SQL *

SQL - декларативный язык - то есть вы описываете "что" хотите получить, а СУБД сама решает, "как" именно она будет это делать. Некоторые из них при этом позволяют им "подсказывать", как именно лучше выполнять запрос, но PostgreSQL - нет.

Тем не менее, "синтаксический сахар" некоторых языковых конструкций позволяет не только писать меньше кода (учите матчасть!), но и добиться, что ваша база будет делать часть вычислений "лениво", только при фактической необходимости.

Опыт показывает, что разработчики редко задумываются о проблемах, которые могут возникать при многопользовательском доступе к данным. При этом практически любое web-приложение является многопользовательским и так или иначе использует блокировки при доступе к данным в БД. При неправильном использовании эти блокировки могут больно бить по пользователям, а иногда и по системе в целом. Поэтому рано или поздно каждый разработчик многопользовательских систем должен задуматься о том, как ему начать работать с БД так, чтобы пользователи не мешали другу другу. Многие считают, что это сложно, давайте вместе убедимся, что это не так.

Доброго времени суток, друзья!

Изучение настоящей шпаргалки не сделает вас мастером SQL, но позволит получить общее представление об этом языке программирования и возможностях, которые он предоставляет. Рассматриваемые в шпаргалке возможности являются общими для всех или большинства диалектов SQL.

Описание общей потребности в поиске данных и объектов в базе данных

1. объект базы данных (таблицу, представление, хранимую процедуру, функцию и т д)
2. данные (значение и в какой таблице располагается)
3. фрагмент кода в определениях объектов базы данных

WITH w AS  NOT MATERIALIZED (
    SELECT * 
    FROM very_very_big_table
)
SELECT * 
FROM w AS w1 
    JOIN w AS w2 
        ON w1.key = w2.ref
WHERE w2.key = 123;

Сегодня в репозиторий PostgreSQL упал комит, позволяющий управлять поведением обработки подзапросов CTE, а именно: теперь можно явно указывать, будет ли подзапрос материализовываться отдельно или же выполняться как часть одного большого запроса.

Это войдет в PostgreSQL 12, и это big deal. Давайте рассмотрим, почему

Илья Космодемьянский ( hydrobiont )

Надо “SELECT * WHERE a=b FROM c” или “SELECT WHERE a=b FROM c ON *” ?

Если вы похожи на меня, то согласитесь: SQL — это одна из тех штук, которые на первый взгляд кажутся легкими (читается как будто по-английски!), но почему-то приходится гуглить каждый простой запрос, чтобы найти правильный синтаксис.

А потом начинаются джойны, агрегирование, подзапросы, и получается совсем белиберда. Вроде такой:

SELECT members.firstname || ' ' || members.lastname
AS "Full Name"
FROM borrowings
INNER JOIN members
ON members.memberid=borrowings.memberid
INNER JOIN books
ON books.bookid=borrowings.bookid
WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid
  FROM books
  WHERE stock>(SELECT avg(stock)
    FROM books))
GROUP BY members.firstname, members.lastname;

Буэ! Такое спугнет любого новичка, или даже разработчика среднего уровня, если он видит SQL впервые. Но не все так плохо.

Легко запомнить то, что интуитивно понятно, и с помощью этого руководства я надеюсь снизить порог входа в SQL для новичков, а уже опытным предложить по-новому взглянуть на SQL.

Около двух лет назад вышла небольшая статья Kafka Streams — непростая жизнь в production, в которой я описывал сложности, с которыми наша команда столкнулась при попытке решить задачи проекта с помощью kafka-streams. Эксперимент вышел неудачным, и мы в итоге совсем отказались от этой технологии. Вместо нее решили попробовать Clickhouse (CH), и сейчас уже можно сказать, что эта база нам очень хорошо подошла и отлично решает почти все задачи, которые нам ставит бизнес. В этой статье я расскажу об особенностях использования CH.

Говорят, что вакцины стали жертвами собственной эффективности. Будто если бы мы видели, как странновато одетый кучер раз в неделю забирал бы трупы нескольких соседей, умерших, как и десятки до них, довольно неприятной смертью, может, и вакцинировались бы охотнее.

Я не ученый вирусолог/эпидемиолог/фармацевт, я зарабатываю себе не хлеб тем, что пишу программы. Иногда мне кажется, что делаю это довольно успешно. Сегодня в очередной раз я услышал фразу, что привел в эпиграфе, а вчера в баре под укоризненные взгляды друзей рассказывал, как я отбился в проекте от использования какой-то нереляционки и у меня в голове щелкнуло и я сел набирать этот текст.

С середины прошлого века мы работаем над реляционными базами данных. И они прекрасны. Но сейчас все чаще любят использовать NoSQL всех видов и мастей. И они иногда неплохо ложатся и затыкают собой какое-то мелкое место в проекте. Если я ценю свои данные и мне нужна какая-то надежность, то мне нужны ACID гарантии. Если это всего лишь кеш, данные из которого нужны чтобы ускорить приложение то я с радостью возьму Redis или аналоги. Ведь если он упадет или данные рассогласуются я смогу их восстановить из нормальной базы.

Вчера Hubert 'depesz' Lubaczewski закрыл доступ с российских IP ко всем своим сайтам, включая широко известный визуализатор планов PostgreSQL-запросов explain.depesz.com.

Но это не беда, потому что в компании "Тензор" мы разработали сервис explain.tensor.ru, функционал которого гораздо обширнее, и которым можете воспользоваться и вы.

"Шеф, всё пропало, у нас serial на мегатаблице кончился!" - а это значит, что либо вы его неаккуратно накрутили сами, либо у вас действительно данных столько, что разрядности integer-столбца уже не хватает для вашей большой и активной таблицы в PostgreSQL-базе.

Да и столбец этот не простой, а целый PRIMARY KEY, на который еще и ряд других немаленьких таблиц по FOREIGN KEY завязан. А еще и приложение останавливать совсем не хочется, ибо клиентам 24x7 обещано...

В общем, надо как-то с минимальными блокировками увеличить размер PK-поля в большой таблице, на которое многое завязано.

OFFSET start { ROW | ROWS }
FETCH { FIRST | NEXT } [ count ] { ROW | ROWS } { ONLY | WITH TIES }

В их внешнем облике ничто не вызывает подозрений. Более того, они даже кажутся тебе хорошо и давно знакомыми. Но это только до тех пор, пока ты их не проверишь. Вот тут-то они и проявят свою коварную сущность, сработав совсем не так, как ты ожидал. А иногда выкидывают такое, от чего волосы просто встают дыбом — к примеру, теряют доверенные им секретные данные. Когда ты делаешь им очную ставку, они утверждают, что не знают друг друга, хотя в тени усердно трудятся под одним колпаком. Пора уже наконец-то вывести их на чистую воду. Давайте же и мы разберемся с этими подозрительными типами.

Типизация данных в PostgreSQL, при всей своей логичности, действительно преподносит порой очень странные сюрпризы. В этой статье мы постараемся прояснить некоторые их причуды, разобраться в причине их странного поведения и понять, как не столкнуться с проблемами в повседневной практике. Сказать по правде, я составил эту статью в том числе и в качестве некоего справочника для самого себя, справочника, к которому можно было бы легко обратиться в спорных случаях. Поэтому он будет пополняться по мере обнаружения новых сюрпризов от подозрительных типов. Итак, в путь, о неутомимые следопыты баз данных!