.gitattributes

@@ -1,5 +0,0 @@
-* text=auto eol=lf
-*.png binary
-*.pdf binary
-*.docx binary
-*.pgerd text

.github/workflows/ci.yml

@@ -1,36 +0,0 @@
-name: CI
-
-on:
-  push:
-    branches: [main]
-  pull_request:
-
-jobs:
-  check:
-    runs-on: ubuntu-latest
-    services:
-      postgres:
-        image: postgres:15-alpine
-        env:
-          POSTGRES_USER: postgres
-          POSTGRES_PASSWORD: postgres
-        ports: ["5432:5432"]
-        options: >-
-          --health-cmd "pg_isready -U postgres" --health-interval 5s --health-retries 10
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v4
-      - uses: actions/setup-python@v5
-        with:
-          python-version: "3.11"
-      - run: pip install ruff==0.14.0 psycopg2-binary==2.9.9 pandas==2.1.4 numpy==1.26.2
-      - name: Ruff (синтаксис и ошибки)
-        run: ruff check --select E9,F .
-      - name: Схема и импорт датасета
-        env:
-          PGPASSWORD: postgres
-          DB_USER: postgres
-          DB_PASSWORD: postgres
-        run: |
-          psql -h localhost -U postgres -f sql/create_schema.sql
-          python scripts/import_data.py
-          test "$(psql -h localhost -U postgres -d mobile_devices_db -tAc 'select count(*) from models')" -gt 900

.github/workflows/release.yml

@@ -1,23 +0,0 @@
-name: Release
-
-on:
-  push:
-    tags: ["v*"]
-
-jobs:
-  exe:
-    runs-on: windows-latest
-    permissions:
-      contents: write
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v4
-      - uses: actions/setup-python@v5
-        with:
-          python-version: "3.11"
-      - run: pip install pyinstaller psycopg2-binary==2.9.9 PyQt6==6.6.1
-      - name: Сборка .exe из однофайловой версии
-        run: pyinstaller --onefile --windowed --name MobileDevices scripts/exe/mobile_devices.py
-      - name: Файл в релиз
-        env:
-          GH_TOKEN: ${{ github.token }}
-        run: gh release upload "${{ github.ref_name }}" dist/MobileDevices.exe --clobber

