Какую бд выбрать для python

Выбор базы данных для новичка в Python и БД [закрыт]

Закрыт. На этот вопрос невозможно дать объективный ответ. Ответы на него в данный момент не принимаются.

Хотите улучшить этот вопрос? Переформулируйте вопрос так, чтобы на него можно было дать ответ, основанный на фактах и цитатах.

Закрыт 7 лет назад .

Слышал много про разные типы базы данных от кажется SimpleBD (в одном файле), до MySQL, Postgresql. Как они работают (в целом со стороны) я понимаю на уровне пользователя. Но вот язык общения с ними (sql запросы для меня почти темный лес). Хочется иметь несложную в настройке\администрировании БД, к которой легко писать запросы из python скрипта, получать данные, загружать данные. Все это нужно для обучения, личного\рабочего использования, не направленного на масс-use (высоко-нагруженные сайты). Вопрос: Поделитесь опытом с какой из БД и библиотекой в python проще всего взаимодействовать с данными для новичка, что бы не вылазило по 10-20 ошибок, из за сложного синтаксиса запросов в котором нужно очень долго разбираться. Правильно ли я понимаю что самая распространенная это MySQL и под нее можно найти больше примеров\видео уроков?

Отслеживать
задан 31 мар 2016 в 23:54
992 3 3 золотых знака 10 10 серебряных знаков 24 24 бронзовых знака

2 ответа 2

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Собственно всё, что нужно знать для работы с SQLite:

### SQL QUERIES ### selAll = "SELECT * FROM tasks" createCommand = """ # Создать таблицу CREATE TABLE tasks ( id INTEGER PRIMARY KEY, 'Задача' NVARCHAR(1000), 'Подзадача' NVARCHAR(1000), 'Сотрудник' NVARCHAR(50), 'Дата' DATE, 'Статус' NVARCHAR(200), 'Коммент' NVARCHAR(1000), 'Тек статус' NVARCHAR(30), 'Осталось' INTEGER );""" searchText = """ # Искать в таблице SELECT * FROM tasks WHERE Задача like "%%" OR Подзадача like "%%" OR Сотрудник like "%%";""" insertText = """ # Внести новые данные в таблицу INSERT INTO tasks (ID, 'Задача', 'Подзадача', 'Сотрудник', 'Дата', 'Статус', 'Коммент', 'Тек статус' ) VALUES (NULL, "", "", "", "", "", "", "" );""" deleteText = "DELETE FROM tasks WHERE # Удалить некоторые данные updateText = """UPDATE tasks # Отредактировать данные SET 'Задача'="", 'Подзадача'="", 'Сотрудник'="", 'Дата'="", 'Статус'="", 'Коммент'="", 'Тек статус'="" WHERE >Использование в Питоне. Создание таблицы:

connection = sqlite3.connect(dbfile) cursor = connection.cursor() try: cursor.execute(createCommand) except sqlite3.OperationalError: pass 

Вставка данных из словаря (newRecordDict) в таблицу:

insertCommand = insertText.format( tsk=newRecordDict["Задача"], stsk=newRecordDict["Подзадача"], prsn=newRecordDict["Сотрудник"], dt=newRecordDict["Дата"], stts=newRecordDict["Статус"], cmt=newRecordDict["Коммент"], crsts=newRecordDict["Тек статус"] ) cursor.execute(insertCommand) connection.commit() 

Базы данных и их использование в приложениях на Python

В данной статье мы рассмотрим, что такое базы данных и какие из них чаще всего используются, если речь идет о разработке на Python.

Пожалуй, начнем с определения. База данных – это абстракция над файловой системой операционной системы, которая значительно упрощает создание приложений, создающих, читающих, обновляющих и удаляющих различные данные.

Зачем нужны базы данных?

На высоком уровне веб-приложения хранят данные и представляют их пользователям в удобном виде. Например, Google хранит данные о дорогах и предоставляет маршруты для проезда из одного места в другое при каждом использовании вами Google Maps. Строить такие маршруты движения возможно благодаря тому, что данные хранятся в структурированном формате.

Базы данных делают структурированное хранилище надежным и быстрым. Они также дают представление о том, как данные должны сохраняться и извлекаться. В результате, создавая каждое новое приложение, вы не обдумываете заново, что делать с данными.

