Филворд на тему БАЗ ДАННЫХ на русском
Предлагаю небольшой филворд на тему баз данных. Всего по горизонтали и вертикали спрятано 23 слова. Если не решишь, смотри ответ здесь.
Предлагаю небольшой филворд на тему баз данных. Всего по горизонтали и вертикали спрятано 23 слова. Если не решишь, смотри ответ здесь.
И MariaDB!
Как можно в команде SELECT при генерации данных в столбцы использовать значения других столбцов, не используя запросы из запросов и CTE.
Значения в некоторые столбцы могут формироваться сложным расчётами или подзапросами. Теперь представь, что при определённом получаемом значении в одном из таких столбцов, значение в соседнем столбце нужно формировать по-другому, или даже своим подзапросом на основании полученного значения в предыдущем столбце. Как реализовать подобное, не прибегая к запросу из получаемой таблицы данных и не используя CTE?
В СУБД MySql и MariaDB есть пользовательские переменные (те, что с собачкой @), которые можно использовать прямо пока выводятся данные командой SELECT, строчка за строчкой. Посмотри (в примере ниже переменная @id_table):
В ПРЕДПОСЛЕДНИЙ(!) столбец формируется значение идентификатора некоторого столика ресторана.
В ПОСЛЕДНИЙ(!) столбец рассчитывается количество свободных мест того столика ресторана, идентификатор которого выведен в предыдущем столбце. В пользовательскую переменную @id_table будет положено некоторое значение, оно же и будет выведено в качестве данных этого столбца. В следующий столбец подзапрос получит данные, опираясь на значение этой переменной. Главное, чтобы эти столбцы формировать в указанном порядке. Сначала столбец, в результате расчёта которого получим значение в переменную, а затем столбец, который будет использовать значение этой переменной. Удобно и легко, да? И эта возможность - лишь верхушка айсберга возможностей использования пользовательских переменных!
В примере выше для каждой строки такой расчёт выводит данные независимо от предыдущей строки, так как в каждой новой строке переменная @id_table получает новое значение и по-новой выполняется подзапрос на основании её значения.
Ещё про пользовательские переменные я писал здесь.
Больше полезного и интересного про SQL и базы данных в моем Телеграм-канале.
Поставьте лайк, если понравилась статья!
(источник — IT Happens № 743)
Девяносто пятый год, пишем систему отображения результатов выбора в ГосДуму с использованием иерархической СУБД OpenM (папа Cache). В ходу такие понятия, как «ствол», «ветви» и «листья». Двое коллег обсуждают структуру базы данных:
— А давай-ка мы каждого кандидата в депутаты повесим на отдельной ветке!...
Не спорьте со специалистом по БД. Он знает толк в оптимизации иерархических структур!
В России хотят ввести единую базу домашних животных — что-то вроде паспорта, но для питомцев. Чиновники уже дали поручение, и к 2026 году должен появиться закон, который это регулирует. Заниматься этим будут сразу несколько министерств, включая Минприроды и Минцифру. Скорее всего, данные о кошках, собаках и других зверях внесут в уже существующую ветеринарную систему. Идея не новая — в 25 регионах, включая Ленобласть, такой учёт уже ведётся. Также была идея сделать реестр общим для всех, чтобы, если человек переезжает с собакой или котом даже на пару месяцев, это тоже фиксировалось. Зачем это нужно? Власти говорят, что это поможет бороться с бездомными животными, следить за прививками и вообще навести порядок. Но пока неясно, будет ли регистрация обязательной для всех или только по желанию, что именно придётся указывать и будут ли штрафы, если питомец не в базе. Так что ждём подробностей — а пока можно не спешить чипировать своего кота. Источник
Как сообщает «Wired», специалисты по кибербезопасности случайно взломали чат-бот McHire, которым пользуются порядка 90% сотрудников.
Эта ИИ-платформа была создана для автоматического подбора персонала. Кэррол и Карри решили проверить работу сайта, и спустя всего полчаса они получили доступ ко всем данным. Они ввели простой логин и пароль 123456 в качестве шутки, после чего немедленно получили данные об именах, о телефонах, почте и даже переписках — примерно 64 млн записей.
