SQL Ready | Базы Данных

💅 SQLTutorial — шпаргалка, которая реально пригодиться!

Хочешь быстро вспомнить команды для запросов, объединений таблиц или операций с данными? На этом сайте найдёшь множество готовых подсказок. Отлично подойдёт, если учишь SQL, готовишься к собесу или просто не хочешь каждый раз гуглить синтаксис.

📌 Оставляю ссылочку: sqltutorial.org

➡️ SQL Ready | #ресурс

UNNEST + WITH ORDINALITY — управляемая распаковка массивов в PostgreSQL!

Обычный UNNEST() не сохраняет позицию элемента, что критично, когда важен порядок: восстановление списков, сортировка, работа с JSON-массивами.

В PostgreSQL есть решение — WITH ORDINALITY. Оно добавляет индекс элемента прямо при распаковке.

Пример: распакуем массив ингредиентов с сохранением порядка:

SELECT recipe_id, ingredient, ord
FROM recipes,
     UNNEST(ingredients) WITH ORDINALITY AS t(ingredient, ord);

В отличие от обычного UNNEST(), здесь мы сразу получаем порядковый номер — без оконных функций и без дополнительных JOIN.

Соберём обратно отсортированный список:

SELECT recipe_id,
       STRING_AGG(ingredient, ', ' ORDER BY ord) AS ordered_list
FROM (
    SELECT recipe_id, ingredient, ord
    FROM recipes,
         UNNEST(ingredients) WITH ORDINALITY t(ingredient, ord)
) q
GROUP BY recipe_id;

Работа с JSON-массивами:

SELECT order_id,
       item ->> 'name'  AS name,
       item ->> 'price' AS price,
       ord
FROM orders,
     jsonb_array_elements(items) WITH ORDINALITY AS t(item, ord);

🔥 Используйте WITH ORDINALITY в PostgreSQL, когда критична позиция элемента в массиве или JSON-списке.

➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Функции для работы с датой и временем в MySQL!

В этой шпаргалке собраны функции MySQL, применяемые для получения отдельных компонентов даты и времени: года, месяца, дня, часов, минут, секунд, номера недели и дня недели. Эти операции используются в большинстве рабочих запросов — от фильтрации и группировки данных до подготовки отчётов и временной аналитики.

➡️ SQL Ready | #шпора

Нужно получить список всех дней, даже тех, которых нет в таблице?

Например, показать дни без заказов. PostgreSQL умеет генерировать последовательности прямо в запросе:

SELECT * 
FROM generate_series('2025-01-01', '2025-01-31', interval '1 day');

generate_series() создаёт виртуальную таблицу с шагом по дате.
Никаких временных таблиц, никаких циклов.

Теперь можно объединить это с данными:

SELECT g.day, COUNT(o.id) AS total
FROM generate_series('2025-01-01', '2025-01-31', interval '1 day') AS g(day)
LEFT JOIN orders o ON date(o.created_at) = g.day
GROUP BY g.day
ORDER BY g.day;

🔥 Пригодится для аналитики временных рядов,
заполнения пропусков и построения отчётов!

➡️ SQL Ready | #совет

🖥 Находим маршруты с пересадками (мини-навигация в базе)

Соберём все возможные маршруты из аэропорта A в B — прямые, через одну пересадку и через две, без рекурсий и сложных конструкций.

В этом посте:

• Проверим, существует ли прямой путь, простой случай, но часто самый важный;

• Расширим поиск и найдём маршруты вида A => X => B, где X — автоматически вычисленная пересадка;

• Построим цепочки A => X => Y => B, что по сути является маленьким обходом графа.

Это базовая техника работы с графами, подходит для поиска зависимостей, цепочек действий и любых последовательностей.

➡️ SQL Ready | #задача

Сгенерированные колонки в PostgreSQL: ускоряем фильтры без лишних вычислений!

Когда одно и то же выражение постоянно считается в WHERE, запросы тормозят. В PostgreSQL это решается GENERATED ALWAYS AS … STORED — выражение вычисляется один раз и хранится как обычное поле.

Создаём таблицу с материализованным выражением:

CREATE TABLE events (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    payload JSONB NOT NULL,
    event_type TEXT GENERATED ALWAYS AS (payload->>'type') STORED
);

Теперь event_type больше не вычисляется на лету — значение лежит прямо в строке.

Фильтрация становится проще и быстрее:

SELECT id
FROM events
WHERE event_type = 'purchase';

Добавляем индекс:

CREATE INDEX idx_events_event_type
    ON events(event_type);

Проверяем:

EXPLAIN ANALYZE
SELECT id
FROM events
WHERE event_type = 'purchase';

🔥 Должен быть Index Scan, без тяжёлых операций над JSONB. Сгенерированные колонки отлично подходят для повторяющихся вычислений:

➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Очередь без конфликтов!

SKIP LOCKED позволяет управлять конкурентным доступом на уровне строки, а не всей таблицы, поэтому воркеры не ждут друг друга и не создают лишних блокировок.

Сегодня в гайде:

• Забираем задачи параллельно и без конфликтов;

• Делаем атомарный “взять + обновить” в одном запросе;

• Распределяем очереди между воркерами под высокой нагрузкой.

Этот прием делает обработку задач масштабируемой даже при высоком параллелизме.

➡️ SQL Ready | #гайд