Базы Данных (Data Base) | SQL & NoSQL. PostgreSQL, MySQL и Big Data. Уроки для Backend и Data Engineer. Архитектура БД, Оптимизация и Design. в мессенджере MAX — 2 618 подписчиков, аналитика и статистика

Последние публикации канала «Базы Данных (Data Base) | SQL & NoSQL. PostgreSQL, MySQL и Big Data. Уроки для Backend и Data Engineer. Архитектура БД, Оптимизация и Design.»

1. 242 просмотров, 30 июл. 2026 г.

   Типы JOIN в SQL и когда их применять - INNER JOIN - пересечение множеств (только совпавшие строки). - LEFT JOIN - все слева + совпавшие справа (несовпавшие → NULL). - RIGHT JOIN - симметричен LEFT, лучше переворачивать под LEFT. - FULL OUTER JOIN - все слева и справа (где нет пары → NULL). - CROSS JOIN — декартово произведение (каждая со всеми). - SELF JOIN - таблица соединяется сама с собой. - SEMI / ANTI JOIN - “есть/нет соответствия” (через EXISTS / NOT EXISTS). - LATERAL / APPLY - зависимая подзапросная таблица на строку слева. 1️⃣ INNER JOIN - «строго есть пара» «Покажи оплаченные…

2. 342 просмотров, 29 июл. 2026 г., изображение

   🎥 Вебинар: Сделайте модель своей: дообучение LLM методом QLoRA без кода Базовая модель не знает вашего домена. На живом демо дообучим локальную LLM методом QLoRA на одной видеокарте без единой строчки кода и сравним поведение до и после. Что будет разобрано: • Когда дообучать модель, а когда хватит промпта или RAG • Как устроен QLoRA: квантизация, адаптер, гиперпараметры • Запуск дообучения в Unsloth Studio / H2O LLM Studio без кода Что вы сможете делать после: • Готовить небольшой датасет в правильном формате • Запускать QLoRA-дообучение на одной видеокарте • Сравнивать модель до и после…

   
3. 413 просмотров, 28 июл. 2026 г.

   Антипаттерн: N+1 запросов — как заметить и починить Вы берёте список сущностей, а потом в цикле для каждой тянете связанные данные. В итоге - 1 запрос за «родителями» + N запросов за «детьми». Латентность растёт линейно от размера выборки. Симптомы - В логах много одинаковых коротких запросов. - Кол-во запросов ≈ размеру списка. - Страница/endpoint сильно «замедляется» при росте данных. Плохой пример (SQL + псевдокод) -- Берём пользователей SELECT id, name FROM users WHERE active = true; -- Потом в цикле по каждому: SELECT count(*) FROM orders WHERE user_id = :id; Правильно (SQL,…

4. 462 просмотров, 27 июл. 2026 г.

   ⚔️ SQL vs NoSQL: Что выбрать для вашего проекта? Выбор базы данных - одно из ключевых архитектурных решений. Нет универсальной "серебряной пули", есть инструменты под разные задачи. Давайте разберем основные отличия и когда что использовать. 🐘 SQL (Реляционные БД): Порядок и Транзакции Примеры: PostgreSQL, MySQL, MS SQL, Oracle. Основа: жесткая схема данных, таблицы, строки, отношения, поддержка ACID транзакций (атомарность, согласованность, изолированность, долговечность). -- SQL Пример: JOIN трех таблиц SELECT u.name, o.order_date, p.product_name FROM users u JOIN orders o ON u.id =…

5. 544 просмотров, 24 июл. 2026 г.

   🔥 Неправильные типы данных в БД — тихий убийца производительности Одна из самых частых ошибок — выбирать тип “на всякий случай побольше”. ❌ Примеры антипаттернов: - VARCHAR(255) для всего подряд, даже если поле — код из 10 символов. - TEXT для email-адресов. - BIGINT для счётчика, где максимум 1000 записей. - FLOAT для денег (теряешь точность). ✅ Как лучше: - Размер строки под задачу: VARCHAR(50) для email, CHAR(2) для кода страны. - Для денег → NUMERIC(10,2) или DECIMAL. - Для булевых значений → BOOLEAN, а не INT. - Для дат → DATE или TIMESTAMP, а не строка. 📌 Пример: -- Плохо price…

6. 592 просмотров, 22 июл. 2026 г.

