Дорогие подписчики!

✅ Продолжаем рассказывать о встроенных пакетах Digital Q.DataBase, обеспечивающих совместимость с PL/SQL-окружением Oracle. Сегодня разберём ещё два пакета из тех, что попали в последний выпуск (версия от 21 марта), — DBMS_LOCK и DBMS_ODCI.

DBMS_LOCK — пользовательские блокировки

✅ Пакет DBMS_LOCK предоставляет механизм создания блокировок, управляемых непосредственно прикладным кодом. Это позволяет синхронизировать выполнение нескольких сеансов при работе с общими ресурсами, не затрагивая стандартные механизмы блокировок строк и таблиц.

Основные возможности:

· Запрос и освобождение блокировки с указанием имени и режима;
· Преобразование режима уже полученной блокировки;
· Проверка идентификатора блокировки по имени;
· Ожидание освобождения блокировки с настройкой таймаута.

Пример использования:

-- Объявление идентификатора блокировки
DECLARE
    v_lockhandle VARCHAR2(128);
BEGIN
    -- Запрос блокировки с именем 'MY_APP_LOCK'
    DBMS_LOCK.ALLOCATE_UNIQUE('MY_APP_LOCK', v_lockhandle);
    
    -- Захват блокировки в монопольном режиме
    DBMS_LOCK.REQUEST(v_lockhandle, DBMS_LOCK.X_MODE, 10);
    
    -- Критическая секция: работа с общим ресурсом
    
    -- Освобождение блокировки
    DBMS_LOCK.RELEASE(v_lockhandle);
END;

Области применения:

· Ограничение одновременного выполнения одной и той же процедуры;
· Синхронизация доступа к внешним системам (файловая система, API);
· Реализация очередей и пулов ресурсов на уровне приложения;
· Защита критических участков кода при параллельных вызовах.

DBMS_ODCI — управление контекстом транзакций

✅ Пакет DBMS_ODCI предоставляет функции для работы с контекстом выполнения и управления состоянием транзакций в пользовательских типах данных и методах. Этот пакет используется преимущественно при реализации пользовательских индексов и операторов расширения данных.

Основные возможности:

· Получение информации о текущем состоянии транзакции;
· Управление контекстом выполнения для методов пользовательских типов;
· Поддержка кастомных реализаций индексов (ODCI — Oracle Data Cartridge Interface);
· Обеспечение корректной фиксации и отката в расширенных сценариях.

Пример использования:

-- Проверка состояния транзакции в методе пользовательского типа
CREATE OR REPLACE TYPE BODY my_custom_type AS
    MEMBER FUNCTION check_state RETURN NUMBER AS
    BEGIN
        -- Проверка, активна ли текущая транзакция
        IF DBMS_ODCI.IS_TRANSACTION_ACTIVE = 1 THEN
            RETURN 1;
        ELSE
            RETURN 0;
        END IF;
    END;
END;

Области применения:

· Разработка пользовательских типов данных со сложной транзакционной логикой;
· Создание нестандартных методов доступа к данным;
· Реализация расширений для полнотекстового поиска и пространственных данных;
· Интеграция с внешними движками обработки данных.

Хочу ещё раз напомнить - именно наличие большого количества аналогов DBMS_-пакетов Oracle позволяющих не изменять хранимую бизнес-логику при уходе с Oracle, делает Digital Q.DataBase наиболее рациональным вариантом для замены этой зарубежной СУБД.

🚨 Мы в Diasoft запускаем свою серию мероприятий по СУБД.
Первое — уже 21 апреля 2026: конференция о промышленной эксплуатации и архитектуре корпоративных данных.

Место проведения — Москва, Кибердом.

➡️ Я выступлю с двумя докладами:

🔥 Как мы воспроизводим функциональность MS SQL и переносим решения без переписывания
🔥 Digital Q.CDC — когда критична синхронизация изменений данных.

➡️ В нашей программе намечается много интересного, в том числе обсудим:

✅ как мы воспроизводим функциональность Oracle
✅ практика импортозамещения и работа с высоконагруженными системами на базе Digital Q.DataBase
✅ Low-Code подходы и замещение зарубежных платформ
✅ единая работа данных для OLTP и OLAP
✅ развитие инструментов управления СУБД
✅ как формируется СУБД за счет объединения компетенций и технологий

Наши профессионалы подробно объяснят реальные кейсы и практику внедрения.

