• UPDATE table_name → в какой таблице меняем данные.

• SET → что именно меняем и на какие значения.

• WHERE → условие, чтобы обновить только нужные строки.

Если забыть WHERE → обновятся все строки таблицы. Классический факап новичка.

Где и когда используется?

• Меняем телефон у клиента → UPDATE customers SET phone = '...' WHERE id = 5;

• Уменьшаем остаток товара после покупки.

• Обновляем статус заказа.

Проще говоря: везде, где данные живые и меняются со временем.

Можно обновлять сразу несколько строк:

UPDATE products

SET price = price * 0.9

WHERE category = 'clothes';

В этом запросе нет ограничений по количеству строк, если в таблице есть 10 строк с категорией = 'clothes', то скидка в 10% применится ко всем 10 строкам.

В UPDATE можно использовать JOIN при более сложной логике

UPDATE orders o

SET amount = amount * 1.1

FROM customers c

WHERE o.customer_id = c.id

AND c.vip = true;

Мы делаем обновления в таблице orders, но делаем их для тех покупателей, у которых есть признак ВИП. А признак ВИП хранится в таблице customers.

В этом запросе явно не указан JOIN, но с JOIN запрос выглядел бы вот так:

UPDATE orders o

SET amount = amount * 1.1

FROM orders o2

JOIN customers c ON o2.customer_id = c.id

WHERE o.id = o2.id AND c.vip = true;

Здесь больше строк, поэтому многие предпочитают первый вариант.

• PostgreSQL, SQL Server → поддерживают UPDATE ... FROM.

• MySQL → там другой синтаксис:

UPDATE orders o

JOIN customers c ON o.customer_id = c.id

SET o.amount = o.amount * 1.1

WHERE c.vip = true;

Т.е. в MySQL JOIN присутствует в явном виде.

RETURNING в PostgreSQL

UPDATE orders

SET status = 'done'

WHERE id = 101

RETURNING *;

Сразу получаешь обновлённые строки, без лишнего SELECT. В MySQL и SQL Server такого нет.

Deadlock при UPDATE

• Транзакция А захватила строку 1 и ждёт строку 2.

• Транзакция B захватила строку 2 и ждёт строку 1.

• Обе ждут друг друга бесконечно.

База видит: «ну, так не пойдёт» → и убивает одну из транзакций, чтобы освободить дорогу.

• При обычной блокировке ты просто ждёшь, пока другой закончит.

• При deadlock оба ждут друг друга, и никто никогда не закончит — тупик.

В UPDATE можно использовать подзапросы:

UPDATE employees

SET salary = salary + 5000

WHERE department_id = (

SELECT id FROM departments WHERE name = 'IT'

);

Здесь UPDATE зависит от результата подзапроса.

UPDATE без SET

В некоторых СУБД (например, SQL Server) можно писать:

UPDATE table_name

SET column = column;

На вид — бесполезно. Но так можно снимать блокировки или триггерить AFTER UPDATE.

Можно использовать TOP и LIMIT при UPDATE

UPDATE TOP (10) users SET active = 0; -- для SQL Server

UPDATE users SET active = 0 LIMIT 10; -- для MySQL

А вот для PostgreSQL такого механизма нет - надо будет через CTE реализовывать.

UPDATE — мощный инструмент. Он нужен везде, где данные живут и меняются. Но:

• всегда помни про WHERE,

• учитывай блокировки,

• и знай фишки СУБД (RETURNING, JOIN, LIMIT).

Напоминаю про свой канал На связи: SQL Присоединяйся для обсуждения вопросов по изучению SQL.

И так, какие же кейсы есть с применением LIMIT

1. LIMIT + OFFSET

   Многие помнят про LIMIT, но забывают про то, что можно еще применять сдвиг.

   SELECT *
   FROM users
   ORDER BY id
   LIMIT 10 OFFSET 20;

   Этот запрос вернёт 10 строк, начиная с 21-й.

   Такой прием применяется, например, в постраничной выдаче результатов запроса.
   
   Но этот кейс имеет и минусы: OFFSET все равно просматривает первые 20 строк, чтобы добраться до нужных. При больших объемах OFFSET работает медленно.
   

2. LIMIT в UPDATE и DELETE

   Да, да - в этих операторах тоже можно использовать LIMIT, не только в SELECT

   DELETE FROM logs ORDER BY created_at ASC LIMIT 1000;

   Так чистят таблицу порциями, чтобы не завалить базу огромным удалением.
   

