SQL Server — Академия специальных курсов по информационным технологиям

Курсы / От
askit.ru

Учебный курс «Хранилища данных и SQL Server Integration Services» Краткое содержание: OLTP и Data Warehouse, Data Mart и Data Lake, таблицы фактов (fact tables), таблицы измерений (dimensions), схемы звезды и снежинки, системы ETL (Extraction, Transformation, Load), SSIS как система ETL, Data Flow Task, менеджеры подключений (Connection Managers), источники, назначения и преобразования, задачи Control Flow, запуск …

Microsoft SQL Server: Хранилища данных и SQL Server Integration Services Читать полностью »

Курсы / От
askit.ru

Учебный курс «SQL Server Reporting Services» Краткое содержание: источники данных и наборы данных SQL Server Reporting Services, секции отчета, элементы Table, Matrix и List, сортировка и группировка, итоги по группам, фильтрация и параметры, выражения в SSRS, применение подотчетов, работа с диаграммами, REST API в SSRS, публикация отчетов на сервер, оптимизация производительности отчетов SSRS Общие данные: …

Учебный курс SQL Server Reporting Services Читать полностью »

Курсы / От
askit. ru

Учебный курс «Microsoft SQL Server: OLAP и Data Mining» Краткое содержание: SQL Server Analysis Services и SQL Server Data Tools, источники данных, схемы звезды (star) и снежники (snowflake), таблицы фактов, измерения (dimensions), кубы и меры (measures), режимы MOLAP/ROLAP/HOLAP, агрегаты в кубах, вычисляемые элементы в OLAP, KPI и actions, запись в куб и настройка writeback, язык …

Microsoft SQL Server: OLAP и Data Mining Читать полностью »

Курсы / От
askit.ru

Учебный курс «Microsoft SQL Server: запросы» Краткое содержание: синтаксис запросов SELECT в SQL Server, сортировка и ORDER BY, фильтрация и WHERE, TOP, OFFSET, JOIN, GROUP BY, HAVING, подзапросы, UNION/EXCEPT/INTERSECT, CTE, RANK(), работа с транзакциями, оптимизация запросов Общие данные: Осваивать, как извлекается информация из баз данных SQL Server, методом «тыка» — не очень эффективно. Обязательно что-нибудь …

Microsoft SQL Server: запросы Читать полностью »

Курсы / От
askit. ru

Учебный курс «Microsoft SQL Server – мониторинг и оптимизация производительности» Краткое содержание: основные концепции мониторинга производительности, нагрузочное тестирование SQL Server, оптимизация подключений, параметры производительности сервера, настройка TEMPDB, оптимизация индексов, дефрагментация, оптимизация запросов, настройка системы FILESTREAM Общие данные: Редко бывает так, чтобы на предприятии все были полностью довольны производительностью работы баз данных SQL Server. А если …

Microsoft SQL Server – мониторинг и оптимизация производительности Читать полностью »

Курсы / От
askit.ru

Учебный курс «Microsoft SQL Server для разработчиков» Краткое содержание: проектирование баз данных SQL Server, типы данных, нормализация таблиц, связи таблиц, кластерные и некластерные индексы, Transact-SQL, хранимые процедуры, пользовательские функции, триггеры, создание хранимых процедур на C#, оптимизация работы приложений SQL Server Общие данные: Microsoft SQL Server — система с очень богатым функционалом и этим функционалом нужно …

Microsoft SQL Server для разработчиков Читать полностью »

Курсы / От
askit. ru

Учебный курс «SQL Server для администраторов» Краткое содержание: развертывание SQL Server, настройка баз данных, резервное копирование и восстановление, предоставление разрешений, настройка безопасности, импорт и экспорт данных, оптимизация производительности Общие данные: Все тонкости администрирования Microsoft SQL Server «методом тыка» освоить тяжело. В то же время Microsoft постепенно теряет интерес как к развитию on-premise (развертываемых на предприятии) …

Microsoft SQL Server для администраторов Читать полностью »

Оставьте комментарий

/ Без рубрики / От
askit.ru

Добро пожаловать в WordPress. Это ваша первая запись. Отредактируйте или удалите ее, затем начинайте создавать!

Настройка производительности и оптимизации баз данных SQL

Колледж экономических международных связей

Для выпускников 9 и 11 классов.

Высшее образование онлайн

Федеральный проект дистанционного образования.

Я б в нефтяники пошел!

Пройди тест, узнай свою будущую профессию и как её получить.

Технологии будущего

Вдохновитесь идеей стать крутым инженером, чтобы изменить мир

Студенческие проекты

Студенты МосПолитеха рассказывают о своих изобретениях

Химия и биотехнологии в РТУ МИРЭА

120 лет опыта подготовки

Международный колледж искусств и коммуникаций

МКИК — современный колледж

Английский язык

Совместно с экспертами Wall Street English мы решили рассказать об английском языке так, чтобы его захотелось выучить.

15 правил безопасного поведения в интернете

Простые, но важные правила безопасного поведения в Сети.

Олимпиады для школьников

Перечень, календарь, уровни, льготы.

Первый экономический

Рассказываем о том, чем живёт и как устроен РЭУ имени Г.В. Плеханова.

Билет в Голландию

Участвуй в конкурсе и выиграй поездку в Голландию на обучение в одной из летних школ Университета Радбауд.

Цифровые герои

Они создают интернет-сервисы, социальные сети, игры и приложения, которыми ежедневно пользуются миллионы людей во всём мире.

Работа будущего

Как новые технологии, научные открытия и инновации изменят ландшафт на рынке труда в ближайшие 20-30 лет

Профессии мечты

Совместно с центром онлайн-обучения Фоксфорд мы решили узнать у школьников, кем они мечтают стать и куда планируют поступать.

Экономическое образование

О том, что собой представляет современная экономика, и какие карьерные перспективы открываются перед будущими экономистами.

Гуманитарная сфера

Разговариваем с экспертами о важности гуманитарного образования и областях его применения на практике.

Молодые инженеры

Инженерные специальности становятся всё более востребованными и перспективными.

Табель о рангах

Что такое гражданская служба, кто такие госслужащие и какое образование является хорошим стартом для будущих чиновников.

Карьера в нефтехимии

Нефтехимия — это инновации, реальное производство продукции, которая есть в каждом доме.

Learn SQL: Памятка по функциям агрегирования

Ссылки на столбцы

Предложения GROUP BY и ORDER BY могут ссылаться на выбранные столбцы по номеру, в котором они появляются в операторе SELECT . Пример запроса будет подсчитывать количество фильмов на рейтинг и будет:

• GROUP BY столбец 2 ( рейтинг )
• ORDER BY столбец 1 ( total_movies )

 
 ВЫБРАТЬ СЧЕТЧИК(*) КАК 'total_movies', 
 
 рейтинг 
 
 ИЗ фильмов 
 
 СГРУППИРОВАТЬ ПО 2 
 
 ПОРЯДОК ПО 1; 
 

SUM() Агрегатная функция

Агрегатная функция SUM() принимает имя столбца в качестве аргумента и возвращает сумму всех значений в этом столбце.

 
 ВЫБЕРИТЕ СУММУ(зарплата) 
 
 ИЗ зарплата_выплаты; 
 

MAX() Агрегатная функция

Агрегатная функция MAX() принимает имя столбца в качестве аргумента и возвращает наибольшее значение в столбце. Данный запрос вернет наибольшее значение из столбца сумма .

 
 SELECT MAX(сумма) 
 
 ИЗ транзакций; 
 

COUNT() Агрегирующая функция

Агрегатная функция COUNT() возвращает общее количество строк, соответствующих указанным критериям. Например, чтобы найти общее количество сотрудников со стажем менее 5 лет, можно использовать данный запрос.

