Подборка курсов по SQL

❯ Полный SQL: От начинающего до продвинутого
https://youtube.com/playlist?list=PLavw5C92dz9Ef4E-1Zi9KfCTXS_IN8gXZ

❯ Полный SQL (для начинающих)
https://youtube.com/watch?v=S86phsLFW1E

❯ 30 дней SQL Query Challenge
https://youtube.com/playlist?list=PLavw5C92dz9Hxz0YhttDniNgKejQlPoAn

👉 @SQLPortal | #видео

Таблица с основными формулами Excel.

Эта таблица полезна для тех, кто только начинает работать с Excel и хочет освоить базовые функции.

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Хотите получить случайный выбор строк в Oracle Database?

Используйте: 👇

SELECT ... FROM <table> SAMPLE (n)

n — это процент строк, которые нужно вернуть; может быть любым значением от 0.000001 до, но не включая, 100.

При каждом выполнении запроса на одном и том же наборе данных будут возвращаться разные строки.

@SQLPortal

Это олдскульное руководство по SQL на сайте Guru99

Оно охватывает основы работы с базами данных, написание запросов, операторов SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, а также продвинутые темы вроде JOIN, подзапросов, индексов и т. д.

*️⃣Информация полезная, но иногда устаревшая или слишком упрощённая.

⏩ https://www.guru99.com/sql.html

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Прочтение этой книги гарантирует 110% успеха на следующем собеседовании по SQL 👍

В ней объясняются основные команды (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE), работа с таблицами, ключами, связями между данными, а также более сложные вещи, типа хранимых процедур и триггеров. Фокус на Microsoft SQL Server, но в целом подходит и для других баз данных.

👉 @SQLPortal | #книги #en

Ищешь игры, которые помогут тебе выучить и практиковать SQL? 🤔

Попробуй SQL Noir — детективная игра по SQL

Пиши запросы, анализируй данные и раскрывай дела!

⏩ Попробовать - https://www.sqlnoir.com/

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Как построить конвейеры ETL с помощью PySpark?

Видео объясняет процесс ETL (извлечение, преобразование, загрузка) и охватывает настройку Jupyter Notebook, работу с учетными данными и подключением к базе данных, извлечение и загрузку данных с использованием Pandas или Spark, а также тестирование всего ETL-пайплайна.

📹 Cмотреть: тык

👉 @SQLPortal | #видео

4 реальных вопроса на собеседованиях по оконным функциям SQL:

🚖 Собеседование в Uber x ROW_NUMBER(): Третья транзакция
🔍 Собеседование в Google x ROW_NUMBER(): Четные и нечетные измерения
🎵 Собеседование в Spotify x DENSE_RANK(): Рейтинг топ-фанатов
🟡 Собеседование в Wayfair x LAG(): Годовой темп роста

👉 @SQLPortal | #ресурсы

Когда речь идет об анализе данных, 🥰

❯ БЕСПЛАТНЫЙ курс по анализу данных
https://youtube.com/playlist?list=PLmejDGrsgFyCD25L2XEKESQEw8smsY6WO

❯ Excel
https://youtube.com/playlist?list=PLmejDGrsgFyCZ4YC5s8mgdQztj7zt5to5

❯ Power BI
https://youtube.com/playlist?list=PLmejDGrsgFyDMME3o2CamamZ8w9NxSWWo

❯ Python + SQL
https://youtube.com/playlist?list=PLmejDGrsgFyBczq04GElEwIgnPv94iQ2G

👉 @SQLPortal | #видео

Преобразование строк в столбцы в Oracle SQL с помощью:

PIVOT ( fn FOR col IN ( 'v1', 'v2', ... ) )

Этот оператор добавляет столбец для каждого значения из списка IN, используя результат функции fn.

Можно использовать несколько функций (fn), но каждую из них необходимо явно задавать с псевдонимом.

Все столбцы таблицы, не указанные в предложении PIVOT, автоматически становятся частью GROUP BY.

👉 @SQLPortal

SQL-собеседования ОБОЖАЮТ проверять вас на оконные функции.

Вот список из 7 самых популярных оконных функций:

7 самых часто проверяемых оконных функций 👇

🟡RANK() – присваивает ранг каждой строке в разделе на основе указанного столбца или значения.
🟡DENSE_RANK() – присваивает ранг каждой строке, но не пропускает значения ранга.
🟡ROW_NUMBER() – присваивает каждой строке уникальный порядковый номер в разделе на основе порядка строк.
🟡LEAD() – извлекает значение из следующей строки в разделе на основе указанного столбца или выражения.
🟡LAG() – извлекает значение из предыдущей строки в разделе на основе указанного столбца или выражения.
🟡NTH_VALUE() – извлекает n-е значение в разделе.

👉 @SQLPortal

Cвежие бесплатные книги по PostgreSQL от Postgres Professional — забирай, пока горячие 🙂

🔸 «Postgres: первое знакомство» – уже 11-е издание. Добавили новинки PostgreSQL 17, скоро будет английская версия

🔸 «PostgreSQL 17 изнутри» – обновленный разбор от Егора Рогова, добавлены изменения PostgreSQL 17 и тема про ресурсы при планировании запросов

Все обновлённые книги и ряд других — здесь

👉 @SQLPortal

5 мифов о SQL. Что часто неправильно понимают новички

SQL — это мощный инструмент, но некоторые мифы о нем могут сбить с толку новичков.

Давайте разберем пять распространенных заблуждений и развеем их: 👇

Миф 1: SQL — это только для извлечения данных.

✦ Реальность: Нет, это не так! SQL также может создавать, изменять и управлять базами данных, контролировать доступ и поддерживать консистентность данных.

✦ Как исправить: Изучите все возможности SQL, такие как DDL (для проектирования баз данных), DCL (для управления доступом) и TCL (для транзакций). SQL — это не только SELECT!

Миф 2: Использование SELECT * — это нормально.

✦ Реальность: Это может быть легко, но неэффективно. Извлечение всех колонок расходует память и замедляет производительность.

✦ Как исправить: Выбирайте только те колонки, которые вам действительно нужны. Это быстрее и чище. Не очень хорошо - SELECT * FROM employees; Лучше - SELECT employee_id, name, department FROM employees;

Миф 3: SQL не может обрабатывать сложный анализ данных.

✦ Реальность: SQL может делать гораздо больше, чем простые запросы! С такими концепциями, как оконные функции и CTE, вы можете обрабатывать действительно сложный анализ данных.

✦ Как исправить: Изучите продвинутые возможности SQL, такие как оконные функции (ROW_NUMBER(), RANK()) и CTE, чтобы улучшить свои навыки. Пример - Ранжирование сотрудников по зарплате в пределах их отдела

WITH ranked_salaries AS (SELECT employee_id, salary, department, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS rank FROM employees) SELECT * FROM ranked_salaries WHERE rank = 1;

Миф 4: Медленные запросы — всегда вина базы данных.

✦ Реальность: Обычно замедление происходит из-за неэффективных запросов. Причиной могут быть, например, отсутствующие индексы или неоптимизированный код.

✦ Как исправить: Правильно используйте индексы, избегайте сложных вычислений в условиях WHERE и проверяйте план выполнения запроса для выявления узких мест.

Миф 5: SQL устарел и скоро будет заменен.

✦ Реальность: SQL останется! Несмотря на рост популярности NoSQL, SQL по-прежнему является основой для структурированных данных.

✦ Как исправить: Следите за новыми тенденциями и исследуйте, как SQL интегрируется с платформами для больших данных и облачными базами данных. SQL актуален как никогда.

Не позволяйте этим мифам останавливать вас. SQL — это мощный инструмент, и когда вы освоите его в полной мере, вы сможете делать потрясающие вещи с вашими данными.❤️

👉 @SQLPortal

Ограничьте количество строк, возвращаемых запросом Oracle SQL, с помощью

ORDER BY ... FETCH FIRST n ROWS ONLY

🔜 и запрос вернёт не более N строк.

Замените ONLY на WITH TIES, чтобы получить все строки с таким же значением сортировки, как у N-й строки.

Добавьте PERCENT, чтобы получить N% строк из результирующего набора.

👉 @SQLPortal