Работа с многопользовательскими транзакциями требует использования механизмов блокировок и уровней изоляции для предотвращения конфликтов и обеспечения целостности данных. Важно правильно выбирать уровень изоляции, чтобы балансировать между производительностью и консистентностью данных, минимизируя вероятность возникновения таких проблем, как потерянные обновления и фантомные чтения.

✈️ SQL собеседования

✔️ Представление (view) — это виртуальная таблица, которая упрощает сложные запросы, сохраняя их логику и структуру. Оно позволяет создавать абстракции над базовыми таблицами, облегчая доступ к данным и улучшая читаемость кода.

-- Создание представления для упрощения сложного запроса
CREATE VIEW ActiveUsers AS
SELECT id, username, email
FROM users
WHERE status = 'active';

-- Использование представления в запросе
SELECT * FROM ActiveUsers;

Представления помогают сократить дублирование кода и централизовать логику выборки данных.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ SQL собеседования

Агрегатные функции выполняют вычисления над набором значений и возвращают одно значение, такие как SUM, AVG, COUNT, MIN и MAX. Они часто используются в сочетании с оператором GROUP BY для группировки данных и получения сводной информации из таблиц.

✈️ SQL собеседования

При работе с JOIN важно учитывать возможные дубликаты, которые могут возникнуть в результате объединения таблиц. Вот несколько способов обработки таких случаев.

🔴 Первый подход — использование DISTINCT для устранения дубликатов в результатах. Например:

SELECT DISTINCT a.column1, b.column2
FROM table_a a
JOIN table_b b ON a.id = b.a_id;

Этот запрос вернет уникальные комбинации значений из обеих таблиц.

🔴 Второй способ — использовать GROUP BY, если требуется агрегировать данные:

SELECT a.column1, COUNT(b.column2) AS count
FROM table_a a
JOIN table_b b ON a.id = b.a_id
GROUP BY a.column1;

Это позволит получить количество связанных записей без дубликатов.

🔴 Также можно воспользоваться подзапросами для более сложных случаев, где нужны конкретные значения без дублирования:

SELECT a.column1, b.column2
FROM table_a a
JOIN (SELECT DISTINCT a_id, column2 FROM table_b) b ON a.id = b.a_id;

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ SQL собеседования

Временные таблицы — это таблицы, которые создаются для временного хранения данных в рамках сессии или транзакции и автоматически удаляются после их завершения. Они полезны для обработки промежуточных данных или упрощения сложных запросов.

✈️ SQL собеседования

✅ BETWEEN и IN — это операторы, используемые для фильтрации данных, но они работают по-разному.

- BETWEEN: Проверяет, находится ли значение в диапазоне, включая границы. Используется для числовых, временных или строковых данных.

SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';

Этот запрос вернет все заказы, сделанные в 2023 году.

- IN: Проверяет, совпадает ли значение с одним из элементов списка. Подходит для сравнения с конкретными значениями.

SELECT * FROM products WHERE category_id IN (1, 2, 3);

Этот запрос вернет продукты, относящиеся к категориям 1, 2 или 3.

Разница: BETWEEN работает с диапазонами, а IN — с конкретными значениями.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ SQL собеседования

Оператор LIKE используется для поиска строк, соответствующих заданному шаблону. В шаблоне могут применяться символы % для обозначения любой последовательности символов и _ для обозначения одного любого символа.

✈️ SQL собеседования

✅ Триггеры — мощный инструмент, но их использование не всегда оправдано.

1. Сложность отладки:
Триггеры выполняются автоматически, что усложняет поиск ошибок. Если логика скрыта в триггерах, это может затруднить понимание работы системы.

2. Производительность:
Триггеры добавляют накладные расходы на каждую операцию. Например, триггер на INSERT будет выполняться при каждой вставке, что может замедлить работу.

3. Альтернативы:
Логику часто можно реализовать на уровне приложения или через хранимые процедуры, что делает код более прозрачным и управляемым.

4. Каскадные эффекты:
Триггеры могут вызывать другие триггеры, создавая цепочки, которые сложно отследить. Это увеличивает риск непредсказуемого поведения.

Триггеры стоит использовать осторожно, когда их преимущества перевешивают потенциальные сложности. В остальных случаях лучше рассмотреть альтернативные подходы.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ SQL собеседования

Ограничение — это правило, применяемое к данным в таблице для обеспечения их целостности и точности. Основные виды ограничений включают PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, UNIQUE, NOT NULL и CHECK.

✈️ SQL собеседования

🔴 Транзакции позволяют группировать несколько операций в одну логическую единицу работы. Они обеспечивают атомарность: либо все операции выполняются, либо ни одна. Транзакции начинаются с BEGIN TRANSACTION и завершаются COMMIT или ROLLBACK.

BEGIN TRANSACTION;

UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;

COMMIT;

Если все операции прошли успешно, изменения фиксируются с помощью COMMIT. В случае ошибки выполняется ROLLBACK, который отменяет все изменения, сделанные в рамках транзакции. Это гарантирует целостность данных.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ SQL собеседования

➡️ Оптимизация подзапросов важна для повышения производительности запросов. Один из подходов — замена подзапросов на JOIN. Например:

SELECT * FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE active = 1);

Можно переписать с использованием JOIN:

SELECT orders.* FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id
WHERE customers.active = 1;

Также стоит избегать коррелированных подзапросов, так как они выполняются для каждой строки основного запроса. Вместо этого лучше использовать временные таблицы или CTE (Common Table Expressions). Индексация полей, участвующих в подзапросах, также значительно ускоряет выполнение.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ SQL собеседования

🟥 NULL значения в подзапросах могут привести к неожиданным результатам, если их не обрабатывать корректно. В SQL NULL означает отсутствие данных, и любые операции с NULL возвращают NULL.

Для обработки NULL в подзапросах можно использовать функции, такие как COALESCE или IS NULL.

Пример с COALESCE:

SELECT name 
FROM users 
WHERE age = (SELECT COALESCE(age, 0) FROM profiles WHERE user_id = 1);

COALESCE возвращает первое ненулевое значение из списка. В данном случае, если age в подзапросе NULL, будет использовано значение 0.

Пример с IS NULL:

SELECT name 
FROM users 
WHERE (SELECT age FROM profiles WHERE user_id = 1) IS NULL;

Этот запрос вернет имена пользователей, если возраст в подзапросе равен NULL.

Также можно использовать IFNULL или NULLIF в зависимости от задачи. Важно учитывать, что сравнение с NULL через = или != всегда возвращает NULL, поэтому для проверки на NULL используется IS NULL или IS NOT NULL.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ SQL собеседования

Уровни изоляции транзакций определяют степень защиты данных от влияния параллельных транзакций, обеспечивая баланс между целостностью данных и производительностью. В SQL стандарте выделяют четыре уровня: Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read и Serializable, каждый из которых предлагает разную степень изоляции и защиты от аномалий.

✈️ SQL собеседования

📝 SQL и NoSQL — это два основных типа баз данных, которые отличаются структурой, способом хранения данных и подходами к работе с ними.

SQL (реляционные базы данных) используют таблицы для хранения данных. Данные организованы в строках и столбцах, где каждая строка представляет запись, а каждый столбец — атрибут. SQL-базы строго следуют схеме, которая определяет структуру данных. Примеры: MySQL, PostgreSQL.

SELECT * FROM users WHERE age > 30;

Этот запрос извлекает всех пользователей старше 30 лет из таблицы users.

NoSQL (нереляционные базы) более гибкие. Они могут хранить данные в виде документов, ключ-значение, графов или колонок. NoSQL не требует строгой схемы, что позволяет легко масштабировать и изменять структуру данных. Примеры: MongoDB, Redis.

{
  "name": "Alex",
  "age": 35,
  "city": "Moscow"
}

В NoSQL данные могут храниться в таком формате, без строгой привязки к таблицам.

Основное отличие: SQL подходит для сложных запросов и транзакций, NoSQL — для гибкости и масштабируемости.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ SQL собеседования

✅ Нормализация базы данных — процесс организации данных для минимизации избыточности и аномалий. Основные подходы включают последовательное применение нормальных форм.

Первая нормальная форма (1NF) требует атомарности данных и отсутствия повторяющихся групп. Вторая нормальная форма (2NF) устраняет частичные зависимости, обеспечивая полную функциональную зависимость от первичного ключа. Третья нормальная форма (3NF) удаляет транзитивные зависимости, чтобы атрибуты зависели только от первичного ключа.

Дополнительные уровни, такие как BCNF, 4NF и 5NF, решают более сложные случаи избыточности и зависимостей. Нормализация улучшает структуру данных, но может усложнить запросы, поэтому иногда применяется денормализация для оптимизации производительности.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ SQL собеседования

👉 Команда SELECT используется для извлечения данных из таблицы в SQL. Основной синтаксис выглядит так:

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name;

- column1, column2, ... — столбцы, которые нужно извлечь. Если нужно выбрать все столбцы, используется символ *.
- table_name — имя таблицы, из которой извлекаются данные.

Пример:

SELECT first_name, last_name 
FROM employees;

Этот запрос извлекает данные из столбцов first_name и last_name таблицы employees.

Для фильтрации данных используется ключевое слово WHERE:

SELECT first_name, last_name 
FROM employees 
WHERE department = 'Sales';

Этот запрос вернет только тех сотрудников, которые работают в отделе продаж.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ SQL собеседования

Агрегатные функции используются для выполнения вычислений на наборе строк и возврата одного результата. Примеры включают COUNT для подсчета строк, SUM для суммы значений, AVG для среднего значения, MIN и MAX для минимального и максимального значений.

✈️ SQL собеседования

✅Создание индекса в таблице ускоряет поиск данных, особенно при работе с большими объемами информации. Индекс создается на один или несколько столбцов, что позволяет быстрее находить строки по значениям этих столбцов.

Для создания индекса используется команда CREATE INDEX. Например, чтобы создать индекс на столбец email в таблице users, можно использовать следующий запрос:

CREATE INDEX idx_email ON users(email);

Если нужно создать составной индекс на несколько столбцов, например, на first_name и last_name, запрос будет выглядеть так:

CREATE INDEX idx_name ON users(first_name, last_name);

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ SQL собеседования

Self join — это операция соединения таблицы с самой собой. Она используется, когда нужно сравнить строки одной таблицы между собой, например, для поиска связанных данных в рамках одного набора записей.

✈️ SQL собеседования

✔️ Чтобы рассчитать процент от общего значения с использованием GROUP BY, можно использовать оконные функции. Например, нужно посчитать долю продаж каждого товара от общего объема продаж.

SELECT 
    product_id,
    SUM(sales) AS total_sales,
    SUM(sales) * 100.0 / SUM(SUM(sales)) OVER () AS sales_percentage
FROM 
    sales
GROUP BY 
    product_id;

В этом запросе:
- SUM(sales) считает общие продажи для каждого товара.
- SUM(SUM(sales)) OVER () вычисляет общий объем продаж по всем товарам.
- Деление на общий объем и умножение на 100 дает процент от общего.

Этот подход позволяет легко рассчитать доли для каждой группы.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ SQL собеседования