Примечание: Вместо * можно также использовать имя столбца таблицы. В отличие от COUNT(*) , этот вариант COUNT(column) не будет подсчитывать NULL значений в этом столбце.

 
 SELECT COUNT(*) 
 
 ОТ сотрудников 
 
 ГДЕ опыт < 5; 
 

GROUP BY Предложение

Предложение GROUP BY группирует записи в результирующем наборе по идентичным значениям в одном или нескольких столбцах. Он часто используется в сочетании с агрегатными функциями для запроса информации о похожих записях. 9Предложение 0007 GROUP BY может стоять после FROM или WHERE , но должно стоять перед любым предложением ORDER BY или LIMIT .

Данный запрос подсчитает количество фильмов на рейтинг.

 
 ВЫБЕРИТЕ рейтинг, 
 
 СЧЕТ(*) 
 
 ИЗ фильмов 
 
 СГРУППИРОВАТЬ ПО рейтингу; 
 

MIN() Агрегированная функция

Агрегированная функция MIN() возвращает наименьшее значение в столбце. Например, чтобы найти наименьшее значение столбец суммы из таблицы с именем транзакций , можно использовать данный запрос.

 
 ВЫБРАТЬ МИН(сумма) 
 
 ИЗ транзакций; 
 

AVG() Агрегатная функция

Агрегатная функция AVG() возвращает среднее значение в столбце. Например, чтобы найти среднюю заработную плату для сотрудников со стажем менее 5 лет, можно использовать данный запрос.

 
 ВЫБЕРИТЕ СРЕДНЕЕ (зарплата) 
 
 ОТ сотрудников 
 
 ГДЕ стаж < 5; 
 

Предложение HAVING

Предложение HAVING используется для дальнейшей фильтрации групп наборов результатов, предоставляемых предложением GROUP BY . HAVING часто используется с агрегатными функциями для фильтрации групп наборов результатов на основе агрегатного свойства. Данный запрос выберет только те записи (строки) только за те годы, когда в год выпускалось более 5 фильмов.

Предложение HAVING всегда должно стоять после предложения GROUP BY , но должно стоять перед любым предложением ORDER BY или LIMIT .

 
 ВЫБЕРИТЕ год, 
 
 СЧЕТ(*) 
 
 ИЗ фильмов 
 
 СГРУППИРОВАТЬ ПО годам 
 
 ПРИ СЧЕТЕ(*) > 5; 
 

Агрегированные функции

Агрегированные функции выполняют вычисление набора значений и возвращают одно значение:

• COUNT()
• СУММ()
• МАКС()
• МИН()
• АВГ()

ОКРУГЛ() Функция

Функция ОКРУГЛ() округляет числовое значение до указанного количества разрядов. Он принимает два аргумента: число и количество знаков после запятой. Его можно комбинировать с другими агрегатными функциями, как показано в данном запросе. Этот запрос рассчитает средний рейтинг фильмов за 2015 год с округлением до 2 знаков после запятой.

 
 ВЫБЕРИТЕ год, 
 
 ОКРУГЛ(СРЕДНИЙ(рейтинг), 2) 
 
 ИЗ фильмов 
 
 ГДЕ год = 2015; 
 

Mini Errow Left Iconprevious

NextMini Arrow Right Icon

Курс

Learn SQL

Bearnner Florning,

4 Massons

Pro Anty

. Уроки

Только Pro

Путь навыков

Проектирование баз данных с PostgreSQL

Подходит для начинающих,

11 Уроки

Функции — SQLAlchemy

Краткий обзор некоторых ключевых функций:

ORM не требуется

SQLAlchemy состоит из двух отдельных компонентов, известных как
Core и ORM . Ядро само по себе
полнофункциональный набор инструментов для абстрагирования SQL, обеспечивающий бесперебойную
уровень абстракции для широкого спектра реализаций DBAPI
и поведение, а также язык выражений SQL, который позволяет
выражение языка SQL через генеративные выражения Python.
Система представления схемы, которая может одновременно генерировать DDL
утверждения, а также анализировать существующие схемы и тип
система, которая позволяет любое сопоставление типов Python с типами базы данных,
завершает систему.
Object Relational Mapper является необязательным пакетом, который
основывается на Ядре. Многие приложения построены строго
на ядре, используя систему выражений SQL для предоставления кратких
и точный контроль над взаимодействием с базой данных.

