SQL Ready | Базы Данных

🖥 Функции для работы с JSON в MySQL!

В этой шпаргалке собраны ключевые функции и операторы MySQL для чтения, обновления, проверки и формирования JSON-структур. Материал охватывает извлечение значений, модификацию полей, работу с объектами и массивами, а также проверку вложенных данных. Подходит для хранения метаданных, гибких профилей и других полуструктурированных данных.

➡️ SQL Ready | #шпора

Хотите найти дубликаты по нескольким полям и оставить только самые свежие или правильные записи?

Используйте оконную функцию ROW_NUMBER() по ключам,
которые должны быть уникальны:

ROW_NUMBER() OVER (
  PARTITION BY email, phone
  ORDER BY updated_at DESC
)

Первая строка в группе (dup_rank = 1) - оригинал.
Все остальные - реальные дубликаты, которые можно чистить.

Чтобы увидеть только те строки, которые должны быть удалены:

SELECT *
FROM (
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (
    PARTITION BY email, phone ORDER BY updated_at DESC
  ) AS dup_rank
  FROM users
) t
WHERE dup_rank > 1;

🔥 Подходит для очистки данных, поиска дубликатов, контроля миграций и проверки внешних интеграций.

➡️ SQL Ready | #совет

🖥 Bitmap Scan — быстрые выборки по нескольким фильтрам!

Когда фильтры задействуют несколько индексов, Index Scan может работать неэффективно. Bitmap Scan объединяет результаты этих индексов и читает только нужные страницы.

Сегодня в гайде:

• Как bitmap объединяет несколько индексов;

• Что означает BitmapAnd в плане выполнения;

• Почему эта техника ускоряет сложные фильтры на больших таблицах.

Прием позволяет эффективно обрабатывать сложные фильтры и стабильно работать с большими таблицами.

➡️ SQL Ready | #гайд

☕️ Essential SQL — это обучающий ресурс для тех, кто хочет освоить язык SQL с нуля!

Он предлагает пошаговые уроки, которые помогают разобраться в основах работы с базами данных, научиться писать запросы и уверенно применять знания на практике.

📌 Оставляю ссылочку: essentialsql.com

➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 Функции преобразования данных в MySQL!

Шпаргалка по основным функциям для приведения типов, изменения кодировок, форматирования чисел и дат, а также построения условных выражений. Эти инструменты используются при нормализации входных данных, подготовке результатов для отображения и создании гибкой логики внутри SQL-запросов.

➡️ SQL Ready | #шпора

Нужно понять, какие строки изменились с прошлого дня?

Не обязательно хранить историю, можно сравнить сами строки по хешу.

Соберем все поля строки в единый структурированный объект:

row(id, email, status, updated_at)

И посчитаем хеш от всей строки:

md5(row(... )::text)

Теперь можно сравнить два снапшота:

SELECT u_new.id
FROM users_new u_new
JOIN users_old u_old ON u_old.id = u_new.id
WHERE md5(row(u_new.*)::text) <> md5(row(u_old.*)::text);

Если нужно показать, что именно изменилось, добавьте JSON-представление строки:

row_to_json(u_new.*)

🔥 Работает на разных объёмах данных без транзакционных логов.

➡️ SQL Ready | #совет

🖥 Сколько денег теряет продукт, когда система “лежит”?

Когда продукт недоступен, каждая минута стоит денег: падают заказы, транзакции не проходят, пользователи уходят.

Сегодня в задаче:

• Выделим непрерывные последовательности ошибок, чтобы отделить реальные инциденты от разовых сбоев.

• Посчитаем длительность каждого инцидента на основе временных меток, получим время недоступности сервиса.

• Оценим финансовый ущерб, умножив длительность простоя на среднюю выручку в минуту”.

Отчет позволяет не просто зафиксировать сбои, но и посчитать ущерб от каждого окна простоя.

➡️ SQL Ready | #задача