Оптимизация SQL запросов на примере ClickHouse

Бесплатно

Научимся писать SQL запросы так, чтобы не убить базу данных. Изучим основные методы оптимизации SQL запросов, актуальные для любой СУБД

https://stepik.org/course/Оптимизация-SQL-запросов-на-примере-ClickHouse-215412/

#ClickHouse

Awesome Data Engineering Learning Sources

Подборка ресурсов для изучения направления Data Engineering с минимальным бюджетом (большая часть бесплатно на YT).

https://datatalks.ru/awesome-data-engineering-learning-sources/

Как устроена база данных? Схемы, ограничения, индексы, кластеры

Для начинающих будет полезно

https://youtu.be/8L51FUsjMxA?si=z8uPvZjbnphQC3cx

Apache Iceberg + StarRocks YouTube Playlist

StarRocks as LakeHouse Query Engine

24 видосика.
https://youtu.be/8Q5Vev4O1lQ?si=7DIuO3IuIOmf6aHi

=== PS ===

В доке пишут, что StarRocks превосходит по производительности ClickHouse и Trino https://docs.starrocks.io/docs/benchmarking/

Понятно, что надо смотреть на типы задач, настройки и структуры данных, но интересный инструмент в любом случае.

Еще 1 статья Сравнение трино и старрокс https://gavrilov.info/all/sravnenie-query-dvizhkov-trino-i-starrocks/

#Iceberg #StarRocks

Перевод Analytics Engineering with SQL and dbt. Глава 1

Немного о концепции Analytics Engineering и терминологии.

https://datatalks.ru/analytics-engineering-with-sql-and-dbt-chapter-1/

#dbt

Понимание инкрементальных стратегий dbt, часть 1

Вторую часть не буду переводить, этот перевод сделал больше с целью ознакомить с вариантами обновления данных в таблицах. По технической реализации лучше доку смотреть и анализировать, как каждая стратегия работает на уровне макросов (или сгенерированного sql).

https://datatalks.ru/understanding-dbt-incremental-strategies-part-1/

#dbt

Перевод 2 главы "Моделирование данных для аналитики (dbt)"

https://datatalks.ru/dbt-data-modeling-for-analytics/

#dbt

Чеклист для разработчиков по подготовке к техническому собеседованию — bool.dev
https://bool.dev/blog/detail/checklist-dlya-deva-po-podgotovke-tech-interview

data load tool (dlt) is an open source Python library that makes data loading easy 🛠️

🔹Автоматическая схема: проверка структуры данных и создание схемы для места назначения.
🔹 Нормализация данных: согласованные и проверенные данные перед загрузкой.
🔹Полная интеграция: Colab, AWS Lambda, Airflow и локальные среды.
🔹Масштабируемость: адаптируется к растущим потребностям в данных в производстве.
🔹Простота обслуживания: понятная структура конвейера данных для обновлений.
🔹Быстрое исследование: быстрое исследование и получение информации из новых источников данных.
🔹Универсальное использование: подходит для несистематических исследований и создания сложных погрузочных инфраструктур.
🔹Начните работу за считанные секунды с помощью CLI: Мощный CLI для управления, развертывания и проверки локальных pipelines.
🔹Поэтапная загрузка: загружайте только новые или измененные данные и избегайте повторной загрузки старых записей.
🔹Открытый исходный код: бесплатно и под лицензией Apache 2.0.

https://github.com/dlt-hub/dlt

Data Engineering Handbook

Сайт: https://karlchris.github.io/data-engineering/
GitHub: https://github.com/karlchris/data-engineering/tree/master

Разделы:
▫️Projects
▫️Data Engineering
▫️Data Modeling
▫️Data Ingestion
▫️Data Architecture
▫️Data Orchestration
▫️Data Processing
▫️Data Quality
▫️Python

Создание архитектуры Medallion с помощью ClickHouse

https://datatalks.ru/medallion-architecture-with-clickhouse/

#ClickHouse #Medallion

Database Sharding — PlanetScale

Интересный сайт про шардированию, понравились интерактивные схемы.

https://planetscale.com/blog/database-sharding

Глава 1 «Big Data» — Data Architectures

Перевод первой главы из книги Deciphering Data Architectures

https://datatalks.ru/big-data-data-architectures/

#big_data #bigdata

Глава 2 "Типы архитектур данных"

Перевод второй главы из книги Deciphering Data Architectures

https://datatalks.ru/types-of-data-architectures/

#data_architecture

Я тут подумал, что нужно сделать, если вдруг начнётся нашествие LLM на прогеров.

План такой: те, кто пострадал, генерируют кучу нерабочего и ошибочного кода. LLM постепенно переобучивается и начинает сама себя уничтожать.

Компании массово отказываются от LLM в ключевых процессах и нанимают втридорога разрабов обратно 😇

------‐-------------------

А если серьёзно - вот курс по LLM (бесплатно, но на инглише) https://github.com/mlabonne/llm-course