Рубрика «sql» - 45

Хороший перебор — это отсутствие перебора. Рассмотрим пример замены полного перебора запросом.

В свое время, года 3 назад, возникла необходимость оптимизации конфигурации 1С и устранения ее узких мест в одной компании. Одним из таких узких мест оказался, казалось бы, безобидный, механизм распределения товаров в реализации по сериям. Суть в том, что строк распределялось достаточно много и было это очень медленно. Не миллионы за раз, конечно, но на это самое распределение для одного документа могло уходить до минуты.

Запрос специально привожу на T-SQL, т.к. думаю, что Хабравцам это будет ближе.
Читать полностью »

image

До середины 70-х годов информация в базах данных распределялась по старинному иерархическому, или «древовидному», принципу, который до сих пор используется в настольных операционных системах.

Первые прототипы реляционных СУБД существовали уже в 70-е годы ХХ века. Однако мало кто верил в возможность добиться эффективной реализации таких систем. Тем не менее, к концу 1980-х годов реляционные системы заняли на мировом рынке СУБД доминирующее положение.

В связи с этим многие компании стали позиционировать свои СУБД как «реляционные» в рекламных целях. Но далеко не всегда они имели для этого достаточно оснований. Поэтому автор реляционной модели данных Эдгар Кодд в 1985 году опубликовал свои знаменитые «12 правил Кодда», которым должна удовлетворять каждая РСУБД.

Одним из первых прототипов реляционных баз данных была система System R. Это проект компании IBM, который появился в 1976 году. Он вдохновил будущих основателей Oracle на создание собственной реляционной СУБДЧитать полностью »

В предыдущей статье мы поделились своим опытом внедрения и использования СУБД ClickHouse в компании СМИ2. В текущей статье мы затронем вопросы масштабирования, которые возникают с увеличением объема анализируемых данных и ростом нагрузки, когда данные уже не могут храниться и обрабатываться в рамках одного физического сервера. Также мы расскажем о разработанном нами инструменте для миграции DDL-запросов в ClickHouse-кластер.

Два шарда по две реплики

Читать полностью »

image

Сразу скажу, что в этой статье нет универсального совета на все случаи, а рассмотрен случай оптимизации лишь небольшого класса запросов. Тем не менее такие запросы могут встречаться во многих проектах.

Читать полностью »

Тестирование производительности Oracle In-Memory Option c использованием TCP-H Benchmark - 1 Одним из ключевых нововведений СУБД Oracle версии 12.1.0.2 стала опция In-Memory. Основная её идея заключается в том, что для выбранных таблиц вы можете легко активировать dual-format режим, который объединяет стандартный для Oracle DB построчный формат хранения данных на диске и поколоночный формат в оперативной памяти.

Соответствующее преобразование и дублирование данных в память происходит автоматически. Лично для меня это было большой новостью, так как я занимаюсь разработкой хранилищ данных (DWH) и имел опыт работы с column-oriented DBMS Sybase IQ и HP Vertica, которые созданы для хранилищ и аналитики. А Oracle предложил Column Store плюс In-Memory плюс все возможности любимой СУБД! По сути, с этим решением Oracle вышел на рынок аналитических in-memory баз данных (кто не читал, рекомендую отличную статью на Хабре со сравнением баз данных этого класса). Идея Oracle очень многообещающая, но на практике на моих тестовых примерах результаты, к большому сожалению, не впечатлили. Было это в прошлом году и я решил подождать пока технологию усовершенствуют. После выхода очередного патча с улучшениями In-Memory Option я вернулся к этому вопросу. Для статьи был выбран более объективный тест, который при желании смогут повторить читатели.
Читать полностью »

JSON сейчас один из самых используемых форматов данных в разработке. Большинство современных сервисов возвращают информацию в виде JSON. JSON также предпочитаемый формат для хранения структурированный информации в файлах, например. Так как очень много данных используется в JSON-формате, то поддержка JSON в SQL Server особенно становится актуальной, чтобы иметь возможность обмениваться данными с другими сервисами.

JSON стал одной из самых востребованных фич, добавленных в SQL Server 2016. Далее в статье мы рассмотрим основные механизмы работы с JSON.
Читать полностью »

Telegram-bot: моя история. Часть вторая - 1

Доброго времени суток! Данный материал является продолжением первой части, в которой освещены инструменты и возможности разработки продукта на облачной платформе. Примером является актуальное мобильное расширение доступа к расписанию пар в университете — Telegram-bot.

Уделив время первой публикации, вы можете ознакомиться не только с первоначальным развертыванием и необходимыми ресурсами, но и с обзором приложения от автора. Информация ниже сконцентрирована в большей степени на описании технической стороны и в меньшей на выводах по итогам на текущий момент.
Читать полностью »

В этой заметке я расскажу о нашей демонстрационной базе данных для PostgreSQL: почему она важна для нас и как может пригодиться вам, как устроена схема и какие данные в ней содержатся.

Сразу приведу ссылку на полное описание (там же написано, где взять демо-базу и как ее установить).

image

Читать полностью »

Привет! Этот пост о том, что нового в DataGrip 2016.3. Напомню, что описанное справедливо и для других IDE на платформе IntelliJ с поддержкой баз данных: PHPStorm, PyCharm, RubyMine и, конечно, IntelliJ IDEA. Кроме одной маленькой возможности, о чём отмечу отдельно.

Этот релизный цикл был очень важным — удалось многое из того, что нас долго просили сделать: поддержка триггеров, поиск использований внутри представлений и функций, отложенное редактирование таблиц. Благодарим тех, кто не стесняется тестировать наши инструменты и пробует новые версии задолго до релиза.

Итак, DataGrip 2016.3!

Релиз DataGrip 2016.3 - 1

Читать полностью »

SQL: пара приемов в SELECT-запросах - 1
Автор: Юрий Цыганенко, Senior QA

Тестирование новых функций часто проводят на данных, взятых с уже функционирующей системы. В этом случае тестировщикам порою приходится строить запросы для хитрых случаев. Например, нужно протестировать новую функциональность интернет-магазина, причём играют роль интервалы между покупками. Нам доступны данные с работающей версии — можно загрузить их на тестовый стенд и проверить работу новой версии продукта. (NB!: конечно, имея дело с «живыми» данными, нужно исключить из них приватную информацию и обеспечить возможность логина интересующим нас пользователям).

Для выбора интересных нам пользовательских аккаунтов нужно сопоставить максимальные интервалы между покупками у разных пользователей.

От тестировщика требуется построить SQL-запрос, выдающий N пользователей, у которых интервалы между датами заказов будут наибольшими.

Аналогичные задачи и их разбор — под катом.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js