Logo
TGCATALOG
Catálogo Selecciones Blog
Análisis de datos - DA SQL

Análisis de datos - DA SQL

Análisis de datos: SQL, Python.

Sin valoraciones
582
29.10.2026
582
29.10.2026
Sin valoraciones
582
29.10.2026
Redirección segura vía bot
О канале

Análisis de datos: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Tecnología
Язык Español
Ссылка t.me/business_stats

También te recomendamos

Kekaton AI  Voz en off y clon de voz
Kekaton AI Voz en off y clon de voz
Bot

bot de IA para clonar texto a voz y voz en Telegram. Cree audio utilizando la red neuronal de forma rápida y fácil.

Descripción

Acerca del análisis de datos: bases de datos, SQL, Python y más para analistas.

Últimas publicaciones

Análisis de datos - DA SQL
Análisis de datos - DA SQL
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Проблемы в оптимизации SQL-запросов Иногда приходится сталкиваться с запросами, где должно быть большое количество условий. Например, много условий в WHERE, много полей в GROUP BY, много JOIN и т.п. И такие запросы будут выполняться очень медленно и даже не факт, что выполнятся вообще. 🟠Но почему такое происходит? ▶️WHERE сам по себе работает как фильтр данных. Если вспомнить порядок выполнения SQL-запроса, то WHERE выполняется одним из первых. И по идее, если добавлять в WHERE по 5-10 условий через AND, то лишних данных может отсеяться очень много, что в итоге сделает запрос легче и быстрее. И в целом, это так и работает, и запрос реально может стать быстрее или хотя бы не измениться. Но в случае, если у нас прописаны индексы на 1-2 самых часто используемых столбцах, то добавление дополнительных неиндексированных столбцов может значительно замедлить работу. Происходит это из-за того, что оптимизатор перестает эффективно использовать индексы, и СУБД вынуждена тратить дополнительные ресурсы на проверку каждого условия для каждой строки. ▶️В случае с GROUP BY заложена другая логика. И тут замешана банальная математика. Чем больше столбцов в условие GROUP BY мы добавляем, тем больше разных вариантов система вынуждена отработать. И количество вариантов растет мультипликативно. Например, если группировать по полю "day", то мы будем иметь 365 разных комбинаций. Если добавить поле "country", то добавится условно еще 50 вариантов, итого будет 365*50 = 18 250. И каждое такое крупное поле в разы увеличивает нагрузку и, как следствие, время выполнения. ▶️Большое кол-во JOIN тоже имеет чисто математическую причину замедления. Например, мы присоединяем к таблице с клиентами таблицу с их счетами. Очевидно, что если у каждого клиента в среднем по 3 счета, то кол-во строк увеличится в 3 раза. Если еще к каждому счету присоединить транзакции, которые с него совершались, то кол-во строк увеличится еще в 50 раз. И так будет продолжаться и далее. Ну и также не стоит забывать, что чем больше таблиц, тем сложнее СУБД просчитать идеальный порядок их объединения (количество вариантов растет экспоненциально). ▶️Много COUNT(DISTINCT) тоже желательно не использовать в одном запросе. Это очень "дорогостоящая" операция сама по себе, потому что заставляет базу держать в памяти полный список всех уникальных значений, чтобы отсечь дубликаты. И если это делать по 3-4 колонкам одновременно, то СУБД будет строить несколько гигантских структур данных в памяти. И это будет медленно.
Análisis de datos - DA SQL
Evolución de suscriptores
+-0.5% últimos 30 días
Actuales
1,700
Hace un mes
1,709
Crecimiento medio
+0 / día
Actualizado
hace 11 horas

Reseñas de canal Análisis de datos - DA SQL

Inicia sesión para dejar una reseña

Solo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.

Aún no hay reseñas

¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!

Recursos similares

Loading
Cambiar a tema claro
Inicio Catálogo Selecciones Blog Entrar