Для управления созданием и использованием баз данных создано много реализаций СУБД — систем управления базами данных. Примеры СУБД — PostgreSQL, MySQL, SQLite. Также существуют нереляционные базы данных — NoSQL.

Реляционные базы данных

В веб-разработке на Python чаще всего используются реляционные базы данных.

В этих базах данные хранятся в виде серии таблиц. Взаимосвязи между таблицами создаются при помощи внешних ключей. (Само определение «реляционные» происходит от англ. relations — «связи, отношения», — прим. перев.)

Внешний ключ – это уникальная ссылка из одной строки в реляционной таблице на другую строку, которая чаще всего находится в другой таблице, хотя может быть и в той же самой.

Реализации хранилищ баз данных различаются по сложности. SQLite — СУБД, встроенная в Python — создает один файл для всех данных каждой базы данных.

Другие СУБД, такие как PostgreSQL, MySQL, Oracle и Microsoft SQL Server, имеют более сложные схемы хранения. Кроме того, они предлагают дополнительные расширенные функции, полезные для хранения данных веб-приложений. Например:

1. Репликация данных между главной базой данных и одним или несколькими подчиненными экземплярами, доступными только для чтения.
2. Расширенные типы столбцов, которые могут эффективно хранить полуструктурированные данные, такие как JSON (JavaScript Object Notation).
3. Сегментирование, которое позволяет горизонтально масштабировать несколько баз данных, каждая из которых служит экземпляром для чтения и записи, за счет задержки в согласованности данных.
4. Мониторинг, статистика и другая полезная информация о выполнении для схем и таблиц базы данных.

Обычно веб-приложения начинаются с одного экземпляра базы данных, например PostgreSQL, с простой схемой. Со временем схема базы данных превращается в более сложную структуру с использованием миграций. При этом возрастает потребность в расширенных функциях, таких как репликация, сегментирование и мониторинг, поскольку использование базы данных становится более интенсивным.

Наиболее распространенные базы данных для веб-приложений на Python

PostgreSQL и MySQL – две наиболее распространенные базы данных с открытым исходным кодом для хранения данных веб-приложений на Python.

SQLite – это база данных, которая хранится в одном файле на диске. SQLite встроена в Python, но предназначена только для доступа по одному соединению за раз. Поэтому настоятельно рекомендуется не запускать производственное веб-приложение с SQLite. Эта база данных хороша для учебных проектов, когда вы только осваиваете, как всё работает.

Для продакшена же лучше использовать PostgreSQL или MySQL, или другую базу данных, в том числе нереляционную – всё зависит от специфики вашего приложения.

База данных PostgreSQL

PostgreSQL – это рекомендуемая реляционная СУБД для работы с веб-приложениями на Python. Функционал PostgreSQL, его активное развитие и улучшение, а также стабильность послужили причиной использования этой СУБД в бэкенде миллионов приложений, существующих сегодня в сети.

База данных MySQL

MySQL – еще одна практичная реализация СУБД для приложений, написанных на Python. Имеет открытый исходный код.

MySQL проще в освоении, чем PostgreSQL, но не так богата функциями.

Подключение к базе данных с помощью Python

Для работы с реляционной базой данных с использованием Python нужны библиотеки. Наиболее распространенные библиотеки для реляционных баз данных:

• psycopg2 (исходный код) для PostgreSQL.
• MySQLdb (исходный код) для MySQL. Обратите внимание, что разработка этого драйвера в основном заморожена. Поэтому будет целесообразно обратить внимание на альтернативные варианты, если в бэкенде вашего приложения используется MySQL.
• cx_Oracle (исходный код) для Oracle Database.

Поддержка SQLite встроена во все версии Python 2.7+, поэтому отдельная библиотека для подключения не требуется. Просто импортируйте sqlite3 ( import sqlite3 ), и можно начинать работатьтоirметоyey.

Объектно-реляционное отображение

Объектно-реляционное отображение (англ. object-relational mapping, ORM) позволяет разработчикам получать доступ к данным из бэкенда при помощи Python-кода, а не SQL-запросов. Все структуры веб-приложений по-разному обрабатывают интеграцию ORM. По объектно-реляционному отображению есть множество ресурсов, так что вы без проблем разберетесь в этой теме.

Размещение баз данных на стороннем сервере

Многие компании предлагают свои серверы для хостинга баз данных. В услугах, предоставляемых такими компаниями, часто есть автоматическое резервное копирование и восстановление, усиленные настройки безопасности и простое вертикальное масштабирование.

• Amazon Relational Database Service (RDS) предоставляет предварительно настроенные экземпляры MySQL и PostgreSQL. Экземпляры можно масштабировать до больших или меньших конфигураций в зависимости от требований к хранилищу и производительности.
• Google Cloud SQL – это сервис для работы с серверами MySQL, PostgreSQL и SQL. Позволяет управлять базами данных, делать бэкапы, репликации и вносить автоматические исправления. Cloud SQL интегрируется с Google App Engine, но также может использоваться и независимо.
• BitCan предоставляет размещение баз данных MySQL и MongoDB с обширными услугами резервного копирования.
• ElephantSQL – это SaaS-компания, которая размещает базы данных PostgreSQL и управляет конфигурацией сервера, резервным копированием и подключением к данным поверх экземпляров Amazon Web Services.

Полезные источники для изучения баз данных

Для того, чтобы хорошенько разобраться в базах данных, вам потребуется немало времени для изучения различных книг и туториалов. Ниже вы можете ознакомиться со списком книг и видеокурсов по данной тематике.

Книги для изучения баз данных:

1. «Изучаем SQL», автор — Алан Бьюли. Эта книга отлично подойдет для новичков, только начинающих знакомиться с обширным миром баз данных.
2. «SQL», автор — Крис Фиайли. В этой книге подробно и на примерах разбирается использование языка запросов SQL для решения разных задач.
3. «SQL. Сборник рецептов», автор — Энтони Молинаро. Данное пособие подойдет тем, кто уже имеет определенные знания об SQL и хочет развивать свои навыки.
4. «SQL. Библия пользователя», авторы — Алекс Кригель и др., 2-е издание. Уникальность книги в том, что в ней приведены примеры реализации различных запросов на трех основных диалектах ведущих СУБД.
5. «Семь баз данных за семь недель. Введение в современные базы данных и идеологию NoSQL», авторы — Эрик Редмонд, Джим Р. Уилсон. В данной книге рассказывается в основном о нереляционных базах данных. Вы узнаете об особенностях таких СУБД, как Redis, Neo4J, CouchDB, MongoDB, HBase, PostgreSQL и Riak.
6. «Работа с PostgreSQL: настройка и масштабирование», автор — А. Ю. Васильев. Это справочник по настройке и масштабированию PostgreSQL и тонкостям его использования.

Видеокурсы:

Если же вы больше предпочитаете видеоуроки и курсы, то существует множество источников для любого уровня подготовки. Ниже приведены примеры таких источников. Они в основном рассчитаны для новичков:

• Основы баз данных
• Изучение SQL для начинающих
• Видеокурс по базам данных от Технопарка
• Python and MySQL: Database Manipulation with Python

Контрольный чеклист для изучения баз данных

1. Установите PostgreSQL на свой сервер или персональный компьютер. Если вы используете Ubuntu, запустите sudo apt-get install postgresql .
2. Убедитесь, что в зависимостях вашего приложения есть библиотека psycopg2.
3. Настройте свое веб-приложение для подключения к экземпляру PostgreSQL.
4. Создавайте модели в ORM с помощью встроенного ORM Django или SQLAlchemy с Flask.
5. Создайте таблицы своей базы данных или синхронизируйте модели ORM с экземпляром PostgreSQL, если вы используете ORM.
6. Начните создавать, читать, обновлять и удалять данные в базе данных из вашего веб-приложения.

Заключение

В этой статье мы кратко рассказали про базы данных в Python. Обсудили, какие они бывают и в чем особенности использования той или иной СУБД. Также мы дали вам подборки книг и видеоматериалов для дальнейшего изучения баз данных. Надеемся, что вам все это пригодится. Успехов в освоении баз данных и написании кода!

Что такое базы данных и их роль в программировании на Python

Виртуальное окружение в разработке на языке Python

Моё мнение про Python

Основные аспекты изучения Python

Самые популярные библиотеки Python

Сергей Немчинский: Что пишут на Python? ПЛЮСЫ и МИНУСЫ Python

Базы данных (БД) — это структурированные наборы данных, организованные и хранимые с помощью специальных программ. Базы данных нужны для эффективного хранения, управления и доступа к информации, что делает их важной частью создания программ на Python и многих других языках.

БД позволяют программистам легко добавлять, обновлять, удалять и извлекать информацию из приложения, а также обеспечивают согласованность данных и безопасность. Поговорим об этом подробнее.

Зачем программистам на Python нужны базы данных

Вот несколько ключевых ролей, которые базы данных выполняют в программировании на Python.

• Хранение данных

• Управление данными

• Поиск и извлечение данных

• Согласование данных

• Безопасность данных

• Масштабируемость

Python обладает богатой экосистемой библиотек и модулей для работы с различными типами БД, что делает интеграцию баз данных с приложениями на Python относительно простой задачей.

Обзор баз данных, совместимых с Python

SQLite

SQLite — легкая, встроенная база данных, которая хранит все данные в одном файле без сервера. Она идеально подходит для простых приложений, которым не требуется высокая нагрузочная стойкость. Python поставляется с встроенной поддержкой SQLite, что делает его идеальным выбором для прототипирования и малых проектов.

MySQL

MySQL — это популярная реляционная база данных с открытым исходным кодом. С Python можно использовать MySQL с помощью различных библиотек, таких как `mysql-connector-python`, `PyMySQL` и `MySQLdb`. MySQL хорошо подходит для средних и крупных веб-приложений и может обслуживать большие объемы данных.

PostgreSQL

PostgreSQL — мощная реляционная база данных с акцентом на расширяемость и надежность. Существуют различные библиотеки для работы с PostgreSQL в Python, такие как `psycopg2` и `asyncpg` для асинхронной работы. PostgreSQL часто выбирают для проектов, которым требуется поддержка сложных запросов и расширяемость.

MongoDB

MongoDB — популярная NoSQL база данных, основанная на документах (JSON-подобные объекты). Для работы с MongoDB в Python существуют библиотеки, такие как `pymongo`. MongoDB хорошо подходит для проектов, которым необходима гибкая схема данных и возможность масштабирования горизонтально.

Redis

Redis — высокопроизводительная система хранения данных в памяти. Redis предоставляет удобные структуры данных, такие как строки, списки, хэши, множества и сортированные множества. Для работы с Redis в Python существует библиотека `redis`. Redis широко используется для кэширования и быстрого доступа к данным.

Oracle

Oracle — мощная реляционная база данных, широко применяемая в корпоративных средах. Для работы с Oracle в Python существуют библиотеки, такие как `cx_Oracle`. Oracle обычно выбирают для крупных корпоративных приложений с высокими требованиями к производительности и безопасности.

Создание базы данных в Python

Существует несколько способов создания базы данных в Python с использованием различных модулей. Рассмотрим создание SQLite базы данных, так как SQLite не требует установки отдельного сервера. После создания базы данных можно адаптировать код для работы с другими базами данных, такими как MySQL, PostgreSQL, MongoDB и др.

�� Готовы начать свой путь в мире программирования? FoxmindEd представляет онлайн-курс Python для начинающих, который поможет вам освоить этот язык и усилить ваш навык! ��

�� Начните с минимальных знаний и прокачайтесь до уровня профессионала вместе с нашими менторами-практиками! ��

�� Наши студенты проходят этот курс за 4-5 месяцев в среднем.

�� А еще у нас есть 7 дней тестового периода, бесплатная заморозка курса, и вы можете выбрать подходящий вам уровень менторинга.��‍��

�� Даже если вы абсолютно новичок и начинаете с нуля, не волнуйтесь! У нас есть специальный стартовый курс Python Start, который подойдет для тех, кто только начинает свой путь в программировании.

Шаг 1: Установка модуля SQLite

Python поставляется с модулем `sqlite3`, который обеспечивает встроенную поддержку для работы с SQLite. Нет необходимости устанавливать его отдельно.

Шаг 2: Создание и подключение к базе данных

```python import sqlite3 # Подключение или создание базы данных connection = sqlite3.connect("example.db") ```

При выполнении этого кода будет создан файл `example.db`, если он не существует, или установлено подключение к уже существующей базе данных.

Шаг 3: Создание таблицы

```python # Получение объекта курсора для выполнения операций с базой данных cursor = connection.cursor() # SQL-запрос для создания таблицы create_table_query = """ CREATE TABLE IF NOT EXISTS users ( id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, age INTEGER ); """ # Выполнение SQL-запроса для создания таблицы cursor.execute(create_table_query) # Закрытие курсора (опционально, но рекомендуется) cursor.close() ```

В этом шаге мы создаем таблицу с именем `users`, имеющую столбцы `id`, `name` и `age`. Важно использовать `IF NOT EXISTS`, чтобы не вызывать ошибку, если таблица уже существует.

Шаг 4: Вставка данных

```python cursor = connection.cursor() # SQL-запрос для вставки данных insert_query = """ INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?); """ # Данные для вставки user_data = [ ("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Eve", 22) ] # Выполнение SQL-запроса для вставки данных cursor.executemany(insert_query, user_data) # Сохранение изменений (commit) connection.commit() # Закрытие курсора (опционально, но рекомендуется) cursor.close() ```

Мы используем метод `executemany`, чтобы вставить несколько записей одновременно.

Шаг 5: Извлечение данных

```python cursor = connection.cursor() # SQL-запрос для извлечения данных select_query = """ SELECT * FROM users; """ # Выполнение SQL-запроса для извлечения данных cursor.execute(select_query) # Получение всех данных data = cursor.fetchall() # Вывод данных for row in data: print(row) # Закрытие курсора (опционально, но рекомендуется) cursor.close() ```

В этом шаге мы извлекаем все данные из таблицы `users` и выводим их.

