Это сообщение написала нейронная сеть.
— Здравствуйте! Меня зовут ChatGPT, и я приглашаю вас на бесплатный онлайн-интенсив по Data Science от Skillbox. На нём вы научитесь применять язык программирования Python для data-аналитики, находить аномалии в данных, использовать библиотеки Pandas и Matplotlib, а также решать реальные задачи, с которыми сталкивается Data Scientist: 👉 https://epic.st/QjrSr

Современный мир невозможен без анализа больших объёмов данных. Data Scientist — специалист, который умеет работать с данными, находить в них закономерности и применять эти знания для решения различных задач.

Наш эксперт поможет вам освоить все необходимые навыки, чтобы вы смогли начать работу в области Data Science. Помимо теоретических знаний, вы получите практический опыт и сможете решать настоящие задачи. А ещё расскажем, для чего нужны нейросети и какие повседневные задачи можно решать с помощью ChatGPT.

🏆 При регистрации все участники получат чек-лист с информацией о том, чем занимается специалист по DS, где он может работать, какие знания ему необходимы, а также где найти первые проекты для начинающих. Участникам, которые дойдут до финала интенсива, подарим электронную книгу издательства МИФ.

Приходите на онлайн-интенсив с 17 по 19 апреля в 21:00 (МСК) и получите все необходимые знания, чтобы начать свой путь в Data Science!

Почему SQL подходит для управления инфраструктурой

В этом посте мы познакомимся с различными программными абстракциями и структурами данных, инструментами, используемыми профессионалами разного профиля, и рассмотрим их плюсы и минусы, в частности, в отношении управления облачной инфраструктурой. Мы увидим, что, хотя у SQL есть свои недостатки, это «наименее худший» из всех возможных вариантов.

https://dev.to/iasql/why-sql-is-right-for-infrastructure-management-3gge

Как выбрать правильную базу данных в 2023 году

Большая часть принятия правильного решения состоит в том, чтобы знать, какие у вас есть варианты. Ландшафт баз данных быстро менялся в последние несколько лет, поэтому в этой статье мы постараемся упростить вам задачу, рассмотрев следующие темы:

-Обзор экосистемы баз данных в 2023 году
-Что на самом деле заставляет разные типы баз данных работать по-разному с технической точки зрения
-Когда использовать специализированную базу данных по сравнению с базой данных общего назначения
https://www.influxdata.com/blog/how-choose-right-database-2023/

dbdev: менеджер пакетов PostgreSQL

dbdevвыполняет для PostgreSQL ту же роль, что и npmдля JavaScript, pipдля Python и cargoдля Rust, поскольку позволяет публиковать библиотеки и приложения для многократного развертывания.
https://supabase.com/blog/dbdev

SQL-чат

SQL-клиент на базе ChatGPT для Postgres, MySQL и SQL Server
https://www.sqlchat.ai/

Полнотекстовый поиск в MongoDB

https://code.tutsplus.com/tutorials/full-text-search-in-mongodb--cms-24835

Визуализация SQL-запроса

MongoDB, DynamoDB и Tigris — сравнение баз данных NoSQL

Выбор того, как ваше приложение хранит данные и управляет ими, является одним из тех основополагающих решений, которые повлияют практически на каждый ваш шаг. Но с таким разнообразием, как сделать правильный выбор?

Tigris — это база данных NoSQL с открытым исходным кодом и поисковая платформа , которую вы можете запустить в любом облаке, на собственном оборудовании или управлять ею через Tigris Cloud . Здесь мы рассмотрим, как Tigris сравнивается с MongoDB и DynamoDB , а также предоставим обзор некоторых функций и компромиссов, которые вам необходимо учитывать.
https://www.tigrisdata.com/blog/mongodb-vs-dynamodb-vs-tigris-nosql-comparison/

Настройка производительности SQL

Обработка данных — важная часть любого приложения, и неправильное выполнение этой операции может дорого обойтись. В этой статье я дам вам несколько советов, которые я усвоил в процессе работы и которые могут ускорить ваши приложения.

