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!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍4🔥4
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:
Теперь создадим конкретные партиции — каждая отвечает за свой месяц:
Представим, что нам нужно посчитать сумму продаж только за январь 2024 года:
Добавим
🔥 Важно: pruning работает только, если условие по дате написано явно — без функций, кастов и переменных.
➡️ SQL Ready | #практика
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.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤6🔥6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
На сайте собраны задания, распределённые по темам — от простых выборок до сложных подзапросов и агрегирования. Каждое упражнение снабжено детальным разбором и готовым решением
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥3
В этой задаче напишем SQL-запрос, который поможет выявить, как часто пользователи отменяют заказы за последние 90 дней — и покажем это в разрезе дней и недель.
Что делаем:
• Считаем общее количество заказов и отдельно — отменённые (status = 'canceled').
• Используем CTE для упрощения структуры запроса и фильтрацию по последним 90 дням.
• Группируем по неделям с помощью DATE_TRUNC, чтобы отследить тренды.
Если процент отмен выше 7 % — это сигнал для бизнеса: стоит проверить, не возникают ли сбои в доставке, оплате или интерфейсе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16❤6👍4
Имеем три таблицы: ps — фотосессии, ps_data — данные фотосессий и photo — фотографии. Таблицы ps_data и photo связаны с таблицей ps psid.
Необходимо вернуть активные фотосессии и принадлежащие им активные фотографии фотографа под номером 7.
В этой задаче:
• CTE — разбиваем сложный запрос с дабл джоинами на несколько простых.
• WHERE — для фильтрации активный фотосессий нужного фотографа и активных фотографий.
• JOIN — для связи фотографий и фотосессий.
🔥 — если узнал что-то новое
🤝 — если знал решение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15👍7❤6🤝1
ON CONFLICT DO NOTHING — апсерты без ошибок!
Когда вы вставляете данные в таблицу с уникальными ограничениями, может прилететь ошибка: дубликат ключа нарушает уникальность. Особенно обидно, если часть данных уже вставлена, а часть — нет.
Чтобы обойти это — используем
Допустим, у нас есть таблица с пользователями, где email должен быть уникальным:
Попробуем вставить сразу несколько строк, включая дубликат:
Результат будет неудачным — Postgres выдаст ошибку и отменит всю операцию. Однако с
🔥 Теперь база данных вставит только уникальные строки, а повторяющиеся — просто пропустит без лишнего шума.
➡️ SQL Ready | #практика
Когда вы вставляете данные в таблицу с уникальными ограничениями, может прилететь ошибка: дубликат ключа нарушает уникальность. Особенно обидно, если часть данных уже вставлена, а часть — нет.
Чтобы обойти это — используем
ON CONFLICT DO NOTHING
. Он просто пропустит строки, которые уже есть.Допустим, у нас есть таблица с пользователями, где email должен быть уникальным:
CREATE TABLE users (
id SERIAL PRIMARY KEY,
email TEXT UNIQUE
);
Попробуем вставить сразу несколько строк, включая дубликат:
INSERT INTO users (email)
VALUES ('[email protected]'),
('[email protected]'),
('[email protected]'); -- дубликат!
Результат будет неудачным — Postgres выдаст ошибку и отменит всю операцию. Однако с
ON CONFLICT
всё работает иначе:INSERT INTO users (email)
VALUES ('[email protected]'),
('[email protected]'),
('[email protected]')
ON CONFLICT DO NOTHING;
🔥 Теперь база данных вставит только уникальные строки, а повторяющиеся — просто пропустит без лишнего шума.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍8🔥6
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14🔥8👍4🤝3