⚙️ MySQL разбор функции FIELD

Определение и использование
Функция FIELD() возвращает индексную позицию значения в списке значений.

Эта функция выполняет поиск без учета регистра.

Примечание: Если указанное значение не найдено в списке значений, то эта функция вернет 0. Если значение равно NULL, то эта функция вернет 0.

➡️ Читать дальше

@sqlhub

💼 Руководство по архитектуре обработки запросов

Компонент Компонент SQL Server Database Engine обрабатывает запросы к различным архитектурам хранения данных, таким как локальные таблицы, секционированные таблицы и таблицы, распределенные по нескольким серверам. В следующих разделах описано, как SQL Server обрабатывает запросы и оптимизирует повторное использование запросов с помощью кэширования плана выполнения.

Режимы выполнения
Компонент SQL Server Database Engine может обрабатывать инструкции Transact-SQL в двух разных режимах:

выполнение в построчном режиме;
выполнение в пакетном режиме.


➡️ Читать дальше

@sqlhub

Как сделать Case Sensitive сравнение в MySQL. Решение

Небинарные строки (CHAR, VARCHAR, TEXT) в MySQL по умолчанию не чувствительны к регистру. Поэтому запрос SELECT * FROM enterprise WHERE company = ‘SPG‘ выведет все три строки.

Для вывода только одной записи с ‘SPG’ существуют следующие решения:

1. Приведение столбца к типу BINARY (т.к. тип BINARY чувствителен к регистру):

SELECT * FROM enterprise WHERE BINARY company = ‘SPG‘;

2. Выбор чувствительного к регистру набора символов с помощью COLLATE:

SELECT * FROM enterprise WHERE company COLLATE utf8mb4_0900_as_cs = ‘SPG‘;

Детальную документацию смотрите здесь.

#tips

@sqlhub

SQL запросы быстро. Шпаргалка Часть 1.

Язык SQL очень прочно влился в жизнь бизнес-аналитиков и требования к кандидатам благодаря простоте, удобству и распространенности. Из собственного опыта могу сказать, что наиболее часто SQL используется для формирования выгрузок, витрин (с последующим построением отчетов на основе этих витрин) и администрирования баз данных. И поскольку повседневная работа аналитика неизбежно связана с выгрузками данных и витринами, навык написания SQL запросов может стать фактором, из-за которого кандидат или получит преимущество, или будет отсеян. Печальная новость в том, что не каждый может рассчитывать получить его на студенческой скамье. Хорошая новость в том, что в изучении SQL нет ничего сложного, это быстро, а синтаксис запросов прост и понятен. Особенно это касается тех, кому уже доводилось сталкиваться с более сложными языками.

Обучение SQL запросам я разделил на три части. Эта часть посвящена базовому синтаксису, который используется в 80-90% случаев. Следующие две части будут посвящены подзапросам, Join’ам и специальным операторам. Цель гайдов: быстро и на практике отработать синтаксис SQL, чтобы добавить его к арсеналу навыков.

➡️ Читать дальше

@sqlhub

💻 Экспериментируем с пользовательскими функциями JavaScript на Trino

Trino  —  это быстрый дистрибутивный механизм SQL-запросов, предназначенный для аналитики больших данных. Он позволяет подключаться ко всем данным и запрашивать их в полном объеме без необходимости копировать их в унифицированную систему хранения.

➡️ Читать дальше
⚙️ Trino

@sqlhub

📖 Алекс Кригель и др. "SQL. Библия пользователя"

Книга уникальна тем, что в каждой главе приводится сравнение реализаций тех или иных запросов на диалектах трех ведущих СУБД. Благодаря этому она представляет собой исчерпывающий и практичный справочник по языку SQL для разработчиков от новичков до профессионалов.

📕 Книга

@sqlhub

⚙️ Хранимые процедуры SQL

Нередко операция с данными представляет набор инструкций, которые необходимо выполнить в определенной последовательности. Например, при добавлении данных покупки товара необходимо внести данные в таблицу заказов. Однако перед этим надо проверить, а есть ли покупаемый товар в наличии. Возможно, при этом понадобится проверить еще ряд дополнительных условий. То есть фактически процесс покупки товара охватывает несколько действий, которые должны выполняться в определенной последовательности. И в этом случае более оптимально будет инкапсулировать все эти действия в один объект - хранимую процедуру (stored procedure).

То есть по сути хранимые процедуры представляют набор инструкций, которые выполняются как единое целое. Тем самым хранимые процедуры позволяют упростить комплексные операции и вынести их в единый объект. Изменится процесс покупки товара, соответственно достаточно будет изменить код процедуры. То есть процедура также упрощает управление кодом.

Также хранимые процедуры позволяют ограничить доступ к данным в таблицах и тем самым уменьшить вероятность преднамеренных или неосознанных нежелательных действий в отношении этих данных.

И еще один важный аспект - производительность. Хранимые процедуры обычно выполняются быстрее, чем обычные SQL-инструкции. Все потому что код процедур компилируется один раз при первом ее запуске, а затем сохраняется в скомпилированной форме.

Для создания хранимой процедуры применяется команда CREATE PROCEDURE или CREATE PROC.

➡️ Читать дальше

@sqlhub

Миграция кода с Oracle на PostgreSQL: особенности и пути обхода, средства конвертации, вспомогательные модули

Эта статья завершает цикл о миграции с СУБД Oracle на СУБД PostgreSQL. В первых двух статьях рассматривались вопросы и устоявшиеся способы переноса данных из одной СУБД в другую (часть 1, часть 2). В третьей статье представлена часть особенностей, которые нужно учесть при переводе хранимого кода с PL/SQL на PL/pgSQL. В сегодняшнем материале рассматриваются:

- Оставшаяся часть особенностей.

- Адаптация и конвертация кода .

- Выбор средств для конвертации кода.

➡️ Читать дальше

@sqlhub

🔥 Полезнейшая Подборка каналов

🦾 Machine learning
@ai_machinelearning_big_data – все о машинном обучении
@data_analysis_ml – все о анализе данных.
@machinelearning_ru – машинное обучении на русском от новичка до профессионала.
@machinelearning_interview – подготовка к собеседования Data Science
@datascienceiot – бесплатные книги Machine learning
@ArtificialIntelligencedl – канал о искусственном интеллекте
@neural – все о нейронных сетях
@machinee_learning – чат о машинном обучении
@datascienceml_jobs - работа ds, ml

🐍 Python
@pythonl – python для датасаентиста
@pro_python_code – python на русском
@python_job_interview – подготовка к Python собеседованию
@python_testit тесты на python
@pythonlbooks - книги Python
@Django_pythonl django
@python_djangojobs - работа Python

☕️ Java
@javatg - Java для програмистов
@javachats Java чат
@java_library - книги Java
@android_its Android разработка
@java_quizes - тесты Java
@Java_workit - работа Java
@progersit - шпаргалки ит

💡 Javascript / front
@javascriptv - javascript изучение
@about_javascript - javascript продвинутый
@JavaScript_testit -тесты JS
@htmlcssjavas - web
@hashdev - web разработка

🦫 Golang
@golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков.
@Golang_google - go для разработчиков
@golangtests - тесты и задачи GO
@golangl - чат Golang
@GolangJobsit - вакансии и работа GO
@golang_jobsgo - чат вакансий
@golang_books - книги Golang
@golang_speak - обсуждение задач Go

🐧 Linux
@inux_kal - чат kali linux
@inuxkalii - linux kali
@linux_read - книги linux

👷‍♂️ IT работа

@hr_itwork - ит-ваканнсии

🔋 SQL
@sqlhub - базы данных
@chat_sql - базы данных чат

🤡It memes
@memes_prog - ит-мемы

⚙️ Rust
@rust_code - язык программирования rust
@rust_chats - чат rust

#️⃣ c# c++
@csharp_ci - c# c++кодинг
@csharp_cplus чат

💡 Оператор PIVOT

Несколько статей будут посвящены тому как в SQL Server реализован оператор PIVOT и UNPIVOT. Начнем с оператора PIVOT. Оператор PIVOT берет нормализованную таблицу и преобразует ее в другой вид, в котором столбцы результирующей таблицы получаются из значений исходной таблицы. Например, предположим, что мы хотим хранить данные о суммарной выручке от продаж за год по каждому из сотрудников.

➡️ Читать дальше

@sqlhub

Поменять местами соседние записи

В таблице seat хранятся имена учеников и сведениях об их местах в классе.

Напишите MySQL запрос, который поменяет местами соседних учеников.

Если количество учеников нечётное — последнего ученика никуда пересаживать не надо.

Исходная таблица:
id student
1 Abbot
2 Doris
3 Emerson
4 Green
5 Jeames

Что должно получиться:
id student
1 Doris
2 Abbot
3 Green
4 Emerson
5 Jeames

Решение

SELECT
CASE
WHEN ((SELECT MAX(id) FROM seat)%2 = 1) AND id = (SELECT MAX(id) FROM seat) THEN id
WHEN id%2 = 1 THEN id + 1
ELSE id - 1
END AS id, student
FROM seat
ORDER BY id;

@sqlhub

Трюк дня. Возвратить 0 для функции SUM если не найдено ни одного значения в MySQL

Перепишите запрос так, чтобы он возвратил 0, если для функции SUM не найдено ни одного значения, кроме NULLs.

И возвратил сумму, если значения найдены.

SELECT SUM (column_1)
FROM table
WHERE column_2 = ‘Test‘;

Решение будет вечером.

#tips

В чем разница между функциями RANK() и DENSE_RANK()?

Единственная разница между функциями RANK() и DENSE_RANK() заключается в случаях, когда несколько значений в наборе имеют одинаковый ранг.

В таких случаях RANK() будет назначать непоследовательные «ранги» значениям в наборе.

Тогда как DENSE_RANK() будет назначать последовательные ранги значениям в наборе.

Например, рассмотрим набор
{25, 25, 50, 75, 75, 100}.

Для такого набора RANK() вернет
{1, 1, 3, 4, 4, 6} (обратите внимание, что значения 2 и 5 пропущены), тогда как DENSE_RANK() вернет
{1, 1, 2, 3, 3, 4}.

#вопросы #собеседование

@sqlhub

📎 Функции по работе с датами и временем в SQL

Читать

@sqlhub

Функция overlay (Databricks SQL)

Заменяет input на replace, который начинается с pos и имеет длину len.

Синтаксис

Копировать
overlay(input, replace, pos[, len])

Копировать
overlay(input PLACING replace FROM pos [FOR len])
Аргументы
input: выражение STRING или BINARY.
replace: выражение того же типа, что и input.
pos: выражение INTEGER.
len: необязательное выражение INTEGER.
Возвращаемое значение
Тип результата соответствует типу input.

Если pos имеет отрицательное значение, отсчет положения начинается с конца. len должно быть иметь значение не меньше 0. len задает длину фрагмента в input, который будет заменен. По умолчанию len имеет значение, совпадающее с длиной replace.

Примеры
SQL


> SELECT overlay('Spark SQL', 'ANSI ', 7, 0);
Spark ANSI SQL
> SELECT overlay('Spark SQL' PLACING '_' FROM 6);
Spark_SQL
> SELECT overlay('Spark SQL' PLACING 'CORE' FROM 7);
Spark CORE
> SELECT overlay('Spark SQL' PLACING 'ANSI ' FROM 7 FOR 0);
Spark ANSI SQL
> SELECT overlay('Spark SQL' PLACING 'tructured' FROM 2 FOR 4);
Structured SQL
> SELECT overlay(encode('Spark SQL', 'utf-8') PLACING encode('_', 'utf-8') FROM 6);
[53 70 61 72 6B 5F 53 51 4C]


@sqlhub

PostgreSQL. Основы языка SQL

В пособии рассматриваются следующие темы:

- Введение в базы данных и SQL
- Создание рабочей среды
- Основные операции с таблицами
- Типы данных СУБД PostgreSQL
- Основы языка определения данных
- Запросы
- Изменение данных
- Индексы
- Транзакции
- Повышение производительности

📓 Книга

@sqlhub

🏄♀️ 5 примеров атаки SQL-инъекций и их предотвращение

Эта атака позволяет хакерам выполнять вредоносные действия в онлайн-свойствах, где проверка входных данных немного ниже среднего.
Согласно отчету Positive Technology, SQL-инъекция по-прежнему остается одной из основных лазеек в мире.

➡️ Читать дальше

@sqlhub