🔹 Результаты недели: стриминг, нормализация, Python и SQL 🔹 Чему научились и зачем это нужно? 🔸 Streaming vs batch — решает проблему задержки: стриминг обрабатывает данные непрерывно для мгновенных реакций, batch собирает и обрабатывает пачками для сложной агрегации и репортинга. Выбирайте стриминг при необходимости низкой латентности, batch — для стабильных, тяжёлых расчётов.
🔸 1NF–3NF (NF — нормальная форма) — нужна чтобы убрать дубли и аномалии при изменении данных. 1NF: атомарные поля, 2NF: убрать частичные зависимости, 3NF: убрать транзитивные зависимости. На практике это снижает баги при обновлениях и упрощает запросы.
🔸 Python lambda — компактные анонимные функции для небольших преобразований: удобно в key/sort, map/filter, callbackах. Пример мысли: sorted(list, key=lambda x: x['age']) — кратко и читабельно в контексте обработки данных.
🔸 SQL (Structured Query Language) CASE — добавляет условную логику прямо в запрос, чтобы не гонять данные на клиент. Пример: SELECT CASE WHEN score >= 90 THEN 'A' ELSE 'B' END AS grade — позволяет классифицировать на уровне БД.
📚 Экспериментируйте: маленькие тесты и метрики быстрее покажут, что работает.
➡️ Мы в Telegram - Сетке - ВК Буду рад вашей реакции здесь⬇️
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
