🎵 Music Database Project

База данных музыкального сервиса
Итоговый проект по курсу "Основы баз данных"

---

📌 О проекте

Реализация реляционной базы данных для музыкального сервиса с возможностью:

• Хранения информации о песнях, альбомах, исполнителях и жанрах
• Учета пользователей и их плейлистов
• Анализа прослушиваний (для рекомендаций)
• Автоматического обновления данных через триггеры

---

🗃️ Структура базы данных

Основные таблицы:

Таблица	Описание
song	Песни (название, длительность)
artist	Исполнители
album	Музыкальные альбомы
genre	Жанры
client	Пользователи сервиса
playlist	Плейлисты
song_listen	История прослушиваний

Связующие таблицы:

• playlist_songs, album_song, genre_song, artist_song

---

⚙️ Техническая реализация

Ключевые особенности:

1. Автоматизация

   • Триггеры для обновления длительности плейлистов
   • Функция фильтрации новых релизов (<100 дней)

2. Аналитика

   • Представление song_listen_count для статистики прослушиваний
   • Индексы для оптимизации запросов

3. Примеры запросов:

   -- Песни из альбома конкретного исполнителя  
   SELECT s.title FROM song s  
   JOIN artist_song ars ON s.id = ars.song_id  
   JOIN album_song als ON s.id = als.song_id  
   WHERE ars.artist_id = 1 AND als.album_id = 1;  
   
   -- Пользователи, родившиеся в 20 веке  
   SELECT username FROM client  
   WHERE birth_date BETWEEN '1901-01-01' AND '2000-12-31';  

---

🛠️ Установка и запуск

1. Требования:

   • PostgreSQL 14+
   • Python 3.8+ (для тестовых скриптов)

2. Инициализация БД:

   psql -U postgres -f init_db.sql  
   psql -U postgres -f fill_data.sql  

3. Тестирование функций:

   -- Проверка триггера обновления плейлиста  
   INSERT INTO playlist_songs (playlist_id, song_id) VALUES (1, 5);  
   SELECT update_playlist_duration(1);  

---

📊 Возможности для расширения

1. Добавить API на FastAPI/Django
2. Реализовать рекомендательную систему на основе song_listen
3. Интеграция с Spotify API

---

📜 Лицензия

Проект разработан в учебных целях © 2024,

---