Последние посты
SQL и Анализ данных
17 сент., 10:46
🖥 Race condition в SQL: как продать последний товар дважды?Race condition в SQL: Дио и Джотаро одновременно видят остаток в 1 штуку, оба оформляют заказ, и товар уходит дважды. Проблема в том, что проверка и списание идут разными запросами. Решение простое: UPDATE с условием stock > 0 в одном запросе, тогда заказ получает только тот, кто успел первым.SQL и Анализ данных
15 сент., 09:46
SQL и Анализ данных
14 сент., 10:19
🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQLSQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде.Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами.Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой.После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают.Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/
SQL и Анализ данных
13 сент., 14:22
Один товар, два покупателя. Как не продать больше, чем есть на складе?Если сначала прочитать остаток через SELECT, а потом уменьшить его отдельным запросом, два покупателя могут одновременно увидеть последнюю единицу.В PostgreSQL проверку и списание можно объединить:UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE id = 42 AND stock > 0 RETURNING id, stock;Что получится при одновременных запросах:• Первый покупатель уменьшит остаток с 1 до 0. • Второй дождётся освобождения строки, и условие stock > 0 будет проверено повторно. • Его запрос не обновит строку и ничего не вернёт — товар закончился.Так работает обычный уровень изоляции PostgreSQL READ COMMITTED.SQL и Анализ данных
13 сент., 12:22
🔥 Хочешь расти в IT быстрее остальных? Перестань учиться в одиночкуМожно годами смотреть курсы, читать документацию и всё равно топтаться на месте.А можно попасть в правильное окружение, где каждый день обсуждают новые инструменты, вакансии, реальные кейсы, ошибки и то, что уже завтра станет стандартом.Здесь собраны папки и каналы по разным направлениям IT, чтобы ты быстрее находил нужных людей, идеи и полезный контент - без бесконечного поиска.AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv
SQL и Анализ данных
11 сент., 10:06
переслано из @golang_google
🐘 pgbot - диагностика PostgreSQL для AI-агентов и приложений, написанная на GoОдин исполняемый файл подключается к базе в режиме чтения, собирает встроенную статистику PostgreSQL и показывает проблемы:замедление запросов и ожидание блокировок неиспользуемые индексы состояние vacuum и репликации загрузку соединений и взаимные блокировки изменения относительно предыдущих проверокДиагностика рассчитывается кодом на Go. Опциональный AI-слой объясняет найденные проблемы и позволяет задавать вопросы обычным текстом.Для агентов и автоматизации предусмотрены MCP и версионированный JSON-вывод. Есть плагин для Claude Code.Базовые проверки работают без ключа LLM и внешнего сервиса. Проект находится в бете.GitHub - https://github.com/pgrundev/pgbot@Golang_google
SQL и Анализ данных
9 сент., 12:45
SQL и Анализ данных
9 сент., 11:30
Тариф действует до конца месяца. Роль сотрудника — до определённой даты. Бронь — с одного дня по другой. Как хранить такие данные в PostgreSQL и не поддерживать собственный набор триггеров и проверок? ⏰ 16 сентября в 20:00 МСК на открытом уроке разберём темпоральные возможности PostgreSQL 18.
SQL и Анализ данных
8 сент., 10:03
10 лучших промптов для программиста в 2026 году: готовые шаблоны для работы с кодомХороший промпт для программирования помогает получить проверяемый результат: найти причину ошибки, внести нужное изменение, оценить риски и проверить поведение программы. Для этого модели нужны контекст проекта, ограничения и понятные критерии готовности.Ниже – 10 готовых промптов для повседневной разработки: от исправления багов до ревью pull request и знакомства с чужим репозиторием.Подставьте свои данные вместо текста в квадратных скобках.https://uproger.com/10-luchshih-promptov-dlya-programmista-v-2026-godu-gotovye-shablony-dlya-raboty-s-kodom/
SQL и Анализ данных
6 сент., 14:37
Python и ИИ в 2026 году: как правильно работать с кодом через ChatGPT, Claude, Cursor и AI-агентовКак использовать ИИ для написания, проверки, рефакторинга и отладки Python-кода.Лучшие промпты, примеры, workflow и правила работы с AI-ассистентами в 2026 году.https://uproger.com/python-i-ii-v-2026-godu-kak-pravilno-rabotat-s-kodom-cherez-chatgpt-claude-cursor-i-ai-agentov/
SQL и Анализ данных
4 сент., 12:04
GreptimeDB - open-source база для observability, которая пытается собрать metrics, logs и traces в одном backend.Вместо отдельных систем для каждого типа телеметрии здесь используется общий табличный подход с тегами, timestamp и полями поверх колонночного движка и object storage.Что умеет:- объединять metrics, logs и traces и связывать их через SQL по service, host, trace ID и другим идентификаторам - принимать данные через OpenTelemetry, Prometheus Remote Write, Loki Push, Elasticsearch Bulk, InfluxDB Line Protocol и gRPC - поддерживать SQL, PromQL и Jaeger-совместимые запросы для traces - хранить данные в S3, GCS, Azure Blob и S3-совместимых хранилищах - настраивать retention, downsampling, continuous aggregation, partitioning и индексыМожет быть интересен тем, кто устал поддерживать несколько отдельных хранилищ для телеметрии и хочет свести observability-стек к одной системе.
