🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение

Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!

Database Build - инструмент для работы с базами данным с капелькой нейросетей

Можно написать «Создай базу для пиццерии» и получить готовую структуру с таблицами, связями и диаграммами.

Получившиеся таблицы можно править, генерить в них тестовые данные, а потом импортировать в SQL или задеплоить на Supabase (а скоро подвезут и AWS).

Это бесплатно

🧠 Хитрая SQL-задача на собеседование: "Пропущенный день"

Представь таблицу заказов:

orders (
id INT,
user_id INT,
order_date DATE
)

🎯 Задача: Найти пользователей, у которых были два заказа, сделанных с пропуском ровно одного дня
(например: 1 мая и 3 мая), но без других заказов между ними.

🛑 Не учитываются пары, где между ними был хоть один заказ.

---



💡 Решение с LEAD() + NOT EXISTS:

WITH ranked_orders AS (
  SELECT
    user_id,
    order_date,
    LEAD(order_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date) AS next_order
  FROM orders
),
valid_pairs AS (
  SELECT
    user_id
  FROM ranked_orders ro
  WHERE DATE_DIFF(ro.next_order, ro.order_date, DAY) = 2
    AND NOT EXISTS (
      SELECT 1 FROM orders o
      WHERE o.user_id = ro.user_id
        AND o.order_date > ro.order_date
        AND o.order_date < ro.next_order
    )
)
SELECT DISTINCT user_id FROM valid_pairs;

🔍 Подвох: многие находят заказы “через день”, но забывают проверить, не было ли чего-то между ними.
Такие задачки отлично проверяют знание оконных функций и аналитического мышления.

🧠 Продвинутая SQL-задача: "Скользящий максимум с условиями"

Допустим, у вас есть таблица transactions:

CREATE TABLE transactions (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    amount NUMERIC,
    status TEXT,
    created_at TIMESTAMP
);

🎯 Задача:
Для каждой транзакции нужно найти максимальный amount:
- За последние 7 дней, включая текущую
- Только по этому же user_id
- Только по статусу 'confirmed'

📥 Ожидаемый вывод:

| id | user_id | amount | created_at | max_amount_last_7d |
|----|---------|--------|--------------------|---------------------|
| 1 | 101 | 100 | 2024-01-01 10:00 | 100 |
| 2 | 101 | 150 | 2024-01-04 12:00 | 150 |
| 3 | 101 | 120 | 2024-01-07 09:00 | 150 |
| 4 | 101 | 90 | 2024-01-15 14:00 | 120 |

🧩 Решение:

SELECT
    t1.id,
    t1.user_id,
    t1.amount,
    t1.created_at,
    (
        SELECT MAX(t2.amount)
        FROM transactions t2
        WHERE t2.user_id = t1.user_id
          AND t2.status = 'confirmed'
          AND t2.created_at BETWEEN t1.created_at - INTERVAL '7 days' AND t1.created_at
    ) AS max_amount_last_7d
FROM transactions t1;

⚠️ Подводные камни:
- Без индексов по user_id, status, created_at запрос будет тормозить
- Используется подзапрос, а не window function, потому что окно — динамическое
- В PostgreSQL стоит учитывать точные границы BETWEEN при сравнении времени

🚀 Навыки, которые проверяются:
- Оптимизация временных окон
- Группировка и фильтрация с условиями
- Агрегации по диапазонам

💡 Усложнение:
Хочешь ещё интереснее? Добавь группировку по разным status, или перепиши на JOIN с LATERAL.

SQL за полтора часа в одном видео! Полный базовый курс по SQL. Базы данных курс для начинающих!

