fix mistakes

dmedvedev/10.3.Optimization of select.sql

@@ -51,7 +51,7 @@ SELECT id, name, age
 FROM users 
 WHERE 
 	created_at >= '2026-01-01' AND created_at < '2027-01-01'
-	AND country = 'россия'
+	AND country IN ('россия', 'Россия', 'РОССИЯ')
 	AND age > 25;
 
 Исправлено: выдача колонок "все" заменено на "определенные", логика в where с числами переработана, соответствие определенному году переработано и убрал функцию LOWER.

dmedvedev/10.4.Explain.sql

@@ -69,8 +69,7 @@ WHERE id = 1;
 --Думаю, потому что также используется функция LOWER внутри WHERE 
 
 4. Как исправить запрос, чтобы индекс заработал?
-CREATE INDEX idx_email ON users(email);
+CREATE INDEX idx_email ON users(LOWER(email))
---я добавил индекс, но все равно EXPLAIN ANALYZE показывается Seq Scan. В чем проблема?
 ----------
 
 --Задача 7 — Функции убивают индексы

dmedvedev/10.5.Porydok.sql

@@ -262,7 +262,7 @@
     **❓ Вопросы:**
     
     1. Когда выполняется подзапрос в `SELECT`?
-            В самом начале.
+            Подзапрос в SELECT вычисляется после того, как отработали секции FROM и WHERE
 
     2. Можно ли использовать алиас `orders_count` в `WHERE`?
             Нет, потому что WHERE не видит алиасы
@@ -270,14 +270,15 @@
     3. Можно ли использовать его в `ORDER BY`?
             Да, потому что order by выполняется после SELECT 
 
-    4. Перепиши этот запрос через `JOIN`. Какой вариант быстрее? Проверь с `EXPLAIN ANALYZE`! 0.065-0.15
+    4. Перепиши этот запрос через `JOIN`. Какой вариант быстрее? Проверь с `EXPLAIN ANALYZE`! 
             SELECT 
                 u.name,
                 u.age,
                 COUNT(o.id) AS orders_count
             FROM users u
             LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id
+            WHERE u.country = 'Россия'
             GROUP BY u.name, u.age
             ORDER BY orders_count DESC;
 
-            Второй запрос через JOIN  выполняется дольше (0.06 и 0.08 мс соответственно)
+            Второй запрос через JOIN  выполняется быстрее (0.13 и 0.1 мс соответственно)

dmedvedev/11.4 Pet project Cohort_analysis.sql

@@ -2,36 +2,32 @@ CREATE MATERIALIZED
 VIEW user_cohort_analysis AS
 
 SELECT
-	TO_CHAR(pu.cohort_month, 'YYYY-MM') AS MONTH,
+	TO_CHAR(pu.cohort_month, 'YYYY-MM') AS month,
 	COUNT(DISTINCT pu.id) AS users_in_cohort,
 	COUNT(DISTINCT pe.user_id) AS enrolled_users,
 	COUNT(DISTINCT plv.user_id) AS active_users,
-	--ROUND(COUNT(DISTINCT plv.user_id) * 100.0 / COUNT(DISTINCT pu.id), 2) || '%' AS retention_rate,
+	ROUND(COUNT(DISTINCT plv.user_id) * 100.0 / COUNT(DISTINCT pu.id), 2) || '%' AS retention_rate,
-	ROUND(COUNT(DISTINCT pe.user_id) * 100.0 / COUNT(DISTINCT pu.id), 2) || '%' AS retention_rate,
+	ROUND(COUNT(DISTINCT pe.id) * 1.0 / COUNT(DISTINCT pu.id), 2) AS avg_courses_per_user,
-	ROUND(AVG((SELECT COUNT(pe.id)
+	(
-	FROM pet_enrollments pe)) / COUNT(DISTINCT pu.id), 2) AS avg_courses_per_user,
+		SELECT
-	(SELECT
 		ROUND(AVG(table_first_viewed_at.first_viewed_at::date - pu2.registration_date::date), 2)
 	FROM pet_users pu2
-		LEFT JOIN (
+		JOIN (
 			SELECT
 			plv2.user_id,
 			MIN(plv2.viewed_at) AS first_viewed_at
 		FROM pet_lesson_views plv2
 		GROUP BY plv2.user_id
-		) AS table_first_viewed_at
+		) AS table_first_viewed_at ON pu2.id = table_first_viewed_at.user_id
-
-		ON pu2.id = table_first_viewed_at.user_id
-
 	WHERE DATE_TRUNC('month', pu2.registration_date) = pu.cohort_month
-		) AS avg_time_to_first_view
+	) AS avg_time_to_first_view
 
