Сегодня хотел бы поделиться с вами некоторыми практиками по созданию простых SQL запросов.

SELECT - это один из самых основных и часто используемых операторов SQL, который позволяет извлекать данные из таблиц для дальнейшей работы.

Во-первых, важно определиться с таблицей, из которой нужно извлечь данные.

Во-вторых, использовать ключевое слово SELECT для указания столбцов, которые вы хотите выбрать. Например, если у вас есть таблица "users" с столбцами "id", "name" и "age", вы можете написать следующий запрос для извлечения данных:

SELECT id, name, age
FROM users;

Этот запрос извлечет все столбцы id, name и age из таблицы "users".

Кроме того, вы можете использовать различные условия для фильтрации ваших результатов. Например, если вы хотите выбрать только пользователей с возрастом старше 18 лет, вы можете добавить условие WHERE:

SELECT id, name, age
FROM users
WHERE age > 18;

Друзья, спасибо за поддержку❤️
Безумно приятно видеть реакции!
В 20:00 будет важная тема 🔥

#Начинающий #Практика #SQL

Друзья 👋🏼 Давайте погрузимся в тему соединений в SQL запросах и в чем заключаются их отличия.

Один из ключевых аспектов использования SQL - это возможность объединять данные из разных таблиц. Это достигается с помощью соединений 🔗

Существуют несколько типов соединений в SQL, но сегодня я хотел бы сфокусироваться на двух основных: INNER JOIN и LEFT JOIN

🔹INNER JOIN - используется для объединения двух таблиц на основе совпадающих значений в выбранных столбцах. Только те строки, которые имеют совпадающие значения в каждой таблице, включаются в результат. Это означает, что только строки, которые имеют общие значения в объединяемых столбцах, будут возвращены.

🔹LEFT JOIN - возвращает все строки из левой таблицы (таблицы, указанной в запросе слева), и только те строки из правой таблицы (таблицы, указанной в запросе справа), которые имеют совпадающие значения в объединяемых столбцах. Если нет совпадающих значений, то вместо них будут пустые (NULL).

Большое спасибо за реакции ❤️

#Начинающий #Теория #SQL

👋🏼 Поговорим сегодня о трех популярных реляционных СУБД (системах управления базами данных). Они служат посредниками между пользователем и базой данных, при помощи ранее известного нам языка SQL.

🔹 MySQL - является одной из самых популярных и широко используемых СУБД. Она отличается простотой в использовании, высокой производительностью и богатым набором функций.

🔹 PostgreSQL - еще одна известная СУБД. Она известна своей надежностью, поддержкой расширений и возможностью работы с географическими данными.

🔹 Microsoft SQL Server - является одним из самых популярных коммерческих решений для работы с данными.

🔸 Выбор подходящей СУБД зависит от требований конкретного проекта и его целей.

Например, ранее для Telegram бота я использовал - PostgreSQL.

Определенно, реляционные СУБД SQL являются незаменимым инструментом для работы с данными в современном мире.

Спасибо за вашу активность ❤️
Вечером будет тема для продвинутых пользователей SQL

#Начинающий #SQL

Друзья, сегодня хочу поделиться с вами двумя методами оптимизации SQL запросов чтобы они стали более эффективными и быстрыми.

🔹Метод Explain - это отличный инструмент для анализа выполнения SQL запросов. Он помогает нам понять, как база данных обрабатывает запросы и какие индексы и операции используются. Обычно, когда мы выполняем Explain для нашего запроса, мы получаем план выполнения, который показывает последовательность операций, сделанных базой данных для выполнения запроса. Это может быть очень полезно для определения неэффективных операций или использования неверных индексов.

🔹Метод Explain analyze - это расширение метода Explain, которое помимо плана выполнения показывает также информацию о времени выполнения запроса. Он помогает нам понять, где возникают узкие места в выполнении запроса и дает нам информацию о времени, затраченном на каждую операцию.

Спасибо всем за поддержку ❤️
Безумно приятно читать ваши отзывы! Скоро будет Python 🐍

#Продвинутый #Теория #SQL #Оптимизация

Друзья 👋🏼 Сегодня мы поговорим о немаловажной функции OVER PARTITION BY в SQL.

Она позволяет выполнять агрегацию данных внутри каждой группы, соответствующей определенным полем или набором полей. Данная функция работает в сочетании с другими аналитическими функциями, такими как SUM, AVG, MIN, MAX, и другими.

Синтаксис функции OVER PARTITION BY выглядит следующим образом:

<агрегатная функция> OVER (PARTITION BY <поле 1>, <поле 2>, ...)


Здесь <агрегатная функция> - это функция агрегации, которую вы хотите применить к данным внутри каждой группы, а <поле 1>, <поле 2>, ... - это поля, по которым вы хотите распределить данные на группы. Например:

SELECT
user_id,
date,
sum(amount) OVER (PARTITION BY user_id) AS total_amount
FROM
purchases

В этом примере мы выбираем user_id, date и сумму amount для каждого user_id. Функция SUM применяется к полю amount внутри каждой группы, образованной по полю user_id.

#Продвинутый #Теория #SQL

Подписывайтесь и читайте
➡️ Дзен и Telegram ❤️

Привет, друзья 👋🏼 Сегодня хотел бы поделиться с вами некоторыми этапами, которые помогут вам написать правильный и эффективный скрипт на SQL 🧑🏼‍💻

🔹Определите цель: Понять, что именно вы хотите достичь с помощью своего скрипта.

🔹Планирование структуры: Разделите его на логические блоки и определите последовательность выполнения команд.

🔹Выбор данных: Используйте правильные операторы SQL, такие как SELECT, FROM и WHERE, чтобы выбрать нужные вам данные.

🔹Уточнение условий: Используйте операторы, такие как LIKE, NOT и IN, чтобы точно указать, какие данные вам необходимы.

🔹Сортировка данных: Используйте оператор ORDER BY, чтобы упорядочить данные по определенным столбцам.

🔹Объединение таблиц: Используйте операторы JOIN или UNION, чтобы объединить данные по определенным столбцам.

🔹Использование агрегированных функций: такие как COUNT, SUM, AVG и т. д.

🔹Тестирование и отладка: убедиться, что он работает правильно.

#Начинающий #Теория #SQL

Подписывайтесь и читайте
➡️ Дзен и Telegram ❤️