3. LIMIT в подзапросах

   Об этом часто помнят, т.к. подзапрос является запросом, а в запросах использование LIMIT - вполне привычное дело.

   
   Найдем самый дорогой заказ:

   SELECT *

   FROM orders

   WHERE id = (SELECT id FROM orders ORDER BY price DESC LIMIT 1);

   Это иногда проще, чем возиться с MAX() и джойнами.
   

4. LIMIT vs FETCH … WITH TIES

   В некоторых СУБД (например, SQL Server, Oracle) есть фича:

   SELECT *

   FROM products

   ORDER BY price DESC

   FETCH FIRST 3 ROWS WITH TIES;

   Такой запрос вернёт не просто 3 строки, а все строки, у которых цена такая же, как у третьей записи.
   (например, если на третьем месте несколько товаров с одинаковой ценой).

   
   LIMIT показывает первые N строк после сортировки
   А вот WITH TIES говорит: «Выдай все строки, которые наравне с последней по значению сортировки».

   
   В других СУБД такой синтаксис можно реализовать через LIMIT + подзапрос с оконной функцией RANK()
   

5. LIMIT 0

   Очень полезный трюк.

   SELECT * FROM users LIMIT 0;

   Вернёт пустую таблицу, но со всеми названиями и типами столбцов.
   Это часто используют для генерации схемы в BI-инструментах или в тестах
   

6. LIMIT в CTE (PostgreSQL)

   Можно ограничивать данные прямо на уровне общего табличного выражения (CTE), чтобы уменьшить нагрузку:

   WITH top_orders AS (

   SELECT * FROM orders ORDER BY price DESC LIMIT 100

   )

   SELECT * FROM top_orders WHERE customer_id = 42;

Так мы сначала берём только 100 дорогих заказов, а потом фильтруем по клиенту.

В итоге LIMIT — это не просто «дай 10 строк», а инструмент для оптимизации, постраничной навигации, аккуратных обновлений и даже для защиты от перегруза.

Подписывайся на мой ТГ канал На связи: SQL, чтобы узнавать/вспоминать еще больше нюансов SQL запросов.

Что нам понадобится:
Gemini-CLI
OutConsoleGridView

Дисклеймер. В пикабу нет редактора кода - поэтому такое форматирование и картинки. В конце поста я дам ссылку на github. Почитайте, и если вам интересно, смотрите код на гитхабе.

Инженеры, разработчики и другие специалисты сталкиваются с тем, что нужно узнать точные параметры, например материнской платы, автомата в электрощитке или сетевого коммутатора. Наш справочник всегда будет под рукой и по запросу соберет информацию, уточнит параметры в интернете и вернет искомую таблицу. В таблице можно выбрать необходимый параметр/ы и по необходимости продолжить углубленный поиск. В дальнейшем мы научимся передавать результат по конвейеру для дальнейшей обработки: экспорта в таблицу Excel, Google таблицу, хранения в базе данных или передачи в другую программу В случае неудачи модель посоветует, какие параметры надо уточнить. Впрочем, смотрите сами:

Шаг 1: Настройка

Назначение строк:

• $env:GEMINI_API_KEY = "..." — устанавливает API ключ для доступа к Gemini AI

• if (-not $env:GEMINI_API_KEY) — проверяет наличие ключа, завершает работу если его нет

• $scriptRoot = Get-Location — получает текущую рабочую директорию

• $HistoryDir = Join-Path... — формирует путь к папке для хранения истории диалогов (.gemini/.chat_history)

• $timestamp = Get-Date... — создает временную метку в формате 2025-08-26_14-30-15

• $historyFileName = "ai_session_$timestamp.jsonl" — генерирует уникальное имя файла сессии

• $historyFilePath = Join-Path... — создает полный путь к файлу истории текущей сессии

Проверка окружения — что должно быть установлено.

Что проверяется:

• Наличие Gemini CLI в системе — без него скрипт не работает

• Файл GEMINI.md — содержит системный промпт (инструкции для AI)

• Файл ShowHelp.md — справка для пользователя (команда ?)

Основная функция взаимодействия с AI.

Задачи функции:

• Вызывает Gemini CLI с указанной моделью и промптом

• Захватывает все выводы (включая ошибки)

• Очищает результат от служебных сообщений CLI

• Возвращает чистый ответ AI или $null при ошибке

Функции управления историей.

