Must read. 5 свежих англоязычных статей об SQL

SQL vs NoSQL: что такое графовые базы данных?

Мы уже упомянули, что кроме SQL существует и так называемый NoSQL-подход. Их главное различие в том, что SQL работает с реляционными базами данных, а NoSQL — с альтернативами. Одна из них — это графовые базы данных, и в последнее время им уделяется всё больше внимания.

В чём же различия между реляционными и графовыми базами данных?

Структура: реляционные базы хранят данные в таблице и делают упор на сами объекты и их консистентности, а графовые хранят данные в сущностях, напоминающих связанные листы, и фокусируются на отношениях между объектами.

Подход к связям: в реляционных базах данных нет понятия связей между данными, а если вам очень нужно их обозначить, придётся использовать отдельную таблицу для представления этих связей. Структура же графовых баз данных напоминает объектно-ориентированную модель в программировании: у каждого объекта есть список связанных объектов. Благодаря этому они хорошо подходят для объектно-реляционного отображения (object-relational mapping).

6 полезных SQL-запросов для data-инженеров

Количество данных в мире растёт с каждым днём, а их анализ сейчас — одна из самых актуальных тем. Чтобы справляться с огромными объёмами, пригодится знание синтаксиса SQL. В статье разбирается шесть интересных запросов. Ниже приводим несколько из них.

Приём, который пригодится в работе с данными — это их сортировка по одному из параметров:

SELECT
 id,
 Amount,
 RANK() OVER (ORDER BY Amount desc)
FROM bill

Одни из самых важных показателей — дисперсия и стандартное отклонение. Вот удобный способ их посчитать:

SELECT
 VARIANCE(amount) AS var_amount,
 VAR_POP(amount) AS var_pop_amount,
 VAR_SAMP(amount) AS var_samp_amount,
 STDDEV_SAMP(amount) AS stddev_sample_amount,
 STDDEV_POP(amount) AS stddev_pop_amount,
FROM bill

Шпаргалка к командам:

И неувядающая классика — как рассчитать промежуточную сумму таблицы:

SELECT id,month
, Amount
, SUM(Amount) OVER (ORDER BY id) as total_sum
FROM bill

Лайфхак для увеличения скорости SQL-серверов

Медленная работа баз данных — одна из самых частых причин низкой скорости веб-приложений. Чтобы это исправить, стоит разобраться в том, как работают серверы баз данных и каким образом они используют память и CPU. И тут самое главное — понимание, что они очень любят сохранять всё-всё-всё в свой кэш. Кроме того, есть ещё и планы выполнения, в которых записаны действия системы, совершённые при запросе.

Бывает очень полезно заглянуть в них и разобраться, чем вообще занимается система. В частности стоит обратить внимание на операцию Key Lookup. Обычно она означает, что какого-то индекса не хватает — а значит, системе приходится просматривать соседние столбцы, чтобы найти нужное значение. Это неслабо тормозит всю работу.

Иногда достаточно добавить недостающие индексы — и скорость вырастает в несколько раз! Но, конечно, добавлять стоит только те индексы, которые действительно необходимы.

8 советов для эффективных запросов в MySQL

В начале работы у вас с проектом идёт конфетно-букетный период: вы весело пишете код, добавляете новые фичи и всё отлично работает. А потом проект масштабируется, количество данных увеличивается, а производительность снижается. Что теперь делать и как вернуть проекту былую лёгкость? Прежде чем погружаться в самые глубины, сверьтесь с этим списком — может, проблема вовсе не такая сложная:

• Используйте SELECT с именами полей вместо SELECT*. Вторая команда просматривает все столбцы, а значит, выполняется дольше. А ещё она потенциально может привести к хаосу — если кто-то добавит новые столбцы.
• Используйте JOIN для слияния таблиц — это гораздо эффективнее подзапросов. В отличие от последних, JOIN сначала находит общие элементы двух таблиц и только потом осуществляет слияние — так оно проходит гораздо быстрее.
• Не забывайте про индексы — это поможет ускорить выполнение запросов в десятки раз! Особенно они пригодятся в запросах с WHERE или JOIN.
• Используйте подстановочные операторы только в конце фразы. В противном случае система будет просматривать все строки и потратит на это кучу времени.