Ваша корзина пуста.
Привет, Хабр!
Существует множество инструментов для решения задач Business Intelligence, одним из удобных инструментов является функциональный язык DAX, позволяющий работать с различными СУБД и выполнять достаточно сложные аналитические расчеты.
Поскольку язык DAX в рамках Power BI способен работать со множеством различных СУБД (например Oracle, MS SQL, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse и т. д.), т. е. работает со множеством диалектов SQL, то в некотором смысле DAX является «надмножеством SQL» и приближается в этом смысле к реляционной алгебре. В данной статье приводится разбор типичного DAX для получения записи этого DAX в нотации реляционной алгебры. Интересующимся погружением в DAX и его реляционное представление — добро пожаловать :)
Читать далееВ одной из предыдущих статей я описывал проблемы, которые возникают при работе с временными таблицами. Тогда я вкратце описывал, почему нам приходится их так часто использовать. В частности, одной из причин была неправильная работа планировщика запросов в PostgreSQL. Многие из проблем планировщика запросов (и не только PostgreSQL) были также описаны в статье Почему не SQL. В этой статье я покажу достаточно простой и часто используемый случай, когда планировщик ошибается, что может приводить к значительному росту потребления ресурсов.
Проблема воспроизводится на последней стабильной на данный момент версии PostgreSQL - 16.2. При этом используются стандартные настройки PostgreSQL. Я пробовал менять разные настройки, но мне не удалось добиться правильного плана в общем случае, поскольку в данном случае проблема скорее логическая, а не в определении стоимости вычислений. Однако, каждый может легко воспроизвести эту ситуацию локально и попробовать поиграться с настройками.
Рассмотрим простую доменную логику, в которой есть документы и их строки. Для каждой строки вводится сумма. Строки лежат в отдельной таблице и ссылаются на документ :
Читать далееКак мы ускорили запросы в Trino, научив оптимизатор удалять из плана лишние операторы Join.
Обсудим, почему в аналитических запросах часто возникают избыточные Join, почему это плохо для SQL-движков, какие эквивалентные преобразования позволяют избавиться от ненужных Join, и с какими проблемами мы столкнулись при интеграции данного функционала в наш форк Trino.
Читать далееПривет, Хабр! В рамках Business Intelligence для расчета KPI и других статистических характеристик могут использоваться различные средства. Универсальным и мощным инструментом является язык DAX, в этой статье я хочу показать его преимущества на примере популярной задачи расчета коэффициента проникновения в Power BI.
Если интересна аналитика с DAX - то добро пожаловать! :)
Читать далееВ недавней статье обсуждалось решение логической задачи с помощью SQL. Решение было правильным, но сам запрос получился очень громоздким, с большим количеством копипаста.
Оказывается, ту же задачу можно решить изящнее, уместив всю логику в пять строчек кода шириной не более 80 символов.
Как?!Мы на Хабр Карьере помогаем IT-специалистам зарабатывать больше, а компаниям — быть в курсе трендов на рынке найма.
Сейчас мы активно ударились в создание инструментов для тестирования навыков в IT. Пока начали с одного — SQL. Нам помогли эксперты из Яндекс.Практикума: они подготовили тест, а мы собрали его и принесли вам. Надеемся, он поможет вам оценить знания и понять свой уровень.
Если вы успешно пройдете тест, он будет красиво подсвечен в вашем профиле на Хабр Карьере — работодатели будут знать, что вы подтвердили свои знания.
Читать далееПривет, Хабр!
Я Павел Беляев — тимлид дата-аналитиков. Наша компания отвечает за разработку и поддержку витрин данных. Как и многие, мы столкнулись с необходимостью перевести инфраструктуру с иностранного стека на отечественный.
Наша аналитическая база данных несколько лет строилась на базе Google BigQuery. Она содержала сотни представлений на гугл-диалекте SQL, и весь этот технопарк было решено перебазировать на российские платформы. Понятное дело, что ClickHouse и BigQuery — далеко не одно и то же, так что в процессе переезда нам пришлось набить немало шишек. В этой статье я покажу несколько отличий в SQL этих СУБД. Надеюсь, их понимание поможет сэкономить время и нервы тем, кто сталкивается с аналогичной задачей.
Читать далееПару дней назад был опубликован пост с решением на MySQL загадки Джиндоша (она же загадка Эйнштейна).
Предложенное решение показалось мне "неспортивным" - помимо необходимости жестко учитывать в структуре запроса количество исходных элементов ("джойнить" нужные таблицы нужное количество раз), так еще и условия в запросе приходилось многократно дублировать.
Поэтому я попробовал решить эту задачу "в общем виде", используя возможности PostgreSQL, и вот что из этого получилось.
Читать далееПродолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих", подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре".
В первой части лекции мы узнали, что такое план выполнения запроса, как и зачем его читать (и почему это совсем непросто), и о каких проблемах с производительностью базы он может сигнализировать. В этой - разберем, что такое Seq Scan, Bitmap Heap Scan, Index Scan и почему Index Only Scan бывает нехорош.
Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись (часть 1, часть 2) и слайды.
Читать далееСуществуют базы данных различного вида, и для колоночных баз данных, таких как, например, ClickHouse, характерны особые инструменты для вычислений аггрегированных значений.
Из документации ClickHouse не всегда легко сразу понять ценность функций для имплементации бизнес-логики, в частности, ценность функции runningAccumulate. Например, несмотря на богатые возможности runningAccumulate, неотформатированный код и имена вида k и sum_k из документации могут немного ввести в заблуждение.
Если Вам интересно рассмотреть state функции ClickHouse на паре примеров с более понятной логикой, то добро пожаловать :)
Читать далееLaravel ERD (Схема сущность/связь)
Автоматическая генерация диаграмм базы данных под ваши сущности в Laravel
Читать далееВ этом тексте хочется подробнее рассмотреть хранение данных в PostgreSQL на физическом уровне.
Для начала определимся с общеизвестными вещами. Данные хранятся в таблицах, таблицы находятся в схемах, схемы, в свою очередь, в базах данных. Под данными я тут подразумеваю одну или несколько строк. В качестве примера будем рассматривать эталон критики, по моему личному мнению, цитаты Линуса Торвальдса.
Подробнее под катомПосле выхода релиз-кандидата версии 17 в плане выпуска осталась последняя незакрытая дата: 26 сентября 2024 года. На этот день намечен официальный выпуск PostgreSQL 17.
В этой статье рассказывается о патчах, принятых в ходе последнего мартовского коммитфеста. Предыдущие статьи о коммитфестах 17-й версии: 2023-07, 2023-09, 2023-11, 2024-01.
Все вместе они дают подробное представление о новой версии СУБД.
Читать дальше →В статье рассмотрены примеры использования длинных (sapscript) текстов для построения шаблонов с использованием вложенности шаблонов, переменных и условных конструкций. Статья будет полезна для разработок рассылок на основе SAP NetWeaver, формирование печатных форм, рекомендательной/пояснительной документации.
О, покажите мне, что может текстозавр...Возможно ли применить статический анализ структуры базы данных к реальным проектам, которые используют PostgeSQL, какой будет результат? Давайте применим и посмотрим что получится. В качестве реальных проектов возьмем инструменты с открытым кодом, которыми многие пользуются ежедневно - GitLab и Redmine.
Читать далееПолный список здесь