SQL Academy: всё о реляционных БД и SQL

Важная новость на российском ИТ-рынке: анонс национальной бесплатной СУБД для всех отраслей экономики💥 Для этого события Диасофт проведет первую в своей истории конференцию, посвященную промышленной эксплуатации СУБД и архитектуре корпоративных данных – День СУБД 2026. Два важных факта о Digital Q.DataBase от Диасофт: 🪄 Это СУБД – "полиглот", которая понимает диалекты Oracle, MS SQL и PostgreSQL, без переписывания кода приложений. 🪄 У решения первое место в рейтинге конвергентных СУБД по версии CNews 2025. Если вам интересна тема систем управления базами данных и нового подхода к их импортозамещению, приходите на наш День СУБД 2026! 💌 21 апреля в Кибердоме: 🟣 топ-менеджеры Диасофт расскажут о Национальной СУБД для обеспечения технологического суверенитета; 🟣 гости станут участниками деловой и музыкальной программы; 🟣 участники события смогут обменяться идеями и мнениями. Регистрируйтесь по ссылке и до встречи! #реклама О рекламодателе

Проект растет, и быстро искать нужные данные становится все сложнее? Ждем вас на авторском практикуме Дмитрия Кириллова «Разработка корпоративных RAG-систем на PostgreSQL» от ОТУС! О чём будет эфир: 💾Почему классический поиск и документация перестают работать в сложных системах 💾Что такое RAG-системы и как они устроены 💾Архитектура решения: от данных до ответа пользователю 💾Практика: реализация RAG на базе PostgreSQL 💾Как улучшать качество ответов и снижать галлюцинации Ведущий: Дмитрий Кириллов — педагог, соучредитель и технический директор одного из крупнейших сервисов онлайн-регистрации бизнеса в России. 🎁Бонусы для участников: 7% скидка на любой курс ОТУС + доступ к бесплатному пробному периоду корпоративной платформы 🎁Подарок - мини-курс по PostgreSQL Регистрация открыта: https://tglink.io/af4d251c1739d8 Увидимся на эфире! Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFJVxSLy

DELETE — это навсегда. Почему в разработке его избегают? Удаление данных из базы в реальном проекте — это почти всегда плохая идея. Ошибка пользователя или случайный клик могут стоить часов работы по восстановлению данных из бэкапов. Чтобы не доводить до этого, используют Soft delete. Вместо реального удаления мы просто помечаем строку как неактивную в колонке deleted_at. Данные остаются на месте, но приложение их «не видит». Где начинаются проблемы Самое неприятное — это необходимость фильтровать удаленные записи в каждом запросе. Стоит один раз забыть про WHERE deleted_at IS NULL, и в аналитике по выручке или количеству живых юзеров появятся «мертвые души». Еще одна ловушка — уникальные индексы. Если на email стоит UNIQUE, база не даст создать новый аккаунт с почтой удаленного юзера. Для индекса эта запись всё еще существует, и ему неважно, какая дата там проставлена. Как сделать архитектуру чище Чтобы не загромождать код постоянными проверками на NULL, лучше вынести логику во View. Мы создаем виртуальную таблицу, которая сразу отсекает всё лишнее

    
        CREATE VIEW active_users AS
SELECT * FROM Users WHERE deleted_at IS NULL;{}
    

Для решения конфликтов уникальности идеально подходят частичные индексы. В Postgres это делается одной командой:

    
        CREATE UNIQUE INDEX idx_email ON Users (email) WHERE deleted_at IS NULL;{}
    

Так индекс будет игнорировать удаленные строки. Это позволит пользователям регистрироваться заново на ту же почту и сэкономит место на диске. Итог прост: если данные представляют хоть какую-то ценность, не удаляйте их. Используйте флаги удаления и View. Это в разы безопаснее, чем чистить базу физически.

