TGViewer
Channel Public Channel
Базы данных (Data Base)

Базы данных (Data Base)

@database_info

Базы данных (Data Base). По всем вопросам @evgenycarter
Subscribers
8.05K
Photos
665
Videos
479
Links
687

Showing posts older than #1797 · Back to latest

Older Posts 18 shown
Post #1796 920
🔥 Оптимизация сложных SQL-запросов: Как уменьшить время выполнения?

🛠 Основные проблемы:
🔹 Чрезмерное количество JOIN – могут приводить к тяжелым вычислениям.
🔹 Неправильные индексы – или их отсутствие вообще.
🔹 Подзапросы вместо JOIN – иногда работают хуже, чем соединения.
🔹 Ненужные SELECT * – выбираем только нужные колонки.
🔹 Фильтрация после JOIN – фильтруем данные как можно раньше.

✅ Как ускорить запрос?
1️⃣ Проверьте индексы – используйте EXPLAIN перед выполнением запроса. Если сканируется весь таблица (Full Table Scan), значит, нужны индексы.
2️⃣ Разбейте сложный запрос на части – иногда лучше записать результат во временную таблицу.
3️⃣ Избегайте SELECT * – указывайте только нужные колонки.
4️⃣ Используйте EXISTS вместо IN – в подзапросах это часто работает быстрее.
5️⃣ Тестируйте с разными JOIN – попробуйте INNER JOIN, LEFT JOIN, а в некоторых случаях UNION.
6️⃣ Оптимизируйте сортировку – ORDER BY без индексов тормозит запрос.

📲 Мы в MAX

#db

👉 @database_info
  • 👍 4
  • 🔥 2
Post #1793 993
🚀 Оптимизация запросов в SQL: как не утонуть в данных

Сегодня хочу поделиться мыслями на тему, которая часто становится болью для многих разработчиков баз данных — оптимизация SQL-запросов.

Когда база данных растёт, а запросы становятся сложнее, даже небольшой промах может привести к тому, что ваш сервер начнёт "плакать" под нагрузкой. Вот несколько советов, которые помогут вам держать запросы в тонусе:

1. Индексы — ваш лучший друг (и враг, если использовать неправильно)
Индексы ускоряют поиск данных, но их избыток может замедлить вставку и обновление. Используйте их с умом:
- Индексируйте только те столбцы, которые часто используются в условиях WHERE, JOIN и ORDER BY.
- Избегайте индексов на столбцах с низкой селективностью (например, пол с значениями "М" и "Ж").

2. Анализируйте план выполнения запроса
Перед тем как оптимизировать, нужно понять, что именно тормозит. Используйте EXPLAIN (или EXPLAIN ANALYZE в PostgreSQL) для анализа плана выполнения. Обратите внимание на:
- Полноценные сканирования таблиц (Seq Scan).
- Вложенные циклы (Nested Loop), которые могут быть медленными на больших данных.
- Использование временных таблиц и сортировок.

3. Избегайте N+1 проблемы
Если вы работаете с ORM, убедитесь, что не делаете лишних запросов. Например, вместо того чтобы выбирать связанные данные в цикле, используйте JOIN или prefetch_related (в Django).

4. Кэшируйте то, что можно кэшировать
Не все данные нужно каждый раз запрашивать из базы. Используйте кэширование для часто запрашиваемых данных. Redis или Memcached — отличные инструменты для этого.

5. Нормализация — это хорошо, но не всегда
Нормализация базы данных помогает избежать дублирования данных, но иногда денормализация может значительно ускорить запросы. Например, если у вас есть сложные агрегации, подумайте о создании материализованных представлений.

6. Следите за статистикой
Базы данных часто используют статистику для оптимизации запросов. Убедитесь, что она актуальна. Например, в PostgreSQL можно обновить статистику с помощью команды ANALYZE.

7. Не забывайте про мониторинг
Используйте инструменты для мониторинга производительности базы данных, такие как pg_stat_activity в PostgreSQL или Performance Schema в MySQL. Это поможет вовремя выявить "узкие" места.

