This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В репозитории собраны 27 тем, которые часто встречаются при изучении баз данных и подготовке к техническим собеседованиям: транзакции и ACID, нормализация и денормализация, первичные и внешние ключи, JOIN, GROUP BY и HAVING, индексы, миграции, хранимые процедуры и триггеры. Также затрагиваются оптимизация запросов, партицирование, репликация, шардинг и различия между SQL и NoSQL.
Оставляю ссылочку: GitHub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16👍9🔥8
Шпаргалка по механизмам синхронизации параллельных транзакций в PostgreSQL: защита строк от конкурентных изменений и удаления, управление ожиданием и пропуском занятых строк, явная блокировка таблиц и диагностика ожидающих блокировок. Помогает контролировать конкурентный доступ и корректно реализовывать транзакционные сценарии.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍10🔥8
Например, 1NF требует атомарных значений, 2NF избавляет от частичных зависимостей, а 3NF — от транзитивных. Для более сложных схем пригодятся BCNF и 4NF.
На картинке — основные нормальные формы с требованиями, примерами и пользой каждой из них.
Сохрани, чтобы не потерять!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15❤9🤝7👎1
В этой статье:
• Разберётесь, как RAGFlow помогает LLM работать с внутренними документами и снижать количество галлюцинаций;• Узнаете, чем RAGFlow отличается от классического RAG и как он обрабатывает PDF, таблицы, схемы и сканы;• Посмотрите, как развернуть RAGFlow и использовать его для баз знаний, техподдержки и аналитики.
🔊 Продолжай читать на Habr!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11👍6🤝5
UNIQUE и NULL в PostgreSQL 15!
До PostgreSQL 15 уникальные ограничения считали
Обе вставки выполнятся успешно.
Если
Вторая вставка уже завершится ошибкой. Для ограничения
Полезно, когда
🔥 Небольшая возможность PostgreSQL 15, которая позволяет удалить сразу несколько старых костылей вокруг
➡️ SQL Ready | #совет
До PostgreSQL 15 уникальные ограничения считали
NULL разными значениями. Это означало, что таблица спокойно принимала сколько угодно строк с NULL, даже если на колонке стоял UNIQUE.CREATE TABLE users (
email text UNIQUE
);
INSERT INTO users VALUES (NULL);
INSERT INTO users VALUES (NULL);
Обе вставки выполнятся успешно.
Если
NULL тоже должен быть уникальным, приходилось придумывать обходные пути. Кто-то делал частичные индексы, кто-то использовал COALESCE(), кто-то заводил отдельные флаги.CREATE TABLE users (
email text,
CONSTRAINT users_email_key
UNIQUE NULLS NOT DISTINCT (email)
);
INSERT INTO users VALUES (NULL);
INSERT INTO users VALUES (NULL);
Вторая вставка уже завершится ошибкой. Для ограничения
NULL считается таким же значением, как и любой другой ключ.CREATE TABLE users (
tenant_id int,
email text,
CONSTRAINT uq_user
UNIQUE NULLS NOT DISTINCT (tenant_id, email)
);
Полезно, когда
NULL — это полноценное значение предметной области, а не просто "неизвестно". UNIQUE.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤝12👍9❤8
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сайт для тех, кто хочет освоить SQL через работу с запросами. Код пишется прямо в браузере: выполняете запрос, сразу видите результат и получаете автоматическую проверку решения. Обучение построено от базовых
SELECT и ORDER BY до JOIN, подзапросов, транзакций, индексов, оптимизации запросов и PostgreSQL. Есть структурированные курсы с теорией и практикой.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12👍9🔥5
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
ВАЙБКОДИНГ: t.me/data_analysis_ml
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
ВАЙБКОДИНГ: t.me/data_analysis_ml
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
❤4👍2🔥2👎1
Научите оптимизатор понимать ваши данные!
PostgreSQL по умолчанию считает, что значения в разных колонках независимы друг от друга. Но в реальных данных это часто не так.
Например, если
Вместо того чтобы сразу создавать новый индекс, попробуйте расширенную статистику.
После
🔥 Если запрос фильтрует по нескольким связанным колонкам и оптимизатор ошибается в оценке, сначала попробуйте
➡️ SQL Ready | #совет
PostgreSQL по умолчанию считает, что значения в разных колонках независимы друг от друга. Но в реальных данных это часто не так.
Например, если
city = 'Paris', то country почти всегда будет 'France'. Без этой информации оптимизатор может сильно ошибиться при оценке количества строк и выбрать неудачный план.EXPLAIN
SELECT *
FROM users
WHERE country = 'France'
AND city = 'Paris';
Вместо того чтобы сразу создавать новый индекс, попробуйте расширенную статистику.
CREATE STATISTICS users_dep (dependencies)
ON country, city
FROM users;
ANALYZE users;
После
ANALYZE PostgreSQL сможет учитывать зависимость между колонками и точнее оценивать селективность условий. Во многих случаях этого достаточно, чтобы оптимизатор выбрал более эффективный план выполнения.CREATE STATISTICS, а уже потом решайте, нужен ли новый индекс.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11❤9👍5