🧩 SQLite Internal — визуализатор структуры .sqlite-файлов

Если ты хочешь понять внутреннюю структуру SQLite, то этот инструмент — находка. SQLite Internal — веб-приложение для интерактивного анализа .sqlite-файлов.

📝 Что умеет:
• Загрузи .sqlite и изучай структуру файла
• Визуализация страниц, заголовков и схем
• Всё работает локально в браузере

💡 Технологии:
• TypeScript, Tailwind CSS, Vite
• GitHub — invisal/sqlite-internal

🧪 Попробуй онлайн: https://sqlite-internal.pages.dev

#SQLite #DevTools #WebApp

@sqlhub

📒 Awesome LangChain — коллекция лучших инструментов для работы с LLM.

В этом репозитории собраны 500+ проектов — порты на другие языки (Go, Java, Ruby), шаблоны для быстрого старта и даже готовые решения вроде DB GPT для приватного общения с данными.

Особенно выделяются:
▪️LangServe — развёртывание цепочек как REST API от создателей LangChain
▪️GPTCache — семантическое кеширование запросов к LLM
▪️SuperAGI — фреймворк для автономных агентов с продвинутым планированием

🤖 GitHub

@sqlhub

Нашел лучший сайт для изучения SQL
Хороший ресурс для освоения SQL — SQL Academy!

Это интерактивная платформа с практическими заданиями от ведущих российских компаний: ВКонтакте, Альфа-Банка, Сбера и других. Здесь найдётся всё, что нужно разработчикам, аналитикам, тестировщикам и студентам, интересующимся базами данных.интересующихся студентов.

Попробовать здесь

@sqlhub

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Собеседования DS: www.tgoop.com/machinelearning_interview
Нерйросети www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/javatg
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Haskell: www.tgoop.com/haskell_tg
Физика: www.tgoop.com/fizmat

💼 Папка с вакансиями: www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

🔍 Milvus — масштабируемая высокопроизводительная векторная БД для AI-приложений с нативной интеграцией с Kubernetes.

Проект написан на Go и C++ и оптимизирован для работы с миллиардами векторов в реальном времени. Помимо классических dense-векторов, Milvus поддерживает sparse-модели для полнотекстового поиска и гибридные запросы. Для локального тестирования есть облегченная версия, устанавливаемая через pip.

🤖 GitHub

@sqlhub

NotebookLM теперь умеет делать подкасты на русском и других славянских языках

Новая функция позволяет превращать документы в аудио — можно генерировать как полезные, так и совсем абсурдные подкасты (пример в посте). Идеально, чтобы слушать вместо чтения, например, во время пробежки.

Озвучка на русском немного уступает английской, но звучит достойно.

🎧 Бесплатно, пробуем

## 7 полезных приёмов для Oracle SQL

Простые советы для Oracle SQL, которые помогут аналитикам данных прокачать свои запросы.

1) Фильтрованные (partial) индексы
В Oracle можно создавать индексы только для подмножества строк, чтобы ускорить выборку по популярным условиям.

CREATE INDEX idx_orders_high_value
  ON orders(order_date)
  WHERE total_amount > 1000;

2) Функциональные (function-based) индексы
Если фильтруете или джойните по функции, создайте индекс прямо по выражению:

CREATE INDEX idx_orders_year
  ON orders (EXTRACT(YEAR FROM order_date));

3) GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE
Для одновременной агрегации по нескольким группировкам без UNION ALL:

SELECT region, category, SUM(sales) AS total
FROM sales
GROUP BY ROLLUP (region, category);

4) Материализованные представления с QUERY REWRITE
В Oracle можно сделать автоматическую подмену сложного запроса предрасчитанным результатом (материализованным представлением):

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_sales_by_month
BUILD IMMEDIATE
REFRESH FAST ON COMMIT
ENABLE QUERY REWRITE
AS
SELECT TRUNC(order_date, 'MM') AS month, SUM(total_amount) AS total
FROM orders
GROUP BY TRUNC(order_date, 'MM');

Теперь запрос SELECT month, SUM(total_amount) FROM orders GROUP BY month; автоматически будет использовать mv_sales_by_month.

5) WITH PL/SQL FUNCTION RESULT CACHE
Кэшируйте результат функции, чтобы при одинаковых входных данных не пересчитывать:

CREATE OR REPLACE FUNCTION get_tax_rate(p_region VARCHAR2)
RETURN NUMBER RESULT_CACHE RELIES_ON (tax_table) IS
  v_rate NUMBER;
BEGIN
  SELECT rate INTO v_rate FROM tax_table WHERE region = p_region;
  RETURN v_rate;
END;

6) PARALLEL HINT для ускорения запросов
Явно указывайте параллельное выполнение запроса, чтобы задействовать несколько процессов:

SELECT /*+ PARALLEL(orders, 4) */ customer_id, SUM(total_amount)
FROM orders
GROUP BY customer_id;

7) DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE для сбора статистики
Используйте автоматический подбор размера выборки для более точной оптимизации плана выполнения:

EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS('HR', 'ORDERS', estimate_percent => DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE);

• Совет: проверяйте планы выполнения через DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR, чтобы видеть реальные шаги запроса, а не только предполагаемые.

