SQL-Ex blog

Пересказ статьи Greg Low. How to Create a SQL Server Linked Server to Oracle 26ai Free

Легко перемещайте данные из SQL Server в Oracle 26ai Free, используя это пошаговое руководство. Узнайте как установить связанный сервер, сконфигурировать FREEPDB1 и избежать типичных ошибок.

Недавно мне пришлось перенести некоторые данные из SQL Server на Oracle 26ai в редакции Free. Я решил проверить, поможет ли связанный сервер сделать эту работу, поскольку зачастую это самый простой способ…

Это позволит мне просто писать операторы INSERT SELECT, но в SQL Server, связанные серверы с Oracle, известны своей неуклюжестью и часто имеют проблемы с некоторыми типами данных, настройками времени, и т. д.

В прошлом мне не приходилось создавать связанный сервер к Oracle 26ai Free, поэтому я решил, что должен задокументировать свои действия, чтобы в будущем я мог легко найти их и, возможно, помочь кому-то еще.
Continue reading "Как создать связанный сервер в SQL Server для Oracle 26ai Free"

Автор: Joe Celko, The VALUES clause or building tables out of nothing

Предложение VALUES, вероятно, одна из самых неправильно используемых возможностей в SQL. Если вы посмотрите на онлайн-форумы по SQL, вы увидите, что люди используют его как второе предложение в операторе вставки, но используют его для построения только одной строки за раз, например так:

BEGIN

INSERT INTO Zodiac (astro_sign, astro_start_date, astro_end_date)

 VALUES ('Aries', '2025-03-21', '2025-04-19');

INSERT INTO Zodiac (astro_sign, astro_start_date, astro_end_date)

 VALUES ('Taurus', '2025-04-20', '2025-05-20');

… 

INSERT INTO Zodiac (astro_sign, astro_start_date, astro_end_date)

 VALUES ('Pisces', '2023-05-19', '2026-03-20');

END;

Каждый оператор вставки заканчивается точкой с запятой, поэтому они будут выполняться отдельно и в представленном порядке. Оптимизатор не осмеливается их объединять, потому что может быть прямая ссылка на предыдущие вставки.

Я думаю, люди пишут такой код, потому что именно так вы бы читали перфокарты. Каждая карта поступает в устройство чтения карт, буферизуется и записывается в порядке поступления на магнитную ленту или дисковый файл. Добро пожаловать в 1960-е! Перестаньте подражать старым языкам программирования, таким как FORTRAN или BASIC, в которых были операторы WRITE, помещающие по одной записи за раз в файл. Начните думать о работе с целыми множествами.

Continue reading "Предложение VALUES или создание таблиц из ничего"

Автор: Akhil Reddy Banappagari, Null and Empty String in Oracle vs SQL Server vs PostgreSQL

При планировании миграции баз данных в PostgreSQL именно мелочи часто становятся причиной самых серьёзных сбоев в рабочей среде. Одна из самых распространённых ловушек для разработчиков — это различная обработка значений NULL и пустых строк ('') в разных СУБД.

Хотя они могут казаться схожими концепциями, обозначающими отсутствие значения, то, как механизм базы данных их интерпретирует, может изменить результаты ваших запросов, нарушить уникальные ограничения или привести к сбоям загрузки данных. В этом руководстве мы сравним поведение Oracle, SQL Server и PostgreSQL, чтобы помочь вам избежать распространённых ошибок миграции.

Continue reading "Значение NULL и пустая строка в Oracle, SQL Server и PostgreSQL"

Пересказ статьи Udaya Veeramreddygari. Oracle Performance Tuning: Practical Techniques Every DBA Should Master

Как специалисты по базам данных, мы все сталкивались с этим ужасным моментом, когда пользователи начинают жаловаться на медленные запросы, и внезапно все смотрят на вас с выражением «исправьте это сейчас же». Настройка производительности Oracle может показаться невероятно сложной, особенно в условиях стресса, но хорошая новость состоит в том, что большинство проблем с производительностью возникают по нескольким распространённым причинам. Позвольте мне рассказать вам о нескольких проверенных методах, которые спасали мне жизнь больше раз, чем я могу сосчитать.

Начнем с самого простого: статистика и планы выполнения

Прежде чем перейти с сложным стратегиям настройки, всегда проверяйте актуальность вашей статистики. Оптимизатор Oracle на основе стоимости всецело опирается на точность статистики для принятия умных решений относительно путей выполнения запросов. Мне приходилось видеть запросы, которые выполнялись в 10 раз медленнее только потому, что кто-то забыл обновить статистику после загрузки большого объема данных. Continue reading "Настройка производительности в Oracle: практические методы, которыми должен владеть каждый DBA"

Пересказ статьи Christopher Jones. Python Data Classes make it easy to fetch database rows as objects

rowfactories в Python-oracledb являются мощным средством для запросов к базам данных Oracle, позволяющим изменить представление извлекаемых строк, уменьшить количество шаблонного кода приложения и копирования данных. Здесь мы покажем, как легко использовать класс данных Python с rowfactory для преобразования строк в экземпляры пользовательского класса.

rowfactory - это метод, который вызывается для каждой извлекаемой из базы данных строки перед ее возвращением приложению. Он может применяться к курсору после выполнения оператора и перед извлечением данных.

