😮 Turso представили Limbo — переписанный на Rust вариант SQLite, обещают +20% к скорости, векторный поиск, асинхронность и сборку в WebAssembly.

1️⃣ Почему интересно: Rust даёт безопасность и асинхронность, векторные индексы полезны для ML/AI, а WASM-версия запускается прямо в браузере.

2️⃣ Главные фишки:
🟢+20% производительности
🟢Векторные индексы для поиска
🟢Асинхронная обработка запросов
🟢Сборка в WebAssembly

3️⃣ Где пригодится: Локальные проекты (edge computing, микросервисы), задачи ML (embeddings), лёгкие веб-приложения без серверов.

4️⃣ Итог: Limbo — свежий взгляд на SQLite с упором на скорость, лёгкость и современные сценарии (ML, браузеры, edge).

#turso #limbo #sqlite #dev #de #sql

🐝Hive против Spark🚀

Apache Hive и Apache Spark — мощные инструменты для работы с большими данными, но они по-разному выполняют распределённую обработку.

🔜 Hive: SQL-интерфейс для Hadoop

Плюсы:
✔️ Хорошо масштабируется для больших наборов данных (хранящихся в HDFS)
✔️ SQL-like язык (HiveQL) делает его удобным для пользователя
✔️ Отлично подходит для пакетной обработки

Минусы:
▶️ Высокая задержка запросов (использует MapReduce/Tez)
▶️ Медленнее по сравнению со Spark
▶️ Ограниченные возможности потоковой обработки в реальном времени

➡️ Spark: быстрая распределённая обработка

Плюсы:
✔️ Вычисления в памяти 🔜 высокая производительность
✔️ Поддержка обработки данных в реальном времени (структурированная потоковая передача)
✔️ Гибкость: работает с HDFS, S3, Cassandra, JDBC и другими

Минусы:
▶️ Требует больше оперативной памяти
▶️ Более сложное управление
▶️ Менее эффективен для пакетной обработки архивированных больших данных

💡 Выводы:
✅ Используй Hive для сложных SQL-запросов и пакетной обработки.
✅ Используйте Spark для аналитики в реальном времени и быстрой обработки данных.

#data #bigdata #hive #spark #sql

📊 Продвинутый SQL: Моделирование и эффективный доступ к данным

Если ты сталкивался с требованиями «знания продвинутого SQL» в вакансиях, но не понимал, что именно под этим подразумевается, эта статья для тебя.

🐱 В ней рассматриваются:
- Оконные функции и CTEs
- Различные типы JOIN и MERGE INTO
- Оптимизация запросов: партиционирование, кластеризация, избегание data skew
- Моделирование данных: Dimension, Fact, Bridge, OBT и агрегированные таблицы

📖 Подробнее: https://www.startdataengineering.com/post/advanced-sql/

#DE #DataEngineering #SQL #BigData #ETL #Analytics

SQLZoo — живой онлайн-тренажёр с задачами от простых SELECT до продвинутых оконных функций. Если хочешь свободно «разговаривать» с базами данных, тебе это нужно и будет полезным изучить каждый интерактивный урок.

1️⃣ Почему именно SQLZoo?
Платформа комбинирует теорию и практику в одном окне. Ты сразу видишь результат запроса, исправляешь ошибки на месте и не тратишь время на настройку окружения.

2️⃣ Как учиться быстрее?
🟡 Проходи уроки подряд: Basics 🔜 Joins 🔜 Aggregates 🔜 Windows.
🟡 Фиксируй новые приёмы в конспект: GROUP BY, HAVING, WITH RECURSIVE.
🟡 Старайся решить каждое задание без подсказок, а затем сравни свой запрос с эталоном.

3️⃣ Что получишь на выходе?
За пару вечеров наберёшься практики, которой хватает, чтобы читать чужие SQL-скрипты без боли и писать свои, не заглядывая в подсказки.

Чтобы SQL больше не был тёмным лесом - залетай сюда ➡️ sqlzoo.net

#sql #de #postgres

🖼️ PostgreSQL 18 релизнули в конце сентября.

Свежий релиз принёс серьёзные улучшения:

• ⚙️ Асинхронный ввод-вывод (AIO) — теперь чтение данных может идти параллельно, ускоряя seq-scan и VACUUM.
• 🔍 Skip-scan в B-tree — индекс по нескольким полям теперь работает даже без фильтра по первому.
• 🔄 pg_upgrade без "холодного старта" — статистика сохраняется при апгрейде.
• 🔐 OAuth 2.0 аутентификация, плюс прощание с MD5.
• 🧮 Мелкие радости: uuidv7(), виртуальные столбцы, подробная статистика в EXPLAIN и включённые по умолчанию checksums.

💡 Если твои базёнки упираются в диск - самое время затестить.

#postgres #db #de #dev #sql

Когда-то DuckDB был просто идеален.
Быстрый. Удобный. Всё летает.
Но каждый раз одно и то же:

«Блин, а как дать доступ коллеге?»
«А BI как подключить?»
«А auth? А TLS?»
«Может просто Postgres поднять?..»

И вот тут начинается оверхед.

GizmoSQL делает простую вещь:
берёт DuckDB (или SQLite)
и делает из него нормальный SQL-сервер.

Запустил процесс —
подключился по сети —
пишешь SQL.
Без магии. Без зоопарка.

Что приятно:
🔘Arrow Flight SQL
🔘Python / JDBC / BI клиенты
🔘JWT + TLS
🔘Docker, k8s, бинарник
🔘читает Parquet / CSV / S3

По ощущениям —
«DuckDB, но для людей, а не только для локального ноутбука».
Самый кайф — это мысль:

а зачем нам тяжёлый DWH, если нужен просто быстрый SQL?

Иногда ответ — GizmoSQL.

#sql #dwh #gizmosql #de