30 SQL-запросов, объяснённых через их эквиваленты Pandas
В 2008 году появился Pandas, предлагающий привлекательные функции, такие как встроенная визуализация и гибкая обработка данных. Pandas быстро стал популярным инструментом для исследования данных. Но SQL по-прежнему держит свои позиции и остаётся жизненно важным навыком для любого специалиста по данным.
В этом материале автор разберет как легко выучить SQL, если вы уже знаете Pandas.
Базы данных
В 2008 году появился Pandas, предлагающий привлекательные функции, такие как встроенная визуализация и гибкая обработка данных. Pandas быстро стал популярным инструментом для исследования данных. Но SQL по-прежнему держит свои позиции и остаётся жизненно важным навыком для любого специалиста по данным.
В этом материале автор разберет как легко выучить SQL, если вы уже знаете Pandas.
Базы данных
Максимизация производительности ScyllaDB
ScyllaDB — это высокопроизводительная распределённая NoSQL база данных, совместимая с Apache Cassandra на уровне протокола, но предлагающая значительно более высокую пропускную способность и меньшую задержку. ScyllaDB подходит для приложений, требующих обработки больших объёмов данных в реальном времени, таких как системы аналитики, IoT или платформы потоковой передачи данных.
Базы данных
ScyllaDB — это высокопроизводительная распределённая NoSQL база данных, совместимая с Apache Cassandra на уровне протокола, но предлагающая значительно более высокую пропускную способность и меньшую задержку. ScyllaDB подходит для приложений, требующих обработки больших объёмов данных в реальном времени, таких как системы аналитики, IoT или платформы потоковой передачи данных.
Базы данных
Как заставить вашу базу данных летать, а не ползать: масштабирование и репликация
Автор подготовил ультимативный гайд по оптимизации или хорошему, грамотному проектированию баз данных с расчетом на масштабирование. Всего в цикле будет 3 статьи. В первой поговорим о двух разных подходах масштабирования БД и о том, как лучше его делать и как лучше не делать.
Базы данных
Автор подготовил ультимативный гайд по оптимизации или хорошему, грамотному проектированию баз данных с расчетом на масштабирование. Всего в цикле будет 3 статьи. В первой поговорим о двух разных подходах масштабирования БД и о том, как лучше его делать и как лучше не делать.
Базы данных
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Практика по SQL: объединение нескольких таблиц
В этом видеоуроке автор разбирает решение задачи по объединению трех и более таблиц в SQL.
00:00 Описание задачи
00:47 Схема базы данных
02:14 Исследование данных
07:06 Составление SQL запроса с JOIN для трех таблиц
09:40 Объединение 4 таблиц
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/AIKAffTTAy4
В этом видеоуроке автор разбирает решение задачи по объединению трех и более таблиц в SQL.
00:00 Описание задачи
00:47 Схема базы данных
02:14 Исследование данных
07:06 Составление SQL запроса с JOIN для трех таблиц
09:40 Объединение 4 таблиц
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/AIKAffTTAy4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Основы SQL
В этом видео автор собрал все основные темы по SQL и примеры выполнения различных SQL-запросов, которые пригодятся начинающим разработчикам.
00:47 Что такое SQL и РБД?
01:20 Таблица, столбцы и типы данных
01:46 CREATE TABLE
02:23 SELECT FROM
03:03 Вычисление информации
03:47 WHERE
04:04 ORDER BY
04:54 GROUP BY
05:43 Приоритет операций
06:09 HAVING
06:41 Вложенные запросы
07:40 Вставка данных из другой таблицы
08:56 Связи между таблицами
10:10 JOIN
12:43 Заключение
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/PmOSrf1Rxhg
В этом видео автор собрал все основные темы по SQL и примеры выполнения различных SQL-запросов, которые пригодятся начинающим разработчикам.
00:47 Что такое SQL и РБД?
01:20 Таблица, столбцы и типы данных
01:46 CREATE TABLE
02:23 SELECT FROM
03:03 Вычисление информации
03:47 WHERE
04:04 ORDER BY
04:54 GROUP BY
05:43 Приоритет операций
06:09 HAVING
06:41 Вложенные запросы
07:40 Вставка данных из другой таблицы
08:56 Связи между таблицами
10:10 JOIN
12:43 Заключение
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/PmOSrf1Rxhg
DevOps для данных: как ускорить обработку и передачу информации за счет принципов DataOps
DevOps — это набор принципов, лучшие практики и инструменты, которые помогают компаниям быстро разрабатывать и доставлять ПО. Суть этого подхода заключается в максимальной автоматизации продуктового жизненного цикла — создания, тестирования, развертывания и т.д. DataOps описывают как DevOps, только применительно к данным. Продукты данных (data product) добавляют больше переменных в процессы, относящиеся к доставке ценности, а не к ПО.
Базы данных
DevOps — это набор принципов, лучшие практики и инструменты, которые помогают компаниям быстро разрабатывать и доставлять ПО. Суть этого подхода заключается в максимальной автоматизации продуктового жизненного цикла — создания, тестирования, развертывания и т.д. DataOps описывают как DevOps, только применительно к данным. Продукты данных (data product) добавляют больше переменных в процессы, относящиеся к доставке ценности, а не к ПО.
Базы данных
Как ускорить базу данных при помощи шардирования
Шардирование было одним из первых механизмов, позволяющих распределять базы данных для повышения их производительности. Последние инновации превратили шардирование в один из лучших механизмов в своем роде.
Базы данных
Шардирование было одним из первых механизмов, позволяющих распределять базы данных для повышения их производительности. Последние инновации превратили шардирование в один из лучших механизмов в своем роде.
Базы данных
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
20 типичных ошибок начинающего SQL-разработчика
В этом ролике автор подробно разбирает наиболее популярные ошибки начинающих SQL-разработчиков. Вы узнаете как их можно избежать или исправить, если вдруг они уже были допущены.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/5oCl8vSBbDI
В этом ролике автор подробно разбирает наиболее популярные ошибки начинающих SQL-разработчиков. Вы узнаете как их можно избежать или исправить, если вдруг они уже были допущены.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/5oCl8vSBbDI
Готов к космическому разгону AI‑продукта?
Приходи на One Day Offer для Product Analysts! 🚀
20 июня команда GigaChat планирует найти будущего коллегу — продуктового аналитика, который поможет вывести LLM‑платформу на новую орбиту.
Ты будешь:
✔️ анализировать поведение пользователей;
✔️ проводить A/B‑тесты;
✔️ создавать дашборды;
✔️ работать с метриками.
А ещё ты станешь частью крупнейшего IT‑комьюнити.
Хочешь влиять на продукт для миллионов? Регистрируйся на One Day Offer прямо сейчас!
Приходи на One Day Offer для Product Analysts! 🚀
20 июня команда GigaChat планирует найти будущего коллегу — продуктового аналитика, который поможет вывести LLM‑платформу на новую орбиту.
Ты будешь:
✔️ анализировать поведение пользователей;
✔️ проводить A/B‑тесты;
✔️ создавать дашборды;
✔️ работать с метриками.
А ещё ты станешь частью крупнейшего IT‑комьюнити.
Хочешь влиять на продукт для миллионов? Регистрируйся на One Day Offer прямо сейчас!
Модель SQLAlchemy с базой данных SQL Server в Python
В этой статье автор покажет, как создать модель на основе существующей базы данных SQL Server, используя ту же файловую структуру, чтобы сохранить организованность вашего проекта. Это означает, что каждый класс и модель базы данных будут храниться в отдельном файле.
Базы данных
В этой статье автор покажет, как создать модель на основе существующей базы данных SQL Server, используя ту же файловую структуру, чтобы сохранить организованность вашего проекта. Это означает, что каждый класс и модель базы данных будут храниться в отдельном файле.
Базы данных
SQL: бесплатные курсы и тренажёры, которые стоит попробовать
В этой подборке вы найдёте ресурсы, которые помогут освоить основы, потренироваться в написании запросов и расширить знания о работе с базами данных. Многие из них интерактивные, что позволяет сразу перейти к практике и углубиться в интересующие темы.
Базы данных
В этой подборке вы найдёте ресурсы, которые помогут освоить основы, потренироваться в написании запросов и расширить знания о работе с базами данных. Многие из них интерактивные, что позволяет сразу перейти к практике и углубиться в интересующие темы.
Базы данных
Зачем нужен fillfactor в PostgreSQL
Один параметр PostgreSQL может похоронить вашу производительность, если вы о нём забудете — это fillfactor. Почему однократная настройка числа приводит к неожиданным page split, bloat и мучительному откату запросов? Давайте разбираться.
Базы данных
Один параметр PostgreSQL может похоронить вашу производительность, если вы о нём забудете — это fillfactor. Почему однократная настройка числа приводит к неожиданным page split, bloat и мучительному откату запросов? Давайте разбираться.
Базы данных
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Условные операторы и функции в SQL
В этом видеоуроке автор подробно разбирает процесс работы с условными операторами и функциями в SQL (NULLIF, NVL, NVL2, DECODE, CASE).
00:00 Вступление
00:49 Функция NULLIF
01:29 Функция NVL
02:39 Функция NVL2
03:29 Функция DECODE
05:07 Оператор CASE
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/Gl2o4d6kqSM
В этом видеоуроке автор подробно разбирает процесс работы с условными операторами и функциями в SQL (NULLIF, NVL, NVL2, DECODE, CASE).
00:00 Вступление
00:49 Функция NULLIF
01:29 Функция NVL
02:39 Функция NVL2
03:29 Функция DECODE
05:07 Оператор CASE
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/Gl2o4d6kqSM
Когда баз много, администрирование превращается в ручное управление хаосом: серверы, кластеры, бэкапы, мониторинг и диагностика.
🐘 Postgres Professional на бесплатном вебинаре покажет, как управлять множеством баз через единый веб-интерфейс Postgres Pro Enterprise Manager.
📊 Это графическая платформа для DBA, DevOps, архитекторов и технических лидеров. Она входит во все редакции Postgres Pro и решает задачи администрирования без ручного написания SQL-команд.
На вебинаре покажут, как с помощью PPEM:
✅ Мониторить инфраструктуру
✅ Управлять экземплярами БД
✅ Работать с бэкапами
✅ Искать проблемы и ускорять диагностику
🤖 Отдельно покажут ИИ-ассистента в новой версии платформы: он обращается к документации и помогает быстрее решать типовые задачи.
📅 30 июня, вторник, 11:00 по Москве, продолжительность — 2 часа с Q&A.
Регистрируйтесь и приходите посмотреть PPEM в деле. Участие бесплатное.
🐘 Postgres Professional на бесплатном вебинаре покажет, как управлять множеством баз через единый веб-интерфейс Postgres Pro Enterprise Manager.
📊 Это графическая платформа для DBA, DevOps, архитекторов и технических лидеров. Она входит во все редакции Postgres Pro и решает задачи администрирования без ручного написания SQL-команд.
На вебинаре покажут, как с помощью PPEM:
✅ Мониторить инфраструктуру
✅ Управлять экземплярами БД
✅ Работать с бэкапами
✅ Искать проблемы и ускорять диагностику
🤖 Отдельно покажут ИИ-ассистента в новой версии платформы: он обращается к документации и помогает быстрее решать типовые задачи.
📅 30 июня, вторник, 11:00 по Москве, продолжительность — 2 часа с Q&A.
Регистрируйтесь и приходите посмотреть PPEM в деле. Участие бесплатное.
Вся мощь открытого исходного кода в PostgreSQL
В этом материале автор разбирает мощь и преимущества использования открытого исходного кода в PostgreSQL, а также его влияние на развитие технологий и сообщества.
Базы данных
В этом материале автор разбирает мощь и преимущества использования открытого исходного кода в PostgreSQL, а также его влияние на развитие технологий и сообщества.
Базы данных
Конференция, которую стоит посетить, если Excel у вас открыт почти каждый день
Это EXCELDAYS 2026 — три дня онлайн про Excel, Power Query и работу с данными. Конференция пройдет 24–25 июня.
Фокус на приемах, которые можно использовать уже на следующий день после мероприятия: быстрее собирать отчеты, меньше чистить данные руками, понятнее писать формулы, аккуратнее сводить таблицы.
Участие в прямом эфире бесплатно. По нашему промокоду можно получить скидку 10% на доступ к записям и допматериалам от спикеров.
Зарегистрироваться: https://clck.ru/3UAgzD
Промокод на скидку 10%: EXCELHACKS
Реклама. ИП Якушев Дмитрий Александрович. ИНН 501706813807. erid: 2VtzqxNcrkR
Это EXCELDAYS 2026 — три дня онлайн про Excel, Power Query и работу с данными. Конференция пройдет 24–25 июня.
Фокус на приемах, которые можно использовать уже на следующий день после мероприятия: быстрее собирать отчеты, меньше чистить данные руками, понятнее писать формулы, аккуратнее сводить таблицы.
Участие в прямом эфире бесплатно. По нашему промокоду можно получить скидку 10% на доступ к записям и допматериалам от спикеров.
