Git ? @itmozg

Шпаргалка по SQL #db ? @itmozg

? Типы баз данных #db ? @itmozg

REST API Design ? @itmozg

Как работает Docker? Архитектура Docker состоит из трех основных компонентов: ? Docker Client Это интерфейс, через который взаимодействуют пользователи. Он взаимодействует с Docker daemon. ? Docker Host Здесь Docker daemon принимает запросы Docker API и управляет различными объектами Docker, включая образы, контейнеры, сети и тома. ? Docker Registry Здесь хранятся образы Docker. Docker Hub, например, является широко используемым public registry. ? @itmozg

Базы данных классифицируются в первую очередь по методу организации данных, способу их поиска и хранения, производительности при доступе к данным и способности распределять данные по нескольким узлам для повышения доступности и устойчивости #db ? @itmozg

Облачные базы данных: Шпаргалка В современном мире, основанном на данных, выбор правильной базы данных имеет решающее значение и в то же время сложен. Сейчас облако предлагает больше возможностей для структурированных, полуструктурированных и неструктурированных баз данных, чем когда-либо. Эта шпаргалка поможет выбрать наиболее подходящую для ваших нужд. Структурированные базы данных? Структурированные базы данных организуют данные в предопределенные схемы и модели. Реляционные базы данных, такие как MySQL и PostgreSQL, хранят данные в таблицах со строками и столбцами. Колоночные базы данных, такие как Amazon Redshift и Google BigQuery, также имеют структурированную модель данных, но хранят их по-другому, оптимизируя для аналитических запросов. Преимущества: - Эффективные SQL-запросы - Возможность применения ограничений и валидации - Последовательность там, где это необходимо Примеры использования: CRM-системы, управление запасами, бухгалтерский учет, аналитика Полуструктурированные базы данных? Полуструктурированные базы данных обеспечивают гибкость, храня данные без соблюдения формальной схемы. Данные часто хранятся в виде JSON или других гибких форматов. Примеры включают в себя документ-базы данных, такие как MongoDB, графовые базы данных, наподобие Neptune, широкие колоночные хранилища, такие как ScyllaDB, и хранилища ключ-значение, такие как DynamoDB. Преимущества: - Гибкость для изменяющихся данных - Масштабируемость на разных серверах Примеры использования: Электронная коммерция, ленты социальных сетей, данные IoT Неструктурированные базы данных? Неструктурированные базы данных оптимизированы для хранения и обработки огромных объемов разнородных данных, таких как документы, изображения, видео. Примеры: AWS S3, Azure Blob Storage. Преимущества: - Хранение огромных объемов данных - Высокая масштабируемость Примеры использования: Медиарепозитории, управление контентом, океаны данных, журнальные данные, резервное копирование. #db ? @itmozg

Находим первое, N-ое или последнее значение в SQL FIRST_VALUE ( val ) - Start val NTH_VALUE ( val, N ) - Val at row N LAST_VALUE ( val ) - Final val Условие OVER определяет порядок Будьте осторожны с использованием значения по умолчанию - оно останавливает NTH и LAST на текущем значении => неожиданные результаты #db #sql ? @itmozg

Команды SQL - основы #db ? @itmozg

Как базы данных выполняют SQL-запросы? Процесс выполнения SQL-запросов в базе данных включает в себя несколько компонентов, взаимодействующих между собой. Хотя конкретная архитектура различных систем баз данных может отличаться, ниже описана общая последовательность действий. 1. Оператор SQL запускается в клиентской программе и передается по сети на сервер базы данных. 2. Когда сервер базы данных получает SQL-оператор, реляционный движок начинает его обработку. Сначала синтаксический анализатор проверяет правильность оператора. Затем он преобразует оператор в дерево запросов, которое представляет собой внутреннюю структуру данных. 3. Оптимизатор запросов просматривает дерево запросов и определяет наиболее эффективный способ выполнения SQL-оператора, создавая план выполнения. 4. План выполнения передается исполнителю запроса, который использует его для координации получения или изменения данных в соответствии с запросом SQL. Для доступа к данным исполнитель взаимодействует с движком хранилища. 5. Движок хранилища использует методы доступа - протоколы чтения и записи данных, наиболее эффективные для выполнения различных операций. 6. При чтении данных менеджер буферов проверяет, кэшированы ли нужные данные в памяти, и при необходимости извлекает их с диска. Это ускоряет последующий доступ. 7. При записи данных со вставкой или обновлением менеджер транзакций следит за тем, чтобы изменения происходили атомарно и сохраняли целостность базы данных. 8. В то же время менеджер блокировок накладывает блокировки, чтобы несколько транзакций могли выполняться одновременно, не конфликтуя между собой. Таким образом, обеспечивается изоляция и согласованность. Работая вместе, эти компоненты обеспечивают надежную и эффективную обработку SQL-запросов в системе управления базами данных. ? @itmozg