Обязательно регистрируйтесь

https://dbd.diasoft.ru/?utm_source=andrei#programme

Увидимся! 🚀

Диасофту 35 лет!

Сегодня, 4 апреля, нашей компании исполнилось 35 лет.

Вот уже 35 лет мы работаем для Вас, создавая IT-системы, которым доверяют!

🚀 Многие знают, что нашу Компанию основали выходцы из Центра Управления Полетами. Люди, для которых «надежность» — не маркетинг, а безусловный приоритет в оценке результатов деятельности.

За минувшие годы мы выросли в крупного разработчика ПО. И сегодня, празднуя 35 лет со дня основания компании, мы хотим выразить благодарность нашим клиентам, партнёрам и всем, кто пользуется нашими продуктами.

И мы очень рады развивать для Вас нашу СУБД Digital Q.DataBase - продукт в котором особенно важно сохранить наследие и традиции ЦУП.

🙌 Нам будет очень приятно получить Ваши поздравления с днем рождения компании и Ваши отзывы об использовании нашего продукта на наш адрес: supportqdb@diasoft.ru.

Уважаемые подписчики!

Хочу напомнить Вам о двух каналах, связанных с нашей Компанией:

⚡️Канал о цифровизации финансовых компаний, мнения экспертов отрасли, новости банков, регулятора и IT-разработчиков:

🌐
https://t.me/DiasoftNews_channel


⚡️Канал о технологиях и эффективном производстве современных IT-решений:

🌐
https://t.me/DiasoftTechno_Channel

Тут Вы сможете узнавать о важных новостях, связанных с нашей компанией.

Дорогие подписчики!

✅ Продолжаем рассказывать о встроенных пакетах Digital Q.DataBase, обеспечивающих совместимость с PL/SQL-окружением Oracle. Сегодня разберём ещё два пакета из тех, что попали в последний выпуск (версия от 21 марта), — DBMS_ERRLOG и DBMS_HASH.

DBMS_ERRLOG — логирование ошибок DML-операций

➡️ Пакет DBMS_ERRLOG позволяет сохранять информацию об ошибках, возникающих при выполнении массовых DML-операций (INSERT, UPDATE, MERGE, DELETE), без прерывания всего процесса. Это особенно полезно при загрузке больших объёмов данных, когда отдельные некорректные записи не должны останавливать обработку всего набора.

Основные возможности:

· Создание таблицы логирования ошибок для указанной таблицы;
· Продолжение выполнения DML-операции при возникновении ошибок в отдельных строках;
· Фиксация кода ошибки, номера строки и значений ошибочных колонок;
· Настройка перечня колонок, подлежащих логированию.

Пример использования:

-- Создание таблицы логирования ошибок для таблицы employees
EXEC DBMS_ERRLOG.CREATE_ERROR_LOG('employees', 'err_employees');

-- Выполнение массовой вставки с логированием ошибок
INSERT INTO employees (id, name, salary)
SELECT emp_id, emp_name, emp_salary FROM source_data
LOG ERRORS INTO err_employees REJECT LIMIT UNLIMITED;

Области применения:

· Загрузка данных из внешних источников с «грязными» данными;
· Массовые обновления в условиях, когда часть строк не проходит валидацию;
· Аудит и анализ причин отбраковки данных при ETL-процессах;
· Обеспечение отказоустойчивости пакетной обработки.

DBMS_HASH — хэширование данных

➡️ Пакет DBMS_HASH предоставляет функции для вычисления хэш-значений данных различных типов. Это позволяет создавать контрольные суммы, сравнивать большие объёмы данных, реализовывать механизмы кэширования и проверки целостности.

Основные возможности:

· Вычисление хэша для значений типов VARCHAR2, NUMBER, DATE, RAW, CLOB, BLOB;
· Поддержка алгоритмов MD5 и SHA-1 (совместимость с Oracle);
· Получение хэша от конкатенации нескольких значений;
· Использование в выражениях SQL и PL/SQL.

