Telegram Web
🍉 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
👍74🤬3👎2🥰1
Forwarded from Machinelearning
🧠 MCP сервер для баз данных от Google

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:
✔️ Подключение к БД за < 10 строк Python
✔️ Встроенный pooling и аутентификация
✔️ Простая интеграция в агентов (LangChain, Autogen, и т.д.)
✔️100% open-source
✔️Поддержка разных БД: PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server, AlloyDB, Cloud SQL, Spanner, BigQuery, Bigtable, Couchbase, Dgraph, Redis, Neo4j и др.
✔️Удобная конфигурация : простой синтаксис YAML для описания функций и запросов.


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 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
2025/07/08 17:59:15
Back to Top
HTML Embed Code: