Сравнение четырех популярных ORM NestJS
________________________________________
Объектно-реляционное сопоставление (ORM) — это метод, который абстрагирует таблицы базы данных от объектов данных в памяти. Он позволяет запрашивать и записывать данные в базы данных, используя объекты данных. ORM используются для упрощения доступа к базе данных, поскольку разработчикам не нужно писать необработанные запросы.
https://shly.link/6pd1E
________________________________________
Объектно-реляционное сопоставление (ORM) — это метод, который абстрагирует таблицы базы данных от объектов данных в памяти. Он позволяет запрашивать и записывать данные в базы данных, используя объекты данных. ORM используются для упрощения доступа к базе данных, поскольку разработчикам не нужно писать необработанные запросы.
https://shly.link/6pd1E
LogRocket Blog
Comparing 4 popular NestJS ORMs - LogRocket Blog
Make choosing your NestJS ORM easy with this detailed guide to four of the most popular options: Sequelize, TypeORM, MikroORM, and Prisma.
Использование схем Postgres
______________________________________
Схемы — поразительно недооцененная функция реляционных баз данных. С минимальными издержками они обеспечивают сегментацию и изоляцию таблиц в базе данных.
Если вы заинтересованы в использовании схем с Postgres, я рекомендую начать с фантастического введения в официальную документацию . Хотя я повторю часть введения ниже, я в основном сосредоточусь на исключительном поведении и проблемах, возникающих при использовании схем.
https://shly.link/m9fVy
______________________________________
Схемы — поразительно недооцененная функция реляционных баз данных. С минимальными издержками они обеспечивают сегментацию и изоляцию таблиц в базе данных.
Если вы заинтересованы в использовании схем с Postgres, я рекомендую начать с фантастического введения в официальную документацию . Хотя я повторю часть введения ниже, я в основном сосредоточусь на исключительном поведении и проблемах, возникающих при использовании схем.
https://shly.link/m9fVy
PostgreSQL Documentation
5.10. Schemas
5.10. Schemas # 5.10.1. Creating a Schema 5.10.2. The Public Schema 5.10.3. The Schema Search Path 5.10.4. Schemas and Privileges 5.10.5. …
Прокачайте математику для анализа данных — найдите работу мечты!
Всё больше людей осваивают анализ данных, становятся аналитиками и специалистами по Data Science. Конкуренция растёт, и выигрывают в ней те, кто имеет крепкую математическую базу.
Не можете похвастаться дипломом об окончании мехмата и не хотите тратить годы на освоение «царицы наук»?
На курсе от Яндекс Практикума вы сможете освоить разделы математики, которые необходимы для работы аналитика и специалиста по Data Science.
Курс подойдёт:
* выпускникам и студентам курсов, посвящённых анализу данных,
* начинающим аналитикам данных и специалистам по Data Science,
* тем, кто готовится к математическим секциям собеседований в IT-компании.
Программа курса учитывает требования, которые предъявляют лучшие работодатели. Вы будете учиться только тому, что пригодится в профессии.
Курс состоит из четырёх модулей:
* Линейная алгебра.
* Математических анализ.
* Продвинутая линейная алгебра.
* Теория вероятностей и статистика.
Прохождение курса займёт 4 месяца, а чат с преподавателем будет доступен в течение 5 месяцев, так что вы сможете сделать перерыв.
В курсе вас ждёт:
* теория в интерактивном формате, 1000 практических задач, в том числе на Python;
* поддержка от преподавателей и чат с однокурсниками;
* симуляция математической секции собеседования.
По завершении курса вы станете глубже понимать математические методы и увереннее чувствовать себя при решении рабочих задач.
Стоимость: 24 000 ₽ при покупке сразу всего курса или 7 500 ₽ в течение 4 месяцев при помесячной оплате.
Подробности по ссылке.
Всё больше людей осваивают анализ данных, становятся аналитиками и специалистами по Data Science. Конкуренция растёт, и выигрывают в ней те, кто имеет крепкую математическую базу.
Не можете похвастаться дипломом об окончании мехмата и не хотите тратить годы на освоение «царицы наук»?
На курсе от Яндекс Практикума вы сможете освоить разделы математики, которые необходимы для работы аналитика и специалиста по Data Science.
Курс подойдёт:
* выпускникам и студентам курсов, посвящённых анализу данных,
* начинающим аналитикам данных и специалистам по Data Science,
* тем, кто готовится к математическим секциям собеседований в IT-компании.
Программа курса учитывает требования, которые предъявляют лучшие работодатели. Вы будете учиться только тому, что пригодится в профессии.
