Sny o designu GNOME Shellu, článek s náhledy a videi, představuje dlouhodobou vizi týmu GNOME pro vylepšení uživatelského rozhraní GNOME Shellu. Zatímco nedávné verze přinášely spíše drobné úpravy, designéři nyní plánují zásadnější změny.
Byla vydána nová verze 10.5 sady aplikací pro SSH komunikaci OpenSSH. Přináší řadu důležitých bezpečnostních oprav, vylepšení funkcí a oprav chyb. Nově vyžaduje podporu ECC (Elliptic Curve Cryptography) v libcrypto, včetně křivky NISTP521.
Byla vydána nová verze 10.6 z Debianu vycházející linuxové distribuce DietPi pro (nejenom) jednodeskové počítače. S novými obrazy pro Orange Pi 4 Pro, Orange Pi Zero 3W a Odroid M1/M1S/M2. Přehled novinek v poznámkách k vydání.
Námořní drony používané elitními jednotkami britského královského námořnictva tajně posílaly údaje do Číny. Stroje vybavené čínskými komponenty měly být využívány pro vojenské operace na Blízkém východě. Kamery na dálkově řízených průzkumných člunech K3 Scout byly vybavené součástkami, které bez vědomí britského námořnictva odesílaly informace do spojeného zařízení v Číně. Britské námořní síly využívaly flotilu námořních dronů
… více »Alza.cz nabízí herní AlzaPC s předinstalovaným Linuxem (YouTube), konkrétně s linuxovou distribucí Bazzite (Wikipedie).
Squeak (Wikipedie), open source implementace programovacího jazyka a prostředí Smalltalk, byl vydán ve verzi 6.1. Přehled novinek v poznámkách k vydání.
V Linuxu v KVM byla nalezena a v upstreamu již byla opravena kritická zranitelnost Zapscape aneb CVE-2026-64561. Root na hostovaném počítači (virtuální stroj) může obejít izolaci a získat plnou kontrolu nad hostitelským systémem (DoS útok nebo vzdálené spuštění kódu s právy roota). Na obou hlavních architekturách – Intel i AMD. Zranitelnost v Linuxu existovala 6 let (od července 2020 do července 2026).
Počítačová hra Knytt napsaná v Multimedia Fusion 2 byla vydána před 20 lety. Při této příležitosti byl dnes představen moderní port (YouTube) této plošinovky na současné operační systémy pod názvem Knytt Classic. Je zdarma k dispozici na Steamu a GOG.com.
Americká technologická společnost Meta Platforms představila nový model umělé inteligence (AI) Muse Glimmer. Model je menší než přední modely AI od konkurence a má běžet přímo na počítačích uživatelů. Meta model zpřístupní jako open source, tedy otevřený software. Nový model je navržen tak, aby zvládal takzvané agentní úkoly na počítačích se spotřebitelskou grafickou kartou. Klade si tak za cíl uspokojit poptávku po systémech AI, které běží přímo na zařízeních uživatelů.
V pátek 28. srpna 2026 se v pražském Karlíně uskuteční již osmý Mobilní Hackday. Akce začne v 10:00 a potrvá až do večera. Setkání proběhne v prostorách SUSE Linux, s.r.o. na adrese Křižíkova 148/34, Praha 8 – Karlín. Nejbližší zastávkou je Křižíkova, kam se lze dostat tramvají i metrem. Na programu budou například novinky z posledních měsíců, možnosti, jak si zjednodušit práci s LLM/AI, a také nová linuxová distribuce BengalOS, včetně … více »
Ahoj,
je možné udělat v SELECTu, že výsledek prvního výrazu se použije ve druhém výrazu? Například něco jako toto:
SELECT 1+2 INTO @x, 4*@x;
To samozřejmě nefunguje, ale třeba to nějak jde. Zatím to dělám takto:
SELECT 1+2 INTO @x; SELECT 4*@x;
Jde to udělat jedním SELECTem, nebo je nutno použít dva?
Řešení dotazu:
SELECT 4*(1+2);
Ono je to moc zjednodušené, v tom prvním výrazu je prostě komplikovanější výpočet. A ve druhém je výraz, kde použiji výsledek prvního výrazu. Pokud to chci mít v jednom selectu, tak musim ten komplikovaný výpočet provést ještě jednou, to samozřejmě lze. Jen mě napadlo, zda-li na to neexistuje finta, neopakovat ještě jednou ten komplikovaný výpočet.