Как позже выяснилось, API сайта тоже не был защищен, и получить доступ к чату можно было, просто поменяв ID беседы в коде сайта. McDonald’s отреагировал на сбой в системе и обвинил компанию Paradox.ai, которая занималась созданием чат-бота.
Разработчики, в свою очередь, уточнили, что доступ был получен только к семи записям, из которых пять содержали личные данные. В компании также заявили, что учетная запись с паролем 123456 не использовалась с 2019 года и должна была быть удалена.
Источник новости: издание «Правила жизни», https://www.pravilamag.ru/news/society-news/14-07-2025/75340...
Рассказываем, как парсинг Wildberries помог фулфилмент-компании из Москвы найти 600+ потенциальных заказчиков и заполнить склад на 80% за 3 недели без вложений в рекламу
Очень нужны клиенты! Можно ли найти их с помощью парсинга?
Такое сообщение мы получили от собственника фулфилмент-компании из Москвы. Его склад простаивал, аренда съедала 800 тысяч в месяц, а новых клиентов не было. Название компании раскрывать не буду – владелец попросил остаться инкогнито. А историю, как он быстро нашёл клиентов благодаря парсингу, расскажу.
Фулфилмент – услуга для селлеров маркетплейсов. Вместо того, чтобы хранить товар на складе, самостоятельно его комплектовать, упаковывать, маркировать и доставлять до заказчика, продавец передаёт эту рутину фулфилмент-компании. Она выполняет все операции с заказом, включая логистику, управление возвратами, а также берёт ответственность за товар.
Услугой фулфилмента пользуются:
новички, у которых нет своего склада
опытные продавцы с большим количеством заказов
селлеры, которые хотят сэкономить и не содержать склад
Схема выглядит просто: селлер → фулфилмент-центр → пункт выдачи. Но в работе фулфилмент-компаний есть нюанс.
Доход фулфилмента зависит от трёх факторов: региона, набора услуг и ниши. Например, если компания специализируется на одежде и обуви, 90% её клиентов – селлеры именно этих категорий. И здесь кроется риск: чем уже ниша, тем меньше пул потенциальных клиентов. Поэтому фулфилмент-центры часто годами работают с одними и теми же продавцами.
Вообще они сталкиваются с двумя проблемами.
Во-первых, сезонность спроса. Если фулфилмент-центр фокусируется на конкретном продукте, то попадает в зависимость от сезона.
Во-вторых, нестабильное присутствие селлеров – сегодня они есть, завтра нет. Это происходит из-за низкого порога вхождения, небольших вложений и постоянных изменений правил маркетплейсов. Текучка среди продавцов на Wildberries большая: по данным PRO Wildberries, 43% селлеров спустя год работы на площадке зарабатывают всего менее 10 тысяч рублей в месяц.
Если фулфилмент-компания не успевает подстроиться под изменения или работает с одними и теми же клиентами, не привлекая новых, она остается с пустым складом, но большими платежами за аренду.
Именно это случилось с нашим клиентом – фулфилмент-компанией из Москвы. Собственник долго работал с одними и теми же компаниями на маркетплейсах, а новых продавцов не было. Склад заполнялся только на треть, сотрудники слонялись без дела, а аренда помещения составляла 800 тысяч рублей в месяц.
Клиент работал в основном с компаниями, продающими обувь. Когда их становилось меньше, он писал в сообщества ВКонтакте, обзванивал старых клиентов, но результатов не было.
Поэтому он решил работать по готовой базе, чтобы не распыляться и получить быстрый результат.
Есть много вариантов решения этой проблемы. Один из них – парсинг компаний, которые продают товары на маркетплейсах.
Парсинг – это автоматический сбор информации с нужных сайтов. Можно собрать базу компаний на Wildberries со всей информацией: категорией товаров, датой регистрации, количеством проданных товаров, процентом выкупа, адресом. В общем, со всем, что поможет вам найти того самого клиента.