📲 Мы в MAX

#db

👉 @database_info
  • 👍 3
  • ❤ 1
  • 🔥 1
Post #1792 1.03K
Безумные и забавные факты о SQLite

⚫️SQLite — самая часто разворачиваемая и используемая база данных. На текущий момент активно используется более одного триллиона (1000000000000 или миллиона миллионов) баз данных SQLite.

⚫️Её поддерживают три человека. Они не допускают внешних контрибьюторов.
Скорее всего, SQLite используется больше, чем все остальные движки баз данных суммарно. В мире работают миллиарды копий SQLite. Её можно встретить повсюду.

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/873816/

📲 Мы в MAX

#db

👉 @database_info
  • 👍 5
  • 🔥 3
Post #1791 985
Как лучше всего изучать язык SQL?

В 1986 году язык SQL (Structured Query Language) стал стандартом. В течение последующих 40 лет он стал доминирующим языком для систем управления реляционными базами данных. Чтение последнего стандарта (ANSI SQL 2016) может занять много времени. Как я могу его выучить?

В состав языка SQL входят 5 компонентов:
- DDL: data definition language, such as CREATE, ALTER, DROP
- DQL: data query language, such as SELECT
- DML: data manipulation language, such as INSERT, UPDATE, DELETE
- DCL: data control language, such as GRANT, REVOKE
- TCL: transaction control language, such as COMMIT, ROLLBACK

Для бэкенд-инженера может потребоваться знание большинства из них. Аналитику данных может потребоваться хорошее понимание DQL. Выберите те темы, которые наиболее актуальны для вас.

📲 Мы в MAX

#db

👉 @database_info
  • ❤ 3
  • 👍 3
  • 🔥 1
Post #1790 1.06K
Шардирование базы данных на пальцах

Популярные приложения рано или поздно должны масштабироваться для ускорения доступа к данным и увеличения трафика. Чтобы распределить данные на несколько серверов и обеспечить им безопасность и целостность, нужна база данных с соответствующей архитектурой — шардированная база данных.

Шардирование (шардинг) базы данных — это деление данных на разные фрагменты с целью повышения производительности и надежности. Иногда это понятие путают с репликацией и партицированием, но на самом деле это разные направления масштабирования, которые могут быть реализованы в пределах одной базы данных.

Существует два вида шардирования:

▪Вертикальное (по столбцам): каждый шард содержит часть столбцов массива и все связанные с ними строки данных.
▪Горизонтальное (по каким-либо критериям строки): каждый шард содержит одинаковые столбцы, но разные строки данных.

https://architecturenotes.co/database-sharding-explained/

📲 Мы в MAX

#db

👉 @database_info
  • 👍 3
Post #1788 921
🚀 Подборка полезных IT каналов в Max


Системное администрирование, DevOps 📌

https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора
https://max.ru/bash_srv Bash Советы
https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://max.ru/tipsysdmin Типичный Сисадмин
https://max.ru/channel_win_sysadmin Системный Администратор Windows
https://max.ru/channel_linux_admin Linux: Системный администратор
https://max.ru/channel_linuxmod Linux
https://max.ru/channel_i_linux Системный администратор
https://max.ru/channel_devopslib DevOps, SRE, Sysadmin
https://max.ru/channel_devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)

Excel лайфхак 📌
https://t.me/Excel_lifehack Excel лайфхак

Английский с нуля 🇬🇧
https://max.ru/UchuEnglish

1C разработка 📌
https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
https://max.ru/channel_DevLab1C 1С:Предприятие 8

Программирование C++📌
https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://max.ru/channel_cpp_geek C++ geek

Программирование Go📌
https://max.ru/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика

Программирование React📌
https://max.ru/react_lib React

Программирование Rust📌
https://max.ru/channel_rust_lib

Программирование Python 📌
https://max.ru/python_of Python академия.
https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика

Java разработка 📌
https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика
https://max.ru/channel_java_geek Java Geek

GitHub Сообщество 📌
https://max.ru/githublib Интересное из GitHub

Базы данных (Data Base) 📌
https://max.ru/database_info Все про базы данных

Фронтенд разработка 📌
https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков

Библиотеки 📌
https://max.ru/programmist_of Книги по программированию
https://max.ru/proglb Библиотека программиста
https://max.ru/bfbook Книги для программистов

