SQL-задача с подвохом: почему запрос вернёт 0 строк?

Есть таблицы:

users
id | name
1  | Anna
2  | Boris
3  | Dima

orders
id | user_id
1  | 1
2  | NULL

Нужно найти пользователей, у которых нет заказов.

Кто-то пишет так:

SELECT *
FROM users
WHERE id NOT IN (
    SELECT user_id
    FROM orders
);

Ожидание:

Boris
Dima

Но результат может быть:

0 rows

Подвох в `NULL`.

Подзапрос возвращает:

1, NULL

А выражение:

id NOT IN (1, NULL)

превращается в логическую ловушку. SQL не может точно сказать, что id не равен NULL, потому что NULL — это неизвестность.

Правильнее так:

SELECT *
FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.user_id = u.id
);

Правило: если в подзапросе может быть NULL, осторожнее с NOT IN. Часто безопаснее использовать NOT EXISTS.

PostgreSQL переписали на Rust с нуля. И это уже не игрушечный прототип.

Проект pgrust заявляет, что новая реализация:

• проходит 46 066 запросов из regression-тестов PostgreSQL 18.3

• совместима с текущей директорией данных Postgres

• запускается в браузере как демо

Rust даёт безопасность памяти, а AI-assisted development помогает быстрее разбирать и переписывать огромную кодовую базу.

Самая дерзкая часть: авторы говорят о WIP-версии, которая пока не опубликована, но якобы даёт до +50% в transactional workloads и до 300x в аналитике.

Звучит почти слишком смело, поэтому к цифрам лучше относиться осторожно. Но сама идея мощная: взять одну из самых сложных СУБД в мире и пересобрать её на Rust, сохранив совместимость с PostgreSQL.

GitHub: https://github.com/malisper/pgrust

Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика

learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.

Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.

Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.

https://github.com/justxor/Claudecourse/

SQL и Python есть: что часто отсекает на собеседовании

Классика вакансий на аналитика: SQL и Python на уровне «уверенно», статистика — «понимание методов A/B-тестирования и работы с большими выборками». Первые две галочки ставятся спокойно. Третья часто оказывается самым сложным местом на собеседовании.

Статистика и ML (машинное обучение) плохо ложатся на короткие курсы — они дают фрагменты, а не систему. Академическая программа работает иначе: серьезная математическая база плюс прикладные задачи по ML.

Именно так устроена совместная онлайн-магистратура karpovꓸcourses и НИУ ВШЭ «Аналитика больших данных». От ВШЭ — экспертиза и опыт одного из крупнейших вузов России, от karpovꓸcourses — практический опыт в сфере анализа данных.

21 июля в 18:00 мск проведут бесплатный День открытых дверей. На эфире разберут: из чего состоит программа, как устроена практика через тренажеры от karpovꓸcourses и как совмещать обучение с работой.

Ведут эфир Анатолий Карпов — основатель karpovꓸcourses, самый популярный эксперт в сфере аналитики данных (по данным NEWHR) — и Евгений Соколов, руководитель департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ.

Присоединяйтесь по ссылке — после эфира всем участникам придет запись: https://clc.to/erid_2W5zFGPtHER

Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGPtHER

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы.

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
DevOps: t.iss.one/DevOPSitsec
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Golang: t.iss.one/Golang_google
Rust: t.iss.one/rust_code
C++: t.iss.one/cpluspluc
C#: t.iss.one/csharp_1001_notes
Java: t.iss.one/java_library
JavaScript: t.iss.one/javascriptv
React: t.iss.one/react_tg
Frontend: t.iss.one/front
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Big Data: t.iss.one/bigdatai
Математика: t.iss.one/data_math
Физика: t.iss.one/fizmat
Kubernetes: t.iss.one/kubernetc
GameDev: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.iss.one/machinelearning_interview
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.iss.one/memes_prog
Английский для программистов: t.iss.one/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.iss.one/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.

Хитрый SQL-совет: осторожнее с `NOT IN`

Кажется, что эти запросы делают одно и то же:

SELECT *
FROM users
WHERE id NOT IN (
    SELECT user_id
    FROM banned_users
);

Но если banned_users.user_id содержит хотя бы один NULL, запрос может вернуть ноль строк.

Надёжнее использовать NOT EXISTS:

SELECT u.*
FROM users AS u
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM banned_users AS b
    WHERE b.user_id = u.id
);

Причина в трёхзначной логике SQL: сравнение с NULL даёт UNKNOWN, а не TRUE или FALSE.

Правило простое: если подзапрос потенциально возвращает NULL, вместо NOT IN почти всегда выбирайте NOT EXISTS.

#sql #postgresql #database

SQL-совет: сравнивайте `NULL` через `IS NOT DISTINCT FROM`

Обычное сравнение ломается на NULL:

SELECT NULL = NULL;
-- NULL

Поэтому условие:

WHERE old_value = new_value

не считает два NULL равными.

В PostgreSQL используйте:

WHERE old_value IS NOT DISTINCT FROM new_value

Оператор работает как безопасный аналог =:

1 IS NOT DISTINCT FROM 1       -- true
NULL IS NOT DISTINCT FROM NULL -- true
1 IS NOT DISTINCT FROM NULL    -- false

Полезно при сравнении версий строк, поиске изменений и синхронизации таблиц:

SELECT *
FROM old_data o
JOIN new_data n USING (id)
WHERE o.email IS DISTINCT FROM n.email;

Запрос вернёт строки, где значение действительно изменилось, включая переходы NULL → значение и значение → NULL.

«Сэр… всё кончено. Китайцы выложили веса Kimi K3 в открытый доступ»

Moonshot AI опубликовала Kimi K3 на Hugging Face — мультимодальную MoE-модель с 2,8 трлн параметров, из которых на токен активируются около 104 млрд.

Что внутри:

контекст до 1 млн токенов;
работа с текстом и изображениями;
длительные агентные задачи и вызов инструментов;
программирование, исследование репозиториев и работа с терминалом;
нативная квантизация MXFP4.

На Terminal-Bench 2.1 авторы заявляют 88,3 балла, а на FrontierSWE — 81,2. Результаты получены в собственном агентном окружении Kimi Code, поэтому сравнивать их нужно с учётом harness.

Веса доступны по лицензии Kimi K3 License. Это уже не экспериментальная модель «для посмотреть», а открытый 3T-класс, который можно разворачивать через vLLM или SGLang.

🤯 OPUS 5 ЗА 10 МИНУТ УДАЛИЛ ВСЮ БАЗУ ДАННЫХ, А ПОТОМ ВЕЖЛИВО ПРИЗНАЛ ОШИБКУ

Пользователь Reddit решил протестировать Claude Code. После одного запроса агент уничтожил базу проекта и сообщил: «Это моя вина, и я должен немедленно вам об этом сказать».

Позже Gemini 3.6 помог восстановить 96 страниц, ещё 21 пришлось пересоздавать. Автор уточнил, что это был тестовый проект с небольшим числом пользователей, поэтому последствия оказались не критичными.

Самое показательное: модель получила режим Always Allow, доступ к данным и возможность выполнять разрушительные команды без подтверждения.

Историяпро разработчика, который дал автономному агенту права администратора без нормальных бэкапов и ограничений.

ИИ-агенту в проде нужны минимальные права, отдельное окружение, снапшоты и ручное подтверждение любых DROP, DELETE и миграций.

Иначе вайб-кодинг быстро превращается в вайб-восстановление базы.

https://www.reddit.com/r/Anthropic/comments/1v9iurd/and_just_like_that_opus_5_ultracode_wipes_the/?solution=44899d8f83b98cbf44899d8f83b98cbf&js_challenge=1&token=7afd7253fec22262ff1c52b1703fe9ec98100ded527c5fb6747eed7511fb37a6&jsc_orig_r=