Data Science. SQL hub

🔥 PostgreSQL 19 задерживается релиз может сдвинуться на несколько недель или даже месяцев.

Причина не в одной критической ошибке, а в масштабе переработок. После начала бета-тестирования из PostgreSQL 19 уже откатили 53 изменения, включая несколько заметных функций.

Из релиза убрали SQL/PGQ для графовых запросов, GROUP BY ALL, объединение и разделение партиций через ALTER TABLE, онлайн-переключение checksums, часть изменений JSON_TABLE и новые возможности pg_stat_statements. Большинство этих функций теперь, вероятно, вернутся уже в PostgreSQL 20.

При этом в PostgreSQL 19 пока остаются pg_plan_advice, parallel autovacuum, ON CONFLICT DO SELECT, IGNORE NULLS для оконных функций и ряд улучшений логической репликации.

Отдельная причина большого числа поздних откатов — более глубокое тестирование кода. Разработчики всё активнее используют AI-инструменты для поиска ошибок и генерации воспроизводимых тестов, из-за чего проблемы находят уже после попадания изменений в ветку релиза.

Следующая Beta 4 запланирована на 24 сентября 2026 года. Для production Snowflake пока рекомендует ориентироваться на PostgreSQL 18.

https://www.snowflake.com/en/blog/engineering/postgresql-19-release-delay-feature-reverts/

Участвуй во всероссийском ИТ-чемпионате МТС True Tech Champ 2026 c призовой фондом 10 250 000 рублей.

Если тебе нравятся алгоритмы, структуры данных и задачи на чистую логику — участвуй в алгоритмическом треке с индивидуальным зачетом.

Решай задачи разного уровня сложности: от базовых до тех, что проверяют скорость мышления и умение оптимизировать решения за ограниченное время.

В финале лучшие 120 участников алгоритмического трека сразятся в лайв-кодинге за шесть призовых мест и 2 750 000 рублей. Всех финалистов ждут:
— Лимитированный мерч;
— Сертификаты об участии;
— Масштабное мероприятие с выступлениями хэдлайнеров и фестивальными активностями.

Успей зарегистрироваться и пройти отборочный этап до 27 сентября.

Erid: 2VSb5xkQt6E

📌 NY Post: Anthropic - это культ

Профессор Вашингтонского университета Педро Домингос в интервью New York Post рассказал, что сотрудники Anthropic относятся к Claude как к человеку - приписывают модели мотивы, эмоции, намерения и некоторую степень сознания.

Домингос много лет знаком с Дарио Амодеи и её ведущими инженерами. Культуру Anthropic он назвал сектантской и связал это с наймом. По его словам, компания отбирает только единомышленников, и отсюда низкая текучесть.

Удержание в Anthropic действительно высокое. По данным венчурного фонда SignalFire, через два года в компании остаются 80% инженеров, и это лучший показатель среди топовых лабораторий.

В процессе собеседования кандидатов просят поклясться в преданности общественной безопасности выше прибыли, и даже проводят психологическое тестирование, чтобы выяснить, будут ли они придерживаться этого принципа.

При этом многие сотрудники компании являются сторонниками движения эффективного альтруизма, философии, которая, по сути, сводится к тому, что их самопровозглашенные лидеры являются истиной в последней инстанции.

Их представление об этой философии заключается в том, что история следует закономерностям, и лишь небольшая группа людей способна эти закономерности увидеть, в то время как все остальные - нет. Предполагается, что именно эти люди должны вести общество, целые нации и все человечество к прогрессу.

Внутри Anthropic относятся к Клоду с почти религиозным почтением - некоторые из работников даже посещали условные похороны Claude 3 Sonnet, а другая модель, Opus 3, продолжает публиковать эссе после выхода на пенсию.

В Кремниевой долине также ходят слухи, что сотрудники Anthropic начали поклоняться Клоду как настоящему богу.

Компания серьёзно относится к распространению своих идей и тратит на это силы и средства. Раз в две недели Дарио проводит собрания, называемые поисками видений, которые сравнивают с проповедями.

