О применении Liquibase в проектах разработки

Под впечатлением от недавнего обсуждения Liquibase с коллегами, и на основе ранее сложившегося впечатления о распространенном отношении к этому инструменту со стороны разработчиков, я решил написать о своем видении предназначения Liquibase, и ему подобных инструментов, в проектах разработки enterprise-приложений с использованием баз данных.

Как человек, который прошёл через множество собеседований, а также проводил их сам, я понимаю, как важно быть хорошо подготовленным. Давайте вооружим вас знаниями, чтобы вы могли уверенно отвечать на вопросы по SQL на собеседовании.

Доброго времени суток. 

Ты ж у нас один программист !!!
Небольшая вводная. Я для друзей, по их запросам, выгружаю данные из MS SQL Server'а. Друзья дают исходные данные, для которых надо сделать выгрузку в файлах .csv. Исходных данных (ИД) может быть от 1 до ... строк. Я загружал данные в sql таблицу с помощью задачи или Task в английской версии в SQL Server Management Studio (SSMS). Исторически сложилось, что все sql файлы со скриптами хранятся на моем ПК. Я файлы открывал в SSMS и запускал на выполнение. Результаты записывал в файл и отправлял сообщение, что обработка выполнена. Друзья забирали файлы с результатами. 

Но в один творческий день пришла идея автоматизировать этот процесс, чтобы Друзья все делали сами, с минимальным моим участием. 

SQL (Structured Query Language) – это язык программирования, используемый для управления реляционными базами данных. В этой статье я собрал вопросы по SQL, с которыми вы можете столкнуться на собеседовании. Их часто задают для проверки общих знаний и навыков.

Добрый день! В этом наборе упражнений мы поработаем с SQL и T-SQL. С помощью этих упражнений мы будем создавать разные запросы SQL и T-SQL, чтобы отточить навыки работы с запросами.

Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным разработчиком, эти упражнения помогут укрепить знания и подготовиться к реальным собеседованиям. Статья предоставляет возможность проверить свои знания и навыки, решая предложенные задачи.

В моем канале вы найдете подробный разбор SQL задач с собеседований, полезные гайды и уроки для программистов

А здесь целая папка бесплатных полезных ресурсов и каналов.

Упражнений по SQL являются отличным способом для начинающих разработчиков улучшить свои навыки работы с языком SQL. Упражнения покрывают широкий спектр тем, включая выборку данных, фильтрацию, сортировку, группировку и объединение таблиц. Каждое упражнение сопровождается подробным объяснением и примерами решений, что помогает читателю лучше понять концепции и применить их на практике.

Пишите свои решение в комментариях и давайте погрузимся в работу и начнём решать задачи.

В процессе разработки программ с обращениями к базам данных часто возникает проблема создания SQL-запроса по большому количеству таблиц. Существует два варианта: один сложный запрос с большим количеством Join’ов и условий или несколько простых SQL-запросов с последовательным применением результата обработанного запроса к следующим запросам. Какой более эффективный? Читайте в статье.

В век когда ORM шагает по планете обычный построитель запросов выглядит откатом назад. Однако тут есть нюанс — Sql Query Builder использует пакет версионирования shasoft/db-schema и владеет всей информацией о структуре базы данных. Это позволяет реализовать все стандартные для таких решений функции, прозрачно конвертировать типы данных SQL<=>PHP + реализовать нестандартные возможности в виде выборки данных с использованием КЭШирования. (Просьба не искать логику в SQL запросах в статье и примерах, её там нет. Искусственные примеры предназначены для демонстрации возможностей пакета и никакой другой смысловой нагрузки не несут).

Привет, Хабр! Сегодня мы исследуем мир NoSQL — технологии, которая радикально изменяет подходы к аналитике данных. В этой статье мы углубимся в особенности NoSQL, сравним его с традиционными SQL‑базами данных и исследуем, как NoSQL преобразует сферу аналитики данных. Для более глубокого погружения в тему, присоединяйтесь к нашему обсуждению на DataTechCommunity.

Всем привет! Меня зовут Оксана, я системный аналитик из компании EvApps. Что побудило меня написать эту статью? Я обучаю стажеров – системных аналитиков, и недавно столкнулась с такими вопросами, о которых раньше даже не задумывалась.

Вопросы были связаны с разными видами ключей в базе данных и с тем, как они связаны между собой (тему с реляционными БД мы разбираем на примере PostgreSQL). Я начала искать разные статьи по этой теме, очень много крутого материала на том же «Хабре», но многие вопросы так и остались не раскрытыми. И мне стало интересно разобраться с этими вопросами и «пощупать» все это на практике. В итоге начала изучать документацию PostgreSQL и теорию реляционных баз данных, но чтобы получить ответы, пришлось все проверять на практических примерах.

В этой статье мне хотелось разобрать разные вопросы с доказательными примерами.

В статье предлагается решение по быстрому написанию консистентного обновления базы данных в среде SAP NetWeaver на языке программирования ABAP (хотя подход может быть применен и к другим языкам). Описанный в статье подход является результатом субъективного опыта автора, но выполнен в соответствии с рекомендованным подходом ABAP-справки.

Если проект использует реляционную СУБД обязательно возникнет вопрос - как организовать скрипты для сохранения гибкости и уменьшения трудозатрат.