SQL и Анализ данных
3 сент., 11:45
переслано из @ai_machinelearning_big_data
⚡️ Qwen представила E-Commerce Bench - новый бенчмарк для проверки AI-агентов на долгосрочном управлении бизнесом.Агент получает ¥100 000 и должен целый год управлять интернет-магазином:- искать поставщиков - торговаться - выставлять цены - запускать акции - контролировать склад - управлять денежным потокомСреда построена на реальных данных электронной коммерции.Внутри:- 6886 товаров - 576 поставщиков - 152 из них мошенники - комиссии за хранение - возвратыSQL и Анализ данных
29 авг., 13:51
Какие локальные AI-модели запускать на разном железе в 2026 годуПодборка от 8 до 512 ГБ памяти.8 ГБLFM2.5-2.6B - небольшой, но крепкий вариант для локального запуска.Подойдёт для: - простых tool calls - небольших автоматизаций - экспериментов с локальной инфраструктурой - лёгких чат-задачhttps://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B16 ГБЗдесь уже интереснее смотреть на две модели.huggingface.coLiquidAI/LFM2.5-2.6B · Hugging FaceWe’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.SQL и Анализ данных
28 авг., 12:15
SQL: Один NULL в списке, и NOT IN возвращает ноль строкWHERE id NOT IN (1, 2, NULL) раскрывается в id <> 1 AND id <> 2 AND id <> NULL. Последнее сравнение всегда даёт UNKNOWN, а WHERE пропускает только TRUE, поэтому запрос молча возвращает пустой результат. Одно неизвестное значение отравляет весь фильтр. Если в подзапросе возможен NULL, бери NOT EXISTS: он на NULL не ломается и читается понятнее, чем костыль с IS NOT NULL.#sql #deathnoteSQL и Анализ данных
25 авг., 11:44
Бесплатный доступ к ChatGPT и Claude без аккаунта? 👀DuckDuckGo добавил в Duck.ai несколько популярных AI-моделей: Claude Haiku 4.5, GPT-5.4 mini, Mistral Small 4, gpt-oss-120b и Gemma 4 31B.Можно переключаться между разными моделями прямо в одном диалоге: если одна AI застряла на задаче, передать разговор другой.DuckDuckGo делает упор на приватность: запросы проходят через анонимизирующий прокси, а провайдеры моделей ограничены в использовании данных для обучения.Получается удобный «AI-комбайн»: несколько нейросетей в одном месте вместо десятка вкладок.https://duck.ai
SQL и Анализ данных
24 авг., 11:41
🖥 Учим SQL не по учебнику, а расследуя преступленияВ Steam выходит Ghost in the SQL - детективная игра, где главный инструмент расследования не лупа и не допросы, а SQL-запросы.Чтобы найти подозреваемого, восстановить события или докопаться до нужной улики, придётся работать с базами данных, фильтровать информацию, связывать таблицы и писать запросы.Каждое дело постепенно знакомит с SQL через практику - от простых выборок до более сложного анализа данных.Обещают разные расследования - поджоги, убийства и другие преступления.Редкий случай, когда SELECT, JOIN и WHERE действительно помогают найти преступника.https://store.steampowered.com/app/5072430/Ghost_in_the_SQL_Data/
SQL и Анализ данных
22 авг., 13:03
SQL и Анализ данных
22 авг., 11:04
☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️24 сентября Yandex Cloud проведёт ежегодную флагманскую технологическую конференцию Yandex Scale 2026.🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨SQL и Анализ данных
22 авг., 08:22
Создатель PostgreSQL фактически поблагодарил Oracle за успех своей базыМайкл Стоунбрейкер считает, что поворотным моментом стала покупка MySQL компанией Oracle в 2010 году.Разработчики испугались, что MySQL теперь зависит от одного владельца, и начали активнее смотреть в сторону PostgreSQL.По словам Стоунбрейкера, именно тогда и начался его взлёт.Спустя годы PostgreSQL стал одной из главных баз для разработчиков, а AWS, Google и Microsoft построили вокруг его протокола собственные сервисы.Стоунбрейкер объясняет успех просто: PostgreSQL контролирует не корпорация, а небольшая группа очень сильных open source-разработчиков.Ирония в том, что Oracle 15 лет строила главное преимущество PostgreSQL даже не специально:у PostgreSQL нет одного владельца, которого все должны бояться.
SQL и Анализ данных
21 авг., 13:16
переслано из @ai_machinelearning_big_data
📌Scale AI измерила, насколько хорошо модели переписывают других агентовHarnessOpt-Bench - бенчмарк, который проверяет, умеет ли модель улучшать харнесс чужого ИИ-агента.🟡МеханикаМодель-оптимизатор получает исходную обвязку целевого агента, размеченную обратную связь по результатам прогонов и фиксированный бюджет.Она переписывает код, а в конце собирает финальную версию, которую оценивают на отложенном наборе задач - его оптимизатор во время работы не видит.Тесты выполняются в доверенной среде исполнения на базе VeRO - она следит за бюджетом, прячет отложенные данные, считает потраченные токены и сохраняет каждую версию для аудита.Так сделали для того, чтобы защита от накрутки была свойством песочницы, а не инструкцией, которую модель может обойти.🟡РезультатыПрогнали пять
