🤔 Что такое Docker?

Docker - это платформа для автоматизации развёртывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями. Она позволяет разработчикам создавать, тестировать и разворачивать приложения в изолированных средах, называемых контейнерами.

🚩Основные компоненты Docker:

🟠Docker Engine
Это серверное ПО, которое запускает и управляет контейнерами. Состоит из двух частей:
Docker Daemon: Служба, которая управляет всеми объектами Docker (контейнерами, образами и т.д.).
Docker CLI: Командная строка, через которую пользователи взаимодействуют с Docker Daemon.

🟠Образы (Images)
Это шаблоны для создания контейнеров. Образ включает в себя все зависимости, библиотеки, конфигурационные файлы, скрипты и код, необходимый для запуска приложения.

🟠Контейнеры (Containers)
Это изолированные среды, в которых выполняются приложения. Контейнеры создаются на основе образов и содержат всё необходимое для работы приложения.

🟠Docker Hub
Это облачный сервис для хранения и распределения Docker-образов. Разработчики могут загружать свои образы в Docker Hub и делиться ими с другими пользователями.

🟠Docker Compose
Это инструмент для определения и управления многоконтейнерными Docker-приложениями. С помощью файла docker-compose.yml можно описать конфигурацию всех контейнеров, сетей и томов, необходимых для работы приложения.

🚩Плюсы

➕Изоляция
Каждый контейнер работает в своей собственной изолированной среде, что предотвращает конфликты между приложениями.
➕Портативность
Образы Docker могут работать на любом сервере с установленным Docker, независимо от операционной системы.
➕Масштабируемость
Контейнеры можно легко масштабировать в зависимости от нагрузки.
➕Быстрое развёртывание
Контейнеры запускаются гораздо быстрее, чем виртуальные машины.
➕Упрощение CI/CD
Docker интегрируется с системами непрерывной интеграции и доставки, упрощая процессы разработки и развёртывания.

🚩Основные команды:

docker build: Создание образа из Dockerfile.
docker run: Запуск нового контейнера из образа.
docker ps: Список запущенных контейнеров.
docker stop: Остановка работающего контейнера.
docker rm: Удаление остановленного контейнера.
docker pull: Загрузка образа из Docker Hub.
docker push: Загрузка образа в Docker Hub.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что тебе известно про нереляционные базы данных?

Представляют собой системы управления базами данных, которые не используют традиционную реляционную модель. Эти базы данных разработаны для работы с большими объемами данных, высокой скоростью обработки запросов и гибкостью в моделировании данных.

🚩Основные типы нереляционных баз данных:

🟠Документные базы данных
Хранят данные в формате документов (например, JSON, BSON, XML). Например, MongoDB, CouchDB. Подходит для приложений, работающих с данными, которые могут иметь гибкую и изменяющуюся структуру.

🟠Колонковые базы данных
Хранят данные в виде столбцов, а не строк. Это позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных и выполнять аналитические запросы. Например Apache Cassandra, HBase. Аналитика, обработка больших данных, телекоммуникации.

🟠Ключ-значение базы данных
Хранят данные в виде пар "ключ-значение". Очень проста по своей природе и обеспечивает быструю работу. Например Redis, Riak, DynamoDB. Кеширование, сессии пользователей, реализация простых хранилищ данных.

🟠Графовые базы данных
Хранят данные в виде графов с узлами, ребрами и свойствами. Отлично подходят для моделирования связей и взаимосвязей между данными. Например Neo4j, OrientDB. Социальные сети, рекомендательные системы, управление сетями.

🚩Плюсы

➕Гибкость модели данных: Легко справляются с изменяющимися и разнообразными данными.
➕Масштабируемость: Хорошо масштабируются как горизонтально (добавление новых серверов), так и вертикально (увеличение мощности серверов).
➕Производительность: Обеспечивают высокую производительность для специфичных типов операций и больших объемов данных.
➕Обработка больших данных: Способны эффективно обрабатывать большие объемы данных и быстро реагировать на запросы.