Программирование 📌
https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻

Шутки программистов 📌
https://max.ru/itumor Шутки программистов

Защита, взлом, безопасность 📌
https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности
https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free

Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров

Математика 📌
https://max.ru/Pomatematike Канал по математике
https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике

Вакансии в IT📌
https://max.ru/progjob
https://max.ru/channel_rabotait

Мир технологий 📌
https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных

Городские📌
https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга
https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы
https://max.ru/piterspb Питер Новости: Санкт-Петербург / СПБ / ДТП
https://max.ru/channel_krasnodar_novosty Краснодар Новости
https://max.ru/channel_novosibirsk_novosti Новосибирск
https://max.ru/channel_samara_novosti Новости Самары
https://max.ru/channel_ekaterinburg_novosti Новости Екатеринбурга
https://max.ru/channel_kazan_novosti Новости Казани
https://max.ru/channel_omsk_novosti Новости Омска
https://max.ru/channel_moskva_24 Москва 24
MAX Системный Администратор | Sysadmin Windows & Linux Server. … Купить рекламу: https://telega.in/m/i_odmin Блог практикующего админа. Настройка Windows Server, Active Directory (AD), GPO и терминальных серверов (RDP). Раб…
  • 👎 3
  • ❤ 1
  • 👏 1
  • 🖕 1
Post #1787 979
7 SQL-запросов, которые решают 90% всех задач на работе

Каждый день одно и то же. Открываешь клиент базы данных, чтобы что-то проверить, посчитать или найти. И снова пишешь почти тот же SELECT, что и вчера, с тем же WHERE и JOIN. Знакомо?

SQL в большинстве случаях не требует сложные 100-строчные запросы с вложенными подзапросами на три уровня глубины. Чаще всего нам нужны простые, отточенные и, главное, эффективные конструкции.

В этой статье я собрал 7 таких запросов-«рабочих лошадок». Это не какой-то там справочник, а готовая шпаргалка для реальных задач.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/943298/

📲 Мы в MAX

#db

👉 @database_info
  • 👍 4
  • 🔥 1
Post #1786 1.1K
Продвинутый курс SQL за час - проще некуда

Сегодня я продолжу рассказывать про SQL и мы погрузимся уже в чуть более интересные запросы, связи и я попробую рассказать максимально просто о связях join и о группировках, на мой взгляд две не самые простые темы.

Содержание:
00:00 - Поехали
01:14 - Сортировка по номеру
03:23 - Ограничение вывода limit
06:30 - Уникальность данных distinct
08:18 - Сложение колонок
11:00 - Псевдонимы
15:35 - join - связи таблиц
27:45 - Left join
29:38 - Right join
35:00 - Быть или не быть (exists)
39:32 - Объединения union
41:42 - Глобальный поиск
43:45 - Агрегатные функции
54:00 - Группировка данных group by

источник

📲 Мы в MAX

#db #SQL

👉 @database_info
  • 👍 3
  • 🔥 1
Post #1785 1.11K
Типы JOIN в SQL и когда их применять

- INNER JOIN - пересечение множеств (только совпавшие строки).
- LEFT JOIN - все слева + совпавшие справа (несовпавшие → NULL).
- RIGHT JOIN - симметричен LEFT, лучше переворачивать под LEFT.
- FULL OUTER JOIN - все слева и справа (где нет пары → NULL).
- CROSS JOIN — декартово произведение (каждая со всеми).
- SELF JOIN - таблица соединяется сама с собой.
- SEMI / ANTI JOIN - “есть/нет соответствия” (через EXISTS / NOT EXISTS).
- LATERAL / APPLY - зависимая подзапросная таблица на строку слева.


1️⃣ INNER JOIN - «строго есть пара»

«Покажи оплаченные заказы с данными клиента».


SELECT o.id, c.name
FROM orders o
JOIN customers c ON c.id = o.customer_id
WHERE o.status = 'paid';


Используйте, когда отсутствие пары - повод исключить строку.

2️⃣ LEFT JOIN - «все слева, даже без пары»

«Список клиентов и количество их заказов (включая с нулём)».


