Data Science. SQL hub

🖥 Полный перевод документации PostgreSQL на русский язык.

Здесь представлены эти переводы, оригинальная англоязычная документация PostgreSQL и документация к СУБД Postgres Pro в вариантах Standard и Enterprise.

📌 Скачать

@sqlhub

🖥 Шпаргалка по SQL JOINS!

🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять!

@sqlhub

🖥 Использование PostrgreSQL для полнотекстового поиска в приложениях!

💡 Полнотекстовый поиск — это неотъемлемая часть современных приложений, особенно тех, которые работают с большими объемами текстовой информации, будь то блог-платформы, системы управления контентом или новостные агрегаторы. Какое бы приложение вы не разрабатывали, добавление возможностей полнотекстового поиска может значительно улучшить пользовательский опыт. В этой статье мы рассмотрим, какие основные возможности полнотекстового поиска предлагает PostgreSQL, какие преимущества это дает, и приведем примеры запросов

🔗 Ссылка: *клик*

@sqlhub

🖥 ChatGPT попросили написать SQL запросы для базы данных магазина. Ответ убил

🌟 Кажется, ии медленно уничтожает человечество...

@sqlhub

❓ Какая разница между разными видами join?

🔹 (INNER) JOIN — возвращает строки, где значения совпадают в обеих таблицах.

🔹 LEFT (OUTER) JOIN — возвращает все строки из левой таблицы и те, что соответствуют условию из правой таблицы.

🔹 RIGHT (OUTER) JOIN — возвращает все строки из правой таблицы и те, что соответствуют условию из левой таблицы.

🔹 FULL (OUTER) JOIN — возвращает все строки, где есть совпадения в одной из таблиц.

@sqlhub

🖥 А что не вернет?

@sqlhub

🖥 EfCore.SchemaCompare — инструмент для сравнения схем баз данных Entity Framework Core (EF Core). Он позволяет проверять различия между базой данных и миграциями, обеспечивая удобный способ отслеживания изменений в схемах данных

🌟 Этот инструмент может быть полезен для управления версиями баз данных и предотвращения ошибок, связанных с несовпадением структуры данных при разработке приложений на EF Core

▪️GitHub

@sqlhub

👣 Greenmask — это инструмент с открытым исходным кодом для маскировки данных, обфускации и логического резервного копирования баз данных PostgreSQL. Он предназначен для анонимизации конфиденциальной информации в дампах баз данных, что делает его полезным для подготовки данных к использованию в непродукционных средах, таких как разработка или тестирование

🔍 Основные возможности:

🌟 Маскирование и анонимизация данных: Обеспечивает защиту конфиденциальных данных при перемещении между различными средами

🌟 Детерминированные преобразователи: Используют хеш-функции для обеспечения повторяемости результатов

🌟 Кроссплатформенность

🌟 Отсутствие состояния и независимость от схемы: Не требует изменений в структуре базы данных и работает с утилитами PostgreSQL, такими как pg_dump и pg_restore

🌟 Параллельная обработка: Ускоряет процессы дампа и восстановления за счет параллельного выполнения задач

🔐 Лицензия: Apache-2.0

▪️Github

@sqlhub

🖥 postgres-backup-local - это инструмент для создания резервных копий базы данных PostgreSQL в локальной файловой системе с автоматическим переключением между различными копиями.

Он позволяет делать резервные копии сразу нескольких баз данных с одного сервера, указывая их названия через запятую или пробел в переменной окружения POSTGRES_DB.

Также поддерживает выполнение вебхуков до и после выполнения задания, автоматически управляет ротацией и удалением устаревших копий. Инструмент работает под Docker и поддерживает архитектуры Linux: amd64, arm64, arm/v7, s390x, ppc64le.

🖥 GitHub: https://github.com/prodrigestivill/docker-postgres-backup-local

@sqlhub

🖥 Эта статья описывает, как создать документацию для базы данных с помощью инструмента DBdocs, используя язык DBML. Она демонстрирует, как автоматически генерировать документацию, что упрощает процесс документирования структуры базы данных

💡 В статье объясняется, как настроить DBML, создать документацию и делиться ею с командой для улучшения понимания структуры данных.

🔗 ссылка: *клик*

@sqlhub

⚡️ Выпуск СУБД MySQL 9.1.0

Компания Oracle выпустила новую версию MySQL 9.1.0. Теперь сборки MySQL Community Server доступны для всех основных дистрибутивов Linux, FreeBSD, macOS и Windows. Благодаря новой модели выпуска версий, MySQL 9.1 относится к веткам "Innovation".

Эти ветки предназначены для раннего доступа к новым функциям и выпускаются каждые 3 месяца.

Их поддержка прекращается после выхода следующей значительной версии. Планируется выпуск LTS-версии летом следующего года, которая рекомендуется для стабильных внедрений.

После этого будет выпущена новая версия MySQL 10.0.

Что нового в MySQL 9.1?

- Добавлена поддержка IF NOT EXISTS в CREATE VIEW, предотвращая ошибки при создании представлений с существующими именами.

- Прекращена загрузка триггеров при операциях чтения, уменьшая потребление памяти и нагрузку на CPU. Триггеры теперь загружаются только при модификациях данных.

- Расширен вывод EXPLAIN, включающий информацию о многодиапазонном чтении и полуобъединении.
- Обеспечено атомарное выполнение операций CREATE DATABASE и DROP DATABASE для защиты от сбоев.

- В JavaScript-хранимых процедурах добавлен тип VECTOR для передачи данных между процедурами.

