Серия «SQL: знакомство»

LIMIT и интересные кейсы с ним. Или почему LIMIT - друг аналитика

Обычно все знают самое базовое применение LIMIT - ограничение строк выдачи в запросе.

LIMIT 10 -> показать 10 строк

Но применение LIMIT не ограничивается только ограничением :-).
Есть интересные кейсы по использованию LIMIT в своих запросах.
Об этом чуть ниже.

А пока подписывайся на мой канал На связи: SQL Там я публикую посты про особенности и нюансы SQL. Этот канал про то, как не бояться баз данных, понимать, что такое JOIN, GROUP BY и почему NULL ≠ 0. Его я веду с нуля подписчиков. Присоединяйся!

LIMIT и интересные кейсы с ним. Или почему LIMIT - друг аналитика Эмоциональное выгорание, Аналитика, Аналитик, Анализ данных, SQL, Ms SQL, База данных, Системный анализ, Системный аналитик, Длиннопост

И так, какие же кейсы есть с применением LIMIT

  1. LIMIT + OFFSET

    Многие помнят про LIMIT, но забывают про то, что можно еще применять сдвиг.

    SELECT *
    FROM users
    ORDER BY id
    LIMIT 10 OFFSET 20;

    Этот запрос вернёт 10 строк, начиная с 21-й.

    Такой прием применяется, например, в постраничной выдаче результатов запроса.

    Но этот кейс имеет и минусы: OFFSET все равно просматривает первые 20 строк, чтобы добраться до нужных. При больших объемах OFFSET работает медленно.

  2. LIMIT в UPDATE и DELETE

    Да, да - в этих операторах тоже можно использовать LIMIT, не только в SELECT

    DELETE FROM logs ORDER BY created_at ASC LIMIT 1000;

    Так чистят таблицу порциями, чтобы не завалить базу огромным удалением.

  3. LIMIT в подзапросах

    Об этом часто помнят, т.к. подзапрос является запросом, а в запросах использование LIMIT - вполне привычное дело.


    Найдем самый дорогой заказ:

    SELECT *

    FROM orders

    WHERE id = (SELECT id FROM orders ORDER BY price DESC LIMIT 1);

    Это иногда проще, чем возиться с MAX() и джойнами.

  4. LIMIT vs FETCH … WITH TIES

    В некоторых СУБД (например, SQL Server, Oracle) есть фича:

    SELECT *

    FROM products

    ORDER BY price DESC

    FETCH FIRST 3 ROWS WITH TIES;

    Такой запрос вернёт не просто 3 строки, а все строки, у которых цена такая же, как у третьей записи.
    (например, если на третьем месте несколько товаров с одинаковой ценой).


    LIMIT показывает первые N строк после сортировки
    А вот WITH TIES говорит: «Выдай все строки, которые наравне с последней по значению сортировки».


    В других СУБД такой синтаксис можно реализовать через LIMIT + подзапрос с оконной функцией RANK()

  5. LIMIT 0

    Очень полезный трюк.

    SELECT * FROM users LIMIT 0;

    Вернёт пустую таблицу, но со всеми названиями и типами столбцов.
    Это часто используют для генерации схемы в BI-инструментах или в тестах

  6. LIMIT в CTE (PostgreSQL)

    Можно ограничивать данные прямо на уровне общего табличного выражения (CTE), чтобы уменьшить нагрузку:

    WITH top_orders AS (

    SELECT * FROM orders ORDER BY price DESC LIMIT 100

    )

    SELECT * FROM top_orders WHERE customer_id = 42;

Так мы сначала берём только 100 дорогих заказов, а потом фильтруем по клиенту.

В итоге LIMIT — это не просто «дай 10 строк», а инструмент для оптимизации, постраничной навигации, аккуратных обновлений и даже для защиты от перегруза.

Подписывайся на мой ТГ канал На связи: SQL, чтобы узнавать/вспоминать еще больше нюансов SQL запросов.

Показать полностью 1
1

ORDER BY - это как уборка в шкафу. Вещи можно разложить по цвету, по размеру или просто свалить все в кучу

ORDER BY — штука вроде бы простая («отсортируй строки»), но там есть много нюансов, про которые мы просто не помним или не пользуемся.

