL 19 получил поддержку графовых запросов

В PostgreSQL 19 появилась возможность выполнять графовые запросы, позволяющие описывать связи между данными как последовательность отношений, а не строить длинные цепочки JOIN.

Вместо множества соединений таблиц можно описать путь через данные, например:

Клиент → купил → товар ← купил ← похожий клиент → подписан на → бренд

Такой подход делает сложные запросы более понятными и приближает PostgreSQL к возможностям специализированных графовых СУБД.

Где это может пригодиться?

• Рекомендательные системы — поиск пользователей с похожими интересами и рекомендация товаров.
• Контроль доступа — анализ цепочек ролей, групп и разрешений.
• Выявление мошенничества — поиск подозрительных связей между пользователями, устройствами, платежами и аккаунтами.
• Графы знаний (Knowledge Graphs) — моделирование сложных взаимосвязей между сущностями.
• AI и LLM — предоставление языковым моделям дополнительного контекста за счёт анализа связанных данных.

Появление графовых запросов — один из самых интересных шагов в развитии PostgreSQL. Теперь многие задачи, которые раньше требовали использования отдельной графовой базы данных, можно будет решать непосредственно в PostgreSQL.

👉 @SQLPortal