Зрелая, высокопроизводительная архитектура

Более семи лет постоянной разработки, профилирования и рефакторинга
привели к созданию высокопроизводительного и точного инструментария, хорошо охватывающего
в тестах и ​​развернутых в тысячах сред. С практически
каждый основной компонент во второй или третьей полной итерации, SQLAlchemy
0.6 примерно в два раза быстрее старых версий 0.4 всего за несколько
лет назад, а версии 0.7 и 0.8 продолжают улучшаться.
Его необработанная скорость выполнения конкурентоспособна с сопоставимыми
инструменты и расширенные функции ORM, такие как единица работы, память
коллекции, активная загрузка коллекций через соединения или вторичные
подвыборки и другие оптимизации позволяют ORM SQLAlchemy выдавать
меньше и более эффективные запросы, чем в любой предыдущей версии.

Одобрен администратором баз данных

Создан в соответствии с требованиями администраторов баз данных, включая возможность
заменить сгенерированный SQL на оптимизированные вручную операторы, полное использование
параметров привязки для всех литеральных значений, полностью транзакционно
и пакетная запись базы данных с использованием шаблона Unit of Work. Все
объектно-реляционные шаблоны разрабатываются на основе использования правильных
ссылочная целостность, а внешние ключи являются неотъемлемой частью
его использование.

Без мнения

SQLAlchemy придает большое значение тому, чтобы не мешать
База данных и архитектура приложений. В отличие от многих инструментов,
никогда «генерировать» схемы (не путать с выдачей
определяемый пользователем DDL,
в которых он преуспевает) или опирается на какие-либо соглашения об именах.
SQLAlchemy поддерживает самые разнообразные базы данных и
архитектурные проекты, насколько это возможно.

Единица работы

Система Unit Of Work, центральная часть объекта SQLAlchemy.
Relational Mapper (ORM), организует ожидающие вставки/обновления/удаления
операций в очереди и сбрасывает их все одним пакетом. Чтобы выполнить
это он выполняет топологическую «сортировку зависимостей» всех измененных элементов в
очередь, чтобы соблюдать межстрочные зависимости, и группирует избыточные
операторы вместе, где они иногда могут быть объединены в пакеты еще больше.
Это обеспечивает максимальную эффективность и безопасность транзакций, а также
сводит к минимуму вероятность взаимоблокировок. По образцу модели Фаулера «Единица работы», а также
Спящий режим,
Ведущий объектно-реляционный преобразователь Java.

Построение функционального запроса

Создание запросов на основе функций позволяет создавать предложения SQL с помощью
Функции и выражения Python. Полный спектр возможностей
включает логические выражения, операторы, функции, псевдонимы таблиц,
выбираемые подзапросы, операторы вставки/обновления/удаления, коррелированные
обновления, выборки и EXISTS предложений, UNION
предложения, внутренние и внешние соединения, параметры привязки и свободное смешивание
буквальный текст внутри выражений. Сконструированные выражения компилируются
зависит от любого количества реализаций базы данных поставщиков (например,
PostgreSQL или Oracle), что определяется комбинацией «диалекта» и
«компилятор», предоставляемый реализацией.