Рассмотрим код, который не использует rowfactory:
Continue reading "Классы данных Python облегчают получение строк из базы данных как объектов"

Пересказ статьи Christopher Jones. Query result caching for fast database applications

Встроенный в базы данных Oracle “Client Result Cache” (CRC) является эффективным, интегрированным, управляемым кэшем, который резко улучшает производительность запросов и существенно снижает нагрузку на базу данных при повторяющихся запросах к по большей части статическим таблицам, таким как почтовые индексы или номера деталей. Никакие изменения в приложениях не требуются. Никакого отдельное промежуточного кэша устанавливать не нужно. CRC доступен для каждого "толстого" клиента, который использует библиотеки Oracle Client, такие как драйверы для Python, Node.js, Go, PHP, Rust, Ruby и Oracle C API. Он также доступен в JDBC. Эта статья демонстрирует пример для Python.

Преимущества кэширования результатов клиента

• Может использоваться без необходимости изменять код приложения.


• Улучшенное время отклика запроса.


• Операторы не посылаются для выполнения в базу данных.


• Лучшая производительность за счет устранения циклов обмена между серверами.


• Улучшенная масштабируемость сервера баз данных за счет экономии ресурсов сервера.


• Автоматически управляемое аннулирование кэша, поддерживающее соответствие кэша изменениям в базе данных.


• Не требуется сервер промежуточного слоя для кэширования.


• Разработчикам не требуется создавать или использовать собственный кэш.

Continue reading "Кэширование результата запроса для быстрых приложений баз данных"

Автор: Джо Селко (Joe Celko)

SQL — первый язык программирования, в котором появились явные временные типы данных. Я давно полагаю, что если бы в Cobol изначально был тип TIMESTAMP, вся история с Y2K могла бы и не случиться. По крайней мере, сегодня всё больше людей знают о стандартах отображения даты и времени ISO 8601. Кто знает — может быть, их наконец начнут применять.

Continue reading "Учёт интервалов времени"

Автор: Vivek Johari Difference Between CTE and Subqueries in SQL: A Complete Guide for Developers

Язык структурированных запросов (SQL) — основа манипулирования и извлечения данных в современных базах. Будь то MySQL, PostgreSQL, SQL Server или Oracle, SQL предоставляет мощные инструменты для эффективной работы с данными. Среди них важнейшую роль в упрощении сложных операций играют Common Table Expressions (CTE) и подзапросы.

Однако многие разработчики — особенно начинающие — задаются вопросом, чем именно отличаются CTE от подзапросов, когда выбирать одно вместо другого и как каждый влияет на читаемость, производительность и сопровождение.

В SQL подзапросы вместе с CTE позволяет разбивать сложную логику на более компактные и управляемые части. Часто достигая одинаковых результатов, они различаются структурой, повторным использованием и пригодностью для разных задач. Выбор подходящего инструмента (CTE или подзапросов) зависит от сложности запроса, необходимости повторного использования и простоты читаемости кода.

Это руководство подробно разбирает разницу между CTE и подзапросами в SQL, с примерами, вариантами применения и советами по оптимизации, которые сделают вас более эффективным SQL‑разработчиком.

Continue reading "Разница между CTE и подзапросами в SQL: полноценное руководство для разработчиков"

Пересказ статьи Christopher Jones. The best of Relational and JSON — at the same time

Двойственные представления таблица-JSON в Oracle Database 23ai позволяют хранить данные в виде строк таблицы для получения преимуществ доступа SQL в реляционной модели, в то же время допуская доступ чтения и записи в виде документов JSON для тех же самых данных. Они могут использоваться из таких языков, как Node.js и ODP.NET. В этой статье показывается, как использовать новые представления в Python.

Реляционная модель великолепна: вы можете избегать дублирования данных; гарантируется согласованность данных; вы имеете доступ посредством очень мощного и очень эффективного языка - SQL. Но от разработчиков требуется определить реляционную схему - таблицы, столбцы и типы данных - прежде, чем начать писать код. Не так легко предсказать будущее использование системы, которое может вызывать затруднения для выбранной схемы.

Вот почему вы так любите JSON. Объект JSON может содержать информацию для одного случая использования без необходимости использовать SQL для соединения таблиц. Доступ через простой запрос или единичное обращение к API базы данных. JSON имеет гибкую схему, поэтому, поскольку ваши случаи использования меняются в процессе жизненного цикла системы, вы можете легко модифицировать приложения. Но есть и недостатки: единственная иерархия может подходить лишь нескольким случаям использования. В данных могут оказаться дубликаты, что не только влияет на занимаемое пространство, но делает очень сложным поддержание согласованности. Более трудной становится оптимизация. Поэтому на первый взгляд простая модель может вызывать сложности в долгосрочной перспективе. Continue reading "Лучшее из двух подходов - реляционного и JSON - одновременно"

Пересказ статьи lukaseder. Emulating SQL FILTER with Oracle JSON Aggregate Functions

В стандарте SQL:2003 есть крутая функция - агрегатное предложение FILTER, которое поддерживается естественным образом по крайней мере в этих СУБД:

• ClickHouse


• CockroachDB


• DuckDB


• Firebird


• H2


• HSQLDB


• PostgreSQL


• SQLite


• Trino


• YugabyteDB

Следующая агрегатная функция вычисляет число строк на группу, которая удовлетворяет предложению FILTER: Continue reading "Эмуляция SQL FILTER с помощью агрегатных функций JSON в Oracle"

Пересказ статьи Christopher Jones. Powering on with SQL*Plus for Oracle Database 23ai

При фантастических заявлениях относительно возможностей Oracle Database 23ai, которые уже в целом доступны, я захотел поделиться некоторыми улучшениями в SQL*Plus 23ai.

Традиционный инструмент командной строки в Oracle SQL*Plus остается привычным для многих пользователей баз данных Oracle. Он позволяет выполнять ad-hoc операторы SQL к базе данных Oracle или создавать скрипты операторов для выполнения. Инструмент включается во все установки ПО базы данных и легко устанавливается на других машинах с помощью небольших свободно распространяемых пакетов ZIP (или RPM) Oracle Instant Client. Никаких переходов по ссылкам, никакого длительного времени выполнения. Вы просто распаковываете архив, устанавливаете PATH или LD_LIBRARY_PATH и начинаете его использовать. (Инструкции по установке на Linux находятся здесь.)

Continue reading "Возможности SQL*Plus в Oracle Database 23ai"

Пересказ статьи Bitnine Global. Converting Oracle PL/SQL to PostgreSQL PL/pgSQL

Добро пожаловать в мир программирования баз данных, в котором языки Oracle PL/SQL и PostgreSQL PL/pgSQL помогают привнести структуру и логику в данные. Эти процедурные языки являются основой внедрения бизнес-правил и манипуляции данными в сами базы данных, играя важную роль в администрировании баз данных.

Оба языка предоставляют возможность использовать переменные, операторы управления типа IF, CASE и LOOP, а также управлять исключениями - инструменты, необходимые для адаптивных и динамичных процедур работы с базами данных. Когда бы вы ни создавали новые функции или выполняли сложные процедуры, синтаксис CREATE PROCEDURE и CREATE FUNCTION станет частью вашего стандартного инструментария.

По мере того, как мы погружаемся в процесс преобразования из Oracle PL/SQL в PostgreSQL PL/pgSQL, мы будем открывать важные детали, необходимые для гладкого перехода.
Continue reading "Преобразование Oracle PL/SQL в PostgreSQL PL/pgSQL"

Пересказ статьи Aaron Bertrand. SQL GROUP BY Alias - An Oracle feature that would be great in SQL Server

Запросы с GROUP BY могут стать слишком путаными, если столбцом группировки является сложное выражение. В силу логического порядка обработки запроса вам часто приходится повторять такое выражение, поскольку его алиас не может быть использован в предложении GROUP BY.

Oracle недавно решил эту проблему в выпуске 23c, добавив возможность группировки GROUP BY алиас_столбца. Это такой простой, но мощный синтаксис, и я надеюсь, что SQL Server может последовать за Oracle.
Continue reading "GROUP BY алиас - особенность Oracle, которая была бы замечательна в SQL Server"

Пересказ статьи Martien van den Akker. Oracle SQL With Function clause

Оно существует уже давно: предложение WITH в Oracle SQL. И, действительно, я использовал его в прошлом. Предложение WITH весьма полезно для модуляризации вашего SQL, особенно в представлениях.

Первое время его использования, у меня был случай, когда я не знал, как решить задачу без предложения WITH. Это было до того времени (в районе 2018), когда я заставил себя познакомиться с ANSI-SQL. Так или иначе, я полюбил предложение WITH, поэтому использовал его также в случаях, когда оно не было необходимо. Но выглядело это изящно. И это модулизировало мои запросы. Continue reading "Предложение With Function в Oracle SQL"

Пересказ статьи Denis Magda. Sample Data Generation With Built-In Database Capabilities

Имеется много способов генерации фиктивных данных для базы данных. Вы можете создать генератор данных, используя Mock-сервисы для тестирования, или получить подмножество собственных производственных данных. Помимо этого многие базы данных предлагают встроенные возможности для создания синтетических данных.

В этой статье вы узнаете, как использовать специальные функции базы данных, иерархические запросы и рекурсивные общие табличные выражения (CTE) для генерации тестового набора данных в PostgreSQL, MySQL, Oracle и SQL Server.
Continue reading "Генерация тестовых данных с помощью встроенных возможностей базы данных"