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
15%
150
40%
100
20%
75
9%
UNKNOWN, поскольку присутствует NULL
15%
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
Выберите корректный пример использования функции CONCAT:
Anonymous Quiz
1%
SELECT CONCAT = index AND city FROM Orders;
8%
SELECT CONCAT IN (`index`, `city`) FROM Orders;
75%
SELECT CONCAT(`index`, " ", `city`) FROM Orders;
10%
Нет правильного примера
6%
Узнать ответ
Вопрос на SQL собеседовании.
Как вы понимаете SELF JOIN?
Ответ:
SELF JOIN используется для соединения таблицы с ней самой.
При этом каждая строка таблицы соединяется с самой собой и с другими строками — в зависимости от заданных условий.
Синтаксис:
SELECT a.column_name, b.column_name
FROM table a, table b
WHERE condition;
SELF JOIN часто используется тогда, когда у разных полей одной таблицы могут быть одинаковые значения.
Например, один и тот же участник музыкальной группы может быть и вокалистом, и, например, клавишником. Если из базы музыкальных групп понадобится извлечь те, где вокалист и клавишник — одно лицо, потребуется SELF JOIN.
#sql #собеседование
Как вы понимаете SELF JOIN?
Ответ:
При этом каждая строка таблицы соединяется с самой собой и с другими строками — в зависимости от заданных условий.
Синтаксис:
SELECT a.column_name, b.column_name
FROM table a, table b
WHERE condition;
SELF JOIN часто используется тогда, когда у разных полей одной таблицы могут быть одинаковые значения.
Например, один и тот же участник музыкальной группы может быть и вокалистом, и, например, клавишником. Если из базы музыкальных групп понадобится извлечь те, где вокалист и клавишник — одно лицо, потребуется SELF JOIN.
#sql #собеседование
🙏3😁1
Отличаются ли в SQL операторы AND и & (амперсанд)?
Anonymous Quiz
16%
Между ними нет различий
55%
Оператор & не поддерживается стандартом SQL
9%
Приоритет AND ниже, чем приоритет &
6%
Приоритет AND выше, чем приоритет &
13%
Узнать ответ
Задача. Напишите SQL запрос.
Есть таблица transactions - картинка номер 1 (верхняя)
Где cash_flow — это выручка минус затраты за каждый день.
Нужно написать запрос, чтобы получить нарастающий итог для денежного потока каждый день таким образом, чтобы в конечном итоге получилась таблица в такой форме - картинка номер 2 (нижняя)
Ответ:
SELECT date, cash_flow,
SUM(cash_flow) OVER (ORDER BY date ASC) AS cumulative_cf
FROM transactions;
Есть таблица transactions - картинка номер 1 (верхняя)
Где cash_flow — это выручка минус затраты за каждый день.
Нужно написать запрос, чтобы получить нарастающий итог для денежного потока каждый день таким образом, чтобы в конечном итоге получилась таблица в такой форме - картинка номер 2 (нижняя)
Ответ:
SUM(cash_flow) OVER (ORDER BY date ASC) AS cumulative_cf
FROM transactions;
🔥24 июня в 20.00 мск. приглашаем на открытый урок: "Отказоустойчивый и высоко-доступный кластер RabbitMQ"
На вебинаре разберём практические подходы к созданию отказоустойчивой и высоко-доступной очереди сообщений для высоконагруженных систем.
📌 Что будет:
— Запуск и настройка кластера: Quorum Queues и Mirrored Queues (синхронная репликация)
— Синхронизация очередей и обеспечение согласованности
— Dead Letter Queue + правильные настройки durability
— Гарантии доставки для Producer: баланс между надёжностью и производительностью
— Asynchronous cluster-to-cluster message routing: Exchange Federation и Shovels
🎯 После вебинара вы сможете:
— Самостоятельно развернуть отказоустойчивый кластер RabbitMQ
— Настраивать Quorum Queues и Mirrored Queues под разные сценарии
— Правильно работать с Dead Letter Queues и гарантиями доставки
— Организовывать межкластерное взаимодействие сообщений
— Проектировать надёжные асинхронные коммуникации в микросервисной архитектуре
👉 Регистрация открыта: https://vk.cc/cYRCK4
Вебинар приурочен к старту курса «Высоконагруженные системы: архитектура и масштабирование».
🎁При покупке курса вы получите в подарок мини-курс по Kafka, который поможет подготовиться к собеседованию в бигтех
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
На вебинаре разберём практические подходы к созданию отказоустойчивой и высоко-доступной очереди сообщений для высоконагруженных систем.
📌 Что будет:
— Запуск и настройка кластера: Quorum Queues и Mirrored Queues (синхронная репликация)
— Синхронизация очередей и обеспечение согласованности
— Dead Letter Queue + правильные настройки durability
— Гарантии доставки для Producer: баланс между надёжностью и производительностью
— Asynchronous cluster-to-cluster message routing: Exchange Federation и Shovels
🎯 После вебинара вы сможете:
— Самостоятельно развернуть отказоустойчивый кластер RabbitMQ
— Настраивать Quorum Queues и Mirrored Queues под разные сценарии
— Правильно работать с Dead Letter Queues и гарантиями доставки
— Организовывать межкластерное взаимодействие сообщений
— Проектировать надёжные асинхронные коммуникации в микросервисной архитектуре
👉 Регистрация открыта: https://vk.cc/cYRCK4
Вебинар приурочен к старту курса «Высоконагруженные системы: архитектура и масштабирование».
