SQL *

Каждое пересечение строки и столбца содержит ровно одно значение из соответствующего домена (и больше ничего).

Одно и то же значение может быть атомарным или неатомарным в зависимости от смысла этого значения. Например, значение «4286» является

• атомарным, если его смысл — «пин-код кредитной карты» (при разбиении на части или переупорядочивании смысл теряется)
• неатомарным, если его смысл — «набор цифр» (при разбиении на части или переупорядочивании смысл не теряется)

select * into [destinationTable] from [sourceTable] where 0 = 1

Кажется, это не особо сложная задача - построить витрину для дэшборда, однако, я хочу отметить одну важную особенность при построении агрегированной витрины.

Информационный ландшафт современного мира стремительно меняется, что порождает новые вызовы и риски для организаций любого масштаба. В частности, в финансовом секторе зависимость от современных технологий достигла беспрецедентного уровня, делая жизненно важным поддержание операционной устойчивости информационных систем и коммуникаций.

В свете указанных обстоятельств Совет Европейского союза разработал специальный нормативно-правовой акт — Закон о цифровой операционной устойчивости (Digital Operational Resilience Act, сокращенно — DORA). Принятый в ноябре 2022 года, данный закон направлен на создание единой правовой основы, способствующей усилению защиты финансовых учреждений и иных операторов рынка от различных видов угроз, связанных с работой информационных и телекоммуникационных технологий (ИКТ).

Четыркина Дарья перевела статью, в которой детально рассмотрели положения Закона о цифровой операционной устойчивости, проанализировали его влияние на архитектуру и эксплуатацию баз данных, а также предложить практические подходы и рекомендации по подготовке организаций к выполнению предъявленных требований.

Supabase с оценкой в $2 млрд стремительно становится технологическим фундаментом современного вайб-кодинга. Почему разработчики массово переходят на этот бэкенд с открытым исходным кодом, и как PostgreSQL-решение превратилось в незаменимый инструмент для AI-приложений, используемый в 29% стартапов последнего набора Y Combinator? История компании, чья ценность оказалась настолько высокой, что инвестор пролетел 17 часов до отдалённого уголка Новой Зеландии для встречи с её основателем.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Овсов, я RnD-разработчик в компании Just AI и занимаюсь продуктом Jay Knowledge Hub. Это умная платформа для поиска по неразмеченным корпоративным данным, созданная на базе RAG и AI-агентов.

Одним из типичных юзкейсов для наших пользователей является аналитика сложных данных хранящихся в CSV-таблицах (финансовые отчеты, продуктовая аналитика и т.д.). Работать с такими данными при помощи классических методов RAG сложно из-за структуры этих данных. Чтобы решить эту проблему, мы решили использовать агентский подход — набирающий популярность метод, который позволяет LLM выполнять сложные задачи, например, отправлять SQL-запросы к таблицам. О реализации такого подхода на примере CSV таблиц я сейчас и расскажу.

Привет, Хабр!

Сегодня поговорим про RFM-анализ на SQL. Простыми словами: RFM-анализ — это способ понять, насколько ценные у тебя пользователи.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим 5 вопросов на собеседовании про A/B-тестирование в SQL. И начнем с первого – как посчитать конверсии и относительную разницу между группами A и B?

Привет, Хабр! Достаточно часто используются иерархические фильтры или отчеты с иерархией, и представление иерархии может быть актуально как для UI (например, иерархических фильтров), так и для отчетов или дашбордов. Если рассматривать только структуру запроса с иерархией, без расчета промежуточных итогов и т.д., то сохранение структуры иерархического UI элемента при большом уровне вложенности, а также передача этой иерархии с UI на бэкенд и дальше, например, в виде SQL запроса в СУБД может быть относительно нетривиальной задачей. При относительно большом уровне вложенности (например, иерархия в 10 уровней), при решении «в лоб» и сохранении всех 10 выбранных значений на последнем уровне иерархии, станет неудобно хранить и передавать в качестве параметров с UI на бэкенд (для 1000 строк и 10 уровней вложенности может быть уже условно 10000 параметров), также растет и количество параметров в SQL, и проблемы усугубляются в случае микросервисной архитектуры, когда запрос SQL не сразу отправляется, например, в ClickHouse, а ещё эти 10000 параметров «путешествуют» из UI в один или несколько микросервисов, пока не попадут в ClickHouse. В связи с этим хочу рассмотреть одно из возможных решений проблемы с помощью хеширования на примере C# и ClickHouse, но это «не идеи, проверенные на продакшене», больше тема к обсуждению. Тем, кому интересно решение проблем иерархических запросов на примере C# и ClickHouse — добро пожаловать под кат :)

KISS Virtual XML RDBMS. Новая система разработки клиентских desktop и web приложений. Язык программирования ULCA.

Установка Arenadata DB 7.2 выполняется с помощью Arenadata Cluster Manager (ADCM). Это средство предназначено для разворачивания кластера на большом числе хостов с большим объемом оперативной памяти на каждом из них. А если кластер Arenadata нужен не для производительной работы, а для проведения экспериментов или для разработки/тестирования, можно ли развернуть его на компьютере с небольшим объемом оперативной памяти, например, 32 Гб? Будет ли кластер работать стабильно? Позволит ли он выполнять тяжелые операции? Каково минимальное количество виртуальных машин, на которых можно запустить Arenadata DB 7.2?

Да, IT-найм сломан, но и соискатели не упрощают ситуацию потенциальным руководителям и себе самим. Пара примеров, как не надо делать.