Кроме того, и, возможно, что более важно, я покажу вам, как настроить небольшую базу данных на локальном компьютере, где вы сможете попрактиковаться и улучшить свои навыки работы с SQL. https://itnext.io/sql-performance-tuning-72e9ebf67549

Процесс ETL с использованием Airflow и Docker

В этой статье я создам процесс ETL для извлечения данных Forex и оберну все это в виде конвейера данных, используя Airflow и Docker.

Процесс ETL будет извлекать данные из API fixer.io , преобразовывать их и загружать в базу данных PostgreSQL. Этот проект направлен на создание автоматизированного процесса, который постоянно загружает данные в базу данных PostgreSQL. Каждые 2 минуты процесс ETL загружает обновленный пакет данных Forex. https://blog.devgenius.io/etl-process-using-airflow-and-docker-226aa5c7a41a

Система реляционных баз данных с искусственным интеллектом | SQL встречает глубокое обучение

EVA — это система баз данных для создания более простых и быстрых приложений на основе ИИ.

https://github.com/georgia-tech-db/eva

Почему MySQL не использует мой индекс?

Один из самых неприятных моментов при работе с базами данных — это когда вы разработали идеальный индекс , но MySQL по-прежнему его не использует. Есть несколько причин, по которым это может быть так, и в этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных.

https://planetscale.com/blog/why-isnt-mysql-using-my-index

Правильная загрузка инкрементных данных в масштабе

В этом посте я надеюсь демистифицировать дополнительные нагрузки. Я рассмотрю несколько методов постепенной загрузки, а также некоторые расширенные варианты использования. Даже если вы не обрабатываете терабайты данных, конвейеры данных могут стать намного эффективнее, экономя ваше время и деньги. https://medium.com/data-engineer-things/correctly-loading-incremental-data-at-scale-c656704da86d

Раскройте секреты поврежденных индексов MySQL

У одного из наших клиентов недавно был поврежден индекс, который повлиял на работоспособность его базы данных и вызвал задержку для его клиентов. Чтобы определить и обработать поврежденный индекс в MySQL, вот несколько часто задаваемых вопросов: https://www.eversql.com/mysql-corrupted-index/

Как «лайки» в социальных сетях хранятся в базе данных

Вы когда-нибудь задумывались о том, как Instagram, Twitter, Facebook или любые платформы социальных сетей отслеживают, кому понравились ваши посты? Давайте разберемся в этом посте!
https://dev.to/danielhe4rt/database-101-how-social-media-likes-are-stored-in-a-database-3oii

Вот мои 10 лучших советов по оптимизации ваших SQL-запросов.

Эй там! Я здесь, чтобы поговорить об оптимизации SQL-запросов. 😊

https://blog.devgenius.io/here-are-my-top-10-tips-for-optimizing-your-sql-queries-5563272f3c79

27 лучших синтаксиса SQL для разработчиков

SQL — декларативный язык, поэтому его синтаксис читается как естественный язык. Оператор SQL начинается с глагола, описывающего действие, например, SELECT, INSERT, UPDATE или DELETE. После глагола идут подлежащее и сказуемое.

Синтаксис языка структурированных запросов представляет собой уникальный набор правил и рекомендаций, в которых не учитывается регистр. Его синтаксис определяется и поддерживается стандартами ISO и ANSI.
https://morioh.com/p/27dd41b0d365?f=5c21fb01c16e2556b555ab32

Ниже приведены некоторые наиболее важные моменты о синтаксисе SQL, которые следует помнить:

Расширенные стратегии индексирования в PostgreSQL

Когда запрос выполняется, PostgreSQL просматривает доступные индексы, чтобы определить, можно ли использовать какой-либо из них для выполнения условия запроса. Если он находит соответствующий индекс, PostgreSQL использует его для быстрой идентификации соответствующих строк в таблице. Это приводит к значительному ускорению запросов, особенно в ситуациях, когда таблицы большие или условия сложные.

PostgreSQL поддерживает несколько типов индексов, включая B-tree, hash, GiST, SP-GiST и BRIN. Каждый тип индекса предназначен для обслуживания различных типов запросов и шаблонов доступа к данным. https://www.freecodecamp.org/news/postgresql-indexing-strategies/