- Поддержка аутентификации через протокол OpenID Connect.

- Исправлено 27 уязвимостей, включая критическую CVE-2024-5535, вызванную чтением данных вне выделенного буфера в OpenSSL.

@sqlhub

🖥 Базы данных в деталях — полный курс! (2024)

💡 Узнайте все о базах данных в этом курсе, разработанном, чтобы помочь вам понять сложности архитектуры и оптимизации баз данных. От понимания базовых компонентов, таких как управление транзакциями и механизмы хранения, до освоения расширенных методов индексации и изучения внутренней работы SQLite, этот курс снабжает вас знаниями для эффективного управления и оптимизации систем данных

🕞 Продолжительность: 3:41:19

🔗 Ссылка: *клик*

@sqlhub

⚡️ Marimo — это реактивный ноутбук на Python, который теперь поддерживает SQL.

Вот его основные возможности:

▪️Запуск одной ячейки приводит к автоматическому запуску всех зависимых ячеек.

▪️Вы можете запускать свои ноутбуки как скрипты Python, параметры которых задаются через аргументы командной строки.

▪️Встроенная поддержка SQL и удобная панель для работы с данными делают Marimo мощным инструментом для анализа информации.

▪️Ноутбуки Marimo сохраняются в формате .py, что позволяет легко управлять версиями через Git.

Важно отметить, что поддержка SQL была добавлена недавно. Это позволяет вам писать запросы и получать результаты в виде датафреймов.

pip install marimo && marimo tutorial intro

🔗 Ссылка

@sqlhub

🖥 Как Uber интегрировал SQL в свой чат

Блог Uber Engineering опубликовал статью о том, как компания внедрила функцию преобразования текста в SQL в своем чат-интерфейсе.

Эта функция включает в себя использование технологий NLP (natural language processing) для понимания запросов пользователей и последующего генерирования соответствующих SQL-запросов.

Uber добавил множество дополнительных функций, таких как автоматические подсказки таблиц и параметров, из которых пользователь может выбрать нужные данные для своего запроса. Эти улучшения делают процесс взаимодействия с базой данных через чат намного удобнее и проще.

Эта статья подчеркивает инновационный подход компании к улучшению пользовательского опыта и автоматизации рутинных процессов.

https://www.uber.com/en-DE/blog/query-gpt/

@sqlhub

🖥 Transact SQL для анализа данных!

💡 Язык Transact SQL является процедурным расширением языка SQL и используется в СУБД Microsoft SQL Server. В этой статье автор рассматривает использование некоторых элементов T-SQL для анализа данных

🔗 Ссылка: *клик*

@sqlhub

👩‍💻 Streamlit — бесплатный пакет Python для науки о данных и визуализации данных . В этом видео вы познаете базовые навыки запуска проекта Streamlit с интеграцией с MySQL!

💡 Вы узнаете, как создать панель инструментов веб-сайта аналитики с помощью Python и библиотеки Streamlit. В качестве примера будет использована база данных Excel для хранения данных и Streamlit для создания интерактивной панели, которая позволит визуализировать и исследовать данные!

🕞 Продолжительность: 1:29:42

🔗 Ссылка: *клик*

@sqlhub

🖥 Учебная программа SQL для дата-сайентистов

Эксперт с семилетним стажем в области дата-сайенс разработал пошаговую программу изучения SQL. Эта программа размещена в виде репозитория на GitHub и дополнена ссылками на обучающие материалы. Вот подробный план на шесть недель:

Неделя 1: Основы SQL
Узнаем, как извлекать данные из базы данных.

Неделя 2: GROUP BY
Рассмотрение группировки данных.

Неделя 3: Виды JOIN
Знакомство с различными типами соединений таблиц.

Неделя 4: Оконные функции
Изучение оконных функций для анализа данных.

Неделя 5: CTE и подзапросы
Понимание концепции временных таблиц и подзапросов.

Неделя 6: Собственный проект
Применение полученных знаний на практике через выполнение самостоятельного проекта.

Ссылки на все материалы доступны по следующей ссылке: Дорожная карта обучения SQL.

https://github.com/andresvourakis/free-6-week-sql-roadmap-data-science

@sqlhub

Большая шпаргалка по SQL — внутри ждёт всё, от основных команд до продвинутых фишек, вроде оконных функций.

— Основные команды SQL;
— SOL Joins;
— SQL Unions, Intersect, Except;
— Временные таблицы SQL, таблицы просмотра, CTE;
— Ранги SQL.

Сохраняйте себе, чтобы не потерять.

@sqlhub

🖥Полезная шппаргалка по проектированию реляционных баз данных

Реляционные базы данных представляют собой базы данных, которые используются для хранения и предоставления доступа к взаимосвязанным элементам информации. Реляционные базы данных основаны на реляционной модели — интуитивно понятном, наглядном табличном способе представления данных. Каждая строка, содержащая в таблице такой базы данных, представляет собой запись с уникальным идентификатором, который называют ключом. Столбцы таблицы имеют атрибуты данных, а каждая запись обычно содержит значение для каждого атрибута, что дает возможность легко устанавливать взаимосвязь между элементами данных.

Таблицы в такой базе данных также соотносятся друг с другом строго определенным образом. Реляционные базы данных используют целый комплекс инструментов, которые обеспечивают целостность данных, т. е. их точность, полноту и единообразие.

На картинке представлены ключевые моменты, которые следует знать о проектировании реляционных баз данных.

#азы #sql

@sqlhub