Часто специалисты, работающие с классическими реляционными базами данных, например, с PostgreSQL, испытывают затруднения в работе при переходе на систему хранения больших данных типа Apache Hive. Это связано с непониманием того, как можно использовать в новой среде уже наработанные подходы и методы работы с данными.

В данной статье рассмотрены некоторые особенности использования языка SQL в реляционных СУБД и Apache Hive. Кроме того, проведен сравнительный обзор возможностей и подходов, а также применение партиционирования на практике.

Материал будет полезен специалистам младших и средних грейдов, которые используют в своей практике SQL, но имеют мало опыта в Hive или Postgres.

В минувшем году все только и говорили об ИИ и о том, как он может всё за вас сделать.

Мне нравится, когда кто-то или что-то работает за меня. Поэтому решил: попрошу-ка ChatGPT написать за меня новогодний пост:

«Эй, ChatGPT. А ты можешь реализовать большую языковую модель на SQL?»
«Нет, SQL не подходит для реализации больших языковых моделей. Язык SQL предназначен для выполнения запросов к данным, хранящимся в РСУБД и для управления этими запросами. Для реализации большой языковой модели требуются сложные алгоритмы, обширные датасеты, а зачастую — и фреймворки для глубокого обучения. SQL всеми этими возможностями не обладает.»

Что ж, лишний раз убеждаешься, что, если хочешь что‑то сделать хорошо – сделай это сам.

Давайте же воодушевимся этим оптимистическим планом и реализуем большую языковую модель на языке SQL.

Большинство проблем, связанных с БД, во время разработки остаются незамеченными, потому что мы пишем код и проверяем его правильность только при малой "заполненности" нашей БД. Поэтому, когда приложение выкатывается в продакшн, через некоторое время начинают появляться проблемы с производительностью БД, отдельные части приложения начинают работать всё медленнее и медленнее по мере роста самого БД.

Как выявить и отладить такие проблемы? В этой статье будет показано решение наиболее распространённых проблем с производительностью БД, вызванных неправильной индексацией. Примеры будут приведены для Postgres, MySQL и SQLite.

11 января 2024 года, выпущен Firebird 5.0 — восьмой основной выпуск СУБД Firebird, разработка которого началась в мае 2021 года. В Firebird 5.0 команда разработчиков сосредоточила свои усилия на повышении производительности СУБД: параллельное выполнение backup, restore, sweep, создания и перестроение индексов, улучшение масштабирования в многопользовательской среде, ускорение повторной подготовки запросов (кеш компилированных запросов), улучшение оптимизатора, улучшение алгоритма сжатия записей. Кроме того, появились и новые возможности в языке SQL и PSQL.

В версии Firebird 5 также появился встроенный инструмент для профилирования SQL и PSQL, что существенно облегчит поиск узких мест и отладку сложных SQL.

Базы данных, созданные в Firebird 5.0, имеют версию ODS (On-Disk Structure) 13.1. Firebird 5.0 позволяет работать и с базами данных с ODS 13.0 (созданные в Firebird 4.0), но при этом некоторые возможности будут недоступны.

Для того чтобы переход на Firebird 5.0 был проще, в утилиту командной строки gfix был добавлен новый переключатель -upgrade, который позволяет обновлять минорную версию ODS без длительных операций backup и restore.

Также хочется отметить тот факт, что новый релиз Firebird доступен сразу на 11 платформах, включая ARM для Linux и Android. Скачать готовые сборки и дистрибутивы можно по адресу https://firebirdsql.org/en/firebird-5-0/.

Далее я перечислю ключевые улучшения, сделанные в Firebird 5.0, и их краткое описание. Подробное описание всех изменений можно прочитать в Firebird 5.0 Release Notes. Кроме того подробный разбор новых функций Firebird 5.0 вы можете найти в серии статей на ресурсе ibase.ru.

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих", подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре".

В этой лекции углубимся в расширенные возможности команды SELECT : как можно "сложить" и "вычесть" выборки (UNION/INTERSECT/EXCEPT), или запомнить и использовать в рекурсивных запросах (CTE), что дают оконные функции (WINDOW) и соединения (JOIN).

Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись.

Современный мир производит огромное количество данных каждую секунду, создавая огромный объем информации, который требуется хранить, управлять и анализировать. В этой статье мы кратко рассмотрим 25 из самых популярных баз данных, которые играют важную роль в обработке и хранении данных в различных сферах, от корпоративного управления до интернет‑технологий. Каждая из этих баз данных обладает своими особенностями и применением, внося вклад в разнообразные сферы бизнеса и науки.

От классических фаворитов до малоизвестных новичков, приготовьтесь к дикой поездке по стране баз данных!

В моем телеграм t.me/sqlhub канале можно найти гайды, уроки, лучшие библиотеки и советы по работе с данными.

https://t.me/addlist/_FjtIq8qMhU0NTYy — а здесь я собрал бесплатную папку с каналами по изучению Data Science и работе с базами данных.

Привет, Хабр!

В этой статье рассмотрим план становления начинающим дата-сайнтистом. Рассмотрим, что и где изучать, чтобы преисполниться в своём познании. А там и до оффера недалеко