Важные моменты при сравнении record и NULL:
При использовании ROW expression в SQL и сравнении с IS NULL результат будет TRUE только в том случае, если каждый столбец содержит значение NULL. Это важно знать, чтобы избежать ошибок в своем коде.
Таким образом, при сравнении ROW expression с NULL необходимо учитывать, что результат будет зависеть от того, есть ли в каждом столбце значение NULL или нет.
При использовании ROW expression в SQL и сравнении с IS NULL результат будет TRUE только в том случае, если каждый столбец содержит значение NULL. Это важно знать, чтобы избежать ошибок в своем коде.
Таким образом, при сравнении ROW expression с NULL необходимо учитывать, что результат будет зависеть от того, есть ли в каждом столбце значение NULL или нет.
👍4
#вопросы_с_собеседований
В базе данных есть две таблицы: TABLE1 и TABLE2. Отработает ли данный запрос или упадет с ошибкой? И объяснить, почему.
Данный запрос отработает, так как синтаксически он правильный и все поля существуют в таблице и соответствуют нужному типу данных.
Поля id, value, i, y должны быть в таблице table1 и соответствовать нужному типу данных.
Группировка выполняется по столбцу i, указанному в PARTITION BY. Сортировка выполняется по столбцу y, указанному в ORDER BY.
Функция SUM с оконной функцией OVER выполняет суммирование значения столбца value сгруппированного по столбцу i и упорядоченного по столбцу y. Также выбираются все поля.
В базе данных есть две таблицы: TABLE1 и TABLE2. Отработает ли данный запрос или упадет с ошибкой? И объяснить, почему.
Данный запрос отработает, так как синтаксически он правильный и все поля существуют в таблице и соответствуют нужному типу данных.
Поля id, value, i, y должны быть в таблице table1 и соответствовать нужному типу данных.
Группировка выполняется по столбцу i, указанному в PARTITION BY. Сортировка выполняется по столбцу y, указанному в ORDER BY.
Функция SUM с оконной функцией OVER выполняет суммирование значения столбца value сгруппированного по столбцу i и упорядоченного по столбцу y. Также выбираются все поля.
👍6😁1
Экранирование двоичных данных в SQL
В современном веб-разработке базы данных используются повсеместно. При работе с БД часто возникает необходимость хранить двоичные данные, такие как изображения или видео. Однако, есть риск того, что двоичные данные могут содержать символы, которые могут быть восприняты как специальные символы в SQL, что может привести к непреднамеренной модификации данных.
Экранирование двоичных данных
Для экранирования двоичных данных в SQL мы можем использовать функцию mysqli_real_escape_string(). Эта функция автоматически экранирует специальные символы, такие как одинарные кавычки, двойные кавычки и обратные слеши. Чтобы использовать эту функцию, мы должны сначала установить соединение с базой данных, а затем вызвать функцию, передав ей двоичные данные в качестве аргумента.
Пример экранирования двоичных данных в PDO
«PDO – PHP Data Objects – это прослойка, которая предлагает универсальный способ работы с несколькими базами данных.»
В PDO можно экранировать двоичные данные с помощью метода quote(). Этот метод автоматически экранирует специальные символы и возвращает заключенную в кавычки строку. Для использования этого метода мы должны сначала установить соединение с базой данных, а затем вызвать метод quote(), передав ему двоичные данные в качестве аргумента.
В современном веб-разработке базы данных используются повсеместно. При работе с БД часто возникает необходимость хранить двоичные данные, такие как изображения или видео. Однако, есть риск того, что двоичные данные могут содержать символы, которые могут быть восприняты как специальные символы в SQL, что может привести к непреднамеренной модификации данных.
Экранирование двоичных данных
Для экранирования двоичных данных в SQL мы можем использовать функцию mysqli_real_escape_string(). Эта функция автоматически экранирует специальные символы, такие как одинарные кавычки, двойные кавычки и обратные слеши. Чтобы использовать эту функцию, мы должны сначала установить соединение с базой данных, а затем вызвать функцию, передав ей двоичные данные в качестве аргумента.
Пример экранирования двоичных данных в PDO
«PDO – PHP Data Objects – это прослойка, которая предлагает универсальный способ работы с несколькими базами данных.»
В PDO можно экранировать двоичные данные с помощью метода quote(). Этот метод автоматически экранирует специальные символы и возвращает заключенную в кавычки строку. Для использования этого метода мы должны сначала установить соединение с базой данных, а затем вызвать метод quote(), передав ему двоичные данные в качестве аргумента.
👍2
Как узнать размер файла с помощью SQL?
Вы можете узнать размер файла, используя функцию DATALENGTH. Эта функция возвращает длину выражения в байтах.
Замените [имя_столбца_с_файлом] на имя столбца, содержащего файл, [имя_таблицы] на имя таблицы, содержащей файл, а [условие] на условие выборки файлов.
