Шпаргалка Excel

👉 @SQLPortal

Когда вы в последний раз проверяли коэффициент попаданий в кэш?

В идеале, большая часть часто запрашиваемых данных должна находиться в буфере кэша. Для транзакционных нагрузок рекомендуется 98–99% попаданий; для аналитических — ниже.

Проверить коэффициент попаданий можно так:

SELECT 
  sum(heap_blks_read) as heap_read,
  sum(heap_blks_hit)  as heap_hit,
  sum(heap_blks_hit) / (sum(heap_blks_hit) +  sum(heap_blks_read)) as ratio
FROM 
  pg_statio_user_tables;

Для клиентов Bridge метрика попаданий в кэш доступна в разделе Insights кластера

👉 @SQLPortal

Практический вопрос

Выберите дату, товар и цену из таблицы items_ordered для всех строк, у которых значение цены находится в диапазоне от 10.00 до 80.00.

👉 @SQLPortal

Когда вы работаете напрямую в psql (CLI-редактор, поставляемый с Postgres), вы можете настроить автоформатирование результатов запроса в зависимости от размера шрифта и окна терминала.

Хотя это мелочь, она делает работу с данными в терминале гораздо удобнее. Всё управляется командой \x.

Чтобы вручную включить или отключить расширенный вывод, выполните:

\x

Это позволяет вручную переключать формат отображения результатов запроса. Но настоящая магия — в команде:

\x auto

Она автоматически выбирает наиболее подходящий формат в зависимости от текущего размера окна терминала.

(Кстати, вы можете прописать это в .psqlrc, чтобы настройка применялась автоматически при каждом подключении к Postgres) 🪄

👉 @SQLPortal

Попрактикуемся в SQL

Напишите запрос, который возвращает студентов, у которых есть хотя бы один предмет с оценкой NULL, используя приведённые выше таблицы

👉 @SQLPortal

Если вы работаете с JSON в Postgres, вы, вероятно, заметили, что для этого существуют два отдельных типа данных. Так в чём разница между json и jsonb?

> json — лёгкое, необработанное хранение

> jsonb — структурированное, индексируемое и производительное

◘ json сохраняет текст в точности так, как он был введён, без обработки. Это, как правило, более лёгкий и быстрый вариант при записи, поскольку отсутствует дополнительный разбор. Однако операции с ним могут быть медленнее, так как разбор выполняется во время исполнения. Обычный json также не может быть проиндексирован.

◘ jsonb сохраняет данные в бинарном формате, при этом данные разбираются заранее при сохранении. jsonb обладает большей структурой (например, отсутствуют дублирующиеся ключи), может индексироваться и обеспечивает более быструю работу при выполнении запросов. Подавляющее большинство разработчиков, использующих JSON в Postgres, работают именно с jsonb.

👉 @SQLPortal

Нашёл ресурс для создания SQL-баз данных:

✓ Генерируй таблицы и данные с помощью ИИ
✓ Визуализируй диаграммы и связи
✓ Деплой в Supabase в один клик

И главное — бесплатно → https://database.build/

👉 @SQLPortal

Что такое векторная база данных?

От базовых понятий, таких как что такое вектор?, до продвинутых возможностей: настройка payload'ов, гибридный поиск, шардинг, мультитенантность, квантизация, RBAC и многое другое.

Эта статья охватывает всё, что нужно знать о векторных базах данных 🌹

👉 @SQLPortal

Краткая и точная шпаргалка по SQL.

👉 @SQLPortal

В Postgres есть удобные команды psql, начинающиеся на \d, для получения информации о таблицах. Вот полезные примеры:

Таблицы

\d — список всех объектов (таблиц, вьюх, индексов и т.п.)
\d <table_name> — описание конкретной таблицы
\dt — список только таблиц
\dti+ — таблицы с информацией о размере и типе
\dp — права доступа к таблицам

Индексы

\di — список всех индексов
\di <index_name> — описание конкретного индекса

Представления (views)

\dv — список всех вьюх
\dv <view_name> — описание конкретной вьюхи

Эти команды экономят время при анализе схемы БД прямо из psql.

👉 @SQLPortal

B-деревья — самая распространённая структура данных для индексов в базах данных.

Но как они работают?

Попробуй этот интерактивный онлайн-инструмент, чтобы увидеть это на практике:

> Дерево остаётся сбалансированным при добавлении новых значений
> Поиск ключей происходит путём обхода дерева

👉 @SQLPortal

Избегай ошибок при приведении значений к другому типу данных в Oracle SQL с помощью:

CAST ( ... AS <data type> DEFAULT [ NULL | <val> ] ON CONVERSION ERROR )

Если значение не может быть преобразовано, будет возвращено [ NULL | <val> ] вместо ошибки.

Это также работает в функциях, специфичных для типов, например TO_DATE и других.

👉 @SQLPortal

Используя приведённые выше таблицы, напишите запрос для получения списка пациентов, прикреплённых к конкретному врачу, и количества приёмов, запланированных на каждый день недели.

👉 @SQLPortal

Хочешь меееедленный код для базы данных?

Начни с написания цикла, а внутри него помести SQL-операторы, обрабатывающие по одной строке за итерацию: 😂

FOR i IN 1 .. n LOOP  
  [SELECT | UPDATE | DELETE] ... WHERE col = i;  
END LOOP;

Чтобы сделать быстро — обрабатывай все данные одним SQL-запросом

👉 @SQLPortal

Единственный MCP-сервер, который вам когда-либо понадобится

MindsDB позволяет выполнять запросы к данным из 200+ источников — Slack, Gmail, соцсетей и других — с помощью SQL или естественного языка.

Федеративный движок запросов с встроенным MCP-сервером.

✅ Полностью open-source
⭐️ 31k+ звёзд на GitHub

👉 @SQLPortal

В PostgreSQL есть специальный параметр для логирования долго выполняющихся запросов — log_min_duration_statement.

После установки этого параметра PostgreSQL будет записывать в лог длительность и текст запроса, если он выполняется дольше указанного времени.

ALTER DATABASE postgres SET log_min_duration_statement = '500ms';

Это полезно для того, чтобы:

> определить, какие запросы работают медленно;
> понять, где можно добавить индексы для повышения производительности.

Параметр можно задать и на уровне сессии, если нужно логировать (или, наоборот, исключить из логирования) только конкретные запросы:

SET log_min_duration_statement = '20000ms';

log_min_duration_statement — действительно мощный инструмент, но мы обычно не рекомендуем устанавливать его на очень низкие значения (0, 1 или 5 мс), так как это приведёт к логированию практически всех операций базы данных. Это создаст шум в логах и может занять много места на диске.

👉 @SQLPortal

Ищешь бесплатную базу данных MongoDB?

✓ Трафик включён
✓ 512 МБ хранилища
✓ 3000 операций в секунду

Без ограничения по времени использования — идеально для практики

> free-mongo-db

👉 @SQLPortal

Для фоновых задач, таких как vacuum и создание индексов, Postgres использует специальное выделение памяти под названием maintenance_work_mem. Обычные запросы используют work_mem, чтобы определить, сколько памяти может быть выделено на одну операцию или соединение.

Если требуется ускорить выполнение задач, таких как:

> выполнение vacuum,
> создание индексов,
> создание индексов для материализованных представлений,

используйте:

SET maintenance_work_mem = '8GB';

Установите значение, которое предоставит вашим операциям больше памяти. По умолчанию используется 64MB. Этот параметр можно задать как глобально на уровне системы, так и локально для одной сессии.

👉 @SQLPortal

Если у вас есть пространственные данные, которые вы хотите визуализировать на карте, этот блог показывает, как подключить QGIS — инструмент с открытым исходным кодом для картографии — к базе данных PostgreSQL/PostGIS

👉 @SQLPortal

При разработке приложений для бронирования Postgres значительно упрощает задачу предотвращения перекрытия бронирований.

С помощью ограничения EXCLUDE можно гарантировать, что не будет создано двух бронирований с одинаковым room_id на пересекающиеся временные интервалы, обеспечивая целостность данных на уровне базы данных

👉 @SQLPortal