🍉 WatermelonDB — гибкая база данных для React. Эта СУБД предлагает необычный подход к работе с данными в React-приложениях. Вместо загрузки всей информации при старте, она подгружает только то, что действительно нужно пользователю прямо сейчас.
Инструмент обладает гибридной архитектурой: SQLite на низком уровне обеспечивает надежность, а прослойка на React автоматически обновляет интерфейс при изменениях. Например, новое сообщение в чате мгновенно появится во всех открытых списках без ручного обновления.
🤖 GitHub
@sqlhub
Инструмент обладает гибридной архитектурой: SQLite на низком уровне обеспечивает надежность, а прослойка на React автоматически обновляет интерфейс при изменениях. Например, новое сообщение в чате мгновенно появится во всех открытых списках без ручного обновления.
🤖 GitHub
@sqlhub
👍7❤4🤬3👎2🥰1
Forwarded from Machinelearning
Он выступает прослойкой между вашим агентом (например, LangChain, LlamaIndex, VertexAI) и базой данных, упрощая работу с базой, подключение, управление, безопасность и мониторинг.,
Подходит для разработки AI-агентов, которые могут создавать и управлять в реальными БД.
Особенности:
Если делаете агентов, которые работают с
SQL/PostgreSQL/MySQL
— точно стоит попробовать.▪ GitHub: https://github.com/googleapis/genai-toolbox
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #aiagent #opensource #MCP #databases #genai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🔥5👍4
🧠 Хитрая SQL-задача с подвохом: «Найди самого преданного клиента»
У тебя есть таблица
Задача: Найти user_id пользователя, который совершал покупки в каждый календарный месяц хотя бы один раз за последние 2 года.
Но есть подвох:
пользователь должен был купить в каждый месяц (например, март 2024, апрель 2024, ..., июль 2025 — всего 24 месяца)
пропуски даже в одном месяце — дисквалификация
использовать GROUP BY, FILTER, GENERATE_SERIES, LEFT JOIN и другие техники разрешено
📌 Подумай:
- как сгенерировать список всех нужных месяцев?
- как сопоставить их с месяцами, в которых были покупки у каждого пользователя?
- как убедиться, что пользователь не пропустил ни одного?
🧩 Подсказка: решение можно построить с generate_series() по месяцам и LEFT JOIN к сгруппированным user_id + month.
@sqlhub
У тебя есть таблица
purchases
со следующей структурой:
purchases (
id SERIAL PRIMARY KEY,
user_id INT,
item_id INT,
amount DECIMAL,
purchase_date DATE
)
Задача: Найти user_id пользователя, который совершал покупки в каждый календарный месяц хотя бы один раз за последние 2 года.
Но есть подвох:
пользователь должен был купить в каждый месяц (например, март 2024, апрель 2024, ..., июль 2025 — всего 24 месяца)
пропуски даже в одном месяце — дисквалификация
использовать GROUP BY, FILTER, GENERATE_SERIES, LEFT JOIN и другие техники разрешено
📌 Подумай:
- как сгенерировать список всех нужных месяцев?
- как сопоставить их с месяцами, в которых были покупки у каждого пользователя?
- как убедиться, что пользователь не пропустил ни одного?
🧩 Подсказка: решение можно построить с generate_series() по месяцам и LEFT JOIN к сгруппированным user_id + month.
@sqlhub
❤4👍4🔥4