Модульный и расширяемый

Различные части SQLAlchemy могут использоваться независимо от
отдыхать. Такие элементы, как пул соединений, компиляция операторов SQL
и транзакционные сервисы могут использоваться независимо от каждого
другие, а также могут быть расширены с помощью различных точек плагина.
Интегрированная система событий позволяет вводить пользовательский код в
более пятидесяти точек взаимодействия, в том числе внутри ядра
выполнение оператора, генерация схемы и самоанализ,
работа с пулом соединений, объектно-реляционная конфигурация,
операции сохранения, события мутации атрибутов и
транзакционные этапы. Новые элементы выражений SQL и пользовательские
типы баз данных могут быть легко созданы и интегрированы.

Раздельное отображение и дизайн классов

ORM стандартизирует «декларативную» конфигурационную систему, которая
позволяет создавать пользовательские классы, встроенные в таблицу
метаданные, на которые они сопоставляются, точно так же, как и большинство других объектно-реляционных
инструменты обеспечивают. Однако эта система совершенно необязательна —
по своей сути ORM рассматривает определяемый пользователем класс,
связанные метаданные таблицы, и их сопоставление должно быть полностью
отдельный. С помощью mapper() функция,
любой произвольный класс Python может быть сопоставлен с таблицей или представлением базы данных.
Сопоставленные классы также сохраняют сериализуемость (маринование) для использования.
в различных системах кэширования.

Быстрая загрузка и кэширование связанных объектов и коллекций

ORM кэширует коллекции и ссылки между объектами один раз
загружается, так что при каждом доступе не нужно выдавать SQL.
Функция нетерпеливой загрузки позволяет целые графики
объектов, связанных коллекциями и ссылками для загрузки
с несколькими или только одним запросом, настраиваемый
вплоть до точного количества операторов для каждого сопоставления или
для каждого запроса без изменения существующих запросов
нужный. Проблема «N+1»,
при этом ORM должен выдавать отдельные операторы для
все объекты в коллекции, является вещью
прошлое с SQLAlchemy.

Составные (многостолбцовые) первичные ключи

В SQLAlchemy первичные и внешние ключи представлены в виде наборов
колонны; действительно составное поведение реализовано с нуля. ОРМ
имеет промышленную поддержку значимых (не суррогатных) первичных ключей,
включая изменчивость и совместимость с ON UPDATE CASCADE, а также
явная поддержка других распространенных составных шаблонов PK, таких как
объекты «ассоциации» (отношения «многие ко многим» с дополнительным значением
прилагается к каждой ассоциации).

Самореферентные сопоставления объектов

Самореферентные отображения поддерживаются ORM. Список смежности
структуры могут быть созданы, сохранены и удалены с правильным каскадированием, без
накладные расходы кода, выходящие за рамки несамореферентных структур. Загрузка
самореферентные структуры любой глубины могут быть настроены для загрузки коллекций
рекурсивно с помощью одного оператора с серией соединений (т.е.
joinload) или с помощью нескольких операторов, каждый из которых загружает полный набор
записи на определенном уровне глубины (т. е. подзапрос). Настойчивость с
таблицы, которые имеют взаимозависимые пары внешних ключей (например, «много x»/«один
конкретный x») также изначально поддерживаются с помощью «post update»
особенность.

Отображение наследования

Явная поддержка доступна для одной таблицы, конкретной таблицы,
и объединенное наследование таблиц. Полиморфная нагрузка (т.
запрос, который возвращает объекты нескольких типов потомков)
поддерживается для всех трех стилей. Загрузка каждого может быть
оптимизирован таким образом, что для полной загрузки
полиморфный результирующий набор.

Сопоставление необработанных операторов SQL

Средства объектно-реляционных запросов SQLA могут поддерживать необработанный SQL
операторы, а также простые наборы результатов и экземпляры объектов могут быть
генерируется из этих результатов так же, как и любая другая операция ORM.
Любой сверхоптимизированный запрос, который вы или ваш администратор базы данных можете придумать, вы можете выполнить в
SQLAlchemy, и пока он возвращает ожидаемые столбцы в наборе строк,
вы можете получить свои объекты от него.