Базы данных (Data Base)

PostgreSQL или MySQL?

Один из самых частых вопросов от разработчиков и DevOps — “Что лучше: PostgreSQL или MySQL?”. Давай без фанатизма, просто по фактам 👇

🔷 PostgreSQL:

* Поддержка JSONB с индексами — почти как NoSQL внутри SQL
* CTE, оконные функции, полнотекстовый поиск — топ для аналитики
* Расширяемость: можно писать свои типы, функции, операторы
* Хорош для сложных запросов, аналитики, геоданных (PostGIS)

🔻 Минусы:
– Сложнее в настройке и оптимизации
– Меньше хостингов out-of-the-box (но всё быстро меняется)



🔶 MySQL (особенно InnoDB / MariaDB):

* Быстрее на простых SELECT/INSERT, если запросы примитивные
* Больше ready-to-go хостингов и тулов для web
* Низкий порог входа — быстрее поднимается новичками

🔻 Минусы:
– Слабее в сложных SQL-конструкциях
– Нет нормальной поддержки CTE до недавнего времени
– JSON без индексации (в MySQL < 8.0)



Вывод:
🧠 Если делаешь CRM, веб-продукт или MVP с простыми запросами — MySQL зайдёт.
📊 Если строишь data-heavy приложения, BI, ETL или гео-системы — PostgreSQL без шансов.

Какой используешь ты и почему? 👇

#db

👉 @database_info

Разбор кейса. Компания переехала с MongoDB на PostgreSQL - зачем и что пошло не так.

Стартап хранил всё в MongoDB — быстро, удобно, JSON-документы летят.
Но через год — бизнес растёт, появляются проблемы:


🔸 Запросы тормозят.
Mongo не любит сложные агрегаты с джойнами по коллекциям.
А бизнесу уже нужно:
– аналитика по заказам
– ретеншн-отчёты
– CRM-связи между сущностями

🔸 Дублирование данных.
Документы растут, становятся вложенными, обновлять — боль.
Классическая проблема: “Обновили e-mail юзера — забыли в двух местах”.

🔸 Сложность поддержки.
Без схемы трудно отследить, что где лежит. Новым разработчикам — боль.


🔁 Решение: PostgreSQL

– Явная схема → валидируем данные сразу
– Поддержка JSONB → можно переехать частями
– Сильный SQL → отчёты, джойны, агрегации — на ура
– Надёжность и mature-инструменты для миграций, бэкапов, мониторинга


⚠️ Подводные камни:
– Миграция данных: пришлось писать парсеры и валидаторы
– Пришлось переосмыслить структуру: из “гибкого” хаоса в нормализованную модель
– Команда училась писать SQL и настраивать индексы


✅ Зато теперь:
– Запросы летят
– Данные валидны
– Аналитика возможна
– Рост — без боли


Переход с NoSQL на SQL — это не “откат назад”, это осознанный апгрейд, когда бизнесу нужен контроль, скорость и предсказуемость.

#db

👉 @database_info

Как упростить хранение логов и работу с данными?

В помощь отделу ИБ, DevOps- и SRE-инженерам, дата-аналитикам и разработчикам Selectel предлагает облако для OpenSearch.

Вы сможете создать готовый к работе кластер OpenSearch за несколько минут. Это поможет быстро найти, визуализировать и проанализировать данные, события или метрики без ограничений в масштабируемости.

Кроме производительного железа, бесперебойной работы и быстрого масштабирования в облаке Selectel для OpenSearch вы получите:

● бесплатные автоматические бекапы,
● возможность использовать диски разной производительности для холодного и горячего хранения
● Dashboard из коробки для аналитики и управления

Создайте кластер в OpenSearch за несколько кликов в Selectel по ссылке: https://slc.tl/yc44k

Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzquyU6q2

💣 NULL — тихий саботаж в твоей БД

На первый взгляд, NULL — просто отсутствие значения. Но на практике это частый источник багов, неверных аналитик и проблем в бизнес-логике.

📉 Антипаттерн: беспечное обращение с NULL

Примеры:

SELECT * FROM users WHERE age > 18;  -- Пользователи с age = NULL не попадут

Ты думаешь, что отбираешь всех взрослых, но age = NULL тут "выпадает", ведь NULL > 18 → UNKNOWN.

WHERE col1 = col2  -- Не сработает, если хотя бы одно значение NULL

🙈 Проблема: NULL не равно даже самому себе (NULL != NULL).
📉 Итоги: ошибки в JOIN'ах, WHERE-фильтрах, расчетах.



