Библиотека SQL базы данных

🗃️ Работа с JSON в SQLite через JDBC (на Java) SQLite поддерживает встроенные JSON-функции, и теперь их можно удобно использовать прямо из Java-приложений с помощью JDBC. BlackSlate выпустили подробный гайд, как это делать эффективно. 📌 Что внутри: - Подключение к SQLite через JDBC - Хранение, извлечение и обновление JSON-данных в таблицах - Использование функций json_extract, json_set, json_insert, json_remove и других - Примеры SQL-запросов для работы с вложенными JSON-структурами 🔧 Зачем это нужно: - Хочешь хранить метаинформацию, конфиги или вложенные структуры — JSON в SQLite отличный выбор - Не нужно ставить отдельную NoSQL-СУБД: всё работает локально - Идеально подходит для embedded-приложений, десктопных утилит, мобильных приложений 💡 Примеры: - Вставка JSON:

    
        
INSERT INTO configs (id, data) VALUES (1, '{"theme": "dark", "font": {"size": 14}}');
{}
    

https://www.blackslate.io/articles/explore-sqlite-json-operations-using-jdbc

✅ Как настроить реакцию на изменения в таблицах Postgres? Как передать эти изменения в микросервисы, в Kafka и в другие СУБД, например в Clickhouse? Расскажем на открытом уроке «Событийная интеграция Postgres» посвященный курсу «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков» ✅ Научитесь выбирать правильный способ событийной интеграции ✅ Посмотрите, как и что можно реализовать для надежной передачи данных из Postgres во внешние системы 👉Узнаете про опыт других предприятий и протестируйте обучение на открытом уроке https://tglink.io/4390305eba19?erid=2W5zFJYeg6C #реклама О рекламодателе

Сохраняй себе годноту : сотни бесплатных PDF-книг по языкам и технологиям. Здесь есть буквально всё: гайды по Bash и основам Linux, книги по всем актуальным языкам программирования (включая Python, JS, Swift и другие), материалы по SQL, Docker, алгоритмам и не только. База регулярно обновляется и полностью бесплатна. 🆖 https://goalkicker.com/

🌟 Amazon встроила векторную базу данных прямо в хранилище S3. Amazon анонсировала S3 Vectors - нативную поддержку векторного поиска прямо внутри своего вездесущего объектного хранилища. Заявлено, что это может снизить затраты на хранение и обработку векторов до 90%. По сути, AWS предлагает не отдельный сервис, а новый тип бакета vector bucket. Внутри него вы создаете векторные индексы, указывая размерность векторов и метрику расстояния (косинусную или евклидову). 🟡Дальше все работает как магия Вы просто загружаете в индекс свои эмбеддинги вместе с метаданными для фильтрации, а S3 берет на себя всю грязную работу по хранению, автоматической оптимизации и обеспечению субсекундного ответа на запросы. Никакого управления инфраструктурой. Один бакет может содержать до 10 тысяч индексов, а каждый индекс, в свою очередь, десятки миллионов векторов. 🟡Главная сила этого решения - в экосистеме. S3 Vectors бесшовно интегрируется с Bedrock Knowledge Bases. Теперь при создании базы знаний для RAG-приложения можно просто указать S3-бакет в качестве векторного хранилища. Процесс создания RAG-пайплайна для тех, кто уже живет в облаке AWS, упрощается до нескольких кликов. То же самое касается и SageMaker Unified Studio, где эта интеграция тоже доступна из коробки. 🟡"One more thing" анонса - умная интеграция с сервисом OpenSearch. AWS предлагает гибкую, многоуровневую стратегию. Нечасто используемые или «холодные» векторы можно экономично хранить в S3 Vectors. А когда для части данных потребуется максимальная производительность и низкая задержка в реальном времени, например, для системы рекомендаций, их можно быстро экспортировать в OpenSearch. Это очень прагматичный инженерный подход, позволяющий балансировать между стоимостью и производительностью. Пока сервис находится в статусе превью и доступен в регионах US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Frankfurt), and Asia Pacific (Sydney) Regions. Попробовать S3 Vectors можно в Amazon S3 console. 🟡Статья 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #RAG #Amazon

🖥 Нашли кладезь знаний из 800+ SQL-вопросов с задачами — идеально для подготовки к собеседованиям. Подойдёт, чтобы: — прокачать SQL-навыки с нуля до продвинутого уровня — быстро освежить синтаксис перед интервью — попрактиковаться на реальных задачах Полезно как джунам, так и мидлам. Отличный способ проверить себя и закрыть пробелы.

120 ключевых вопросов по SQL за 2025 год Статья содержит 120 ключевых вопросов по SQL для собеседований, разделённых по темам и уровням сложности, с краткими пояснениями. Основываясь на актуальных требованиях 2025 года, вопросы охватывают базу данных, оптимизацию, практические задачи и нюансы СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQL Server). 🔜 Подробности

🔮 CozoDB — графовая база данных с поддержкой Datalog-запросов, временными срезами и векторным поиском через HNSW-индексы. Инструмент имеет встроенные алгоритмы для работы с графами и кроссплатформенность: работает как embedded-решение на Python, Node.js, Android и даже в браузере через WASM. Поддерживает SQLite, RocksDB и распределённое хранилище TiKV. 🤖 GitHub

🖥 Мощный учебник по SQL — охватывает всё от базы до продвинутого уровня. Внутри — 4 модуля, разбитые по сложности: 🟣 Основы SQL 🟣 Средний уровень 🟣 Продвинутый SQL 🟣 Аналитика на SQL 📚 Каждый модуль — это около 10 практичных уроков с возможностью сразу применять знания. 📌 Ссылка тут: https://mode.com/sql-tutorial

🖥 Теперь писать сложные промты самому не обязательно — OpenAI выпустили генератор, который превращает даже простой запрос в подробную инструкцию для ИИ. Принцип простой: описываете, что хотите получить, нажимаете Optimize — GPT-5 анализирует запрос и выдаёт готовый детализированный промт. Работает бесплатно. Инструмент может упростить работу с любыми нейросетями, особенно если у вас нет опыта в составлении промтов. Готовый вы можете сразу попробовать в @Chatgpturbobot

📝 Вышло большое практическое руководство по работе с VictoriaLogs Недавно вышло полезное руководство по эффективному использованию VictoriaLogs — системы для работы с логами. В статье разбираются ключевые концепции: как правильно структурировать сообщения (_msg), работать с временными метками (_time) и настраивать потоки (stream) для оптимальной производительности. Автор объясняет, как избежать типичных проблем: — Толстых потоков, когда один сервис генерирует слишком много логов — Высокой кардинальности, когда слишком детализированные потоки замедляют поиск — Динамических имен полей, которые могут ухудшить сжатие данных Также в статье есть советы по оптимизации, рассказывающие: — Как правильно указывать сообщения и временные метки — Какие поля лучше выбирать для потоков — Как работать с вложенными структурами Гайд написан доступно и подойдет тем, кто только начинает работать с VictoriaLogs или хочет улучшить текущую настройку логирования. 🔗 Читать статью - *клик* @devopsitsec