Привет всем!

Я с отличными новостями!🎉
Для всех новичков в это воскресенье в 12:00
состоится бесплатный урок, который познакомит вас с основами работы с PostgreSQL!

Вы научитесь:
- Понимать структуру SQL-запросов и особенности PostgreSQL
- Создавать таблицы в базе данных (Create)
- Чтение и выборка данных (Read)
- Обновление/изменение существующих данных (Update)
- Удаление записей (Delete)

Почему стоит участвовать:
- Бесплатно без вложений вы получите ценные практические знания
- Пошаговое объяснение для новичков — даже если вы никогда не работали с базами данных
- Возможность задать вопросы прямо на уроке
- Отличный старт в изучении SQL

👉 Для регистрации напишите мне: @sql_class

🌐Ты кто такая, ER-диаграмма?

❓Что такое ERD?
ER-диаграмма (Entity-Relationship Diagram) — это графическое представление таблиц в базе данных и их взаимосвязей.

📝Зачем нужны ERD?
Понимание взаимосвязей между таблицами может быть сложным, но ERD помогает визуализировать их.

👩‍💻Когда используются ERD?
• При проектировании БД ERD позволяет понять ее структуру всем участникам проекта.

• В процессе эксплуатации ERD используется как удобный инструмент для документирования структуры БД.

Как выглядит ERD? 👀👆🏼

‼Сегодня дедлайн для записи на бесплатный урок!
Если все еще хотите присоединиться, дайте знать☺

Для всех, кто уже зарегистировался и хочет на уроке практиковаться в написании запросов вместе с нами, просьба скачать приложение (бесплатная версия бело-синего цвета): https://dbeaver.io/download/

⏱ За 30 минут до занятия каждому пришлю ссылку для подключения в личные сообщения. Если будут проблемы, пишите мне: @sql_class

🎓Присоединяйтесь, пожалуйста, по ссылке в 12:00 по Москве.

До встречи в Толке!

🔒 ОГРАНИЧЕНИЯ🔒

При работе с данными функция CONSTRAINT (ограничение) просто незаменима! Она контролирует набор возможных значений для столбца или всей таблицы.

🔧СУБД внимательно следит за изменениями данных: если они не соответствуют установленным ограничениям, данные не будут изменены, и вы получите сообщение об ошибке.

NOT NULL — запрещает отсутствующие значения.
DEFAULT — устанавливает значение по умолчанию.
UNIQUE — запрещает повторение значений в колонке.
CHECK — проверяет определенные условия.

👉 Пример запроса:

CREATE TABLE Employees (
    ID INT PRIMARY KEY,
    Name VARCHAR(100) NOT NULL,
    Email VARCHAR(100) UNIQUE,
    Age INT CHECK (Age > 18),
    Position VARCHAR(50) DEFAULT 'Employee'
);

Уже в субботу начинаем наш Базовый курс консультаций «SQL с нуля» с новой группой 👨‍🏫👩‍🏫

Следующий ещё не скоро. Так что если ещё хотите присоединиться, дайте знать: @sql_class

Отличного дня🫂

Стэнфорд открыл бесплатный курс по LLM! Учат обучать и запускать свои модели уровня GPT🚀

Разбирают оптимизацию, создание ИИ-агентов. В комплекте презентации и полезные шпаргалки.

Тык сюда: https://cme295.stanford.edu/syllabus/

🎯Различия между DISTINCT и DISTINCT ON

DISTINCT используется для удаления дубликатов по всей строке. Он возвращает уникальные строки, основываясь на всех выбранных столбцах.

SELECT DISTINCT category, price
FROM products;

Пример выгрузки:

| category | price |
|----------|-------|
| A | 10 |
| A | 15 |
| A | 10 |
| B | 20 |
| B | 25 |
| C | 30 |
| C | 35 |

DISTINCT ON вернёт только строки с уникальными значениями столбцов, указанных в скобках, а для остальных вернёт первое значение в соответствии с порядком сортировки. Если порядок сортировки не указан, будет использована сортировка по возрастанию (ASC).

SELECT DISTINCT ON (category) category, price
FROM products
ORDER BY category ASC, price DESC;

Пример выгрузки:
| category | price |
|----------|-------|
| A | 15 |
| B | 25 |
| C | 35 |

📊 EXPLAIN ANALYZE в PostgreSQL

EXPLAIN ANALYZE — это команда в PostgreSQL, которая показывает, как будет выполняться SQL-запрос, при этом фактически выполняя его и выводя реальные данные о времени и количестве обработанных строк на каждом шаге.