SELECT 1+2 AS x, 4*x. Ale nevím, zda to projde, asi to bude záviset i na konkrétní databázi.
Toto a podobné jsem zkoušel na MySQL a bohužel nic.
Např. v PostgreSQL to nefunguje. Ale obecně funguje vnořený dotaz:
SELECT x, 4*x FROM (SELECT 1+2 AS x) AS z
select cx, cx from (select code as cx FROM base.centers) as scxkde cx je předvipočítáno a může se zůčastnit dalších výpočtů.
Zjednodusil jsi to mozna az trochu moc brutalne;), ale jinak jestli chapu dobre co chces, tak v Oracle a PostgreSQL (nevim, jak je na tom Firebird a vim, ze MySQL to neumi) existuje WITH statement, neco jako (pgsql):
WITH
AS ( SELECT 1+2 AS kouzelnenumero )
SELECT
kouzelnenumero, 4*kouzelnenumero FROM tri
err... WITH tri AS [...] ... je brzo rano 
Pointa WITH (factoring klauzule) je hlavně v tom, že materializuje. Bez indexů. A z toho vyplývá i využití.
Třeba Oracle umí udělat in-line view, ale někdy ne, což je zákeřné. 
Následující příklad ukazuje in-line view:
CREATE TABLE my_all_tables (
table_id NUMBER(10) NOT NULL,
table_name VARCHAR2(30) NOT NULL)
/
ALTER TABLE my_all_tables ADD CONSTRAINT pk_mat_tid PRIMARY KEY (table_id)
/
CREATE TABLE my_all_schemas (
schema_name VARCHAR2(30) NOT NULL,
table_id NUMBER(10) NOT NULL)
/
INSERT ALL
INTO my_all_tables (table_id, table_name)
VALUES (table_id1, table_name1)
INTO my_all_schemas (schema_name, table_id)
VALUES (table_schema1, table_id1)
SELECT
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY att.table_name ASC) AS table_id1,
att.owner AS table_schema1,
att.table_name AS table_name1
FROM
all_tables att
/
COMMIT
/
ALTER TABLE my_all_schemas ADD CONSTRAINT fk_mas_mat FOREIGN KEY (table_id) REFERENCING my_all_tables (table_id)
/
CREATE INDEX idx_mat_tn ON my_all_tables (table_name)
/
EXPLAIN PLAN FOR SELECT
'"' || mas.schema_name || '"."' || mat.table_name || '"' AS full_name
FROM
my_all_schemas mas INNER JOIN my_all_tables mat ON (mas.table_id = mat.table_id)
WHERE
mat.table_name LIKE 'C%'
/
SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY)
/
EXPLAIN PLAN FOR SELECT
'"' || dta.schema_name || '"."' || dta.table_name || '"' AS full_name
FROM
(SELECT
mas.schema_name,
mat.table_name
FROM
my_all_schemas mas INNER JOIN my_all_tables mat ON (mas.table_id = mat.table_id)) dta
WHERE
dta.table_name LIKE 'C%'
/
SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY)
/
EXPLAIN PLAN FOR WITH dta AS (SELECT
mas.schema_name,
mat.table_name
FROM
my_all_schemas mas INNER JOIN my_all_tables mat ON (mas.table_id = mat.table_id))
SELECT
'"' || dta.schema_name || '"."' || dta.table_name || '"' AS full_name
FROM
dta
WHERE
dta.table_name LIKE 'C%'
/
SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY)
/
DROP TABLE my_all_schemas PURGE
/
DROP TABLE my_all_tables PURGE
/
A výstup:
CREATE TABLE succeeded.
ALTER TABLE my_all_tables succeeded.
CREATE TABLE succeeded.
5254 rows inserted
COMMIT succeeded.
ALTER TABLE my_all_schemas succeeded.
CREATE TABLE succeeded.
ALTER TABLE my_all_tables succeeded.
CREATE TABLE succeeded.
5254 rows inserted
COMMIT succeeded.
ALTER TABLE my_all_schemas succeeded.
