Базы данных | Access, SQL, Big Data
30.2K subscribers
256 photos
95 videos
396 links
Всё о базах данных простым языком.

Сотрудничество: @max_excel

РКН: vk.cc/cHhG5h
Download Telegram
⚛️Гринатом — ИТ-интегратор Росатома — ищет главного технического архитектора в команду, которая развивает «Атомкор». Это флагманская HR-платформа для управления персоналом крупных предприятий. Если вам интересно проектировать сложные высоконагруженные системы и влиять на развитие ключевого ИТ-продукта Росатома, эта вакансия для вас.

Мы ждём специалистов с высшим техническим образованием, опытом работы архитектором SAP, пониманием микросервисной архитектуры и опытом координации команды архитекторов. Кроме того, важно владеть Kubernetes и PostgreSQL. Преимуществом станет опыт разработки на Java или Node.js, а также участие в HR-tech-проектах.

🤝От нас — работа над одним из ключевых цифровых продуктов Росатома, современный технологический стек (Java, Node.js, React, PostgreSQL, Redis, Kafka) и участие в масштабных ИТ-проектах. А ещё все возможности для комфортной работы и карьерного развития.
Оптимизация запросов в ClickHouse с помощью создания цепочки материализованных представлений

Материализованное представление - это специальный тип таблицы, содержащей результат выполнения запроса к исходным данным. Этот результат фактически представляет собой кэшированное представление данных из исходных таблиц.

Базы данных
Как пройти… к третьей нормальной форме?

В литературе описывается шесть или даже больше нормальных форм, однако в большинстве случаев достаточно доведения базы данных до третьей нормальной формы. Более того, в ряде случаев, если это даёт прирост производительности, допускается отступление и от этих требований — выполняется так называемая денормализация таблиц.

Базы данных
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
План обучения SQL с нуля

SQL - главный инструмент в работе аналитика данных. Выучить SQL с нуля за месяц более чем реально. Автор составил для вас план обучения и подобрал материалы, чтобы учить SQL самостоятельно.

00:00 Как пользоваться планом
01:34 Введение, ключи, типы данных
03:32 Условие WHERE + операторы
07:21 Основные функции и условия
10:26 SQL Joins
12:59 Агрегирующие функции + GROUP BY
14:31 HAVING и ORDER BY
15:30 Подзапросы + Common Table Expressions
18:08 Оконные функции в SQL
21:14 Основные ресурсы для теории и практики

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/YZhVmTKC9W4
PondPilot: как мы сделали локальный SQL-редактор в браузере на DuckDB и WASM

Любой, кто хоть раз пытался «по-быстрому» проанализировать CSV-файл или прототип БД, сталкивался с выбором из неудобств: открывать в Excel, запускать Jupyter, возиться с pandas, или поднимать Postgres/ClickHouse ради пары запросов. Автору показалось странным, что до сих пор нет удобной zero-setup SQL-песочницы для локальных данных.

Базы данных
Консолидация баз данных: этапы, методы и примеры

Сейчас во всём мире объёмы данных растут с невероятной скоростью, и чтобы эффективно использовать их потенциал, требуется правильное хранение и управление информацией. Одним из наиболее эффективных способов решения этой проблемы является консолидация баз данных. В этой статье автор разберет, какую пользу может принести консолидация баз данных и как её провести на практике.

Базы данных
Реляционные vs Связанные данные

В этой статье автор разберет, что такое реляционная модель и связанные с ней SQL и реляционная алгебра. Вы рассмотрите примеры связанных данных из Викидата, а далее RDF, SPARQL и узнаете про Datalog и логическое представление данных. В конце статьи выводы — когда применять реляционную модель, а когда связно-логическую.

Базы данных
Шардирование баз данных и проектирование систем

Шардирование базы данных — это процесс её разделения на несколько машин, что способствует масштабируемости приложения. Механизм шардирования предполагает разбиение данных на два или более мелких фрагмента, называемых логическими шардами. Затем логические блоки распределяются по отдельным узлам базы данных, называемым физическими блоками, каждый из которых может содержать несколько логических блоков.

Базы данных
⚡️ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году?

Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд.
SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.

Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.

Вы узнаете:
🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях;
🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели;
🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ;
🔶Как искать работу без коммерческого опыта;
🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет;
🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер.


Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.

🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!

Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!

Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.

🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как провести нагрузочное тестирование БД PostgreSQL и ничего не забыть

При нагрузочном тестировании баз данных PostgreSQL с использованием стандартного инструмента pgbench отсутствие фиксации деталей окружения (таких как конфигурация СУБД, характеристики сервера, версии ПО) часто приводит к нерепрезентативным результатам и необходимости повторных тестов. В этой статье рассматривается разработанный автором инструмент pg_perfbench, который призван решить эту проблему.

Базы данных
Так уж и быть.

В честь дня рождения канала открывается доступ к приватному клубу, но это в первый и последний раз.

В среднем 90% инсайдерской информации приходится на этот источник. Доступа на сутки должно хватить, чтобы вступить успели самые активные читатели.

Вступить — https://t.me/+ueJVqcC3A4E1NzI0
Как перейти с Oracle на PostgreSQL, используя Ora2Pg

В этой статье автор поговорит об актуальной задаче — миграции баз данных с Oracle на PostgreSQL с использованием Ora2Pg. Сейчас популярность PostgreSQL обоснована его мощностями и экономически выгодной альтернативы коммерческим решениям.

Базы данных
PostgreSQL 16. Организация данных (часть 1)

Эта статья является объединением книги «PostgreSQL 16 изнутри» и официальной документации с рисунками автора, объясняющими написанное в более наглядном и простом варианте.

Базы данных
Какие задачи вы можете передать ИИ

Пока что многие сотрудники используют искусственный интеллект, чтобы решить отдельные вопросы: составить текст, найти информацию, сгенерировать картинку. Но ведь остается и другая часть работы: каждый день нужно создавать отчеты, проверять текст, обрабатывать заявки, сводить данные в таблицу и делать еще много рутинных задач.

Но что если вы сможете отдать ИИ еще и эти задачи, освободив свой график?

Уже сейчас нейросети позволяют автоматизировать не отдельный запрос, а целый сценарий работы. И для этого даже необязательно писать код или нанимать разработчиков 🔥

На бесплатном вебинаре «Вайбкодинг: свое приложение под рабочие задачи за один вечер» от Московской Бизнес Академии вы узнаете, как собрать собственное приложение для решения таких задач и начать использовать его в работе уже на следующий день.

22 июля в 19:00 мск участники вместе с экспертом по ИИ-трансформации бизнеса Дмитрием Чиняниным создадут приложение в Codex прямо во время эфира, а еще:

▪️ разберут, из чего состоит вайбкодинг,
▪️ поймут, как запустить ИИ-агента с вашими данными,
▪️ как использовать готовые шаблоны вайбкодинга и довести их до идеала.

После регистрации вы получите гайд по регистрации в Codex и Claude из РФ и калькуляторы оценки эффекта от внедрения ИИ.

Принять участие
Разделяемость данных между микросервисами

Сервис должен владеть собственными данными и иметь возможность свободно менять их схему так, как будет сочтено нужным, не меняя при этом API, направленный вовне. Но есть важная тонкость. Чтобы как следует применять это правило, необходимо различать совместное использование источника данных и совместное использование данных как таковых.

Базы данных