Перейти к содержимому
Антон ГончаровРазработчик ИИ-систем
RUEN

Базы данных

ВМК МГУ

  • Базы данных
  • SQL

Дисциплина программы «Разработчик систем искусственного интеллекта» на факультете вычислительной математики и кибернетики МГУ. Экзамен сдан.

Курс о том, как хранить данные надёжно и находить их быстро: реляционная модель и SQL, проектирование схемы и нормализация, индексы, транзакции и параллельный доступ.

Главные мысли

  1. Схему проектируют от предметной области и запросов, а не от экранов интерфейса.
  2. Нормализация убирает дублирование и аномалии обновления; денормализация — осознанный компромисс ради скорости чтения.
  3. Индекс ускоряет чтение, но замедляет запись, поэтому его создают под конкретные запросы.
  4. Транзакции и уровни изоляции определяют, что увидят параллельные пользователи и что сохранится после сбоя.

Как применяю

API этого сайта работает на PostgreSQL с миграциями Alembic; в RAG-проектах векторный поиск делаю в той же базе через pgvector.

Где и как применил

  • Демо · Веб-приложение · вопрос → SQL → график · PostgreSQL в браузере

    ИИ-аналитик данных

    Настоящий PostgreSQL в браузере: схема из шести таблиц, запросы только в транзакции READ ONLY, с остановкой через 5 секунд и не больше 1000 строк.

  • Демо · Веб-приложение · Laravel · PostgreSQL

    Складской контур на Laravel

    Приёмка документом в одной транзакции, резерв «всё или ничего» и блокировка строки против гонки остатков.

  • Демо · Backend на Python · вебхуки → amoCRM и Битрикс24

    Интеграционный хаб заявок

    Очередь доставки в PostgreSQL на SELECT … FOR UPDATE SKIP LOCKED, миграции Alembic, проверка дублей за 30 дней.

Ещё на полке

  • Читаю

    Прикладные API для искусственного интеллекта и Data Science

    Райан Дэй

    Практическая книга о том, как сделать API для данных и как подключить к нему ИИ. Сквозной проект — сервис на FastAPI с базой и документацией, затем SDK для него, использование API в аналитике и, наконец, агенты на LangChain, которые сами вызывают API.

    ИИ и агентыPythonAPIПрименено в 3 проектах

  • Читаю

    Серверные приложения на Python, Django, Flask и FastAPI

    Р. С. Бухарев

    Путь серверной разработки на Python — от сокетов и протоколов до архитектуры и запуска на сервере. Django, Flask и FastAPI разобраны на реальных проектах: CRM-система, Telegram-бот с серверной логикой, REST API для мобильного приложения и чат на WebSocket. Отдельные главы — про кеширование и масштабирование, Docker и Kubernetes, PostgreSQL, MySQL, SQLite и MongoDB и про безопасность: хеширование паролей, JWT и OAuth 2.0, защита от SQL-инъекций, XSS и CSRF, TLS.

    ПрограммированиеPythonБэкендПрименено в 1 проекте