В июне Anthropic объявила о программе по набору 1000 молодых людей, обучению их использованию Claude и последующему внедрению их в некоммерческие организации.

На неё было потрачено 150 млн долларов, а выпускники трудоустроены на полную ставку с заработной платой в более чем 400 некоммерческих организаций.

Компания также выплачивает 3600 долларов студентам, участвующим в программе Claude Campus Ambassador Program, которая занимается продвижением её ИИ в колледжах.

Между тем инвесторы, связанные с Anthropic, оплачивают труд более чем 80 журналистов, работающих в ведущих новостных изданиях, через Центр журналистики в области искусственного интеллекта имени Тарбелла.

Эти журналисты получают деньги за освещение индустрии ИИ, но редко проводят какие-либо значимые расследования или критикуют Anthropic.

В завершении Домингос отмечает, что хотя некоторые инженеры бьют тревогу, другие просто довольны высокими зарплатами и тем, что находятся на передовой своей отрасли.

... сейчас в Anthropic есть люди, которые на самом деле не верят во всю эту чушь, — сказал он. — Они остаются там, потому что это самое интересное место для работы с ИИ, и они будут очень хорошо зарабатывать

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Стать специалистом по Data Science всего за 10 недель — это реально!

Если давно смотрите в сторону Data Science, но откладываете старт из-за огромного количества технологий, математики и непонятного пути до первой работы — сейчас можно зайти в профессию по-другому.

Симулейтив запускает интенсивный буткемп по Data Science, который построен вокруг главного: за первые 10 недель собрать необходимый стек, получить практический опыт и начать готовиться к реальным собеседованиям.

И главное — вам не нужно сначала учиться 8–12 месяцев, а уже потом думать о трудоустройстве.

Что вас ждёт:
➖необходимые для старта навыки: Python, ML, статистика, работа с данными и AI-инструментами;
➖практика на реальных задачах и проектах;
➖понятный ежедневный план обучения и поддержка менторов;
➖еженедельные живые занятия, а не старые записи;
➖подготовка к собеседованиям уже с первых недель — групповые интервью, разбор вопросов и подготовка резюме.

А что после 10 недель? Буткемп — это только первый этап.

После него можно продолжить углублять экспертизу и двигаться к уровню middle:
➖продвинутый Python;
➖Git;
➖продвинутая статистика и A/B-тестирование;
➖Airflow;
➖MLOps и развёртывание ML-моделей.

Кому подойдёт:
1. Тем, кто хочет войти в Data Science с нуля.
2. Тем, кому не хватает структуры и дисциплины в самостоятельном обучении.
3. Тем, кто хочет быстрее перейти от обучения к поиску работы.

🔥ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено!

Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока!

🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО

Oracle провела очередную волну сокращений, по сообщениям сотрудников, под увольнение попали примерно 3–4 тысячи человек.

Отключения начались ещё до рассвета: около 4:00 сотрудникам стали закрывать доступ к внутренним системам, к 5:00–5:30 деактивировали Slack-аккаунты, а примерно в 6:00 разослали письма об увольнении.

Некоторые люди приехали в офис, не успев проверить почту, и уже на месте обнаружили, что их бейджи больше не работают.

Точный масштаб сокращений пока неясен, но отдельные команды, по словам сотрудников, потеряли около 10% состава. Число аккаунтов в рабочем Slack сократилось примерно на 3–4 тысячи.

Это не первая крупная волна увольнений Oracle в этом году: весной компания уже провела масштабные сокращения.

Два клиента одновременно бронируют один номер. Как не продать его дважды?

Обычная проверка «свободен ли номер?» может пропустить оба запроса: каждый успеет увидеть свободное время до сохранения чужой брони.

В PostgreSQL можно запретить пересечения прямо в базе:

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS btree_gist;

CREATE TABLE bookings (
    room_id   INT NOT NULL,
    starts_at TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    ends_at   TIMESTAMPTZ NOT NULL,

    CHECK (ends_at > starts_at),

    EXCLUDE USING gist (
        room_id WITH =,
        tstzrange(starts_at, ends_at, '[)') WITH &&
    )
);

Как это работает:

• room_id WITH = — проверяем брони одного номера.
• WITH && — запрещаем пересечение временных интервалов.
• '[)' — начало включено, конец исключён. Брони 10:00–11:00 и 11:00–12:00 допустимы.
• CHECK — окончание должно быть позже начала.

Ограничение действует и при одновременных запросах. Две конфликтующие брони сохранить не получится: приложение должно обработать ошибку и сообщить, что время уже занято.

Подходит для гостиниц, переговорных, аренды оборудования и записи к специалистам.

🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL

SQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде.

Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами.

Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой.

После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают.

Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/

Как SQLite превращает числа в текст по две цифры за раз

Обычное преобразование целого числа в строку извлекает цифры по одной с помощью деления на 10 и остатка % 10.

В SQLite используется таблица sqlite3DigitPairs - строка длиной 200 байт со всеми парами от 00 до 99:

"00010203040506070809"
"10111213141516171819"
...
"90919293949596979899"

Алгоритм берёт две цифры сразу и копирует готовую пару по вычисленному индексу. Это сокращает количество делений и итераций при форматировании i64 и u64.

Небольшая оптимизация внутри sqlite/src/util.c, которая особенно заметна на миллионах преобразований.

Почему PostgreSQL не использует индекс?

Лайт объясняет РюкуОписание: Когда Seq Scan выгоднее индекса и как проверить план запроса через EXPLAIN ANALYZE.

#sql #postgresql #deathnote

⚡️ DeepSeek выпустила V4.1 Flash

Ноую модель уже раскатывают в веб-чате и мобильных приложениях. Прежние режимы - быстрый, экспертный и распознавание изображений свели в один: выбирать вручную больше ничего не нужно.

Теперь одна модель ведёт и обычный диалог, и разбор картинок, и сложные вопросы. Сложность запроса она определяет сама, а зрение включает, когда на вход приходит изображение.

По словам DeepSeek, V4.1 Flash обходит V4 Pro по качеству, стоимости и скорости. До выхода V4.1 Pro она возьмёт на себя все запросы, которые раньше уходили на V4 Pro.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 Почему SQL работает именно так - заслуга Эдгара «Теда» Кодда

В конце 1960-х базы данных напоминали лабиринты указателей. Чтобы найти запись, программисту приходилось понимать, как именно данные расположены внутри системы.

Кодд предложил хранить данные в виде математических отношений - знакомых нам таблиц. В 1970 году он описал реляционную модель и основные операции:

* σ - выбирает строки по условию, будущий WHERE
* π - оставляет нужные столбцы, основа SELECT
* ⋈ - соединяет связанные таблицы, будущий JOIN

Ключевой идеей стала независимость данных. Пользователь описывает, какой результат ему нужен, а база сама решает, как его получить и где искать записи.

SQL появился позже, но был построен на реляционной модели Кодда. Её принципы до сих пор лежат в основе большинства запросов к базам данных.

🧠 Как обучить нейросеть на Python с нуля

Пошаговый разбор полного процесса:

* подготовка и разделение данных
* создание архитектуры модели
* выбор функции потерь и оптимизатора
* запуск обучения
* проверка качества на новых данных
* сохранение готовой модели

Материал подойдёт новичкам, которые хотят перейти от теории к первой работающей нейросети и понять, что происходит внутри обучения.

https://uproger.com/obuchit-nejroset-na-python/

💡 SQL-задача: почему запрос возвращает НЕПРАВИЛЬНЫЙ результат?

Есть таблица платежей:

CREATE TABLE payments (
    user_id    BIGINT,
    paid_at    TIMESTAMP,
    amount     NUMERIC
);

Нужно найти последний платёж каждого пользователя.

Разработчик пишет:

SELECT
    user_id,
    MAX(paid_at) AS paid_at,
    amount
FROM payments
GROUP BY user_id;

В некоторых СУБД запрос вообще не выполнится.

А в тех, где выполнится, amount может оказаться вообще НЕ от последнего платежа.

Почему?

Потому что MAX(paid_at) вычисляется отдельно, а amount не обязан принадлежать той же строке.