Например, если у вас есть таблица Файлы с столбцом Содержимое_файла, и вы хотите узнать размер файла с id 1, обращаемся ко второй части фото.
Вы можете узнать размер файла, используя функцию DATALENGTH. Эта функция возвращает длину выражения в байтах.
Замените [имя_столбца_с_файлом] на имя столбца, содержащего файл, [имя_таблицы] на имя таблицы, содержащей файл, а [условие] на условие выборки файлов.
Например, если у вас есть таблица Файлы с столбцом Содержимое_файла, и вы хотите узнать размер файла с id 1, обращаемся ко второй части фото.
👍3
Table Hints в T-SQL
Табличные хинты относятся только к таблицам и представлениям, для которых они указаны. Такие хинты предназначены для определения способа блокировки, указания конкретного индекса, способа обработки данных в таблицах, например, сканирование или поиск.
Некоторые хинты для таблиц:
- INDEX – оптимизатор запросов будет использовать указанный индекс при обработке запроса;
- FORCESEEK – оптимизатор запросов будет использовать только операцию поиска в индексе в качестве пути доступа к данным;
- FORCESCAN – оптимизатор запросов будет использовать только операцию сканирования в индексе в качестве пути доступа к данным;
- ROWLOCK – блокировки строк применяются вместо блокировки страниц или таблиц;
- HOLDLOCK – накладывает дополнительные ограничения на совмещаемую блокировку, удерживая ее до завершения транзакции. Хинт HOLDLOCK равнозначен хинту SERIALIZABLE;
- NOLOCK – разрешает «грязное чтение». Хинт NOLOCK равнозначен хинту READUNCOMMITTED;
- NOEXPAND – указывает, что индексированное представление не расширяется для доступа к базовым таблицам. Такое представление обрабатывается так же, как и таблица с кластеризованным индексом.
Хинты для таблиц указываются в предложении FROM с помощью ключевого слова WITH после названия таблицы или представления.
Табличные хинты относятся только к таблицам и представлениям, для которых они указаны. Такие хинты предназначены для определения способа блокировки, указания конкретного индекса, способа обработки данных в таблицах, например, сканирование или поиск.
Некоторые хинты для таблиц:
- INDEX – оптимизатор запросов будет использовать указанный индекс при обработке запроса;
- FORCESEEK – оптимизатор запросов будет использовать только операцию поиска в индексе в качестве пути доступа к данным;
- FORCESCAN – оптимизатор запросов будет использовать только операцию сканирования в индексе в качестве пути доступа к данным;
- ROWLOCK – блокировки строк применяются вместо блокировки страниц или таблиц;
- HOLDLOCK – накладывает дополнительные ограничения на совмещаемую блокировку, удерживая ее до завершения транзакции. Хинт HOLDLOCK равнозначен хинту SERIALIZABLE;
- NOLOCK – разрешает «грязное чтение». Хинт NOLOCK равнозначен хинту READUNCOMMITTED;
- NOEXPAND – указывает, что индексированное представление не расширяется для доступа к базовым таблицам. Такое представление обрабатывается так же, как и таблица с кластеризованным индексом.
Хинты для таблиц указываются в предложении FROM с помощью ключевого слова WITH после названия таблицы или представления.
👍4
SQL SELECT TOP
Выражение SELECT TOP используется для определения количества записей при выборке.
SQL SELECT TOP полезен для больших таблиц с тысячами записей. Возврат большого количества записей может повлиять на производительность.
Не все системы баз данных поддерживают предложение SELECT TOP. MySQL поддерживает предложение LIMIT для выбора ограниченного количества записей, тогда как Oracle использует FETCH FIRST n ROWS ONLY и ROWNUM.
Все виды синтаксисов - здесь
В таблице приведена выборка из таблицы "Customers" базы данных Northwind
В фото разбираем такие примеры, как:
1 фото - SQL TOP, LIMIT и FETCH FIRST
2 фото - SQL TOP PERCENT
3 фото - Использование выражения WHERE
Выражение SELECT TOP используется для определения количества записей при выборке.
SQL SELECT TOP полезен для больших таблиц с тысячами записей. Возврат большого количества записей может повлиять на производительность.
Не все системы баз данных поддерживают предложение SELECT TOP. MySQL поддерживает предложение LIMIT для выбора ограниченного количества записей, тогда как Oracle использует FETCH FIRST n ROWS ONLY и ROWNUM.
Все виды синтаксисов - здесь
В таблице приведена выборка из таблицы "Customers" базы данных Northwind
В фото разбираем такие примеры, как:
1 фото - SQL TOP, LIMIT и FETCH FIRST
2 фото - SQL TOP PERCENT
3 фото - Использование выражения WHERE
👍5
С помощью какого ключевого слова отменяется транзакция?
