Настройка естественного языка для генератора кода SQL с помощью Python

Это пошаговое руководство по настройке генератора кода SQL на естественном языке с помощью Python с использованием API OpneAI. https://medium.com/@rami.krispin/setting-a-natural-language-to-sql-code-generator-with-python-d267f40d7218

[Перевод] Использование Postgres-триггеров для исторических таблиц.

В динамичной среде управления базами данных постоянно присутствует необходимость фиксировать и понимать изменения данных с течением времени. Начните управлять временем с использованием Postgres-триггеров, которые открывают легкий путь к сложному решению — историческим таблицам.

Представьте себе мир, в котором каждое изменение вашей базы данных оставляет след, фиксирующую эволюцию ваших данных. В этом заключаются перспективы исторических таблиц — концепции, которая выходит за рамки традиционных ограничений проектирования баз данных. В этом исследовании мы углубимся во временное измерение PostgreSQL, раскроем возможности Postgres-триггеров и их ключевую роль в создании и обслуживании исторических таблиц.

Читать далее https://habr.com/ru/articles/783560

⭐️ 6 векторных баз данных с открытым исходным кодом для поддержки вашего приложения искусственного интеллекта 🔗💽

https://dev.to/lunary/6-open-source-vector-databases-to-power-your-ai-app-o45

Немного про OR в SQL запросах.

Несмотря на избитость темы и многочисленные рекомендации избегать OR в выражениях WHERE/ON SQL запросов, жизнь вносит свои коррективы. Иногда сама постановка задачи подразумевает необходимость использовать OR. Я не собираюсь здесь рассматривать простые случаи, а сразу возьму быка за рога и рассмотрю случай, когда OR должно привести к двум разным выборкам по разным индексам одной и той же таблицы.

Читать далееhttps://habr.com/ru/articles/784076

Как работают Векторные базы данных и Поиск похожих текстов в них.

Если вы когда-нибудь использовали в работе retrieval augmentation generation (RAG) на базе векторного поиска и не лезли туда под капот, но были бы не прочь, я постараюсь погрузить вас в то, как устроена векторная база данных внутри.

Читать далее https://habr.com/ru/articles/784158

Просто выучите SQL

https://timocodes.hashnode.dev/just-learn-sql

📚КАК РАБОТАЕТ ОПТИМИЗАТОР ЗАПРОСОВ POSTGRESQL

https://www.cybertec-postgresql.com/en/how-the-postgresql-query-optimizer-works

📚Очистка данных в SQL: как подготовить беспорядочные данные для анализа

https://www.kdnuggets.com/data-cleaning-in-sql-how-to-prepare-messy-data-for-analysis

Создайте чат-бота для своей базы данных SQL, используя 20 строк Python, используя Streamlit и Vanna.

https://blog.stackademic.com/build-a-chatbot-for-your-sql-database-in-20-lines-of-python-5fbd47d43649

🤖 Общайтесь со своей базой данных SQL 📊. Точная генерация текста в SQL с помощью LLM с использованием RAG 🔄.

https://github.com/vanna-ai/vanna

SQLite 3.45 выпущен с поддержкой JSONB

https://www.sqlite.org/changes.html#version_3_45_0

Разница между SQL SELECT UNIQUE и SELECT DISTINCT

https://www.sqlshack.com/difference-between-sql-select-unique-and-select-distinct

5 очень полезных шпаргалок по SQL, которые нельзя пропустить!

https://www.kdnuggets.com/5-super-helpful-sql-cheat-sheets-you-cant-miss

Random-Database-Generator — это инструмент, предназначенный для автоматизации процесса создания базы данных. Любой, кому необходимо немедленно создать базы данных с фиктивными или поддельными данными, может использовать ее очень эффективно. https://medium.com/@anilgehlot2000/automating-database-setup-a-guide-to-the-random-database-generator-2ab78750e80b

Ваш SQL медленный

И ты не можешь сказать, почему
https://medium.com/@hnasr/your-sql-is-slow-9b69a120713c

Освоение основ SQL
Комплексное руководство

https://levelup.gitconnected.com/mastering-sql-fundamentals-8f88b93d374d

Какими инструментами нужно владеть для работы с высоконагруженной архитектурой?

Расскажем на бесплатном практическом уроке «Роль Tarantool в высоконагруженной архитектуре» от OTUS.

На вебинаре разберём:
- особенности, функционал и преимущества Tarantool;
- архитектурные шаблоны и примеры его применения;
- итоги и вопросы.

🔥 Урок будет полезен для разработчиков, сисадминов и архитекторов, интересующихся высоконагруженными системами.

Занятие пройдёт 31 января в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Highload Architect». Доступна рассрочка на обучение!

Пройдите короткое тестирование прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке: https://otus.pw/EFkO/?erid=LjN8KRC63

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Пошаговое руководство по чтению и пониманию SQL-запросов

Сложные запросы кажутся устрашающими, но это руководство дает вам представление о том, как проще работать с запросами SQL. https://www.kdnuggets.com/a-step-by-step-guide-to-reading-and-understanding-sql-queries

Альтернатива Firebase с открытым исходным кодом

https://supabase.com/blog/nosql-mongodb-compatibility-with-ferretdb-and-flydotio