SELECT fname, lname, state FROM authors WHERE state NOT IN ('NY', 'NJ', 'CA')
Какой запрос из списка эквивалентен запросу из задачи?
Какой запрос из списка эквивалентен запросу из задачи?
Anonymous Quiz
57%
SELECT fname, lname, state FROM authors WHERE state <> 'NY' AND state <> 'NJ' AND state <> 'CA'
36%
SELECT fname, lname, state FROM authors WHERE state <> 'NY' OR state <> 'NJ' OR state <> 'CA'
3%
SELECT fname, lname, state FROM authors WHERE state <> 'NY' AND state <> 'NJ' OR state <> 'CA'
2%
SELECT fname, lname, state FROM authors WHERE state <> 'NY' OR state <> 'NJ' AND state <> 'CA'
2%
Посмотреть ответ
Вопрос на SQL собеседовании.
Чем NULL отличается от 0
Ответ:
0 - это число.
NULL - это не число, а также NULL не является значением пустой строки. NULL используется для указания того, что данные отсутствуют, неизвестны, неприменимы. NULL не равен ничему, даже другому NULL.
#sql #собеседование
Чем NULL отличается от 0
Ответ:
NULL - это не число, а также NULL не является значением пустой строки. NULL используется для указания того, что данные отсутствуют, неизвестны, неприменимы. NULL не равен ничему, даже другому NULL.
#sql #собеседование
PG BootCamp Russia 2026 — комьюнити-конференция российского сообщества PostgreSQL с подтвержденным официальным международным статусом.
Мероприятие бесплатное, онлайн+офлайн, ориентировано на администраторов БД, разработчиков, инженеров, аналитиков, архитекторов.
Эксперты из Tantor, Яндекс, СберТех, Тензор, Хи-квадрат, Luxms BI и других компаний выступят по темам, связанным с разработкой, эксплуатацией и взаимодействием PostgreSQL с другими системами.
В предварительной программе:
📎 Решение застарелых архитектурных проблем PostgreSQL для современных нагрузок и масштабирования📎 Временные таблицы для Postgres. Почему это важно для платформы 1С и что можно улучшить?📎 Разделение Compute и Storage: архитектурный прорыв для PostgreSQL в облаке📎 Опыт вынесения OLAP-нагрузки на реплику📎 Highload "из ниоткуда": когда проблема не в СУБД, а в клиентской архитектуре📎 Опыт эксплуатации, проблемы и производительность PostgreSQL на Эльбрус, Baikal-S, Loongson, Repka Pi, x86📎 Поиск проблем планирования запросов до их воздействия на производительность📎 Тестирование, баги и уроки работы с патчем 64-битного счетчика транзакций PostgreSQL📎 Работа с логами PostgreSQL📎 …и другие (всего 25 выступлений)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
select * from R, S
в SQL эквивалентно...
в SQL эквивалентно...
Anonymous Quiz
10%
select * from R natural join S
34%
select * from R cross join S
22%
select * from R union join S
21%
select * from R inner join S
12%
Посмотреть ответ
Вопрос на SQL собеседовании.
Какой оператор имеет больший приоритет AND или OR (если они используются совместно)?
Ответ:
AND имеет больший приоритет, нежели OR
#sql #собеседование
Какой оператор имеет больший приоритет AND или OR (если они используются совместно)?
Ответ:
#sql #собеседование
🔥2
📝 Курс от OTUS: «Администрирование PostgreSQL. Экспертный уровень» — продвинутое погружение в работу с базой данных PostgreSQL в любых средах.
Освойте управление PostgreSQL на экспертном уровне: от настройки локальной инфраструктуры до развёртывания высокодоступных кластеров в облаках и Kubernetes. Научитесь автоматизировать процессы, оптимизировать производительность и экономить ресурсы — без лишних сервисов и избыточных затрат.
🔥 Приглашаем на серию из 2 бесплатных вебинаров курса — для DevOps‑инженеров, SRE, архитекторов данных, администраторов БД и разработчиков, которые хотят выйти на новый уровень владения PostgreSQL. 🔧💾
📅 26 марта в 20:00 МСК: «Путешествие запроса в PostgreSQL: от разбора до исполнения (от parser до executor)»
На вебинаре разберём, как PostgreSQL превращает текст запроса в результат — вскроем «чёрный ящик» и изучим каждый этап:
• От текста к дереву: как работают лексер и парсер, что такое parse tree и query tree, и зачем нужен rule rewriter (на примере того, как VIEW превращается в подзапрос).
• Планировщик изнутри: как оптимизатор строит plan nodes, оценивает стоимость через статистику (pg_statistic, correlation, MCV) и почему иногда ошибается.
• Executor и runtime: как plan tree исполняется итераторной моделью (Volcano model), где живут данные в памяти.
• Как читать EXPLAIN ANALYZE, чтобы видеть реальные узкие места.
Результат: вы поймёте, как именно PostgreSQL обрабатывает запросы, научитесь осознанно оптимизировать производительность — без метода подбора индексов. Уйдёте с чётким алгоритмом анализа и устранения «узких мест».
📅 9 апреля в 20:00 МСК: «PostgreSQL как векторная база данных: ИИ‑поиск без лишних сервисов»
На вебинаре разберём, как использовать PostgreSQL с расширением pgvector для семантического поиска и RAG‑систем — без внедрения отдельной векторной БД.
Программа:
• Работа с pgvector: установка, типы данных, индексы.
• Сравнение PostgreSQL и специализированных векторных БД по скорости и точности.
• Проектирование гибридного поиска (точный + семантический) в рамках одной базы.
• Выбор между индексами IVFFlat и HNSW для своей задачи.
• Примеры RAG‑запросов с комбинацией tsvector и векторного поиска.
• Успешные кейсы использования PostgreSQL для ИИ.
Результат: вы сможете добавить ИИ‑функции в продукт без усложнения инфраструктуры. Уйдёте с готовым планом внедрения векторного поиска на базе PostgreSQL.
🎯 Почему стоит участвовать:
- Получите практические инструменты: разбор реальных кейсов, шаблоны конфигураций, чек‑листы для аудита производительности.
- Изучите современные решения: pg_probackup, Wal‑G, pg_rewind, pgvector.
- Научитесь автоматизировать: используйте Terraform для установки ВМ и Ansible для развёртывания ПО.
- Разберётесь в облаках: отличия GCP, Yandex Cloud, SberCloud, VKCloud и как эффективно работать в каждом.
- Сможете задать вопросы практикующим инженерам и архитекторам PostgreSQL в прямом эфире.
- Примените знания сразу после вебинаров: с готовыми скриптами и инструкциями.
👉 Регистрируйтесь сейчас, а мы напомним о вебинаре накануне. OTUS.RU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Освойте управление PostgreSQL на экспертном уровне: от настройки локальной инфраструктуры до развёртывания высокодоступных кластеров в облаках и Kubernetes. Научитесь автоматизировать процессы, оптимизировать производительность и экономить ресурсы — без лишних сервисов и избыточных затрат.
🔥 Приглашаем на серию из 2 бесплатных вебинаров курса — для DevOps‑инженеров, SRE, архитекторов данных, администраторов БД и разработчиков, которые хотят выйти на новый уровень владения PostgreSQL. 🔧💾
📅 26 марта в 20:00 МСК: «Путешествие запроса в PostgreSQL: от разбора до исполнения (от parser до executor)»
На вебинаре разберём, как PostgreSQL превращает текст запроса в результат — вскроем «чёрный ящик» и изучим каждый этап:
• От текста к дереву: как работают лексер и парсер, что такое parse tree и query tree, и зачем нужен rule rewriter (на примере того, как VIEW превращается в подзапрос).
• Планировщик изнутри: как оптимизатор строит plan nodes, оценивает стоимость через статистику (pg_statistic, correlation, MCV) и почему иногда ошибается.
• Executor и runtime: как plan tree исполняется итераторной моделью (Volcano model), где живут данные в памяти.
• Как читать EXPLAIN ANALYZE, чтобы видеть реальные узкие места.
