>>805631
GROUP BY не требуется. Как я уже писАл, сортировка и топ 1:

select t.Last_Name, t.First_Name, s.Subj_Name,
--min убираем
(100l.Fullness/c.Qty_Students) as yavka
from lessons l join classes c on (l.Class_Id = c.Id)
join teachers t on (l.teacher_id = t.Id)
join subjects s on (l.Subj_Id = s.Id)
where l.Lesson_Date > to_date('2020-11-01', 'YYYY-MM-DD')
and l.Lesson_Date < to_date('2020-11-30', 'YYYY-MM-DD')
order by yavka -- сортировка
FETCH FIRST ROW ONLY;

Ну а если очень-очень хочется c GROUP BY , то можно так:

select t.Last_Name, t.First_Name, s.Subj_Name,
min(100l.Fullness/c.Qty_Students) as yavka
from lessons l join classes c on (l.Class_Id = c.Id)
join teachers t on (l.teacher_id = t.Id)
join subjects s on (l.Subj_Id = s.Id)
where l.Lesson_Date > to_date('2020-11-01', 'YYYY-MM-DD')
and l.Lesson_Date < to_date('2020-11-30', 'YYYY-MM-DD')
group by t.Last_Name, t.First_Name, s.Subj_Name
having min(100*l.Fullness/c.Qty_Students) IN (
SELECT MIN(100l.Fullness/c.Qty_Students)
FROM lessons l JOIN classes c ON (l.Class_Id = c.Id)
JOIN teachers t ON (l.teacher_id = t.Id)
JOIN subjects s ON (l.Subj_Id = s.Id)
);

Всем BEGIN, посоны.

Помогите понять, может ли Postgres в параллельное обновление нескольких колонок одной строки без локов?

Например, представьте схему:

```
create table foo (
id int
val1 int
val1_updated_at timestamp
val2 int
val2_updated_at timestamp
)
```

Есть два типа апдейтов:

```
update foo
set val1 = ??? and val1_updated_at = ???
where id = 1
```

и

```
update foo
set val2 = ??? and val2_updated_at = ???
where id = 1
```

При одновременном выполнении таких апдейтов, вызовет ли это проблемы с целостностью данных?

>>812935
Это значит есть говнозапрос, который работает неприемлимое количество времени, или вообще не отрабатывает, так как требует недопустимое количество ресурсов - ты берешь и переписываешь его так, что он начинает отрабатывать за приемлимое количество времени, или отрабатывать вообще.

По статьям, литературе
- начальный уровень это базовые статьи по оптимизации, зачем нужны индексы, какие бывают индексы, когда их стоит и не стоит использовать, какие есть базовые способы доступа к данным в чем их отличия и преимущества, типы джоинов и их алгоритмы, типы объединений, способы аггрегаций, партиционирование/шардирование, способы организации данных на диске (колоночное/строковое) вычислительные сложности перечисленных алгоритмов. Все это довольно легко гуглится. Оснавная часть задач сводится к этим знаниям, если разработчики которые писали код - не обладают высокой кваллификацией.

- более продвинутый это уже специализация на конкретной бд. Какие операции из первого пункта лучше и эффективнее выполняются на движке определенной бд, а какие хуже. Предпочтение каким операциям следует отдавать, для данной бд исходя из ресурсов, которые ей доступны на сервере.Умение читать планы запросов и понимать. Понимать в каком месте запроса потенциальная проблема в потреблении ресурсов/скорости выполнения. Понимать какого плана следует достичь для оптимизации, как этого достичь с помощью изменения самого запроса/хинтов. Источники - статьи по оптимизаторам запросов конкретной бд, официальная документация бд. Если в команде более-менее толковые разработчики, то будут возникать в основном задачи такого типа.

- еще потяжелее, это уже углубление в движок бд и то как он взаимодействует с ОС. Тут требуется глубокое знание движка, возможно чтенте исходников бд, если она опенсорсная, понимание и знание некоторых принципов работы ос. Как работает кэширование и внутренние системные буферы бд, какие области памяти выделяются, какие типы памяти использутся, для чего они используются, как устроено хранение данных в файловой системе, логирование транзакций, откат транзакций, какие структуры данных для этого используются, какие процессы пораждаются бд, и какие функции выполняют, как организовано взаимодействие между этими процессами. Но на этом уровне редко попадаются задачи, обычно для их решения приглашают представителей компании, которая занмается разработкой/поддержкой бд.

Помимо этого может быть оптимизация на уровне ЕТЛ процесса или приложения, котрое взаимодествует с бд, путем уменьшения объема обрабатываемых данных/количества операций над ними при получении аналогичного результата, но это уже немного другая тема.