EXPLAIN — узнаём, как СУБД реально выполняет ваш запрос!

Команда EXPLAIN показывает, что делает база данных под капотом при выполнении SQL-запроса. Это помогает найти узкие места и понять, почему запрос может работать медленно.

Допустим, у нас есть запрос:

SELECT * FROM books WHERE author = 'Толстой';

Запускаем EXPLAIN, чтобы посмотреть план выполнения:

EXPLAIN SELECT * FROM books WHERE author = 'Толстой';

Если видим Table Scan или Seq Scan — это означает, что происходит полный просмотр таблицы. Такой способ может быть медленным, особенно при большом объёме данных.

Чтобы ускорить выполнение, создаём индекс:

CREATE INDEX idx_author ON books(author);

🔥 Теперь при повторном EXPLAIN запрос может использовать Index Scan, что значительно быстрее.

➡️ SQL Ready | #практика

☕️ Смотрите что нашел — Explainshell.

Вводишь любую команду в терминале, и он по частям объясняет, что делает каждая часть. Не просто man-ка, а понятный синтакс-анализ.

Особенно кайф для тех, кто работает в Linux/DevOps/CI среде и хочет разбираться, а не наугад копипастить из StackOverflow.

📌 Оставляю ссылочку: explainshell.com

➡️ SQL Ready | #ресурс

📂 Напоминалка для работы с SQL JOIN!

Например, INNER JOIN возвращает только совпадающие строки из двух таблиц, а LEFT JOIN позволяет получить все записи из основной таблицы, даже если связанной записи нет.

На картинке — 4 самых используемых типа SQL JOIN, которые постоянно встречаются в рабочих запросах.

Сохрани, чтобы не забыть!

➡️ SQL Ready | #ресурс

IS NOT DISTINCT FROM - равенство без NULL!

Обычное сравнение через = ломается, если возможен NULL:

SELECT *
FROM users
WHERE email = 'admin@example.com';

Эта проверка никогда не вернёт строки с NULL, даже если логически они равны:

SELECT *
FROM users
WHERE email IS NOT DISTINCT FROM NULL;

IS NOT DISTINCT FROM считает NULL = NULL и работает как настоящее равенство:

sql
SELECT *
FROM users
WHERE (email, phone)
IS NOT DISTINCT FROM ('a@b.com', NULL);

Работает и для составных сравнений, без OR … IS NULL.

🔥 IS NOT DISTINCT FROM - способ сравнивать значения, когда NULL допустимое состояние, а не исключение.

➡️ SQL Ready | #совет

❤️ Нашёл замечательную статью на Хабре: «Курс молодого бойца PostgreSQL»!

В этой статье:
• Автор шаг за шагом показывает, как использовать ключевые возможности PostgreSQL;
• Приводятся понятные примеры SQL-запросов с объяснением, когда и почему применять те или иные конструкции;
• Рассматриваются полезные трюки - преобразование типов, агрегации и работа с массивами;
• Все примеры можно сразу запускать.

🔊 Продолжайте читать на Habr!

➡️ SQL Ready | #статья

Partial index по стабильному селективному срезу!

В PostgreSQL частичный индекс особенно эффективен, когда в запросах регулярно повторяется один и тот же селективный предикат WHERE, а цель — быстро получить последние N записей по времени.

Таблица:

audit_logs(id, service, level, created_at, payload JSONB)

Индекс под узкий сегмент:

CREATE INDEX idx_billing_errors
ON audit_logs (created_at DESC)
WHERE service = 'billing' AND level = 'error';

Меньший размер индекса снижает нагрузку на buffer cache, уменьшает вероятность bloat и объём фонового обслуживания, а операции с индексом требуют меньше ресурсов.

Запрос за последними ошибками за сутки:

SELECT id, created_at, payload
FROM audit_logs
WHERE service = 'billing'
  AND level = 'error'
  AND created_at > NOW() - INTERVAL '1 day'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 15;

Связка ORDER BY created_at DESC + LIMIT позволяет планировщику сделать Index Scan и остановиться рано, как только найдено нужное количество строк.

index-only scan возможен только если все нужные колонки читаются из индекса, и страницы таблицы помечены all-visible (visibility map).

Если вам действительно нужен index-only для части полей, можно использовать INCLUDE:

CREATE INDEX idx_billing_errors_top
ON audit_logs (created_at DESC)
INCLUDE (id)
WHERE service = 'billing' AND level = 'error';

Частичный индекс по JSONB boolean-предикату (когда совпадающих строк мало и условие повторяется):

CREATE INDEX idx_critical_errors
ON audit_logs (created_at DESC)
WHERE level = 'error'
  AND payload @> '{"critical": true}';

И быстрый top-N:

SELECT id, service, created_at
FROM audit_logs
WHERE level = 'error'
  AND payload @> '{"critical": true}'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 10;

🔥 Частичные индексы — простой и экономный инструмент для повторяемого узкого среза + быстрого top-N по времени.

➡️ SQL Ready | #практика

👍 DataLemur — задачи для практики и подготовки к собеседованиям!

На сайте собраны вопросы разного уровня сложности: от базовых запросов до задач с JOIN, GROUP BY, подзапросами и оконными функциями. Формат ориентирован на реальные кейсы, такие задачи часто встречаются в работе и на собеседованиях. Удобный ресурс, чтобы закрепить знания.

📌 Оставляю ссылочку: datalemur.com

➡️ SQL Ready | #ресурс

Email должен быть уникальным только для активных пользователей?

Большинство реализуют это проверками в коде, SELECT перед INSERT, транзакциями или триггерами. PostgreSQL умеет делать это на уровне индекса:

INSERT INTO users (email) VALUES ('a@b.com');

Сработает, если активного пользователя с таким email ещё нет:

UPDATE users SET deleted_at = now() WHERE email = 'a@b.com';

Теперь email снова можно использовать для активных, без физического удаления строк.

🔥 Partial UNIQUE index — отличный способ фиксировать правила прямо в PostgreSQL.

➡️ SQL Ready | #совет

Знали, что агрегаты можно фильтровать без CASE и подзапросов?

Многие пишут COUNT(CASE WHEN ...), хотя в SQL (например, в PostgreSQL) есть более декларативный способ - FILTER.

Фильтрация применяется к агрегатной функции, а не ко всей выборке:

COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'paid')

Строки не исключаются из FROM, а учитываются только внутри конкретного агрегата.

Можно считать несколько независимых метрик за один проход по таблице:

COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'failed')

Оптимизатор обычно сводит такой запрос к линейному плану.

FILTER работает не только с COUNT, но и с другими агрегатами:

SUM(amount) FILTER (WHERE status = 'paid')

🔥 FILTER выразит намерение напрямую: агрегат считает только нужные строки, без лишней логики.

➡️ SQL Ready | #совет

💡 На Хабре вышла мега годная статья: «Как обрабатывать 5 млн изменяющихся форм в минуту с SLI 99.99%»!

В этой статье:
• О системе обработки огромного потока форм — от поиска до подачи объявлений;
• Подробно объясняется, зачем команде нужен уровень надёжности SLI 99.99%;
• Описаны оригинальные подходы к версионированию данных, изоляции изменений;
• Приводятся реальные схемы работы с SQL/NoSQL, кэшами и стратегиями graceful degradation при отказах.

🔊 Продолжайте читать на Habr!

➡️ SQL Ready | #статья