Это удобнее и быстрее, чем ручной поиск, так как:
Рейтинги на Wildberries не отражают реальное количество продаж. А парсинг показывает эти цифры: сколько товаров продано, какой процент выкупа, как давно магазин на площадке;
На Wildberries нет номеров телефонов компаний. С помощью парсинга можно собрать телефоны и email, которые являются публичной информацией (например, из карточек компаний или открытых реестров);
На маркетплейсе нет инструментов для быстрого анализа: можно потратить много времени на фильтрацию и сбор информации. Парсинг же сразу собирает базу с 15+ параметрами.
При этом парсинг – легальный инструмент. С помощью него собирается общедоступная открытая информация на маркетплейсах: адрес, название, ИНН, ОГРН. А затем база данных дополняется контактами компаний (не ИП) с сайтов ФНС, Росстат, ФАС, ФССП, Роспатент, Федресурс.
В итоге клиент получил базу из 600 тысяч контактов компаний из открытых источников с актуальными номерами телефонов. Её можно отфильтровать и найти тех продавцов на Wildberries, кому потенциально интересны услуги фулфилмента.
Фулфилмент-компания целенаправленно обзванивала по 50 компаний в день, отдавая приоритет новичкам, которые особенно нуждаются в услуге. Сначала выбирали тех, кто продаёт обувь, а потом и смежные категории.
В итоге через 3 недели мой клиент заполнил склад на 80%. А через месяц появились первые запросы на работу с бытовыми товарами.
Парсинг сработал, потому что он дает быстрый результат и готовые контакты. Можно просто взять базу данных компаний-селлеров Wildberries и начать работу с ней, а не зависеть от случайных клиентов.
Да, привлечение клиентов – это работа по нескольким направления. Но когда ситуация критическая, используйте парсинг! Это не волшебная таблетка, но инструмент для быстрого роста.
Как использовать базы данных компаний для холодных звонков, рассылок, анализа рынка и других задач? Разбираем 5 конкретных сценариев применения баз данных, которые помогают бизнесу расти, экономить время и увеличивать продажи.
Базы данных – это, по сути, готовый список контактов компаний с информацией о них. Вам не нужно тратить время на поиск клиентов, просто берите телефон и звоните по базе.
Что делать:
Выберите подходящую базу данных: определитесь с отраслью бизнеса и регионом. Отрасль можно выбрать по ОКВЭДам в каталоге баз Parsing Master.
Сегментируйте данные и разделите компании на группы: по размеру компании, организационно-правовой форме, географии. Если в базе есть информация о выручке компании, то этот фактор тоже можно учесть.
Подготовьте скрипт холодного звонка: чётко продумайте, что вы будете говорить, и упомяните, как ваш продукт решит проблему клиента. Важно: скрипт нужно корректировать в режиме реального времени в зависимости от развития разговора. Главное – помнить ключевые точки.
Ничего нет лучше, чем слушать, что говорят на той стороне! Скрипт – это хорошо, но тупое следование фразам убьёт вашу конверсию. Подключайте голову и эмпатию.
Начинайте звонить: настройте интеграцию с CRM, чтобы фиксировать результаты и планировать повторные звонки.
Составьте план на менеджеров продаж по количеству холодных звонков и добавьте это в мотивацию. Иначе холодные звонки могут не сработать. Не все менеджеры готовы работать вхолодную.
С холодными звонками нужно уметь работать.
База данных даёт вам доступ к email-адресам заинтересованных компаний или клиентов. Вы можете отправлять коммерческие предложения.
Сначала поговорим коротко про то, что учесть в письме, чтобы пройти спам-фильтры и расположить адресата.
Во-первых, не делайте маркетинговые темы письма с запоминающимися заголовками – письмо не должно быть рекламным, оно должно быть персональным! Ведь цель холодных писем – получить контакт, заинтересовать, а не продать с разгона как с ноги в дверь.
Во-вторых, не начинайте письмо со слов «Меня зовут…». Ваши потенциальные клиенты с вами не знакомы, их вообще не интересуют ваши продукты. Их волнует только то, сможете ли вы решить их проблемы. Не информируйте, а выстраивайте отношения и создавайте любопытство.
В-третьих, избегайте длинных писем, но соблюдайте структуру.
