Базы данных NoSQL и варианты их использования

Узнайте о базах данных NoSQL и их типах, таких как ключ-значение, документ, граф и семейство столбцов, а также варианты их использования.

https://www.kdnuggets.com/2023/03/nosql-databases-cases.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=nosql-databases-and-their-use-cases

Объяснение разделения базы данных

Ежедневно собираются дополнительные функции, активные пользователи и данные. Ваша база данных замедляет работу вашего приложения. Многие люди не понимают сегментирование базы данных, которое могло бы решить их трудности. В этой статье рассказывается о сегментировании базы данных, его преимуществах, в том числе о том, как его использовать, а когда нет.

https://architecturenotes.co/database-sharding-explained/

Все о профилировании данных в SQL

Изучите возможности профилирования SQL и узнайте, как это может помочь вам оптимизировать ваши данные

(если пост открывается не полностью, войдите в режиме инкогнито)


https://nphchi223.medium.com/all-about-data-profiling-in-sql-582a0f250d75

Криптография базы данных

Введение в криптографию баз данных.

https://soatok.blog/2023/03/01/database-cryptography-fur-the-rest-of-us/

Анатомия оконных функций SQL


Итак, в этой статье я попытаюсь разобрать строительные блоки оконной функции, чтобы ее обработка и реализация не усложняли задачу.

https://towardsdatascience.com/anatomy-of-sql-window-functions-7256d8cf509a

Может ли ChatGPT писать SQL лучше, чем Data Analyst?

Я попробовал ChatGPT , вариант языковой модели GPT-3, специально разработанный для создания человеческого текста в диалоговом контексте. И, конечно же, как и большинство из нас, я задавался вопросом: может ли ИИ выполнять мою работу? И может ли он сделать это лучше меня?

У меня 2 года опыта работы аналитиком данных и инженером-аналитиком. По данным BBC Science Focus , ChatGPT принял 570 ГБ данных. Так кто лучше пишет SQL?

https://towardsdatascience.com/can-chatgpt-write-better-sql-than-a-data-analyst-f079518efab2

3 самые сложные вещи в SQL

Я надеюсь, что эта статья поможет пролить свет на различные проблемы, с которыми сталкивается специалист по работе с данными при работе с современным стеком данных.

https://medium.com/@abdelilah.moulida/the-3-hardest-things-to-do-in-sql-4dc719bcf7e5

Учебник по PostgreSQL для начинающих

В этой статье у нас будет руководство по изучению PostgreSQL. По данным Statista , PostgreSQL является 4- й по популярности базой данных в мире (другими являются Oracle, SQL Server и MySQL). Вот почему мы считаем, что изучать СУБД важно.

https://www.sqlshack.com/postgresql-tutorial-for-beginners/

Это сообщение написала нейронная сеть.
— Здравствуйте! Меня зовут ChatGPT, и я приглашаю вас на бесплатный онлайн-интенсив по Data Science от Skillbox. На нём вы научитесь применять язык программирования Python для data-аналитики, находить аномалии в данных, использовать библиотеки Pandas и Matplotlib, а также решать реальные задачи, с которыми сталкивается Data Scientist: 👉 https://epic.st/QjrSr

Современный мир невозможен без анализа больших объёмов данных. Data Scientist — специалист, который умеет работать с данными, находить в них закономерности и применять эти знания для решения различных задач.

Наш эксперт поможет вам освоить все необходимые навыки, чтобы вы смогли начать работу в области Data Science. Помимо теоретических знаний, вы получите практический опыт и сможете решать настоящие задачи. А ещё расскажем, для чего нужны нейросети и какие повседневные задачи можно решать с помощью ChatGPT.

🏆 При регистрации все участники получат чек-лист с информацией о том, чем занимается специалист по DS, где он может работать, какие знания ему необходимы, а также где найти первые проекты для начинающих. Участникам, которые дойдут до финала интенсива, подарим электронную книгу издательства МИФ.

Приходите на онлайн-интенсив с 17 по 19 апреля в 21:00 (МСК) и получите все необходимые знания, чтобы начать свой путь в Data Science!

Почему SQL подходит для управления инфраструктурой

В этом посте мы познакомимся с различными программными абстракциями и структурами данных, инструментами, используемыми профессионалами разного профиля, и рассмотрим их плюсы и минусы, в частности, в отношении управления облачной инфраструктурой. Мы увидим, что, хотя у SQL есть свои недостатки, это «наименее худший» из всех возможных вариантов.

https://dev.to/iasql/why-sql-is-right-for-infrastructure-management-3gge

Как выбрать правильную базу данных в 2023 году

Большая часть принятия правильного решения состоит в том, чтобы знать, какие у вас есть варианты. Ландшафт баз данных быстро менялся в последние несколько лет, поэтому в этой статье мы постараемся упростить вам задачу, рассмотрев следующие темы:

-Обзор экосистемы баз данных в 2023 году
-Что на самом деле заставляет разные типы баз данных работать по-разному с технической точки зрения
-Когда использовать специализированную базу данных по сравнению с базой данных общего назначения
https://www.influxdata.com/blog/how-choose-right-database-2023/

dbdev: менеджер пакетов PostgreSQL

dbdevвыполняет для PostgreSQL ту же роль, что и npmдля JavaScript, pipдля Python и cargoдля Rust, поскольку позволяет публиковать библиотеки и приложения для многократного развертывания.
https://supabase.com/blog/dbdev

SQL-чат

SQL-клиент на базе ChatGPT для Postgres, MySQL и SQL Server
https://www.sqlchat.ai/

Полнотекстовый поиск в MongoDB

https://code.tutsplus.com/tutorials/full-text-search-in-mongodb--cms-24835

Визуализация SQL-запроса

MongoDB, DynamoDB и Tigris — сравнение баз данных NoSQL

Выбор того, как ваше приложение хранит данные и управляет ими, является одним из тех основополагающих решений, которые повлияют практически на каждый ваш шаг. Но с таким разнообразием, как сделать правильный выбор?

Tigris — это база данных NoSQL с открытым исходным кодом и поисковая платформа , которую вы можете запустить в любом облаке, на собственном оборудовании или управлять ею через Tigris Cloud . Здесь мы рассмотрим, как Tigris сравнивается с MongoDB и DynamoDB , а также предоставим обзор некоторых функций и компромиссов, которые вам необходимо учитывать.
https://www.tigrisdata.com/blog/mongodb-vs-dynamodb-vs-tigris-nosql-comparison/

Настройка производительности SQL

Обработка данных — важная часть любого приложения, и неправильное выполнение этой операции может дорого обойтись. В этой статье я дам вам несколько советов, которые я усвоил в процессе работы и которые могут ускорить ваши приложения.

Кроме того, и, возможно, что более важно, я покажу вам, как настроить небольшую базу данных на локальном компьютере, где вы сможете попрактиковаться и улучшить свои навыки работы с SQL. https://itnext.io/sql-performance-tuning-72e9ebf67549