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

Нашёл коллекцию 100+ SQL-скриптов

Они могут помочь в управлении базами данных, оптимизации запросов и выполнении различных операций с данными.

Сохраняй если хочешь улучшить свои навыки работы с SQL. 👍

🔜 Ссылка

👉 @SQLPortal | #ресурсы |

Когда-нибудь случайно удаляли таблицу? 👍

Oracle Database помещает её в корзину (recyclebin), так что вы можете восстановить её с помощью

FLASHBACK TABLE ... TO BEFORE DROP

и база данных восстановит её, включая индексы и (не внешние) ограничения.

Если хотите удалить её окончательно, используйте

DROP TABLE ... PURGE

👉 @SQLPortal

💡 Оператор CASE в SQL

Оператор CASE в SQL позволяет выполнять условные логические операции непосредственно в запросах. Это аналог конструкции if-else в языках программирования и полезен для создания вычисляемых столбцов и реализации сложной логики выборки данных.

Два варианта синтаксиса:

🍩Простой CASE
Используется для сравнения выражения с набором значений.

CASE выражение
  WHEN значение1 THEN результат1
  WHEN значение2 THEN результат2
  ELSE результат_по_умолчанию
END

🍩CASE с условиями
Используется для проверки условий.

CASE
  WHEN условие1 THEN результат1
  WHEN условие2 THEN результат2
  ELSE результат_по_умолчанию
END

Примеры использования: 👇

SELECT 
  product_name,
  CASE category_id
    WHEN 1 THEN 'Электроника'
    WHEN 2 THEN 'Одежда'
    WHEN 3 THEN 'Книги'
    ELSE 'Другое'
  END AS category_name
FROM products;

SELECT 
  employee_name,
  salary,
  CASE
    WHEN salary >= 100000 THEN ' Высокий доход'
    WHEN salary >= 50000 THEN 'Средний доход'
    ELSE 'Низкий доход'
  END AS income_level
FROM employees;

Важные замечания:

🟡Первое совпадение: Оператор CASE возвращает результат при первом совпавшем условии и игнорирует остальные.

🟡ELSE и NULL: Если ни одно из условий не выполнено и не указан блок ELSE, то возвращается NULL.

🟡Типы данных: Все возвращаемые значения в THEN и ELSE должны быть совместимых типов данных.

👉 @SQLPortal

Доброе утро, молодой человек, у вас есть время поговорить о postgresql?

👉 @SQLPortal

Как выбрать тип базы данных?

Сегодня доступны сотни, а то и тысячи баз данных, такие как Oracle, MySQL, MariaDB, SQLite, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, MongoDB, S3, Ceph и другие.

🟡Реляционная база данных – практически любую задачу можно решить с ее помощью.
🟡Хранилище в памяти – высокая скорость и ограниченный объем данных делают его идеальным для быстрых операций.
🟡База данных временных рядов – хранит и управляет данными с временными метками.
🟡Графовая база данных – подходит для сложных связей между неструктурированными объектами.
🟡Документное хранилище – хорошо подходит для хранения больших неизменяемых данных.
🟡Хранилище широких столбцов – обычно используется для работы с большими данными, аналитики, отчетности и других задач, требующих денормализованных данных.

Есть ли что-то, что вы часто используете, и почему выбираете именно это? 🤔

👉 @SQLPortal

Представления

Видео рассказывает о представлениях (views) в SQL, их роли в упрощении запросов и уменьшении дублирования кода. Рассматриваются два типа представлений: нематериализованные, которые выполняются заново при каждом запросе, и материализованные, хранящие результаты в таблице для быстрого доступа.

📹 Cмотреть: тык

👉 @SQLPortal | #видео