SELECT c.id, c.name, COALESCE(COUNT(o.id), 0) AS orders_cnt
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON o.customer_id = c.id
GROUP BY c.id, c.name;


По умолчанию для «обогащения» справочниками и опциональных связей.

3️⃣ RIGHT JOIN - почти не нужен

Заменяйте на LEFT, поменяв стороны:


-- было:
-- SELECT ... FROM A RIGHT JOIN B ON ...
-- стало:
SELECT ...
FROM B
LEFT JOIN A ON ...


4️⃣ FULL OUTER JOIN - «объединить всё»

«Свод по всем клиентам и всем заказам, даже если без пары».


SELECT COALESCE(c.id, o.customer_id) AS customer_key, c.name, o.id AS order_id
FROM customers c
FULL JOIN orders o ON o.customer_id = c.id;


Редко нужен в отчётах/сверках. Поддержка зависит от СУБД.

5️⃣ CROSS JOIN - «все комбинации»

«Собрать сетку метрик по всем регионам и кварталам».


SELECT r.region, q.quarter
FROM regions r
CROSS JOIN quarters q;


Осторожно: взрыв строк.

6️⃣ SELF JOIN - «сравнить строки внутри таблицы»

«Найти менеджера и его подчинённого».


SELECT e.name AS employee, m.name AS manager
FROM employees e
LEFT JOIN employees m ON m.id = e.manager_id;


7️⃣ SEMI JOIN (EXISTS) - «фильтрация по факту наличия»

«Клиенты, у кого были заказы за 30 дней».


SELECT c.*
FROM customers c
WHERE EXISTS (
SELECT 1 FROM orders o
WHERE o.customer_id = c.id
AND o.created_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 day'
);


Не размножает строки, часто быстрее, чем JOIN + DISTINCT.

8️⃣ ANTI JOIN (NOT EXISTS) - «кто без соответствий»

«Товары, которые ни разу не покупали в этом году».


SELECT p.*
FROM products p
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1 FROM order_items oi
JOIN orders o ON o.id = oi.order_id
WHERE oi.product_id = p.id
AND o.created_at >= date_trunc('year', CURRENT_DATE)
);


Избегайте NOT IN с NULL - может дать пустой результат.

9️⃣ LATERAL / APPLY - «топ-N на строку»

«Последний заказ на клиента» (PostgreSQL: LATERAL, SQL Server: APPLY).


SELECT c.id, c.name, o_last.id AS last_order_id
FROM customers c
LEFT JOIN LATERAL (
SELECT o.id
FROM orders o
WHERE o.customer_id = c.id
ORDER BY o.created_at DESC
LIMIT 1
) o_last ON true;



💡Подводные камни

- LEFT JOIN + фильтр в WHERE ⇒ превращается в INNER.
Если нужно оставить «без пары», переносите условие в ON:


-- ❌ неверно
SELECT ... FROM c LEFT JOIN o ON o.customer_id = c.id
WHERE o.status = 'paid';

-- ✅ верно
SELECT ... FROM c LEFT JOIN o
ON o.customer_id = c.id AND o.status = 'paid';


- Дубликаты из «один-ко-многим». Перед JOIN делайте агрегацию в подзапросе/CTE.
- Индексы на ключах соединений (FK и соответствующие PK/UK) - must.
- Сопоставимость типов/колляций. Функции на ключе (LOWER(col)) ломают sargability - лучше нормализовать данные заранее.
- EXISTS чаще лучше, чем JOIN + DISTINCT для фильтрации.
- Проверяйте план. EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) и сравнение альтернатив.

Сохрани, чтобы не забыть. А как вы чаще фильтруете - через JOIN+DISTINCT или EXISTS?


📲 Мы в MAX

#db #SQL

👉 @database_info
  • 👍 4
  • 🔥 1
Post #1784 958
Антипаттерн: N+1 запросов — как заметить и починить

Вы берёте список сущностей, а потом в цикле для каждой тянете связанные данные. В итоге - 1 запрос за «родителями» + N запросов за «детьми». Латентность растёт линейно от размера выборки.

Симптомы

- В логах много одинаковых коротких запросов.
- Кол-во запросов ≈ размеру списка.
- Страница/endpoint сильно «замедляется» при росте данных.