Зарегистрироваться: https://clck.ru/3UAgzD
Промокод на скидку 10%: EXCELHACKS
Реклама. ИП Якушев Дмитрий Александрович. ИНН 501706813807. erid: 2VtzqxNcrkR
Как мы переносили базу Clickhouse между географически удаленными дата-центрами
В этой статье автор рассказывает, как в его компании переносили данные, не имея возможности отключить сервис или воспользоваться автоматической репликацией.
Базы данных
В этой статье автор рассказывает, как в его компании переносили данные, не имея возможности отключить сервис или воспользоваться автоматической репликацией.
Базы данных
Восхитительная теория якорных баз данных
Transitional Modeling призвано отразить происходящие в реальной жизни события в простом, но эффективном формате, минимизируя при этом потерю информации в процессе записи таких событий. По своей сути оно сообщает об объектах и разнообразных, многогранных ситуациях, в которых эти объекты оказываются.
Базы данных
Transitional Modeling призвано отразить происходящие в реальной жизни события в простом, но эффективном формате, минимизируя при этом потерю информации в процессе записи таких событий. По своей сути оно сообщает об объектах и разнообразных, многогранных ситуациях, в которых эти объекты оказываются.
Базы данных
Кажется, главная ошибка в использовании ИИ сегодня выглядит так: мы автоматизируем отдельные действия, а не работу целиком
Аналитик открывает таблицу, копирует данные в ChatGPT, формулирует запрос, проверяет результат, вставляет его в презентацию и переносит выводы в другой документ. Да, часть работы теперь делает нейросеть, но человек всё ещё остаётся курьером между системами.
Поэтому многие специалисты говорят: «ChatGPT помогает, но времени всё равно уходит много».
Проблема не в промптах. Проблема в том, что один запрос — это не процесс. Настоящая экономия появляется тогда, когда ИИ работает по заданной логике, взаимодействует с данными и выполняет цепочку действий без постоянного участия человека.
Именно поэтому рынок постепенно смещает фокус с пользователей нейросетей на специалистов, которые умеют проектировать ИИ-процессы.
Этой задаче посвящен курс «ИИ-автоматизация: проектирование и запуск агентных систем» от karpovꓸcourses и AI Talent Hub ИТМО. Это практическая программа на 3,5 месяца для тех, кто уже использует нейросети и хочет перейти от отдельных запросов к системному внедрению ИИ в работу.
Все задания и проекты курса строятся вокруг вашей роли и рабочих задач, вы последовательно создаете ИИ-ассистентов, осваиваете автоматизацию процессов и работу с API и MCP-интеграциями без глубокого программирования.
В результате вы не просто изучаете подходы к внедрению ИИ, а собираете работающий прототип агентной системы под собственные задачи.
Постройте систему, которая экономит часы работы каждую неделю: https://clc.to/erid_2W5zFJNBNaM
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJNBNaM
Аналитик открывает таблицу, копирует данные в ChatGPT, формулирует запрос, проверяет результат, вставляет его в презентацию и переносит выводы в другой документ. Да, часть работы теперь делает нейросеть, но человек всё ещё остаётся курьером между системами.
Поэтому многие специалисты говорят: «ChatGPT помогает, но времени всё равно уходит много».
Проблема не в промптах. Проблема в том, что один запрос — это не процесс. Настоящая экономия появляется тогда, когда ИИ работает по заданной логике, взаимодействует с данными и выполняет цепочку действий без постоянного участия человека.
Именно поэтому рынок постепенно смещает фокус с пользователей нейросетей на специалистов, которые умеют проектировать ИИ-процессы.
Этой задаче посвящен курс «ИИ-автоматизация: проектирование и запуск агентных систем» от karpovꓸcourses и AI Talent Hub ИТМО. Это практическая программа на 3,5 месяца для тех, кто уже использует нейросети и хочет перейти от отдельных запросов к системному внедрению ИИ в работу.
Все задания и проекты курса строятся вокруг вашей роли и рабочих задач, вы последовательно создаете ИИ-ассистентов, осваиваете автоматизацию процессов и работу с API и MCP-интеграциями без глубокого программирования.
В результате вы не просто изучаете подходы к внедрению ИИ, а собираете работающий прототип агентной системы под собственные задачи.
Постройте систему, которая экономит часы работы каждую неделю: https://clc.to/erid_2W5zFJNBNaM
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJNBNaM