или почему один запрос меняет данные, а другой — саму таблицу

Сегодня поговорим об изменениях.

В своем посте вот тут я уже писала об UPDATE

А пока подписывайся на мой канал На связи: SQL Там я публикую посты про особенности и нюансы SQL. Этот канал про то, как не бояться баз данных, понимать, что такое JOIN, GROUP BY и почему NULL ≠ 0. Его я веду с нуля подписчиков.
Разбор частых ошибок и задачи по накопительной сумме уже в канале.
Присоединяйся!

Если коротко то:
UPDATE - это команда для изменения значений в строках.
Таблица остаётся той же самой, структура не меняется - меняются только данные.

Базовый синтаксис:

UPDATE table_name

SET column = value

WHERE condition;

• SET — что именно меняем

• WHERE — какие строки

UPDATE:

• может блокировать строки

• работает внутри транзакции

• откатывается через ROLLBACK

Что же такое ALTER TABLE?

ALTER - это команда для изменения структуры таблицы:

• добавить столбец

• удалить столбец

• изменить тип данных

• переименовать столбец

По-простому:

ALTER — это «переделать бланк», а не вписать новые данные.

Базовый синтаксис:

ALTER TABLE table_name

ACTION;

Где ACTION — это то, что ты делаешь со структурой.

Самые частые варианты ALTER

➕ Добавить столбец

ALTER TABLE users

ADD COLUMN age INT;

✏️ Переименовать столбец

ALTER TABLE users

RENAME COLUMN name TO full_name;

🔄 Изменить тип данных

ALTER TABLE users

ALTER COLUMN age TYPE BIGINT;

❌ Удалить столбец

ALTER TABLE users

DROP COLUMN age;

Пример из жизни

Раньше ты не хранила возраст пользователей.
Потом бизнес сказал: «Нужно».

➡️ Это ALTER, потому что:

• раньше столбца не было

• данные тут ни при чём

Главное различие - в одной таблице:

В прошлый раз рассказывала про накопительную сумму.
Ссылка на пост вот тут.

Сегодня поговорим про скользящее окно.

А пока подписывайся на мой канал На связи: SQL Там я публикую посты про особенности и нюансы SQL. Этот канал про то, как не бояться баз данных, понимать, что такое JOIN, GROUP BY и почему NULL ≠ 0. Его я веду с нуля подписчиков.
Разбор частых ошибок и задачи по накопительной сумме уже в канале.
Присоединяйся!

Running total ≠ Rolling window

Running total — накопительная сумма.
Это сумма всего, что было до текущего момента включительно.
Она никогда не уменьшается, если нет отрицательных значений.

Где используется

• общий доход с начала месяца / года

• накопленные регистрации

• рост базы пользователей

• прогресс выполнения плана

📌 Это метрика «накопления», а не «динамики»

Rolling window — скользящее окно

Rolling window считает сумму (или среднее) только за последние N дней / строк.

Старые данные выпадают из окна.

Какой вопрос она отвечает

Что происходит прямо сейчас, в последние N дней?

Пример запроса с использованием Rolling window в SQL

SELECT

date,

sales,

SUM(sales) OVER (

ORDER BY date

ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW

) AS rolling_7_days

FROM sales;

Самое важное для разбора - это строка
ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW

В этой строке и появляется Rolling window

Разберём буквально:

ROWS
👉 окно считается по количеству строк, а не по датам

6 PRECEDING
👉 взять 6 строк до текущей

CURRENT ROW
👉 включить текущую строку

В итоге окно = 7 строк

6 предыдущих + текущая = 7 строк

Важно понимать:
📌 Не 7 дней.
📌 Не календарная неделя.
📌 А именно 7 строк в отсортированном наборе.
Сортировка идет по ORDER BY date

Когда использовать что

Running total, если:

• считаешь прогресс

• строишь cumulative-графики

• важно «сколько всего»

Rolling window, если:

• ищешь тренд

• сглаживаешь шум

• сравниваешь периоды

Ну а в моем канале На связи SQL тебя будут ждать задачи на скользящее окно. Кейсы с использованием ROWS и RANGE. Как сделать реальные 7 дней, а не 7 строк. Использование rolling-метрик в BI инструментах.
Подписывайся!

Есть цифры, которые сами по себе не информативны.
А есть цифры, которые показывают путь.

Накопительная сумма - это как раз про путь.

Обсудим сегодня эту тему.

А пока подписывайся на мой канал На связи: SQL Там я публикую посты про особенности и нюансы SQL. Этот канал про то, как не бояться баз данных, понимать, что такое JOIN, GROUP BY и почему NULL ≠ 0. Его я веду с нуля подписчиков. Присоединяйся!

Накопительная сумма — это когда мы каждый следующий показатель прибавляем к предыдущим, чтобы увидеть не «что было сегодня», а что получилось к этому моменту.

Если очень по-человечески:

Сегодня + вчера + позавчера + всё, что было раньше.

В SQL это часто называют:

• running total

• cumulative sum

Простой пример из жизни

Ты копишь деньги.

Сам по себе столбец «Отложила» — это просто факты.
А вот накопительная сумма отвечает на другой вопрос:

Сколько денег у меня есть к каждому дню?

Именно этот столбец обычно хотят видеть бизнес и пользователи.

Где применяется накопительная сумма

На практике — почти везде:

• 💰 финансы:
  доход, расходы, прибыль с начала месяца / года

• 📦 склад:
  остатки товаров

• 📊 аналитика продуктов:
  рост пользователей, регистраций, подписок

• 📈 KPI и планы:
  выполнение плана «на текущий момент»

• 🕰 временные ряды:
  динамика показателей во времени

Очень часто без накопительной суммы график просто не имеет смысла.

Как считается накопительная сумма в SQL

Современный и правильный способ — оконные функции.

Пример:

SELECT

date,

amount,

SUM(amount) OVER (ORDER BY date) AS running_total

FROM sales;

Что здесь происходит:

• SUM(amount) — считаем сумму

• OVER (...) — говорим: не по всей таблице сразу

• ORDER BY date — накапливаем по времени

Результат:

• первая строка → просто значение

• каждая следующая → сумма всех предыдущих + текущая

Если нужно накапливать отдельно (по группам)

Например, по каждому клиенту:

SUM(amount) OVER (

PARTITION BY customer_id

ORDER BY date

)

Теперь у каждого клиента своя накопительная сумма, и они не мешают друг другу.

Примеры задач и важные моменты с NULL публикую в своем канале На связи: SQL.
Подписывайся и изучай новую информацию

кто как начинал

Я начинал с перфокарт на БЭСМ-6,
загружал RT-11 на Электронике-85 с 8 дюймовых дискет, даже играл на нем в LodeRunner
учил язык бейсик на ZX spectrum и БК-001 и Микроше,
на DEC Vax VMS разбирался с сетями,
изучал Borland С++ и Ada на IBM 80286,
подключался к usenet через relcom и demos,
держал FIDO ноду в 5015,
Настраивал сети на Lantastic и Novell Netware,
восхищался OS/2 и WFW 3.11 после MS DOS,
учил теорему Котельникова, для понимания как работает связь, ADSL, Ethernet,
разбирался с TCP/IP, SQL, Linux, Erlang, Python, Go, Kubernetes, Docker, openvswitch и тд и тп.

А, к чему это я все , нехуя тебе в ИТ делать, если даже ты вопрос для гугля сформулировать не можешь.
ИТ это постоянные изменения технологий , поиск и глубокое изучение информации самостоятельно, аргументированные споры с коллегами, вечные дедлайны и синдром самозванца.
Так что забудь, иди дальше ладу гранту проектируй.

CASE WHEN - часто используемое условное выражение в запросах. Его особенности и факты далее.

А пока подписывайся на мой канал На связи: SQL Там я публикую посты про особенности и нюансы SQL. Этот канал про то, как не бояться баз данных, понимать, что такое JOIN, GROUP BY и почему NULL ≠ 0. Его я веду с нуля подписчиков. Присоединяйся!

CASE - возвращает значение, но не управляет логикой выполнения запроса.

SELECT

name,

CASE

WHEN salary > 100000 THEN 'богач'

WHEN salary BETWEEN 50000 AND 100000 THEN 'норм'

ELSE 'бедняк'

END AS category

FROM employees;

Здесь CASE не «делает выборку», а вычисляет новое значение для каждой строки.

Где используется CASE

✅ В SELECT - чтобы выводить вычисленные поля
✅ В WHERE - чтобы сделать фильтрацию условной
✅ В ORDER BY - чтобы сортировать по кастомной логике
✅ В GROUP BY и HAVING - для агрегатов с условиями

Пример в ORDER BY:

ORDER BY

CASE WHEN status = 'vip' THEN 1 ELSE 2 END

В итоге VIP-клиенты окажутся первыми — без лишнего UNION или сортировки по тексту.

Где нельзя использовать CASE

• Нельзя динамически подменять им названия колонок или таблиц — SQL так не работает:

SELECT * FROM CASE WHEN ... THEN table1 ELSE table2 END -- ошибка

• Нельзя изменять структуру запроса — CASE не может выбирать, какие поля попадут в SELECT.

То есть он работает только на уровне данных, не на уровне схемы запроса.

Неочевидные факты

1. CASE возвращает первое совпадение

SQL идёт сверху вниз — как только условие совпало, остальные даже не проверяются.
Поэтому важно порядок условий.

CASE

WHEN score > 80 THEN 'A'

WHEN score > 90 THEN 'A+' -- никогда не сработает

END

Потому что >80 ловит всё, включая >90.

2. Тип результата — общий для всех веток

CASE пытается привести все результаты к единому типу.
Если ты вернёшь 'текст' и NULL, всё ок.
Но если 'текст' и 123, то SQL может выдать ошибку или привести число к строке.
💡 Всегда делай значения одного типа, особенно если потом используешь CASE в арифметике.

3. Есть две формы: сравнительная и поисковая

Обычно используют поисковую:

CASE WHEN condition THEN result ... END

Но есть ещё сравнительная:

CASE status

WHEN 'new' THEN 1

WHEN 'active' THEN 2

END

Она короче, но менее гибкая — работает только с равенством (=).

4. CASE + агрегаты = мощный аналитический трюк

Чтобы посчитать агрегаты по категориям в одной строке:

SELECT

SUM(CASE WHEN gender = 'M' THEN 1 ELSE 0 END) AS male_count,

SUM(CASE WHEN gender = 'F' THEN 1 ELSE 0 END) AS female_count

FROM users;

Один запрос, два счётчика, без подзапросов и джойнов.

5. CASE в WHERE — не всегда оптимален

Когда ты используешь CASE в WHERE, PostgreSQL часто не может применить индекс,
потому что условие становится непредсказуемым.

Пример:

WHERE

CASE WHEN is_vip THEN discount > 10 ELSE discount > 30 END

Лучше выносить логику в OR:

WHERE (is_vip AND discount > 10)

OR (NOT is_vip AND discount > 30)

Так планировщик сможет использовать индексы (их наличие подразумевается)

Где CASE особенно полезен

• Когда нужно сделать динамическую сегментацию данных (категории, статусы, группы)

• При построении витрин и отчётов (разделить аудиторию, выделить группы риска и т.п.)

• Для чистки данных на лету (заменить NULL на текст или дефолтное значение)

• В AB-тестах — присвоить группе метку на основании условия

Если тебе нравятся такие разборы SQL с реальными примерами и подводными камнями —
подписывайся на мой Telegram На связи: SQL