 FROM (
-		SELECT
+	SELECT
 		*,
 		DATE_TRUNC('month', registration_date) AS cohort_month
 	FROM pet_users
-	) AS pu
+) AS pu
 	LEFT JOIN pet_enrollments pe ON pu.id = pe.user_id
 	LEFT JOIN pet_lesson_views plv ON pu.id = plv.user_id
 
@@ -39,3 +35,4 @@ GROUP BY pu.cohort_month
 ORDER BY pu.cohort_month;
 
 
+

dmedvedev/11.7 Pet Project Additional tasks.sql

@@ -1,24 +1,24 @@
 -- 1. Задание 1: Анализ drop-off точек
 -- Используя conversion_funnel, найди курсы с самым большим процентом отвала между этапами enrolled → started (WHERE stage_name IN (...))
-WITH
+WITH drop_off AS (
-	drop_off
+    SELECT
-	AS
+        course_id,
-	(
+        stage_name,
-		SELECT
+        users_count,
-			course_id,
+        LAG(users_count) OVER (
-			stage_name,
+            PARTITION BY course_id 
-			users_count,
+            ORDER BY stage_name
-			LAG(users_count) OVER (PARTITION BY course_id) AS prev
+        ) AS prev
-
+    FROM conversion_funnel
-		FROM conversion_funnel
+    WHERE stage_name IN ('enrolled', 'started') 
-	)
+)
-
 SELECT
-	course_id,
+    course_id,
-	ROUND(1 - users_count * 1.0 / NULLIF(prev, 0), 2) * 100 || '%' AS percent_of_drop
+    ROUND((1 - users_count * 1.0 / NULLIF(prev, 0)) * 100, 2) || '%' AS percent_of_drop
 FROM drop_off
 WHERE stage_name = 'started'
-ORDER BY percent_of_drop DESC
+ORDER BY (1 - users_count * 1.0 / NULLIF(prev, 0)) DESC;
+
 
 -- ОТВЕТ: Самые большие проценты отвала между enrolled и started замечены на курсе 1 и 3 (62 и 67% соответственно).
 

dmedvedev/2.1.theory_bd_indexes.sql

@@ -199,4 +199,5 @@
     **Ответ — текстом:** 
     В чём выгода индекса и где он не поможет
            
-            Индекс помогает искать данные быстрее (индекс это как содержание в книге). Индекс не поможет в тех столбцах, где все данные в столбце различаются, например email.
+            Индекс помогает искать данные быстрее (индекс это как содержание в книге) за счет плана в виде дерева. 
+            Индекс не поможет в тех столбцах, где уникальность данных мала, а также где есть сортировка по знакам >, < или поиск по части строки = "%abc".

dmedvedev/2.2.theory_bd_partitions.sql

@@ -30,7 +30,7 @@
         - по дням.
     2. Для каждого варианта напиши:
         - примерно сколько будет партиций за 10 лет; 
-                по годам - 10 * 1 = 10, по месяцам - 10 * 12 = 120, по дням 366 * 2 + 365 * 4 = 2652.
+                по годам - 10 * 1 = 10, по месяцам - 10 * 12 = 120, по дням 366 * 2 + 365 * 8 = 3652.
 
         - плюсы и минусы (удаление старых данных, поддержка, скорость запросов).
 

dmedvedev/ddl.sql

@@ -1,4 +1,5 @@
-CREATE TABLE users (
+CREATE TABLE users
+(
   id INT PRIMARY KEY NOT NULL,
   name VARCHAR(100) NOT NULL,
   age INT,
@@ -8,7 +9,8 @@ CREATE TABLE users (
   created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL
 );
 
-CREATE TABLE products (
+CREATE TABLE products
+(
   id INT PRIMARY KEY NOT NULL,
   name VARCHAR(100) NOT NULL,
   category VARCHAR(50),
@@ -16,15 +18,17 @@ CREATE TABLE products (
   in_stock BOOLEAN
 );
 
-CREATE TABLE orders (
+CREATE TABLE orders
-  id INT PRIMARY KEY NOT NULL,
+(
+  id SERIAL PRIMARY KEY NOT NULL,
   user_id INT,
   order_date TIMESTAMPTZ NOT NULL,
   status VARCHAR(20),
   FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
 );
 
-CREATE TABLE order_items (
+CREATE TABLE order_items
+(
   order_id INT NOT NULL,
   product_id INT NOT NULL,
   quantity INT NOT NULL,