Объяснение SQL

👉 @SQLPortal

Инструменты искусственного интеллекта для PostgreSQL

Timescale/pgai — это проект с открытым исходным кодом, который добавляет в PostgreSQL поддержку векторных поисков и интеграцию с AI.😏

🟣Векторный поиск: эффективная работа с embedding'ами для поиска похожих объектов.
🟣Гибридный поиск: комбинация традиционного SQL и векторного поиска.
Интеграция с LLM: взаимодействие с языковыми моделями прямо из PostgreSQL.

⏩ Проект ориентирован на работу с AI, обработку временных рядов и расширенные аналитические возможности на основе TimescaleDB (надстройки над PostgreSQL).

👉 @SQLPortal | #ресурсы

SQL основан на алгебре и исчислении

SQL прочно укоренен в математических принципах, главным образом в:

1. Реляционной алгебре

🟣Формальная система для обработки отношений (таблиц) с использованием операций:

➖Выборка (Selection) – фильтрация строк
➖Проекция (Projection) – выборка столбцов
➖Объединение (Union) – объединение строк из разных таблиц
➖Пересечение (Intersection) – поиск общих строк
➖Соединение (Join) – объединение строк на основе их связей

2. Кортежном реляционном исчислении

🟣Декларативный язык для задания запросов с использованием логических условий на кортежах (строках) отношений.

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Не мой, а наш 👑

👉 @SQLPortal

Как параметр commit_delay в PostgreSQL может улучшить производительность транзакционных нагрузок.🤔

При включении commit_delay PostgreSQL задерживает запись WAL (Write-Ahead Log) на диск, чтобы несколько транзакций могли быть записаны за одну операцию ввода-вывода, что снижает нагрузку на диск и повышает пропускную способность.

📝В статье представлены результаты бенчмарка, При использовании инструмента pgbench с параметром commit_delay 1000 мкс производительность увеличилась почти в два раза по сравнению с нулевым значением commit_delay

⏩Читать:
https://www.cybertec-postgresql.com/en/commit_delay-performance-postgresql-benchmark/

👉 @SQLPortal | #статья

Расширение SQL Formatter для Visual Studio

Это расширение было недавно создано Мадсом из Microsoft и позволяет нам форматировать наши файлы SQL-кода, чтобы они имели последовательную и читабельную структуру.

В файле .editorconfig мы можем задать опции для него глобально или для всего решения.

⏩ https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=MadsKristensen.SqlFormatter

Вы используете его? 🤔

👉 @SQLPortal | #ресурсы

👉 @SQLPortal

Почему в SQL лучше использовать EXISTS, а не COUNT(*), когда нужно проверить наличие записей в таблице.

🟣COUNT(*) просматривает все строки, что может быть неэффективно для больших таблиц.
🟣EXISTS останавливается при первой найденной записи, работая быстрее.
🟣COUNT(*) > 0 делает лишнюю работу, если нам нужно просто узнать, есть ли данные.
🟣EXISTS лучше масштабируется, особенно в подзапросах.

⏩читать: https://blog.jooq.org/avoid-using-count-in-sql-when-you-could-use-exists/

👉 @SQLPortal | #cтатья

Hector RAG

Это фреймворк для умного поиска и генерации текста на основе БД PostgreSQL. Он комбинирует разные методы поиска (по смыслу, ключевым словам, графам и т.д.), чтобы давать точные ответы.

😠 Гибкий, можно настраивать под свои задачи.

⏩Ознакомиться:
https://github.com/P3-AI-Network/hector-rag

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Парни выпустили встроенный SQL-редактор в панели supabase.😏

Теперь вы можете писать SQL из любой части панели (с AI-помощником, если хотите).

Активировать эту функцию можно, перейдя в настройки профиля, выбрав "feature previews" и включив "inline editor".

⏩Инструкция : https://github.com/orgs/supabase/discussions/33690

👉 @SQLPortal | #cтатья

SQL против Python (JOIN) 🤔

На фото показано, как выполняются соединения (Joins) таблиц в SQL и их эквиваленты в Python с использованием библиотеки Pandas

Это полезно для тех, кто знаком с SQL и хочет понять, как делать аналогичные операции в Python.

@SQLPortal | #ресурсы

Создайте промежуточные итоги для определённых колонок в SQL с помощью: 👇

GROUP BY GROUPING SETS (
    (), -- общий итог
    (c1), -- итоги по c1
    (c2, c3) -- итоги по (c2, c3)
)

Оператор GROUP BY GROUPING SETS позволяет вычислять агрегированные значения (например, SUM, COUNT и т. д.) сразу по нескольким разным комбинациям группировки в одном запросе.

Используйте функцию GROUPING(col), чтобы проверить, включает ли строка итоги для всех значений колонки col.

🧠 Это полезно, когда нужно определить, какие строки являются агрегированными итогами и какие ещё содержат детализацию.

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Интерактивный учебник по SQL, специально разработанный для специалистов по анализу данных и Data Science

31 интерактивный урок по SQL бесплатно. ❤️

Более 20 практических упражнений, которые можно выполнять прямо в браузере — установка не требуется.

*️⃣Цель учебника — помочь пользователям освоить SQL и успешно пройти собеседования в ведущих технологических компаниях.

⏩Ознакомиться:
https://datalemur.com/sql-tutorial

👉 @SQLPortal | #ресурсы