Провели бенчмарк 96 комбинаций PostgreSQL 17 и 18 — и результаты местами неожиданны. 😕

В целом Postgres 18 показал себя лучше: заметные улучшения в производительности и несколько действительно интересных оптимизаций.

Подробности, результаты тестов и анализ: смотреть

👉 @SQLPortal

Не нужен весь набор данных — хватит и выборки? Тогда попробуй Postgres TABLESAMPLE.

В PostgreSQL есть встроенная функция для выборки случайных строк из таблицы. Например, чтобы взять примерно 10% строк, можно просто написать:

SELECT * FROM your_table TABLESAMPLE BERNOULLI (10);

Удобно, когда нужно быстро глянуть структуру или прикинуть распределение данных, не прогоняя весь объём.

👉 @SQLPortal

Главный совет для разработчиков, которые только начинают работать с Postgres: всегда задавай statement timeout.

ALTER DATABASE mydatabase
SET statement_timeout = '60s';

👉 @SQLPortal

Есть неагрегированные колонки, которые ты хочешь добавить в SELECT, но не в GROUP BY?

Можно использовать ANY_VALUE, например:

SELECT c1, ANY_VALUE(c2), COUNT(...)
FROM ...
GROUP BY c1

Функция вернёт значение из одной случайной строки (оптимизировано так, что обычно берётся первая). То есть результат — недетерминированный.

👉 @SQLPortal

Вместо удаления строк через DELETE многие приложения помечают их как удалённые, ставя флаг.

В Oracle SQL можно партиционировать по этому флагу, разделяя активные и неактивные данные.

Но есть тонкости: читать

👉 @SQLPortal

Удобный приём в psql, чтобы выгрузить данные из SQL в CSV:

SELECT * FROM customers \g (format=csv) ~/Downloads/clients.csv

Команда \g format отправляет результат запроса в указанный формат — в данном случае CSV.

Это работает не только с CSV, но и с другими форматами, например:

SELECT * FROM customers \g (format=html) ~/Downloads/clients.html

А для любителей математики — даже в LaTeX:

SELECT * FROM customers \g (format=latex) ~/Downloads/clients.tex

👉 @SQLPortal

20 SQL-вопросов среднего уровня (с подробными ответами)

1. Напиши SQL-запрос, чтобы найти вторую по величине зарплату.

SELECT MAX(salary) AS SecondHighestSalary
FROM employees
WHERE salary < (SELECT MAX(salary) FROM employees);

2. Как оптимизировать медленный SQL-запрос?

Используй подходящие индексы.
Избегай SELECT *, выбирай только нужные колонки.
Перепиши коррелированные подзапросы через JOIN.
Прогоняй EXPLAIN, чтобы понять план выполнения.
Разбей сложные запросы на CTE (WITH).

3. В чем разница между INNER JOIN и OUTER JOIN?

INNER JOIN: возвращает только совпадающие строки между таблицами.
OUTER JOIN: возвращает совпадающие строки и те, где нет совпадений (с NULL), бывает LEFT, RIGHT, FULL.

4. Напиши SQL-запрос, чтобы найти топ-3 отдела с самой высокой средней зарплатой.

SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department_id
ORDER BY avg_salary DESC
LIMIT 3;

5. Как убрать дубликаты строк в SQL-запросе?

Можно использовать DISTINCT, либо ROW_NUMBER() внутри CTE и отфильтровать лишнее:

WITH cte AS (
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name, department_id ORDER BY id) AS rn
  FROM employees
)
DELETE FROM cte WHERE rn > 1;

6. Напиши SQL-запрос, чтобы найти сотрудников с одинаковыми именами в одном отделе.

SELECT name, department_id
FROM employees
GROUP BY name, department_id
HAVING COUNT(*) > 1;

7. В чем разница между UNION и UNION ALL?

UNION: убирает дубликаты.
UNION ALL: оставляет все строки, включая дубликаты.

8. Напиши SQL-запрос, чтобы найти отделы без сотрудников.

SELECT d.department_id, d.department_name
FROM departments d
LEFT JOIN employees e ON d.department_id = e.department_id
WHERE e.employee_id IS NULL;

9. Как индексирование помогает ускорить запросы?

Индексы уменьшают объем данных, которые сканируются при фильтрации или джойнах.
Создавай индексы на колонках, часто используемых в WHERE, JOIN и ORDER BY.

10. Напиши SQL-запрос, чтобы найти сотрудников, работающих больше 5 лет.

SELECT *
FROM employees
WHERE DATEDIFF(CURDATE(), hire_date) > 5 * 365;

11. В чем разница между SUBQUERY и JOIN?

Subquery: подзапрос внутри другого запроса, может быть вложенным.
JOIN: объединяет строки из нескольких таблиц по связанным колонкам.

12. Напиши SQL-запрос, чтобы найти топ-2 продукта с наибольшими продажами.

SELECT product_id, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_table
GROUP BY product_id
ORDER BY total_sales DESC
LIMIT 2;

13. Как использование хранимых процедур может улучшить производительность запросов?

Они заранее компилируются и кешируются.
Снижают сетевой трафик, объединяя несколько операций в один вызов.
Повышают модульность и переиспользуемость.

14. Напиши SQL-запрос, чтобы найти клиентов, оформивших заказ, но не сделавших оплату.

SELECT o.customer_id
FROM orders o
LEFT JOIN payments p ON o.order_id = p.order_id
WHERE p.payment_id IS NULL;

15. В чем разница между GROUP BY и HAVING?

GROUP BY: группирует строки по одной или нескольким колонкам.
HAVING: фильтрует группы, как WHERE, но для агрегированных данных.

16. Напиши SQL-запрос, чтобы найти сотрудников, работающих в одном отделе со своим менеджером.

SELECT e.employee_id, e.name
FROM employees e
JOIN employees m ON e.department_id = m.department_id AND e.manager_id = m.employee_id;

17. Как использовать оконные функции для решения сложных запросов?

Применяй ROW_NUMBER(), RANK(), SUM() OVER(), LAG() и т. д.
Они позволяют выполнять вычисления по нескольким строкам без группировки.

18. Напиши SQL-запрос, чтобы найти топ-3 продукта с самой высокой средней ценой.

SELECT product_id, AVG(price) AS avg_price
FROM products
GROUP BY product_id
ORDER BY avg_price DESC
LIMIT 3;

19. В чем разница между TRUNCATE и DELETE?

TRUNCATE: удаляет все строки, быстрее, и чаще всего нельзя откатить.
DELETE: удаляет выбранные строки, поддерживает WHERE и откаты через транзакции.

👉 @SQLPortal

При создании индексов или частичных индексов важно понимать, какие значения встречаются чаще всего и как распределены данные по процентилям.

В PostgreSQL это можно проверить с помощью запроса к таблице pg_statistic.

👉 @SQLPortal

Нашёл мёд для тех, кто хочет освоить Git без нудных лекций.

Есть десктопное приложение под Mac, Windows и Linux, которое обучает работе с Git через практику.

Задания выполняются прямо в реальном Git и GitHub, репозитории создаются у вас в аккаунте и остаются навсегда.

Поддержка разных языков тоже в комплекте.

Ссылка: https://github.com/jlord/git-it-electron

👉 @SQLPortal

Функция generate_series в Postgres принимает три аргумента:

- стартовое значение
- конечное значение
- шаг (инкремент)

Пример:

SELECT * FROM generate_series(1, 10, 2);

Результат:

1  
3  
5  
7  
9

👉 @SQLPortal

После установки октябрьского обновления 2025 года Oracle Database 23ai становится Oracle AI Database 26ai.

Теперь добавлена поддержка QUALIFY.

QUALIFY фильтрует результаты оконных функций после группировки —
так же, как HAVING фильтрует результаты агрегатных функций.

