💻Эксперименты с временными таблицами PostgreSQL

Чтобы лучше понять работу TEMP TABLE в PostgreSQL, нужно просто поглубже в них погрузиться, проверить разные гипотезы — именно с практикой и придёт понимание.
Так что держите — здесь подробное исследование TEMP TABLE, рассмотрение временных таблиц под разными углами

📎 Исследование
🖥 GitHub

@sqlhub

👣 goqu — go-библиотека для построения и выполнения SQL-запросов

— go get -u github.com/doug-martin/goqu/v9

Без проблем поддерживает Postgres, MySQL, SQLite3, SQLServer и кастомные диалекты

🖥 GitHub

@sqlhub

💻 Настройка производительности PostgreSQL: max и group by

Анализ временных рядов в PostgreSQL может предоставить ценную информацию, помочь в принятии обоснованных решений и более глубоком понимании данных. Используя мощные возможности PostgreSQL, мы можем эффективно запрашивать все типы данных измерений для отслеживания тенденций, закономерностей и аномалий во времени.

▶️ Но есть одно требование

@sqlhub

🖥 SQLGlot — парсер, оптимизатор и движок SQL на Python

— pip3 install "sqlglot[rs]"

SQLGlot может использоваться для форматирования SQL или перевода между 21 различными диалектами, в том числе DuckDB, Presto / Trino, Spark / Databricks, Snowflake и BigQuery. Он предназначен для чтения широкого спектра входных данных SQL и вывода синтаксически и семантически корректного SQL на целевых диалектах.

SQLGlot — это очень полный общий парсер SQL с надежным набором тестов. Он также достаточно производителен (за счёт токенизатора на Rust) и при этом написан исключительно на Python.

Вы можете легко настраивать парсер, анализировать запросы, обходить деревья выражений и программно создавать SQL.

Синтаксические ошибки подсвечиваются, несовместимость диалектов отображается, однако SQLGlot не стремится быть валидатором SQL, поэтому он может не обнаружить некоторые синтаксические ошибки.

🖥 GitHub

@sqlhub

💻 DbGate — open-source менеджер SQL и NoSQL БД

DbGate — это кроссплатформенный менеджер баз данных. Разработан, чтобы быть простым в использовании и эффективным при работе с несколькими БД одновременно.
Также имеет множество дополнительных функций, таких как сравнение схем, визуальный конструктор запросов, визуализация графиков или пакетный экспорт и импорт.

Поддерживает MySQL, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB, SQLite и других.
Работает под Windows, Linux, Mac и как веб-приложение.

🖥 GitHub
🟡 Запустить онлайн

@sqlhub