Pro tip для ускорения запросов

Если условие WHERE использует несколько столбцов, создание составного индекса может значительно повысить производительность.

👉 @SQLPortal

5 советов по PostgreSQL, которыми большинство разработчиков никогда не пользуется

Используйте условные/частичные индексы. Вместо индексации всего столбца индексируйте только строки, которые реально используются в ваших запросах (например, status = 'active'). Такой индекс меньше, поиск быстрее, а места на диске требуется меньше.

Минимизируйте N+1-запросы. Вместо выполнения отдельного запроса внутри цикла получите все данные сразу с помощью JOIN или одного запроса с IN(). Это одна из самых распространённых причин проблем с производительностью.

Используйте CTE (WITH), чтобы сделать сложные запросы более читаемыми, а рекурсивные CTE — для удобной работы с иерархическими данными: деревьями категорий, организационными структурами и т. д.

В PostgreSQL нет планировщика событий, как в MySQL, но похожее поведение можно реализовать с помощью триггеров + LISTEN/NOTIFY, а для запланированных задач использовать расширение pg_cron.

Прежде чем оптимизировать запрос вслепую, запустите EXPLAIN ANALYZE и посмотрите, где на самом деле тратится время. Ваше предположение часто оказывается неверным — реальный план выполнения покажет, где именно нужен индекс.

👉 @SQLPortal

Бесплатный курс Python с нуля до pandas

Пошагово изучаем основы для Python и переходим к работе с данными через pandas, NumPy и Matplotlib. Туториал построен на практических примерах и помогает быстро перейти от базового синтаксиса к реальным задачам.

Ставим реакции и залетаем 😎

👉 @SQLPortal

Ценный ресурс для разработчиков онлайн справочник «DevDocs»

Сборник документации множества языков программирования, библиотек и фреймворков в одном интерфейсе.

Сервис обеспечивает быстрый поиск, возможность работы офлайн и гибкую настройку отображения.

Экономьте время и работайте эффективно 👍

👉 @SQLPortal

JOIN как в ORM: можно ли заставить PostgreSQL понимать связи между таблицами?

В статье разбирают интересную идею: вместо того чтобы каждый раз вручную прописывать JOIN ... ON, использовать уже существующие связи FOREIGN KEY как навигацию между таблицами.

Автор показывает, почему стандартный SQL до сих пор не умеет нормально использовать FK при построении JOIN, какие подходы уже существовали и как реализовать подобную навигацию в PostgreSQL уже сейчас — без патчей и новых расширений.

Отдельно рассматривается свежая инициатива 2026 года по добавлению key joins в PostgreSQL и проблема неоднозначности связей и неочевидного fan-out при 1:N JOIN.

https://habr.com/ru/articles/1065684/

👉 @SQLPortal

Human slop 💃

👉 @SQLPortal

Вопрос по SQL:

Что вернёт этот запрос?

👉 @SQLPortal

Нашёл клад для тех кто хочет строить AI-системы по-взрослому

Если большинство материалов по AI-агентам заканчиваются на уровне «создали чат-бота за 15 минут», то этот репозиторий идёт заметно дальше

Здесь собраны туториалы по всем ключевым компонентам production уровня: память, RAG, observability, безопасность, multi-agent сценарии, deployment, tool calling и многое другое

Полезен как системный справочник и roadmap по созданию production-ready AI-систем 📝

👉 @SQLPortal

Интерактивное руководство как внутри работают QR-коды

Что выполняют три больших квадрата, зачем нужны полосы синхронизации, как QR-код сам себя восстанавливает при повреждении – всё объяснено просто, с визуализациями и примерами.

https://perthirtysix.com/how-the-heck-do-qr-codes-work

👉 @SQLPortal

ML на практике: сотни продакшн-кейсов на Python

Коллекция из сотен реальных кейсов внедрения ML- и LLM-систем в разных компаниях, где подробно описаны задачи, архитектура, метрики и подходы к продакшн-разработке.

Большинство решений основаны на Python и привычной экосистеме Pandas, PyTorch, Scikit-learn, FastAPI и др.

https://www.evidentlyai.com/ml-system-design

👉 @SQLPortal

45+ лайфхаков для Claude Code

Практическое руководство 40+ советов улучшению навыков работы с Claude.

Базовые команды, настройка status line, работа с Git и GitHub, голосовой ввод, subagents, автоматизация, DevOps и ещё куча полезных приёмов. Готовые скрипты и примеры конфигурации.

Лайк если полезно 👌

👉 @SQLPortal

Путь в data science от Аллена Дауни

Бесплатное интерактивное пособие, которое объясняет науку о данных через реальные задачи и код на Python.

Всё шаг за шагом: от базовых Python структур до визуализации, регрессии и статистики и всё в интерактивных блокнотах, где можно сразу писать и запускать код.

Читается легко, а материал построен так, что ты быстро начинаешь думать как аналитик данных, а не просто заучивать команды. ❤️

👉 @SQLPortal

Интерактивный гайд: Big O

Big O это способ сказать, насколько медленнее или быстрее работает алгоритм, когда данных становится больше.

Объясняются самые распространённые варианты от постоянного времени до квадратичного и наглядно показывают как это выглядит с помощью картинок и примеров. 🔍

👉 @SQLPortal

Git: шпаргалка для новичков

Working Directory: Рабочая директория, здесь вы редактируете файлы проекта

Команда:

git add - добавить изменения в индекс

Staging (Index) подготовительная область: Содержит изменения, которые будут добавлены в следующий коммит

Команда:

git commit - зафиксировать изменения в локальном репозитории

Local Repository локальный репозиторий: Хранит историю всех коммитов на вашем компьютере

Команды:

git push - отправить коммиты в удалённый репозиторий
git fetch - получить новые коммиты с удалённого репозитория без слияния
git pull - получить и объединить изменения из удалённого репозитория

Stash временное хранилище изменений: Используется, когда изменения нужно временно убрать, но не коммитить

Команды:

git stash - сохранить незавершённые изменения
git stash - apply применить изменения из stash, не удаляя их
git stash pop - применить и удалить сохранённые изменения

Remote Repository удалённый репозиторий: Общий сервер проекта GitHub, GitLab, Bitbucket

Лайк если полезно ❤️

👉 @SQLPortal

Чеклист лучших практик для разработки backend-приложений

Удобный и структурированный чеклист для всех, кто разрабатывает backend: от настройки проекта и API-дизайна до тестирования, логирования и деплоя. Можно буквально пройтись по пунктам и улучшить свой текущий сервис

Полезно для pet-проектов и подготовки к собеседованиям 🎁

👉 @SQLPortal