Результат: вы поймёте, как именно PostgreSQL обрабатывает запросы, научитесь осознанно оптимизировать производительность — без метода подбора индексов. Уйдёте с чётким алгоритмом анализа и устранения «узких мест».
📅 9 апреля в 20:00 МСК: «PostgreSQL как векторная база данных: ИИ‑поиск без лишних сервисов»
На вебинаре разберём, как использовать PostgreSQL с расширением pgvector для семантического поиска и RAG‑систем — без внедрения отдельной векторной БД.
Программа:
• Работа с pgvector: установка, типы данных, индексы.
• Сравнение PostgreSQL и специализированных векторных БД по скорости и точности.
• Проектирование гибридного поиска (точный + семантический) в рамках одной базы.
• Выбор между индексами IVFFlat и HNSW для своей задачи.
• Примеры RAG‑запросов с комбинацией tsvector и векторного поиска.
• Успешные кейсы использования PostgreSQL для ИИ.
Результат: вы сможете добавить ИИ‑функции в продукт без усложнения инфраструктуры. Уйдёте с готовым планом внедрения векторного поиска на базе PostgreSQL.
🎯 Почему стоит участвовать:
- Получите практические инструменты: разбор реальных кейсов, шаблоны конфигураций, чек‑листы для аудита производительности.
- Изучите современные решения: pg_probackup, Wal‑G, pg_rewind, pgvector.
- Научитесь автоматизировать: используйте Terraform для установки ВМ и Ansible для развёртывания ПО.
- Разберётесь в облаках: отличия GCP, Yandex Cloud, SberCloud, VKCloud и как эффективно работать в каждом.
- Сможете задать вопросы практикующим инженерам и архитекторам PostgreSQL в прямом эфире.
- Примените знания сразу после вебинаров: с готовыми скриптами и инструкциями.
👉 Регистрируйтесь сейчас, а мы напомним о вебинаре накануне. OTUS.RU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Каков будет результат выполнения следующего запроса:
SELECT AVG(Age) FROM Persons
SELECT AVG(Age) FROM Persons
Anonymous Quiz
17%
150
39%
100
19%
75
8%
UNKNOWN, поскольку присутствует NULL
17%
Запрос не выполнится (завершится ошибкой), поскольку присутствует NULL
Альтернатива вашим планам на пятничный вечер — 27 марта, при условии, что вы любите базы данных:
✔️ Как не угробить чувствительные данные на DBaaS
✔️ FoundationDB vs Cassandra 5 — битва титанов в Авито
✔️ S3 в Авито: как 100 000+ бакетов не превращаются в хаос
Все это и многое другое — на Avito Database Meetup в московском офисе Avito (или на онлайн-трансляции).
Нашли ссылку
✔️ Как не угробить чувствительные данные на DBaaS
✔️ FoundationDB vs Cassandra 5 — битва титанов в Авито
✔️ S3 в Авито: как 100 000+ бакетов не превращаются в хаос
Все это и многое другое — на Avito Database Meetup в московском офисе Avito (или на онлайн-трансляции).
Нашли ссылку
❤1
Вопрос на SQL собеседовании.
Что не так с этим запросом? Исправьте его, если нужно.
Ответ будет вечером.
#sql #собеседование
Что не так с этим запросом? Исправьте его, если нужно.
SELECT Id, YEAR(BillingDate) AS BillingYear
FROM Invoices
WHERE BillingYear >= 2010;
Ответ будет вечером.
#sql #собеседование
Ответ на предыдущий вопрос:
Неверное выражение BillingYear в условии WHERE. Несмотря на то, что он определен как алиас в выборке SELECT перед WHERE, логический порядок обработки условий отличается.
Правильный запрос будет выглядеть так:
#sql #собеседование
Неверное выражение BillingYear в условии WHERE. Несмотря на то, что он определен как алиас в выборке SELECT перед WHERE, логический порядок обработки условий отличается.
Правильный запрос будет выглядеть так:
SELECT Id, YEAR(BillingDate) AS BillingYear
FROM Invoices
WHERE YEAR(BillingDate) >= 2010;
#sql #собеседование