https://jscoderofficial.vercel.app/

Js coder, 123 Robinson Road, Central Region (2026)

01/10/2026

🚀 Why Microservices?

Why build one big application when you can split it into smaller, independent services? 🤔

Microservices help you scale faster, deploy independently, and maintain your application more easily.

💡 Build small. Scale big. Deploy independently.

29/09/2026

An algorithm is more than a set of steps—it’s a trade-off.
From Linear Search O(n) to Binary Search O(log n), the right choice depends on your data, constraints, and scale.
Build for correctness. Measure efficiency. Keep it maintainable.

28/09/2026

Ever wondered what a data structure is? Think of the contacts on your phone 📱
In 60 seconds, explore arrays, linked lists, stacks, queues, and trees—and why different tasks need different ways to organize data.

28/06/2026

Your daily motivation 🫵

15/06/2026

Everything will get better after this difficult time. 🥰

02/06/2026

🚀 SQL Interview Series #10 — What are Aggregate Functions in SQL?

Aggregate Functions are used to perform calculations on a set of values and return a single result. They are essential for summarizing and analyzing data in SQL.

🔹 COUNT() → Returns the number of rows
🔹 SUM() → Returns the total sum of values
🔹 AVG() → Returns the average value
🔹 MIN() → Returns the smallest value
🔹 MAX() → Returns the largest value

📌 Example Use Cases:
✅ Count total orders
✅ Calculate total revenue
✅ Find average sales
✅ Get highest and lowest values
✅ Generate business reports and analytics

💡 Remember:
Aggregate Functions summarize data and return a single value. When combined with `GROUP BY`, they can calculate results for each group instead of the entire dataset.

---

🚀 SQL Interview Series #10 — Aggregate Functions ក្នុង SQL គឺជាអ្វី?

Aggregate Functions គឺជាមុខងារដែលប្រើសម្រាប់គណនាលើសំណុំទិន្នន័យមួយ ហើយបង្ហាញលទ្ធផលតែមួយ។

🔹 COUNT() → រាប់ចំនួន Rows
🔹 SUM() → បូកសរុបតម្លៃទាំងអស់
🔹 AVG() → គណនាតម្លៃមធ្យម
🔹 MIN() → រកតម្លៃតូចបំផុត
🔹 MAX() → រកតម្លៃធំបំផុត

📌 ឧទាហរណ៍ការប្រើប្រាស់៖
✅ រាប់ចំនួន Order សរុប
✅ គណនាប្រាក់ចំណូលសរុប
✅ គណនាការលក់ជាមធ្យម
✅ រកតម្លៃខ្ពស់បំផុត និងទាបបំផុត
✅ បង្កើតរបាយការណ៍ និងវិភាគទិន្នន័យ

💡 ងាយចាំ៖
Aggregate Functions ប្រើសម្រាប់សង្ខេបទិន្នន័យ និងបង្ហាញលទ្ធផលតែមួយ។ នៅពេលប្រើជាមួយ `GROUP BY` វាអាចគណនាលទ្ធផលសម្រាប់ក្រុមនីមួយៗបាន។

31/05/2026

🚀 SQL Interview Series #9 — What is the purpose of the GROUP BY clause?

The `GROUP BY` clause is used to organize rows with the same values into groups, allowing aggregate functions such as `COUNT()`, `SUM()`, and `AVG()` to calculate results for each group instead of the entire dataset.

📌 Why use GROUP BY?
✅ Group similar records together
✅ Generate summaries per category
✅ Work with aggregate functions
✅ Create meaningful reports and analytics

Example:
Without `GROUP BY`, `SUM(amount)` returns the total sales of all customers.

With `GROUP BY customer_id`, `SUM(amount)` returns the total sales for each customer individually.

💡 Think of it this way:
`GROUP BY` = Divide data into groups
Aggregate Functions = Calculate results for each group

---

🚀 SQL Interview Series #9 — GROUP BY Clause មានគោលបំណងអ្វី?

