'Айтишник' из деревни

🤍 Пополним коллекцию шпаргалок по программированию Это репозиторий, который содержит шпоры и короткие справочники по разным технологиям и ЯП Список шпаргалок: 🟣Языки 🟣Операционные системы 🟣Фронтенд 🟣Бэкенд 🟣Баз данных 🟣Инструменты 🟣IDE / Текстовые редакторы 🟣Библиотеки Ссылка на Github https://github.com/crescentpartha/CheatSheets-for-Developers

Обучающий пост Или как работает Sql запрос... Очень важно понимать логику выполнения запроса, для написания легких скриптов, которые не положат прод. Подписывайся на телегу, там много полезной инфыt.me/...ageE

Пост про бабки, или что там по рынку зарплат в IT. Слева РФ, справа валютная удалёнка. Подписывайся на телегу https://t.me/ITFROMVILLAGE

Вопросы на собеседовании по базам данных. Вопрос 3. Что такое нормализация/денормализация базы данных? Ответ. Нормализация базы данных — это процесс организации структуры базы данных таким образом, чтобы минимизировать избыточность данных и обеспечить их целостность. Это достигается путём разделения данных на отдельные сущности и связи между ними. Нормализация помогает избежать аномалий обновления, удаления и вставки данных, а также упрощает поддержку и изменение базы данных.Существует несколько уровней нормализации:Первый уровень (1NF) — каждый атрибут должен содержать атомарное значение, то есть не быть списком значений.Второй уровень (2NF) — каждый атрибут должен зависеть от первичного ключа.Третий уровень (3NF) — каждый атрибут должен зависеть от первичного ключа и не зависеть от других атрибутов.Денормализация базы данных — это процесс объединения данных из нескольких таблиц в одну, чтобы ускорить выполнение запросов. Это делается за счёт увеличения избыточности данных, но позволяет сократить количество соединений между таблицами и повысить производительность запросов.Денормализация может быть полезна в следующих случаях:Когда требуется высокая производительность запросов, особенно для отчётов и аналитики.Когда данные редко изменяются или обновляются.Когда данные не критичны для целостности и безопасности.Однако денормализация также имеет свои недостатки:Увеличение объёма базы данных.Риск возникновения аномалий обновления данных.Сложность поддержки и изменения базы данных.Выбор между нормализацией и денормализацией зависит от конкретных требований к базе данных и её использованию.

Вопросы на собеседовании по базам данных. Вопрос 2. В чем специфика, отличие Oracle, Postgres, MS SQL, ClickHouse? Ответ. Oracle - это корпоративная реляционная база данных, предлагающая широкий спектр функций, включая поддержку больших объемов данных, высокую доступность и масштабируемость. Oracle известен своей надежностью и безопасностью, а также поддержкой различных платформ и языков программирования.PostgreSQL - это свободная кроссплатформенная объектно-реляционная база данных, которая предлагает высокую гибкость и расширяемость. PostgreSQL поддерживает множество функций, включая транзакции, индексы, хранимые процедуры и триггеры. Он широко используется в разработке веб-приложений и научных исследованиях.Microsoft SQL Server - это реляционная база данных, разработанная Microsoft. Она предлагает высокую производительность, масштабируемость и безопасность. Microsoft SQL Server поддерживает множество функций, включая транзакции, индексы, хранимые процедуры и триггеры. Он широко используется в корпоративных приложениях и системах управления базами данных.ClickHouse - это колоночная база данных, предназначенная для обработки больших объемов данных в реальном времени. ClickHouse предлагает высокую производительность и масштабируемость, а также поддержку сложных аналитических запросов. Он широко используется в аналитике больших данных, финансовых услугах и рекламе.Основные отличия между этими базами данных заключаются в их архитектуре, функциональности и области применения. Oracle и Microsoft SQL Server являются реляционными базами данных, предназначенными для широкого спектра приложений, включая корпоративные системы и системы управления базами данных. PostgreSQL и ClickHouse предлагают более специализированные функции, предназначенные для конкретных областей применения, таких как разработка веб-приложений и аналитика больших данных соответственно.