00:00:00 Введение
00:02:43 Платные курсы и что изучать дальше
00:04:55 Коротко об онлайн редакторе
00:07:11 Что такое база данных
00:08:10 Что такое CRUD
00:10:05 Запрос на создание первой таблицы
00:11:57 Типы данных у атрибутов(колонок) (DATA TYPES)
00:17:26 Прописываем атрибуты(колонки) первой таблицы
00:21:07 Создаем первую таблицу (CREATE TABLE)
00:21:38 Проверка на наличие таблицы при создании (IF NOT EXISTS)
00:22:18 Запрос на удаление таблицы(DROP TABLE)
00:22:33 Проверка на наличие таблицы при удалении(IF EXISTS)
00:22:57 Запрос на добавление объекта в таблицу (INSER INTO table)
00:23:35 Запрос на чтение(получение) объектов из таблицы(SELECT * FROM table)
00:24:18 Модификаторы для атрибутов(колонок) таблицы(NOT NULL, DEFAULT, UNIQUE)
00:29:26 Изменение уже существующей таблицы(ALTER TABLE, ADD, DROP, RENAME, MODIFY COLUMN)
00:36:08 Удаление объектов из таблицы(DELETE FROM table)
00:37:06 Редактирование объекта в таблице(UPDATE table)
00:39:03 Первичный ключ(PRIMARY KEY)
00:45:37 Композиция в бд
00:50:38 "Иностранный" ключ(FOREIGN KEY)
00:57:26 Индексы в бд(INDEX)
00:59:24 Готовим данные для темы алиас, юнион и слияние таблиц
01:03:30 Слияние таблиц(INNER JOIN)
01:06:02 Слияние таблиц(LEFT JOIN)
01:06:53 Слияние таблиц(RIGHT JOIN)
01:07:26 Слияние таблиц(FULL JOIN/OUTER JOIN) и Union
01:09:04 Алиас(table AS alias)
01:12:18 Select Distinct в SQL
01:13:42 AND OR NOT в SQL
01:16:18 ORDER BY и LIMIT в SQL
01:17:35 MIN и MAX в SQL
01:18:25 COUNT SUM AVG в SQL
01:19:29 LIKE в SQL
01:21:31 IN и BETWEEN в SQL
01:22:50 GROUP BY в SQL
01:25:17 EXISTS в SQL
01:27:37 ANY и SOME в SQL
01:29:00 INSERT INTO в SQL
01:30:40 Отношения в базе данных
01:32:11 Отношения один к одному
01:33:09 Отношения один ко многим
01:34:09 Отношения многие ко многим
01:37:10 Отношения один к одному и один ко многим "через"
01:39:10 SQL инъекции

источник

#devops #девопс

🧠 Oracle SQL — совет для продвинутых: аналитические функции > JOIN + GROUP BY

Если ты всё ещё используешь GROUP BY + подзапросы для расчёта рангов, окон и сумм — переходи на аналитические функции. Они читаются проще, работают быстрее и избавляют от лишних джойнов.

🔧 Пример: вместо этого

SELECT department_id, employee_id, salary
FROM (
  SELECT department_id, employee_id, salary,
         RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS rnk
  FROM employees
)
WHERE rnk = 1;

🔥 Используй:

SELECT *
FROM (
  SELECT e.*, RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS rnk
  FROM employees e
)
WHERE rnk = 1;

📌 Что это даёт:
• RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER() — вычисляются без лишнего JOIN
• PARTITION BY делит данные по группам без агрегирования
• OVER (...) даёт гибкость без переписывания логики

⚡ Аналитические функции в Oracle — это:
• меньше кода
• выше производительность
• идеально для дашбордов, отчётов и сложной аналитики

🧠 Вывод: перестань бороться с GROUP BY — используй OVER() и управляй данными как потоком.

🌐 DeepBI — инновационная платформа для анализа данных с помощью ИИ, которая превращает сложные запросы в простые диалоги. Этот инструмент позволяет исследовать данные из MySQL, PostgreSQL, CSV и других источников, используя естественный язык вместо SQL.

Инструмент умеет генерировать персистентные визуализации и дашборды через чат-интерфейс. Платформа поддерживает мультиязычность (английский/китайский) и работает на Windows, Linux и macOS. Для тестирования доступны Docker-образы и EXE-установщик.

🤖 GitHub

@data_analysis_ml

💎 Tencent выводит 3D-генерацию на новый уровень с обновлением Hunyuan3D.

Китайский технологический гигант продолжает совершенствовать свою открытую нейросеть для создания трёхмерных объектов. В версии 2.1 модель научилась учитывать физические свойства материалов при рендеринге — теперь свет реалистично преломляется на стекле, отражается от металла и рассеивается на тканях.

Нейросеть работает по принципу двухэтапной генерации: сначала создаются изображения объекта с разных ракурсов, затем они преобразуются в 3D-модель. При этом ии остаётся доступным для широкого круга пользователей, ее базовые функции работают на видеокартах от 10 ГБ памяти.

🔗 Ссылка - *клик*

🗄️ MyDumper — параллельный бэкап MySQL без головной боли. Этот инструмент делает логические дампы MySQL в 5-10 раз быстрее стандартного mysqldump за счёт многопоточной работы. Данные сохраняются в отдельных файлах для каждой таблицы, а встроенная поддержка регулярных выражений позволяет гибко выбирать, какие базы или таблицы включать в бэкап.

Разработчики интересно реализовали согласованность данных: инструмент сначала блокирует таблицы глобальным read-lock, затем создаёт транзакционные снимки для каждого потока и только потом отпускает блокировки. Для восстановления есть параллельный загрузчик myloader

🤖 GitHub