Базы данных (Data Base)

Антипаттерн: SELECT * - удобно, но опасно Использовать SELECT * - значит звать всех на вечеринку, даже если звал только двоих. Почему это плохо: 🔹 Излишняя нагрузка на сеть и СУБД - выбираются все столбцы, включая ненужные. 🔹 Проблемы с индексами - СУБД может не использовать покрывающий индекс. 🔹 Ломается при изменении схемы - добавил столбец → внезапно изменилось поведение приложения. 🔹 Сложнее…

За каждой технологией стоят люди, которые её придумали, разработали и запустили. 30 октября на ЛЦТ.Фест встретятся IT-специалисты, эксперты, представители бизнеса и городских команд. Увидите реальные проекты, обсудите современные технологии, познакомитесь с представителями индустрии,найдете новые профессиональные возможности - вакансии и стажировки в крупных компаниях. А еще узнаете, кто раз…

Postgres против MySQL. Postgres спроектирован как единая, целостная система, и этот архитектурный подход определяет принципы работы всех остальных компонентов. Данные хранятся в виде «кучи» (heap), где могут одновременно существовать несколько версий одной и той же строки. При обновлении создаются новые версии, а старые сохраняются до тех пор, пока не будут удалены в процессе очистки (VACUUM). М…

🛑 Антипаттерн: "Списки через запятую" в базе данных Признайтесь, у каждого был соблазн сделать это. У вас есть сущность (например, User), и нужно сохранить список их ролей или IDs купленных товаров. Создавать отдельную таблицу кажется оверхедом, и вы решаете: "А, запишу просто строкой через запятую". В БД это выглядит так: role_ids: "1,4,12" Почему это бомба замедленного действия и как это лечи…

PostgreSQL или MySQL? Один из самых частых вопросов от разработчиков и DevOps - “Что лучше: PostgreSQL или MySQL?”. Давай без фанатизма, просто по фактам 👇 🔷 PostgreSQL: 🔵 Поддержка JSONB с индексами - почти как NoSQL внутри SQL 🔵 CTE, оконные функции, полнотекстовый поиск - топ для аналитики 🔵 Расширяемость: можно писать свои типы, функции, операторы 🔵 Хорош для сложных запросов, аналитики, г…

💣 NULL — тихий саботаж в твоей БД На первый взгляд, NULL — просто отсутствие значения. Но на практике это частый источник багов, неверных аналитик и проблем в бизнес-логике. 📉 Антипаттерн: беспечное обращение с NULL Примеры: SELECT * FROM users WHERE age > 18; — Пользователи с age = NULL не попадут Ты думаешь, что отбираешь всех взрослых, но age = NULL тут "выпадает", ведь NULL > 18 → UNKNOWN…

⚡️ Индексы в базах данных: как заставить запросы летать Представь, что тебе нужно найти нужную главу в техническом справочнике на 1000 страниц. Без оглавления придется листать всё подряд (в базах данных это называется Full Table Scan - страшный сон любого админа). Индекс - это и есть то самое оглавление. Как это работает под капотом? Чаще всего индексы строятся на основе B-деревьев (B-Tree) или …

Антипаттерн: Ненормализованная схема в SQL Когда нужно «быстро запилить фичу», руки тянутся сделать одну таблицу, где и заказ, и клиент, и товары — всё в куче. Пример: CREATE TABLE orders ( order_id SERIAL PRIMARY KEY, customer_name TEXT, customer_email TEXT, product_1_name TEXT, product_1_price NUMERIC, product_2_name TEXT, product_2_price NUMERIC ); 😰 Что пойдет не так: – Дублировани…

📊 Качество данных сложно масштабировать, если каждая проблема решается вручную. Чем больше систем и пользователей, тем быстрее растёт поток заявок, проверок и исправлений. На открытом уроке «Технологии и принципы построения DQaaS в современных системах управления данными» разберём, как превратить работу с качеством данных в управляемый сервис. Покажем модель «15 шагов к чистым данным», организаци…

🎯 Мини-гайд: как НЕ спроектировать монстра вместо схемы БД Когда проект только начинается, есть соблазн «не заморачиваться» и сделать одну большую таблицу на всё. Спойлер: потом будет больно. Вот как этого избежать 👇 1. Начинай с нормализации – Смотри, какие поля повторяются. – Разделяй по сущностям: клиент ≠ заказ ≠ товар. – Нормальные формы — не академикам, а тебе на пользу. 2. Определи связ…