Вообще мы даже своими смартфонами не всегда (да, что уж - никогда) не пользуемся на полную мощность.

В своем канале На связи: SQL рассказываю про некоторые забытые нюансы языка SQL, особенности и необходимую теорию, чтобы любой начинающий мог свободно познакомиться с этим языком и применить его в дальнейшем для своих задач. Канал создан недавно, с 0 подписчиков, но уже активно наполняется контентом. Подписывайся!

ORDER BY - это как уборка в шкафу. Вещи можно разложить по цвету, по размеру или просто свалить все в кучу Аналитика, Математика, Урок, Эмоциональное выгорание, SQL, Ms SQL, Аналитик, Анализ данных, База данных, Программирование, Длиннопост
  1. Блок с ORDER BY предназначен для сортировки результата выборки.
    По умолчанию сортировка ASC (по возрастанию). Можно явно писать:

ORDER BY age ASC -- от младших к старшим
ORDER BY age DESC -- от старших к младшим

2. Можно сортировать сразу по нескольким столбцам:

ORDER BY country, city

Сначала сортируются страны, внутри них — города.

3. Можно писать не имя, а номер колонки в SELECT:

SELECT name, age
FROM users
ORDER BY 2 DESC; -- сортируем по age

Но это считается «плохим тоном» — лучше явно указывать названия. Хотя мне очень нравится это использовать, особенно, когда в селекте не просто имя столбца, а вычисление.

4. NULL в ORDER BY требует особого внимание.
NULL в разных БД обрабатывается по-разному.

В PostgreSQL:

  • ASC → NULL идут в конце

  • DESC → NULL идут в начале

можно явно писать:

ORDER BY age ASC NULLS FIRST;
ORDER BY age DESC NULLS LAST;

В MySQL и SQL Server правила отличаются:

  • в MySQL NULL всегда считаются «меньше всего» (т.е. идут первыми в ASC).

  • в SQL Server можно управлять через ISNULL()/COALESCE().

В MySQL и SQL Server нельзя использовать NULLS FIRST или NULLS LAST при сортировке,

Для SQL Server используем:

ORDER BY ISNULL(age, 9999) ASC;
ORDER BY COALESCE(age, 9999) ASC;

Здесь NULL мы заменяем на большое число (9999), и оно уходит в конец сортировки по возрастанию.
А если хотим NULL в начало — ставим что-то маленькое, например -1.

Для MySQL есть поведение по умолчанию:

  • При ASC → NULL идут первые

  • При DESC → NULL идут последние

А если нужно наоборот, то делаем хитрость с IS NULL:

ORDER BY age IS NULL, age ASC;

Здесь age IS NULL вернёт 1 для NULL и 0 для обычных значений.
SQL сначала отсортирует по этому условию (0 → 1), а потом уже по age.

5. Можно сортировать не только по полям, но и по функциям.

ORDER BY LENGTH(name) DESC;
ORDER BY purchase_amount * discount;

6. Случайная сортировка - имеет место быть. Но очень "дорога" в использовании на больших объемах.

-- PostgreSQL / SQLite
ORDER BY RANDOM()

-- MySQL
ORDER BY RAND()

Часто случайная сортировка используется при тестировании на небольших объемах.
- хотим показать пользователю случайный товар в магазине
- хотим проверить, как работает приложение, не завися от конкретного порядка записей
- рекомендательные системы: в выдачу добавляем случайный товар, чтобы не зацикливать пользователя только на "популярных" товарах.
- игры или викторины: рандомная выдача вопросов.

7. Есть еще такое понятие как COLLATION (сравнение строк).

ORDER BY учитывает локаль (collation). Поэтому, например, русские буквы могут сортироваться по-разному в разных СУБД:

  • А может идти перед а, или наоборот.

  • Можно явно указать сортировку:

ORDER BY name COLLATE "C" -- по байтовому значению
ORDER BY name COLLATE "ru_RU" -- по русскому алфавиту

Представь, что у тебя есть список имён:
['Елена', 'елена', 'Жанна', 'Анна']

Когда ты пишешь в SQL:

SELECT * FROM users ORDER BY name;

база должна решить:

  • считать ли «Елена» и «елена» одинаковыми?

  • что идёт раньше: «Ж» или «А»?

  • как сравнивать буквы с диакритикой: «é» vs «e»?

Вот именно на эти вопросы отвечает collation.

То есть COLLATION — это как правило сортировки в библиотеке: от него зависит, где именно окажется твоя книга.

То есть, ORDER BY — это не просто «отсортировать», а ещё и про то:

  • куда денутся NULL

  • как сортируются строки (с учётом локали)

  • можно ли сортировать по выражениям или случайно

В моем ТГ канале На связи: SQL я знакомлю новичков с языком SQL и хочу, чтобы те, кто желает познакомиться с анализом данных с легкостью шли в это направление. Присоединяйся!

Показать полностью
0

AND и OR в SQL: как правильно соединять условия

Когда мы работаем с базой данных, почти всегда хотим не просто что-то выбрать, а применить несколько условий сразу. Например: выбрать всех клиентов старше 18 лет и с активной подпиской.

И здесь на помощь приходят два основных логических оператора: AND и OR.

AND и OR в SQL: как правильно соединять условия Аналитика, Эмоциональное выгорание, Аналитик, Системный аналитик, SQL, Microsoft Excel, Таблица, Данные, База данных, IT

Что делают AND и OR

  • AND — «и». Все условия должны быть выполнены одновременно.
    Пример: выбрать из холодильника молоко и яйца, чтобы приготовить омлет:

SELECT *

FROM fridge

WHERE product = 'milk' AND product = 'eggs';

(Да, в реальности одной строки с молоком и яйцом не будет, но идея ясна: оба условия должны выполняться вместе.)

OR — «или». Достаточно, чтобы выполнено было хотя бы одно условие.
Пример: выбрать продукты, которые нужно купить или молоко, или яйца:

SELECT *

FROM shopping_list

WHERE product = 'milk' OR product = 'eggs';

Где могут использоваться

Эти операторы обычно используют в блоке WHERE, чтобы фильтровать данные.
Также можно применять их в:

  • HAVING — фильтрация агрегатов после GROUP BY

  • JOIN ON — комбинирование условий соединения таблиц

Пример с HAVING:

SELECT category, COUNT(*)

FROM fridge

GROUP BY category

HAVING COUNT(*) > 5 AND AVG(expiry_date) < '2025-08-01';

Особенности и нюансы:

  • Порядок выполнения важен

    AND имеет более высокий приоритет, чем OR.

    Если смешиваете их, всегда используйте скобки для точного порядка:

    SELECT *

    FROM fridge

    WHERE (product = 'milk' OR product = 'eggs') AND expiry_date < '2025-08-01';

  • AND «сжимает» результат, OR «расширяет» результат

    AND оставляет меньше строк, OR — больше

Частые ошибки

  • Забыли скобки и получили слишком большой или слишком маленький результат

  • Использовали AND там, где нужен OR (или наоборот)

  • Смешали NULL значения: NULL AND TRUE и NULL OR TRUE могут вести себя неожиданно

Представим, что мама проверяет холодильник:

  • У неё есть список продуктов, которые могут испортиться: молоко, яйца, йогурт

  • Она хочет приготовить что-то, если и молоко, и яйца в наличии → AND

  • Она хочет перекусить, если есть молоко или йогурт → OR

В SQL это выглядит так:

-- Для приготовления омлета

SELECT *

FROM fridge

WHERE product = 'milk' AND product = 'eggs';

-- Для перекуса

SELECT *

FROM fridge

WHERE product = 'milk' OR product = 'yogurt';

AND и OR — это простые, но мощные инструменты фильтрации. Правильное использование скобок и понимание приоритета операторов помогает избежать ошибок и выбирать точно те данные, которые нужны.

А в своем канале На связи: SQL я публикую информацию с особенностями и нюансами в языке SQL, разбираю аналитические запросы и подходы работы с данными. Канал создала недавно с нулем подписчиков, но там уже есть интересная информация для работы аналитиков. Подписывайся!

Показать полностью
6

WHERE в SQL: как домохозяйка наводит порядок в холодильнике

Каждый из нас ежедневно сталкивается с бытовыми вопросами. У вас огромный холодильник: продукты, напитки, соусы, остатки вчерашнего ужина. Каждый день нужно понять: что из этого пригодно к употреблению сегодня, что нужно использовать для обеда, а что отправить в мусор.

WHERE в SQL: как домохозяйка наводит порядок в холодильнике Аналитика, Эмоциональное выгорание, Услуги, SQL, Microsoft Excel, Аналитик, Данные, База данных, Запросы, IT, Смена профессии, Длиннопост

Вот тут и появляется WHERE. Это фильтр, который помогает выбрать именно нужные строки из таблицы — или продукты из холодильника.

А в своем канале На связи: SQL я публикую информацию с особенностями и нюансами в языке SQL, разбираю аналитические запросы и подходы работы с данными. Канал создала недавно с нулем подписчиков, но там уже есть интересная информация для работы аналитиков. Подписывайся!

Нам нужно выкинуть все продукты, у которых истек срок годности:

SELECT *
FROM fridge
WHERE expiry_date < CURRENT_DATE;

fridge — наша таблица с продуктами
expiry_date < CURRENT_DATE — условие: выбираем просроченные продукты
CURRENT_DATE - текущая дата

Что можно писать в WHERE

  • Сравнения: =, >, <, >=, <=

  • Логические связки: AND, OR, NOT

  • Проверки на вхождение: IN, BETWEEN, LIKE

  • Подзапросы: «проверить список покупок перед выбором»

Или, мы хотим приготовить что-то на десерт:

SELECT *
FROM fridge
WHERE category = 'dessert' AND expiry_date > CURRENT_DATE;

Условие AND expiry_date > CURRENT_DATE добавляем на случай, если мы не выкинули всю просрочку до этого.

Подзапросы

В WHERE можно использовать подзапросы. Это когда нам нужна информация из другого источника, чтобы использовать ее в своем запросе. Например, нам надо понять что из рецепта отсутствует у нас в холодильнике.

SELECT *
FROM cooking_recipe
WHERE product NOT IN (SELECT product FROM fridge);

WHERE проверяет какие продукты отсутствуют в холодильнике.

Аналогично можно использовать EXISTS или NOT EXISTS
SELECT *
FROM fridge f
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM cooking_recipe s WHERE s.product = f.product);

EXISTS = есть продукт в списке
NOT EXISTS = нет продукта в списке

ANY \ ALL

Эти конструкции позволяют сравнивать с набором значений.

SELECT *
FROM fridge
WHERE expiry_date <= ALL (SELECT expiry_date FROM fridge WHERE category = 'milk');

Все хорошие домохозяйки используют принцип ротации. Выбирают продукты, срок годности которых меньше всех в категории “молоко”.

  • Подзапрос (SELECT expiry_date FROM fridge WHERE category = 'milk') возвращает даты всех банок молока.

  • Условие expiry_date <= ALL (...) означает: выбрать только те банки, у которых дата годности меньше или равна каждой другой банке молока.

  • Практически это банка (или несколько, если даты совпадают), которая старше всех остальных.

То есть, результат будет одна или несколько банок с самой ранней датой годности.

SELECT *
FROM fridge
WHERE expiry_date <= ANY (SELECT expiry_date FROM fridge WHERE category = 'milk');

  • Условие expiry_date <= ANY (...) означает: выбрать все банки молока, у которых дата годности меньше или равна хотя бы одной другой банке молока.

  • Тут почти все банки проходят условие, кроме самой свежей (если она самая большая по сроку).

  • Результат может быть несколько банок, не обязательно только одна. Все, кто «моложе или равны хотя бы одной другой», будут выбраны.

CASE в WHERE

Можно использовать CASE для сложной логики

SELECT *
FROM fridge
WHERE
CASE
WHEN product = 'milk' THEN shelf = 'top'
ELSE shelf = 'middle'
END;

Если я ищу молочные продукты в холодильнике, то должна их искать на самой верхней полке, иначе - на средней.


Ну а если тебе нужны слова поддержки и мотивации, то заглядывай в канал Сила слов. Там каждое утро приходит мотивационное сообщение для тебя, чтобы ты верил себе и в себя, продолжал или только начинал действовать.