🔥 ПОЛУЧИТЕ БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП К ПРАКТИКУМУ ПО СОЗДАНИЮ AI-АГЕНТОВ🚀 AI-агенты - это системы, которые принимают решения, работают с данными, обращаются к сервисам и выполняют реальные задачи бизнеса🦾🦾 И самое главное - сегодня их можно создавать быстро и без жёсткого кодинга, через vibe-codingВ практикум входит 5 занятий:🔹 Основы Google AI Studio. Создание AI-секретаря по совещаниям🔹 Основы промт-инжиниринга. Создание AI-продажника абонементов в фитнес-центр🔹 Создание AI-ветеринара на Google AI Studio🔹 Разбор самых востребованных AI-ассистентов и ключевых технологий 2026 года🔹 AI-сервис по аренде автомобилей на базе N8N и weweb💡 То, что раньше требовало команды разработчиков, теперь можно собрать быстрее, если понимаешь архитектуру и умеешь работать через AIЕсли хотите начать создавать полноценные AI-системы - приходите 👇🤖 Получить доступ

Как стать тестировщиком с нуля Без связей и без дорогих курсов Привет, меня зовут Данииль, и я никогда не думал, что буду как-то связан с IT Но когда в 18 лет я узнал про тестирование, мой путь начался так:

• изучал кучу теории в течение года • пытался понять, как устроено тестирование • выгорал и бросал обучение

😕 И первую работу я нашёл только спустя ГОД За это время я совершил кучу ошибок. Но сейчас я Senior QA с 5-летним опытом Проанализировав свой путь, я понял, что на самом деле работает И записал видео, где рассказываю:

• какие варианты я пробовал на пути к первой работе • чем на самом деле занимается тестировщик • как найти работу быстрее, чем за полгода

👋 Это разбор реального пути: как с нуля дойти до первой работы тестировщиком с хорошей зарплатой 👉 Смотри видео в закрепе

Views vs Materialized Views: в чем разница? Когда вы только начинаете работать с SQL, вам быстро надоедает писать один и тот же запрос на 20 строк с кучей джоинов. Чтобы не копипастить код, его можно сохранить прямо в базе. Для этого есть два способа: обычные Views (вьюхи) и материализованные. Что такое View? Это просто запрос, которому дали имя. База не создает новую таблицу и не копирует данные. Она просто запоминает ваш SELECT. Когда вы пишете SELECT * FROM my_view, база «под капотом» подставляет ваш исходный код и выполняет его заново. Представьте, что вам постоянно нужно видеть комнаты вместе с именами владельцев. Чтобы не джойнить таблицы каждый раз руками, делаем так:

    
        CREATE VIEW room_owners AS
SELECT r.id, r.home_type, u.name as owner_name
FROM Rooms r
JOIN Users u ON r.owner_id = u.id;{}
    

Теперь можно просто писать SELECT * FROM room_owners. База будет каждый раз пересчитывать джойн. Плюс в том, что данные всегда актуальные. Минус: если в таблицах миллионы строк, такая View начнет подтормаживать. Что такое Materialized View Здесь база выполняет запрос один раз и сохраняет результат в отдельную скрытую таблицу. Это спасение для тяжелых расчетов. Например, если мы хотим посчитать общую выручку по каждой комнате за всё время:

    
        CREATE MATERIALIZED VIEW room_stats AS
SELECT room_id, SUM(total) as total_earned
FROM Reservations
GROUP BY room_id;{}
    

Результат читается мгновенно, потому что сумма уже посчитана и лежит на диске. Но есть нюанс: данные в ней «застывают». Если пришла новая бронь, сумма не изменится, пока вы не обновите View командой:

    
        REFRESH MATERIALIZED VIEW room_stats;{}
    

Что выбрать? Все зависит от того, что вам важнее: скорость или актуальность. Если данные нужны «прямо сейчас» — делайте обычную View. Если вы строите отчет за прошлый месяц, который не меняется каждую секунду — Materialized View сэкономит кучу ресурсов.

