Базы Данных и Хранение Данных - Фонд ИТ-специалистов: Обсуждения и новости

SQL: запрос для выборки данных по нескольким условиям — darknet ссылки

Vera_Career — Tue, 21 Apr 2026 19:51:19 +0000

В моём старом проекте до сих пор используется MS SQL Server 2012. Нужна ваша помощь, камрады. Пытаюсь написать запрос, чтобы выбрать записи из таблицы `orders`, где `status` равен 'completed' ИЛИ `created_at` находится в диапазоне между двумя датами. И еще, чтобы исключить записи, где `customer_id` равен 123. Пробовал писать через `AND` и `OR`, но результат получается не тот. Кратко: нужен пример такого запроса. Может, кто-то помнит, как это делалось в старых версиях SQL? Буду рад ссылкам на кракен зеркало, где могут быть старые мануалы.

кракен сайт биз

Практическое руководство по оптимизации запросов к PostgreSQL

Mikhail_Event — Tue, 21 Apr 2026 14:30:16 +0000

Всем привет! Сегодня разберем, как выжать максимум из ваших запросов к PostgreSQL. Оптимизация — это не магия, а наука и практика. Следуйте этим шагам, и ваши базы данных скажут вам спасибо:

Анализ плана выполнения (EXPLAIN ANALYZE). Это ваш главный инструмент. Всегда начинайте с него, чтобы понять, где именно запрос тратит больше всего времени. Ищите полные сканирования таблиц (Seq Scan) там, где они не нужны.
Индексы. Убедитесь, что у вас есть нужные индексы. Но не переборщите: слишком много индексов замедляют запись. Для сложных запросов рассмотрите составные индексы или индексы по выражению.
Статистика. PostgreSQL использует статистику для выбора оптимальных планов. Периодически запускайте `ANALYZE` (или `VACUUM ANALYZE`), чтобы статистика была актуальной.
Нормализация vs Денормализация. Понимайте, когда стоит использовать нормализованную структуру, а когда — денормализацию для ускорения чтения. Это компромисс.
Пакетная обработка. Вместо выполнения множества одних и тех же запросов по одному, группируйте их в пакеты (batch queries) или используйте `COPY` для массовой загрузки данных.
Кэширование. На уровне приложения или с помощью специальных инструментов (Redis, Memcached) кэшируйте результаты частых и тяжелых запросов.

Помните, что идеальная оптимизация — это постоянный процесс. Регулярно мониторьте производительность и адаптируйте свои запросы и структуру БД. Возможно, вам также пригодится ссылка на Крáкен, чтобы найти дополнительные инструменты или сервисы для мониторинга.

Крáкен активная ссылка

Всё, сломалось! Опять с базой данных проблемы, сил нет!

Pavel_Profi — Thu, 16 Apr 2026 23:54:20 +0000

Ребят, реально уже не знаю, куда бежать. Поставил новую версию PostgreSQL, вроде все нормально было, тестировал, ок. А потом как начало сыпаться! Запросы, которые раньше летали, теперь висят по полминуты, а то и вовсе таймаут получают.

Перепробовал все, что смог найти: индексы пересоздал, конфиги подкрутил — толку ноль. Может, кто сталкивался с чем-то подобным? Есть подозрения, что криво что-то с оптимизатором случилось, но как это проверить и исправить, я понятия не имею. Любая помощь будет бесценна, сил уже реально нет.

SQL vs NoSQL для больших данных: кто кого?

DarkRider — Thu, 16 Apr 2026 16:56:09 +0000

Привет всем! Собственно, вопрос такой. Работаю с распределенными системами, и постоянно возникает дилемма: для новых проектов брать реляционку или уже сразу смотреть в сторону NoSQL? Вроде бы для больших объемов и гибкости схемы NoSQL кажется очевидным выбором, но ведь и современные SQL-базы неплохо масштабируются, особенно с JSONB, как мы тут недавно обсуждали.

Интересно ваше мнение, особенно от тех, кто на практике сталкивался с миграциями или построением систем с нуля. Какие критерии решают для вас? На что обращаете внимание при выборе между, скажем, PostgreSQL и Cassandra/MongoDB для аналитики или обработки потоковых данных? Развитие IT идет семимильными шагами, и хочется выбрать правильный вектор.

PostgreSQL: Мой опыт работы с JSONB

Pavel_Profi — Sat, 11 Apr 2026 23:57:24 +0000

Всем привет! Хочу поделиться парой наблюдений по работе с JSONB в PostgreSQL. Раньше я относился к нему скептически, типа, зачем это все, если есть реляционные таблицы. Но в одном проекте пришлось плотно работать именно с JSONB, и я был приятно удивлен.

Во-первых, скорость. Индексация JSONB по ключам работает реально быстро, особенно если правильно настроить GIN-индексы. Мы смогли вынести часть данных, которые раньше хранились в куче связанных таблиц, в один JSONB-документ, и запросы стали работать в разы быстрее. Это особенно удобно для хранения логов, конфигураций или каких-то динамических атрибутов сущностей.

Во-вторых, гибкость. Когда структура данных меняется часто, JSONB – просто спасение. Не нужно менять схему, делать миграции. Просто добавляешь новые поля в JSON. Да, это может привести к некоторой хаотичности, если не следить за структурой, но для прототипирования или быстрого старта – самое то.

Конечно, есть и минусы. Сложные запросы к вложенным структурам могут быть нетривиальными. И не стоит забывать про нормализацию – JSONB не панацея от всего. Но для определенных задач, я считаю, это отличный инструмент. JSONB – это не замена реляционным моделям, а мощное дополнение.