🛡 Как защититься:

✅ Явно учитывай NULL:

WHERE age > 18 OR age IS NULL  -- если хочешь включить "неизвестный возраст"

✅ Используй COALESCE:

SELECT COALESCE(discount, 0) FROM orders  -- подставим 0, если скидка не указана

✅ Проверяй NULL через IS NULL / IS NOT NULL

✅ Для агрегаций учитывай поведение NULL:

AVG(column)  -- пропустит NULL'ы, но COUNT(column) тоже не посчитает их!

Вывод:
NULL — не "ничего", а "неизвестно".
Пиши запросы так, как будто NULL всегда где-то прячется — и он не на твоей стороне.

Сохрани, чтобы не ловить грабли 💥

#db

👉 @database_info

Мини-гайд: Как ускорить SELECT’ы в PostgreSQL с помощью покрытия индекса (covering index)

Иногда индекс есть, а запрос всё равно тормозит. Почему?

👉 Потому что обычный индекс помогает найти строку, но потом БД всё равно лезет в таблицу, чтобы достать нужные поля. Это называется heap access — и это дорого.

📌 Решение — покрывающий индекс. Это индекс, который содержит все нужные поля прямо в себе. PostgreSQL с версии 11 умеет делать это через INCLUDE.

🔧 Пример:

-- Запрос
SELECT name, email FROM users WHERE status = 'active';

-- Обычный индекс
CREATE INDEX idx_users_status ON users(status);

-- Покрывающий индекс
CREATE INDEX idx_users_status_cover ON users(status) INCLUDE (name, email);

✅ Теперь PostgreSQL может ответить на запрос только по индексу, не трогая таблицу → быстрее.

📈 Особенно заметный профит:
– На больших таблицах
– В OLTP-нагрузках (много коротких запросов)
– Когда важна задержка ответа (например, API)

⚠️ Но не стоит включать весь ряд в индекс — это увеличит размер и замедлит обновления.

Вывод:
Покрывающие индексы — мощный способ ускорить SELECT без изменения запроса. Используй их там, где читаешь часто, а пишешь редко.

Сохрани, пригодится при оптимизации ⚙️

#db

👉 @database_info

🚀 Подборка Telegram каналов для программистов

Системное администрирование, DevOps 📌

https://t.me/bash_srv Bash Советы
https://t.me/win_sysadmin Системный Администратор Windows
https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин
https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья
https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин
https://t.me/devopslib Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор
https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)
https://t.me/i_linux Системный администратор
https://t.me/linuxchmod Linux
https://t.me/sys_adminos Системный Администратор
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux

1C разработка 📌
https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
https://t.me/DevLab1C 1С:Предприятие 8
https://t.me/razrab_1C 1C Разработчик
https://t.me/buh1C_prog 1C Программист | Бухгалтерия и Учёт
https://t.me/rabota1C_rus Вакансии для программистов 1С

Программирование C++📌
https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах

Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия.
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.me/python_360 Книги по Python

Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/java_geek Учим Java на примерах

GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub

Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных

Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin

Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано

Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр

Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов

БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Big Data, Machine Learning

Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻
https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста
https://t.me/lifeproger Жизнь программиста. Авторский канал.

QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика

Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов

Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.me/xakep_2 Хакер Free

Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров

Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике
https://t.me/matgeoru Математика | Геометрия | Логика

Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack

https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World)

Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT

🧱 Антипаттерн: Ненормализованная схема в SQL

Когда нужно «быстро запилить фичу», руки тянутся сделать одну таблицу, где и заказ, и клиент, и товары — всё в куче.

Пример:

CREATE TABLE orders (
  order_id SERIAL PRIMARY KEY,
  customer_name TEXT,
  customer_email TEXT,
  product_1_name TEXT,
  product_1_price NUMERIC,
  product_2_name TEXT,
  product_2_price NUMERIC
);

😰 Что пойдет не так:

– Дублирование данных — имя клиента повторяется в каждом заказе.
– Нет масштабируемости — максимум 2 продукта? А если будет 3?
– Трудности с запросами — попробуй посчитать топ-5 товаров. Удачи.
– Адские апдейты — изменить email клиента надо во всех заказах.

✅ Как правильно:

1. Нормализуй. Раздели данные на сущности: customers, orders, products, order_items.
2. Используй внешние ключи.
3. Не бойся JOIN'ов — они для этого и придуманы.

Пример нормализованной структуры:

-- Таблица клиентов
CREATE TABLE customers (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  email TEXT
);

-- Таблица заказов
CREATE TABLE orders (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  customer_id INT REFERENCES customers(id)
);

-- Таблица товаров
CREATE TABLE products (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  price NUMERIC
);

-- Связка товаров и заказов
CREATE TABLE order_items (
  order_id INT REFERENCES orders(id),
  product_id INT REFERENCES products(id),
  quantity INT
);

📌 Да, нормализация требует чуть больше времени. Зато потом вы не утонете в хаосе.

Сохрани, чтобы не забыть — и не повторять чужих ошибок.

#db

👉 @database_info

🔗 Мини-гайд по JOIN-ам в SQL

JOIN — мощнейший инструмент в арсенале SQL. Но многие путаются в типах. Разбираем на пальцах:


🔸 INNER JOIN

Что делает: оставляет только совпадающие строки из обеих таблиц.
Когда использовать: когда нужны только те записи, у которых есть соответствие.

SELECT *
FROM orders o
INNER JOIN customers c ON o.customer_id = c.id;

🧠 Best practice: это дефолтный выбор. Работает быстрее, т.к. отбрасывает всё "лишнее".


🔸 LEFT JOIN

Что делает: возвращает все строки из левой таблицы и NULL из правой, если нет совпадения.
Когда использовать: когда нужно сохранить всё из первой таблицы, даже если во второй нет данных.

SELECT *
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON o.customer_id = c.id;

🧠 Часто используется для аналитики: "у каких клиентов не было заказов?"


🔸 RIGHT JOIN

Что делает: наоборот — всё из правой таблицы и NULL из левой, если нет совпадения.
Когда использовать: аналогично LEFT JOIN, но редко встречается, потому что просто меняем порядок таблиц.


🔸 FULL OUTER JOIN

Что делает: объединяет LEFT и RIGHT — берёт всё из обеих таблиц.
Когда использовать: когда важны все данные, даже без соответствий.

SELECT *
FROM table_a
FULL OUTER JOIN table_b ON table_a.id = table_b.id;

🧠 Подходит для reconciliation'а или сверки.


❗ Совет

Фильтры (WHERE) после LEFT JOIN могут не дать ожидаемый результат.
Используй ON для условий соединения, WHERE — для фильтрации результата.

Сохрани, чтобы не забыть. А ты какой JOIN используешь чаще всего?

#db

👉 @database_info

Столкнулись с падением производительности базы данных?
Не делайте резких движений: вы можете ухудшить ситуацию.

Сначала нужно верно диагностировать причину проблемы.
Возможно вы неправильно выбрали индексы, а быть может дело вообще в самой архитектуре БД – вариантов масса!

На открытом вебинаре «Как ускорить работу и повысить надёжность PostgreSQL»
вы узнаете:
🎯как обеспечить высокую производительность и отказоустойчивость базы данных
🎯как вовремя выявить деградацию производительности с помощью диагностики

Вебинар проведёт Дмитрий Золотов, Kotlin-разработчик в «Яндексе».

Приглашаем технических руководителей, админов БД, девопсов и разработчиков.

Все участники получат в подарок видеоурок «Безопасность в PostgreSQL: защита данных, управление доступом и аудит» и скидку 7% на любой курс OTUS.

6 мая, 19:00 МСК
Бесплатно
Записаться - https://otus.pw/hhGc/

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFGBtxnU

🎯 Мини-гайд: как НЕ спроектировать монстра вместо схемы БД

Когда проект только начинается, есть соблазн «не заморачиваться» и сделать одну большую таблицу на всё.
Спойлер: потом будет больно.

Вот как этого избежать 👇

1. Начинай с нормализации
– Смотри, какие поля повторяются.
– Разделяй по сущностям: клиент ≠ заказ ≠ товар.
– Нормальные формы — не академикам, а тебе на пользу.

2. Определи связи заранее
– Один ко многим? Многие ко многим?
– Используй FOREIGN KEY, чтобы база помогала тебе, а не мешала.

3. Не бойся JOIN-ов
– Да, их становится больше.
– Но это лучше, чем сотни NULL - ов и "status_1", "status_2" в одной колонке.

4. Планируй под рост
– Временные костыли становятся постоянными.
– Заложи масштабируемость: разнос сущностей, отдельные таблицы для логов, истории, связей.

5. Назначь ID-шки как бог велел
– PRIMARY KEY + автоинкремент или UUID.
– Не делай email или name ключом — это путь в баги.


🧠 Помни: хорошо спроектированная схема ускоряет разработку, а не тормозит её.
А переделывать схему сложнее, чем сделать нормально с самого начала.

💬 Как ты подходишь к проектированию схемы?

#db

👉 @database_info