Назначение:

• Add-History — сохраняет пары «вопрос-ответ» в JSONL формате

• Show-History — показывает содержимое файла истории

• Clear-History — удаляет файл истории текущей сессии

Функция отображения выбранных данных

Задача функции: После выбора элементов в Out-ConsoleGridView показывает их в консоли в виде аккуратной таблицы, чтобы пользователь видел, что именно выбрал.

Основной рабочий цикл.

Ключевые особенности:

• Индикатор [Выборка активна] показывает, что есть данные для анализа

• Каждый запрос включает всю историю диалога для поддержания контекста

• AI получает и историю, и выбранные пользователем данные

• Результат пытается отобразиться как интерактивная таблица

• При неудаче парсинга JSON показывается обычный текст

Структура рабочей директории.

Проследим весь жизненный цикл нашего скрипта - что происходит с момента запуска и до получения результатов.

Инициализация: подготовка к работе

При запуске скрипт первым делом настраивает рабочее окружение. Он устанавливает API ключ для доступа к Gemini AI, определяет текущую папку как базовую директорию и создает структуру для хранения файлов. Особое внимание уделяется истории диалогов - для каждой сессии создается уникальный файл с временной меткой, например ai_session_2025-08-26_14-30-15.jsonl.

Затем система проверяет, что все необходимые инструменты установлены. Она ищет Gemini CLI в системе, проверяет наличие файлов конфигурации (системный промпт и справка). Если что-то критично важное отсутствует, скрипт предупреждает пользователя или завершает работу.

Запуск интерактивного режима

После успешной инициализации скрипт переходит в интерактивный режим - показывает приветственное сообщение и ждет ввода от пользователя. Приглашение выглядит как 🤖AI :) > и меняется на 🤖AI [Выборка активна] :) > когда у системы есть данные для анализа.

Обработка пользовательского ввода

Каждый ввод пользователя сначала проверяется на служебные команды через функцию Command-Handler. Эта функция распознает команды ? (справка из файла ShowHelp.md), history (показать историю сессии), clear и clear-history (очистить файл истории), gemini help (справка по CLI), exit и quit (выход). Если это служебная команда, она выполняется немедленно без обращения к AI, и цикл продолжается.

Если это обычный запрос, система начинает формировать контекст для отправки в Gemini. Она читает всю историю текущей сессии из JSONL файла (если он существует), добавляет блок с данными из предыдущей выборки (если есть активная выборка), и объединяет все это с новым запросом пользователя в структурированный промпт с разделами "ИСТОРИЯ ДИАЛОГА", "ДАННЫЕ ИЗ ВЫБОРКИ" и "НОВАЯ ЗАДАЧА". После использования данные выборки обнуляются.

Взаимодействие с искусственным интеллектом

Сформированный промпт отправляется в Gemini через командную строку. Система вызывает gemini -m модель -p промпт, захватывает весь вывод и очищает его от служебных сообщений CLI. Если происходит ошибка на этом этапе, пользователь получает предупреждение, но скрипт продолжает работать.

Обработка ответа AI

Полученный от AI ответ система пытается интерпретировать как JSON. Сначала она ищет блок кода в формате json..., извлекает содержимое и пытается его распарсить. Если такого блока нет, парсит весь ответ целиком. При успешном парсинге данные отображаются в интерактивной таблице Out-ConsoleGridView с заголовком "Выберите строки для следующего запроса (OK) или закройте (Cancel)" и множественным выбором. Если JSON не распознается (ошибка парсинга), ответ показывается как обычный текст в голубом цвете.

Работа с выборкой данных

Когда пользователь выбирает строки в таблице и нажимает OK, система выполняет несколько действий. Сначала вызывается функция Show-SelectionTable, которая анализирует структуру выбранных данных: если это объекты с свойствами, она определяет все уникальные поля и показывает данные через Format-Table с автоподбором размера и переносом. Если это простые значения, отображает их как нумерованный список. Затем выводит счетчик выбранных элементов и сообщение "Выборка сохранена. Добавьте ваш следующий запрос (например, 'сравни их')".

Выбранные данные преобразуются в сжатый JSON с глубиной вложенности 10 уровней и сохраняются в переменной $selectionContextJson для использования в следующих запросах к AI.

Ведение истории

Каждая пара "запрос пользователя - ответ AI" сохраняется в файл истории в формате JSONL. Это обеспечивает непрерывность диалога - AI "помнит" весь предыдущий разговор и может ссылаться на ранее обсуждавшиеся темы.

Цикл продолжается

После обработки запроса система возвращается к ожиданию нового ввода. Если у пользователя есть активная выборка, это отражается в приглашении командной строки. Цикл продолжается до тех пор, пока пользователь не введет команду выхода.

Практический пример работы

Представим, что пользователь запускает скрипт и вводит "RTX 4070 Ti Super":

1. Подготовка контекста: Система берет системный промпт из файла, добавляет историю (пока пустую) и новый запрос

2. Обращение к AI: Полный промпт отправляется в Gemini с просьбой найти характеристики видеокарт

3. Получение данных: AI возвращает JSON с массивом объектов, содержащих информацию о различных моделях RTX 4070 Ti Super

4. Интерактивная таблица: Пользователь видит таблицу с производителями, характеристиками, ценами и выбирает 2-3 интересующие модели

5. Отображение выборки: В консоли появляется таблица с выбранными моделями, приглашение меняется на [Выборка активна]

6. Уточняющий запрос: Пользователь пишет "сравни производительность в играх"

7. Контекстный анализ: AI получает и исходный запрос, и выбранные модели, и новый вопрос - дает детальное сравнение именно этих карт

Завершение работы

При вводе exit или quit скрипт корректно завершается, сохранив всю историю сессии в файл. Пользователь может в любой момент вернуться к этому диалогу, просмотрев содержимое соответствующего файла в папке .chat_history.

Вся эта сложная логика скрыта от пользователя за простым интерфейсом командной строки. Человек просто задает вопросы и получает структурированные ответы, а система берет на себя всю работу по поддержанию контекста, парсингу данных и управлению состоянием диалога.

Серия «Философия PowerShell»
Серия «gemini-cli»

Полезно? Подпишись.
Понравилось — ставь «+»
Задавай вопросы в комментариях 👇👇👇
Удачи! 🚀

Что делают AND и OR

• AND — «и». Все условия должны быть выполнены одновременно.
  Пример: выбрать из холодильника молоко и яйца, чтобы приготовить омлет:

SELECT *

FROM fridge

WHERE product = 'milk' AND product = 'eggs';

(Да, в реальности одной строки с молоком и яйцом не будет, но идея ясна: оба условия должны выполняться вместе.)

OR — «или». Достаточно, чтобы выполнено было хотя бы одно условие.
Пример: выбрать продукты, которые нужно купить или молоко, или яйца:

SELECT *

FROM shopping_list

WHERE product = 'milk' OR product = 'eggs';

Где могут использоваться

Эти операторы обычно используют в блоке WHERE, чтобы фильтровать данные.
Также можно применять их в:

• HAVING — фильтрация агрегатов после GROUP BY

• JOIN ON — комбинирование условий соединения таблиц

Пример с HAVING:

SELECT category, COUNT(*)

FROM fridge

GROUP BY category

HAVING COUNT(*) > 5 AND AVG(expiry_date) < '2025-08-01';

Особенности и нюансы:

• Порядок выполнения важен

  AND имеет более высокий приоритет, чем OR.

  Если смешиваете их, всегда используйте скобки для точного порядка:

  SELECT *

  FROM fridge

  WHERE (product = 'milk' OR product = 'eggs') AND expiry_date < '2025-08-01';

• AND «сжимает» результат, OR «расширяет» результат

  AND оставляет меньше строк, OR — больше

Частые ошибки

• Забыли скобки и получили слишком большой или слишком маленький результат

• Использовали AND там, где нужен OR (или наоборот)

• Смешали NULL значения: NULL AND TRUE и NULL OR TRUE могут вести себя неожиданно

Представим, что мама проверяет холодильник:

• У неё есть список продуктов, которые могут испортиться: молоко, яйца, йогурт

• Она хочет приготовить что-то, если и молоко, и яйца в наличии → AND

• Она хочет перекусить, если есть молоко или йогурт → OR

В SQL это выглядит так:

-- Для приготовления омлета

SELECT *

FROM fridge

WHERE product = 'milk' AND product = 'eggs';

-- Для перекуса

SELECT *

FROM fridge

WHERE product = 'milk' OR product = 'yogurt';

AND и OR — это простые, но мощные инструменты фильтрации. Правильное использование скобок и понимание приоритета операторов помогает избежать ошибок и выбирать точно те данные, которые нужны.