Relación 1:N en bases de datos: explicación clara para programadores
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TikToklacasa_informatica
Relación 1:N en bases de datos: explicación clara para programadores
Qué significa una relación 1:N en programación y bases de datos, ejemplos y cuándo usarla. Ideal para desarrolladores e ingenieros de software. #programacion #desarrollodesoftware #ingenieria #tecnologia #software La Casa Informática(@lacasa_informatica). original sound - .ೃ࿔*:･. Solo para conocedores :( #programacion # ...
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SQL Tutorial
Llegas al lugar indicado: comunidad de programación Python, SQL y Excel
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Las tablas en SQL Server son la base de cualquier base de datos. En esté tutorial aprenderás cómo crear tablas, declarar columnas primarias y tipos de datos correctamente paso a paso. No olvides seguirnos para poder seguir creando más contenido :) #sqlserver #sql #basesdedatos #programacion #aprendersql
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jom belajar excel, powerbi dan SQL bulan July? boleh guna kod JUNE49 untuk combo 2 kelas to get discount dan JUNE100 untuk combo 3 kelas ya. sesuai untuk semua intern, fresh grad, unemployed, yang menganggur kita akan start belajar dari level basic #dataanalysis #microsoftpowerbi #microsoftexcel #sql #freshgrad #kelasonline
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Один % убил мой индекс — поиск завис на 8 секунд 🔥 LIKE '%foo%' — это ловушка: процент в начале выключает индекс. На миллионе строк — 5 мс против 8 сек. #sql #postgres #postgresql #backend #python #django #программирование #разработка #databases #performance #sqlacademy
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Дашборд тормозит 5 секунд на каждой загрузке из-за тяжёлой агрегации? В Postgres это чинится одной командой — без Redis. VIEW не спасёт: это просто сохранённый текст запроса, агрегация гоняется заново каждый раз. А MATERIALIZED VIEW хранит готовый результат на диске — любой SELECT отдаёт его за ~50 мс вместо 5 секунд. В 100 раз быстрее. Нюанс: сам не обновляется — нужен REFRESH (обычно по расписанию). Зато, в отличие от Redis, его можно индексировать, фильтровать в SELECT и джойнить как обычную
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TikToksql.academy
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The Data Engineering Roadmap for 2026 👇 Check this out before it’s too late. AI won’t make Data Engineering irrelevant. In fact, it’s the exact opposite: Reliable, well-governed, and accessible data becomes the ULTIMATE bottleneck when companies start deploying AI agents and LLMs at scale. No good data = no good AI. If I had to start from scratch today, here is my exact step-by-step framework: 1. The Fundamentals: Master SQL and Python. Learn data modeling, APIs, Git, Linux, and Docker. 2. Orch
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SQL: Normalización 3FN para bases de datos
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