Ve spolupráci společností OpenAI a Work Louder byla představena (𝕏) hardwarová klávesnice Codex Micro pro práci s AI agenty. Cena klávesnice je 230 dolarů.
Byl vydán Mozilla Firefox 153.0. Přehled novinek v poznámkách k vydání a poznámkách k vydání pro vývojáře. Řešeny jsou rovněž bezpečnostní chyby. Nový Firefox 153 bude brzy k dispozici také na Flathubu a Snapcraftu.
V linux-cve-announce bylo oznámeno 433 zranitelností za jediný den (19. července).
Byla vydána nová verze 5.44 programovacího jazyka Perl (Wikipedie). Do vývoje se zapojilo 71 vývojářů. Změněno bylo přibližně 270 tisíc řádků v 1 300 souborech. Přehled novinek a změn v podrobném seznamu.
Na 23. září 2026 je do bratislavské Nové Cvernovky naplánovaná jednodenní konference #nobullshit.camp pro tech leadery, DevOps a platform inženýry. Mají tu zaznít upřímné příběhy z praxe o tom, co v produkčních systémech reálně fungovalo, co se pokazilo a co si z toho lidé odnesli. Témata pokrývají tři oblasti – DevOps a platformy (Kubernetes, cloud, provoz systémů), firemní kulturu a leadership. Program běží ve dvou formátech: hlavní
… více »Byla vydána nová verze 1.58 sady nástrojů pro správu síťových připojení NetworkManager. Novinkám se v příspěvku na blogu NetworkManageru věnuje Josephine Pfeiffer. Vypíchnout lze možnost nmtui zobrazit nastavení Wi-Fi jako QR kód nebo podporu CLAT (464XLAT) a tunelů GENEVE (Generic Network Virtualization Encapsulation).
Zákaz používání mobilních telefonů a dalších elektronických komunikačních zařízení ve školách, jehož uzákonění navrhli jako poslanci premiér Andrej Babiš (ANO) a ministr školství Robert Plaga (za ANO), dnes podle očekávání vláda podpořila. Novinářům to oznámil Babiš, podle Plagy byla podpora kabinetu jednomyslná. Účinnost předkladatelé navrhují od 1. září 2027. Podle opoziční ODS je plošný zákaz líbivé populistické opatření namířené proti digitální gramotnosti dětí.
Vládní CERT upozorňuje (𝕏) na zranitelnost ve WordPress Core: CVE-2026-63030 s přezdívkou wp2shell. Zranitelnost typu vzdálené spuštění kódu (RCE) bez nutnosti autentizace umožňuje útočníkovi spouštět libovolný kód prostřednictvím endpointu WordPress REST API Batch. Ke zneužití není vyžadován platný uživatelský účet ani interakce uživatele. Úspěšné zneužití může vést ke kompletnímu kompromitování webové stránky a souvisejících dat. Zranitelnost postihuje verze WordPress 6.9.0 až 6.9.4 a 7.0.0 až 7.0.1.
Evropská komise (EK) vyměřila čínskému internetovému prodejci AliExpress pokutu 550 milionů eur (13,3 miliardy korun) za porušení povinností vyplývajících z nařízení o digitálních službách (DSA). Platforma podle EK řádně neposuzovala a neomezovala rizika související s prodejem nelegálních, nebezpečných nebo padělaných výrobků na svém internetovém tržišti. Komise zároveň firmě nařídila přijmout nápravná opatření. Podle AliExpressu je pokuta nepřiměřená.
Ruffle, tj. open source emulátor Flash Playeru napsaný v Rustu, byl vydán ve verzi 0.4.0. Ke stažení je také na Flathubu. Přímo ve webovém prohlížeči lze vyzkoušet online dema nebo vlastní swf soubory.
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: