LMQL — SQL для языковых моделей

SQL — это распространенный способ взаимодействия с вашими данными в базе данных. Поэтому неудивительно, что предпринимаются попытки использовать аналогичный подход для программ LLM. В этой статье я хотел бы рассказать вам об одном таком подходе под названием LMQL. https://towardsdatascience.com/lmql-sql-for-language-models-d7486d88c541

Сравнение базы данных/sql, GORM, sqlx и sqlc

https://blog.jetbrains.com/go/2023/04/27/comparing-db-packages

PowerSync (веб-сайт)

PowerSync - это сервис, который синхронизирует внутренние базы данных SQL с базами данных на устройствах, встроенными в SDK. В настоящее время он поддерживает Postgres и имеет SDK для Flutter, React Native и JavaScript в Интернете. SDK работают на стороне клиента, чтобы синхронизировать базы данных SQL на стороне клиента и на стороне сервера. Обычно база данных на стороне клиента представляет собой базу данных SQLite.
подробнее→ https://www.powersync.com/

Масштабирование баз данных SQL: 8 проблем горизонтального масштабирования баз данных SQL
Преодоление сложностей горизонтального масштабирования в базах данных SQL


https://www.designgurus.io/blog/Scaling-SQL-Databases

Полное руководство по освоению «CASE WHEN» в SQL для мастеров данных

https://medium.com/illumination/mastering-conditional-logic-in-sql-a-deep-dive-into-case-when-statements-52f0aca9890c

Как порядок выполнения SQL различается в разных базах данных

https://towardsdatascience.com/how-sql-execution-orders-varies-across-databases-b5b949f34f31

Почему никогда не следует использовать UUID в качестве первичного ключа в базах данных SQL

https://dev.to/frederik_vl/why-you-should-never-use-an-uuid-as-the-primary-key-in-sql-databases-147b

Как работают SQL-соединения? На диаграмме ниже подробно показано, как работают 4 типа SQL-соединений.

🔹INNER JOIN Возвращает совпадающие строки в обеих таблицах.

🔹LEFT JOIN Возвращает все записи из левой таблицы и соответствующие записи из правой таблицы.

🔹RIGHT JOIN Возвращает все записи из правой таблицы и соответствующие записи из левой таблицы.

🔹FULL OUTER JOIN Возвращает все записи, в которых есть совпадения, в левой или правой таблице.

Основы работы с базами данных.

Около года назад я пытался подумать, какую базу данных мне выбрать для своего следующего проекта, и пришел к выводу, что недостаточно разбираюсь в различиях баз данных. Я заходил на разные сайты баз данных и видел в основном маркетинг и слова, которые я не понимаю.

Именно тогда я решил прочитать отличные книги Database Internals Алекса Петрова и Designing Data-Intensive Applications Мартина Клеппмана.

Эти книги пробудили мое любопытство настолько, что я создал собственную небольшую базу данных, которую я назвал dbeel.

Эта статья представляет собой краткое изложение этих книг с акцентом на фундаментальные проблемы, о которых инженер баз данных думает в душе.
https://tontinton.com/posts/database-fundementals/

SQL на волю: 7 ошибок SQL, которых следует избегать
SQL — это удобный способ управления данными и запроса к ним, но плохо написанные запросы могут привести к перегрузке вашей базы данных. Вот семь распространенных ловушек SQL и способы их избежать.

https://www.infoworld.com/article/3209665/sql-unleashed-7-sql-mistakes-to-avoid.html

Архивная репликация в PostgreSQL: пошаговая инструкция

Разбираем c Григорием Тарасенко, инженером команды SQL на примере, как реплицировать базы без использования слотов репликации.

https://habr.com/ru/articles/781892/

Настройка естественного языка для генератора кода SQL с помощью Python

Это пошаговое руководство по настройке генератора кода SQL на естественном языке с помощью Python с использованием API OpneAI. https://medium.com/@rami.krispin/setting-a-natural-language-to-sql-code-generator-with-python-d267f40d7218

[Перевод] Использование Postgres-триггеров для исторических таблиц.

В динамичной среде управления базами данных постоянно присутствует необходимость фиксировать и понимать изменения данных с течением времени. Начните управлять временем с использованием Postgres-триггеров, которые открывают легкий путь к сложному решению — историческим таблицам.

Представьте себе мир, в котором каждое изменение вашей базы данных оставляет след, фиксирующую эволюцию ваших данных. В этом заключаются перспективы исторических таблиц — концепции, которая выходит за рамки традиционных ограничений проектирования баз данных. В этом исследовании мы углубимся во временное измерение PostgreSQL, раскроем возможности Postgres-триггеров и их ключевую роль в создании и обслуживании исторических таблиц.

Читать далее https://habr.com/ru/articles/783560

⭐️ 6 векторных баз данных с открытым исходным кодом для поддержки вашего приложения искусственного интеллекта 🔗💽

https://dev.to/lunary/6-open-source-vector-databases-to-power-your-ai-app-o45

Немного про OR в SQL запросах.

Несмотря на избитость темы и многочисленные рекомендации избегать OR в выражениях WHERE/ON SQL запросов, жизнь вносит свои коррективы. Иногда сама постановка задачи подразумевает необходимость использовать OR. Я не собираюсь здесь рассматривать простые случаи, а сразу возьму быка за рога и рассмотрю случай, когда OR должно привести к двум разным выборкам по разным индексам одной и той же таблицы.

Читать далееhttps://habr.com/ru/articles/784076

Как работают Векторные базы данных и Поиск похожих текстов в них.

Если вы когда-нибудь использовали в работе retrieval augmentation generation (RAG) на базе векторного поиска и не лезли туда под капот, но были бы не прочь, я постараюсь погрузить вас в то, как устроена векторная база данных внутри.

Читать далее https://habr.com/ru/articles/784158

Просто выучите SQL

https://timocodes.hashnode.dev/just-learn-sql

📚КАК РАБОТАЕТ ОПТИМИЗАТОР ЗАПРОСОВ POSTGRESQL

https://www.cybertec-postgresql.com/en/how-the-postgresql-query-optimizer-works

📚Очистка данных в SQL: как подготовить беспорядочные данные для анализа

https://www.kdnuggets.com/data-cleaning-in-sql-how-to-prepare-messy-data-for-analysis

Создайте чат-бота для своей базы данных SQL, используя 20 строк Python, используя Streamlit и Vanna.

https://blog.stackademic.com/build-a-chatbot-for-your-sql-database-in-20-lines-of-python-5fbd47d43649