Как переписать SQL-запросы на Python с помощью Pandas

В этой статье June Tao Ching рассказал, как с помощью Pandas добиться на Python такого же результата, как в SQL-запросах.

⤷ Ссылка на статью

Гайды по БД и SQL

База данных баз данных

Откройте для себя и узнайте о 900 системах управления базами данных.

⤷ Ссылка на статью

Гайды по БД и SQL

MySQL ускорение SQL запросов

🔹 Индексы: использование индексов может ускорить поиск и сортировку данных в ваших таблицах.
🔹 Оптимизация структуры таблиц: важно убедиться, что структура таблиц оптимизирована для выполнения запросов.
🔹 Оптимизация запросов: проверьте ваши запросы на оптимизацию, убедитесь, что вы используете правильные операторы JOIN и индексы для улучшения производительности.
🔹 Кэширование данных: использование кэширования данных может ускорить выполнение повторяющихся запросов.
🔹 Использование представлений: использование представлений может упростить запросы и улучшить их читаемость.

⤷ Ссылка на статью

Гайды по БД и SQL

PostgreSQL под капотом

Часть 0. Старт программы

⤷ Ссылка

Часть 1. Цикл сервера

⤷ Ссылка

Часть 2. Подготовка бэкэнда

⤷ Ссылка

Часть 3. Инициализация бэкэнда

⤷ Ссылка

Часть 4. Цикл бэкэнда

⤷ Ссылка

Часть 5. Простой SELECT запрос

⤷ Ссылка

Часть 6. Сложный SELECT запрос

⤷ Ссылка

Гайды по БД и SQL

MySQL/Руководство для начинающих

MySQL - это популярный сервер баз данных, используемый в разных приложениях. SQL означает язык структурированных запросов - (S)tructured (Q)uery (L)anguage, который MySQL использует для коммуникации с другими программами. Сверх того, MySQL имеет свои собственные расширенные функции SQL для того чтобы обеспечить пользователям дополнительный функционал. В этом документе мы рассмотрим как провести первоначальную установку MySQL, настроить базы данных и таблицы, и создать новых пользователей. Давайте начнем с установки.

⤷ Ссылка на статью

Гайды по БД и SQL

SQLModel

Полезная библиотека SQLModel для Python, которая упрощает взаимодействие с SQL базами данных.

⤷ Ссылка

Гайды по БД и SQL

Как упростить себе жизнь при разработке интерфейса взаимодействия приложения и БД?

Уже давно существуют ORM-фреймворки (англ. Object-Relational Mapping). ORM – это та самая прослойка между приложением и БД, с помощью которой можно, управляя объектами в приложении, синхронизировать их с объектами в БД, а также избавиться от необходимости вручную реализовывать DAL — то есть, не прописывать как должен выглядеть SQL-запрос на CRUD-операцию, не раскладывать переменные объекта по местам в запросе, не задавать приведение к типам/размерность, и т. д.

При этом, следует отметить, что, опираясь на личный опыт, я бы с осторожностью использовал ORM там, где для работы с данными требуются сложные SQL-запросы, так как на них ORM часто работает неоптимально, либо же вообще не работает.

⤷ Читать дальше...

Гайды по БД и SQL

SQL подзапросы: руководство по использованию

В статье рассказывают, что такое подзапросы в SQL и для чего они нужны.

⤷ Ссылка на статью

Гайды по БД и SQL

Советы как сделать SQL запросы читабельнее и понятнее

В статье автор приводит несколько простых правил основанных на личном опыте. Следуя им, ваши запросы будут легко читаемыми и простыми для понимания другими разработчиками.

⤷ Ссылка на статью

Гайды по БД и SQL

Pandas + SQL. Запросы SQL для работы с датафреймами Pandas

Данная библиотека будет полезна:

🔹 специалистам, знающим SQL, но еще не знакомых с синтаксисом pandas, при этом уже готовый код будет для них более читабельным;

🔹 в случаях, когда задачу выгрузки данных интуитивно легче сформулировать средствами декларативного языка запросов SQL.

⤷ Ссылка на статью

Гайды по БД и SQL

SQL запросы c датафреймом Pandas

Если вы хотите отфильтровать свои данные, чтобы найти релевантную информацию с помощь SQL запросов, используя датафрейм Pandas, вы можете воспользоваться встроенной функции query()

Функция выполняет запросы на основе логических выражений, как если бы вы писали запрос на естественном языке!

⤷ Ссылка на статью

Гайды по БД и SQL