Как Django и Alchemy (не) справляются со сложным SQL

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 15 ноя 2024

Комментарии • 6

  • @RasyakRoman
    @RasyakRoman 2 года назад +1

    Стараюсь избегать CTE для сложных запросов. Очень часто это приводит к тормозам. При том в разное время запросы обрабатываются по разному.
    Причина в возникновении обратных join при построении плана выполнения. Когда связи обрабатываются наизнанку.
    Для не больших таблиц это не заметно, но для больших это возникает очень часто.
    Как выход из ситуации используются временные таблицы.

  • @pollydada
    @pollydada 2 года назад +1

    Ого, это же Миша!

  • @8man766
    @8man766 2 года назад +1

    7:37
    Ну например в oracle не получится сделать такой запрос, там обязательно необходимо указать from
    select 'string' from dual;
    Вопрос и как работать тогда с oracle ?
    На офф сайте либы sqlAlchemy, написано что она поддерживает oracle
    И почему у Автора выпал выбор именно на подтаблицы вместо view, в которую можно запихать любую логику

  • @alexandreabramtsev9160
    @alexandreabramtsev9160 2 года назад

    Интересно, а они рассматримали такой вариант как: 1) предварительно где либо откладывать по каждому рейсу нужные признаки (именно то что отфильтровывалось в таблицах), а потом 2) при выборке просто брать строки с нужными готовыми признаками. Так как таких признаком может быть очень много, то проще такое хранить или в json поле той же постгри, либо сразу взять no-SQL бд, например монгу.

    • @Andrioo0
      @Andrioo0 3 месяца назад

      зачем все это делать если можно написать raw sql запрос?)

  • @ac130kz
    @ac130kz 2 года назад

    ORM у Django даже с Q выражениями скорее базовая, жалко, что запарно в Django использовать что-то кроме самого Django ORM