Что делать:
Выберите подходящую базу по той отрасли, которая заинтересуется вашим продуктом/услугой. Плюс баз как раз в этом – можно собрать только тех, чьи проблемы вы можете решить.
Подготовьте письмо и персонализируйте его: используйте название компании, имя ЛПР, если оно есть в базе, возьмите другую информацию из базы.
Помните, что холодная рассылка – это не рекламная рассылка одна для всех, а запрос от компании к компании по общедоступным почтам. Можно сказать, это деловая переписка, но при этом автоматизированная.
90% сообщений с гениальными предложениями без персонализации улетают в корзину или в спам. Люди откроют ваше письмо, если вы их хотя бы упомянули.
Напишите цепляющее предложение и хорошее CTA.
Автоматизируйте рассылку. Используйте сервисы для автоматизации.
Ещё несколько лайхаков:
Отправляем максимум до 50 писем с одного ящика, с персонального домена.
Пишем от конкретного представителя компании – менеджера, маркетолога, директора.
Пишем простым языком, убираем рекламные призывы и вложения.
Не продаём в лоб – убираем прямую рекламу с акциями и скидками.
Используйте контакты из базы для настройки рекламы, чтобы охватить именно ту аудиторию, которая заинтересована в вашем продукте.
Классический таргетинг по интересам и ключевым словам часто приносит разочарование в B2B. Потому что он приносит много розничных клиентов, нецелевых запросов, которые выжигают бюджет.
Настройте рекламу не по ключевикам, а по телефонным номерам, чтобы получить лиды в B2B. Для этого используйте базу данных! Вы точно попадёте в свою аудиторию.
Что делать:
Выберите нужные базы из каталога Parsing Master либо оставьте заявку на сбор базы по нужным вам параметрам: ориентируйтесь на ОКВЭД, регион.
Загрузите контакты из базы данных в рекламный кабинет.
Настройте рекламную кампанию по выгруженным контактам в зависимости от вашей цели.
Анализируйте результаты. Регулярно отслеживайте показатели рекламной кампании: CTR (кликабельность), стоимость клика, конверсию. Анализируйте, какие сегменты аудитории приносят больше лидов и продаж.
Оптимизируйте кампанию.
С помощью базы данных вы можете изучать конкурентов: кто они, чем занимаются, какие у них слабые стороны. Также вы можете находить новые ниши и возможности для роста, анализировать спрос на продукты или услуги в разных регионах.
Что делать:
Соберите данные о конкурентах. Используйте базу данных, чтобы узнать, кто ваши конкуренты, чем они занимаются и какие у них слабые стороны. Анализ конкурентов позволяет не только подсмотреть, какие интересные инструменты и приёмы можно использовать, но и найти ошибки в стратегии «соперников», предложить то, чего нет у других, отстроиться от конкурентов и получить собственных клиентов.
Изучите спрос. Проанализируйте, какие продукты или услуги востребованы в вашей отрасли.
Найдите новые ниши. Используйте данные для поиска незанятых сегментов рынка.
Сделайте выводы. На основе анализа разработайте стратегию для выхода на новые рынки или запуска новых продуктов.
Нужны поставщики, дистрибьюторы или компании для совместных проектов? База данных поможет вам быстро найти подходящие контакты.
Что делать:
Определите критерии поиска: регион, отрасль, размер компании. Закажите базу данных.
Используйте базу данных для поиска контактов. Найдите те компании, которые соответствуют вашим требованиям.
Свяжитесь с потенциальными партнёрами. Напишите письмо или позвоните, чтобы обсудить сотрудничество. Подготовьтесь к первому контакту: изучите информацию о компании, подготовьте презентацию о своем бизнесе и сформулируйте конкретные предложения о сотрудничестве.
Заключите сделку. Обсудите условия и подпишите договор.
Хотите попробовать? В нашем каталоге – сотни готовых баз данных по разным направлениям. Выберите подходящую и начните использовать!
Всемпривет! Очень нужна помощь по работе с облачной БД airtable -снитаксис запросов, как делать сложные формулы с несколькими условиями. Найдись специалист,пожалуйста! Не бесплатно,конечно.
Напишите коммент, свяжусь.