SQL Ready | Базы Данных

🖥 Полезнейшая статья от TheCode, где показано, как собрать полноценный проект с использованием SQLite!

В этой статье:
• SQLite в браузере с помощью sql.js
• Веб-приложение с локальным сохранением данных
• Интерфейс с поддержкой SQL-запросов

🔊 Советую прочитать на TheCode!

➡️ SQL Ready | #статья

🖥 Завез вам шпаргалку по регулярочкам в SQL: оператор REGEXP для точечного поиска по шаблону!

REGEXP — инструмент, который удобно использовать, если требуется сложный и гибкий поиск по шаблону. Например, поиск по нескольким условиям или использование специальных символов и диапазонов.

➡ SQL Ready | #шпора

🖥 INSERT ON CONFLICT — решаем конфликты элегантно!

INSERT ON CONFLICT очень полезен в случаях, когда нужно вставить новую запись в таблицу, но если запись с таким же уникальным ключом уже существует — нужно обновить эту запись.

Следует использовать:

• Для сокращения запросов — когда вместо двух запросов (SELECT + INSERT/UPDATE) нужно выполнить только один.

• Для оптимизации — производительности и минимизации количества запросов к базе данных.

• Для конкурентный доступа — когда нужно избежать проблем с конкурентным доступом.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

➡ SQL Ready | #гайд

SQL Murder Mystery — это интерактивная игра, в которой нужно использовать SQL-запросы для расследования виртуального убийства.

Игрокам предоставляется доступ к базе данных с информацией о преступлении, и они должны применять свои навыки работы с SQL для поиска улик, анализа данных и выявления преступника.

📌 Ссылочка: mystery.knightlab

➡️ SQL Ready | #ресурс

Materialized Views — решение для сложных аналитических запросов!

Материализованные представления — это отдельная структура, скажем с данными о продажах за последний месяц, использование которой позволяет разгрузить основную таблицу и значительно ускорить сложные аналитические запросы.

Синтаксис создания представления:

CREATE MATERIALIZED VIEW daily_sales_summary AS

Далее мы по сути пишем обычный запрос с учетом данных, которые нам понадобятся в нашем представлении:

SELECT
    DATE_TRUNC('day', order_date) AS sale_day,
    SUM(amount) AS total_sales
FROM orders

Теперь выберем записи о продажах за последний месяц:

WHERE created_at > NOW - INTERVAL '30 days'

DATE_TRUNC используем для округления момента продажи до дня, чтобы затем группировать продажи по дням:

GROUP BY DATE_TRUNC('day', order_date);

Из минусов materialized views — необходимость их постоянного обновления, иначе данные могут быть неактуальными:

REFRESH MATERIALIZED VIEW daily_sales_summary;

Materialized views физически сохраняются на диске и занимают место. Используйте этот инструмент, если ваши аналитические запросы действительно сложные и выполняются медленно.

➡ SQL Ready | #практика

Репозиторий PostgreSQL Patterns Library!

Он идет с коллекцией шаблонов и практик для оптимизации запросов и работы с базами данных PostgreSQL, направленный на повышение производительности и упрощение разработки.

Оставляю ссылочку: Github 📱

➡️ SQL Ready | #репозиторий