Нужно найти, где бронирования, подписки или сессии пересекаются по времени?

Два интервала пересекаются, если начало одного раньше конца другого, и наоборот:

a.start_at < b.end_at
AND b.start_at < a.end_at

Это условие покрывает все случаи перекрытий, даже частичных и вложенных.

Теперь объедини данные сами с собой:

SELECT a.id, b.id
FROM bookings a
JOIN bookings b
  ON a.id < b.id
 AND a.start_at < b.end_at
 AND b.start_at < a.end_at;

a.id < b.id, чтобы не получить пары в обе стороны.

Хочешь анализировать бронирования по ресурсу? Добавь фильтр:

AND a.room_id = b.room_id

🔥 Теперь видно, какие заявки реально конфликтуют по времени.

➡️ SQL Ready | #совет

Сгенерированные колонки в PostgreSQL: ускоряем фильтры без лишних вычислений!

Когда одно и то же выражение постоянно считается в WHERE, запросы тормозят. В PostgreSQL это решается GENERATED ALWAYS AS … STORED — выражение вычисляется один раз и хранится как обычное поле.

Создаём таблицу с материализованным выражением:

CREATE TABLE events (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    payload JSONB NOT NULL,
    event_type TEXT GENERATED ALWAYS AS (payload->>'type') STORED
);

Теперь event_type больше не вычисляется на лету — значение лежит прямо в строке.

Фильтрация становится проще и быстрее:

SELECT id
FROM events
WHERE event_type = 'purchase';

Добавляем индекс:

CREATE INDEX idx_events_event_type
    ON events(event_type);

Проверяем:

EXPLAIN ANALYZE
SELECT id
FROM events
WHERE event_type = 'purchase';

🔥 Должен быть Index Scan, без тяжёлых операций над JSONB. Сгенерированные колонки отлично подходят для повторяющихся вычислений:

➡️ SQL Ready | #практика

Нужно получить список всех дней, даже тех, которых нет в таблице?

Например, показать дни без заказов. PostgreSQL умеет генерировать последовательности прямо в запросе:

SELECT * 
FROM generate_series('2025-01-01', '2025-01-31', interval '1 day');

generate_series() создаёт виртуальную таблицу с шагом по дате.
Никаких временных таблиц, никаких циклов.

Теперь можно объединить это с данными:

SELECT g.day, COUNT(o.id) AS total
FROM generate_series('2025-01-01', '2025-01-31', interval '1 day') AS g(day)
LEFT JOIN orders o ON date(o.created_at) = g.day
GROUP BY g.day
ORDER BY g.day;

🔥 Пригодится для аналитики временных рядов,
заполнения пропусков и построения отчётов!

➡️ SQL Ready | #совет