Пример использования:

-- Вычисление хэша для строкового значения
DECLARE
    v_hash RAW(16);
BEGIN
    v_hash := DBMS_HASH.MD5('Hello, Digital Q.DataBase');
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(RAWTOHEX(v_hash));
END;

-- Использование в SQL-запросе для сравнения таблиц
SELECT DBMS_HASH.MD5(column1 || column2 || column3) AS row_hash
FROM my_table;

Области применения:

· Сравнение содержимого двух таблиц без построчного обхода;
· Проверка целостности данных при репликации;
· Создание ключей кэширования на основе сложных составных данных;
· Обнаружение дубликатов при отсутствии однозначного первичного ключа;
· Контроль неизменности конфигурационных данных.

✅ Хочу ещё раз напомнить: именно наличие большого количества аналогов DBMS-пакетов Oracle, позволяющих не изменять хранимую бизнес-логику при уходе с Oracle, делает Digital Q.DataBase наиболее рациональным вариантом для замены этой зарубежной СУБД.

Дорогие подписчики!

➡️ Продолжаем рассказывать о доработках, вошедших в последний выпуск Digital Q.DataBase (версия от 21 марта). Сегодня — о рабочей поддержке команды UPDATE STATISTICS.

Для чего нужна эта команда

➡️ Статистика — это метаданные, которые описывают распределение данных в таблицах и индексах. Оптимизатор запросов использует их для выбора наиболее эффективного плана выполнения. Если статистика устаревает, например после массовой вставки, обновления или удаления данных, оптимизатор может принять неверное решение, что приведёт к падению производительности.

Команда UPDATE STATISTICS обновляет эту информацию, позволяя оптимизатору строить актуальные планы запросов.

Что именно добавлено

➡️ В Digital Q.DataBase теперь поддерживаются следующие варианты синтаксиса UPDATE STATISTICS, совместимые с MS SQL Server:

-- Обновление статистики по указанной таблице
UPDATE STATISTICS employees;

-- Обновление статистики по конкретному индексу или статистическому объекту
UPDATE STATISTICS employees (ix_employees_name);

-- Обновление статистики с полным сканированием таблицы
UPDATE STATISTICS employees WITH FULLSCAN;

-- Обновление статистики с указанием процента выборки
UPDATE STATISTICS employees WITH SAMPLE 10 PERCENT;

Основные возможности:

· Обновление статистики на уровне таблицы, отдельного индекса или статистического объекта;
· Выбор режима сбора данных: полное сканирование или указание процента выборки;
· Совместимость с существующими скриптами и хранимыми процедурами, переходящими с MS SQL Server.

Пример использования в миграционных сценариях

➡️ При переходе с MS SQL Server на Digital Q.DataBase многие приложения содержат вызовы UPDATE STATISTICS и sp_updatestats в регламентных заданиях. Ранее такие вызовы приходилось удалять или заменять. Теперь основные прикладные сценарии работают без изменений:

-- Типовой скрипт обслуживания из MS SQL Server
EXEC sp_updatestats;  -- Вызов хранимой процедуры обновления статистики по всей БД

-- Или прямая команда
UPDATE STATISTICS sales.orders WITH FULLSCAN;

➡️ В текущей реализации поддерживаются основные варианты синтаксиса и вызовы системной процедуры, необходимые для подавляющего большинства прикладных сценариев обслуживания и миграции.

➡️ Хочу ещё раз напомнить: именно такие, на первый взгляд небольшие, доработки делают переход с зарубежных СУБД на Digital Q.DataBase максимально плавным. Хранимые процедуры, регламентные задания и скрипты обслуживания продолжают работать так же, как и раньше, — без переписывания.

🔥Иногда полезно оглянуться назад и вспомнить выступления, которые действительно зацепили аудиторию.

🔄 На Tadviser я выступал с довольно провокационным тезисом:

«Мучения клиента выгодны бизнесу».

➡️Мы говорили о переходе с Oracle и MS SQL на отечественные решения - без переписывания прикладной логики и с минимальными издержками.

Я показал, что это возможно, если СУБД изначально спроектирована с учетом реальных сценариев миграции, а не просто повторяет PostgreSQL с частичными доработками.

Отдельно разобрали, почему классические подходы через «форки ради форков» создают для заказчика:

🟣долгую конвертацию
🟣риски ошибок
🟣зависимость от подрядчиков

➡️В финале прозвучал вопрос из зала:
почему другие отечественные компании не достигли такого же результата?

