Библиотека SQL базы данных

"Как стать независимыми от зарубежных систем управления базами данных (СУБД)?" Этот вопрос сегодня остро стоит не только перед банками и финтех-компаниями, но и перед промышленными, торговыми, сервисными и государственными организациями. 💡Если такие вопросы возникают и у вас, приглашаем на вебинар от Диасофт и Ассоциации ФинТех (АФТ) на тему "Digital Q.DataBase: современный путь перехода с MS SQL Server и Oracle". 10 марта в 12:00 эксперты расскажут, как Digital Q.DataBase помогает перенести промышленные решения с MS SQL Server и Oracle, сохранив привычную логику и SQL-код. Они также представят новые возможности СУБД и расскажут практический кейс (историю успеха!) 🚀 💌Принимайте приглашение и регистрируйтесь по ссылке! #реклама О рекламодателе

🐘 Бесплатная конференция по PostgreSQL — Москва, 19 марта PG BootCamp Russia 2026 — комьюнити-конференция российского сообщества PostgreSQL с подтвержденным официальным международным статусом. Мероприятие бесплатное, онлайн+офлайн, ориентировано на администраторов БД, разработчиков, инженеров, аналитиков, архитекторов. Эксперты из Tantor, Яндекс, СберТех, Тензор, Хи-квадрат, Luxms BI и других компаний выступят по темам, связанным с разработкой, эксплуатацией и взаимодействием PostgreSQL с другими системами. В предварительной программе:

📎Решение застарелых архитектурных проблем PostgreSQL для современных нагрузок и масштабирования 📎Временные таблицы для Postgres. Почему это важно для платформы 1С и что можно улучшить? 📎Разделение Compute и Storage: архитектурный прорыв для PostgreSQL в облаке 📎Опыт вынесения OLAP-нагрузки на реплику 📎Highload "из ниоткуда": когда проблема не в СУБД, а в клиентской архитектуре 📎Опыт эксплуатации, проблемы и производительность PostgreSQL на Эльбрус, Baikal-S, Loongson, Repka Pi, x86 📎Поиск проблем планирования запросов до их воздействия на производительность 📎Тестирование, баги и уроки работы с патчем 64-битного счетчика транзакций PostgreSQL 📎Работа с логами PostgreSQL 📎…и другие (всего 25 выступлений)

🗓 19 марта 📍 Москва, офлайн + онлайн ➡️ БЕСПЛАТНАЯ РЕГИСТРАЦИЯ

🌟 Zvec: встраиваемая векторная база данных для RAG без внешних сервисов. Alibaba открыла исходный код Zvec - встраиваемой векторной СУБД, которую авторы называют «SQLite для векторных баз данных». Проект заточен на локальные RAG-пайплайны, семантический поиск и агентские сценарии на ноутбуках, мобильных устройствах или другом edge-железе. Идея в том, что разворачивать отдельный сервер ради векторного поиска и фильтрации по метаданным избыточно. Zvec встраивается в процесс Python-приложения и не требует ни отдельного демона, ни сетевых вызовов.

Существующие решения не подходят для маломощных устройств: Faiss дает только ANN-индекс без скалярного хранилища и крэш-рекавери; DuckDB-VSS ограничен в опциях индексирования; Milvus и облачные векторные хранилища требуют сеть.

Под капотом - Proxima, векторный движок продакшен-уровня, который Alibaba сама использует в собственных сервисах. Поверх него сделали лаконичный Python API: 🟢полный CRUD и поддержка схем; 🟢поиск по нескольким векторам для комбинации разных эмбеддинг-моделей; 🟢встроенный реранкер с weighted и RRF; 🟢гибридный поиск (векторный + фильтры по скалярным полям) с инвертированными индексами. Это позволяет собирать локальных ассистентов, которые одновременно используют семантический поиск, множественную фильтрацию и несколько эмбеддинг-моделей - все в одном движке. По производительности Zvec заявляет победу на бенче VectorDBBench с датасетом Cohere 10M - более 8 000 QPS при сопоставимом реколле. Это вдвое больше, чем у лидера ZillizCloud и с более быстрым построением индекса. Авторы объясняют успех глубокой оптимизацией под CPU: SIMD, кэш-эффективные структуры, многопоточность и prefetching. Пока платформенная поддержка ограничена (Windows отсутствует), но для Linux x86/ARM64 и macOS Zvec уже готов к экспериментам на Python 3.10–3.12. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Документация 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VDB #ZVEC #Alibaba