SELECT ... FROM ...
QUALIFY fn OVER ( ... ) > ...

👉 @SQLPortal

Сокращение в Postgres: USING можно использовать вместо JOIN ... ON a.id = b.id

SELECT DISTINCT
    t.amount AS transaction_amount
FROM
    accounts a
JOIN
    transactions t USING (account_id) 
WHERE
    a.account_id = 1;

👉 @SQLPortal

Создавайте новые разделы списка при вставке новых значений ключа раздела в Oracle SQL, указав таблицу как

PARTITION BY LIST ( ... ) AUTOMATIC

или преобразуйте уже существующие таблицы с помощью

ALTER TABLE ... SET PARTITIONING AUTOMATIC

Майк Смитерс показывает, как это работает.

👉 @SQLPortal

Оператор CASE в Postgres

Преобразует данные в зависимости от условия.

SELECT
    price,
    CASE
        WHEN price >= 500.00 THEN 'Luxury'
    END AS price_tier
FROM
    products
ORDER BY
    price DESC;

Оператор CASE используется для изменения (трансформации) данных в зависимости от заданного условия.

Пример выше выбирает цену из таблицы products и добавляет вычисляемое поле price_tier.
Если price больше или равна 500, в это поле записывается 'Luxury'.

Результат сортируется по цене в порядке убывания.

👉 @SQLPortal

pg_flo — библиотека для потоковой обработки в PostgreSQL

Упрощает создание и выполнение потоковых операций прямо в PostgreSQL. Она предоставляет удобный интерфейс для работы с данными и отлично подходит для задач, где нужна последовательная обработка или сложные data pipeline-ы.

GitHub: github.com/pgflo/pg_flo

👉 @SQLPortal

dx теперь показывает «версию по умолчанию» расширений рядом с установленной версией.

Можно сравнить версии, установленные бинарно, с записями в каталоге.

Быстрая команда

ALTER EXTENSION postgis UPDATE

исправит это.

Postgres COALESCE() и NULLIF():

Преобразовать NULL в другое значение можно с помощью COALESCE():

select name, coalesce(favorite_food, 'not provided') from users;

Сделать наоборот — превратить не-NULL значение в NULL:

select name, nullif(favorite_food, 'pizza') from users;

👉 @SQLPortal

Остерегайся фантомных чтений.

И в Postgres, и в MySQL возможно, что два одинаковых SELECT-запроса внутри одной и той же транзакции вернут разные результаты.

Представь, что у нас есть база и два клиента. Клиент A начинает транзакцию и делает SELECT всех заказов с суммой больше $100. Пока он выполняет другие запросы, клиент B вставляет новый заказ в таблицу и делает COMMIT. Потом клиент A снова выполняет тот же SELECT — и теперь видит новую строку, добавленную клиентом B!

Разрешено это или нет — зависит от уровня изоляции, который настроен.

В Postgres по умолчанию используется уровень READ COMMITTED, который допускает фантомные чтения. Каждый отдельный запрос видит консистентное состояние базы, но между запросами внутри одной транзакции могут появляться изменения, зафиксированные другими транзакциями.

Как и Postgres, MySQL поддерживает четыре уровня изоляции, которые можно настраивать. Более строгие уровни, вроде SERIALIZABLE, предотвращают фантомные чтения. Более «слабые», например READ COMMITTED, допускают их (по умолчанию в MySQL используется REPEATABLE READ).

Почему бы не использовать всегда SERIALIZABLE? Из-за производительности. Чем строже уровень изоляции, тем больше блокировок, и тем сильнее проседает перфоманс. Более «мягкие» уровни дают лучшую производительность, но ценой возможных неконсистентных данных.

👉 @SQLPortal

Совет по Postgres: если в запросах ты используешь NULLS FIRST или NULLS LAST, не забудь указать то же самое и при создании индекса.

CREATE INDEX ... ON table_name (column_name DESC NULLS LAST);

👉 @SQLPortal