Плохой пример (SQL + псевдокод)


-- Берём пользователей
SELECT id, name FROM users WHERE active = true;

-- Потом в цикле по каждому:
SELECT count(*) FROM orders WHERE user_id = :id;


Правильно (SQL, PostgreSQL) — сетевое мышление:


SELECT u.id,
u.name,
count(o.*) AS orders_cnt
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id
WHERE u.active = true
GROUP BY u.id, u.name;


Django ORM


# Плохо: в шаблоне/цикле обращаемся к user.orders -> N+1
users = User.objects.filter(active=True)

# Хорошо: подгрузим связи заранее
users = (User.objects
.filter(active=True)
.prefetch_related('orders')) # для 1:N
# для 1:1 / ForeignKey используйте select_related('profile')

# Агрегация без цикла
from django.db.models import Count
users = (User.objects.filter(active=True)
.annotate(orders_cnt=Count('orders')))


SQLAlchemy


from sqlalchemy.orm import selectinload, joinedload

# 1:N — безопаснее selectinload (батчирует IN (...))
users = (session.query(User)
.options(selectinload(User.orders))
.filter(User.active.is_(True))
.all())

# 1:1 — joinedload
user = (session.query(User)
.options(joinedload(User.profile))
.get(user_id))


Практические советы

- Логируйте кол-во запросов на эндпойнт/страницу. В Django - django-debug-toolbar, assertNumQueries в тестах; в SQLAlchemy - echo/интеграция с логгером.
- Индексы: обязательно orders(user_id); если фильтруете по статусу - составной (user_id, status).
- Батчинг вместо циклов: тяните детей одним запросом WHERE user_id IN (...), затем мапьте в памяти.
- Осторожно с joinedload для 1:N на больших выборках - риск «взрыва» строк. Для 1:N чаще выбирайте selectinload.
- Колонки по делу: не тащите SELECT *, берите только нужные поля.
- Пагинация: уменьшает N и давление на сеть/память.
- EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) - проверяйте планы и кардинальности.


💡Думайте наборами, а не циклами. Eager loading + агрегаты закрывают 90% случаев N+1. Настройте мониторинг количества запросов - и ловите проблему до продакшена.

Сохрани, чтобы не наступить снова. Поделись с коллегами. А как вы ловите N+1 у себя?

📲 Мы в MAX

#db

👉 @database_info
  • 👍 4
Post #1783 765
⚔️ SQL vs NoSQL: Что выбрать для вашего проекта?

Выбор базы данных - одно из ключевых архитектурных решений. Нет универсальной "серебряной пули", есть инструменты под разные задачи. Давайте разберем основные отличия и когда что использовать.

🐘 SQL (Реляционные БД): Порядок и Транзакции

Примеры: PostgreSQL, MySQL, MS SQL, Oracle.
Основа: жесткая схема данных, таблицы, строки, отношения, поддержка ACID транзакций (атомарность, согласованность, изолированность, долговечность).


-- SQL Пример: JOIN трех таблиц
SELECT u.name, o.order_date, p.product_name
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.id
WHERE u.country = 'KZ';



Выбирайте SQL, если:

• У вас четко структурированные данные.
• Критична согласованность данных и сложные транзакции (например, финтех).
• Требуются сложные выборки и отчеты (мощный диалект SQL).

🍃 NoSQL: Гибкость и Масштабирование

Примеры: MongoDB (документная), Redis (ключ-значение), Cassandra (ширококолоночная), Neo4j (графовая).
Основа: гибкая схема или ее отсутствие, различные модели данных, фокус на горизонтальном масштабировании. Часто жертвуют полной ACID согласованностью ради производительности (Eventual Consistency).


// NoSQL Пример (MongoDB): вставка документа пользователя
db.users.insertOne({
name: "Aliya",
age: 28,
address: {
city: "Almaty",
street: "Abay Ave"
},
tags: ["dev", "database"]
});



Выбирайте NoSQL, если:

• Данные неструктурированы или их структура часто меняется.
• Требуется огромная пропускная способность записи/чтения (лайки, логи, чаты).
• Необходимо простое горизонтальное масштабирование (добавление новых узлов).
• Допустима отложенная согласованность (Eventual Consistency).

