Анализ данных (Data analysis)

@data_analysis_ml · ai · Russian · active

Subscribers 52K Subscribers, last 30 days: 52K → 52K +0 24h
Reach per post (ERR) 11.1%5.8K avg views
Posting 5.0/day last 17 minutes ago
Reactions per 1K views 31.2 ❤ 👍 🔥
repost from Python/ django

⚡️ QueryTuner - open-source инструмент, который разбирает SQL-запрос и показывает, почему он может тормозить. Подключаться к базе вообще не обязательно. Можно просто вставить SQL и получить диагностику. Поддерживаются сразу 5 диалектов: - PostgreSQL - MySQL - Oracle - SQL Server - SQLite Внутри два уровня анализа. 1. Детерминированный heuristic engine Он мгновенно ищет типичные anti-patterns: - SELECT * - функции внутри WHERE - leading wildcard в LIKE - потенциально отсутствующие индексы - ORDER BY без ограничения результата - другие проблемы производительности Сейчас заявлено 12 правил, и для них не нужны ни LLM, ни внешний API. 2. Опциональный AI-слой Можно подключить Qwen через Hugging Face или OpenAI. Тогда QueryTuner умеет: - объяснять проблему человеческим языком; - переписывать запрос; - предлагать CREATE INDEX; - объяснять, зачем конкретный индекс нужен. Особенно интересно, что можно передать ещё и CREATE TABLE DDL. Тогда рекомендации становятся schema-aware: инструмент видит реальные таблицы, колонки и существующие индексы. Например, для такого запроса: SELECT * FROM orders WHERE YEAR(created_at) = 2026; Хороший проект для тех случаев, когда SQL уже работает, но хочется понять, почему через полгода он начнёт работать плохо. #SQL #PostgreSQL #Database #OpenSource #DataEngineering https://github.com/AutoShiftOps/querytuner

Views over time

01K2K3K4K10 Aug 21:4312 Nov 06:463.5K10 Aug 21:43: 0 views12 Nov 06:46: 3,530 views
Snapshots we took after posting.
WhenViews
10 Aug 2026, 21:430
12 Nov 2026, 06:463.5K

Who shared this post

Posts in other channels we index that link to this one. (Forwards with a hidden source can't be traced.)

Nobody yet.