   🚨 Антипаттерн: Почему OFFSET убивает твою базу (и как делать пагинацию правильно) Привет! Если вы когда-нибудь реализовывали каталог товаров или ленту новостей, то наверняка писали запрос с LIMIT и OFFSET. Для небольших таблиц это работает отлично, но как только проект взлетает и данных становится много, база начинает задыхаться. Давайте разберем, почему так происходит и как это лечить. ❌ Как мы делаем обычно: SELECT id, title, created_at FROM articles ORDER BY created_at DESC LIMIT 50 OFFSET 100000; В чем подвох? База данных не умеет «магически» прыгать на 100 000-ю строку. Ей…

7. 639 просмотров, 21 июл. 2026 г., изображение

   💡 Универсальная шпаргалка по SQL #db 👉 @database_info

   
8. 603 просмотров, 20 июл. 2026 г., видео

   Немного юмора) #db 👉 @database_info

9. 605 просмотров, 20 июл. 2026 г., видео

   7 обязательных стратегий для масштабирования вашей базы данных #db 👉 @database_info

10. 624 просмотров, 19 июл. 2026 г.

    Антипаттерны JOIN-ов в SQL и как их избежать JOIN - мощная штука, но может легко превратиться в генератор тормозов и дублей. Вот топ-4 ловушек: 1️⃣ Забыли условие соединения SELECT * FROM orders JOIN customers; Без ON это картезианское произведение - каждая строка первой таблицы умножается на все строки второй. Легко получить миллионы ненужных записей. ✅ Как избежать: Всегда указывай условие соединения. 2️⃣ JOIN по неиндексированным колонкам Если соединяешь большие таблицы по полю без индекса - готовься ждать. ✅ Как избежать: Добавь индекс на ключи соединения. CREATE INDEX…

11. 726 просмотров, 17 июл. 2026 г., изображение

    🗄 Нормализация баз данных: от 1NF до 4NF Нормализация помогает правильно организовать данные, избавиться от дублирования и снизить риск ошибок при обновлении таблиц. 🔹 Первая нормальная форма — 1NF Каждая ячейка содержит только одно атомарное значение. Нельзя хранить несколько товаров в одном поле — каждый товар должен находиться в отдельной строке. 🔹 Вторая нормальная форма — 2NF Таблица соответствует 1NF, а каждый неключевой столбец полностью зависит от всего составного первичного ключа. Данные о заказе и его позициях обычно разделяются на разные таблицы. 🔹 Третья нормальная форма —…

    
12. 733 просмотров, 14 июл. 2026 г.

    Почему индекс в PostgreSQL не всегда спасает Индексы - мощный инструмент, но не панацея. Иногда запрос с индексом работает медленнее, чем без него. Почему? 1️⃣ Маленькая выборка - да, полное сканирование - нет Если таблица маленькая (до нескольких тысяч строк), PostgreSQL может решить, что быстрее прочитать всё целиком, чем прыгать по индексу. EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE status = 'active'; План покажет Seq Scan, и это не баг. 2️⃣ Индекс не помогает с функциями в WHERE Запрос вида: SELECT * FROM orders WHERE DATE(created_at) = '2025-08-12'; не использует индекс по…

13. 734 просмотров, 13 июл. 2026 г., изображение

    Почему Redis такой быстрый (несмотря на однопоточность)? 🔹 Хранение в памяти Redis хранит все данные в оперативной памяти, где время доступа измеряется наносекундами, а не миллисекундами. 🔹 Однопоточный цикл событий Redis обрабатывает команды в одном потоке, избегая блокировок, гонок и переключений контекста. Благодаря мультиплексированию ввода-вывода он эффективно обслуживает тысячи одновременных подключений через цикл событий. 🔹 Оптимизированные структуры данных Redis предоставляет специализированные реализации списков, множеств, отсортированных множеств и хешей, оптимизированные для…

    
14. 774 просмотров, 09 июл. 2026 г., видео

    Чем отличаются друг от друга блокировки баз данных? В управлении базами данных блокировки — это механизмы, которые предотвращают одновременный доступ к данным, обеспечивая их целостность и согласованность. Основные типы блокировок: 🔴 Shared Lock: позволяет нескольким транзакциям одновременно читать ресурс, но не модифицировать его 🔴 Exclusive Lock: позволяет транзакции как читать, так и модифицировать ресурс 🔴 Update Lock: используется для предотвращения взаимоблокировки, когда транзакция намеревается обновить ресурс 🔴 Schema Lock: используется для защиты структуры объектов базы…

15. 732 просмотров, 08 июл. 2026 г.

    🔒 Почему одна "невинная" транзакция может положить продакшн Классическая ситуация: разработчик открывает транзакцию, делает выборку, потом какой-то API-запрос наружу (например, к платёжному шлюзу), и только потом коммитит. Транзакция висит открытой 3-5 секунд вместо миллисекунд. Локально всё ок, тесты зелёные. В проде — деградация через пару часов. Что происходит под капотом в PostgreSQL (MVCC): 1. VACUUM не может убрать мёртвые строки. Пока жива хоть одна старая транзакция, движок обязан хранить все версии строк, которые теоретически могут быть видны в её snapshot. UPDATE/DELETE копится…