Anonymous Quiz
4%
EXIT
13%
DECLINE
5%
RESET
76%
ROLLBACK
3%
Узнать ответ
👍8
Стоимостной подход в SQL
Стоимостной подход - это один из методов оптимизации запросов в SQL. Он основывается на том, что оптимальный план запроса может быть выбран путем оценки стоимости каждого возможного плана и выбора того, который имеет наименьшую стоимость.
Для выполнения данного запроса в SQL сервере может быть несколько возможных планов, например:
1. Сначала выполнить выборку из таблицы customers, затем из orders. Далее объединить результаты с помощью оператора JOIN по customer_id.
2. Сначала выполнить выборку из таблицы orders, затем из customers. Далее объединить результаты с помощью оператора JOIN по customer_id.
3. Использовать индексы на таблицах для выполнения быстрой выборки.
Для выбора наилучшего плана выполнения запроса SQL-сервер оценивает стоимость каждого плана, исходя из статистики таблиц, наличия индексов и других факторов.
Например, если таблица customers содержит много строк и немного соответствующих строк в таблице orders, то выборка из таблицы customers должна быть выполнена первой, чтобы уменьшить количество строк, которые нужно объединять с таблицей orders. Таким образом, стоимостной подход позволяет выбирать наиболее эффективный план выполнения запроса, что ускоряет работу SQL-сервера и сокращает время выполнения запросов.
Стоимостной подход - это один из методов оптимизации запросов в SQL. Он основывается на том, что оптимальный план запроса может быть выбран путем оценки стоимости каждого возможного плана и выбора того, который имеет наименьшую стоимость.
Для выполнения данного запроса в SQL сервере может быть несколько возможных планов, например:
1. Сначала выполнить выборку из таблицы customers, затем из orders. Далее объединить результаты с помощью оператора JOIN по customer_id.
2. Сначала выполнить выборку из таблицы orders, затем из customers. Далее объединить результаты с помощью оператора JOIN по customer_id.
3. Использовать индексы на таблицах для выполнения быстрой выборки.
Для выбора наилучшего плана выполнения запроса SQL-сервер оценивает стоимость каждого плана, исходя из статистики таблиц, наличия индексов и других факторов.
Например, если таблица customers содержит много строк и немного соответствующих строк в таблице orders, то выборка из таблицы customers должна быть выполнена первой, чтобы уменьшить количество строк, которые нужно объединять с таблицей orders. Таким образом, стоимостной подход позволяет выбирать наиболее эффективный план выполнения запроса, что ускоряет работу SQL-сервера и сокращает время выполнения запросов.
👍3
Какая команда открывает транзакцию?
Anonymous Quiz
19%
COMMIT
7%
ROLLBACK
12%
CREATE
58%
BEGIN
4%
Узнать ответ
👍3
Стоимостной подход в SQL
Стоимостной подход - это один из методов оптимизации запросов в SQL. Он основывается на том, что оптимальный план запроса может быть выбран путем оценки стоимости каждого возможного плана и выбора того, который имеет наименьшую стоимость.
Для выполнения данного запроса в SQL сервере может быть несколько возможных планов, например:
1. Сначала выполнить выборку из таблицы customers, затем из orders. Далее объединить результаты с помощью оператора JOIN по customer_id.
2. Сначала выполнить выборку из таблицы orders, затем из customers. Далее объединить результаты с помощью оператора JOIN по customer_id.
3. Использовать индексы на таблицах для выполнения быстрой выборки.
Для выбора наилучшего плана выполнения запроса SQL-сервер оценивает стоимость каждого плана, исходя из статистики таблиц, наличия индексов и других факторов.
Например, если таблица customers содержит много строк и немного соответствующих строк в таблице orders, то выборка из таблицы customers должна быть выполнена первой, чтобы уменьшить количество строк, которые нужно объединять с таблицей orders. Таким образом, стоимостной подход позволяет выбирать наиболее эффективный план выполнения запроса, что ускоряет работу SQL-сервера и сокращает время выполнения запросов.
Стоимостной подход - это один из методов оптимизации запросов в SQL. Он основывается на том, что оптимальный план запроса может быть выбран путем оценки стоимости каждого возможного плана и выбора того, который имеет наименьшую стоимость.
Для выполнения данного запроса в SQL сервере может быть несколько возможных планов, например:
1. Сначала выполнить выборку из таблицы customers, затем из orders. Далее объединить результаты с помощью оператора JOIN по customer_id.
2. Сначала выполнить выборку из таблицы orders, затем из customers. Далее объединить результаты с помощью оператора JOIN по customer_id.
3. Использовать индексы на таблицах для выполнения быстрой выборки.
Для выбора наилучшего плана выполнения запроса SQL-сервер оценивает стоимость каждого плана, исходя из статистики таблиц, наличия индексов и других факторов.
Например, если таблица customers содержит много строк и немного соответствующих строк в таблице orders, то выборка из таблицы customers должна быть выполнена первой, чтобы уменьшить количество строк, которые нужно объединять с таблицей orders. Таким образом, стоимостной подход позволяет выбирать наиболее эффективный план выполнения запроса, что ускоряет работу SQL-сервера и сокращает время выполнения запросов.
👍4
#вопросы_с_собеседований
SQL-запрос для поиска n-й по величине зарплаты/платежа или 3-й по величине зарплаты/платежа
Чтобы найти n-ую самую высокую зарплату, вы можете использовать подзапрос с функцией DENSE_RANK() для вычисления ранга каждой зарплаты, а затем отфильтровать результаты, чтобы включить только строку с рейтингом, равным n.
Вы также можете использовать условия LIMIT и OFFSET , чтобы найти n-ую самую высокую зарплату.
SQL-запрос для поиска n-й по величине зарплаты/платежа или 3-й по величине зарплаты/платежа
Чтобы найти n-ую самую высокую зарплату, вы можете использовать подзапрос с функцией DENSE_RANK() для вычисления ранга каждой зарплаты, а затем отфильтровать результаты, чтобы включить только строку с рейтингом, равным n.
Вы также можете использовать условия LIMIT и OFFSET , чтобы найти n-ую самую высокую зарплату.
👍4🔥1
Команда SHRINK FILE
Команда SHRINK FILE используется для уменьшения размера физического файла базы данных SQL Server.
Уменьшение размера файла может быть полезным в следующих случаях:
- Файл базы данных был увеличен в размере, но большая часть его не используется.
- Файл базы данных был скопирован на другой диск и теперь необходимо освободить место на исходном диске.
- Файл базы данных был резервно скопирован и теперь необходимо освободить место на диске.
Для использования команды SHRINK FILE необходимо выполнить следующие шаги:
1. Определить имя файла базы данных и имя файла журнала транзакций, которые вы хотите уменьшить.
2. Определить новый размер файла базы данных и файла журнала транзакций.
3. Выполнить команду SHRINK FILE с использованием определенных значений.
При использовании команды SHRINK FILE необходимо учитывать следующие нюансы:
- Уменьшение размера файла может занять некоторое время и во время выполнения может наблюдаться блокировка базы данных.
- Уменьшение размера файла может повлиять на производительность базы данных.
- Уменьшение размера файла журнала транзакций может привести к потере данных.
Команда SHRINK FILE используется для уменьшения размера физического файла базы данных SQL Server.
Уменьшение размера файла может быть полезным в следующих случаях:
- Файл базы данных был увеличен в размере, но большая часть его не используется.
- Файл базы данных был скопирован на другой диск и теперь необходимо освободить место на исходном диске.
- Файл базы данных был резервно скопирован и теперь необходимо освободить место на диске.
Для использования команды SHRINK FILE необходимо выполнить следующие шаги:
1. Определить имя файла базы данных и имя файла журнала транзакций, которые вы хотите уменьшить.
2. Определить новый размер файла базы данных и файла журнала транзакций.
3. Выполнить команду SHRINK FILE с использованием определенных значений.
При использовании команды SHRINK FILE необходимо учитывать следующие нюансы:
- Уменьшение размера файла может занять некоторое время и во время выполнения может наблюдаться блокировка базы данных.
- Уменьшение размера файла может повлиять на производительность базы данных.
- Уменьшение размера файла журнала транзакций может привести к потере данных.
👍2
DeepSeek — самая мощная нейросеть в мире? Честно сравним и разберемся на примерах вместе с Кириллом Пшинником, СЕО университета Зерокодер.
⚡️Что ждет вас на вебинаре?
— Сравним DeepSeek-R1 и QWEN 2.5-Max с ChatGPT – кто быстрее, точнее и эффективнее?
— Покажем, как использовать DeepSeek без ограничений и блокировок;
— Разберем, как можно зарабатывать на нейросетях и какие вакансии будут востребованы в 2025 году.
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас
Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года.
PS: Это первый полноценный практикум от экспертов по DeepSeek. Узнайте и погрузитесь в революционные изменения AI сферы по ссылке.
erid: 2W5zFJph6it
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631
⚡️Что ждет вас на вебинаре?
— Сравним DeepSeek-R1 и QWEN 2.5-Max с ChatGPT – кто быстрее, точнее и эффективнее?
— Покажем, как использовать DeepSeek без ограничений и блокировок;
— Разберем, как можно зарабатывать на нейросетях и какие вакансии будут востребованы в 2025 году.
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас
Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года.
PS: Это первый полноценный практикум от экспертов по DeepSeek. Узнайте и погрузитесь в революционные изменения AI сферы по ссылке.
erid: 2W5zFJph6it
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631