Подводные камни NoSQL:

• Сложность JOIN-ов: В документных БД (как MongoDB) JOIN-ы (lookup) дорогие и не так эффективны, как в реляционных. Модель данных часто приходится "денормализовать" (дублировать данные).
• Отложенная согласованность: Если вам критично видеть самое последнее записанное значение сразу после записи, будьте осторожны с NoSQL конфигурациями по умолчанию.

Итог:
Выбирайте инструмент под задачу. SQL - для транзакций и структуры, NoSQL - для масштаба и гибкости. Часто в современном мире используют полиглот-архитектуру: SQL для ядра данных, а NoSQL для кэширования (Redis) или хранения логов/аналитики.

Сохрани пост, чтобы освежить в памяти перед проектированием следующей системы! 👇

📲 Мы в MAX

#db

👉 @database_info
  • 👍 5
  • 🔥 2
Post #1782 812
🚀 Подборка полезных IT каналов в Max


Системное администрирование, DevOps 📌

https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора
https://max.ru/bash_srv Bash Советы
https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://max.ru/tipsysdmin Типичный Сисадмин
https://max.ru/channel_win_sysadmin Системный Администратор Windows
https://max.ru/channel_linux_admin Linux: Системный администратор
https://max.ru/channel_linuxmod Linux
https://max.ru/channel_i_linux Системный администратор
https://max.ru/channel_devopslib DevOps, SRE, Sysadmin
https://max.ru/channel_devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)

Excel лайфхак 📌
https://t.me/Excel_lifehack Excel лайфхак

Английский с нуля 🇬🇧
https://max.ru/UchuEnglish

1C разработка 📌
https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
https://max.ru/channel_DevLab1C 1С:Предприятие 8

Программирование C++📌
https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://max.ru/channel_cpp_geek C++ geek

Программирование Go📌
https://max.ru/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика

Программирование React📌
https://max.ru/react_lib React

Программирование Rust📌
https://max.ru/channel_rust_lib

Программирование Python 📌
https://max.ru/python_of Python академия.
https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика

Java разработка 📌
https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика
https://max.ru/channel_java_geek Java Geek

GitHub Сообщество 📌
https://max.ru/githublib Интересное из GitHub

Базы данных (Data Base) 📌
https://max.ru/database_info Все про базы данных

Фронтенд разработка 📌
https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков

Библиотеки 📌
https://max.ru/programmist_of Книги по программированию
https://max.ru/proglb Библиотека программиста
https://max.ru/bfbook Книги для программистов

Программирование 📌
https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻

Шутки программистов 📌
https://max.ru/itumor Шутки программистов

Защита, взлом, безопасность 📌
https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности
https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free

Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров

Математика 📌
https://max.ru/Pomatematike Канал по математике
https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике

Вакансии в IT📌
https://max.ru/progjob
https://max.ru/channel_rabotait

Мир технологий 📌
https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных

Бонус 📌
https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга
https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы
https://max.ru/piterspb Питер Новости: Санкт-Петербург / СПБ / ДТП
MAX Системный Администратор | Sysadmin Windows & Linux Server. … Купить рекламу: https://telega.in/m/i_odmin Блог практикующего админа. Настройка Windows Server, Active Directory (AD), GPO и терминальных серверов (RDP). Раб…
  • 👍 2
  • 💩 1
Post #1781 877
🔥 Неправильные типы данных в БД — тихий убийца производительности

Одна из самых частых ошибок — выбирать тип “на всякий случай побольше”.

❌ Примеры антипаттернов:

- VARCHAR(255) для всего подряд, даже если поле — код из 10 символов.
- TEXT для email-адресов.
- BIGINT для счётчика, где максимум 1000 записей.
- FLOAT для денег (теряешь точность).

✅ Как лучше:

- Размер строки под задачу: VARCHAR(50) для email, CHAR(2) для кода страны.
- Для денег → NUMERIC(10,2) или DECIMAL.
- Для булевых значений → BOOLEAN, а не INT.
- Для дат → DATE или TIMESTAMP, а не строка.

📌 Пример:


-- Плохо
price FLOAT;

-- Хорошо
price NUMERIC(10,2);


⚡️ Итог: грамотный выбор типов = меньше места, быстрее запросы, меньше багов.