✅ Я ответил честно:
либо у них нет технологий и ресурсов,
либо они не стремятся облегчать переход заказчику,
так как «мучение клиента» выгодно для бизнеса.

➡️Судя по реакции зала - тема попала точно в нерв.

Обсуждение получилось живым, а сам тезис разошёлся далеко за пределы мероприятия.
Порой правда звучит немного неудобно - зато её хорошо запоминают.

Статья на Tadviser

Дорогие подписчики!

➡️ Продолжаем рассказывать о встроенных пакетах Digital Q.DataBase, обеспечивающих совместимость с PL/SQL-окружением Oracle. Сегодня разберём ещё два пакета — DBMS_XMLDOM и DBMS_XMLGEN.

DBMS_XMLDOM — работа с XML-документами через DOM-модель

➡️ Пакет DBMS_XMLDOM предоставляет интерфейс для работы с XML-документами на основе объектной модели DOM (Document Object Model). Он позволяет создавать, модифицировать и анализировать XML-структуры непосредственно в хранимых процедурах.

Основные возможности:

· Создание XML-документов с нуля с использованием DOM-узлов;
· Парсинг существующих XML-документов в DOM-структуру;
· Навигация по дереву документа с доступом к любому узлу;
· Модификация содержимого, атрибутов и структуры документа;
· Преобразование DOM-документа обратно в текстовое представление XML.

Пример использования:

DECLARE
    v_doc DBMS_XMLDOM.DOMDocument;
    v_root DBMS_XMLDOM.DOMNode;
    v_elem DBMS_XMLDOM.DOMNode;
BEGIN
    -- Создание нового документа
    v_doc := DBMS_XMLDOM.newDOMDocument;
    v_root := DBMS_XMLDOM.makeNode(v_doc);
    
    -- Создание корневого элемента
    v_elem := DBMS_XMLDOM.createElement(v_doc, 'employees');
    v_root := DBMS_XMLDOM.appendChild(v_root, v_elem);
    
    -- Вывод документа
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(DBMS_XMLDOM.getXMLType(v_doc).getClobVal);
END;

Области применения:

· Формирование сложных XML-отчётов внутри базы данных;
· Генерация XML-файлов для обмена с внешними системами;
· Разбор входящих XML-сообщений без привлечения внешних парсеров;
· Преобразование реляционных данных в иерархические XML-структуры.

DBMS_XMLGEN — преобразование SQL-результатов в XML

➡️ Пакет DBMS_XMLGEN позволяет преобразовывать результаты SQL-запросов в XML-формат. В отличие от DBMS_XMLDOM, этот пакет ориентирован на автоматическую генерацию XML из реляционных данных с минимальным участием разработчика.

Основные возможности:

· Преобразование результатов SELECT в XML любого уровня вложенности;
· Настройка форматирования: имя корневого элемента, кодировка, отступы;
· Поддержка как прямой генерации в память, так и потокового вывода;
· Возможность задавать правила отображения столбцов в XML-элементы.

Пример использования:

-- Простейшая генерация XML из результата запроса
DECLARE
    v_ctx DBMS_XMLGEN.ctxHandle;
    v_xml XMLType;
BEGIN
    v_ctx := DBMS_XMLGEN.newContext('SELECT id, name, salary FROM employees');
    v_xml := DBMS_XMLGEN.getXML(v_ctx);
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_xml.getClobVal);
    DBMS_XMLGEN.closeContext(v_ctx);
END;

-- Генерация XML с настройкой формата
DECLARE
    v_ctx DBMS_XMLGEN.ctxHandle;
    v_xml CLOB;
BEGIN
    v_ctx := DBMS_XMLGEN.newContext('SELECT id, name FROM employees');
    DBMS_XMLGEN.setRowSetTag(v_ctx, 'employees_list');
    DBMS_XMLGEN.setRowTag(v_ctx, 'employee');
    v_xml := DBMS_XMLGEN.getXML(v_ctx);
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_xml);
    DBMS_XMLGEN.closeContext(v_ctx);
END;

Области применения:

· Экспорт табличных данных в XML для интеграции с внешними системами;
· Создание XML-представлений для веб-сервисов;
· Формирование XML-отчётов по шаблону «запрос — XML»;
· Быстрое прототипирование XML-интерфейсов без написания сложного парсинга.

Дорогие подписчики!

✅ Продолжаем рассказывать о встроенных пакетах Digital Q.DataBase, обеспечивающих совместимость с PL/SQL-окружением Oracle.
Сегодня разберём DBMS_CRYPTO и DBMS_REPORT.

DBMS_CRYPTO — криптографические функции

➡️ Пакет DBMS_CRYPTO предоставляет инструменты для хэширования данных.
В текущей реализации поддержана функция HASH, позволяющая вычислять контрольные суммы и хэш-значения для строк, чисел и бинарных данных.

Основные возможности:

· Вычисление хэша алгоритмами MD5, SHA-1, SHA-256;
· Поддержка входных данных типов VARCHAR2, CLOB, RAW, BLOB;
· Совместимость с синтаксисом Oracle DBMS_CRYPTO.HASH;
· Возврат результата в формате RAW.

Пример использования:

-- Вычисление MD5-хэша для строки
DECLARE
    v_hash RAW(16);
BEGIN
    v_hash := DBMS_CRYPTO.HASH(
        UTL_I18N.STRING_TO_RAW('Hello, Digital Q.DataBase', 'AL32UTF8'),
        DBMS_CRYPTO.HASH_MD5
    );
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(RAWTOHEX(v_hash));
END;

-- Вычисление SHA-256 для проверки целостности данных
SELECT DBMS_CRYPTO.HASH(
    UTL_I18N.STRING_TO_RAW(data_column, 'AL32UTF8'),
    DBMS_CRYPTO.HASH_SH256
) AS data_hash
FROM my_table;

Области применения:

· Проверка целостности данных при передаче между системами;
· Создание контрольных сумм для выгрузок и архивов;
· Хэширование паролей и чувствительной информации;
· Обнаружение дубликатов через хэш-индексы.

DBMS_REPORT — формирование отчётов и преобразования

➡️ Пакет DBMS_REPORT предоставляет вспомогательные функции для работы с отчётами и преобразованиями данных. В текущей версии реализованы функции JSON_TO_TEXT и ZLIB2BASE64_CLOB.

JSON_TO_TEXT — преобразование JSON в читаемый текст

➡️ Функция JSON_TO_TEXT преобразует JSON-документ в форматированное текстовое представление, удобное для включения в отчёты и логи.

-- Преобразование JSON в текстовый вид
DECLARE
    v_json CLOB := '{"employees":[{"id":1,"name":"Иванов"},{"id":2,"name":"Петров"}]}';
    v_text CLOB;
BEGIN
    v_text := DBMS_REPORT.JSON_TO_TEXT(v_json);
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_text);
END;

ZLIB2BASE64_CLOB — распаковка и декодирование

➡️ Функция ZLIB2BASE64_CLOB принимает строку в формате BASE64, сжатую алгоритмом ZLIB, и возвращает распакованный результат в виде CLOB. Полезна для обработки данных, передаваемых в сжатом виде через API и веб-сервисы.

-- Декодирование и распаковка сжатых данных
DECLARE
    v_compressed_base64 VARCHAR2(32767); -- сжатые и закодированные данные
    v_decompressed CLOB;
BEGIN
    v_decompressed := DBMS_REPORT.ZLIB2BASE64_CLOB(v_compressed_base64);
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_decompressed);
END;

Области применения DBMS_REPORT:

· Формирование удобочитаемых логов из JSON-сообщений;
· Подготовка данных для включения в текстовые отчёты;
· Распаковка сжатых ответов от внешних API;
· Обработка данных, передаваемых в BASE64 через веб-сервисы.

⚡️Друзья, сегодня в рубрике «Пост выходного дня» — история о самой крошечной и одновременно самой массовой реляционной СУБД в мире.

✅ Это SQLite и прямо сейчас на различных устройствах запущено около 5 триллионов (триллион, при записи цифрами, — это единица и потом 12 нулей!) активных экземпляров этой СУБД. Её SQL-диалект немного похож на T-SQL, который используется внутри Microsoft SQL Server и в нашей Digital Q.DataBase.

✅ Интересно, что 97% кода SQLite написал всего один человек — Ричард Хипп. В мае 2000 года он всего за одни выходные (с вечера пятницы до утра понедельника) написал её первую версию. Просто потому, что устал терпеть баги от программы синхронизации электронной почты, которая была установлена на борту эсминца ВМС США USS McCampbell, где Хипп работал в качестве инженера. Исходная программа была построена на технологиях от Microsoft и постоянно падала. Ричард Хипп написал свою замену для нее, назвав это "временным исправлением".
Военные тогда сказали: «Пусть пока работает так, а через полгода мы купим нормальную СУБД». Прошло почти 26 лет, но написанная Хиппом программа до сих пор работает как часы.

Ричард Хипп потом шутил в одном из интервью: «Лучший способ сделать софт вечным — назвать его "временным фиксом". Тогда его никто не тронет».

✅ Главная философия автора: СУБД не имеет права падать. SQLite написана на языке C. Не доверяя посторонним, Хипп лично написал 97% её программного кода. За первые 15 лет существования SQLite он и вовсе не принял ни одного коммита от внешних разработчиков.

SQLite настолько мала по размеру и надёжна, что её код встроен в:
· бортовые системы самолетов Airbus и Boeing,
· марсоход NASA Perseverance,
· мультимедиа и телеметрию автомобилей Tesla и большинства китайских автомобилей.

✅ Даже в Вашем смартфоне прямо сейчас работает от 1 до 20 экземпляров этой СУБД (для хранения Вашего списка контактов, для хранения истории Вашего браузера, внутри почтовой программы, в приложении для воспроизведения музыки и т.д.).

Ричард Хипп не заработал на SQLite миллиарды, но зато получил всемирное признание. На вопрос «А Вам не надоело?» он ответил: «Мне нравится создавать инструмент, который делает людей чуточку счастливее».

✅ Сегодня, когда всё вокруг требует облаков и кластеров, SQLite напоминает: иногда гениальное — это просто быть надёжным инструментом, который всегда под рукой.

Пусть и в Ваших проектах будет такой фундамент. Даже если над ним работает всего один человек. 🌱

🔥 В этом видео я покажу полный процесс установки и базовой настройки Digital Q.DataBase 18.1 на операционной системе ALSE 1.8.3 «Воронеж» (ядро 6.12), а также разберу ключевые моменты, на которые стоит обратить внимание при развёртывании.

В этом видео:
🟣Установка Astra Linux 1.8.3 «Воронеж»
🟣как скачать актуальный дистрибутив Digital Q.DataBase 18.1
🟣базовые настройки системы: кодировки и сетевые параметры
🟣установка серверной части
🟣установка клиентской части
🟣где скачать и как использовать DBeaver
🟣выполнение тестовых скриптов на T-SQL и PL/SQL

Видео пока выходит без звука.
Версия с комментариями будет опубликована отдельно.

➡️ Rutube видео

Дорогие подписчики!

🟣 Продолжаем рассказывать о доработках, вошедших в последний выпуск Digital Q.DataBase. Сегодня — о поддержке методов работы с XML в нашей реализации T-SQL-диалекта. Начнём с метода value().

value() — извлечение скалярных значений из XML

🟣 Метод value() позволяет получить единственное значение из XML-документа по указанному XPath-выражению. Это один из наиболее востребованных методов при работе с XML-данными в MS SQL Server.

Пример использования:

-- Извлечение значения из XML-столбца
SELECT 
    id,
    xml_data.value('(/employee/name)[1]', 'varchar(100)') AS employee_name
FROM employees_xml;

-- Использование в условиях WHERE
SELECT *
FROM orders_xml
WHERE orders_xml.value('(/order/amount)[1]', 'decimal(10,2)') > 10000;

Основные возможности:

· Извлечение скалярных значений по XPath-выражению;
· Поддержка типов VARCHAR, INT, DECIMAL, DATE, DATETIME;
· Работа с элементами и атрибутами;
· Возврат NULL при отсутствии узла.

🟣 Метод value() доступен в Digital Q.DataBese, начиная с версии от 21 марта.

Дорогие подписчики!

🟣 Продолжаем рассказывать о поддержке XML-методов в Digital Q.DataBase. Сегодня — о методе query().

query() — извлечение фрагментов XML

🟣 Метод query() позволяет получить из XML-документа один или несколько узлов в виде отдельного XML-фрагмента. В отличие от value(), возвращающего скаляр, query() сохраняет структуру XML.

Пример использования:

-- Извлечение поддерева XML
SELECT 
    id,
    xml_data.query('/employee/address') AS address_xml
FROM employees_xml;

-- Получение нескольких узлов
SELECT 
    xml_data.query('/order/items/item[@quantity > 1]') AS important_items
FROM orders_xml;

Основные возможности:

· Возврат результата в виде XML-фрагмента;
· Поддержка сложных XPath-выражений с условиями;
· Сохранение иерархической структуры узлов;
· Возможность вложения query() в другие выражения.

🟣 Метод query() доступен в Digital Q.DataBase, начиная с версии от 21 марта.

Дорогие подписчики!

🟣 Продолжаем рассказывать о поддержке XML-методов в Digital Q.DataBase. Сегодня — о методе nodes().

nodes() — развертывание XML в реляционные строки

🟣 Метод nodes() позволяет преобразовать XML-документ в набор строк, где каждая строка соответствует одному узлу. Это особенно полезно, когда в XML-документе содержится несколько однотипных элементов (например, список сотрудников или товаров).

Пример использования:

-- Развертывание списка сотрудников в строки
SELECT 
    id AS parent_id,
    node.value('(name)[1]', 'varchar(100)') AS name,
    node.value('(salary)[1]', 'int') AS salary
FROM departments_xml
CROSS APPLY xml_data.nodes('/department/employees/employee') AS ref(node);

-- Развертывание с фильтрацией
SELECT 
    node.value('(@id)[1]', 'int') AS product_id,
    node.value('(price)[1]', 'decimal(10,2)') AS price
FROM products_xml
CROSS APPLY xml_data.nodes('/catalog/product[price > 1000]') AS ref(node);

Основные возможности:

· Преобразование XML-документа в реляционное представление;
· Работа с CROSS APPLY и OUTER APPLY;
· Поддержка XPath-выражений для отбора узлов;
· Комбинирование с другими XML-методами.

⚡️️️️ Уже скоро: первый в истории День СУБД от «Диасофт» 🐬

📅 21 апреля 2026 — встреча для тех, кто принимает решения в области данных и инфраструктуры.

Если вы работаете с высоконагруженными системами, думаете об импортозамещении или ищете устойчивые архитектурные решения — это мероприятие точно стоит вашего времени.

На конференции разберём:

🗣 как меняется подход к импортозамещению СУБД и что важно учитывать уже сейчас;
🗣 почему Digital Q.DataBase называют «полиглотом» в мире СУБД;
🗣 какие решения реально обеспечивают технологический суверенитет;
🗣 как внедрять СУБД в высоконагруженных системах без потери производительности;
🗣 реальные кейсы перехода на Digital Q.DataBase — без теории, только практика.

✅ Вы получите конкретные подходы, опыт коллег из разных отраслей и понимание, какие решения работают в 2026 году.

🔗 Регистрируйтесь по ссылке

До встречи!

Друзья, сегодня в рубрике «Пост выходного дня» — история одного из самых известных (и хорошо задокументированных) "маркетинговых ходов" в истории СУБД.

⛔️ Версия, которой не было

В 1979 году вышла Oracle V2.
Версии 1 не существовало в принципе.

Логика была простая: никто не захочет покупать «сырую первую версию». Поэтому продукт сразу назвали «второй версией» — чтобы он выглядел более зрелым и проверенным.

Вот только зрелости в нём не было. Один из первых сотрудников компании Oracle - Стюарт Фейгин позже вспоминал:
«Наша версия два была как минимум такой же глючной, как у кого-либо версия один».
Сами разработчики называли её «мотелем для тараканов».

❗️ Чем это обернулось к 1990 году

Такая "лихая" тактика продаж едва не уничтожила компанию. Её продукты не соответствовали обещаниям маркетинга. А выход особенно сырой шестой версии окончательно добил доверие клиентов.

Спасла ситуацию только седьмая версия Oracle, увидевшая свет в 1992 году — благодаря своему высокому качеству она действительно стала прорывом и уже в первый год после выпуска заняла 50% рынка баз данных для UNIX-систем.