Показать полностью

Структура запроса SQL и порядок выполнения блоков

Многие думают, что SQL читается сверху вниз — как написано, так и выполняется. Но это не так.
SQL-запрос устроен хитро: порядок написания порядок выполнения.

Структура запроса SQL и порядок выполнения блоков Microsoft Excel, Аналитика, Эмоциональное выгорание, SQL, Аналитик, База данных, Самообразование, Профессия, Онлайн-курсы, Бесплатное обучение, Поиск работы, Курсы

Классический скелет запроса выглядит так:

SELECT — какие поля выбрать

FROM — из какой таблицы

JOIN — если нужно соединение

WHERE — фильтрация строк до агрегации

GROUP BY — группировка

HAVING — фильтрация групп (после агрегации)

ORDER BY — сортировка

LIMIT — ограничение количества строк

SELECT — это конструктор. Ты как будто сначала берёшь детали, потом отбираешь нужные, потом собираешь по группам, и только потом смотришь итог.

Мы привыкли, что текст читается слева направо, сверху вниз. Но не везде так:

  • в арабском и иврите — читают справа налево,

  • в китайском — традиционно писали сверху вниз.

Это не ошибка, не странность, а особенность языка, которая исторически так сложилась.

SQL — тоже «язык», и у него есть свои правила: мы пишем запрос сверху вниз, начиная с SELECT
А выполняется сам запрос совсем в другом порядке.

Об этом уже есть пост в моем новом канале На связи: SQL. Это канал про нюансы SQL, практические задачки и многое другое, что связано с аналитикой. Его я создала недавно абсолютно с нуля. Так что, если интересно, то подписывайся. А вот и ссылка на пост про последовательность выполнения запросов.

Где ещё встречается разница между тем, как пишут и как «читают»:

  • Музыка 🎼
    В нотах всё аккуратно записано: сверху вниз, слева направо. Но музыкант, читая ноты, должен сначала понять тональность, размер, темп, и только потом играть каждую ноту по порядку. То есть фактически исполняется не в том же порядке, как просто «прочитал глазами».

  • Рецепты в кулинарии 👩‍🍳
    В рецепте шаги написаны линейно: 1, 2, 3. Но когда готовишь, иногда сначала ставишь воду кипятиться, пока режешь овощи. Т.е. порядок написанного ≠ фактический порядок действий.

  • Юридические документы 📑
    Контракт читается сверху вниз, но при толковании юристы сначала смотрят на определения терминов, потом на условия, потом на исключения.

  • Программирование в целом 💻
    В коде написано: «вызови функцию А, потом Б». Но компилятор или интерпретатор сначала обрабатывает импорт библиотек, парсит синтаксис, оптимизирует, и только потом «доходит» до исполнения.

В SQL — такая же история: пишем запрос сверху вниз, но база данных «читает» его по-своему. Про фактический порядок выполнения я написал подробно в своём канале На связи: SQL, так что если интересно — загляните 😉

Показать полностью
0

Таблицы в базах данных: где чаще всего "горит"

Когда мы слышим слова таблица, то сразу идет ассоциация со строками и столбцами. Но в базе данных - это не просто строки и столбцы, это мини вселенная со своими правилами и требованиями.

В своем канале На связи: SQL я рассказываю об особенностях языка SQL. Разбираю аналитические запросы и подходы работы с данными. Канал создала недавно с нулем подписчиков, но там уже есть интересная информация для работы аналитиков. Подписывайся!

Таблицы в базах данных: где чаще всего "горит" Моральная поддержка, Мотивация, SQL, Аналитик, Аналитика, Анализ данных, База данных, Самообразование, Смена профессии, Смена работы, Данные, Microsoft Excel, Длиннопост

И для формирования таблиц в БД есть свои требования, нюансы и особенности.

Очень часто аналитики сталкиваются со следующими проблемами при работе с данными:

Слишком много столбцов

Иногда пытаются «запихнуть всё» в одну таблицу. Получается «широкая простыня» с сотнями колонок.
Такой подход приводит к тому, что становится неудобно работать, запросы тормозят, а половина столбцов вообще пустая.

В этом случае необходимо прибегать к нормализации данных — разносить данные по отдельным связанным таблицам.

Грубо говоря, нормализация - это способ организации данных. Что именно хранится, где именно хранится и как все, что хранится, связано между собой.

Дублирование данных

В таблице могут храниться одни и те же данные по 100 раз (например, имя клиента в каждом заказе).

Это приводит к сложности обновления — изменил телефон в одном месте, а в другом он остался старым; объем БД растет, что требует увеличения ресурсов для работы с данными.

В этом случае необходимо выносить повторяющиеся данные в отдельные таблицы и связывать ключами.

И это тоже про нормализацию данных.

Пустые ячейки (NULL)

Есть поле, но оно ничем не заполнено. И тогда аналитик задается вопросом: что это значит? Что данных просто нет (их никто не вносит), данные вносят, но они потерялись при загрузке в таблицу, либо эти данные необходимо воспринимать как равные нулю...

В этом случае необходимо сначала посмотреть требования к источнику данных, есть ли там обязательность их заполнения. Если данные обязательны к заполнению, то стоит рассмотреть ETL (Extract Transform Load - извлечение, преобразование и загрузка) процесс данных.

И от полученных результатов принимать решение как расценивать NULL данные.

Неправильный тип данных

Телефон хранят как INT, даты — как текст, деньги — как FLOAT.
Такой подход приводит к тому, что в телефоне «съедается» +7, даты не сортируются, а деньги теряют копейки.

И аналитик не может корректно обрабатывать данные, что приводит либо к ошибкам в результатах, либо к увеличению этапа обработки данных для выполнения какой-либо аналитики.

В этом случае: только правильное использование типов данных.

Нет ключей и индексов

Ключи нам нужны, чтобы однозначно идентифицировать данные и связывать таблицы между собой.

Есть первичный ключ (Primary Key) и внешний ключ (Foreign Key)
Первичный ключ - это уникальный идентификатор. Например есть два Ивановых Ивана Ивановича, но у них будут разные ID. Этот ID будет однозначно идентифицировать каждого из них.
Внешний ключ - это ссылка на другую таблицу. Например есть таблица заказов и в ней есть поле client_id. Это поле будет ссылаться на ID нашего Иванова Ивана Ивановича в таблице с персональными данными.

Индексы нам нужны для ускорения поиска.

Представь, у тебя есть огромная книга (миллионы строк в таблице). Если ты ищешь слово вручную — придётся листать страницу за страницей.

Но если есть алфавитный указатель (индекс) — ты сразу находишь нужное слово.

Примеры:

  • Поиск клиента по номеру телефона

  • Поиск заказов по дате

  • Поиск товаров по категории

Индексы ускоряют запросы в разы, но требуют памяти и времени на обновление (поэтому ими злоупотреблять тоже не стоит).

Слияние «всего подряд»

Если таблицу использовать как свалку — складывать туда и клиентов, и товары, и заказы — это как в одной кастрюле сварить борщ, компот и макароны.
Итог: никто не понимает, что с этим есть.

А в канале На связи: SQL уже первые посты про структуры запросов и JOIN ждут тебя.

Если тебе нужна поддержка и мотивация или просто сопутствующие слова для твоего развития, то приходи в канала Сила слов. Там каждое утро тебя ждет мотивационное и поддерживающее послание.

Показать полностью

Из чего состоит база данных? Простыми словами и с примерами из жизни

База данных — это не какой-то страшный монстр из IT-страшилок. Это, скорее, твой самый организованный шкаф, в котором всё лежит по полочкам и ты всегда знаешь, где что искать.

Вот разберёмся, из чего она состоит и почему это важно.

Особенности и нюансы, а также интересные факты, задачи и многое другое можно прочитать в моем канале На связи: SQL Я его веду с нуля, и рассказываю в публикациях информацию с самых основ. Подписывайся! Планирую разбирать там интересные аналитические задачи.

Из чего состоит база данных? Простыми словами и с примерами из жизни База данных, Microsoft Excel, Таблица, SQL, Аналитик, Аналитика, Самообразование

1. Таблицы — это как списки гостей на твоей вадьбе

Ты ведь когда-нибудь составлял(а) список гостей? Кто приглашён, как будет добираться, где остановится, откуда забрать? Вот это и есть таблица — аккуратный список, где каждая строка — отдельный гость, а каждый столбец — важная инфа про него.

Представь: ты пытаешься запомнить, кто из гостей любит веганский салат, а кто шоколадный торт. В таблице всё чётко — не надо ломать голову!

2. Поля (столбцы) — это категории, которые помогают разложить данные по полочкам

Поле — это как коробка с надписью «Имя», «Телефон», «Принёс подарок». Без таких коробок у тебя бы всё смешалось в одну кучу — как если бы носки и трусы лежали в одной коробке и искать их было бы сплошным кошмаром.

Жизненный пример: когда мама говорит: «Твои учебники на полке, а игрушки — в коробке», она на самом деле говорит о полях — разделении информации.

3. Записи (строки) — это конкретные данные, про каждого гостя или объект

Строка — это, грубо говоря, одна полная карточка гостя: «Оля, +7 900..., принесла торт». Не нужно ничего додумывать — всё записано и понятно.

Представь: хочешь позвонить Оле? Заглядываешь в её строку — и все контакты под рукой.

А теперь маленький секрет базы данных:

Представь, что у тебя не просто один список гостей, а сотни списков — по разным праздникам, по родственникам, по коллегам. И ты хочешь быстро узнать, кто из них умеет играть на гитаре или кто приносил на последний праздник вино.

Здесь на помощь приходят…

  • Индексы — как яркие закладки в книгах. Без них поиск был бы как искать иголку в стоге сена.

  • Связи (отношения) — это как ниточки между гостями и подарками. Они показывают, кто что принёс, кто с кем пришёл и кто кому друг.

  • Представления (вьюшки) — это твои любимые списки, которые показывают только нужных гостей — например, только тех, кто любит танцевать.

  • Процедуры и триггеры — это автоматические помощники, которые, например, сразу отправят напоминание гостю, если он не подтвердил участие.


Почему это важно?

Потому что без базы данных твой «шкаф» превратится в хаос: всё смешается, запутается, и ты будешь тратить часы, чтобы найти нужную информацию.

База данных — это как суперорганайзер твоей жизни, только для данных.

Ну а в своем канале На связи: SQL я пишу об особенностях языка SQL, интересных ситуациях и все это пытаюсь объяснить простым доступных языком.

Показать полностью 1

База данных: гардероб, кухня и мастерская в одном месте

Представьте себе шкаф у вас дома. В одном отделении лежат полотенца, в другом — футболки, в третьем — кастрюли (если шкаф на кухне). Каждая полка — для своих вещей, чтобы потом легко было найти.

База данных (БД) — это тот же шкаф, только для информации. Она хранит данные так, чтобы их можно было легко положить, достать и разложить по порядку.

Если тебе интересно узнать больше про базы данных и SQL — заглядывай в мой телеграм-канал sql_in_touch. Там я просто и понятно рассказываю, как работать с SQL, разбираю практические примеры и делюсь лайфхаками для начинающих. Буду рада видеть тебя в числе подписчиков и вместе разбираться в мире данных!

База данных: гардероб, кухня и мастерская в одном месте Аналитика, Аналитик, Microsoft Excel, База данных, Данные, Анализ данных, SQL, Отчет, Визуализация, Визуализация данных, Postgresql, Oracle, Образование, Длиннопост

В нашей жизни есть разные шкафы. Платяной шкаф, кухонный шкаф, шкаф с инструментами и т.д. Так и в мире данных есть разные БД.

Виды баз данных и зачем они нужны

1. Реляционные БД (табличные)

  • Данные хранятся в таблицах (как в Excel, только гораздо умнее).

  • Таблицы связаны между собой: в одной лежат заказы, в другой — клиенты, и они связаны по уникальному номеру клиента.

  • Примеры: MySQL, PostgreSQL, Oracle.

  • 📌 Где хороши: когда данные структурированы и связи между ними важны (интернет-магазин, банковские операции).

💡 Пример:
У меня в одном ящике лежит нижнее белье, в другом — футболки, а на плечиках висят брюки и пиджаки. Мне нужно быстро собрать наряд для собеседования. Я открываю нужные ящики и беру нужные вещи — так я собираю образ. Да, бывает, что я надену на себя вещи, которые не сочетаются между собой. Но в данном контексте это будет означать, что я не ограничила выборку условиями. А все необходимые составляющие: футболка, брюки, пиджак и т.д. будут выбраны из нужного ящика или вешалки.

Так и база данных — она состоит из разных «ящиков» (таблиц), в которых хранится разная информация. Но чтобы получить полный «наряд» (то есть ответ на запрос), система быстро соединяет данные из этих ящиков и выдает нужный результат. Это и есть работа с базой данных — быстро и удобно находить нужные сведения, даже если они лежат в разных местах.

2. Документоориентированные БД

Документоориентированные базы данных — это как личные папки или досье, где в каждой папке может быть разный набор информации, и она не обязательно одинаковая у всех.

  • Данные хранятся в виде документов (JSON, XML) — как целые досье.

  • Каждый документ может содержать разную структуру, без строгих таблиц.

Примеры: MongoDB, CouchDB.

💡 Пример:, у стилиста есть папка с данными о каждом клиенте: цвет волос, любимый стиль, что уже покупали, фотографии образов. У одного клиента в папке может быть описание прически, у другого — заметки про аксессуары, у третьего — список любимых магазинов. И это нормально, потому что каждая папка индивидуальна и хранит то, что важно именно для этого клиента.

📌 Где такие базы удобны? Когда данные часто меняются и не всегда бывают одинаковыми — например, каталоги товаров с разными характеристиками или профили пользователей с разным набором информации.

3. Ключ-значение

Представь повара на кухне, у которого на полках стоят контейнеры с приправами. На каждом контейнере — ярлычок: «Соль», «Перец», «Базилик». Повар сразу видит, где что лежит, и может быстро взять нужную специю, не тратя время на поиски.

В базах данных типа ключ-значение, например Redis или Memcached, всё устроено похожим образом: есть «ключ» — это как ярлычок на контейнере, и «значение» — содержимое внутри. Когда нужна информация, система быстро находит значение по ключу — без лишних сложностей и долгих поисков.

📌 Где такие базы классно работают? Когда нужна очень быстрая реакция: кэширование данных, хранение настроек, сессий пользователей, временных значений — чтобы всё на кухне (то есть в системе) шло как по маслу.

4. Графовые базы данных

Соцсети — отличный пример того, как работают графовые базы данных.

В таких базах информация хранится в виде «узлов» — это могут быть пользователи, группы, посты, события. «Связи» — это отношения между этими узлами: кто с кем дружит, кто подписан на кого, кто лайкнул чей пост, кто участвует в каком событии.

В итоге получается огромная сеть — граф — где можно быстро понять, кто ваши друзья, кто из них общается между собой, какие группы и интересы вас объединяют.

📌 Где полезны графовые БД? В соцсетях для построения друзей и рекомендаций, в картах для прокладывания маршрутов, в системах рекомендаций товаров.

💡 Пример:
Представь, что у тебя есть большая компания, и тебе нужно понять, кто с кем работает вместе, кто кому помогает и кто отвечает за какие задачи.

Каждый сотрудник — это «узел», а связи между ними — это совместные проекты, встречи или переписка. Так можно быстро увидеть, кто является центром коммуникаций, кто с кем тесно взаимодействует и как лучше организовать работу команды.

Графовая база поможет быстро найти нужных людей и понять, как информация и задачи «текут» внутри компании

Итог

База данных — это способ хранить и упорядочивать данные, как мы упорядочиваем вещи дома или в рабочем шкафу.

  • Хотите чёткий порядок и строгие связи? → Реляционные БД.

  • Нужна гибкость и разная структура? → Документоориентированные.

  • Важна молниеносная скорость для простых данных? → Ключ-значение.

  • Важны сложные связи? → Графовые.

Как у хорошей хозяйки или стилиста — в базе всё лежит там, где нужно, и всегда можно быстро достать.

Показать полностью 1
Отличная работа, все прочитано!