SQL Ready | Базы Данных

📂 Напоминалка по оптимизации производительности БД! Например, грамотное индексирование ускоряет выборки в разы, шардирование помогает масштабировать систему под высокий трафик, а репликация повышает отказоустойчивость и снижает нагрузку на основной узел. На изображении — структурированное напоминание о ключевых метриках, типах нагрузок и практических стратегиях оптимизации. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

ALL и ANY в SQL — учимся использовать для сравнения с подзапросами! Эти операторы предназначены для сравнения результатов одного SELECT с результатами второго SELECT из подзапроса, что может быть удобно в некоторых случаях: если подзапрос возвращает небольшое количество строк или когда нужно сравнить значение хотя бы с одним значением из подзапроса. Представим, что нам нужно найти все продукты, цена которых выше, чем цена любого продукта в категории Discount:

    
        SELECT product, price 
FROM products
WHERE price > ALL (SELECT price FROM products WHERE category = 'Discount');{}
    

Теперь найдем всех клиентов, заказавших хотя бы один продукт с ценой выше 1000 рублей:

    
        SELECT DISTINCT customer_id 
FROM orders
WHERE product_id = ANY (SELECT product_id FROM products WHERE price > 1000);{}
    

И найдем всех клиентов, которые заказывали продукты из определенной категории:

    
        SELECT DISTINCT customer_id
FROM orders
WHERE product_id = ANY (SELECT product_id FROM products WHERE category = 'Electronics');{}
    

🔥 Но помните, что использование ALL и ANY возможно только с подзапросами и может быть неэффективным, если подзапрос возвращает большое количество строк. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Какие API-маршруты действительно тормозят систему? В производительных системах реальный UX определяется не средним временем ответа, а редкими хвостовыми задержками, из-за которых важны именно p95 и p99. Сегодня в задаче:

• Посчитаем ключевые перцентильные метрики (p50/p95/p99) по каждому маршруту; • Определим, какие запросы регулярно превышают собственный p99; • Увидим, какие эндпоинты “убивают” отклик сервиса под нагрузкой;

Такой анализ помогает быстро находить узкие места API и контролировать качество работы системы. ➡️ SQL Ready | #задача

❗️ Команде российских хакеров удалось взломать систему безопасности ChatGPT Всего в несколько хитрых промтов вы можете: • ПОЛНОСТЬЮ снять любую цензуру с ChatGPT • получить ПОЖИЗНЕННЫЙ бесплатный доступ к ChatGPT Pro и ChatGPT 5.1 • использовать ИИ для поиска ЛЮБОЙ информации: от номера телефона до геолокации конкретного человека. Все инструкции хакеры выложили в закрытый канал. Тем временем, OpenAI бьёт тревогу и пытается добиться блокировки. Сохраняйте, пока есть доступ: https://t.me/+gTxF_qGW8ucxNjcy

RETURNING: получение данных прямо из DML! Во многих СУБД (например, PostgreSQL, Oracle и др.) оператор RETURNING позволяет вернуть значения вставленных, обновлённых или удалённых строк без дополнительного SELECT. Вставляем строку и сразу получаем созданный ID:

    
        INSERT INTO users (name, email)
VALUES ('Anna Ivanova', 'anna@example.com')
RETURNING id;{}
    

Обновляем запись и возвращаем изменённое значение:

    
        UPDATE accounts
SET balance = balance + 500
WHERE id = 10
RETURNING balance AS new_balance;{}
    

Удаляем строку и получаем данные до удаления:

    
        DELETE FROM orders
WHERE id = 42
RETURNING order_date, amount;{}
    

Возвращаем множество строк:

    
        UPDATE products
SET price = price * 1.10
WHERE category = 'Books'
RETURNING id, price;{}
    

🔥 RETURNING упрощает логику: нет необходимости выполнять дополнительный запрос, чтобы получить новые данные — они доступны сразу в рамках одного DML. ➡️ SQL Ready | #практика