@sqlhub

📜 История SQL — от лабораторной идеи до «языка данных» № 1

Как появился самый известный язык работы с базами, почему он едва не остался «Сиквелом» и какие любопытные факты о нём редко всплывают в учебниках.

1. Всё началось с таблицы на бумаге

- 1970 г. — британский математик Эдгар Ф. Кодд публикует культовую статью *“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”*.
- В ней впервые прозвучала идея: хранить данные в виде связанных таблиц, а не как запутанные иерархии (IMS) или сетевые графы (Codasyl).
- Коллеги в IBM скептически называли это «бумагой на буквы», но разрешили сделать прототип, чтобы проверить утопию Кодда на практике.

2. SEQUEL — «английский» запрос к таблицам

- 1973–1974 гг. — в лаборатории IBM San José (ныне Almaden) двое молодых исследователей, Дональд Чемберлин и Рэймонд Бойс, берутся за проект System R.
- Чтобы обращаться к реляционным таблицам, они придумывают Structured English QUEry Language — SEQUEL.
- Ключевая фишка — запросы выглядят почти как английские предложения:

    SELECT name, salary
      FROM employees
     WHERE dept = 'R&D';
      

- В 1974‑м публикуют первую спецификацию; академики критикуют за «слишком поверхностный английский», но программисты в восторге.

3. Почему SEQUEL стал SQL

- Торговая марка “SEQUEL” уже принадлежала авиастроительной компании *Hawker Siddeley*.
- IBM, опасаясь суда, в 1976 г. официально отказывается от «E» и оставляет SQL (Structured Query Language).
- *Небольшая путаница осталась навсегда: кто‑то произносит «эс‑кью‑эл», кто‑то — «сиквел».*

4. Коммерческий взлёт


- 1978 | Первая демонстрация System R внутри IBM | показала, что SQL работает быстрее ожиданий |
- 1979 | Стартап Relational Software (позже Oracle**) выпускает **Oracle V2 — первый коммерческий SQL‑движок | IBM ещё не успела выйти на рынок
- 1981 | IBM выпускает SQL/DS для мейнфреймов | стандарт де‑факто закрепляется
- 1983 | Дебют DB2 — теперь SQL есть почти в каждом крупном банке

5. Стандартизация и эволюция

- ANSI SQL‑86 → SQL‑92 (появился `JOIN ... ON`) → SQL:1999 (рекурсия, триггеры) → SQL:2003 (XML) → … → SQL:2023 (JSON, property graphs).
- Каждые 3–5 лет комитет добавляет «модные» возможности, но 90 % повседневных запросов всё ещё укладываются в синтаксис 1980‑х.

6. Забавные факты, которые украсят small talk 🍸

1. NULL ≠ 0 и NULL ≠ NULL — «неизвестное значение» нарушает законы логики, за что его зовут *“пятой ногой”* реляционной алгебры.
2. `SELECT *` — наследие печати на станке. Звёздочка означала «все колонки», чтобы не писать их руками в 132‑символьных перфокартах.
3. Команда GO в MS SQL Server не принадлежит стандарту SQL — это директива из старого клиента isql.
4. В Oracle долго не было LIMIT, а в MySQL —QL — от лабора Поэтому админы шутили: «истинный межплатформенный SQL — это `SELECT 1;`».
5. Первый SQL‑вирус — червь *Slammer* (2003) — парализовал интернет за 10 минут через уязвимость в SQL Server 2000.
6. SQL — декларативный язык, но внутри СУБД каждый SELECT превращается в процедурный план.
7.Ф. Кодд публикуетпридумали позже, чемлабораторн Сначала удалять целую БД казалось слишком опасным.

7. Почему SQL живёт дольше модных NoSQL‑наследников

- Математическая база. Таблицы + операции Кодда образуют алгебру с предсказуемой оптимизацией.
- Стандарты и переносимость. Код двадцатилетней давности можно запустить в современной Postgres или MariaDB.
- Большая экосистема. От Excel‑плагинов до BigQuery — везде так или иначе поддерживается SQL‑диалект.
- Сопротивляемость моде. Каждый «убийца SQL» (MapReduce, GraphQL, документные БД) в итоге добавляет свой адаптер SELECT ….

Итог: SQL родился как эксперимент IBM, пережил смену названий и юридические баталии, но в итоге стал «лентой Мёбиуса» мира данных: можно зайти с любой стороны — и всё равно окажешься в FROM.

https://www.youtube.com/shorts/EuFjzuVHkHE

@sqlhub -подписаться