🖥Создание датасетов "на лету" в Oracle Database 23c с помощью конструктора значений таблицы

SELECT * FROM ( VALUES
( 'r1v1', 'r1v2' ), -- row1
( 'r2v1', 'r2v2' ), -- row2
--etc.
) tab_alias ( col1, co2l )

#SQL

@sqlhub

🖥 Выполнение логики IF/THEN в #SQL с помощью выражений CASE:

CASE
WHEN ... THEN ...
WHEN ... THEN ...
...
[ ELSE ... ]
END

• Simple => Проверяем, равен ли селектор значению
• Searched => Проверка любых условий

База данных обрабатывает их сверху вниз, возвращая первое истинное условие.

#SQL

@sqlhub

🖥 Как заблокировать строки?

С помощью

SELECT ... FOR UPDATE

Если другая транзакция заблокировала какую-либо из этих строк, то она блокируется.

Чтобы заблокировать следующие строки таблицы, игнорируя заблокированные данные, используйте

SELECT ... FOR UPDATE SKIP LOCKED

Это позволит обойти все строки, заблокированные другой транзакцией.

#SQL

@sqlhub

🖥 OrmGPT — ии-инструмент для работы с бд, разработанный на основе OpenAI.

Он переводит естественный язык в SQL запросы и выполняет их в базе данных.

На данный момент поддерживаются MySQL, PostgreSQL и SQLite.

Пример:

ormgpt.query("give me post with id 1, all comments for this post and user information about author");

Сгенерированный запрос:

SELECT
p.id AS post_id,
p.title,
p.body,
c.id AS comment_id,
c.body AS comment_body,
u.username AS author_username,
u.email AS author_email
FROM
posts p
JOIN comments c ON p.id = c.post_id
JOIN users u ON u.id = p.user_id
WHERE
p.id = 1;

Вывод:

[
{
post_id: 1,
title: 'Hello world!',
body: 'This is my first post!',
comment_id: 1,
comment_body: 'Hello world!',
author_username: 'test',
author_email: '[email protected]'
}
]

• Github

@sqlhub

🖥 Как сбросить последовательность в Oracle Database?

ALTER SEQUENCE seq RESTART

Это возвращает последовательность к ее минимальному значению.

Добавьте предложение START WITH, чтобы начать с любого значения

ALTER SEQUENCE seq RESTART START WITH 42

#SQL

@sqlhub

🖥 PostgreSQL Course for Beginners

PostgreSQL - это база данных с открытым исходным кодом, обладающая широкими возможностями настройки.

Если вы хотите узнать, подходит ли она для ваших проектов, этот курс для начинающих поможет вам.

Вы узнаете об операторе SELECT, предложениях WHERE, агрегатных функциях и многом другом.

📌 Курс

@sqlhub

🖥 Шпаргалка по различным базам данных в облачных сервисах и соответствующим им вариантам с открытым исходным кодом .

Выбор подходящей базы данных для своего проекта - сложная задача. Существует множество видов баз данных, каждая из которых подходит для разных случаев использования.

Данная шпаргалка поможет определить, какой сервис соответствует потребностям вашего проекта, и избежать возможных "подводных камней".

@sqlhub

🖥 Fake2db - это инструмент, который предназначен для создания и заполнения фиктивных данных в игрушечных базах данных.

Он предназначен для использования в тестировании и поддерживает работу с такими базами данных, как sqlite, mysql, postgresql, mongodb, redis и couchdb.

pip install fake2db

📌 GitHub

@sqlhub

🔎 Поиск последних изменений в таблице в Oracle Database с помощью запроса

SELECT ... FROM ... VERSIONS BETWEEN TIMESTAMP <start_dt> AND <end_dt>

Возвращаются изменения в диапазоне дат.

@sqlhub

🖥 Типы баз данных в 1 картинке!

@sqlhub

🖥 SQLMesh - это фреймворк для преобразования данных, который позволяет командам, работающим с данными, использовать преимущества DevOps. Она позволяет ученым, аналитикам и инженерам эффективно выполнять и развертывать преобразования данных, написанные на SQL или Python.

SQLMesh обеспечивает точность и эффективность построения конвейеров данных с помощью пробвинутого решения DataOps для преобразования, тестирования и совместной работы.

Виртуальные среды данных позволяют команде разработчиков создавать динамические представления данных, гарантируя, что таблицы не будут создаваться более одного раза. Модульные тесты, аудиты и Data Diff обеспечивают проверку на протяжении всего рабочего процесса разработки, что позволяет легко работать с данными.

pip install sqlmesh

▪ Github
▪ Подробнее
▪ Документация

@sqlhub

🖥 Хотите проиндексировать атрибуты, хранящиеся в массиве #JSON?

В Oracle Database 21c это можно сделать с помощью функции

CREATE MULTIVALUE INDEX ...
ON t ( t.col.json_array_path[*]... ).

Затем база данных может использовать его для обработки SQL-запросов JSON_exists с поиском пути к массиву.

@sqlhub

🖥 В SQL существует множество ключевых слов.

Некоторые из них зарезервированы, поэтому их нельзя использовать в качестве имен таблиц и столбцов без разделителей

Но это зависит от системы баз данных!

Представляем вам полный список слов для различных бд, которые можно использовать в качестве идентификаторов без кавычек.

На схеме флажок (✓) означает, что слово принимается в качестве имени таблицы или столбца без кавычек.

https://modern-sql.com/reserved-words-empirical-list

@sqlhub

🖥 Наглядная шпаргалка с порядком выполнения SQL-запросов.

При написании SQL-запросов Очень важно понимать порядок их выполнения.

В SQL-запросе операторы выполняются в следующем порядке:

1. FROM / JOIN
2. WHERE
3. GROUP BY
4. HAVING
5. SELECT
6. DISTINCT
7. ПОРЯДОК СЛЕДОВАНИЯ
8. LIMIT / OFFSET

@sqlhub

🖥 6 типов баз данных, которые необходимо знать

1. Реляционные базы данных 💼
- Модель данных: Организует данные в таблицы со строками и столбцами.
- Примеры: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server.
- Ключевые особенности: Соответствие стандарту ACID, высокая степень согласованности данных, структурированное хранение данных, поддержка SQL-запросов, хорошая приспособленность к сложным транзакциям и созданию отчетов.

2. База данных для документов 📄.
- Модель данных: Хранение данных в виде полуструктурированных или JSON-подобных документов.
- Примеры: MongoDB, CouchDB, Firebase Firestore.
- Ключевые особенности: Гибкая схема, горизонтальная масштабируемость, поддержка полуструктурированных данных, хорошо подходит для систем управления контентом и приложений реального времени.

3. In-Memory Database 🚀.
- Модель данных: Хранит данные полностью в оперативной памяти (ОЗУ) системы.
- Примеры: Redis, Memcached, Apache Ignite.
- Ключевые особенности: Сверхбыстрый поиск данных, низкая задержка, подходит для кэширования, управления сессиями и аналитики в реальном времени.

4. Графовые базы данных 🌐.
- Модель данных: Представляет данные в виде узлов и ребер для моделирования отношений.
- Примеры: Neo4j, Amazon Neptune, ArangoDB.
- Ключевые особенности: Эффективный запрос сложных отношений, обход графов, подходит для социальных сетей, рекомендательных систем и обнаружения мошенничества.

5. Базы данных для временных рядов 📈.
- Модель данных: Оптимизирована для упорядоченных по времени точек данных, таких как показания датчиков или файлы журналов.
- Примеры: InfluxDB, Prometheus, TimescaleDB.
- Ключевые особенности: Эффективное хранение и извлечение данных временных рядов, агрегирование, , идеально подходит для мониторинга IoT данных.

6. Пространственные базы данных 🌍.
- Модель данных: Предназначена для хранения пространственных или географических данных.
- Примеры: PostGIS (расширение для PostgreSQL), MongoDB Geospatial, Microsoft SQL Server Spatial.
- Ключевые особенности: Геопространственная индексация, поддержка пространственных типов данных (точки, полигоны, линии), подхожит для сервисов, основанных на определении местоположения, ГИС (географических информационных систем) и картографических приложений.

@sqlhub