Например:

user_id | paid_at | amount
--------+--------------------+-------
1 | 2026-01-01 10:00 | 100
1 | 2026-02-01 10:00 | 900

Можно получить:

1 | 2026-02-01 10:00 | 100

Дата последняя, а сумма - от другой строки.

Правильный вариант в PostgreSQL:

SELECT DISTINCT ON (user_id)
    user_id,
    paid_at,
    amount
FROM payments
ORDER BY user_id, paid_at DESC;

Или универсально через оконную функцию:

SELECT user_id, paid_at, amount
FROM (
    SELECT *,
           ROW_NUMBER() OVER (
               PARTITION BY user_id
               ORDER BY paid_at DESC
           ) AS rn
    FROM payments
) t
WHERE rn = 1;

Но тут есть ещё одна ловушка.

Что будет, если у пользователя два платежа с одинаковым paid_at?

Тогда результат становится недетерминированным.

• Нужно добавить tie-breaker:

ORDER BY paid_at DESC, id DESC

Вот уже хороший вопрос для собеседования:

Как получить последнюю строку из группы так, чтобы результат был детерминированным даже при одинаковых timestamp?

⚡️ MongrelDB-V - клиент для MongrelDB на языке V.

Сам MongrelDB - open-source колоночная база на Rust с довольно необычным набором возможностей:

- SQL через DataFusion
- vector search и ANN
- full-text search
- MVCC
- WAL
- replication и CDC
- шифрование AES-256-GCM
- bitmap, MinHash, learned-range и другие индексы
- встроенный и серверный режимы

MongrelDB-V позволяет работать с этой базой из V через HTTP-клиент. Устанавливается обычной командой v install.

Интересный проект для тех, кто хочет попробовать V не только для небольших CLI-утилит, но и для работы с SQL, поиском и AI-native retrieval.

https://github.com/visorcraft/MongrelDB-V

Мы все еще здесь !

🔥 Tabularis - единое open-source приложение для работы с SQL

Если приходится постоянно переключаться между разными клиентами для PostgreSQL, MySQL и SQLite, Tabularis собирает всё в одном desktop-приложении.

Что умеет:

- PostgreSQL, MySQL/MariaDB и SQLite из коробки
- SQL notebooks с Markdown, результатами и графиками
- визуальный конструктор запросов
- Visual EXPLAIN с интерактивным разбором query plan
- переменные между ячейками
- MCP-сервер для AI-агентов
- расширение поддержки других БД через плагины

Подходит как единое рабочее место для аналитики, разработки и отладки SQL.

Apache 2.0.

https://github.com/TabularisDB/tabularis

Antares SQL Client

Современный, быстрый и ориентированный на продуктивность SQL-клиент с акцентом на пользовательский опыт (UX).

Текущие ключевые функции:
- Подключение к нескольким базам данных одновременно.
- Управление базами данных (добавление/редактирование/удаление).
- Полное управление таблицами, включая индексы и внешние ключи.
- Управление представлениями, триггерами, хранимыми процедурами, функциями и планировщиками (добавление/редактирование/удаление).
- Современная и удобная система вкладок; держите открытыми все необходимые вкладки в вашем рабочем пространстве.
- Заполнение тестовых данных в таблицах для генерации большого объема данных.
- Подсказки и автозаполнение запросов.
- История запросов: поиск по последним 1000 запросам.
- Сохранение запросов, заметок или задач.
- Поддержка SSH-туннелей.
- Режим ручного выполнения транзакций.
- Импорт и экспорт дампов баз данных.
- Настраиваемые горячие клавиши.
- Темная и светлая тема.
- Темы редактора.

https://github.com/antares-sql/antares

🔥 LatticeDB - локальная база для Graph RAG и памяти AI-агентов

Проект объединяет в одном embedded-движке сразу три способа работы с данными:

* граф связей
* векторный поиск через HNSW
* полнотекстовый поиск BM25

Вся база хранится в одном файле - без отдельного сервера и сложной конфигурации. Есть bindings для Python, TypeScript/Node.js и Go.

Подходит для Graph RAG, agent memory и локальных knowledge-систем.

https://readhacker.news/s/73wnt