Кто ходил на собеседования по устройству на работу, тот знает, спрашивают там всякое и странное. Нередко можно встретить задачу SQL по нахождению сотрудников с максимальной зарплатой в отделе. Причем ваш потенциальный начальник считает, что у этой задачи есть только одно «правильное решение», то, про которое он прочитал в Интернете. Так ли это?
Так получилось, что я провожу довольно много собеседований на должность веб-программиста. Один из обязательных вопросов, который я задаю — это чем отличается INNER JOIN от LEFT JOIN.
Чаще всего ответ примерно такой: "inner join — это как бы пересечение множеств, т.е. остается только то, что есть в обеих таблицах, а left join — это когда левая таблица остается без изменений, а от правой добавляется пересечение множеств. Для всех остальных строк добавляется null". Еще, бывает, рисуют пересекающиеся круги.
Я так устал от этих ответов с пересечениями множеств и кругов, что даже перестал поправлять людей.
Дело в том, что этот ответ в общем случае неверен. Ну или, как минимум, не точен.
За два года с момента релиза GPT-3 эту языковую модель использовали в множестве интересных задач — например, для сочинения поэзии, написания футурологических эссе и подготовки научных статей. Но как алгоритм обработки естественного языка может быть полезен программистам?
На этот вопрос в своей новой статье отвечает британский разработчик Саймон Уиллисон* — директор по архитектуре Eventbrite и один из создателей веб-фреймворка Django. Среди различных вариантов применения языковой модели GPT-3 Уиллисон особенно подчеркивает ее способность объяснять, что делает код. По словам специалиста, в этом GPT-3 поразительно эффективна, поскольку явно обучалась на огромном количестве исходного кода.
Под катом — наш перевод материала, в котором автор демонстрирует недавние примеры из своей практики: объяснение кода на Python, JavaScript, SQL, а также работу в рамках GPT-3 с математическими формулами.
*Обращаем ваше внимание, что позиция автора не всегда может совпадать с мнением МойОфис.
Оптимизация SQL-запросов является одной из ключевых задач при работе с реляционными базами данных. Эффективные SQL-запросы позволяют значительно улучшить производительность приложений и обеспечить более быстрый доступ к данным. В данной статье мы рассмотрим как переписать запрос, чтобы выполнялся быстрее. В статье пойдет речь о PostgreSQL, хотя применять данные советы к любой базе данных SQL Ниже будут представлены термины и операторы, о которых пойдет в данной статье.
Проблемы контроля версий баз данных и миграций между версиями уже не раз поднимались как на Хабре (1, 2, 3 и др.), так и в Интернете (преимущественно, англоязычном).
Статей о работе с PostgreSQL и её преимуществах достаточно много, но не всегда из них понятно, как следить за состоянием базы и метриками, влияющими на её оптимальную работу. В статье подробно рассмотрим SQL-запросы, которые помогут вам отслеживать эти показатели и просто могут быть полезны как пользователю.
Приветствую, уважаемые хаброжители!
Так как занимаюсь переводом кода с MS SQL в Postgre SQL с начала 2019 года, то решил продолжить сравнение этих двух СУБД.
В прошлой публикации мы рассматривали отличия в быстродействии MS SQL и PostgreSQL для 1C.
Сегодня давайте сравним основные конструкции синтаксиса MS SQL и PostgreSQL для правильного чтения кода, а также для того, чтобы быстро изменить код из MS SQL для PostgreSQL или наоборот.
Начнем рассмотрение с сопоставления типов.
Использование специальных инструментов не по назначению часто вызывает негатив со стороны профессионалов. Однако решение бессмысленных, но интересных задач тренирует нестандартное мышление и позволяет изучить инструмент с разных точек зрения в поиске подходящего решения.
На самом деле прошло уже два дня, но статью на Хабр никто до сих пор не написал, так что придется мне устранять это упущение, что и делаю с удовольствием.
Итак, что же нового в этой версии PostgreSQL?
Во-первых, изменилось само версионирование. До "десятки" мы наблюдали множество минорных версий 9.x, которые выходили примерно раз в год и при этом вносили серьезные, далеко не минорные изменения. Поэтому с версии 10 было принято решение сделать нумерацию 10, 11, 12 и т.д. Кстати, MySQL, похоже пошел по тому же пути, прыгнул с 5.7 на 8.0
Ладно, это всё мелочи, перейдем к существу вопроса
От переводчика: Недавно презентовал на Хабре один проект, в котором использовал MySQL. Многие пользователи удивлялись, почему я не использую NoSQL для моих задач, и настоятельно порекомендовали переходить на нереляционные базы данных. Сегодня я наткнулся на эту статью, которая отлично объясняет, почему я “боюсь” NoSQL.
Я с удивлением обнаружил, что многие разработчики, даже давно использующие postgresql, не понимают оконные функции, считая их какой-то особой магией для избранных. Ну или в лучшем случае «копипастят» со StackOverflow выражения типа «row_number() OVER ()», не вдаваясь в детали. А ведь оконные функции — полезнейший функционал PostgreSQL.
Попробую по-простому объяснить, как можно их использовать.
