diff --git a/dsolovianov/clickhouse/Homework/Homework - Типы данных.sql b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Homework - Типы данных.sql
new file mode 100644
index 0000000..05b588e
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Homework - Типы данных.sql	
@@ -0,0 +1,117 @@
+--Типы данных
+
+--Задача 1
+CREATE TABLE raw_data 
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+  user_id String,
+  balance String,
+  created_at String
+) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple(); 
+
+SELECT DISTINCT
+    toDecimal64OrNull(balance, 2)   AS balance_decimal,
+    toDateTime64OrNull(created_at, 3) AS created_at_date
+FROM raw_data
+WHERE 	
+	toDecimal64OrNull(balance, 2) IS NOT NULL
+    AND toDateTime64OrNull(created_at, 3) IS NOT NULL
+    
+/*
+ CAST(balance AS Decimal(10, 2)) -  этом случае будет ошибка, так как данный метод не поддеживает NULL
+ 
+ Следующие два метода по сути своей преобразование типа данных с условием ИЛИ, то есть:
+toDecimal64OrNull(balance, 2) - в этом методе на выходе будут корректные данные, в противном случае NULL
+toDecimal64OrZero(balance, 2) - аналогично с NULL, только будет ноль.
+*/
+
+--Задача 2
+CREATE TABLE events 
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+  event_id String,
+  event_date String,  -- форматы: "2023-01-01", "01.02.2023", "invalid"
+  event_time String   -- форматы: "12:30:45", "25:99:99"
+)
+ENGINE = MergeTree
+ORDER BY event_id;
+
+--Заполнил данными для проверки
+INSERT INTO events (event_id, event_date, event_time) VALUES
+('1', '2023-01-01', '12:30:45'),
+('2', '01.02.2023', '08:15:00'),
+('3', 'invalid', '25:99:99'),
+('4', '2023-05-20', 'invalid'),
+('5', '31.12.2023', '23:59:59');
+
+SELECT * FROM events;
+
+SELECT DISTINCT
+    toDate(DateTime_Valid) AS Event_Date,
+    toHour(DateTime_Valid) AS Event_Hour,
+    DateTime_Valid 
+FROM (
+    SELECT 
+        parseDateTimeBestEffortOrNull(concat(event_date, ' ', event_time)) AS DateTime_Valid
+    FROM events
+)
+WHERE DateTime_Valid IS NOT NULL;
+
+--Задача 3	
+DROP TABLE IF EXISTS user_activity ON CLUSTER clickhouse_cluster;
+
+CREATE TABLE user_activity 
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+  user_id UInt32,
+  actions String  -- JSON: ["login", "purchase", "logout"]
+) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple();    
+
+--Тест данные
+INSERT INTO user_activity (user_id, actions) VALUES 
+(1, '["login", "purchase", "logout"]'),
+(2, '["login", "logout"]'),
+(3, '["login"]'),
+(4, '["login","purchase"]');
+
+SELECT
+    user_id,
+    -- Сначала реобразовал записи из набора "каких-то" букв (String) в массив строк Array(String). Потом считваем длину массива и дальше суммируем длину всех массивов действий для каждого пользователя
+    sum(length(JSONExtract(actions, 'Array(String)'))) AS count_actions
+FROM user_activity
+WHERE 
+    -- Проверяем наличие 'purchase' в массиве
+    has(JSONExtract(actions, 'Array(String)'), 'purchase')
+GROUP BY 
+    user_id;
+/*
+Преобразовал записи из набора "каких-то" букв (String) в массив строк Array(String). Нашел пользователей в новом массиве Array(String), совершивших действие "purchase".
+Просто написать actions = 'purchase' не получится, так как изначально actions просто (String) и соответсвенно "["login", "purchase", "logout"]" нельзя сравнить с "purchase". Поэтому сначала преобразовываем в массив, а потом с функцией has(array, elem) ищем то, что нужно.
+То есть менять бы не пришлось, если бы в actions было изначально разные значения в каждой строке ("login", "purchase" или "logout")
+*/
+
+--Задача 4
+DROP TABLE IF EXISTS sensor_data ON CLUSTER clickhouse_cluster;
+
+CREATE TABLE sensor_data 
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+  sensor_id UInt32,
+  value Float64,
+  status Enum('ok' = 1, 'error' = 2)
+) ORDER BY sensor_id;
+
+--Тест данные
+INSERT INTO sensor_data (sensor_id, value, status) VALUES
+(1, 25.5, 'ok'),
+(2, 120.75, 'error'),
+(3, 15.0, 1),
+(4, 9999999.99, 'ok'),
+(5, 0.001, 'ok');
+
+SELECT
+	toString(status) AS status_string,
+	avg(value) AS avg_value --Среднее значение value для каждого status
+FROM sensor_data
+WHERE accurateCastOrNull(value, 'Decimal(10,2)') IS NOT NULL --Фильтруем строки, где value нельзя преобразовать в Decimal(10,2)
+GROUP BY status_string;
\ No newline at end of file
diff --git a/dsolovianov/clickhouse/Homework/Запросы - JOIN.sql b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Запросы - JOIN.sql
new file mode 100644
index 0000000..6d6edfa
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Запросы - JOIN.sql	
@@ -0,0 +1,70 @@
+
+-- Задачи на отработку Запросы - JOIN --
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.products ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.prices ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.products 
+ON CLUSTER clickhouse_cluster 
+(
+    product_id UInt32,
+    name String
+) ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/products',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY product_id;
+
+
+INSERT INTO dsolovianov.products VALUES 
+(101, 'iPhone 14'),
+(102, 'Galaxy S22'),
+(103, 'Pixel 7');
+
+CREATE TABLE dsolovianov.prices 
+ON CLUSTER clickhouse_cluster 
+(
+    product_id UInt32,
+    price UInt32,
+    region String
+) ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/prices',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY product_id;
+
+INSERT INTO dsolovianov.prices VALUES 
+(101, 999, 'US'),
+(101, 1049, 'EU'),
+(102, 850, 'US'),
+(102, 899, 'CA'),
+(103, 799, 'JP');
+
+
+--№1 Сделай ANY LEFT JOIN, чтобы получить цену любой из регионов.
+
+SELECT 
+    p.product_id,
+    p.name,
+    pr.price,
+    pr.region
+FROM dsolovianov.products AS p
+ANY LEFT JOIN dsolovianov.prices AS pr ON p.product_id = pr.product_id; 
+
+--№2 Что будет, если в таблице `prices` несколько цен на один `product_id`?
+
+/* Для одного product_id будет выбрана только первая ЛЮБАЯ (ANY) подходящая в поиске.*/
+
+--№3 Как повлияет `ALL LEFT JOIN`? Почему в ClickHouse его избегают?
+
+SELECT 
+    p.product_id,
+    p.name,
+    pr.price,
+    pr.region
+FROM dsolovianov.products AS p
+ALL LEFT JOIN dsolovianov.prices AS pr ON p.product_id = pr.product_id;
+
+/* `ALL LEFT JOIN` в Clickhouse ведет себя также, как LEFT JOIN в SQL, то есть собирает все совпадения. 
+ Начинается перегон данных между таблицами. Из-за этого растет нагрузка на ОЗУ и CPU. 
+ короче, по сути ALL LEFT JOIN создает декартово произведение*/
diff --git a/dsolovianov/clickhouse/Homework/Запросы - Синтаксис.sql b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Запросы - Синтаксис.sql
new file mode 100644
index 0000000..120b341
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Запросы - Синтаксис.sql	
@@ -0,0 +1,244 @@
+/* Запросы - Синтаксис*/
+
+--! Задача 1 !--
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.users ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE users 
+ON CLUSTER clickhouse_cluster 
+(
+    user_id UInt32,
+    name String,
+    age UInt8,
+    country String,
+    is_active Bool
+) ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/users_v2',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY user_id;
+
+INSERT INTO users VALUES
+(1, 'Ivan', 30, 'RU', 1),
+(2, 'Anna', 25, 'RU', 1),
+(3, 'Petr', 45, 'RU', 0),
+(4, 'Olga', 35, 'RU', 1),
+(5, 'John', 55, 'US', 1),
+(6, 'Alice', 42, 'US', 0),
+(7, 'Tom', 38, 'US', 1),
+(8, 'Lucas', 28, 'BR', 1),
+(9, 'Maria', 60, 'BR', 1),
+(10, 'João', 27, 'BR', 0),
+(11, 'Kenji', 33, 'JP', 1),
+(12, 'Yuki', 29, 'JP', 0),
+(13, 'Chen', 40, 'CN', 1),
+(14, 'Li', 48, 'CN', 1),
+(15, 'Fatima', 31, 'AE', 1),
+(16, 'Ahmed', 36, 'AE', 1),
+(17, 'George', 24, 'US', 1),
+(18, 'Nina', 34, 'RU', 1),
+(19, 'Max', 50, 'DE', 1),
+(20, 'Sophie', 22, 'DE', 0);
+
+--Получи 10 самых старших активных пользователей.
+SELECT 
+	user_id,
+	name,
+	age,
+	is_active
+FROM users
+WHERE is_active = true
+ORDER BY age DESC
+LIMIT 10;
+
+--Выведи пользователей из country = 'RU', отсортированных по имени.
+SELECT 
+	user_id,
+	name,
+	country
+FROM users
+WHERE country = 'RU'
+ORDER BY name;
+
+--Что произойдёт, если написать LIMIT 10 без ORDER BY? Просто выведет 10 случайных активных прользователей без какой либо сортировки.
+SELECT 
+	user_id,
+	name,
+	age
+FROM users
+WHERE is_active = true
+LIMIT 10;
+
+--Посчитай количество пользователей по странам.
+SELECT 
+    country,
+    COUNT(*) as user_country
+FROM users
+GROUP BY country;
+
+SELECT 
+    country,
+    uniqExact(country) as unique_countries --возвращает точное количество уникальных значений в столбце country
+FROM users
+GROUP BY country;
+
+--Для каждой страны выведи минимальный и максимальный возраст.
+SELECT 
+    country,
+    MIN(age) as min_age,
+    MAX(age) as max_age
+FROM users
+GROUP BY country
+ORDER BY country;
+
+--Отсортируй страны по убыванию количества пользователей.
+SELECT 
+    country,
+    COUNT(*) as user_country
+FROM users
+GROUP BY country
+ORDER BY user_country DESC;
+
+--Всё вместе
+SELECT 
+    country,
+    COUNT(*) as user_country,
+    SUM(is_active) as active_users,
+    MIN(age) as min_age,
+    MAX(age) as max_age,
+    uniqExact(country) as unique_countries
+FROM users
+GROUP BY country
+ORDER BY country;
+
+--! Задача 2 !--
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.events ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.events ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    user_id UInt32,
+    event_time DateTime,
+    event_type String
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/events_v2',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY (user_id, event_time);
+
+INSERT INTO dsolovianov.events (user_id, event_time, event_type) VALUES
+(1, '2025-07-17 09:00:00', 'click'),
+(1, '2025-07-17 09:05:00', 'view'),
+(1, '2025-07-17 09:10:00', 'purchase'),
+(2, '2025-07-17 10:00:00', 'click'),
+(2, '2025-07-17 10:05:00', 'click'),
+(2, '2025-07-17 11:00:00', 'view'),
+(3, '2025-07-16 12:00:00', 'view'),
+(3, '2025-07-16 12:30:00', 'click'),
+(3, '2025-07-17 08:00:00', 'purchase'),
+(4, '2025-07-17 13:00:00', 'click'),
+(4, '2025-07-17 14:00:00', 'view'),
+(4, '2025-07-17 15:00:00', 'view'),
+(5, '2025-07-16 20:00:00', 'view'),
+(5, '2025-07-17 01:00:00', 'click'),
+(5, '2025-07-17 06:00:00', 'purchase'),
+(6, '2025-07-17 07:30:00', 'view'),
+(6, '2025-07-17 08:45:00', 'click'),
+(7, '2025-07-16 23:59:59', 'click'),
+(7, '2025-07-17 00:01:00', 'purchase'),
+(7, '2025-07-17 10:10:00', 'view');
+
+--1. Добавь колонку с кумулятивным количеством событий по `user_id` (используй `count() OVER ...`).
+SELECT 
+    user_id,
+    event_time,
+    event_type,
+    COUNT(*) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time) AS cumulative_events
+FROM dsolovianov.events
+ORDER BY user_id, event_time;
+
+--2. Сделай аналог ранжирования событий внутри пользователя: `row_number() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time)`
+SELECT 
+    user_id,
+    event_time,
+    event_type,
+    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time) AS event_rank
+FROM dsolovianov.events
+ORDER BY user_id, event_rank;
+
+--3. Что будет, если ты явно задашь `ROWS BETWEEN`? Поддерживается ли?
+--Да, `ROWS BETWEEN` поддерживается:
+SELECT 
+    user_id,
+    event_time,
+    event_type,
+    -- кумулятивное окно (все предыдущие строки)
+    COUNT(*) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time 
+                   ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_events,
+    -- скользящее окно: текущая + 2 предыдущих события
+    COUNT(*) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time 
+                   ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS last_3_events,
+    -- окно: предыдущая + текущая + следующая
+    COUNT(*) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time 
+                   ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS prev_curr_next
+FROM dsolovianov.events
+ORDER BY user_id, event_time;
+
+--4. Сделай `WITH recent_events AS (...)` — все события за последние 24 часа.
+WITH recent_events AS (
+    SELECT *
+    FROM dsolovianov.events
+    WHERE event_time >= '2025-07-16 15:00:00'
+)
+SELECT * FROM recent_events
+ORDER BY event_time DESC;
+
+--5. Используй CTE, чтобы посчитать топ-5 пользователей по числу этих событий.
+WITH recent_events AS (
+    SELECT *
+    FROM dsolovianov.events
+    WHERE event_time >= '2025-07-16 15:00:00'
+)
+SELECT 
+    user_id,
+    COUNT(*) AS event_count
+FROM recent_events
+GROUP BY user_id
+ORDER BY event_count DESC
+LIMIT 5;
+
+--6. Добавь второй `WITH` — для маппинга `event_type → category` и используй его в основном запросе.
+WITH 
+event_categories AS (
+    SELECT 
+        event_type,
+        CASE 
+            WHEN event_type = 'click' THEN 'engagement'
+            WHEN event_type = 'view' THEN 'engagement'
+            WHEN event_type = 'purchase' THEN 'conversion'
+            ELSE 'other'
+        END AS category
+    FROM (SELECT DISTINCT event_type FROM dsolovianov.events)
+),
+recent_events AS (
+    SELECT *
+    FROM dsolovianov.events
+    WHERE event_time >= '2025-07-16 15:00:00'
+)
+SELECT 
+    re.user_id,
+    re.event_time,
+    re.event_type,
+    ec.category,
+    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY re.user_id ORDER BY re.event_time) AS event_rank,
+    COUNT(*) OVER (PARTITION BY re.user_id ORDER BY re.event_time) AS cumulative_events
+FROM recent_events re
+LEFT JOIN event_categories ec ON re.event_type = ec.event_type
+ORDER BY re.user_id, re.event_time;
+
+/*
+Вопрос: поддерживает ли ClickHouse многоуровневые или рекурсивные CTE?
+многоуровневые CTE - да
+рекурсивные CTE - нет в классическом понимании, а скорее в итеративном смысле.
+*/
\ No newline at end of file
diff --git a/dsolovianov/clickhouse/Homework/Индексы и сжатие - Индексы.sql b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Индексы и сжатие - Индексы.sql
new file mode 100644
index 0000000..9332b35
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Индексы и сжатие - Индексы.sql	
@@ -0,0 +1,166 @@
+--		Индексы и сжатие - Индексы		--
+
+-- #1
+/*
+3. Посмотри, сколько блоков было пропущено (в `system.query_log`, `rows_read`, `rows`).
+Не посмотрю, так как нет доступа system.query_log, rows_read, rows (ACCESS_DENIED)
+4. Что будет, если `ORDER BY log_id`, а не `ts`?
+ORDER BY log_id → данные физически отсортированы по log_id. Значения ts расположены хаотично относительно физической сортировки. 
+Индекс minmax по ts будет почти бесполезен. Minmax индекс будет иметь широкие диапазоны 
+*/
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.logs ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.logs
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    log_id UInt64,
+    ts DateTime
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/logs',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY ts 
+PARTITION BY toYYYYMM(ts) 
+PRIMARY KEY (ts);  
+
+INSERT INTO dsolovianov.logs (log_id, ts) VALUES
+(1, '2024-06-01 10:00:00'),
+(2, '2024-06-01 11:00:00'),
+(3, '2024-06-02 12:00:00'),
+(4, '2024-06-03 13:00:00'),
+(5, '2024-06-04 14:00:00');
+
+-- 1. Добавляем minmax индекс:
+ALTER TABLE dsolovianov.logs ADD INDEX idx_ts ts TYPE minmax GRANULARITY 2;
+
+-- 2. Сделай запрос: `SELECT * FROM logs WHERE ts BETWEEN '2024-06-02' AND '2024-06-03'`
+SELECT 	* 
+FROM 	dsolovianov.logs 
+WHERE 	ts 
+		BETWEEN '2024-06-02' AND '2024-06-03';
+
+-- Раз нет доступа, но можно предположить, что вот такой запрос сработает:
+SELECT query, read_rows, result_rows 
+FROM system.query_log 
+WHERE query LIKE '%logs%' 
+ORDER BY event_time DESC 
+LIMIT 1;
+
+
+-- #2
+/*
+1. Создай таблицу с `ORDER BY id`, добавь индекс:
+    
+    ```sql
+    ALTER TABLE clicks ADD INDEX idx_country country TYPE set(1000) GRANULARITY 2;
+    ```
+    
+
+3. Посмотри `EXPLAIN` — индекс используется?
+Данные отсортированы по id, а не по country. Значения country распределены хаотически относительно физического порядка. 
+4. Как будет вести себя индекс, если `country` имеет 10M уникальных значений?
+Будет создано 10M партиций, что убьёт производительность.
+**/
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.clicks ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.clicks
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    id UInt64,
+    country String
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/clicks',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY id
+PARTITION BY country 
+PRIMARY KEY (id);
+
+INSERT INTO dsolovianov.clicks (id, country) VALUES
+(1, 'RU'),
+(2, 'US'),
+(3, 'RU'),
+(4, 'DE'),
+(5, 'RU');
+
+ALTER TABLE dsolovianov.clicks ON CLUSTER clickhouse_cluster 
+ADD INDEX idx_country country TYPE set(1000) GRANULARITY 2;
+
+-- 2. Выполни запрос `SELECT * FROM clicks WHERE country = 'RU'`.
+EXPLAIN indexes = 1
+SELECT * FROM dsolovianov.clicks WHERE country = 'RU';
+
+EXPLAIN 
+SELECT * FROM dsolovianov.clicks WHERE country = 'RU';
+
+/*
+Expression ((Project names + Projection))
+  Expression ((WHERE + Change column names to column identifiers))
+    ReadFromMergeTree (dsolovianov.clicks)
+    Indexes:
+      MinMax
+        Keys:
+          country
+        Condition: (country in ['RU', 'RU'])
+        Parts: 1/3
+        Granules: 1/3
+      Partition
+        Keys:
+          country
+        Condition: (country in ['RU', 'RU'])
+        Parts: 1/1
+        Granules: 1/1
+      PrimaryKey
+        Condition: true
+        Parts: 1/1
+        Granules: 1/1
+      Skip
+        Name: idx_country
+        Description: set GRANULARITY 2
+        Parts: 1/1
+        Granules: 1/1
+        Ranges: 1
+ */
+
+-- #3
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.users ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.users
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    id UInt64,
+    email String
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/users',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY id
+PRIMARY KEY (id);
+
+INSERT INTO dsolovianov.users (id, email) VALUES
+(1, 'alice@mail.com'),
+(2, 'bob@mail.com'),
+(3, 'charlie@mail.com'),
+(4, 'dave@mail.com'),
+(5, 'eve@example.com');
+
+ALTER TABLE dsolovianov.users ADD INDEX idx_email email TYPE bloom_filter(0.01) GRANULARITY 2;
+
+EXPLAIN indexes = 1
+SELECT * FROM users WHERE email = 'alice@mail.com';
+-- Bloom filter может пропустить некоторые гранулы, но не все, ибо данные не отсортированы по email и индексные блоки покрывают случайные email'ы
+
+EXPLAIN indexes = 1
+SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%mail%';
+
+EXPLAIN indexes = 1
+SELECT * FROM users WHERE email LIKE 'alice%';
+/*
+Bloom filter не поддерживает частичные совпадения (LIKE '..%', LIKE '%..', LIKE '%..%'). Из-за этого ClickHouse не может пропустить гранулы.
+Клику становится сложно вычислить хэш для проверки, если подходящих значений по LIKE будет больше одного. Нет гарантии, что данные на выходе будут корректные.
+*/
\ No newline at end of file
diff --git a/dsolovianov/clickhouse/Homework/Индексы и сжатие - Партиции.sql b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Индексы и сжатие - Партиции.sql
new file mode 100644
index 0000000..4e9ebb8
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Индексы и сжатие - Партиции.sql	
@@ -0,0 +1,146 @@
+--		Индексы и сжатие - Партиции		--
+
+-- #1
+/*
+1. Создай таблицу sales с `PARTITION BY toYYYYMM(sale_date)`.
+2. Выполни `ALTER TABLE ... DROP PARTITION '202405'`.
+3. Что произойдет, если не указывать `PARTITION BY`? <- удалит все данные из таблицы. партиция то одна :)
+
+*/
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.sales ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.sales 
+ON CLUSTER clickhouse_cluster 
+(
+    id UInt64,
+    region String,
+    sale_date Date,
+    amount Float64
+) ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/sales',
+    '{replica}'
+)
+PARTITION BY toYYYYMM(sale_date)
+ORDER BY (region, sale_date);
+
+INSERT INTO dsolovianov.sales  (id, region, sale_date, amount) VALUES
+(1,	'RU',	'2024-05-01',	'100.0'),
+(2,	'RU',	'2024-05-15',	'120.0'),
+(3,	'US',	'2024-06-01',	'90.0'),
+(4,	'US',	'2024-07-03',	'150.0'),
+(5,	'DE',	'2024-07-04',	'160.0');
+
+ALTER TABLE dsolovianov.sales DROP PARTITION '202405';
+
+SELECT * 
+FROM dsolovianov.sales;
+
+-- #2
+/*
+1. Создай таблицу с `PARTITION BY event_type`.
+2. Удали все события `click` (подсказка: это `ALTER TABLE DROP PARTITION 'click'`).
+3. Чем такой подход может быть опасен (подумай про кардинальность значений)?
+При большом количестве уникальных event_type создастся много мелких партиций.
+*/
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.events ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.events
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    id UInt64,
+    event_type String,
+    event_date Date
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/events',
+    '{replica}'
+)
+PARTITION BY event_type
+ORDER BY (event_date, id);
+
+INSERT INTO dsolovianov.events (id, event_type, event_date) VALUES
+(1, 'login', '2024-06-01'),
+(2, 'click', '2024-06-01'),
+(3, 'click', '2024-06-02'),
+(4, 'purchase', '2024-06-03'),
+(5, 'login', '2024-06-04');
+
+ALTER TABLE dsolovianov.events DROP PARTITION 'click';
+
+-- #3
+/*
+1. Создай таблицу с `PARTITION BY cityHash64(user_id) % 100`.
+2. Что ты выиграешь с точки зрения баланса?
+Данные распределятся примерно поровну между 100 партициями. Упрощается управление удалением старых данных (можно дропать целые партиции)
+3. Почему такой тип `PARTITION` не ускорит `SELECT * WHERE user_id = 456`?
+Потому что партиции определяются хэшем, а не прямым значением user_id и к тому же сортировка в партициях по log_time, а не user_id.
+
+*/
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.logs ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.logs
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    id UInt64,
+    user_id UInt64,
+    log_time DateTime
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/logs',
+    '{replica}'
+)
+PARTITION BY cityHash64(user_id) % 100   -- 100 партиций по хэшу user_id
+ORDER BY (log_time, id);
+
+INSERT INTO dsolovianov.logs (id, user_id, log_time) VALUES
+(1, 123, '2024-07-17 10:00:00'),
+(2, 456, '2024-07-17 10:01:00'),
+(3, 789, '2024-07-17 10:02:00');
+
+SELECT 
+    id,
+    user_id,
+    cityHash64(user_id) % 100 AS partition_number
+FROM dsolovianov.logs
+ORDER BY id;
+
+SELECT * FROM logs WHERE user_id = 456;
+
+
+-- #4
+/*
+1. Создай таблицу с `PARTITION BY (region, toYYYYMM(visit_date))`.
+2. Как будет выглядеть имя партиции?
+Имена партиций будут в формате: ('значение_region', 'YYYYMM'). Пример: ('RU', '202406')
+3. Сможешь ли ты эффективно удалить **все июльские данные по `RU`**? Да. Удаляется целая партиция без сканирования и нагрузки на систему.
+*/
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.visits ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.visits
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    id UInt64,
+    region String,
+    visit_date Date
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/visits',
+    '{replica}'
+)
+PARTITION BY (region, toYYYYMM(visit_date))
+ORDER BY (region, visit_date, id);
+
+INSERT INTO dsolovianov.visits (id, region, visit_date) VALUES
+(1, 'RU', '2024-06-01'),
+(2, 'RU', '2024-06-15'),
+(3, 'US', '2024-06-03'),
+(4, 'US', '2024-07-01'),
+(5, 'RU', '2024-07-05');
+
+ALTER TABLE dsolovianov.visits ON CLUSTER clickhouse_cluster 
+DROP PARTITION ('RU', '202407');
+
+SELECT * FROM dsolovianov.visits;
\ No newline at end of file
diff --git a/dsolovianov/clickhouse/Homework/Индексы и сжатие - Сжатие.sql b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Индексы и сжатие - Сжатие.sql
new file mode 100644
index 0000000..ce28674
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Индексы и сжатие - Сжатие.sql	
@@ -0,0 +1,39 @@
+--		Индексы и сжатие - Сжатие		--
+
+-- #1 Создай таблицу logs с колонкой message CODEC(ZSTD(3)).
+-- #2 Добавь created_at CODEC(Delta, ZSTD) — это улучшит хранение по времени.
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.logs ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.logs
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    id UInt64,
+    level String,
+    message String CODEC(ZSTD(3)),
+    created_at DateTime CODEC(Delta, ZSTD)
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/logs',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY (created_at, id)
+PARTITION BY toYYYYMM(created_at);
+
+INSERT INTO dsolovianov.logs (id, level, message, created_at) VALUES
+(1, 'INFO', 'User logged in', '2024-07-01 10:00:00'),
+(2, 'WARN', 'Request took too long', '2024-07-01 10:05:00'),
+(3, 'ERROR', 'Unable to connect to server', '2024-07-01 10:10:00');
+
+-- #3 Посмотри статистику сжатия:
+SELECT
+  column,
+  compression_codec
+FROM system.columns
+WHERE table = 'logs';
+
+-- Стата вот так выглядит:
+column          |   compression_codec    
+id	
+level	
+message	            CODEC(ZSTD(3))
+created_at	        CODEC(Delta(4), ZSTD(1))
\ No newline at end of file
diff --git a/dsolovianov/clickhouse/image.png b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Типы таблиц - Homework.png
similarity index 100%
rename from dsolovianov/clickhouse/image.png
rename to dsolovianov/clickhouse/Homework/Типы таблиц - Homework.png
diff --git a/dsolovianov/clickhouse/Типы таблиц - Домашки.sql b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Типы таблиц - Homework.sql
similarity index 65%
rename from dsolovianov/clickhouse/Типы таблиц - Домашки.sql
rename to dsolovianov/clickhouse/Homework/Типы таблиц - Homework.sql
index 04cda20..af9dcc3 100644
--- a/dsolovianov/clickhouse/Типы таблиц - Домашки.sql	
+++ b/dsolovianov/clickhouse/Homework/Типы таблиц - Homework.sql	
@@ -1,6 +1,9 @@
 --Задача 1: Создай таблицу page_views
+DROP TABLE page_views;
 
-CREATE TABLE page_views (
+CREATE TABLE page_views 
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
  user_id  UInt64,
  url  String,
  view_time  DateTime
@@ -11,7 +14,9 @@ ORDER BY (user_id, view_time);
 
 --Задача 2: Создай таблицу users
 
-CREATE TABLE users (
+CREATE TABLE users 
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
 id UInt64,
 name String,
 updated_at DateTime
@@ -21,7 +26,9 @@ ORDER BY id;
 
 -- Задача 3: Создай таблицу region_sales
 
-CREATE TABLE region_sales (
+CREATE TABLE region_sales 
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
 region String,
 date Date,
 sales UInt64
@@ -30,17 +37,19 @@ ENGINE = SummingMergeTree()
 PARTITION BY toYYYYMM(date)
 ORDER BY (region, date);
 
---Задача 4.1: Создай таблицу user_metrics
+--Задача 4: Создай таблицу user_metrics
 
-CREATE TABLE user_metrics (
+CREATE TABLE user_metrics 
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
 region String,
 avg_age_state AggregateFunction(avg, UInt8),
 active_users_state AggregateFunction(uniq, UInt64)
  )
-ENGINE = AggregatingMergeTree()
-ORDER BY region;
+ENGINE = AggregatingMergeTree() --Подзадача 4.2
+ORDER BY region; --Подзадача 4.3
 
---Задача 4.3: - Вставь данные и Читай их через `avgMerge()` и `uniqMerge()`
+--Подзадача 4.4: - Вставь данные и Читай их через `avgMerge()` и `uniqMerge()`
 
 INSERT INTO user_metrics
 SELECT
@@ -61,7 +70,7 @@ FROM
 )
 GROUP BY region;
 
---Задача 4.4: - Читай их через `avgMerge()` и `uniqMerge()`
+--Подзадача 4.5: - Читай их через `avgMerge()` и `uniqMerge()`
 
 SELECT
     region,
diff --git a/dsolovianov/clickhouse/Pet-Project/test b/dsolovianov/clickhouse/Pet-Project/test
new file mode 100644
index 0000000..e69de29
diff --git a/dsolovianov/clickhouse/Pet-Project/Этап 1. Загрузка тестовых данных.sql b/dsolovianov/clickhouse/Pet-Project/Этап 1. Загрузка тестовых данных.sql
new file mode 100644
index 0000000..167607d
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/clickhouse/Pet-Project/Этап 1. Загрузка тестовых данных.sql	
@@ -0,0 +1,90 @@
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.core_fact_lesson_views ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.core_dim_user ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.core_dim_course ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.core_dim_lesson ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.core_dim_date ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.core_enrollments ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.core_dim_user
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    user_id Int32,
+    name String,
+    age Int32,
+    email String,
+    registration_date Date
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/core_dim_user',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY user_id;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.core_dim_course
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    course_id Int32,
+    title String,
+    category String
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/core_dim_course',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY course_id;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.core_dim_lesson
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    lesson_id Int32,
+    title String,
+    duration_min Int32,
+    course_id Int32
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/core_dim_lesson',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY lesson_id;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.core_dim_date
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    date Date,
+    year Int32,
+    month Int32,
+    day Int32,
+    weekday String
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/core_dim_date',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY date;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.core_enrollments
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+    user_id Int32,
+    course_id Int32,
+    enrolled_at DateTime64(3)
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/core_enrollments',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY user_id;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.core_fact_lesson_views
+ON CLUSTER clickhouse_cluster
+(
+ 	user_id Int32, 
+    lesson_id Int32,
+    course_id Int32,
+    viewed_at DateTime64(3)
+)
+ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/core_fact_lesson_views',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY user_id;
\ No newline at end of file
diff --git a/dsolovianov/clickhouse/Pet-Project/Этап 2. Создание витринных таблиц.sql b/dsolovianov/clickhouse/Pet-Project/Этап 2. Создание витринных таблиц.sql
new file mode 100644
index 0000000..8f6e555
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/clickhouse/Pet-Project/Этап 2. Создание витринных таблиц.sql	
@@ -0,0 +1,193 @@
+-- Этап 2. Создание витринных таблиц --
+
+--  Витрина lesson_popularity_summary
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.lesson_popularity_summary ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.lesson_popularity_summary ON CLUSTER clickhouse_cluster (
+    lesson_id UInt32,
+    lesson_title String,
+    course_id UInt32,
+    course_title String,
+    total_views UInt64,
+    unique_users UInt64,
+    first_view DateTime,
+    last_view DateTime
+) ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/lesson_popularity_summary',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY (course_id, lesson_id);
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.lesson_popularity_summary_mv ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE MATERIALIZED VIEW dsolovianov.lesson_popularity_summary_mv ON CLUSTER clickhouse_cluster
+TO dsolovianov.lesson_popularity_summary
+AS
+SELECT 
+    l.lesson_id AS lesson_id,
+    l.title AS lesson_title,
+    l.course_id AS course_id,
+    c.title AS course_title,
+    COUNT(v.viewed_at) AS total_views,
+    COUNT(DISTINCT v.user_id) AS unique_users,
+    MIN(v.viewed_at) AS first_view,
+    MAX(v.viewed_at) AS last_view
+FROM dsolovianov.core_fact_lesson_views v
+LEFT JOIN dsolovianov.core_dim_lesson l ON v.lesson_id = l.lesson_id
+LEFT JOIN dsolovianov.core_dim_course c ON l.course_id = c.course_id
+GROUP BY l.lesson_id, l.title, l.course_id, c.title;
+
+INSERT INTO dsolovianov.lesson_popularity_summary
+SELECT 
+    l.lesson_id AS lesson_id,
+    l.title AS lesson_title,
+    l.course_id AS course_id,
+    c.title AS course_title,
+    COUNT(v.viewed_at) AS total_views,
+    COUNT(DISTINCT v.user_id) AS unique_users,
+    MIN(v.viewed_at) AS first_view,
+    MAX(v.viewed_at) AS last_view
+FROM dsolovianov.core_dim_lesson l
+JOIN dsolovianov.core_dim_course c ON l.course_id = c.course_id
+LEFT JOIN dsolovianov.core_fact_lesson_views v ON l.lesson_id = v.lesson_id
+GROUP BY l.lesson_id, l.title, l.course_id, c.title;
+
+--  Витрину inactive_users_summary
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.inactive_users_summary ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.inactive_users_summary ON CLUSTER clickhouse_cluster (
+    user_id UInt32,
+    name String,
+    email String,
+    age UInt32,
+    registered_courses_count UInt32,
+    registration_date Date
+) ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/inactive_users_summary',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY user_id;
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.inactive_users_summary_mv ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE MATERIALIZED VIEW dsolovianov.inactive_users_summary_mv ON CLUSTER clickhouse_cluster
+TO dsolovianov.inactive_users_summary
+AS
+SELECT 
+    u.user_id AS user_id,
+    u.name AS name,
+    u.email AS email,
+    u.age AS age,
+    COUNT(DISTINCT e.course_id) AS registered_courses_count,
+    u.registration_date AS registration_date
+FROM dsolovianov.core_dim_user u
+LEFT JOIN dsolovianov.core_enrollments e ON u.user_id = e.user_id
+WHERE u.user_id NOT IN (SELECT DISTINCT user_id FROM dsolovianov.core_fact_lesson_views)
+GROUP BY u.user_id, u.name, u.email, u.age, u.registration_date;
+
+INSERT INTO dsolovianov.inactive_users_summary
+SELECT 
+    u.user_id AS user_id,
+    u.name AS name,
+    u.email AS email,
+    u.age AS age,
+    COUNT(DISTINCT e.course_id) AS registered_courses_count,
+    u.registration_date AS registration_date
+FROM dsolovianov.core_dim_user u
+LEFT JOIN dsolovianov.core_enrollments e ON u.user_id = e.user_id
+WHERE u.user_id NOT IN (SELECT DISTINCT user_id FROM dsolovianov.core_fact_lesson_views)
+GROUP BY u.user_id, u.name, u.email, u.age, u.registration_date;
+
+-- Витрина course_completion_rate
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.course_completion_rate ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE TABLE dsolovianov.course_completion_rate ON CLUSTER clickhouse_cluster (
+    user_id UInt32,
+    user_name String,
+    course_id UInt32,
+    course_title String,
+    lessons_in_course UInt32,
+    lessons_viewed UInt32,
+    completion_rate Float32
+) ENGINE = ReplicatedMergeTree(
+    '/clickhouse/tables/{shard}/dsolovianov/course_completion_rate',
+    '{replica}'
+)
+ORDER BY (user_id, course_id);
+
+DROP TABLE IF EXISTS dsolovianov.course_completion_rate_mv ON CLUSTER clickhouse_cluster SYNC;
+
+CREATE MATERIALIZED VIEW dsolovianov.course_completion_rate_mv ON CLUSTER clickhouse_cluster
+TO dsolovianov.course_completion_rate
+AS
+SELECT 
+    e.user_id AS user_id,
+    u.name AS user_name,
+    e.course_id AS course_id,
+    c.title AS course_title,
+    (
+        SELECT COUNT(*)
+        FROM dsolovianov.core_dim_lesson l
+        WHERE l.course_id = e.course_id
+    ) AS lessons_in_course,
+    (
+        SELECT COUNT(DISTINCT v.lesson_id)
+        FROM dsolovianov.core_fact_lesson_views v
+        JOIN dsolovianov.core_dim_lesson l ON v.lesson_id = l.lesson_id
+        WHERE v.user_id = e.user_id AND l.course_id = e.course_id
+    ) AS lessons_viewed,
+    (
+        SELECT COUNT(DISTINCT v.lesson_id)
+        FROM dsolovianov.core_fact_lesson_views v
+        JOIN dsolovianov.core_dim_lesson l ON v.lesson_id = l.lesson_id
+        WHERE v.user_id = e.user_id AND l.course_id = e.course_id
+    ) / (
+        SELECT COUNT(*)
+        FROM dsolovianov.core_dim_lesson l
+        WHERE l.course_id = e.course_id
+    ) AS completion_rate
+FROM dsolovianov.core_enrollments e
+JOIN dsolovianov.core_dim_user u ON e.user_id = u.user_id
+JOIN dsolovianov.core_dim_course c ON e.course_id = c.course_id
+GROUP BY e.user_id, u.name, e.course_id, c.title;
+
+INSERT INTO dsolovianov.course_completion_rate
+SELECT 
+    e.user_id AS user_id,
+    u.name AS user_name,
+    e.course_id AS course_id,
+    c.title AS course_title,
+    (
+        SELECT COUNT(*)
+        FROM dsolovianov.core_dim_lesson l
+        WHERE l.course_id = e.course_id
+    ) AS lessons_in_course,
+    COALESCE(
+        (
+            SELECT COUNT(DISTINCT v.lesson_id)
+            FROM dsolovianov.core_fact_lesson_views v
+            JOIN dsolovianov.core_dim_lesson l ON v.lesson_id = l.lesson_id
+            WHERE v.user_id = e.user_id AND l.course_id = e.course_id
+        ), 0
+    ) AS lessons_viewed,
+    COALESCE(
+        (
+            SELECT COUNT(DISTINCT v.lesson_id)
+            FROM dsolovianov.core_fact_lesson_views v
+            JOIN dsolovianov.core_dim_lesson l ON v.lesson_id = l.lesson_id
+            WHERE v.user_id = e.user_id AND l.course_id = e.course_id
+        ), 0
+    ) / (
+        SELECT COUNT(*)
+        FROM dsolovianov.core_dim_lesson l
+        WHERE l.course_id = e.course_id
+    ) AS completion_rate
+FROM dsolovianov.core_enrollments e
+JOIN dsolovianov.core_dim_user u ON e.user_id = u.user_id
+JOIN dsolovianov.core_dim_course c ON e.course_id = c.course_id
+GROUP BY e.user_id, u.name, e.course_id, c.title;
+
+SELECT * FROM dsolovianov.course_completion_rate ORDER BY user_id;
+
diff --git a/dsolovianov/clickhouse/Pet-Project/Этап 3. Анализ и запросы.sql b/dsolovianov/clickhouse/Pet-Project/Этап 3. Анализ и запросы.sql
new file mode 100644
index 0000000..875ee9a
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/clickhouse/Pet-Project/Этап 3. Анализ и запросы.sql	
@@ -0,0 +1,92 @@
+-- Этап 3. Анализ и запросы - Напиши SQL-запросы к витринам
+-- Напиши свои вариации для практики--
+
+
+-- Топ-5 самых просматриваемых уроков
+
+SELECT 
+    lesson_title,
+    course_title,
+    total_views
+FROM dsolovianov.lesson_popularity_summary
+ORDER BY total_views DESC
+LIMIT 5;
+
+
+-- Неактивные пользователи, записавшиеся на курсы
+
+SELECT 
+    name,
+    email,
+    registered_courses_count
+FROM dsolovianov.inactive_users_summary
+WHERE registered_courses_count > 0
+ORDER BY registration_date DESC;
+
+-- Курсы с самым высоким процентом завершения
+
+SELECT 
+    course_title,
+    AVG(completion_rate) AS avg_completion
+FROM dsolovianov.course_completion_rate
+GROUP BY course_title
+ORDER BY avg_completion DESC
+LIMIT 5;
+
+-- Мои вариации --
+
+-- Среднее количество учеников на урок по каждому курсу
+
+SELECT 
+    course_title,
+    ROUND(AVG(unique_users), 2) AS avg_users_lesson,
+    SUM(total_views) AS total_course_views
+FROM dsolovianov.lesson_popularity_summary
+GROUP BY course_title
+ORDER BY avg_users_lesson DESC;
+
+-- Возрастное распределение неактивных пользователей
+
+SELECT 
+    CASE 
+        WHEN age < 25 THEN 'до 25'
+        WHEN age BETWEEN 25 AND 30 THEN '25-30'
+        WHEN age BETWEEN 31 AND 35 THEN '31-35'
+        ELSE '35+'
+    END AS age_group,
+    COUNT(*) AS inactive_users_count,
+    AVG(registered_courses_count) AS avg_courses_enrolled
+FROM dsolovianov.inactive_users_summary
+GROUP BY age_group
+ORDER BY age_group;
+
+-- Пользователи, которые начали, но не закончили курс (completion_rate между 0 и 1)
+
+SELECT 
+    user_name,
+    course_title,
+    lessons_viewed,
+    lessons_in_course,
+    ROUND(completion_rate * 100, 0) AS no_completion,
+    (lessons_in_course - lessons_viewed) AS remaining_lessons
+FROM dsolovianov.course_completion_rate
+WHERE completion_rate BETWEEN 0.01 AND 0.99
+ORDER BY completion_rate DESC, user_name;
+
+-- Прогресс каждого пользователя по курсам (с указанием статуса)
+
+SELECT 
+    user_name,
+    course_title,
+    lessons_viewed,
+    lessons_in_course,
+    ROUND(completion_rate * 100, 0) AS progress_percent,
+    CASE 
+        WHEN completion_rate = 1.0 THEN 'Пройден'
+        WHEN completion_rate = 0 THEN 'Не начат'
+        WHEN completion_rate >= 0.5 THEN 'В процессе (>50%)'
+        ELSE 'В процессе (<50%)'
+    END AS status
+FROM dsolovianov.course_completion_rate
+ORDER BY user_name, completion_rate DESC;
+
diff --git a/dsolovianov/postgresql/DDL.sql b/dsolovianov/postgresql/DDL.sql
new file mode 100644
index 0000000..0c7c3b1
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/postgresql/DDL.sql
@@ -0,0 +1,38 @@
+CREATE TABLE dsolovianov.users (
+    id			INT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
+    name		VARCHAR(100) NOT NULL,
+    age			INT,
+    email		VARCHAR(100),
+    country		VARCHAR(100),
+    is_active	BOOLEAN,
+    created_at	TIMESTAMPTZ NOT NULL
+);
+
+CREATE TABLE dsolovianov.products (
+	id			INT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
+	name		VARCHAR(100) NOT NULL,
+	category	VARCHAR(50),
+	price		DECIMAL(10,2) NOT NULL,
+	in_stock	BOOLEAN
+	);
+
+CREATE TABLE dsolovianov.orders (
+    id			INT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
+    user_id		INT,
+    order_date  TIMESTAMPTZ NOT NULL,
+    status		VARCHAR(20),
+    CONSTRAINT orders_user_fk
+    	FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES dsolovianov.users(id)
+);
+
+CREATE TABLE dsolovianov.order_items (
+    order_id           INT NOT NULL,
+    product_id         INT NOT NULL,
+    quantity           INT NOT NULL CHECK (quantity > 0),
+    price_at_purchase  DECIMAL(10,2) NOT NULL CHECK (price_at_purchase > 0),
+    CONSTRAINT order_items_pk PRIMARY KEY (order_id, product_id),
+    CONSTRAINT order_items_order_fk
+    	FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES dsolovianov.orders(id),
+    CONSTRAINT order_items_product_fk
+    	FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES dsolovianov.products(id)
+);
\ No newline at end of file
diff --git a/dsolovianov/postgresql/DML.sql b/dsolovianov/postgresql/DML.sql
new file mode 100644
index 0000000..ef18ac6
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/postgresql/DML.sql
@@ -0,0 +1,59 @@
+INSERT INTO dsolovianov.users (name, age, email, country, is_active, created_at) VALUES
+('Alice', 25, 'alice@example.com', 'US', true, '2024-01-10 10:00:00+00'),
+('Bob', 30, 'bob@example.com', 'UK', true, '2024-02-05 09:30:00+00'),
+('Carol', 27, 'carol@example.com', 'US', false, '2024-03-01 15:20:00+00'),
+('Diana', 22, 'diana@GMAIL.com', 'US', true, '2024-01-12 08:15:00+00'),
+('Evan', 35, 'EVAN@example.com', 'UK', true, '2024-01-18 19:40:00+00'),
+('Farida', 29, 'farida@example.com', 'KZ', true, '2024-02-20 11:05:00+00'),
+('George', 31, 'george+test@example.com', 'US', true, '2024-03-05 16:45:00+00'),
+('Helen', 24, NULL, 'UK', false, '2024-03-06 08:20:00+00'),
+('Ivan', 26, 'ivan@example.com', 'RU', true, '2024-01-11 14:30:00+00'),
+('Julia', 28, 'julia@example.com', 'US', true, '2024-03-07 18:05:00+00');
+
+INSERT INTO dsolovianov.products (name, category, price, in_stock) VALUES
+('iPhone 15', 'Электроника', 80000, true),
+('Kindle', 'Электроника', 15000, true),
+('Кроссовки Nike', 'Одежда', 9000, true),
+('Кроссовки NoName', 'Одежда', 3000, false),
+('Наушники Pro', 'Электроника', 12000, true),
+('Фитнес-браслет', 'Гаджеты', 6000, true),
+('Подарочная карта', 'Сервисы', 1000, true);
+
+INSERT INTO dsolovianov.orders (user_id, order_date, status) VALUES
+(1, '2025-01-10 12:00:00+00', 'paid'),
+(3, '2025-01-12 09:30:00+00', 'cancelled'),
+(1, '2025-01-15 18:20:00+00', 'paid'),
+(2, '2025-01-20 11:05:00+00', 'created'),
+(4, '2025-02-01 17:45:00+00', 'paid'),
+(5, '2025-02-10 10:10:00+00', 'refunded'),
+(7, '2025-03-01 09:00:00+00', 'paid'),
+(9, '2025-03-05 19:30:00+00', 'paid');
+
+INSERT INTO dsolovianov.order_items (order_id, product_id, quantity, price_at_purchase) VALUES
+-- Заказ #1: iPhone 15 (1 шт) + Наушники Pro (2 шт)
+(1, 1, 1, 80000.00),
+(1, 5, 2, 12000.00),
+
+-- Заказ #2 (cancelled): Kindle (1 шт)
+(2, 2, 1, 15000.00),
+
+-- Заказ #3: Кроссовки Nike (2 шт)
+(3, 3, 2, 9000.00),
+
+-- Заказ #4 (created): Фитнес-браслет (1 шт)
+(4, 6, 1, 6000.00),
+
+-- Заказ #5: iPhone 15 (1 шт) + Подарочная карта (3 шт)
+(5, 1, 1, 80000.00),
+(5, 7, 3, 1000.00),
+
+-- Заказ #6 (refunded): Наушники Pro (1 шт)
+(6, 5, 1, 12000.00),
+
+-- Заказ #7: Kindle (1 шт) + Фитнес-браслет (2 шт)
+(7, 2, 1, 15000.00),
+(7, 6, 2, 6000.00),
+
+-- Заказ #8: iPhone 15 (1 шт) + Кроссовки Nike (1 шт)
+(8, 1, 1, 80000.00),
+(8, 3, 1, 9000.00);
\ No newline at end of file
diff --git a/dsolovianov/postgresql/Базовый SQL.sql b/dsolovianov/postgresql/Базовый SQL.sql
new file mode 100644
index 0000000..930f258
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/postgresql/Базовый SQL.sql	
@@ -0,0 +1,91 @@
+/*
+- Задание 1 — Спроектируй «карточку пользователя»
+    
+    Ты делаешь экран “Пользователи” в админке и решаешь, какие поля там важны.
+    
+    Работаем с таблицей **`users`**
+    
+    **✅ Требования:**
+    
+    1. Напиши запрос, который вернёт в результате только столбцы: **`id`**, **`name`**, **`country`**, **`created_at`**, **`email`**
+    2. Потом измени запрос так, чтобы:
+        - сначала отсортировать по **`created_at`** (новые сверху)
+        - потом по **`name`** по алфавиту внутри одной даты
+    
+- Задание 2 — Сегментация по странам (с выбором)
+    
+    Маркетолог хочет понять, какая страна сейчас интереснее.
+    
+    Работаем с таблицей **`users`**
+    
+    **✅ Требования:**
+    
+    1. Выбери страну **`US`**и напиши запрос, который:
+        - вернёт **`id`**, **`name`**, **`country`**;
+        - покажет только пользователей из выбранной страны;
+        - отсортирует их по имени.
+    2. Напиши второй запрос, который вернёт пользователей из страны **`UK`**.
+
+- Задание 3 — Контакты для рассылки (думать про качество)
+    
+    Нужно сделать список e‑mail для рассылки так, чтобы его не стыдно было отдавать маркетологу.
+    
+    **✅ Требования:**
+    
+    1. Напиши один запрос, который:
+        - вернёт только пользователей, у которых email **есть**;
+        - вернёт столбцы **`id`**, **`name`**, **`email`**;
+        - отсортирует их по имени.
+    2. Напиши второй запрос, который подготовит «чистый» вид email: 
+        - вернёт только **`email`** в нижнем регистре (как **`email_lower`**);
+        - уберёт дубликаты email (нужно использовать **`DISTINCT`**).
+ - Задание 4 — Новички и активность
+    
+    «Тебе нужно посмотреть, кто пришёл недавно и кого стоит “подогреть”.»
+    
+    **✅ Требования:**
+    
+    1. Напиши запрос, который:
+        - выберет пользователей, зарегистрированных **после** даты, которую ты сам выберешь (например, **`2024‑01‑11`**);
+        - вернёт **`id`**, **`name`**, **`created_at`**;
+        - отсортирует по **`created_at`** от новых к старым.
+    2. Ограничь результат так, чтобы увидеть только 3 самых новых пользователя.
+    3. Измени запрос так, чтобы пропустить самого нового и показать следующих двух (используй **`LIMIT`** и **`OFFSET`**).
+*/
+SELECT 	id,
+		name,
+		country,
+		created_at,
+		email
+FROM	dsolovianov.users
+ORDER BY created_at DESC, name ASC;
+
+SELECT	id,
+		name,
+		country
+FROM	dsolovianov.users
+WHERE 	country LIKE 'US'
+ORDER BY name;
+
+SELECT	id,
+		name,
+		country
+FROM	dsolovianov.users
+WHERE 	country LIKE 'UK'
+ORDER BY name;
+
+SELECT	id,
+		name,
+		email,
+		LOWER(email) AS email_lower
+FROM 	dsolovianov.users
+WHERE	email IS NOT NULL 
+ORDER BY name;
+
+SELECT	id,
+		name,
+		created_at
+FROM 	dsolovianov.users
+WHERE	created_at > '2024-01-11'
+ORDER BY created_at DESC
+LIMIT 3 OFFSET 1;
diff --git a/dsolovianov/postgresql/Фильтрация.sql b/dsolovianov/postgresql/Фильтрация.sql
new file mode 100644
index 0000000..edf113a
--- /dev/null
+++ b/dsolovianov/postgresql/Фильтрация.sql
@@ -0,0 +1,124 @@
+/*INSERT INTO dsolovianov.products (name, category, price, in_stock) VALUES
+    ('Mi Band 7', 'smartwatch', 49.00, true),
+    ('Surface Pro', 'tablet', 1299.00, true),
+    ('iPhone 15', 'smartphone', 999.00, true),
+    ('Logitech MX Master', 'mouse', 120.00, true);*/
+
+/*
+- Задача 1 — Товары для продажи
+    
+    Ты настраиваешь главную витрину магазина. Нужно показывать только товары, которые сейчас реально готовы продавать.
+    
+    **✅ Условия:**
+    
+    - товар **в наличии**
+    - категория **НЕ smartwatch**
+    - цена **от 100 до 1300**
+    - отдельно хотим видеть цену:
+        - с наценкой 30% ( price + 30%)
+        - с «виртуальным НДС» 50% (price + 50%)
+    
+    **✅ Вывести:**
+    
+    - `name`, `category`, `price`
+    - `price_with_markup` = price + 30%
+    - `price_with_vat` = price + 50%
+    
+- Задача 2 — Скидочная корзина: дешёвые или дорогие
+    
+    Нужно собрать товары под акцию
+    
+    **✅ Условия:**
+    
+    - участвуют товары с ценой **меньше 100** или **больше 1000**
+        - скидка 15% (price - 15%)
+    
+    **✅ Вывести:**
+    
+    - `name`, `price`
+    - `price_with_discount` = price - 15%
+    
+- Задача 3 — Категории для рекламы
+    
+    Маркетолог просит товары только из нужных категорий:
+    
+    **✅ Условия:**
+    
+    - category в списке: `tablet`, `smartphone`, `mouse`
+    - цена **не меньше 100**
+    
+    **✅ Вывести:**
+    
+    - `id`, `name`, `category`, `price`
+    - сортировка по цене по убыванию
+- Задача 4 — Убрать iPhone из выборки
+    
+    Собираем список товаров, **кроме iPhone**, чтобы сделать подборку “не Apple”.
+    
+    **✅ Условия:**
+    
+    - название **НЕ содержит** `iPhone`
+    
+    **✅ Вывести:**
+    
+    - `name`, `category`, `price`
+- Задача 5 — Поиск товаров по названию
+    
+    Представь, что у пользователя есть строка поиска на сайте. Нужно сделать **2 запроса**, которые помогут искать товары по названию.
+    
+    - 1) Найти товары, где в названии есть `"pro"` (без учёта регистра)
+        
+        📌 Условия:
+        
+        - поиск должен сработать на `pro`, `PRO`, `Pro`
+        - вывести: `name`, `category`, `price`
+    - 2) Найти товары, где в названии есть `"mx"` (без учёта регистра)
+        
+        📌 Условия:
+        
+        - вывести: `name`, `category`, `price`
+        - отсортировать по `price DESC`
+*/
+
+
+SELECT 	name,
+		category,
+		price,
+		(price * 0.30) + price AS price_with_markup,
+		(price * 0.50) + price AS price_with_vat 
+FROM 	dsolovianov.products 
+WHERE 	category NOT IN ('smartwatch') 
+	AND (price >= 100 AND price <= 1300);
+
+SELECT	name,
+		price,
+		price - (price * 0.15) AS price_with_discount 
+FROM 	dsolovianov.products
+WHERE	price < 100 OR price > 1000;
+
+SELECT	id, 
+		name, 
+		category, 
+		price
+FROM 	dsolovianov.products
+WHERE	category IN ('tablet', 'smartphone', 'mouse') AND price >= 100
+ORDER BY price DESC;
+
+SELECT	name, 
+		category, 
+		price
+FROM 	dsolovianov.products
+WHERE	category NOT LIKE '%iPhone%';
+
+SELECT	name,
+		category,
+		price
+FROM 	dsolovianov.products
+WHERE	name ILIKE '%pro%';
+
+SELECT	name,
+		category,
+		price
+FROM 	dsolovianov.products
+WHERE	name ILIKE '%mx%';
+
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_course_202605201139.csv b/mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_course_202605201139.csv
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_course_202605201139.csv
rename to mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_course_202605201139.csv
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_date_202605191312.csv b/mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_date_202605191312.csv
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_date_202605191312.csv
rename to mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_date_202605191312.csv
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_lesson_202605191312.csv b/mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_lesson_202605191312.csv
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_lesson_202605191312.csv
rename to mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_lesson_202605191312.csv
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_user_202605201142.csv b/mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_user_202605201142.csv
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_user_202605201142.csv
rename to mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/dim_user_202605201142.csv
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/enrollments_202605201134.csv b/mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/enrollments_202605201134.csv
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/enrollments_202605201134.csv
rename to mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/enrollments_202605201134.csv
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/fact_lesson_views_202605191356.csv b/mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/fact_lesson_views_202605191356.csv
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/fact_lesson_views_202605191356.csv
rename to mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/csv files/fact_lesson_views_202605191356.csv
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/task_1_upload_csv_files.sql b/mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/task_1_upload_csv_files.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/task_1_upload_csv_files.sql
rename to mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 1. Загрузка тестовых данных/task_1_upload_csv_files.sql
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 2. Создание витринных таблиц/task_2_lesson_popularity_summary.sql b/mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 2. Создание витринных таблиц/task_2_lesson_popularity_summary.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 2. Создание витринных таблиц/task_2_lesson_popularity_summary.sql
rename to mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 2. Создание витринных таблиц/task_2_lesson_popularity_summary.sql
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 2. Создание витринных таблиц/task_3_inactive_users_summary.sql b/mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 2. Создание витринных таблиц/task_3_inactive_users_summary.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 2. Создание витринных таблиц/task_3_inactive_users_summary.sql
rename to mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 2. Создание витринных таблиц/task_3_inactive_users_summary.sql
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 2. Создание витринных таблиц/task_4_course_completion_rate.sql b/mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 2. Создание витринных таблиц/task_4_course_completion_rate.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 2. Создание витринных таблиц/task_4_course_completion_rate.sql
rename to mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 2. Создание витринных таблиц/task_4_course_completion_rate.sql
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 3. Анализ и запросы/Task_5_SQL_queries_for_dm.sql b/mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 3. Анализ и запросы/Task_5_SQL_queries_for_dm.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 3. Анализ и запросы/Task_5_SQL_queries_for_dm.sql
rename to mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 3. Анализ и запросы/Task_5_SQL_queries_for_dm.sql
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 4. Тестирование и валидация/task_6_compare_data_with_Greenplum.txt b/mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 4. Тестирование и валидация/task_6_compare_data_with_Greenplum.txt
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Пет-проект: Витринный слой/Этап 4. Тестирование и валидация/task_6_compare_data_with_Greenplum.txt
rename to mnoskov/clickhouse/Пет-проект Витринный слой/Этап 4. Тестирование и валидация/task_6_compare_data_with_Greenplum.txt
diff --git a/mnoskov/clickhouse/Практика clickhouse/2. Запросы/3. Массивы, Map и вложенные структуры*/practice_arrays_maps_and_nested_structures.sql b/mnoskov/clickhouse/Практика clickhouse/2. Запросы/3. Массивы, Map и вложенные структуры/practice_arrays_maps_and_nested_structures.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/clickhouse/Практика clickhouse/2. Запросы/3. Массивы, Map и вложенные структуры*/practice_arrays_maps_and_nested_structures.sql
rename to mnoskov/clickhouse/Практика clickhouse/2. Запросы/3. Массивы, Map и вложенные структуры/practice_arrays_maps_and_nested_structures.sql
diff --git a/mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step_1_project_Initialization.sql b/mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_1_project_Initialization.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step_1_project_Initialization.sql
rename to mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_1_project_Initialization.sql
diff --git a/mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step 2: Loading Data/courses_202604212117.csv b/mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_2_Loading Data/courses_202604212117.csv
similarity index 100%
rename from mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step 2: Loading Data/courses_202604212117.csv
rename to mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_2_Loading Data/courses_202604212117.csv
diff --git a/mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step 2: Loading Data/enrollments_202604212130.csv b/mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_2_Loading Data/enrollments_202604212130.csv
similarity index 100%
rename from mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step 2: Loading Data/enrollments_202604212130.csv
rename to mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_2_Loading Data/enrollments_202604212130.csv
diff --git a/mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step 2: Loading Data/lesson_views_202604212133.csv b/mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_2_Loading Data/lesson_views_202604212133.csv
similarity index 100%
rename from mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step 2: Loading Data/lesson_views_202604212133.csv
rename to mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_2_Loading Data/lesson_views_202604212133.csv
diff --git a/mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step 2: Loading Data/lessons_202604212131.csv b/mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_2_Loading Data/lessons_202604212131.csv
similarity index 100%
rename from mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step 2: Loading Data/lessons_202604212131.csv
rename to mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_2_Loading Data/lessons_202604212131.csv
diff --git a/mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step 2: Loading Data/users_202604212132.csv b/mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_2_Loading Data/users_202604212132.csv
similarity index 100%
rename from mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step 2: Loading Data/users_202604212132.csv
rename to mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_2_Loading Data/users_202604212132.csv
diff --git a/mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step_3_core_layer.sql b/mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_3_core_layer.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step_3_core_layer.sql
rename to mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_3_core_layer.sql
diff --git a/mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step_4_preparing_display_cases_at_greenplum.sql b/mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_4_preparing_display_cases_at_greenplum.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step_4_preparing_display_cases_at_greenplum.sql
rename to mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_4_preparing_display_cases_at_greenplum.sql
diff --git a/mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step_5_verification.sql b/mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_5_verification.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/greenplum/Пет проект: DWH/Step_5_verification.sql
rename to mnoskov/greenplum/Пет проект DWH/Step_5_verification.sql
diff --git a/mnoskov/postgresql/SQL с нуля/5. Функции: даты, строки, логика/DQL_functions_practice.sql b/mnoskov/postgresql/SQL с нуля/5. Функции даты, строки, логика/DQL_functions_practice.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/postgresql/SQL с нуля/5. Функции: даты, строки, логика/DQL_functions_practice.sql
rename to mnoskov/postgresql/SQL с нуля/5. Функции даты, строки, логика/DQL_functions_practice.sql
diff --git a/mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/1. Создание таблиц и связей/DDL_create_tables_for_pet_project.sql b/mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/1. Создание таблиц и связей/DDL_create_tables_for_pet_project.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/1. Создание таблиц и связей/DDL_create_tables_for_pet_project.sql
rename to mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/1. Создание таблиц и связей/DDL_create_tables_for_pet_project.sql
diff --git a/mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/1. Создание таблиц и связей/DML_insert_in_tables_for_pet_project.sql b/mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/1. Создание таблиц и связей/DML_insert_in_tables_for_pet_project.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/1. Создание таблиц и связей/DML_insert_in_tables_for_pet_project.sql
rename to mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/1. Создание таблиц и связей/DML_insert_in_tables_for_pet_project.sql
diff --git a/mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_cohort_analysis_of_users.sql b/mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_cohort_analysis_of_users.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_cohort_analysis_of_users.sql
rename to mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_cohort_analysis_of_users.sql
diff --git a/mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_conversion_funnel.sql b/mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_conversion_funnel.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_conversion_funnel.sql
rename to mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_conversion_funnel.sql
diff --git a/mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_courses_effectivity.sql b/mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_courses_effectivity.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_courses_effectivity.sql
rename to mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_courses_effectivity.sql
diff --git a/mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_courses_popularity.sql b/mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_courses_popularity.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_courses_popularity.sql
rename to mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_courses_popularity.sql
diff --git a/mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_reporting_on_interactions.sql b/mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_reporting_on_interactions.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_reporting_on_interactions.sql
rename to mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_reporting_on_interactions.sql
diff --git a/mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_user_activity_summary.sql b/mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_user_activity_summary.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_user_activity_summary.sql
rename to mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/2. Создание отчетности (витрин)/DQL_materialized_view_user_activity_summary.sql
diff --git a/mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/3. Доп. задания/DQL_additional_tasks.sql b/mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/3. Доп. задания/DQL_additional_tasks.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/postgresql/Пет-проект: Онлайн-курсы/3. Доп. задания/DQL_additional_tasks.sql
rename to mnoskov/postgresql/Пет-проект Онлайн-курсы/3. Доп. задания/DQL_additional_tasks.sql
diff --git a/mnoskov/Теория БД/1. Ускорение и масштабирование/5. Индексы: Алгоритмы/practice_indexes_algorithms.sql b/mnoskov/Теория БД/1. Ускорение и масштабирование/5. Индексы Алгоритмы/practice_indexes_algorithms.sql
similarity index 100%
rename from mnoskov/Теория БД/1. Ускорение и масштабирование/5. Индексы: Алгоритмы/practice_indexes_algorithms.sql
rename to mnoskov/Теория БД/1. Ускорение и масштабирование/5. Индексы Алгоритмы/practice_indexes_algorithms.sql
diff --git a/vberetar/postgresql/ddl.sql b/vberetar/postgresql/ddl.sql
new file mode 100644
index 0000000..ce86724
--- /dev/null
+++ b/vberetar/postgresql/ddl.sql
@@ -0,0 +1,38 @@
+CREATE TABLE users (
+	id INT GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY PRIMARY KEY,
+	name VARCHAR(100) NOT NULL,
+	age SMALLINT CHECK (age > 0),
+	email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
+	country VARCHAR(50),
+	is_active BOOLEAN DEFAULT true,
+	created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL
+);
+-- age - для возраста не нужны болшие числа
+-- country - можно было бы использовать VARCHAR(2), я бы тут спросил у тимлида как будет удобней использовать поле)
+-- created_at - нужно знать не только дату но и время создания/регистрации
+-- id - если не прописать not null в primary key, то not null ставится автоматически?
+
+CREATE TABLE products (
+	id INT GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY PRIMARY KEY,
+	name VARCHAR(100) NOT NULL,
+	category VARCHAR(50),
+	price DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
+	in_stock BOOLEAN DEFAULT true,
+);
+
+CREATE TABLE orders(
+	id INT GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY PRIMARY KEY,
+	user_id INT,
+	order_date TIMESTAMPTZ NOT NULL,
+	status VARCHAR(20),
+	FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
+);
+-- status - лучше прописать словами статус, так понятней будет. Я бы сюда поставил ENUM
+
+CREATE TABLE order_items(
+	order_id INT NOT NULL,
+	product_id INT NOT NULL,
+	quantity INT NOT NULL,
+	price_at_purchase DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
+	PRIMARY KEY (order_id, product_id)
+);
\ No newline at end of file
diff --git a/vberetar/postgresql/dml.sql b/vberetar/postgresql/dml.sql
new file mode 100644
index 0000000..24e8d83
--- /dev/null
+++ b/vberetar/postgresql/dml.sql
@@ -0,0 +1,41 @@
+INSERT INTO users (name, age, email, country, is_active, created_at)
+VALUES ('Alice', 25, LOWER('alice@example.com'), 'US', true, '2024-01-10 10:00:00'),
+	('Bob', 30, LOWER('bob@example.com'), 'UK', true, '2024-02-05 09:30:00'),
+	('Carol', 27, LOWER('carol@example.com'), 'US', false, '2024-03-01 15:20:00'),
+	('Diana', 22, LOWER('diana@GMAIL.com'), 'US', true, '2024-01-12 08:15:00'),
+	('Evan', 35, LOWER('EVAN@example.com'), 'UK', true, '2024-01-18 19:40:00'),
+	('Farida', 29, LOWER('farida@example.com'), 'KZ', true, '2024-02-20 11:05:00'),
+	('George', 31, LOWER('george+test@example.com'), 'US', true, '2024-03-05 16:45:00'),
+	('Ivan', 26, LOWER('ivan@example.com'), 'RU', true, '2024-01-11 14:30:00'),
+	('Julia', 28, LOWER('julia@example.com'), 'US', true, '2024-03-07 18:05:00');
+
+INSERT INTO products (name, category, price, in_stock)
+VALUES ('iPhone 15', 'Электроника', 80000, true),
+	('Kindle', 'Электроника', 15000, true),
+	('Кроссовки Nike', 'Одежда', 9000, true),
+	('Кроссовки NoName', 'Одежда', 3000, false),
+	('Наушники Pro', 'Электроника', 12000, true),
+	('Фитнес‑браслет', 'Гаджеты', 6000, true),
+	('Подарочная карта', 'Сервисы', 1000, true);
+
+INSERT INTO orders (user_id, order_date, status)
+VALUES (1, '2025-01-10 12:00:00', 'paid'),
+	(3, '2025-01-12 09:30:00', 'cancelled'),
+	(1, '2025-01-15 18:20:00', 'paid'),
+	(2, '2025-01-20 11:05:00', 'created'),
+	(4, '2025-02-01 17:45:00', 'paid'),
+	(5, '2025-02-10 10:10:00', 'refunded'),
+	(7, '2025-03-01 09:00:00', 'paid'),
+	(9, '2025-03-05 19:30:00', 'paid');
+
+INSERT INTO order_items (order_id, product_id, quantity, price_at_purchase)
+VALUES (1, 1, 1, 78000),
+	(1, 3, 2, 8500),
+	(2, 2, 1, 14000),
+	(3, 5, 1, 11000),
+	(3, 7, 1, 1000),
+	(4, 2, 1, 15000),
+	(5, 6, 1, 6000),
+	(6, 1, 1, 82000),
+	(7, 3, 1, 9000),
+	(8, 4, 2, 2800);
diff --git a/vberetar/postgresql/sql_filters.sql b/vberetar/postgresql/sql_filters.sql
new file mode 100644
index 0000000..74925dd
--- /dev/null
+++ b/vberetar/postgresql/sql_filters.sql
@@ -0,0 +1,56 @@
+-- Задача 1 
+SELECT name, category, price,
+    price * 1.3 AS price_with_markup,
+    price * 1.5 AS price_with_vat
+FROM products
+WHERE (price BETWEEN 100 AND 1300) 
+    AND category NOT IN ('smartwatch')
+    AND in_stock = TRUE;
+
+-- Вопрос: 
+-- Что лучше читается BETWEEN 100 AND 1300 или price >= 100 AND price <= 1300 и почему?
+-- Ответ:
+-- Для меня BETWEEN 100 AND 1300 читается лучше, сразу понятен срез от 100 и 1300.
+
+
+-- Задача 2
+SELECT name, price,
+    price * 0.85 AS price_with_discount
+FROM products
+WHERE (price < 100 OR price > 1000);
+
+-- Вопрос:
+-- Почему важно явно писать скобки в условии с OR, даже если кажется, что и так понятно?
+-- Ответ:
+-- Потому что условие может не правильно отобразить результат, AND выполняется раньше OR.
+-- Для надежности лучше скобками прописывать явно.
+
+
+-- Задача 3
+SELECT id, name, category, price
+FROM products
+WHERE price >= 100 
+    AND category IN ('tablet', 'smartphone', 'mouse')
+ORDER BY price DESC;
+
+
+-- Задача 4
+SELECT name, category, price
+FROM products
+WHERE name NOT LIKE '%iPhone%';
+
+
+-- Задача 5
+SELECT name, category, price
+FROM products
+WHERE name ILIKE '%pro%';
+
+SELECT name, category, price
+FROM products
+WHERE name ILIKE '%mx%'
+ORDER BY price DESC;
+
+-- Вопрос:
+-- В одном предложении объясни, почему для поисковой строки лучше ILIKE '%pro%', а не = 'Pro'.
+-- Ответ:
+-- В названии товаров могут быть буквы (в словах) с разными регистрами, при поиске клиенту можен не показать часть товаров только потому что слово выглядить так - PRO а не так - Pro.
diff --git a/vberetar/postgresql/sql_join.sql b/vberetar/postgresql/sql_join.sql
new file mode 100644
index 0000000..e2b7c55
--- /dev/null
+++ b/vberetar/postgresql/sql_join.sql
@@ -0,0 +1,144 @@
+-- Задание 1
+SELECT o.id AS order_id, 
+    o.order_date, 
+    o.status, 
+    u.name AS user_name, 
+    u.country
+FROM orders o
+JOIN users u ON o.user_id = u.id;
+
+-- Ответ на вопросы
+-- 1. Логичнее начать c orders, так как нам в первую очередь нужны все заказы, 
+--  а потом только пользователи которые их сделали.
+
+-- 2. Я думаю уместнее сделать LEFT.
+-- Я пробовал сделать с INNER и LEFT и у меня не пропали строки. 
+-- Получается это из за того что у каждого заказа есть пользователь, не дуаю что должен создастся заказ без пользователя.
+
+
+-- Задание 2
+SELECT o.id AS order_id,
+    p.name AS product_name,
+    oi.quantity,
+    oi.price_at_purchase
+FROM orders o
+JOIN order_items oi ON oi.order_id = o.id
+JOIN products p ON p.id = oi.product_id
+WHERE o.id = 101;
+
+-- Ответ на вопрос
+-- Выдаст дублированный состав заказа с id 101, 
+-- получается он будет обращаться к каждаму заказу, но отображать продукты заказа с id 101 
+
+
+-- Задание 3
+SELECT o.id AS order_id,
+    u.name AS name,
+    p.name AS product_name,
+    oi.quantity,
+    oi.price_at_purchase
+FROM orders o
+JOIN users u ON u.id = o.user_id
+JOIN order_items oi ON oi.order_id = o.id
+JOIN products p ON p.id = oi.product_id;
+
+-- Ответ на вопрос
+-- 1. Появляется дубликат заказов потому что у 3 заказа есть несколько товаров, join превращает(размножает) их в несколько строк.
+-- 2. Отличается тем что мы выводим все заказы с товарами а не один заказ.
+
+
+-- Задание 4
+SELECT u.name AS user_name,
+    o.id AS order_id,
+    o.status
+FROM users u
+LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id;
+
+-- Ответ на вопрос
+-- INNER JOIN не выдаст пользователей без заказа. Только тех у кого есть пара с orders.
+
+
+-- Задание 5
+SELECT u.id AS user_id,
+    u.name AS user_name
+FROM users u
+LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id
+WHERE o.id IS NULL;
+
+-- Ответ на вопрос
+-- 1. Проверять IS NULL нужно по полю orders.id
+-- 2. Мы должны в запросе получить всех пользователей, а потом в фильтре "узнать" есть ли у них заказы.
+
+
+-- Задание 6
+SELECT o.id AS order_id,
+    u.name AS user_name,
+    p.name AS product_name,
+    oi.quantity
+FROM orders o
+JOIN users u ON u.id = o.user_id
+JOIN order_items oi ON oi.order_id = o.id
+JOIN products p ON p.id = oi.product_id
+WHERE p.name ILIKE '%kindle%';
+
+-- Ответ на вопрос
+-- В заказе 2 есть только один товар с названием Kindle.
+
+
+-- Задание 7
+SELECT p.name AS product_name,
+    oi.order_id,
+    oi.quantity
+FROM products p
+LEFT JOIN order_items oi ON oi.product_id = p.id;
+
+-- Ответ на вопрос
+-- 1. order_id будет NULL
+-- 2. Если использовать INNER JOIN то он не покажет товар который не заказывали.
+
+
+-- Задание 8
+SELECT o.id AS order_id,
+    u.name AS user_name,
+    p.name AS product_name,
+    oi.quantity,
+    oi.price_at_purchase
+FROM products p
+JOIN order_items oi ON oi.product_id = p.id
+JOIN orders o ON o.id = oi.order_id
+JOIN users u ON u.id = o.user_id
+WHERE o.status = 'paid';
+
+-- Ответ на вопрос
+-- У меня получился тот же результат если написать вот так - JOIN orders o ON o.id = oi.order_id and o.status = 'paid'
+
+
+-- Задание 9
+SELECT o.id AS order_id,
+    o.order_date,
+    p.name AS product_name,
+    oi.quantity,
+    oi.price_at_purchase
+FROM products p
+JOIN order_items oi ON oi.product_id = p.id
+JOIN orders o ON o.id = oi.order_id
+JOIN users u ON u.id = o.user_id
+WHERE u.name = 'Alice';
+
+-- Ответ на вопрос
+-- Если у пользователя нет ни одного заказа, то этот запрос вернет пустую строку.
+-- Не вернет потому что нечего отобразить таблице, если нет заказов то и нет купленных товаров.
+-- Но если прописать RIGHT JOIN users u ON u.id = o.user_id то отобразит все строки NULL.
+
+
+-- Задание 10
+SELECT o.id AS order_id,
+    o.user_id,
+    o.status
+FROM orders o
+LEFT JOIN order_items oi ON oi.order_id = o.id
+WHERE oi.order_id IS NULL;
+
+-- Ответ на вопрос
+-- Такой запрос выдаст пустые строки. 
+-- INNER JOIN должен выдать строки только если есть "пара".
diff --git a/vberetar/postgresql/sql_query.sql b/vberetar/postgresql/sql_query.sql
new file mode 100644
index 0000000..a0681ba
--- /dev/null
+++ b/vberetar/postgresql/sql_query.sql
@@ -0,0 +1,73 @@
+-- Задание 1
+SELECT id, name, country, created_at, email
+FROM users
+ORDER BY created_at DESC, name;
+
+-- Почему выбрал именно эти столбцы и зачем такая сортировка?
+-- Ответ на вопрос:
+-- Эти столбцы нужны для анализа пользователей, для тех же аналитиков.
+-- Сортировка по дате и имени, я так предпологаю, нужня для удобства.
+
+
+-- Задание 2
+-- Запрос 1
+SELECT id, name, country
+FROM users
+WHERE country = 'US'
+ORDER BY name;
+
+-- Запрос 2
+SELECT id, name, country
+FROM users
+WHERE country = 'UK'
+ORDER BY name;
+
+-- Какой из двух запросов маркетологу полезнее и почему?
+-- Ответ на вопрос:
+-- Я так понимаю маркетологу нужно понять какое кол-во пользователей в каждой из стран зарегестрировалось в приложении.
+-- Возможно для понимания продвижения продукта и насколько успешна маркетинговая стратегия. И в дальнейшем её корректировка.
+
+
+-- Задание 3
+-- Запрос 1
+SELECT id, name, email
+FROM users
+WHERE email IS NOT NULL -- я знаю что email и так должен быть NOT NULL по DDL, но на всякий прописал
+ORDER BY name;
+
+-- Запрос 2
+SELECT DISTINCT LOWER(email) as email_lower
+FROM users
+WHERE email IS NOT NULL;
+
+-- Зачем вообще приводить email к одному регистру и убирать дубликаты на стороне базы?
+-- Ответ на вопрос:
+-- Приводить email к нижнему регистру необходимо для того чтобы небыло дубликатов почты. 
+-- После гугления я узнал что в почтовых адресах могут допускаться верхние регистры букв, только потом создать email с теми же буквами но в нижнем регистре нельзя будет, они будут считаться индентичными.
+-- Получается несколько пользователей могут залогинится под одним и тем же email адресом но с разными регистрами. А такое нельзя допускать.
+-- Для рассылки дубликаты нужно убирать что-бы не приходила рассылка дважды в один и тот же email. 
+
+-- Задание 4
+-- Запрос 1
+SELECT id, name, created_at
+FROM users
+WHERE created_at > '2024-01-14'
+ORDER BY created_at DESC;
+
+-- Запрос 2
+SELECT id, name, created_at
+FROM users
+WHERE created_at > '2024-01-14'
+ORDER BY created_at DESC
+LIMIT 3;
+
+-- Запрос 3
+SELECT id, name, created_at
+FROM users
+WHERE created_at > '2024-01-14'
+ORDER BY created_at DESC
+OFFSET 1 LIMIT 2;
+
+-- В каком реальном сценарии тебе пригодится OFFSET?
+-- Ответ на вопрос:
+-- Не знаю, возможно понадобится посмотреть несколько записей из середины списка.
diff --git a/vberetar/postgresql/sql_union.sql b/vberetar/postgresql/sql_union.sql
new file mode 100644
index 0000000..b71e744
--- /dev/null
+++ b/vberetar/postgresql/sql_union.sql
@@ -0,0 +1,49 @@
+-- Задание 1
+SELECT id, name, 'active' AS user_status
+FROM users
+WHERE is_active = TRUE
+UNION ALL
+SELECT id, name, 'inactive' AS user_status
+FROM users
+WHERE is_active = FALSE
+ORDER BY name;
+
+-- Ответ на вопрос
+-- 1. Количество строк не изменилось
+-- 2. Предположу, что подача информации в таком виде более информативней(понятней).
+
+
+-- Задание 2
+SELECT id AS order_id, user_id, order_date, 'old' AS period
+FROM orders
+WHERE order_date < '2024-01-01'
+UNION ALL
+SELECT id AS order_id, user_id, order_date, 'new' AS period
+FROM orders
+WHERE order_date >= '2024-01-01'
+ORDER BY order_date, order_id;
+
+-- Ответ на вопрос
+-- 1. В dbeaver в самой левой колонке отображается номерация строк, а снизу общее количество строк который выдал запрос.
+-- На последней строке с old можно увидеть число в самой левой колонке, это и есть количество строк c old. Далее отнимаем общее кол-во строк от old и получаем кол-во new.
+-- 2. Тяжело ответить на такой вопрос, не знаю. Если у меня были бы сомнения, я бы у новичка спросил.
+
+
+-- Задание 3
+SELECT DISTINCT p.id AS product_id,
+    p.name AS product_name,
+    'ordered' AS product_status
+FROM products p
+JOIN order_items oi ON oi.product_id = p.id
+UNION ALL
+SELECT DISTINCT p.id AS product_id,
+    p.name AS product_name,
+    'never_ordered' AS product_status
+FROM products p
+LEFT JOIN order_items oi ON oi.product_id = p.id
+WHERE oi.product_id IS NULL
+ORDER BY product_name;
+
+-- Ответ на вопрос
+-- 1. Нам нужно чтобы товар(products) ни разу не заказывали(order_items), получается что мы проверяем есть ли ссылка в каком нибудь заказе на продукт.
+-- 2. Дает сигнал бизнесу что товар не хотят покупать, возможно на него нужно сделать скидку или прорекламировать товар у блогера какого нибудь.