`GROUP BY` ត្រូវបានប្រើសម្រាប់ដាក់ទិន្នន័យដែលមានតម្លៃដូចគ្នាចូលជាក្រុម ដើម្បីឱ្យ Aggregate Functions ដូចជា `COUNT()`, `SUM()` និង `AVG()` អាចគណនាលទ្ធផលសម្រាប់ក្រុមនីមួយៗ ជំនួសឱ្យគណនាលើទិន្នន័យទាំងមូល។

📌 ហេតុអ្វីត្រូវប្រើ GROUP BY?
✅ ដាក់ទិន្នន័យស្រដៀងគ្នាជាក្រុម
✅ បង្កើតរបាយការណ៍សង្ខេបតាមប្រភេទ
✅ ប្រើជាមួយ Aggregate Functions
✅ ជួយវិភាគទិន្នន័យបានកាន់តែងាយស្រួល

ឧទាហរណ៍៖
បើមិនប្រើ `GROUP BY` ទេ `SUM(amount)` នឹងបូកទិន្នន័យទាំងអស់។

បើប្រើ `GROUP BY customer_id` វានឹងបង្ហាញចំនួនសរុបសម្រាប់អតិថិជនម្នាក់ៗដោយឡែកពីគ្នា។

💡 ងាយចាំ៖
`GROUP BY` = បែងចែកទិន្នន័យជាក្រុម
Aggregate Functions = គណនាលទ្ធផលក្នុងក្រុមនីមួយៗ

31/05/2026

🚀 SQL Interview Series #7 — Main Types of SQL Commands

SQL is more than just querying data. It provides different categories of commands to define, manipulate, secure, and manage database transactions.

🔹 DDL (Data Definition Language)
Used to define and modify database structures.
Commands: CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE

🔹 DML (Data Manipulation Language)
Used to retrieve and manipulate data.
Commands: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE

🔹 DCL (Data Control Language)
Used to control user permissions and access.
Commands: GRANT, REVOKE

🔹 TCL (Transaction Control Language)
Used to manage transactions and maintain data integrity.
Commands: COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT

📌 Quick Summary:
✅ DDL → Structure
✅ DML → Data
✅ DCL → Security
✅ TCL → Transactions

Understanding these command categories is a fundamental skill for every Backend Developer, Database Administrator, and Software Engineer.

🚀 SQL Interview Series #7 — ប្រភេទសំខាន់ៗនៃ SQL Commands

SQL មិនមែនមានត្រឹមតែការស្វែងរកទិន្នន័យ (Query) ប៉ុណ្ណោះទេ។ វាត្រូវបានបែងចែកជាប្រភេទ Command ផ្សេងៗគ្នាសម្រាប់គ្រប់គ្រង Database ទាំងមូល។

🔹 DDL (Data Definition Language)
ប្រើសម្រាប់បង្កើត និងកែប្រែរចនាសម្ព័ន្ធ Database។
Commands: CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE

🔹 DML (Data Manipulation Language)
ប្រើសម្រាប់ស្វែងរក បន្ថែម កែប្រែ និងលុបទិន្នន័យ។
Commands: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE

🔹 DCL (Data Control Language)
ប្រើសម្រាប់គ្រប់គ្រងសិទ្ធិ និងការចូលប្រើ Database។
Commands: GRANT, REVOKE

🔹 TCL (Transaction Control Language)
ប្រើសម្រាប់គ្រប់គ្រង Transaction និងរក្សាទុកភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ។
Commands: COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT

📌 ងាយចាំ៖
✅ DDL → Structure (រចនាសម្ព័ន្ធ)
✅ DML → Data (ទិន្នន័យ)
✅ DCL → Security (សិទ្ធិប្រើប្រាស់)
✅ TCL → Transactions (ប្រតិបត្តិការ)

ការយល់ដឹងពី SQL Command Types គឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ Backend Developer, Database Administrator និង Software Engineer គ្រប់រូប។

29/05/2026

🚀 SQL Interview Series #6 — Understanding SQL Joins

SQL Joins are one of the most important concepts in relational databases. They allow you to combine data from multiple tables using a related column, helping you answer real-world business questions.

🔹 INNER JOIN
Returns only records that exist in both tables.

🔹 LEFT JOIN
Returns all records from the left table and matching records from the right table. Unmatched rows return NULL values.

🔹 RIGHT JOIN
Returns all records from the right table and matching records from the left table. Unmatched rows return NULL values.

🔹 FULL OUTER JOIN
Returns all records from both tables. Missing matches are filled with NULL values.

📌 Quick Summary:
✅ INNER JOIN = Matching data only
✅ LEFT JOIN = All left + matching right
✅ RIGHT JOIN = All right + matching left
✅ FULL JOIN = Everything from both tables

Mastering joins is essential for backend development, reporting, analytics, and database design.
🚀 SQL Interview Series #6 — ស្វែងយល់អំពី SQL Joins

SQL Join គឺជាគន្លឹះសំខាន់មួយនៅក្នុង Relational Database ដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងភ្ជាប់ទិន្នន័យពីតារាងច្រើនជាមួយគ្នាតាមរយៈ Key ឬ Column ដែលទាក់ទងគ្នា។

🔹 INNER JOIN
ទាញយកតែទិន្នន័យដែលមាននៅក្នុងតារាងទាំងពីរ។

🔹 LEFT JOIN
ទាញយកទិន្នន័យទាំងអស់ពីតារាងខាងឆ្វេង និងទិន្នន័យដែលផ្គូផ្គងពីតារាងខាងស្តាំ។ ប្រសិនបើមិនមានការផ្គូផ្គង នឹងបង្ហាញជា NULL។

🔹 RIGHT JOIN
ទាញយកទិន្នន័យទាំងអស់ពីតារាងខាងស្តាំ និងទិន្នន័យដែលផ្គូផ្គងពីតារាងខាងឆ្វេង។ ប្រសិនបើមិនមានការផ្គូផ្គង នឹងបង្ហាញជា NULL។

🔹 FULL OUTER JOIN
ទាញយកទិន្នន័យទាំងអស់ពីតារាងទាំងពីរ ហើយកន្លែងដែលមិនមានការផ្គូផ្គង នឹងបង្ហាញជា NULL។

📌 សង្ខេបខ្លីៗ
✅ INNER JOIN = ទិន្នន័យដែលផ្គូផ្គងគ្នា
✅ LEFT JOIN = ទិន្នន័យទាំងអស់ពីខាងឆ្វេង
✅ RIGHT JOIN = ទិន្នន័យទាំងអស់ពីខាងស្តាំ
✅ FULL JOIN = ទិន្នន័យទាំងអស់ពីតារាងទាំងពីរ

ការយល់ដឹងអំពី Join គឺជាជំនាញចាំបាច់សម្រាប់ Backend Developer, Data Analyst និង Software Engineer គ្រប់រូប។

29/05/2026

SQL Interview Series #5 — WHERE vs HAVING

Understanding the difference between WHERE and HAVING is essential for writing efficient SQL queries.

✅ WHERE

Filters rows before grouping and aggregation.
Cannot be used with aggregate functions like COUNT(), SUM(), or AVG().
Helps reduce the dataset before processing.

✅ HAVING

Filters grouped results after GROUP BY.
Designed for conditions involving aggregate functions.
Useful when you need to filter summarized data.

📌 Remember:

WHERE = Row-level filtering
HAVING = Group-level filtering

Mastering when to use each clause will help you write cleaner, faster, and more scalable SQL queries.
SQL Interview Series #5 — ភាពខុសគ្នារវាង WHERE និង HAVING

ការយល់ដឹងពី WHERE និង HAVING គឺជាមូលដ្ឋានសំខាន់សម្រាប់ការសរសេរ SQL Query ឱ្យមានប្រសិទ្ធភាព។

✅ WHERE

ប្រើសម្រាប់ Filter ទិន្នន័យជារៀងរាល់ Row មុនពេលធ្វើ Grouping ឬ Aggregation។
មិនអាចប្រើ Aggregate Functions ដូចជា COUNT() , SUM() ឬ AVG() បានទេ។
ជួយកាត់បន្ថយទិន្នន័យមុនពេល Database ដំណើរការ។

✅ HAVING

ប្រើសម្រាប់ Filter លទ្ធផលបន្ទាប់ពី GROUP BY។
អាចប្រើជាមួយ Aggregate Functions បាន។
សាកសមសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យលទ្ធផលដែលបានសង្ខេបរួច។

📌 ងាយចាំ៖

WHERE = Filter តាម Row
HAVING = Filter តាម Group

ការជ្រើសប្រើ Clause ត្រឹមត្រូវ នឹងធ្វើឱ្យ Query របស់អ្នកមានភាពស្អាត លឿន និងងាយថែទាំនៅពេល Project កាន់តែធំ។

Js coder

01/10/2026

29/09/2026

28/09/2026

28/06/2026

15/06/2026

02/06/2026

31/05/2026

31/05/2026

29/05/2026

29/05/2026

Address

Website

Alerts

Contact The School

Shortcuts

Share

Category

Listing takedown request