Od sql developera do data engineer

  Optymalizacja zapytań w Oracle jest kluczowa dla uzyskania najlepszej wydajności bazy danych, zwłaszcza w środowiskach, gdzie mamy do czynienia z dużą ilością danych. Oto kilka sprawdzonych metod i wskazówek, które mogą pomóc w optymalizacji zapytań SQL w Oracle: 1. Używanie Indeksów Stosowanie Indeksów na Kluczowych Kolumnach : Indeksy pomagają przyspieszyć wyszukiwanie danych, zwłaszcza w dużych tabelach. Zaleca się indeksowanie kolumn używanych w klauzulach WHERE , JOIN i ORDER BY . Unikanie Nadmiarowych Indeksów : Zbyt wiele indeksów może spowolnić operacje zapisu, dlatego warto tworzyć indeksy tylko na naprawdę potrzebnych kolumnach. 2. Analiza Planów Wykonania (Execution Plan) EXPLAIN PLAN : Użycie EXPLAIN PLAN pozwala zobaczyć, jak Oracle przetwarza zapytanie, co umożliwia identyfikację wąskich gardeł i możliwości optymalizacji. AUTOTRACE : Narzędzie AUTOTRACE w SQL*Plus dostarcza statystyki wykonania zapytania i pokazuje, jak Oracle wykorzystuje indeksy i inne zasoby. ...

  Wyzwalacz typu INSTEAD-OF to rodzaj wyzwalacza (triggera) w bazach danych, który umożliwia przechwycenie i zastąpienie domyślnej akcji związanej z instrukcją DML (Data Manipulation Language), taką jak INSERT , UPDATE lub DELETE . Innymi słowy, taki wyzwalacz nie wykonuje domyślnej operacji (np. usunięcia lub modyfikacji rekordu), lecz zamiast tego wykonuje kod zdefiniowany w wyzwalaczu. Kluczowe cechy wyzwalacza INSTEAD-OF: Zamiast domyślnej operacji : Gdy instrukcja DML (np. DELETE, INSERT, UPDATE) jest uruchamiana na obiekcie, wyzwalacz INSTEAD-OF zamiast tej operacji wykonuje swoją własną logikę. Najczęściej stosowany w widokach : Wyzwalacze INSTEAD-OF są bardzo użyteczne w przypadku widoków (views), zwłaszcza tych, które łączą dane z wielu tabel. Ponieważ w większości przypadków widoki nie są bezpośrednio modyfikowalne (np. nie można wstawiać, aktualizować lub usuwać danych), wyzwalacze INSTEAD-OF pozwalają na obejście tej restrykcji poprzez zdefiniowanie, jak operacja m...

  Normalizacja w bazie danych to proces organizacji danych w sposób, który minimalizuje redundancję (czyli powielanie danych) oraz zapewnia spójność i integralność informacji. Celem normalizacji jest podzielenie danych na mniejsze, bardziej logicznie powiązane tabele oraz zapewnienie, że każda informacja występuje w bazie tylko raz. Główne zasady normalizacji opierają się na tzw. postaciach normalnych (ang. normal forms ). Oto podstawowe etapy normalizacji i postaci normalne: 1. Pierwsza postać normalna (1NF) Tabela jest w pierwszej postaci normalnej , jeśli: Wszystkie kolumny zawierają tylko atomowe (czyli niepodzielne) wartości, tzn. każda kolumna zawiera pojedynczą wartość, a nie listy wartości. W każdej kolumnie wszystkie wartości są tego samego typu (np. same liczby, same teksty). Przykład naruszenia 1NF: ID Klienta Imię Zakupy 1 Jan              Telefon, Laptop 2 Anna              Tablet Z kolumną „Zakupy”...

Lucidchart to narzędzie online, które służy do tworzenia różnego rodzaju diagramów i wykresów. Jest bardzo popularne w biznesie, inżynierii i edukacji, ponieważ umożliwia łatwe tworzenie wizualnych reprezentacji skomplikowanych procesów i systemów. Lucidchart jest dostępny w przeglądarce internetowej, więc nie wymaga instalowania dodatkowego oprogramowania. Kluczowe funkcje Lucidchart: Różnorodne typy diagramów : Lucidchart obsługuje wiele różnych rodzajów diagramów, w tym: Diagramy przepływu (flowcharts) : Przedstawiają procesy krok po kroku. Schematy organizacyjne (org charts) : Służą do wizualizacji struktury organizacyjnej firmy. Diagramy UML : Używane głównie w inżynierii oprogramowania do modelowania systemów. Diagramy ERD (Entity-Relationship Diagrams) : Używane do modelowania baz danych. Mapy myśli (mind maps) : Pomagają organizować i rozwijać pomysły. Diagramy sieciowe : Używane do przedstawiania struktur sieci komputerowych. Makiety UI/UX : Do projektowania interfejsów użytko...

  Sztuczna inteligencja (AI, ang. Artificial Intelligence) to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów, które naśladują ludzkie zdolności poznawcze, takie jak uczenie się, rozumowanie, planowanie, czy rozpoznawanie obrazów i mowy. AI opiera się na zaawansowanych algorytmach oraz danych, które pozwalają komputerom wykonywać zadania tradycyjnie wymagające ludzkiej inteligencji. mówiąc o sztucznej inteligencji (AI), można wyróżnić więcej niż tylko dwie kategorie. W początkowej odpowiedzi wspomniałem o popularnym podziale na słabą AI i silną AI , który jest podstawową klasyfikacją w świecie sztucznej inteligencji. Jednak istnieją inne bardziej szczegółowe kategorie, które pomagają lepiej zrozumieć rozwój AI. Oto bardziej zaawansowany podział: 1. Słaba AI (Narrow AI) Jest to AI, która została zaprojektowana do wykonywania jednego specyficznego zadania lub zestawu zadań. Nie posiada świadomości ani rozumienia, działa w określonych ramach. Przykłady to: Asystenci głosowi (...