🚩Минусы

➖Отсутствие стандартов: Разные системы могут использовать разные модели и API, что может усложнять переход между ними.
➖Ограниченная поддержка сложных запросов: Могут не поддерживать сложные SQL-запросы и транзакции, привычные для реляционных баз данных.
➖Консистентность данных: Некоторые NoSQL базы данных жертвуют строгой консистентностью ради доступности и масштабируемости (в соответствии с теоремой CAP).

🚩Примеры использования:

🟠Социальные сети
Графовые базы данных для моделирования взаимоотношений между пользователями.
🟠Интернет-магазины
Документные базы данных для хранения информации о продуктах с различной структурой данных.
🟠Аналитические платформы
Колонковые базы данных для выполнения сложных аналитических запросов на больших объемах данных.
🟠Кеширование
Ключ-значение базы данных для быстрого доступа к часто используемым данным.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое транзакция?

Транзакция в контексте баз данных - это последовательность операций, выполняемых как единое целое. Она должна быть полностью выполнена или полностью отменена, чтобы обеспечить целостность и консистентность данных. Основные свойства транзакции определяются набором правил, известных как ACID:

🚩ACID свойства

🟠Atomicity (Атомарность):
Транзакция либо выполняется полностью, либо не выполняется вовсе. Если происходит ошибка, все операции транзакции откатываются. Например, в банковской системе перевод денег между счетами требует списания суммы с одного счета и зачисления на другой. Если одна из операций не выполнится, другая также должна быть отменена.

🟠Consistency (Консистентность):
После завершения транзакции данные должны оставаться в согласованном состоянии, соответствующем всем определенным правилам и ограничениям. В инвентарной системе при добавлении нового товара должна проверяться допустимость всех значений, таких как положительное количество и правильная категория.

🟠Isolation (Изоляция):
Выполнение транзакций изолировано друг от друга, так что параллельные транзакции не влияют на промежуточные состояния друг друга. Если две транзакции пытаются изменить одни и те же данные, одна из них должна завершиться до того, как другая начнет свои изменения, чтобы избежать конфликтов.

🟠Durability (Долговечность):
После завершения транзакции её результаты сохраняются даже в случае сбоя системы. Если транзакция по записи данных в базу данных завершилась успешно, данные останутся сохраненными даже после перезагрузки сервера.

🚩Этапы выполнения транзакции

1⃣начало выполнения транзакции.
2⃣Выполняются все необходимые операции (вставка, обновление, удаление и т.д.).
3⃣Если все операции выполнены успешно, изменения фиксируются.
4⃣Если произошла ошибка, все изменения отменяются, возвращая базу данных в исходное состояние.

🚩Применение транзакций

🟠Обеспечивают целостность операций перевода денежных средств.
🟠Гарантируют корректное обновление информации о заказах и инвентаре.
🟠Обеспечивают корректность резервирования мест или ресурсов.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое BigO notation?

Big O notation (О-большое) - это математическая нотация, используемая в информатике для описания производительности алгоритма. Она выражает, как время выполнения или потребление памяти алгоритма растет по мере увеличения размера входных данных. Big O notation фокусируется на худшем случае, что помогает оценить наихудший сценарий для работы алгоритма.

🚩Основные концепции Big O notation

🟠Асимптотический анализ:
Big O notation используется для описания асимптотического поведения алгоритмов, то есть их поведения при приближении размера входных данных к бесконечности. Основное внимание уделяется ведущим слагаемым и игнорированию констант и менее значимых слагаемых, поскольку они имеют меньшее влияние на производительность при больших размерах входных данных.

🟠Оценка худшего случая:
Big O notation показывает наихудший возможный сценарий выполнения алгоритма, обеспечивая надежные гарантии его производительности.

🚩Основные классы сложности

🟠O(1) - Константная сложность:
Время выполнения не зависит от размера входных данных. Доступ к элементу массива по индексу.
🟠O(log n) - Логарифмическая сложность:
Время выполнения увеличивается логарифмически с увеличением размера входных данных. Бинарный поиск.
🟠O(n) - Линейная сложность:
Время выполнения растет линейно с увеличением размера входных данных. Линейный поиск.
🟠O(n log n) - Линейно-логарифмическая сложность:
Время выполнения растет линейно с логарифмическим множителем. Быстрая сортировка, сортировка слиянием.
🟠 O(n^2) - Квадратичная сложность:
Время выполнения растет пропорционально квадрату размера входных данных. Сортировка пузырьком, сортировка вставками.
🟠O(2^n) - Экспоненциальная сложность:
Время выполнения удваивается с каждым добавлением нового элемента. Решение задачи о коммивояжере полным перебором.
🟠O(n!) - Факториальная сложность:
Время выполнения растет факториально с увеличением размера входных данных. Полный перебор всех возможных перестановок.

🚩Примеры использования

1⃣Поиск и сортировка:
Анализ эффективности различных алгоритмов сортировки (например, быстрая сортировка vs. сортировка пузырьком).
2⃣Анализ алгоритмов и структур данных:
Оценка времени доступа, вставки и удаления в различных структурах данных (например, массивы, списки, деревья).
3⃣Оптимизация программ:
Помощь в выборе наиболее эффективных алгоритмов и структур данных для решения конкретных задач.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как можно заблокировать конкретные поля в Postgres?

В PostgreSQL можно использовать различные методы для блокировки конкретных полей или строк таблицы, чтобы предотвратить их изменение или обеспечить управление конкурентным доступом к данным. Наиболее распространенные способы включают использование транзакционных блокировок и политик доступа.

🟠Использование блокировок уровня строки (Row-Level Locks)
PostgreSQL поддерживает блокировки уровня строки с помощью команд SELECT FOR UPDATE и SELECT FOR SHARE. Эти команды позволяют заблокировать конкретные строки для изменения другими транзакциями, пока текущая транзакция не завершится.SELECT FOR UPDATE:

BEGIN;  -- Начало транзакции

-- Выбираем и блокируем строки для обновления
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1 FOR UPDATE;

-- Выполняем необходимые операции
UPDATE my_table SET field = 'new_value' WHERE id = 1;

COMMIT;  -- Завершение транзакции

SELECT FOR SHARE:

BEGIN;  -- Начало транзакции

-- Выбираем и блокируем строки для чтения
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1 FOR SHARE;

-- Выполняем необходимые операции
-- Изменение данных будет заблокировано для других транзакций
-- Однако, можно выполнять SELECT
COMMIT;  -- Завершение транзакции

🟠Использование политик доступа (Row-Level Security Policies)
Политики безопасности на уровне строк позволяют определить, кто и при каких условиях может видеть или изменять данные в таблице. Это обеспечивается с помощью функций и политик безопасности.

-- Включаем безопасность на уровне строк для таблицы
ALTER TABLE my_table ENABLE ROW LEVEL SECURITY;

-- Создаем роль, которая будет иметь доступ
CREATE ROLE limited_role;

-- Создаем политику, которая позволяет только чтение данных
CREATE POLICY read_only_policy ON my_table
    FOR SELECT
    USING (true);  -- Условие для выполнения SELECT

-- Применяем политику для роли limited_role
GRANT SELECT ON my_table TO limited_role;

🟠Использование триггеров (Triggers)
Триггеры позволяют автоматически выполнять определенные действия перед или после операции INSERT, UPDATE, DELETE. Можно создать триггер, который будет блокировать изменение конкретных полей.

CREATE OR REPLACE FUNCTION prevent_update()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
    IF NEW.field IS DISTINCT FROM OLD.field THEN
        RAISE EXCEPTION 'Field "field" cannot be updated';
    END IF;
    RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

-- Применяем триггер к таблице
CREATE TRIGGER prevent_update_trigger
BEFORE UPDATE ON my_table
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION prevent_update();

🟠Ограничения на уровне столбца (Column-Level Constraints)
Ограничения на уровне столбца могут использоваться для ограничения возможных значений или для создания выражений, которые должны быть выполнены для выполнения изменения.

ALTER TABLE my_table
    ADD CONSTRAINT field_check CHECK (field IS NOT NULL);

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие бывают блокировки в PostgreSQL?

В PostgreSQL существует несколько видов блокировок, которые используются для управления конкурентным доступом к данным и обеспечения целостности транзакций.

🚩Блокировки уровня таблицы (Table-Level Locks)

Эти блокировки применяются к целым таблицам и используются для операций, которые требуют эксклюзивного доступа к таблице.

🟠ACCESS SHARE:
Блокировка на уровне доступа для чтения данных из таблицы (например, при выполнении команды SELECT). Не блокирует другие команды SELECT.

🟠ROW SHARE:
Блокировка уровня строки, позволяющая другим транзакциям выполнять команды SELECT FOR UPDATE и SELECT FOR SHARE.

🟠ROW EXCLUSIVE:
Блокировка, применяемая при вставке, обновлении или удалении строк (INSERT, UPDATE, DELETE). Блокирует блокировки SHARE и EXCLUSIVE.

🟠SHARE UPDATE EXCLUSIVE:
Используется для выполнения команд, которые обновляют индексы, но не данные (VACUUM). Блокирует другие блокировки SHARE UPDATE EXCLUSIVE и более строгие.

🟠SHARE:
Блокировка для чтения данных из таблицы с возможностью блокировки изменений. Используется для операций, которые должны видеть согласованное состояние данных (ANALYZE).

🟠SHARE ROW EXCLUSIVE:
Используется для команд, которые выполняют чтение с возможностью блокировки последующих изменений, таких как CREATE INDEX CONCURRENTLY.

🟠EXCLUSIVE:
Блокирует доступ к таблице для всех операций, кроме команд SELECT и команд с уровнем блокировки ACCESS SHARE.

🟠ACCESS EXCLUSIVE:
Самая строгая блокировка, блокирующая все другие операции. Применяется для структурных изменений таблицы (ALTER TABLE, DROP TABLE).

🚩Блокировки уровня строки (Row-Level Locks)

Эти блокировки применяются к отдельным строкам таблицы и используются для управления конкурентным доступом к данным на более детальном уровне.

🟠SELECT FOR UPDATE:
Блокирует выбранные строки для обновления другими транзакциями. Строки с такой блокировкой могут быть изменены только текущей транзакцией.

🟠SELECT FOR SHARE:
Блокирует строки для чтения, но не для изменения. Другие транзакции могут читать эти строки, но не изменять их.

🟠SELECT FOR NO KEY UPDATE:
Похоже на SELECT FOR UPDATE, но позволяет другим транзакциям выполнять операции, не изменяющие ключи.

🟠SELECT FOR KEY SHARE:
Похоже на SELECT FOR SHARE, но позволяет другим транзакциям выполнять операции, не изменяющие строки.

🚩Блокировки на уровне индексов (Index-Level Locks)

Эти блокировки применяются к индексам и используются для управления доступом к индексированным данным.

🟠Блокировки индексов:
Используются автоматически при доступе к индексам для обеспечения целостности данных. Это может включать блокировки при обновлении индексов или их чтении.

🚩Дедлоки (Deadlocks)

Дедлоки возникают, когда две или более транзакций блокируют друг друга, ожидая освобождения ресурсов, которые заблокированы друг другом. PostgreSQL автоматически обнаруживает дедлоки и прерывает одну из транзакций для их разрешения.

🚩Примеры использования

🟠Обеспечение целостности данных:
Использование блокировок для предотвращения конкурентных изменений данных.

🟠Управление конкурентным доступом:
Применение блокировок для управления доступом к ресурсам в многопользовательских средах.

🟠Оптимизация производительности:
Выбор оптимальных типов блокировок для балансировки между целостностью данных и производительностью.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть паттерны проектирования?

Паттерны проектирования — это проверенные решения типичных проблем, возникающих при проектировании программного обеспечения. Они делятся на три основные категории: порождающие (например, Singleton, Factory, Builder), структурные (например, Adapter, Decorator, Facade) и поведенческие (например, Observer, Strategy, Command).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое блокировки (локи) в БД?

Блокировки (локи) в базе данных - это механизмы, которые управляют доступом к данным, чтобы обеспечить их целостность и предотвратить конфликты при одновременном доступе нескольких транзакций.

🚩Основные типы

🟠Блокировки уровня таблицы (Table-Level Locks):
ACCESS SHARE: Позволяет чтение данных, блокирует команды, изменяющие таблицу.
ROW SHARE: Применяется для команд SELECT FOR UPDATE и SELECT FOR SHARE.
ROW EXCLUSIVE: Используется при вставке, обновлении или удалении строк.
SHARE UPDATE EXCLUSIVE: Используется для команд VACUUM.
SHARE: Обеспечивает видимость текущего состояния данных (ANALYZE).
SHARE ROW EXCLUSIVE: Используется для операций, требующих более строгого контроля (CREATE INDEX CONCURRENTLY).
EXCLUSIVE: Требуется для команд, изменяющих структуру таблицы (ALTER TABLE).
ACCESS EXCLUSIVE: Блокирует все команды, включая SELECT (DROP TABLE, ALTER TABLE).

🟠Блокировки уровня строки (Row-Level Locks):
SELECT FOR UPDATE: Блокирует строки для изменения.
SELECT FOR NO KEY UPDATE: Похоже на SELECT FOR UPDATE, но позволяет другим транзакциям выполнять SELECT FOR SHARE и SELECT FOR KEY SHARE.
SELECT FOR SHARE: Блокирует строки для чтения.
SELECT FOR KEY SHARE: Похоже на SELECT FOR SHARE, но позволяет другим транзакциям выполнять SELECT FOR NO KEY UPDATE и SELECT FOR UPDATE.

🟠Консультативные блокировки (Advisory Locks):
Устанавливаются вручную для синхронизации произвольных ресурсов.
pg_advisory_lock: Устанавливает консультативную блокировку.
pg_advisory_unlock: Снимает консультативную блокировку.
pg_try_advisory_lock: Пытается установить консультативную блокировку без ожидания.

🚩Основные цели

🟠Предотвращение гонок (race conditions):
Обеспечивают корректность данных при одновременном доступе нескольких транзакций.
🟠Изоляция транзакций:
Выполнение каждой транзакции в изолированном контексте.
🟠Защита целостности данных:
Предотвращение одновременного изменения данных, что может привести к их несогласованности.

🚩Примеры использования

🟠Интернет-магазин:
Блокировки могут предотвращать одновременное изменение состояния товара.
🟠Банковские операции:
При переводе средств используются блокировки для предотвращения одновременного списания или зачисления.
🟠Редактирование данных:
При одновременном редактировании одной записи несколькими пользователями.

🚩Проблемы, связанные с блокировками

🟠Дедлоки (Deadlocks):
Ситуация, когда транзакции блокируют друг друга, ожидая освобождения ресурсов.
🟠Гранулярность блокировок:
Блокировки высокой гранулярности могут снижать производительность.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое ACID?

ACID — это набор свойств транзакций баз данных, гарантирующих надёжное выполнение транзакций в многопользовательской и многоуровневой среде. ACID включает четыре свойства: Atomicity (Атомарность), Consistency (Согласованность), Isolation (Изолированность), и Durability (Стойкость).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Каким образом можно найти "медленный запрос" и проанализировать его в PostgreSQL?

🚩Методы и инструменты.

🟠Включение журналирования медленных запросов
Настройка параметров конфигурации PostgreSQL для журналирования медленных запросов позволяет отслеживать запросы, выполнение которых занимает много времени.
1⃣Откройте файл конфигурации PostgreSQL (postgresql.conf).
2⃣Настройте следующие параметры:

# Включить логирование всех запросов
log_statement = 'all'

# Либо логирование только медленных запросов
log_min_duration_statement = 1000  # Логировать запросы, выполнение которых заняло более 1000 мс (1 секунда)

3⃣Перезапустите сервер PostgreSQL для применения изменений:

sudo systemctl restart postgresql

🟠Использование инструмента `pg_stat_statements`
Расширение pg_stat_statements позволяет собирать статистику по выполненным запросам и предоставляет информацию о частоте, времени выполнения и других характеристиках запросов.
1⃣Включите расширение в postgresql.conf:

shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'

2⃣Перезапустите сервер PostgreSQL:

sudo systemctl restart postgresql

3⃣Создайте расширение в нужной базе данных:

CREATE EXTENSION pg_stat_statements;

4⃣Используйте запрос для получения информации о медленных запросах:

SELECT
  query,
  calls,
  total_time,
  mean_time,
  stddev_time,
  rows,
  min_time,
  max_time
FROM
  pg_stat_statements
ORDER BY
  total_time DESC
LIMIT 10;

🟠Анализ запросов с помощью `EXPLAIN` и `EXPLAIN ANALYZE`
Команды EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE позволяют понять, как PostgreSQL планирует и выполняет запросы, предоставляя детальную информацию о плане выполнения.
1⃣Выполните команду EXPLAIN для запроса:

EXPLAIN SELECT * FROM my_table WHERE id = 1;

2⃣Выполните команду EXPLAIN ANALYZE для запроса:

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM my_table WHERE id = 1;

3⃣Анализируйте выходные данные, чтобы понять, какие операции занимают больше всего времени (например, полное сканирование таблицы, узкие места при соединении таблиц и т.д.).

🟠Использование системных представлений и утилит
pg_stat_activity: Показывает текущую активность базы данных, включая выполняемые запросы и их состояние.

SELECT
  pid,
  usename,
  state,
  query,
  now() - query_start AS duration
FROM
  pg_stat_activity
WHERE
  state != 'idle'
ORDER BY
  duration DESC;

pg_locks: Отображает информацию о текущих блокировках в базе данных.

SELECT * FROM pg_locks;

1⃣Индексы:
Убедитесь, что для часто используемых условий WHERE и JOIN существуют соответствующие индексы.
2⃣Переписывание запросов:
Попробуйте переписать запросы для улучшения их производительности.
3⃣Материализованные представления:
Используйте материализованные представления для часто выполняемых сложных запросов.
4⃣Конфигурация сервера:
Настройте параметры конфигурации PostgreSQL для оптимизации производительности (например, work_mem, shared_buffers, maintenance_work_mem).

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое JSON?

JSON (JavaScript Object Notation) — это легковесный формат обмена данными, который легко читается и пишется людьми и легко анализируется и генерируется машинами. JSON основан на подмножестве языка программирования JavaScript, но доступен для использования многими языками программирования.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как выбрать данные из двух таблиц без метода join()?

Для выбора данных из двух таблиц без использования метода JOIN можно использовать подзапросы. Подзапросы позволяют выполнять вложенные запросы, где результат одного запроса используется в другом запросе.

🟠Использование подзапросов в `SELECT`
Вы можете использовать подзапрос в операторе SELECT, чтобы извлечь данные из одной таблицы, используя значения из другой таблицы.

SELECT 
  o.order_id, 
  o.order_date, 
  (SELECT c.customer_name FROM customers c WHERE c.customer_id = o.customer_id) AS customer_name
FROM 
  orders o;

🟠Использование подзапросов в `WHERE`
Вы можете использовать подзапрос в операторе WHERE, чтобы фильтровать данные на основе условий из другой таблицы.

SELECT 
  o.order_id, 
  o.order_date 
FROM 
  orders o
WHERE 
  o.customer_id IN (SELECT c.customer_id FROM customers c WHERE c.city = 'New York');

🟠Использование подзапросов в `FROM`
Вы можете использовать подзапрос в операторе FROM, чтобы создать временную таблицу и затем выбрать данные из нее.

SELECT 
  c.customer_name, 
  latest_orders.order_id, 
  latest_orders.order_date
FROM 
  customers c,
  (SELECT 
     o.customer_id, 
     o.order_id, 
     o.order_date 
   FROM 
     orders o 
   WHERE 
     o.order_date = (SELECT MAX(order_date) FROM orders o2 WHERE o2.customer_id = o.customer_id)
  ) AS latest_orders
WHERE 
  c.customer_id = latest_orders.customer_id;

🟠Использование подзапросов с агрегатными функциями
Подзапросы могут быть полезны при использовании агрегатных функций для получения обобщенной информации из одной таблицы, связанной с другой таблицей.

SELECT 
  c.customer_name, 
  (SELECT COUNT(*) FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id) AS total_orders
FROM 
  customers c;

🟠Использование подзапросов с операторами EXISTS
Оператор EXISTS проверяет наличие строк в подзапросе и возвращает TRUE, если подзапрос возвращает хотя бы одну строку.

SELECT 
  c.customer_name
FROM 
  customers c
WHERE 
  EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое индексы?

Индексы в базах данных — это структуры данных, которые улучшают скорость операций поиска/выборки данных за счет предоставления быстрых путей к данным в таблицах. Индексы часто создаются для ускорения поиска по ключевым столбцам и могут существенно увеличить производительность запросов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как с помощью одного запроса можно выбрать данные из двух таблиц?

Чтобы выбрать данные из двух таблиц в одном запросе, используется оператор JOIN. Например, INNER JOIN объединяет строки, где есть совпадения в обеих таблицах, а LEFT JOIN возвращает все строки из первой таблицы и соответствующие строки из второй, заполняя NULL там, где данных нет.

🚩Отличия между видами JOIN в SQL

В SQL существует несколько видов операторов JOIN, которые позволяют объединять данные из двух или более таблиц на основе определенных условий. Основные типы JOIN включают INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, и каждый из них имеет свои особенности и использование. Рассмотрим их различия на примере двух таблиц:

Таблица A:

id | name
-----------
1  | Alice
2  | Bob
3  | Charlie

Таблица B:

id | city
-----------
1  | New York
3  | Los Angeles
4  | Chicago  

🟠INNER JOIN
INNER JOIN возвращает только те строки, которые имеют совпадения в обеих таблицах. Если нет совпадающих строк, такие строки не включаются в результат.

SELECT A.id, A.name, B.city
FROM A
INNER JOIN B ON A.id = B.id;

Результат:

id | name    | city
------------------------
1  | Alice   | New York
3  | Charlie | Los Angeles

🟠LEFT JOIN (или LEFT OUTER JOIN)
LEFT JOIN возвращает все строки из левой таблицы (A) и совпадающие строки из правой таблицы (B). Если совпадения не найдено, в результате будут строки из левой таблицы с NULL значениями для столбцов из правой таблицы.

SELECT A.id, A.name, B.city
FROM A
LEFT JOIN B ON A.id = B.id;

Результат:

id | name    | city
------------------------
1  | Alice   | New York
2  | Bob     | NULL
3  | Charlie | Los Angeles

🟠RIGHT JOIN (или RIGHT OUTER JOIN)
RIGHT JOIN возвращает все строки из правой таблицы (B) и совпадающие строки из левой таблицы (A). Если совпадения не найдено, в результате будут строки из правой таблицы с NULL значениями для столбцов из левой таблицы.

SELECT A.id, A.name, B.city
FROM A
RIGHT JOIN B ON A.id = B.id;

Результат:

id | name    | city
------------------------
1  | Alice   | New York
3  | Charlie | Los Angeles
4  | NULL    | Chicago

🟠FULL JOIN (или FULL OUTER JOIN)
FULL JOIN возвращает все строки, когда есть совпадение в одной из таблиц. Это объединение LEFT JOIN и RIGHT JOIN. Если совпадения не найдено, результат будет содержать NULL значения для столбцов из другой таблицы.

SELECT A.id, A.name, B.city
FROM A
FULL JOIN B ON A.id = B.id;
id | name    | city
------------------------
1  | Alice   | New York
2  | Bob     | NULL
3  | Charlie | Los Angeles
4  | NULL    | Chicago

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний