🖥 Гайд по PostgreSQL для продвинутых разработчиков

PostgreSQL – одна из самых мощных СУБД с открытым исходным кодом. Этот гайд подробно охватывает ключевые аспекты PostgreSQL: от внутренней архитектуры до приёмов оптимизации. Мы рассмотрим администрирование, производительность, расширения, инструменты, а также сравним популярные ORM для Python и Go. В конце приведён список продвинутых вопросов, часто встречающихся на собеседованиях.

🟠Гайд

🖥 Новый курс на Stepik - PostgreSQL для разработчиков: от основ к созданию API

Здесь на пальцах объясняют не только как писать SQL-запросы, а строить настоящие backend-сервисы с базой данных как у профи.

В этом курсе ты шаг за шагом создашь REST API на FastAPI + PostgreSQL:
от установки среды и первых таблиц - до масштабируемого приложения с безопасностью и CRUD-операциями.

🔹 На практике разберете:
• SQL-запросы, фильтры, агрегаты и подзапросы
• Связи между таблицами и нормализацию БД
• Взаимодействие Python и PostgreSQL
• Реализацию REST API и подключение базы
• Оптимизацию и разбор реальных задач с собеседований

⚡ После курса у вас будет свой работающий API-проект и реальные навыки работы с PostgreSQL в продакшене.

🎁 Сегодня –30% от цены!

🚀 Прокачаю свои знания: https://stepik.org/course/255542/

👣 Как писать универсальный код в Go с дженериками

Долгое время Go-разработчики обходились без дженериков. Для универсальных алгоритмов приходилось использовать interface{} и приводить типы вручную, теряя типобезопасность и читаемость.
С выходом дженериков Go наконец-то получил нативный способ писать универсальный, но строгий по типам код.

Дженерики позволяют описывать один алгоритм для разных типов, сохраняя преимущества статической типизации. Это делает код выразительнее, безопаснее и избавляет от дублирования.

Пример 1. Универсальное сравнение разных типов

func Compare[T ~int | ~int64 | ~float64 | ~string](a, b T) int {
    if a < b {
        return -1
    } else if a > b {
        return 1
    }
    return 0
}

Теперь можно сравнивать любые значения базовых типов — без кучи копий кода и без interface{}.

Пример 2. Типобезопасная коллекция Set

type Set[T comparable] map[T]struct{}

func NewSet[T comparable]() Set[T] { return make(Set[T]) }

func (s Set[T]) Add(v T)      { s[v] = struct{}{} }
func (s Set[T]) Has(v T) bool { _, ok := s[v]; return ok }
func (s Set[T]) Delete(v T)   { delete(s, v) }

func main() {
    users := NewSet[string]()
    users.Add("alice")
    users.Add("bob")

    nums := NewSet[int]()
    nums.Add(1)
    nums.Add(2)

    fmt.Println(users.Has("bob")) // true
    fmt.Println(nums.Has(3))      // false
}

Один тип Set теперь подходит и для string, и для int — без потери типобезопасности.

Практические советы

- Если функция используется только в одном месте, дженерик может быть избыточен.

- Дженерики - это про безопасность типов и читаемость, а не про автоматическое ускорение.

Применяйте их, когда реально хотите избавиться от дублирования и сохранить строгую типизацию.

Дженерики это не просто синтаксический сахар, а инструмент, который делает Go ближе к языкам уровня production-инженерии, где читаемость и надёжность важнее микрооптимизаций.

🖥 Полный гайд: защита от SQL-инъекций для разработчиков

SQL-инъекции остаются одной из самых частых и опасных уязвимостей в веб-приложениях. Ошибка в одном запросе — и злоумышленник получает доступ к базе данных, паролям и пользовательским данным.

В этом материале — полный практический разбор:
как именно происходят SQL-инъекции, какие ошибки разработчиков к ним приводят, как их распознать в коде и главное — как защититься.

Разберём реальные примеры на Python, PHP и Go, посмотрим, как атакующий «взламывает» запрос, и научимся писать безопасный код с параметризованными запросами и ORM.

Это не теория, а руководство, которое поможет понять уязвимость изнутри и навсегда закрыть её в своих проектах.

👉 Читать гайд