MySQL: COT

Функция COT в MySQL может быть использована для вычисления котангенса угла в градусах.

Синтаксис функции выглядит следующим образом:
COT(X) - Здесь X - это угол в градусах, для которого необходимо вычислить котангенс. Функция возвращает котангенс угла X.

Пример использования функции COT

Предположим, у нас есть таблица "students" с полями "name" и "math_grade". Мы хотим вычислить котангенс угла, который соответствует оценке по математике для каждого студента. Мы можем использовать следующий запрос с фото!

Власти США отменили ограничения на использование моделей Anthropic Mythos и Fable

Источники The Verge утверждают, что соглашение с администрацией Трампа не означает полного отказа правительства от контроля. Напротив, Anthropic согласилась участвовать в создании добровольного отраслевого стандарта безопасности, который будет разрабатываться совместно с государственными структурами и другими ведущими ИИ-компаниями.

Anthropic также обязалась активнее делиться результатами внутренних исследований безопасности, чтобы государственные органы могли быстрее выявлять потенциальные риски, связанные с развитием мощных ИИ-моделей.

Несмотря на достигнутый компромисс, внутри Anthropic сохраняются опасения, что дальнейшие государственные требования могут замедлить выпуск будущих моделей. 📝 The Verge

#новости@iphonesru

На фоне критики вокруг Sony, которая отказалась от производства дисков с играми, GitHub в шутку предложил услугу записи кода проектов на CD-диски.

Компания действительно открыла форму для заказов, но акция временная — персональные диски отправят первой 1000 пользователей

vc.ru/marketing/3009379

Представлен открытый проект под названием DOOMQL (SELECT * FROM HELL). Это играбельный шутер от первого лица, буфер кадров которого представляет собой SQL-запрос в SQLite. Исходный код решения написан на Python и опубликован под лицензией MIT.

#разработка #игры #НеожиданныйКроссовер

GeoSQL превращает Claude, Codex и Copilot в агента для геоаналитики

Инструмент подключается к PostGIS, BigQuery, Snowflake и Wherobots. Агент сам изучает схему данных, пишет spatial SQL, проверяет стоимость запроса и валидирует геометрию.

Результат можно вывести на карту через Dekart. Модель анализирует визуализацию и исправляет ошибки с полигонами, пересечениями и системами координат. По бенчмарку авторов, map-in-the-loop повышает качество выполнения геопространственных задач в четыре раза.

Работает локально или на своём сервере. Лицензия MIT.

https://github.com/dekart-xyz/geosql

⚡️ Программистов пытаются отменить уже больше 60 лет

COBOL создавали так, чтобы код могли писать менеджеры. SQL называли «структурированным английским». Затем появились 4GL, UML, low-code и no-code. Каждый раз индустрия обещала программирование без программистов — и каждый раз получала новые специализации.

Теперь ту же роль играют LLM и вайбкодинг.

Проблема упирается в естественный язык. Фраза «удали файлы старше 30 дней» сразу порождает вопросы: учитывать дату создания или изменения, трогать ли подпапки, скрытые файлы и симлинки?

Чем сложнее система, тем опаснее такие умолчания. Кто-то всё равно должен уточнить требования, проверить результат и отвечать за прод.

ИИ убирает бойлерплейт и ускоряет написание кода. Ценность разработчика смещается в архитектуру, доменную логику, безопасность и контроль.

Профессия не исчезает. Она снова меняет название.

Статья: https://habr.com/ru/articles/1058500/

Операция PIVOT в SQL

PIVOT - это операция, которая позволяет преобразовать строки в столбцы для создания сводных таблиц. Она используется для агрегации данных и суммирования значений в соответствии с заданными критериями.

Если вы работаете с диалектом SQL, который не поддерживает PIVOT, не волнуйтесь! Вы всё ещё можете достичь аналогичных результатов, используя операторы CASE.

Представлен проект ICQ Reborn. Это неофициальная сторонняя версия оригинального мессенджера, которая работает на собственном XMPP-сервере и доступна для бесплатной загрузки на ПК на Windows 10 и 11, а сам проект работает без шифрования.

#мессенджеры

⚡️ QueryTuner - open-source инструмент, который разбирает SQL-запрос и показывает, почему он может тормозить.

Подключаться к базе вообще не обязательно. Можно просто вставить SQL и получить диагностику.

Поддерживаются сразу 5 диалектов:

- PostgreSQL
- MySQL
- Oracle
- SQL Server
- SQLite

Внутри два уровня анализа.

1. Детерминированный heuristic engine

Он мгновенно ищет типичные anti-patterns:

- SELECT *
- функции внутри WHERE
- leading wildcard в LIKE
- потенциально отсутствующие индексы
- ORDER BY без ограничения результата
- другие проблемы производительности

Сейчас заявлено 12 правил, и для них не нужны ни LLM, ни внешний API.
2. Опциональный AI-слой

Можно подключить Qwen через Hugging Face или OpenAI. Тогда QueryTuner умеет:

- объяснять проблему человеческим языком;
- переписывать запрос;
- предлагать CREATE INDEX;
- объяснять, зачем конкретный индекс нужен.

Особенно интересно, что можно передать ещё и CREATE TABLE DDL. Тогда рекомендации становятся schema-aware: инструмент видит реальные таблицы, колонки и существующие индексы.

Например, для такого запроса:

SELECT *
FROM orders
WHERE YEAR(created_at) = 2026;

Хороший проект для тех случаев, когда SQL уже работает, но хочется понять, почему через полгода он начнёт работать плохо.

#SQL #PostgreSQL #Database #OpenSource #DataEngineering

https://github.com/AutoShiftOps/querytuner

⚡ В SQLite есть кусок кода, который выглядит «грязно», но оставлен таким специально ради скорости.

Каждый SQL-запрос SQLite сначала компилируется в байткод, а затем выполняется собственной виртуальной машиной VDBE.

Внутри — большой цикл диспетчеризации с почти 200 opcode.

И вот интересный момент: SQLite использует обычные goto, чтобы быстро прыгать между общими ветками выполнения.

В исходниках прямо написано:

«Код использует неструктурированные goto и выглядит не очень чисто. Но это сделано не из-за плохого стиля, так быстрее».

По замерам разработчиков, такой подход ускоряет sqlite3_step() примерно на 1,5%.

То есть здесь читаемость сознательно пожертвовали ради производительности.

Хорошее напоминание: в системном коде «красивее» не всегда значит «быстрее».

#SQLite #C #Databases #Performance #SystemsProgramming