WINDOW FUNCTIONS — сравниваем строки без джойнов!

Когда нужно показать, как изменилась цена по сравнению со вчерашним днём — часто пишут JOIN таблицы самой с собой. Но это сложно, медленно и плохо масштабируется при работе с большими таблицами.

Вместо этого используем оконную функцию LAG() — она возвращает значение из предыдущей строки:

SELECT
  date,
  price AS today,
  LAG(price) OVER (
    PARTITION BY product_id
    ORDER BY date
  ) AS yesterday
FROM prices
WHERE product_id = 42;

Один проход по таблице, без соединений. План часто использует Index Only Scan, особенно при хороших индексах. Это делает запросы заметно быстрее и эффективнее.

Нужен топ-3 товаров по продажам в каждой категории? Используем ROW_NUMBER():

SELECT *
FROM (
  SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER (
      PARTITION BY category
      ORDER BY sales DESC
    ) AS rn
  FROM products
) AS ranked
WHERE rn <= 3;

🔥 Не забывайте ORDER BY внутри окна — он определяет порядок, по которому сравниваются строки. Без него результаты могут быть непредсказуемыми.

➡️ SQL Ready | #практика

☕️ Сайт SQL Teaching — это простой и наглядный способ выучить SQL.

Интерактивный сайт, где вы учитесь писать SQL-запросы в игровой форме. Всё происходит прямо в браузере: пишете запрос — сразу видите результат.

📌 Оставляю ссылочку: sqlteaching.com

➡️ SQL Ready | #ресурс

☕️ Наткнулся на любопытную статью — автор написал собственный in-memory движок для MariaDB.

В этой статье:
• Пошаговая сборка MariaDB из исходников и первые «твики» результатов
• Реализация минимального движка MEMEM с поддержкой CREATE/INSERT/SELECT
• Отличие API движков хранения MariaDB от Postgres

🔊 Подробное руководство лежит на Habr!

➡️ SQL Ready | #статья

PARTITION PRUNING — читаем только нужные данные!

Когда таблица разрастается до сотен миллионов строк, даже простые запросы начинают тормозить. Но часто нам нужен только один месяц — зачем читать всё?

Чтобы ускорить выборку, разобьём таблицу на разделы по дате с помощью range partitioning:

CREATE TABLE sales (
  sale_date DATE,
  amount NUMERIC
) PARTITION BY RANGE (sale_date);

Теперь создадим конкретные партиции — каждая отвечает за свой месяц:

CREATE TABLE sales_2024_01 PARTITION OF sales
  FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-02-01');

CREATE TABLE sales_2024_02 PARTITION OF sales
  FOR VALUES FROM ('2024-02-01') TO ('2024-03-01');

Представим, что нам нужно посчитать сумму продаж только за январь 2024 года:

SELECT SUM(amount)
FROM sales
WHERE sale_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31';

Добавим EXPLAIN ANALYZE, чтобы увидеть, как именно Postgres выполняет запрос:

EXPLAIN ANALYZE
SELECT SUM(amount)
FROM sales
WHERE sale_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31';

🔥 Важно: pruning работает только, если условие по дате написано явно — без функций, кастов и переменных.

➡️ SQL Ready | #практика