SQL-совет для начинающих

Не используйте SELECT * в реальных проектах. Вместо этого явно указывайте только те столбцы, которые действительно нужны:

SELECT column1, column2
FROM table
WHERE ...;

Такой подход:

• экономит время выполнения запроса;
• уменьшает объём передаваемых данных;
• делает ваш код более читаемым и понятным.

👉 @SQLPortal

Учимся читать SQL SELECT

Статья доступно объясняет принцип работы SELECT, представляя его как конвейер. Каждый этап — это ключевое слово (FROM, JOIN, WHERE и т.д.), которое преобразует данные

Подача материала очень наглядная, только самая необходимая практическая информация 📚

👉 @SQLPortal

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

В копилку тренажёров: годный онлайн-тренажёр для SQL-запросов. Простой интерфейс, все задачи бесплатные, есть теоретические разделы, регистрация по желанию

Ещё и на русском, забираем 😋

👉 @SQLPortal

SQL JOIN простым языком

Представьте, что вам объясняет старший коллега.

• INNER JOIN — возвращает только совпадающие записи из обеих таблиц. Это самый простой и безопасный вариант соединения.

• LEFT JOIN — возвращает все записи из левой таблицы и совпадающие записи из правой.

Если совпадений нет, данные из правой таблицы будут иметь значение NULL.

LEFT JOIN особенно полезен при построении отчётов, когда нужно сохранить все записи из основной таблицы, даже если связанные данные отсутствуют.

👉 @SQLPortal

Платформа для практики программирования, более 7000 упражнений

Каждый язык представлен целой дорожкой с задачами, которые помогут разобраться во всех тонкостях шаг за шагом.

А если застрял, можно получить обратную связь от опытных менторов — не всегда сразу, но всегда по делу ✌️

👉 @SQLPortal

Gridex - современная AI-native IDE для работы с базами данных

Поддерживает PostgreSQL, MySQL, SQLite, Redis, MongoDB, SQL Server и ClickHouse, включает встроенный AI-чат (Claude, GPT, Gemini, Ollama), MCP-сервер для AI-агентов, ER-диаграммы, редактор запросов и инструменты анализа схем.

Работает нативно на macOS, Windows и Linux - без Electron и Java. Интересная альтернатива TablePlus, DBeaver и DataGrip для тех, кто активно использует SQL и AI в ежедневной работе.

https://github.com/gridex/gridex

👉 @SQLPortal

Запуск open-source платформы PostgreSQL в Kubernetes с использованием copy-on-write для ветвления данных объёмом в терабайты за считанные секунды и автоматической гибернацией при простое для экономии ресурсов — подходит для компаний, которые строят внутренние базы данных или быстро поднимают окружения для разработки и тестирования.

Xata — это open-source облачная платформа PostgreSQL, которая умеет одновременно управлять большим количеством инстансов Postgres в Kubernetes. Ключевые возможности: создание веток данных объёмом в терабайты за секунды и автоматическое масштабирование до нуля при простое с последующим пробуждением при новых подключениях.

На уровне инфраструктуры используется CloudNativePG для управления и обслуживания Postgres и OpenEBS для хранения, а на верхнем уровне доступны встроенные SQL-шлюз, управление ветками, REST API и CLI. Компании могут использовать её для построения внутренних платформ баз данных или быстро выделять отдельную копию данных для каждого разработчика и каждого тестового запуска с последующей автоматической гибернацией для экономии ресурсов и затрат.

100% опенсорс

👉 @SQLPortal

SQL-совет, который избавит начинающих от множества ошибок

Многие новички путают WHERE и HAVING.
Запомните простое правило:

• WHERE фильтрует отдельные строки.
• HAVING фильтрует уже сгруппированные результаты.

Пример

WHERE salary > 50000

Отбирает строки до выполнения группировки.

HAVING COUNT(*) > 5

Отбирает группы после выполнения GROUP BY.
Запомните порядок выполнения SQL-запроса

WHERE → GROUP BY → HAVING

Или проще:
• WHERE — сначала;
• GROUP BY — группировка;
• HAVING — после группировки.

Если SQL кажется сложным, проблема чаще всего не в самом запросе, а в непонимании порядка его выполнения.

Освойте этот принцип один раз — и работа с JOIN, агрегатными функциями и аналитическими отчётами станет намного понятнее.

👉 @SQLPortal

PortSwigger выкатили огромную базу знаний по веб-безопасности

Не просто статьи, а полноценный хаб по уязвимостям: XSS, SQL-инъекции, CSRF, баги в аутентификации, API и многое другое. Всё удобно разложено по темам и уровням сложности

Плюс к каждой теме идут практические лаборатории, где можно на практике разобраться, как работают уязвимости 🚨

👉 @SQLPortal