Курс состоит из четырёх модулей:
* Линейная алгебра.
* Математических анализ.
* Продвинутая линейная алгебра.
* Теория вероятностей и статистика.
Прохождение курса займёт 4 месяца, а чат с преподавателем будет доступен в течение 5 месяцев, так что вы сможете сделать перерыв.
В курсе вас ждёт:
* теория в интерактивном формате, 1000 практических задач, в том числе на Python;
* поддержка от преподавателей и чат с однокурсниками;
* симуляция математической секции собеседования.
По завершении курса вы станете глубже понимать математические методы и увереннее чувствовать себя при решении рабочих задач.
Стоимость: 24 000 ₽ при покупке сразу всего курса или 7 500 ₽ в течение 4 месяцев при помесячной оплате.
Подробности по ссылке.
Программирование базы данных Python с MongoDB для начинающих
_______________
Цель этого руководства по программированию баз данных на Python — дать краткое введение в использование базы данных NoSQL в качестве хранилища данных для приложений Python. Целевая аудитория — разработчики начального уровня или разработчики среднего уровня, знакомые с использованием баз данных, ориентированных на SQL, таких как Oracle, SQL Server или MySQL.
https://shly.link/CBmnK
_______________
Цель этого руководства по программированию баз данных на Python — дать краткое введение в использование базы данных NoSQL в качестве хранилища данных для приложений Python. Целевая аудитория — разработчики начального уровня или разработчики среднего уровня, знакомые с использованием баз данных, ориентированных на SQL, таких как Oracle, SQL Server или MySQL.
https://shly.link/CBmnK
Developer.com
Python Database Programming with MongoDB | Developer.com
Learn the basics of Python database programming with MongoDB in this Python and NO SQL development tutorial.
Изменения базы данных с нулевым временем простоя с помощью флагов функций — шаг за шагом
_______________
В этом руководстве мы обсудим, как мы можем скоординировать изменения кода с изменениями базы данных и развернуть их в нашей производственной среде без простоев. Мы рассмотрим пример использования шаг за шагом и будем использовать флаги функций, чтобы помочь нам.
https://shly.link/KodTB
_______________
В этом руководстве мы обсудим, как мы можем скоординировать изменения кода с изменениями базы данных и развернуть их в нашей производственной среде без простоев. Мы рассмотрим пример использования шаг за шагом и будем использовать флаги функций, чтобы помочь нам.
https://shly.link/KodTB
reflectoring.io
Zero Downtime Database Changes with Feature Flags - Step by Step
Deploying database changes can be tricky. This article provides a step-by-step approach with feature flags that you can use to deploy database changes without a downtime.
вы можете запускать SQL-запросы непосредственно к файлам CSV в виде одной строки, используя утилиту командной строки sqlite3
https://shly.link/1ZrR7
https://shly.link/1ZrR7
Forwarded from Шпаргалки для айтишников
Руководство по стилю SQL
______________________________
Руководство по стилю SQL от Саймона Холиуэлла
https://shly.link/BnQdT
______________________________
Руководство по стилю SQL от Саймона Холиуэлла
https://shly.link/BnQdT
www.sqlstyle.guide
SQL style guide by Simon Holywell
A consistent code style guide for SQL to ensure legible and maintainable projects
Основные функции PostgreSQL, о которых вы должны знать
______
Понимание основных функций PostgreSQL очень важно при принятии решений об архитектуре базы данных вашего проекта.
Если вы уже знакомы с другими базами данных SQL, но плохо знакомы с PostgreSQL, то эта статья идеально вам подойдет. Это поможет вам разобраться в нюансах и начать работу с PostgreSQL.
https://shly.link/iohXT
______
Понимание основных функций PostgreSQL очень важно при принятии решений об архитектуре базы данных вашего проекта.
Если вы уже знакомы с другими базами данных SQL, но плохо знакомы с PostgreSQL, то эта статья идеально вам подойдет. Это поможет вам разобраться в нюансах и начать работу с PostgreSQL.
https://shly.link/iohXT
DZone
Major PostgreSQL Features You Should Know About
Understanding PostgreSQL’s major’s major features is very important when making decisions about your project’s database architecture
Как создать резервную копию, восстановить и перенести базу данных MongoDB в Ubuntu 20.04
______
В этой статье вы создадите резервную копию, восстановите и перенесете образец базы данных MongoDB.
https://shly.link/QBJq6
Аутентификация и доступ к БД с помощью Next, Prisma и MongoDB
______
В этом руководстве мы узнаем, как создать полнофункциональное приложение с функциями аутентификации и CRUD с использованием Next.js, Prisma и MongoDB.