Сохрани, чтобы не забыть 😉

📲 Мы в MAX

#db

👉 @database_info
  • 👍 4
  • 🔥 2
Post #1780 935
🏁До старта обработки миллиарда записей 3… 2… 1… клик

Выбирайте не просто СУБД, а гоночный болид для работы с данными.
ClickHouse® в облаке Selectel — машина, адаптированная под предельные нагрузки и сложные трассы. Отлично работает с векторными типами данных, эффективна в запросах для задач поиска семантического сходства, кластеризации или RAG.

Под капотом — SSD-накопители стандарта NVMe, оперативная память DDR5 и процессоры Intel® Xeon®Gold и AMD EPYC™. Мощное железо для максимальной производительности вашей баз данных.

Пройдемся по базе. Что вас ждет после запуска кластера ClickHouse в облаке Selectel?

⚡Скорость. Кластеры рассчитаны на хранение и быструю обработку даже петабайтов данных и обработку тяжелых аналитических запросов.

⚡Надежность. В Multi-AZ кластерах ноды размещены в разных дата-центрах, чтобы инфраструктура продолжила работу даже при отключении одного из узлов.

⚡Экономичный расход. Может выполнять запросы к данным, хранящимся в S3 в формате Iceberg, без их копирования. Это позволяет сократить расходы более чем в два раза по сравнению с использованием только локальных дисков.

На вас — пилотирование, а обслуживание кластера забирает на себя Selectel.

Ускорьте работу с базами данных в облаке Selectel: https://slc.tl/ywhx8

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJF5Fkm
Post #1779 914
🚨 Антипаттерн: Почему OFFSET убивает твою базу (и как делать пагинацию правильно)

Привет! Если вы когда-нибудь реализовывали каталог товаров или ленту новостей, то наверняка писали запрос с LIMIT и OFFSET. Для небольших таблиц это работает отлично, но как только проект взлетает и данных становится много, база начинает задыхаться. Давайте разберем, почему так происходит и как это лечить.

❌ Как мы делаем обычно:


SELECT id, title, created_at
FROM articles
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 50 OFFSET 100000;



В чем подвох? База данных не умеет «магически» прыгать на 100 000-ю строку. Ей придется прочитать, отсортировать (если нет подходящего индекса) и отбросить первые 100 000 строк, чтобы вернуть вам всего 50. Чем глубже пользователь листает страницы, тем медленнее работает запрос. Нагрузка на CPU и диски растет экспоненциально.

✅ Как делать правильно:

Вместо того чтобы говорить базе «пропусти N строк», мы говорим ей «дай мне 50 записей, которые идут сразу после последней записи, которую я уже видел».


SELECT id, title, created_at
FROM articles
WHERE created_at < '2023-10-25 14:00:00' -- дата из последней записи на предыдущей странице
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 50;



Этот запрос мгновенно найдет нужное место по индексу (B-Tree) и прочитает ровно 50 строк. Никакой лишней работы!

🛠 Важный нюанс:
Если поле created_at не уникально (две статьи вышли в одну секунду), предыдущий запрос может пропустить данные. Используйте уникальный «тайбрейкер» - например, id. В PostgreSQL это можно сделать очень элегантно с помощью кортежей (Row Values):


SELECT id, title, created_at
FROM articles
WHERE (created_at, id) < ('2023-10-25 14:00:00', 10543)
ORDER BY created_at DESC, id DESC
LIMIT 50;



(Не забудьте создать составной индекс: `CREATE INDEX idx_articles_created_id ON articles (created_at DESC, id DESC);`)

📌 Итог:

• OFFSET / LIMIT: Ок для админок с небольшим трафиком и малым объемом данных (до ~10-50к строк).

• Keyset Pagination: Must-have для бесконечных скроллов (infinite scroll), публичных API и таблиц на миллионы записей.

👇 Скинь ссылку на этот пост фронтендеру, который просит «просто добавить номер страницы» в API. А какой метод пагинации чаще всего используете вы в своих текущих проектах? Делитесь в комментариях!

📲 Мы в MAX

#db

👉 @database_info
  • 👍 7
  • ❤ 2
  • 🔥 2
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →