Выполнение побитовых операций над числами из Oracle Database 21c с помощью:

BIT_AND_AGG
BIT_XOR_AGG
BIT_OR_AGG


✔ Преобразование десятичных чисел в двоичные (5 = 101, 6 = 110 и т. д.).
✔ Сравнение значений в каждой битовой позиции
✔ Преобразование результатов обратно в десятичный вид

@sqlhub

🔥 Дайджест полезных материалов из мира SQL за неделю

Почитать:
— Как жесткую программную систему превратить в гибкую или Двадцать лет спустя
— Многомерный анализ данных: исследование многомерных кубов и SQL OLAP-запросов
— SQL-инъекция: разбор уязвимости на примере
— Иерархическая база данных (продолжение)
— Как расширить компетенции аналитиков при работе с Big Data
— Иерархическая база данных
— XGBoost – один из наиболее эффективных алгоритмов прогнозирования временных рядов.
— PostgreSQL Antipatterns: ходим по JSON-граблям
— SQLx: raw SQL в Rust
— Explorando el Mundo de los Archivos de Recurso en C# con Visual Studio
— Easily Generate Mock Data with PostgreSQL
— Why 0 is better than NULL sometimes
— Monolithic vs. Distributed SQL
— 🚛 Deploy Database Schema Migrations with Bytebase
— Comparing Types of Databases: A Real-World Benchmark Analysis
— [SQL Performance Killers] Individual inserts vs. Bulk inserts
— SQL Server - Types of System Databases and Tables
— Postgres. How to check the top queries that use temporary files?
— PostgreSQL. How to list the most IOPs-intensive queries?

Посмотреть:
🌐 STL C++ стандартная библиотека (⏱ 00:57)
🌐 deque разбор в С++ (⏱ 00:58)
🌐 Последовательные контейнеры c++ List (⏱ 00:47)
🌐 Совет Python разработчикам - реши задачу Chain sum с реального собеседования. (⏱ 14:23)
🌐 Нейросеть для превращения #YouTube видео в презентацию (⏱ 00:28)
🌐 🔥 NVIDIA только что сделала Pandas в 150 раз быстрее без изменений кода. #python (⏱ 00:20)
🌐 The Only Database Abstraction You Need | Prime Reacts

Хорошего дня!

@sqlhub

Чтобы без особых усилий создавать поддельные данные для тестирования в #Python, используйте Faker.

@sqlhub

Каковы основные кэш стратегии?

Считать данные из системы:
🔹 Cache aside
🔹 Read through

Запись данных в систему:
🔹 Write around
🔹 Write back
🔹 Write through

На диаграмме в изображении показано, как работают эти 5 стратегий. Некоторые из них могут использоваться совместно.

@sqlhub

«Консервируем» данные: модули pickle и dill

Сериализация данных – это преобразование данных, обрабатываемых в программе (структур и объектов) в форматы, которые можно хранить и передавать.

Задача состоит в том, чтобы можно было в дальнейшем воссоздать точную копию сохранённых данных, не утратив какую-либо информацию. В python есть разнообразные способы сделать это, некоторые их которых я и приведу в этом посте.

Сериализация данных с помощью pickle

Рассмотрю для начала стандартную библиотеку pickle. Библиотека работает с двоичными потоками данных, как в файл, так и по сети. Открыв один поток можно последовательно добавлять в него данные, при этом повторное добавление данных не приводит к их задвоению в итоговом файле, так как модуль pickle хранит историю.

В общем случае, сохранение и загрузка с использованием модуля pickle выглядит так:

import pickle
with open('pickle_dump_ex', 'wb') as output_file:
pickle.dump(data_to_save, output_file)

with open('pickle_dump_ex', 'rb') as input_file:
data_to_load = pickle.load(input _file)

Pickle позволяет сериализовать большое количество разнообразных объектов, используемых в python. Можно даже выполнять сериализацию пользовательских классов и функций, с тем нюансом что код функций или классов не сериализуется, а сериализуются только конкретные объекты и ссылки на функции. Это значит, что для успешного распаковывания объектов требуется исходный код.

Примечательно, что библиотека позволяет исполнять программный код при десериализации данных. Функционал библиотеки позволяет добавить в класс методы getstate, setstate, и reduce, который описывает поведение объекта при сериализации/десериализации. Поэтому очень важно знать, что в файле не содержится вредоносного кода. С другой стороны, это может быть удобным подспорьем если требуется, например, напомнить себе о том на каком этапе находилась обработка перед сохранением объекта.

Выглядит это следующим образом:

Смотреть

📘 Большой, профессиональный перевод документации PostgreSQL на русском с примера кода и запросов

▪Подробный гайд от установки и настройки
▪Основы и темы и синтаксиса языка SQL
▪Все виды запросов, типы данных, функции и операторы
▪Преобразование типов, индексы и многое другое

📌 Документация

@sqlhub

🔥 Дайджест полезных материалов из мира SQL за неделю

Почитать:
— Проблемы при переходе с MS SQL на PostgreSQL. Типы данных
— Лучшие ресурсы чтобы выучить Git и Github
— Деревья ltree в PostgreSQL – простым языком
— Пишем свой QTableView (продолжение: кастомные стили)
— Row Level Security with an ARRAY of tenants set in session parameter
— What the pluck?
— Partition Strategies: Fundamental Concepts for PostgreSQL Partitioning
— WEREWOLF WEED
— Deploying Adminer on Google App Engine (GAE) with Private and Public IP Connectivity
— O problema de SQL que quase me enlouqueceu
— The Benefits of Hiring a Professional Website Development Company in Bangalore
— Implicit vs. explicit JOINs
— A simple example of a nested SQL query

Посмотреть:
🌐 Пишем генератор Shorts видео на Python для заработка на YouTube. (⏱ 11:50)
🌐 Озвучка и генерации контента с помощью #Python и AI (⏱ 00:44)
🌐 Замена лица на любой фотографии с помощью #python БЕСПЛАТНО! (⏱ 00:59)

Хорошего дня!

#sql #digest

@sqlhub