https://shly.link/dKxt9
______
В этой статье вы создадите резервную копию, восстановите и перенесете образец базы данных MongoDB.
https://shly.link/QBJq6
Аутентификация и доступ к БД с помощью Next, Prisma и MongoDB
______
В этом руководстве мы узнаем, как создать полнофункциональное приложение с функциями аутентификации и CRUD с использованием Next.js, Prisma и MongoDB.
https://shly.link/dKxt9
Dolt — это база данных SQL, которую вы можете разветвлять, клонировать, объединять, отправлять и извлекать точно так же, как репозиторий git. Подключайтесь к Dolt так же, как к любой базе данных MySQL, чтобы выполнять запросы или обновлять данные с помощью команд SQL.
https://shly.link/ghRWJG
https://shly.link/ghRWJG
GitHub
GitHub - dolthub/dolt: Dolt – Git for Data
Dolt – Git for Data. Contribute to dolthub/dolt development by creating an account on GitHub.
SQLPad
___________________________________
Веб-приложение для написания и выполнения SQL-запросов и визуализации результатов. Поддерживает Postgres, MySQL, SQL Server, ClickHouse, Crate, Vertica, Trino, Presto, Pinot, Drill, SAP HANA, Snowflake, BigQuery, SQLite, TiDB и многие другие через ODBC.
https://shly.link/t37EU
___________________________________
Веб-приложение для написания и выполнения SQL-запросов и визуализации результатов. Поддерживает Postgres, MySQL, SQL Server, ClickHouse, Crate, Vertica, Trino, Presto, Pinot, Drill, SAP HANA, Snowflake, BigQuery, SQLite, TiDB и многие другие через ODBC.
https://shly.link/t37EU
PRQL — это современный язык для преобразования данных — простая, мощная конвейерная замена SQL.
Его можно использовать с любой базой данных, использующей SQL
https://shly.link/ghUiyn
Его можно использовать с любой базой данных, использующей SQL
https://shly.link/ghUiyn
GitHub
GitHub - PRQL/prql: PRQL is a modern language for transforming data — a simple, powerful, pipelined SQL replacement
PRQL is a modern language for transforming data — a simple, powerful, pipelined SQL replacement - PRQL/prql
XLite (GitHub Repo)
___
XLite - это расширение SQLite, написанное на языке Rust. Он позволяет пользователям запрашивать электронные таблицы как виртуальные таблицы SQLite. Операции INSERT, UPDATE и DELETE в настоящее время не поддерживаются.
https://github.com/x2bool/xlite
___
XLite - это расширение SQLite, написанное на языке Rust. Он позволяет пользователям запрашивать электронные таблицы как виртуальные таблицы SQLite. Операции INSERT, UPDATE и DELETE в настоящее время не поддерживаются.
https://github.com/x2bool/xlite
GitHub
GitHub - x2bool/xlite: Query Excel spredsheets (.xlsx, .xls, .ods) using SQLite
Query Excel spredsheets (.xlsx, .xls, .ods) using SQLite - x2bool/xlite
Что нужно знать о базах данных
_____________________________________
Часто бывает удивительно, как мало известно о том, как работают базы данных на поверхностном уровне, учитывая, что они хранят почти все состояния наших приложений. Тем не менее, это основа общего успеха большинства систем. Итак, сегодня я объясню две наиболее важные темы при работе с индексами и транзакциями РСУБД.
Итак, не вдаваясь в подробности особенностей базы данных, я расскажу все, что вы должны понимать об индексах РСУБД. Я кратко коснусь транзакций и уровней изоляции и того, как они могут повлиять на ваши рассуждения о конкретных транзакциях.
https://shly.link/aoV02
_____________________________________
Часто бывает удивительно, как мало известно о том, как работают базы данных на поверхностном уровне, учитывая, что они хранят почти все состояния наших приложений. Тем не менее, это основа общего успеха большинства систем. Итак, сегодня я объясню две наиболее важные темы при работе с индексами и транзакциями РСУБД.
Итак, не вдаваясь в подробности особенностей базы данных, я расскажу все, что вы должны понимать об индексах РСУБД. Я кратко коснусь транзакций и уровней изоляции и того, как они могут повлиять на ваши рассуждения о конкретных транзакциях.
https://shly.link/aoV02
architecturenotes.co
Relational Databases Explained
How Relational Databases Work. This post talks about how indexes and transactions work on the inside of relational databases.
QuestDB
_______________________________
QuestDB — это высокопроизводительная база данных SQL с открытым исходным кодом для приложений в сфере финансовых услуг, Интернета вещей, машинного обучения, DevOps и наблюдения. Он включает в себя конечные точки для проводного протокола PostgreSQL, высокопроизводительный независимый от схемы прием с использованием линейного протокола InfluxDB и REST API для запросов, массового импорта и экспорта.
https://shly.link/gh6EDA
_______________________________
QuestDB — это высокопроизводительная база данных SQL с открытым исходным кодом для приложений в сфере финансовых услуг, Интернета вещей, машинного обучения, DevOps и наблюдения. Он включает в себя конечные точки для проводного протокола PostgreSQL, высокопроизводительный независимый от схемы прием с использованием линейного протокола InfluxDB и REST API для запросов, массового импорта и экспорта.
https://shly.link/gh6EDA
GitHub
GitHub - questdb/questdb: An open source time-series database for fast ingest and SQL queries
An open source time-series database for fast ingest and SQL queries - GitHub - questdb/questdb: An open source time-series database for fast ingest and SQL queries
Шаблоны репозиториев: базы данных стали проще
______
Недавно я прочитал прекрасную книгу « Проектирование приложений с интенсивным использованием данных» Клеппманна. Это отличная книга по инженерии данных, и особенно мой взгляд привлек раздел о шаблонах репозитория . Идея довольно интересная: скрыть взаимодействия с базой данных за другим слоем, репозиториями , чтобы ваш код работал одинаково независимо от типа базы данных (будь то SQL, MongoDB или список/массив в памяти). Цель состоит в том, чтобы придумать своего рода трансляторы , которые превращают общие операции, такие как создание, чтение, обновление и удаление. на язык, понятный конкретному хранилищу данных.
https://shly.link/gtcAw
______
Недавно я прочитал прекрасную книгу « Проектирование приложений с интенсивным использованием данных» Клеппманна. Это отличная книга по инженерии данных, и особенно мой взгляд привлек раздел о шаблонах репозитория . Идея довольно интересная: скрыть взаимодействия с базой данных за другим слоем, репозиториями , чтобы ваш код работал одинаково независимо от типа базы данных (будь то SQL, MongoDB или список/массив в памяти). Цель состоит в том, чтобы придумать своего рода трансляторы , которые превращают общие операции, такие как создание, чтение, обновление и удаление. на язык, понятный конкретному хранилищу данных.
https://shly.link/gtcAw
Всего за 1-3 месяца в удаленном формате вы можете освоить цифровую профессию бесплатно и начать работать по специальности. Выдается удостоверение о повышении квалификации или диплом о проф. переподготовке.
Федеральный проект "Содействие занятости" приглашает граждан, имеющих высшее или среднее профессиональное образование. Принять участие могут:
— безработные
— женщины в декрете с детьми до 3 лет
— неработающие матери детей до 7 лет
— неработающие выпускники и студенты до 35 лет
— граждане 50+
Полный список категорий на сайте.
Обучитесь на:
— Системного аналитика
— Аналитика данных
— Аналитика маркетплейсов
— Разработчика сайтов на Тильде
— Тестировщика ПО
есть и другие курсы на ваш выбор.
Спешите подать заявку, количество мест ограниченно!
Федеральный проект "Содействие занятости" приглашает граждан, имеющих высшее или среднее профессиональное образование. Принять участие могут:
— безработные
— женщины в декрете с детьми до 3 лет
— неработающие матери детей до 7 лет
— неработающие выпускники и студенты до 35 лет
— граждане 50+
Полный список категорий на сайте.
Обучитесь на:
— Системного аналитика
— Аналитика данных
— Аналитика маркетплейсов
— Разработчика сайтов на Тильде
— Тестировщика ПО
есть и другие курсы на ваш выбор.
Спешите подать заявку, количество мест ограниченно!
Полное руководство по сгенерированным столбцам в MySQL
Сгенерированные столбцы MySQL представляют собой мощный, простой в использовании и продвинутый инструмент для всех, кто хочет добавлять автоматически сгенерированные данные в свои таблицы — в этом блоге мы узнаем все, что вам нужно знать, чтобы освоить их.
https://shly.link/iMSGk
Сгенерированные столбцы MySQL представляют собой мощный, простой в использовании и продвинутый инструмент для всех, кто хочет добавлять автоматически сгенерированные данные в свои таблицы — в этом блоге мы узнаем все, что вам нужно знать, чтобы освоить их.
https://shly.link/iMSGk
DZone
A Complete Guide to Generated Columns in MySQL
In this blog, you will learn everything you need to know to master generated columns in MySQL to work with automatically generated data.