Устали от бесконечных миграций схемы под каждый новый атрибут в логах? Выбираете между скоростью запросов и гибкостью хранения динамических JSON? На живом примере разберем стратегии работы с полуструктурированными данными в ClickHouse: ✅Schema-on-Read vs Schema-on-Write: Когда и какой подход выбрать для баланса скорости, гибкости и стоимости. ✅Гибридные модели и Native JSON: Практическое использование современных возможностей ClickHouse. ✅Настройка и типичные запросы: Пишем DDL и сравниваем производительность разных подходов на реальных данных. Спикер — Никита Елисеев, Senior Data Engineer. Узнайте из первых рук, как строить эффективные решения, а не костыли. Зарегистрируйтесь, чтобы получить работающие решения и перестать «ломать» данные под базу: регистрация Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Как быстро разобраться в связях БД без боли и ручного рисования? Разбор легаси-кода или проектирование сложной архитектуры часто превращается в бесконечную отрисовку схем. Инструмент ERflow автоматизирует эту рутину, превращая SQL-код в наглядные ER-диаграммы. Что полезного внутри: 🔹 Мгновенная визуализация: генерирует ER-модель из вашего SQL за считанные секунды. 🔹 Data Lineage: помогает отследить происхождение полей даже в очень запутанных запросах. 🔹 Автоматизация: есть API для встраивания в CI/CD процессы. 🔹 Синхронизация: ER-графы можно создавать с нуля, а SQL и описания связей обновятся автоматически. Отличный инструмент для подготовки ТЗ, спецификаций и быстрого онбординга в проект. 👉 Попробовать: ERflow.ru

🚀 Вопросы с собеседования на позицию intern аналитика в Тинькофф: разбор SQL 🚀 Сегодня мы разберем некоторые интересные вопросы по SQL, которые могут встретиться на собеседовании в Тинькофф. 📊🔍 1️⃣ Может ли измениться результат запроса, если в LEFT JOIN поменять местами таблицы ? Да, если поменять местами таблицы в LEFT JOIN, результат запроса кардинально изменится. Все потому, что LEFT JOIN берет все строки из "левой" таблицы, дополняя их данными из "правой". Смена местами меняет логику: теперь "правая" становится "левой" и наоборот. Это влияет на то, какие строки и как будут включены в результат. 🔄 2️⃣ 5 + NULL это сколько? В SQL, когда вы выполняете арифметическую операцию с NULL, результатом всегда будет NULL. Это связано с тем, что NULL представляет собой неопределенное значение, и любая операция с неопределенным значением также является неопределенной. Таким образом, 5 + NULL будет равно NULL. 3️⃣ Какие функции умеют возвращать значения из предыдущих/последующих строк для заданной строки таблицы ? В SQL, чтобы работать с данными из строк до и после текущей, используются оконные функции. Эти функции обеспечивают доступ к значениям предыдущих/последующих строк: ℹ️LEAD(): Получает данные из строки после текущей, позволяя смотреть вперед на заданное количество строк. ℹ️ LAG(): Доступ к данным из строки перед текущей, предоставляя возможность анализировать предыдущие значения. ℹ️ FIRST_VALUE() и LAST_VALUE(): Возвращают первое и последнее значение в наборе строк соответственно, идеально для сравнения текущих значений с крайними в диапазоне. ℹ️ NTH_VALUE(): Дает значение из конкретной позиции в окне, полезно для нахождения конкретных точек данных в последовательности. Для тех, кто хочет углубиться в тему оконных функций: https://sql-academy.org/ru/guide/windows-functions #задание_из_собеседования #tinkoff #intern #analytic

IT + Зимняя Олимпиада = ? Запускаем конкурс: представьте, что вы — участники олимпийской айтишной сборной. В какой роли выступите? Условия 1. Поставить на посте реакцию, которая связана с вашим любимым зимним видом спорта — посмотрим, сколько у нас тут лыжников, сноубордистов, фигуристов или любителей саней 🏂🎿⛸🛷 2. Быть подписанным на канал @rnd2gis 3. Нажать кнопку «Участвовать» Итоги 23 февраля  3 участника получат промокоды по 3000 рублей на бронирование в Отелло. Приятность, если захотите сменить обстановку на Сочи или Шерегеш после спринта. Реклама. ООО "ДУБЛЬГИС". ИНН 5405276278. erid: 2W5zFGWMDzQ