CREATE INDEX succeeded.
EXPLAIN PLAN succeeded.
PLAN_TABLE_OUTPUT
-----------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 1386169526
-----------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 171 | 10260 | 11 (10)| 00:00:01 |
|* 1 | HASH JOIN | | 171 | 10260 | 11 (10)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| MY_ALL_TABLES | 171 | 5130 | 5 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | INDEX RANGE SCAN | IDX_MAT_TN | 171 | | 3 (0)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS FULL | MY_ALL_SCHEMAS | 2627 | 78810 | 5 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID")
3 - access("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
filter("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
22 rows selected
EXPLAIN PLAN succeeded.
PLAN_TABLE_OUTPUT
-----------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 1386169526
-----------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 171 | 10260 | 11 (10)| 00:00:01 |
|* 1 | HASH JOIN | | 171 | 10260 | 11 (10)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| MY_ALL_TABLES | 171 | 5130 | 5 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | INDEX RANGE SCAN | IDX_MAT_TN | 171 | | 3 (0)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS FULL | MY_ALL_SCHEMAS | 2627 | 78810 | 5 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID")
3 - access("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
filter("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
22 rows selected
EXPLAIN PLAN succeeded.
PLAN_TABLE_OUTPUT
-----------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 1386169526
-----------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 171 | 10260 | 11 (10)| 00:00:01 |
|* 1 | HASH JOIN | | 171 | 10260 | 11 (10)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| MY_ALL_TABLES | 171 | 5130 | 5 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | INDEX RANGE SCAN | IDX_MAT_TN | 171 | | 3 (0)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS FULL | MY_ALL_SCHEMAS | 2627 | 78810 | 5 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID")
3 - access("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
filter("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
22 rows selected
DROP TABLE my_all_schemas succeeded.
DROP TABLE my_all_tables succeeded.
Ale jakmile uděláš něco složitějšího:
WITH dta AS (SELECT
mas.schema_name,
mat.table_name,
LENGTH(mat.table_name) AS table_name_len
FROM
my_all_schemas mas INNER JOIN my_all_tables mat ON (mas.table_id = mat.table_id))
SELECT
'"' || dta.schema_name || '"."' || dta.table_name || '" (' || gen.val || ')' AS full_name
FROM
dta INNER JOIN (SELECT
gen.val
FROM
(SELECT
LEVEL AS val
FROM
dual
CONNECT BY
LEVEL <= (SELECT MAX(dta.table_name_len) FROM dta)) gen) gen
ON ((dta.table_name_len <= 1 AND gen.val = 1) OR (dta.table_name_len > 1 AND gen.val <= dta.table_name_len))
WHERE
dta.table_name LIKE 'C%'
/
pak LOAD AS SELECT a čau:
EXPLAIN PLAN succeeded.
PLAN_TABLE_OUTPUT
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 330330509
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 8 | 480 | 21 (5)| 00:00:01 |
| 1 | TEMP TABLE TRANSFORMATION | | | | | |
| 2 | LOAD AS SELECT | | | | | |
|* 3 | HASH JOIN | | 2627 | 153K| 11 (10)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS FULL | MY_ALL_SCHEMAS | 2627 | 78810 | 5 (0)| 00:00:01 |
| 5 | TABLE ACCESS FULL | MY_ALL_TABLES | 2627 | 78810 | 5 (0)| 00:00:01 |
| 6 | NESTED LOOPS | | 8 | 480 | 10 (0)| 00:00:01 |
| 7 | VIEW | | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 8 | CONNECT BY WITHOUT FILTERING| | | | | |
