SELECT *
FROM orders
WHERE user_id = 42
  AND status = 'active';

CREATE INDEX idx_orders_user_status
ON orders(user_id, status);

CREATE INDEX idx_orders_active_user
ON orders(user_id)
WHERE status = 'active';

SELECT *
FROM orders
WHERE user_id = 42
  AND status = 'active';

Файлы
  ↓
chunks + embeddings
  ↓
LanceDB + SQLite
  ↓
Knowledge Graph
  ↓
поиск / агенты / MCP

a * b * c = exp(ln(a) + ln(b) + ln(c))

SELECT
    user_id,
    EXP(SUM(LN(probability))) AS total_probability
FROM events
WHERE probability > 0
GROUP BY user_id;

SELECT
    user_id,
    EXP(SUM(LN(conversion_rate))) AS funnel_survival_rate
FROM funnel_steps
GROUP BY user_id;

Это стандартный численный прием из математики, который делает расчет стабильнее.

Особенно полезно, когда у тебя много шагов в воронке, вероятностная модель, риск-скоринг или аналитика событий.

Главное правило: LN(x) работает только для x > 0, поэтому нули нужно обрабатывать отдельно. Например, если хотя бы одна вероятность равна нулю, итоговое произведение тоже будет ноль.

SELECT
    u.id,
    last_order.id,
    last_order.created_at
FROM users AS u
LEFT JOIN LATERAL (
    SELECT id, created_at
    FROM orders
    WHERE user_id = u.id
    ORDER BY created_at DESC
    LIMIT 1
) AS last_order ON true;

from graphforge import GraphForge

graph = GraphForge("research/")

result = graph.execute("""
    MATCH (a)-[:CITES]->(b)
    RETURN a.title, b.title
""")

print(result.to_pandas())