📖 Теория
⚡ Кратко: суть занятия
Summary session SQL 13 повторяет DBeaver, SQLite, pandas и практикум с погодой.
DBeaver нужен для подключения, SQL-скриптов, просмотра таблиц, ER Diagram и экспорта CSV.
SQLite в Colab работает через sqlite3.connect(), а pandas помогает быстро создать и загрузить таблицу.
Главный учебный цикл: DataFrame → to_sql() → read_sql_query() → проверка результата.
Практикум закрепляет ORDER BY date DESC LIMIT 3, AVG() и поиск максимума через сортировку.
Домашнее задание повторяет фильтрацию, вычисляемый столбец, дату через 51 день, COUNT(DISTINCT) и JOIN.
Топ-3 ошибки: запускать запрос не в том подключении, забыть commit(), делать LIMIT без сортировки.
Карта повторения
| Тема | Что надо помнить | Где применяется |
|---|---|---|
| DBeaver | Подключение, SQL Editor, ER Diagram, Export Data | Работа с серверной MySQL-базой |
| SQLite | Файловая БД без отдельного сервера | Colab, тестирование, учебные ноутбуки |
| pandas | DataFrame, to_sql(), read_sql_query() | Быстро подготовить и проверить данные |
| SQL-практика | WHERE, ORDER BY, LIMIT, AVG, COUNT, JOIN | Аналитические запросы |
DBeaver: что повторить
Источник повторяет скачивание DBeaver, выбор рабочей области, создание подключения через Database > New Connection, проверку Test Connection, запуск SQL через Ctrl+Enter, ER Diagram и экспорт CSV.
SQLite и pandas: что повторить
Повторите, почему SQLite подходит для Colab: он встроен в Python-среду через sqlite3, не требует сервера и хранит данные в файле.
pandas используется для создания таблицы в памяти, а SQLite — для тренировки SQL-запросов к этой таблице.