| 9 | FAST DUAL | | 1 | | 2 (0)| 00:00:01 |
| 10 | SORT AGGREGATE | | 1 | 13 | | |
| 11 | VIEW | | 2627 | 34151 | 8 (0)| 00:00:01 |
| 12 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D6608_51DED0 | 2627 | 120K| 8 (0)| 00:00:01 |
|* 13 | VIEW | | 8 | 376 | 8 (0)| 00:00:01 |
| 14 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D6608_51DED0 | 2627 | 120K| 8 (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - access("MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID")
8 - filter(LEVEL<= (SELECT MAX("DTA"."TABLE_NAME_LEN") FROM (SELECT /*+ CACHE_TEMP_TABLE ("T1")
*/ "C0" "SCHEMA_NAME","C1" "TABLE_NAME","C2" "TABLE_NAME_LEN" FROM "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6608_51DED0"
"T1") "DTA"))
13 - filter("DTA"."TABLE_NAME" LIKE 'C%' AND ("DTA"."TABLE_NAME_LEN"<=1 AND "GEN"."VAL"=1 OR
"DTA"."TABLE_NAME_LEN">1 AND "GEN"."VAL"<="DTA"."TABLE_NAME_LEN"))
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
35 rows selected
Zatímco, když si ty dotazy rozkopíruješ:
SELECT
'"' || dta.schema_name || '"."' || dta.table_name || '" (' || gen.val || ')' AS full_name
FROM
(SELECT
mas.schema_name,
mat.table_name,
LENGTH(mat.table_name) AS table_name_len
FROM
my_all_schemas mas INNER JOIN my_all_tables mat ON (mas.table_id = mat.table_id)) dta
INNER JOIN (SELECT
gen.val
FROM
(SELECT
LEVEL AS val
FROM
dual
CONNECT BY
LEVEL <= (SELECT
MAX(dta.table_name_len)
FROM
(SELECT
mas.schema_name,
mat.table_name,
LENGTH(mat.table_name) AS table_name_len
FROM
my_all_schemas mas INNER JOIN my_all_tables mat ON (mas.table_id = mat.table_id)) dta)) gen) gen
ON ((dta.table_name_len <= 1 AND gen.val = 1) OR (dta.table_name_len > 1 AND gen.val <= dta.table_name_len))
WHERE
dta.table_name LIKE 'C%'
/
dostaneš:
EXPLAIN PLAN succeeded.
PLAN_TABLE_OUTPUT
---------------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 2113348083
---------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 73 | 12 (9)| 00:00:01 |
|* 1 | HASH JOIN | | 1 | 73 | 12 (9)| 00:00:01 |
| 2 | NESTED LOOPS | | | | | |
| 3 | NESTED LOOPS | | 1 | 43 | 6 (0)| 00:00:01 |
| 4 | VIEW | | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | CONNECT BY WITHOUT FILTERING| | | | | |
| 6 | FAST DUAL | | 1 | | 2 (0)| 00:00:01 |
| 7 | SORT AGGREGATE | | 1 | 43 | | |
|* 8 | HASH JOIN | | 2627 | 110K| 11 (10)| 00:00:01 |
| 9 | TABLE ACCESS FULL | MY_ALL_SCHEMAS | 2627 | 34151 | 5 (0)| 00:00:01 |
| 10 | TABLE ACCESS FULL | MY_ALL_TABLES | 2627 | 78810 | 5 (0)| 00:00:01 |
|* 11 | INDEX RANGE SCAN | IDX_MAT_TN | 171 | | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 12 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | MY_ALL_TABLES | 1 | 30 | 4 (0)| 00:00:01 |
| 13 | TABLE ACCESS FULL | MY_ALL_SCHEMAS | 2627 | 78810 | 5 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID")
5 - filter(LEVEL<= (SELECT MAX(LENGTH("MAT"."TABLE_NAME")) FROM "MY_ALL_TABLES"
"MAT","MY_ALL_SCHEMAS" "MAS" WHERE "MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID"))
8 - access("MAS"."TABLE_ID"="MAT"."TABLE_ID")
11 - access("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
filter("MAT"."TABLE_NAME" LIKE 'C%')
12 - filter("GEN"."VAL"=1 AND LENGTH("MAT"."TABLE_NAME")<=1 OR
LENGTH("MAT"."TABLE_NAME")>1 AND "GEN"."VAL"<=LENGTH("MAT"."TABLE_NAME"))
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
36 rows selected
Ano, příklad není ideální, ale nic lepšího mě teď narychlo nenapadá.
Oracle 11gR1
SELECT @x:=1+2, 4*@x; +---------+------+ | @x:=1+2 | 4*@x | +---------+------+ | 3 | 12 | +---------+------+Je to tedy vyřešeno, jen jsem už zapoměl, proč jsem to vlastně chtěl...
Tiskni
Sdílej: