⚡️ Open-source инструмент для просмотра CSV, JSON, Excel и других таблиц прямо в терминале — без потери форматирования, аккуратно и читабельно.

🔥 Что умеет:
— Встроенный SQL-движок: фильтры, джойны и анализ прямо в терминале;
— Vim-подобные хоткеи (для фанатов, да 😁);
— Быстрый поиск, работа с несколькими таблицами, поддержка тем (Monokai, Nord и др.).

https://github.com/shshemi/tabiew

🚀 RisingLight — образовательная OLAP-база данных. Этот проект разрабатывается как учебная реализация OLAP-системы с поддержкой SQL-запросов, включая выполнение TPC-H тестов.

Для тех, кто хочет заглянуть под капот аналитических баз данных, RisingLight предлагает отличную возможность изучить их устройство на практике. Хотя проект пока не готов для production, он уже даёт представление о ключевых компонентах СУБД: от парсера запросов до исполнителя. Сообщество активно развивается: есть Discord, Telegram и даже WeChat-чат для обсуждения. Авторы приветствуют вклад новичков и предлагают список "good first issues" для первых PR.

🤖 GitHub

@sqlhub

🔌 pREST (PostgreSQL REST) — проект, предлагающий готовое решение для создания RESTful API поверх PostgreSQL. Этот инструмент написан на Go и позволяет быстро развернуть высокопроизводительный API-сервер без сложной настройки. Поддержка начинается с PostgreSQL 9.5, что делает его совместимым с большинством существующих баз данных.

Проект особенно удобен для разработчиков, которым нужно быстро создать API с минимальными затратами. Он поддерживает SQL-запросы через REST-эндпоинты, аутентификацию и кастомные маршруты. Развернуть pREST можно даже в один клик, например, на Heroku.

🤖 GitHub

@sqlhub

Вебинар: Как защитить ИТ-инфраструктуру от кибератак​. Комплексный подход

📅 Дата: 19 августа 2025г
🕙 Время: 11:00

Можно ли на 100% защитить бизнес от киберугроз? Как минимизировать потери бизнеса, если атака уже произошла?

Две из трех российских компаний можно взломать менее чем за сутки, при этом наиболее уязвимы предприятия из сферы торговли, обрабатывающей промышленности, а также, как ни странно, информации и связи. Атаки способны нанести серьезный урон бизнесу вплоть до его закрытия. Неготовность компании, инфраструктуры и сотрудников к встрече с киберугрозами значительно упрощает работу хакеров. ​

Приглашаем руководителей и специалистов ИТ и ИБ подразделений поговорить о том, как подготовить ИТ-инфраструктуру компании и сотрудников к кибератакам.​

📋 Программа:

⚡️ Самые актуальные киберугрозы сегодня и риски для бизнеса​
⚡️ Организация защиты – чек-лист для руководителя
⚡️ Обеспечение устойчивости ИТ-инфраструктуры
⚡️ Бэкап данных и приложений: сценарии применения ​

ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ

🧩 Продвинутая задача по SQL (Oracle): найти «бычьи серии» продаж и момент разворота

Задача
Есть таблица продаж по дням:

sales(day_date DATE, customer_id NUMBER, amount NUMBER)

Нужно для каждого клиента найти интервалы из не меньше 3 подряд идущих дней, где сумма amount строго возрастает каждый день, а на следующий день после интервала происходит разворот вниз (т.е. amount меньше, чем в последний день серии). Для каждого такого интервала вернуть:
- customer_id
- start_date, end_date серии
- length (длина серии в днях)
- last_amount (сумма в последний день серии)
- drop_amount (сумма в день разворота)
- drop_pct (процент падения относительно last_amount)

Решение (Oracle 12c+): используем MATCH_RECOGNIZE

SELECT *
FROM sales
MATCH_RECOGNIZE (
  PARTITION BY customer_id
  ORDER BY day_date
  MEASURES
    FIRST(day_date)       AS start_date,
    LAST(day_date)        AS end_date,
    COUNT(A.*)            AS length,
    LAST(amount)          AS last_amount,
    NEXT(amount)          AS drop_amount,
    ROUND( (LAST(amount) - NEXT(amount)) / NULLIF(LAST(amount),0) * 100, 2 ) AS drop_pct
  ONE ROW PER MATCH
  AFTER MATCH SKIP PAST LAST ROW
  PATTERN (A{3,} D)
  DEFINE
    A AS ( PREV(amount) IS NULL OR amount > PREV(amount) ),
    D AS amount < PREV(amount)
);

Пояснение
- PATTERN (A{3,} D) — ищем подпоследовательность из минимум трёх строго возрастающих дней A, за которой сразу идёт день падения D.
- DEFINE A — рост относительно предыдущего дня в группе клиента.
- DEFINE D — падение относительно предыдущего дня (последнего A).
- MEASURES — извлекаем границы серии и метрики, NEXT(amount) берёт сумму в день разворота.
- AFTER MATCH SKIP PAST LAST ROW — не пересекаем серии.

Бонус: защита от «лестниц» с пропусками дат
Если в данных бывают пропуски дней, а вам нужны подряд идущие даты, добавьте проверку календарной последовательности:

DEFINE
  A AS ( (PREV(amount) IS NULL OR amount > PREV(amount))
         AND (PREV(day_date) IS NULL OR day_date = PREV(day_date) + 1) ),
  D AS ( amount < PREV(amount) AND day_date = PREV(day_date) + 1 )

Зачем так делать
MATCH_RECOGNIZE — мощный инструмент Oracle для поиска сложных паттернов по времени (распознавание трендов, разрывов, «голова-плечи», аномалий). Он заменяет громоздкие CTE с аналитиками и делает запрос короче, быстрее и точнее при работе с последовательностями.

@sqlhub

💡 Полезный хинт для Oracle SQL — использование TRUNC с датами для фильтрации и агрегации

В Oracle функция `TRUNC(date, 'fmt')` обрезает дату до заданного формата, обнуляя менее значимые части (часы, минуты, секунды и т.д.). Это помогает:
- фильтровать данные по дням, месяцам, годам, неделям, кварталам,
- делать группировки без сложных выражений,
- избавляться от ошибок, когда время мешает сравнению дат.

📌 Форматы:
- 'DD' — начало дня (по умолчанию)
- 'MM' — первый день месяца
- 'YYYY' — первый день года
- 'IW' — начало ISO-недели
- 'Q' — первый день квартала

📍 Примеры:

- Все сделки за сегодня

select * 
from trades
where trunc(ts) = trunc(sysdate);

- Группировка по месяцам

select trunc(ts, 'MM') as month_start, sum(price) as total
from trades
group by trunc(ts, 'MM')
order by month_start;

-- Данные за текущий квартал
select * 
from trades
where trunc(ts, 'Q') = trunc(sysdate, 'Q');

⚡ Плюсы:
- Удобно в чтении и написании
- Убирает проблемы с «лишними» часами и минутами в датах
- Работает напрямую с типом DATE без лишних кастов

@sqlhub

🐘 Tarantool — необычная платформа, сочетающая in-memory базу данных с полноценным сервером приложений на Lua. Проект имеет два движка хранения: in-memory с WAL и LSM-дерево, поддерживает ANSI SQL и асинхронную репликацию.

Инструмент имеет встроенный JIT-компилятор LuaJIT, позволяющий исполнять бизнес-логику прямо рядом с данными. При этом сохраняется совместимость с внешними СУБД вроде PostgreSQL через коннекторы. Проект полезен для высоконагруженных веб-сервисов, кэширующих слоёв и систем обработки очередей сообщений.

🤖 GitHub

@sqlhub

🚀 Ускоряем работу с данными с помощью Delta Lake

Когда нужно добавить новые данные к уже существующему набору, есть два подхода:

🔴 Без Delta Lake
- Сначала загружаешь все старые данные (например, 10 000 записей) из CSV.
- Загружаешь новые данные (например, 50 записей).
- Объединяешь их, что требует обработки всех 10 050 записей.
- Это медленно, расходует память и ресурсы.

🟢 С Delta Lake
- Хранишь данные в формате Delta Lake.
- Загружаешь только новые записи (например, 50 штук).
- Добавляешь их напрямую в существующую таблицу с помощью append, обрабатывая только новые данные.
- Экономия времени, памяти и ресурсов.

💡 Преимущества Delta Lake:
- Инкрементальная загрузка данных.
- Работа с большими объёмами без полной перезагрузки.
- Поддержка транзакций (ACID).
- Совместимость с большими дата-платформами (Spark, Pandas и др.).

📊 Если у тебя миллионы строк — выигрыш в скорости будет колоссальным.

@sqlhub

🗿 Монолит на 930 эндпоинтов: лечим по шагам

С монолитом и 4+ ТБ данных можно работать! Доказано Яндекс Едой. Ребята применили классические методы для оптимизации запросов и перераспределения нагрузки, добавив к этому свой TableSwitcher для миграции данных. Базовое + новое = улучшенная производительность.


Реклама. ООО «ЯНДЕКС», ИНН 7736207543

🎮 Учим SQL через захватывающую аркадную игру

Разработчики замутили настоящий олдскульный шедевр, который сделает из вас МАСТЕРА баз данных и точно не даст заскучать.

• Проходим уровни, собираем пазлы вместе с уткой DuckDB и прокачиваем SQL на максимум.
• Квесты, задачи, подсказки — всё как в настоящем приключении.
• Работает прямо в браузере и даже на телефоне.

Любые запросы к базам — щёлкаем как семечки 👉 https://dbquacks.com/.

Где вы окажетесь завтра, зависит от того, что вы изучаете сегодня. PostgreSQL — инструмент, который ищут компании, а грамотных специалистов по нему все еще немного.

Почему именно PostgreSQL? Потому что это не просто база данных, а сердце ваших проектов. Если вы администратор БД, разработчик, DevOps или администратор Linux, этот курс — ваш апгрейд.

Мы научим настраивать кластеры, оптимизировать производительность, разбираться с блокировками и решать задачи работы с большими объемами данных. А также живые лекции, практические задания и диплом, который признают лидеры рынка. Учитесь у практиков, которые знают, как решать реальные задачи, и получите навыки, за которые платят топовые компании.

Присоединяйтесь к курсу сейчас и начните свой путь к высокооплачиваемой карьере! Оставить заявку на курс и получить скидку: https://otus.pw/yEz4/?erid=2W5zFHAFsn8

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

📉 На Уолл-стрит началась просадка AI-акций — и спусковым крючком оказался в отчёте MIT.

В нём говорится, что 95% компаний не получают прибыли от внедрения generative AI, а реальные результаты видят только 5%.

Почему так:
- Компании запускают до того, как готовы пайплайны данных, безопасность и обучение сотрудников
- Деньги уходят на сервера и модели, а внедрение в процессы оказывается долгим и дорогим

⚠️ На фоне разговоров про «AI-пузырь» фонды начали выходить из популярных AI-акций, что вызвало обвал.

👉 Но это похоже не на крах, а на проверку реальностью.

Дальнейший рост будет зависеть от реальной экономики ИИ: снижения стоимости инференса и доказанного роста продуктивности.

📌 Источник

🌲 Datahike — персистентная база данных на основе Datalog. Это локальная база данных с поддержкой временных запросов и историчностью данных, совместимая с подмножеством API Datomic.

Интрумент используется в проверенных решениях: ядра запросов из DataScript и устойчивой структуры данных hitchhiker-tree. Проект подходит для средних по размеру приложений, где важна простота развертывания и открытая лицензия.

🤖 GitHub

@sqlhub