Шаг 6: Закрытие соединения

```python # Закрытие соединения с базой данных connection.close() ```

После завершения работы с базой данных рекомендуется закрыть соединение.

Вы можете применить аналогичные шаги для работы с другими базами данных, заменив соответствующие части кода. Обратите внимание, что рекомендуется использовать контекстные менеджеры (`with`), чтобы автоматически закрывать соединение и курсоры.

Подключение базы данных к Python

Подключение базы данных к Python зависит от типа базы данных, с которой вы хотите работать. Рассмотрим, как подключиться к нескольким популярным базам данных, используя соответствующие библиотеки и модули.

Похожие материалы

Виртуальное окружение в разработке на языке Python

Моё мнение про Python

Основные аспекты изучения Python

Самые популярные библиотеки Python

Сергей Немчинский: Что пишут на Python? ПЛЮСЫ и МИНУСЫ Python

7 типов современных баз данных: предназначение, достоинства и недостатки

Какую базу данных выбрать для проекта, чтобы работа была эффективной? Разбор достоинств и недостатков, а также примеры разных типов БД.

Артём Гогин
руководитель направления в хранилище данных в Сбербанке

Существуют сотни баз данных SQL и NoSQL. Одни популярны, другие игнорируются. Некоторые просты и хорошо документированы, а некоторые сложны в использовании. Одни имеют открытый код, а другие проприетарные. Что, возможно, наиболее важно, некоторые масштабируемы, оптимизированы, высокодоступны, а некоторые сложно масштабировать или поддерживать.

Возникает естественный вопрос: какую базу данных выбрать? Чтобы ответить на него, мы должны решить, чего мы хотим достичь с помощью базы данных. Чтобы составить представление, необходимо ответить на следующие вопросы:

1. Нужен ли нам аналитический доступ к базе данных?
2. Нужно ли нам писать или читать в реальном времени?
3. Сколько таблиц / записей мы хотим сохранить?
4. Какая доступность нам нужна?
5. Нужны ли нам столбцы?
6. Сможем ли мы получить доступ к таблицам, отфильтрованным по столбцам или по строкам?

Принимая решение, нужно помнить, что может предложить та или иная база данных. Специфика каждой БД может отличаться, но в целом существует только несколько типов, в рамках которых мы можем достичь в основном одинаковых целей. Рассмотрим их подробнее.

Реляционные базы данных SQL

Если вы когда-либо работали с базами данных, скорее всего, вы начали с этого типа, потому что он самый популярный и распространенный. Такие БД позволяют хранить данные в реляционных таблицах с определенными столбцами определенного типа. Реляционные таблицы хороши для нормализации и объединения.

• Поддержка SQL
• ACID-транзакции (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность)
• Поддержка индексации и разделения

• Плохая поддержка неструктурированных данных / сложных типов
• Плохая оптимизация обработки событий
• Сложное / дорогое масштабирование

Примеры: Oracle DB, MySQL, PostgreSQL.

Документно-ориентированные базы данных

Если мы не хотим объединять несколько таблиц для получения нужных данных, мы можем взглянуть на документно-ориентированные базы данных. Они позволяют хранить записи в формате JSON. В этом формате мы можем создать сложное значение для любого ключа и сразу включить всю структуру данных в одну запись.

• Нет привязки к схеме
• Нет необходимости всегда писать все поля в каждой записи
• Хорошая поддержка сложных типов
• Подходит для OLTP

• Плохая поддержка транзакций
• Слабая аналитическая поддержка
• Сложное / дорогое масштабирование

Базы данных в оперативной памяти

Базы данных этого типа могут предоставлять в реальном времени ответ для выбора и вставки определенных записей. Большинство из них в основном хранят данные в ОЗУ, но в некоторых случаях они также предлагают постоянное хранилище на жестких дисках или твердотельных накопителях. Большинство этих баз данных работают с записями «ключ-значение», поэтому значения можно запоминать в формате, ориентированном на документы. Но некоторые базы данных также работают со столбцами и позволяют вторичное индексирование той же таблицы. Использование ОЗУ позволяет обрабатывать данные быстро, но делает их более нестабильными и дорогостоящими.

• Быстрое написание
• Быстрое чтение

• Труднодостижимая надёжность
• Дорогое масштабирование

Примеры: Redis, Tarantool, Apache Ignite.

Базы данных с широкими столбцами

Эти базы данных хранят данные в виде записей ключ / значение на жестком диске или твердотельном накопителе. Эти решения предназначены для достаточно хорошего масштабирования, чтобы управлять петабайтами данных на тысячах общих серверов в распределенной системе. Они представляют архитектуру SSTable. Эта архитектура была разработана для двух случаев использования: быстрый доступ к ключу и быстрая запись с высокой доступностью.

• Быстрая запись построчно
• Быстрое чтение по ключу
• Хорошая масштабируемость
• Высокая доступность

• Формат «ключ-значение»
• Нет поддержки аналитики

Примеры: Cassandra, HBase.

Столбчатые базы данных

Иногда нам нужно быстро получить доступ к данным не с помощью определенных ключей, а с помощью определенных столбцов. В этом случае лучше отказаться от построчной вставки и перейти к пакетной записи. Пакетная вставка позволяет столбчатым базам данных готовить данные для быстрого чтения по столбцам.

• Быстрое чтение столбец за столбцом
• Хорошая аналитическая поддержка
• Хорошая масштабируемость

• Подходит только для пакетных вставок

Примеры: Vertica, Clickhouse.

Поисковая система

Если мы хотим получить доступ к данным с помощью фильтра по любому значению и даже по любому слову в столбце, мы должны вспомнить про поисковые системы. Эти базы данных выполняют индексацию каждого слова в столбцах и позволяют выполнять полнотекстовый поиск. Они идеально подходят для хранения и анализа журналов или больших текстовых значений.

• Быстрый доступ по любому слову
• Хорошая масштабируемость

• Подходит только для пакетных вставок
• Плохая аналитическая поддержка

Графовые базы данных

Для некоторых случаев подходят графовые структуры данных. Если ваши задачи требуют работы с графами, существуют специальные базы данных, которые удовлетворят ваши потребности.

• Структура данных графа
• Управляемые отношения между сущностями
• Гибкие конструкции

• Специальный язык запросов
• Трудно масштабировать

Выводы

Практически любую задачу можно выполнить практически с любым типом базы данных. Вопрос в том, насколько это будет дорого и оптимизировано. Выбор инструмента, к которому вы привыкли, может сократить ваше время вывода на рынок. Но он также может стоить вам огромных денег на обслуживание и расширение вашего оборудования, которое может быть использовано неэффективно. Всегда старайтесь использовать базу данных так, как она задумана. Возможно, решение, соответствующее вашим потребностям, уже существует.

На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём! Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.

Если вы готовитесь к собеседованию, посмотрите также статью, в которой собраны 27 распространённых вопросов по SQL и ответы на них.