🖥 Sql тренажеры для практики ▪sql-academy.org ▪sql-ex.ru ▪schoolsw3.com ▪SQL Fiddle ▪sqltest.online ▪Oracle LiveSQL ▪stratascratch.com ▪stepik.org (Интерактивный тренажер SQL) ▪sql-practice.com ▪pgexercises.com ▪HackerRank ▪sqlzoo.net

Как выстроить карьеру аналитика Сегодня легко начать учиться, но сложно понять, что действительно приведет к профессии, а не просто к очередному набору знаний. Без понимания рынка и траекторий роста путь в аналитику становится хаотичным. Чтобы разобраться в этом, karpovꓸcourses собрали бесплатный стартер-пак в аналитику данных: вебинар с Анатолием Карповым о рынке аналитики в 2026 году, навыках, дающих преимущество, и возможных траекториях в профессии, а также 4 полезных гайда — про собеседования, нейросети, карьерный рост от Junior до Senior и A/B-тесты без ошибок. Переходите по ссылке и забирайте стартер-пак бесплатно: https://clc.to/erid_2W5zFJoJa1v Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJoJa1v

📌 EXISTS РАБОТАЕТ БЫСТРЕЕ COUNT SQL-совет: перестаньте считать всё через COUNT(*) Многие пишут так: SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id = 123; Чтобы проверить — есть ли записи. Проблема: COUNT(*) считает все строки, даже если нужна просто проверка существования. На больших таблицах это лишняя нагрузка и медленный запрос. Правильнее использовать EXISTS. Почему это лучше: - База останавливается на первой найденной строке - Меньше чтения данных - Быстрее на больших таблицах - Использует индексы эффективнее Пример:

    
        
-- Плохо
SELECT COUNT(*)
FROM orders
WHERE user_id = 123;

-- Хорошо
SELECT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders
    WHERE user_id = 123
);

-- Или в условии
SELECT *
FROM users u
WHERE EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.user_id = u.id
);{}
    

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇 🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data 🖥 Python: t.me/pythonl 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🖥 C++ t.me/cpluspluc 🖥 Docker: t.me/DevopsDocker 🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥 C#: t.me/csharp_ci 🖥 Java: t.me/javatg 🖥 Базы данных: t.me/sqlhub 👣 Rust: t.me/rust_code 🤖 Технологии: t.me/vistehno 💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable 💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi 🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot 📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy 🖥Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi ⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.

Интеллектуальное импортозамещение СУБД: миграция с MS SQL и Oracle без переписывания кода В условиях новых технологических реалий перед CIO, IT-директорами и руководителями проектов стоит критически важная задача - обеспечить плавный переход на отечественные решения без остановки бизнес-процессов и роста бюджетов. Digital Q.DataBase от Диасофт предлагает принципиально иной подход: миграция с западных СУБД без необходимости переписывания сотен тысяч строк кода. Программа вебинара: 📊 Стратегия импортозамещения СУБД: новые критерии выбора. 🔧 Архитектура Digital Q.DataBase: технические возможности и преимущества. ⚙️ Технология "Полиглот" в действии: механизмы поддержки T-SQL и PL/SQL, минимизация доработок при миграции. ✅ Практический опыт внедрения: анализ реальных проектов: от пилота до промышленной эксплуатации. Метрики, сроки, результаты. Дата и время: 3 февраля, 14:00 (МСК) Регистрация по ссылке Реклама. ООО "ДИАСОФТ ЭКОСИСТЕМА". ИНН 9715403607.

💡 SQL-совет, который спасает от самой “хитрой” ошибки Одна из самых коварных ситуаций в SQL - когда ты ожидаешь данные, а запрос возвращает 0 строк, хотя “всё правильно”. Чаще всего причина - `NOT IN` + `NULL`. Если в подзапросе есть хотя бы один NULL, то NOT IN ломает логику и не вернёт ничего. Правило: - ❌ Не используй `NOT IN` с подзапросами - ✅ Используй `NOT EXISTS` или LEFT JOIN ... IS NULL -- ❌ ПЛОХО: NOT IN ломается из-за NULL

    
        
SELECT *
FROM users u
WHERE u.id NOT IN (
  SELECT user_id
  FROM banned_users
);
{}
    

-- ✅ ХОРОШО: NOT EXISTS безопасен

    
        
SELECT *
FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT 1
  FROM banned_users b
  WHERE b.user_id = u.id
);{}