🎁При покупке курса вы получите в подарок мини-курс по Kafka, который поможет подготовиться к собеседованию в бигтех
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
❤1👍1
Трюк дня. Извлечение имени, отчества и фамилии из строки с полным именем
В столбце
Напишите MySQL-запрос, который извлечет
Например, из 'Alena Igorevna Petrova' должны получиться 3 столбца:
А из строки 'Jack Powers' получится следующее:
Решение будет вечером.
#tips
В столбце
fullname таблицы customers содержится имя, отчество и фамилия в следующем формате: 'name middlename surname'.Напишите MySQL-запрос, который извлечет
name, middlename и surname в отдельные столбцы. Если middlename не существует, то в результате в middlename должен быть NULL.Например, из 'Alena Igorevna Petrova' должны получиться 3 столбца:
• name = 'Alena', • middlename = 'Igorevna', • surname = 'Petrova'. А из строки 'Jack Powers' получится следующее:
• name = 'Jack', • middlename = NULL, • surname = 'Powers'.Решение будет вечером.
#tips
❤3💩1
Трюк дня. Извлечение имени, отчества и фамилии из строки с полным именем. Решение.
#tips
SELECT
SUBSTRING_INDEX (SUBSTRING_INDEX (fullname, ' ', 1), ' ', -1) AS name,
IF (LENGTH (fullname) - LENGTH (REPLACE (fullname, ' ', '')) > 1,
SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX (fullname, ' ', 2), ' ', -1), NULL)
AS middlename,
SUBSTRING_INDEX (SUBSTRING_INDEX (fullname, ' ', 3), ' ', -1) AS surname
FROM customers;
#tips
🥴1
Задача на мышление и логику.
Дано 12 монет, из которых 11 – настоящие, и только 1 – фальшивая. Фальшивая монета отличается от настоящих по массе. Какое минимальное количество взвешиваний необходимо, чтобы обнаружить фальшивую монету? Для взвешивания используются чашечные весы.
Решение будет вечером.
#логика
Дано 12 монет, из которых 11 – настоящие, и только 1 – фальшивая. Фальшивая монета отличается от настоящих по массе. Какое минимальное количество взвешиваний необходимо, чтобы обнаружить фальшивую монету? Для взвешивания используются чашечные весы.
Решение будет вечером.
#логика
Решение сегодняшней задачи на логику и мышление.
Минимальное количество взвешиваний – 3, ведь даже если мы взвесим 2 раза, то как мы узнаем, какая из монет фальшивая? Большую часть монет составляют настоящие, так что 2 монеты с одинаковым весом и будут настоящими, третья с другим весом – фальшивой.
Ответ: 3 взвешивания.
#логика
Минимальное количество взвешиваний – 3, ведь даже если мы взвесим 2 раза, то как мы узнаем, какая из монет фальшивая? Большую часть монет составляют настоящие, так что 2 монеты с одинаковым весом и будут настоящими, третья с другим весом – фальшивой.
Ответ: 3 взвешивания.
#логика
🔥 Для начинающих аналитиков и разработчиков.
Освойте главный инструмент для работы с данными. Курс проведет вас от первых SELECT до оконных функций и сложных соединений.
Формат: 15 коротких уроков + PDF-шпаргалка. Доступ навсегда.
💰 Цена: 6 900 ₽.
🆓 Попробуйте бесплатно: на странице курса есть тариф с вводным уроком и конспектом на 2 дня.
👉 Узнать подробнее и записаться: https://high.skillspace.ru/course/125816/about
Освойте главный инструмент для работы с данными. Курс проведет вас от первых SELECT до оконных функций и сложных соединений.
Формат: 15 коротких уроков + PDF-шпаргалка. Доступ навсегда.
💰 Цена: 6 900 ₽.
🆓 Попробуйте бесплатно: на странице курса есть тариф с вводным уроком и конспектом на 2 дня.
👉 Узнать подробнее и записаться: https://high.skillspace.ru/course/125816/about
🔥3👍2😁1🤯1😱1
Решение сегодняшней задачи на логику и мышление.
Вместо знака вопроса должно стоять число 179. Если двигаться по часовой стрелке начиная с 3, то каждое последующее число равно удвоенному предыдущему, к которому прибавили 1, 3, 5, 7, 9.
3 × 2 + 1 = 7.
7 × 2 + 3 = 17.
17 × 2 + 5 = 39.
39 × 2 + 7 = 85.
85 × 2 + 9 = 179.
#логика
Вместо знака вопроса должно стоять число 179. Если двигаться по часовой стрелке начиная с 3, то каждое последующее число равно удвоенному предыдущему, к которому прибавили 1, 3, 5, 7, 9.
3 × 2 + 1 = 7.
7 × 2 + 3 = 17.
17 × 2 + 5 = 39.
39 × 2 + 7 = 85.
85 × 2 + 9 = 179.
#логика
👍2🔥2🤝1