Зачем использовать:

- Выявить "тяжелые" операции в запросе
- Понять, используется ли индекс или происходит сканирование всей таблицы
- Оценить фактическое время выполнения разных этапов
- Оптимизировать запросы для повышения производительности базы данных

Пример:

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM orders
WHERE customer_id = 12345;

Пояснения:

Результат будет содержать дерево операций, например:

- Seq Scan — последовательное сканирование всей таблицы
- Количество строк, обработанных на каждом шаге
- Время выполнения каждого шага в миллисекундах

Оконная функция LEAD в PostgreSQL

LEAD — это оконная функция, которая позволяет получить «следующее» значение без использования JOIN или подзапросов.

Как это работает?

LEAD(выражение, смещение, значение_по_умолчанию) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)

- выражение — столбец или результат вычисления,
- смещение — сколько строк вперед смотреть (по умолчанию 1),
- значение_по_умолчанию — что вернуть, если следующей строки нет (по умолчанию NULL).

Пример в PostgreSQL

SELECT  
  date,  
  sales,  
  LEAD(sales) OVER (PARTITION BY product ORDER BY date) AS next_day_sales  
FROM sales_table;

Результат:

date,sales,next_day_sales
2024-01-01,100,150
2024-01-02,150,130
2024-01-03,130,NULL

Если бы не было так грустно…😎

Вопросы с консультаций: extract epoch в PostgreSQL

EXTRACT(EPOCH FROM timestamp) — функция, которая возвращает количество секунд, прошедших с 1 января 1970 года 00:00:00 UTC (Unix-время) до указанного timestamp.

Зачем?

- Упрощает вычисления с датами (например, в поиске разницы между двумя моментами времени).

Пример:

SELECT EXTRACT(EPOCH FROM TIMESTAMP '2024-06-01 12:00:00');

-- Результат: 1717204800

Подробнее:
- Можно использовать с типами timestamp, timestamptz (в этом случае учитывается часовой пояс).
- Часто используется в вычислениях для определения интервалов и временных меток.

Новый год - новые цели👨‍🏫👩‍🏫

Анонсирую старт продвинутого потока:

🎓 24 января - Продвинутый курс «Уверенный пользователь SQL»

Отличная возможность вспомнить все и изучить новые темы, записывайтесь: @sql_class

Вопрос с консультации📝
Какая последовательность операторов при написании SQL-запросов?

Сразу ответ:

SELECT c.category_name, COUNT(p.product_id) AS product_count, AVG(p.price) AS avg_price
FROM categories c
JOIN products p ON c.category_id = p.category_id
WHERE p.price > 100
GROUP BY c.category_name
HAVING COUNT(p.product_id) > 5
ORDER BY avg_price DESC
LIMIT 10;

Подробнее про каждый:

- JOIN — объединяет таблицы categories и products по колонке category_id, чтобы связать товары с их категориями.
- WHERE — фильтрует товары с ценой больше 100.
- GROUP BY — группирует результаты по названию категории, чтобы агрегировать данные по каждой категории.
- HAVING — условие для групп, фильтрует категории, в которых более 5 товаров.
- ORDER BY — сортирует результат по среднему значению цены в порядке убывания.
- LIMIT — ограничивает количество возвращаемых строк до 10.

Агрегационные функции в SQL

Агрегационные функции — инструмент для работы с группами данных в SQL. Они позволяют выполнять вычисления по нескольким строкам и возвращать одно значение.

Основные функции:

- COUNT() — считает количество строк или значений.
- SUM() — возвращает сумму значений столбца.
- AVG() — вычисляет среднее значение.
- MIN() — находит минимальное значение.
- MAX() — находит максимальное значение.

Часто используются вместе с GROUP BY для группировки данных по определённым атрибутам.

Пример:

SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department;

Делюсь маленькой победой🏆

В начале лета подумала, что нужно найти силы, чтобы заново пересобрать проект, пересмотреть подход к урокам, каналам привлечения и структуре занятий. В июне была как выжатый 🍋

Решила замедлиться и больше времени уделять хобби и встречам с друзьями, уехала в отпуск. И шок - появились силы😱

В итоге к концу лета открыла ИП, решила все юридические вопросы по проекту, пересобрала сайт и пересмотрела подход к вертикальным видео!

Как же важен хороший отдых!

🎯 Фишка: посчитать за секунду, не выгружая в Excel Новички часто тянут все строки и считают их глазами. А база умеет сама! 🤗

Сколько у вас клиентов из Москвы?

SELECT COUNT(*) FROM clients WHERE city = 'Москва';

COUNT() — «посчитай строки». Число готово.

А разбить по городам сразу:

SELECT city, COUNT(*) FROM clients GROUP BY city

GROUP BY группирует,
COUNT считает в каждой группе.

За секунду видно, сколько клиентов в каждом городе — без выгрузок 💪
Сохраните — пригодится в первой же задаче 😉