README.en.md

@@ -1,76 +0,0 @@
-# Mobile Devices Database
-
-[Русский](README.md) · **English**
-
-[![CI](https://github.com/EDeev/mobiles_dataset/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/EDeev/mobiles_dataset/actions/workflows/ci.yml)
-[![Release](https://img.shields.io/github/v/release/EDeev/mobiles_dataset)](https://github.com/EDeev/mobiles_dataset/releases)
-
-Database design coursework: the 2025 mobile devices dataset split into a normalized PostgreSQL database,
-a PyQt6 desktop app to work with it, and a measurement of index gains with `EXPLAIN ANALYZE`.
-
-**Status:** coursework ("Database Design and Administration", Moscow Polytechnic University, 2025), completed
-
-![Models tab](docs/screenshots/models.png)
-
-**Stack:** Python 3.11 · PostgreSQL 15 · psycopg2 · PyQt6 · pandas · Docker
-
-## Features
-
-- 3NF schema of five tables (companies, processors, models, regions, prices) with foreign keys and
-  cascading actions
-- Import of the [Kaggle dataset](https://www.kaggle.com/datasets/abdulmalik1518/mobiles-dataset-2025)
-  (930 rows; 914 models and 4569 prices after cleaning) split into reference tables
-- App: adding companies, models with create, edit and delete, prices in five regions (Pakistan, India,
-  China, UAE, USA) with currency symbols, search by name, company and RAM, a price statistics tab
-- Index experiment: `EXPLAIN ANALYZE` queries before and after, plans saved in `sql/explain_results/`
-
-| Metric | No indexes | With indexes | Difference |
-|---|---|---|---|
-| Search | 0.234 ms | 0.089 ms | 62% faster |
-| Four-table JOIN | 18.6 ms | 0.95 ms | 95% faster |
-| Planner cost | 44.76 | 12.45 | 72% lower |
-| Rows scanned | 914 | 18 | 98% fewer |
-
-Measured on this dataset (hundreds of rows), so absolute times are fractions of a millisecond.
-
-## Quick start
-
-```bash
-git clone https://github.com/EDeev/mobiles_dataset.git && cd mobiles_dataset
-docker compose up -d                  # PostgreSQL 15 with the schema from sql/create_schema.sql
-pip install -r requirements.txt
-python scripts/import_data.py         # load the dataset
-python main.py                        # the app
-```
-
-A ready-made Windows build (`.exe`) is in the [releases](https://github.com/EDeev/mobiles_dataset/releases).
-
-## Without Docker
-
-1. Run `sql/create_schema.sql` in psql or pgAdmin as `postgres` — the script creates the
-   `mobile_devices_db` database itself.
-2. Set the connection with `DB_HOST`, `DB_PORT`, `DB_NAME`, `DB_USER`, `DB_PASSWORD`
-   (defaults: `localhost:5432`, `mobile_devices_db`, `admin` / `password`).
-3. `python scripts/import_data.py`, then `python main.py`.
-
-## Screenshots
-
-| Companies | Analytics |
-|---|---|
-| ![Companies](docs/screenshots/companies.png) | ![Analytics](docs/screenshots/analytics.png) |
-
-## License
-
-Coursework (Database Design and Administration, Moscow Polytechnic University, 2025). The code is open
-for study; there is no separate license. The dataset comes from Kaggle under its author's terms.
-
-## Author
-
-**Egor Deev** — [GitHub](https://github.com/EDeev) · [Telegram](https://t.me/DeevEgor) · [egor@deev.space](mailto:egor@deev.space)
-
----
-
-<div align="center">
-  <sub>⭐ If you find this project useful, give it a star on GitHub!</sub>
-  <p><sub>Made with ❤️ — <a href="https://deev.space">deev.space</a></sub></p>
-</div>

README.md

@@ -1,89 +1,290 @@
-# Mobile Devices Database
+# 📱 Mobile Devices Database Management System
 
-**Русский** · [English](README.en.md)
+**Комплексная система управления каталогом мобильных устройств с GUI-интерфейсом**
 
-[![CI](https://github.com/EDeev/mobiles_dataset/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/EDeev/mobiles_dataset/actions/workflows/ci.yml)
+[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.11+-blue.svg)](https://python.org)
-[![Release](https://img.shields.io/github/v/release/EDeev/mobiles_dataset)](https://github.com/EDeev/mobiles_dataset/releases)
+[![PostgreSQL](https://img.shields.io/badge/PostgreSQL-15.x-blue.svg)](https://postgresql.org)
+[![PyQt6](https://img.shields.io/badge/PyQt6-6.6+-green.svg)](https://pypi.org/project/PyQt6/)
+[![License](https://img.shields.io/badge/License-Academic-orange.svg)](#)
 
-Курсовая по проектированию баз данных: датасет мобильных устройств 2025 года, разложенный в
+## 🎯 Назначение проекта
-нормализованную базу PostgreSQL, десктопное приложение на PyQt6 для работы с ним и измерение
-выигрыша от индексов через `EXPLAIN ANALYZE`.
 
-**Статус:** учебный проект (курсовая «Проектирование и администрирование баз данных», Московский
+Курсовая работа по дисциплине "Проектирование и администрирование баз данных", представляющая собой полнофункциональную информационную систему для управления данными о мобильных устройствах. Проект демонстрирует практическое применение принципов реляционного моделирования, оптимизации производительности СУБД и создания современных desktop-приложений.
-Политех, 2025), завершён
 
-![Вкладка «Модели»](docs/screenshots/models.png)
+## 🏗️ Архитектура системы
 
-**Стек:** Python 3.11 · PostgreSQL 15 · psycopg2 · PyQt6 · pandas · Docker
+### Компонентная структура
-
+```
-## Возможности
+📦 mobile-devices-db/
-
+├── database.py                   # Слой доступа к данным (DAO)
-- Схема в 3НФ из пяти таблиц (компании, процессоры, модели, регионы, цены) с внешними ключами и
+├── main_window.py                # GUI-интерфейс на PyQt6
-  каскадными операциями
+├── main.py                       # Запускаемый файл
-- Импорт [датасета с Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets/abdulmalik1518/mobiles-dataset-2025)
+├── Mobiles Dataset 2025.csv      # Дата-сет данных
-  (930 строк, после очистки 914 моделей и 4569 цен) с разнесением по справочникам
+├── 🗃️ sql/                      # SQL-скрипты и схема БД
-- Приложение: добавление компаний, модели с добавлением, правкой и удалением, цены по пяти регионам (Пакистан,
+│   ├── create_schema.sql         # Создание нормализованной структуры
-  Индия, Китай, ОАЭ, США) с символами валют, поиск по названию, компании и RAM, вкладка статистики цен
+│   └── performance_analysis.sql  # Тестовые запросы для анализа
-- Эксперимент с индексами: запросы `EXPLAIN ANALYZE` до и после, планы сохранены в `sql/explain_results/`
+├── 🐍 scripts/                  # Python-модули системы
-
+│   └── import_data.py           # Система импорта и нормализации
-| Метрика | Без индексов | С индексами | Разница |
+├── 📊 docs/                     # Техническая документация
-|---|---|---|---|
+└── 📋 requirements.txt          # Зависимости проекта
-| Поиск | 0,234 мс | 0,089 мс | быстрее на 62 % |
-| JOIN четырёх таблиц | 18,6 мс | 0,95 мс | быстрее на 95 % |
-| Стоимость по планировщику | 44,76 | 12,45 | ниже на 72 % |
-| Просмотренные строки | 914 | 18 | меньше на 98 % |
-
-Измерено на этом датасете (сотни строк), поэтому абсолютные времена — доли миллисекунды.
-
-## Быстрый старт
-
-```bash
-git clone https://github.com/EDeev/mobiles_dataset.git && cd mobiles_dataset
-docker compose up -d                  # PostgreSQL 15 со схемой из sql/create_schema.sql
-pip install -r requirements.txt
-python scripts/import_data.py         # загрузка датасета
-python main.py                        # приложение
 ```
 
-Готовая сборка для Windows (`.exe`) — в [релизах](https://github.com/EDeev/mobiles_dataset/releases).
+### Технологический стек
+- **СУБД**: PostgreSQL 15.x с расширенными возможностями индексирования
+- **Backend**: Python 3.11+ с паттерном Singleton для управления соединениями
+- **Frontend**: PyQt6 с архитектурой Model-View-Controller
+- **Интеграция**: psycopg2 для типобезопасного взаимодействия с БД
 
-## Без Docker
+## ⚡ Ключевые особенности
 
-1. Выполните `sql/create_schema.sql` в psql или pgAdmin под пользователем `postgres` — скрипт сам
+### 🔧 Техническая реализация
-   создаёт базу `mobile_devices_db`.
+- **Нормализация до 3НФ**: Декомпозиция исходного CSV в 5 взаимосвязанных таблиц
-2. Задайте подключение переменными `DB_HOST`, `DB_PORT`, `DB_NAME`, `DB_USER`, `DB_PASSWORD`
+- **Референциальная целостность**: Система FK с каскадными операциями
-   (по умолчанию `localhost:5432`, `mobile_devices_db`, `admin` / `password`).
+- **Оптимизация производительности**: Стратегическое индексирование с 62-95% улучшением
-3. `python scripts/import_data.py`, затем `python main.py`.
+- **CRUD-функционал**: Полный спектр операций через интуитивный GUI
 
-## Как выглядит
+### 📈 Результаты оптимизации
+| Метрика | До оптимизации | После оптимизации | Улучшение |
+|---------|----------------|-------------------|-----------|
+| Время выполнения поиска | 0.234 мс | 0.089 мс | **62% быстрее** |
+| JOIN-запросы (4 таблицы) | 18.6 мс | 0.95 мс | **95% быстрее** |
+| Стоимость по планировщику | 44.76 ед. | 12.45 ед. | **72% снижение** |
+| Обработанные строки | 914 (фильтрация) | 18 (прямой доступ) | **98% сокращение** |
 
-| Компании | Аналитика |
+### 🌍 Функциональные возможности
-|---|---|
+- **Интеллектуальный поиск** по множественным атрибутам устройств
-| ![Компании](docs/screenshots/companies.png) | ![Аналитика](docs/screenshots/analytics.png) |
+- **Валютная локализация** ценовой информации (5 регионов)
+- **Автоматический импорт** данных с нормализацией на лету
+- **Аналитические отчеты** с региональной статистикой
 
-## Структура
+## 📊 Источники данных
 
-```
+Проект использует актуальный датасет мобильных устройств 2025 года:
-database.py               доступ к БД (синглтон, параметризованные запросы)
+- **Источник**: [Kaggle - Mobiles Dataset 2025](https://www.kaggle.com/datasets/abdulmalik1518/mobiles-dataset-2025)
-main_window.py, main.py   приложение на PyQt6
+- **Размер**: 1000+ записей устройств
-scripts/import_data.py    импорт и нормализация датасета
+- **Охват**: Основные производители (Apple, Samsung, Xiaomi, OnePlus, etc.)
-scripts/exe/              однофайловая версия приложения для сборки .exe
+- **Регионы**: Пакистан, Индия, Китай, США, ОАЭ
-sql/                      схема, запросы для анализа производительности, ERD, результаты EXPLAIN
+
-docs/report.*             отчёт по курсовой (md, docx, pdf)
+## 🚀 Быстрый старт
+
+### Системные требования
+- **Python 3.11+** с поддержкой venv
+- **PostgreSQL 15.x** с административными правами
+- **4GB RAM** (рекомендуется 8GB для больших наборов данных)
+
+### Установка и настройка
+
+1. **Клонирование репозитория**
+   ```bash
+   git clone https://github.com/username/mobile-devices-db.git
+   cd mobile-devices-db
+   ```
+
+2. **Создание виртуального окружения**
+   ```bash
+   python -m venv venv
+   source venv/bin/activate  # Linux/macOS
+   # или
+   venv\Scripts\activate     # Windows
+   ```
+
+3. **Установка зависимостей**
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+
+4. **Настройка PostgreSQL**
+   ```sql
+   -- Создание пользователя и БД
+   CREATE USER admin WITH PASSWORD 'your_password';
+   CREATE DATABASE mobile_devices_db OWNER admin;
+   GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mobile_devices_db TO admin;
+   ```
+
+5. **Развертывание схемы данных**
+   ```bash
+   psql -U admin -d mobile_devices_db -f sql/create_schema.sql
+   ```
+
+6. **Импорт тестовых данных**
+   ```bash
+   python scripts/import_data.py
+   ```
+
+7. **Запуск приложения**
+   ```bash
+   python scripts/main_window.py
+   ```
+
+## 📊 Структура базы данных
+
+### Реляционная модель (3НФ)
+```mermaid
+erDiagram
+    COMPANIES ||--o{ MODELS : manufactures
+    PROCESSORS ||--o{ MODELS : uses
+    MODELS ||--o{ PRICES : "has prices in"
+    REGIONS ||--o{ PRICES : "contains prices"
+    
+    COMPANIES {
+        int company_id PK
+        varchar company_name UK
+    }
+    
+    MODELS {
+        int model_id PK
+        varchar model_name
+        int company_id FK
+        int processor_id FK
+        varchar ram
+        varchar battery_capacity
+        int launched_year
+    }
+    
+    PRICES {
+        int price_id PK
+        int model_id FK
+        int region_id FK
+        decimal price
+        varchar currency
+    }
 ```
 
-## Лицензия
+### Ключевые таблицы
+- **Companies**: Справочник производителей (19 уникальных компаний)
+- **Models**: Каталог устройств (914 моделей с техническими характеристиками)
+- **Processors**: Справочник процессоров (217 уникальных чипсетов)
+- **Regions**: Географические регионы ценообразования (5 регионов)
+- **Prices**: Региональная ценовая информация (4,569 записей)
 
-Учебный проект (Проектирование и администрирование баз данных, Московский Политех, 2025). Код открыт
+## 🎨 Пользовательский интерфейс
-для изучения, отдельной лицензии нет. Датасет — с Kaggle, на условиях его автора.
 
-## Автор
+### Основные компоненты
+- **📋 Каталог компаний**: Обзор производителей с количеством моделей
+- **📱 Управление моделями**: CRUD-операции с техническими характеристиками
+- **💰 Ценовое управление**: Редактирование цен с валютной локализацией
+- **📊 Аналитическая панель**: Региональная статистика и отчеты
 
-**Деев Егор Викторович** — [GitHub](https://github.com/EDeev) · [Telegram](https://t.me/DeevEgor) · [egor@deev.space](mailto:egor@deev.space)
+### Функциональные возможности
+```python
+# Пример поискового запроса
+def search_models(self, search_text: str):
+    """Интеллектуальный поиск по множественным атрибутам"""
+    return self.db.search_models(search_text)
+
+# Валютная локализация
+CURRENCY_MAP = {
+    'Pakistan': ('PKR', '₨'),
+    'India': ('INR', '₹'),
+    'China': ('CNY', '¥'),
+    'USA': ('USD', '$'),
+    'Dubai': ('AED', 'د.إ')
+}
+```
+
+## 🔍 Анализ производительности
+
+### Методология тестирования
+Комплексный анализ производительности выполнен с использованием PostgreSQL EXPLAIN ANALYZE:
+
+#### Тестовые сценарии
+1. **Простые селективные запросы** - поиск по названию компании
+2. **Многотабличные JOIN** - получение полной информации об устройствах
+3. **Агрегирующие операции** - статистические запросы с группировкой
+4. **Поиск по характеристикам** - фильтрация по техническим параметрам
+
+#### Стратегия оптимизации
+```sql
+-- Базовые B-tree индексы
+CREATE INDEX idx_companies_name ON companies(company_name);
+CREATE INDEX idx_models_company_id ON models(company_id);
+
+-- Составные индексы для комплексных запросов
+CREATE INDEX idx_models_ram_battery ON models(ram, battery_capacity);
+
+-- Функциональные индексы для LIKE-операций
+CREATE INDEX idx_companies_name_pattern ON companies(company_name varchar_pattern_ops);
+```
+
+## 📈 Практические результаты
+
+### Количественные показатели
+- **Импорт данных**: 930 записей устройств с 100% целостностью
+- **Нормализация**: 60% сокращение избыточности данных
+- **Производительность**: 95% улучшение для сложных JOIN-запросов
+- **Индексирование**: 72% снижение стоимости по планировщику
+
+### Качественные достижения
+- Полная автоматизация процесса нормализации данных
+- Интуитивный GUI с поддержкой валютной локализации
+- Масштабируемая архитектура для enterprise-развертывания
+- Комплексная система мониторинга производительности
+
+## 🔧 Документация
+
+- **[Техническая документация](docs/README.md)** - Подробное описание архитектуры и API
+- **[Отчет по курсовой работе](docs/report.md)** - Полный академический отчет
+- **[SQL-скрипты](sql/)** - Схемы БД и запросы для анализа производительности
+
+### Конфигурация базы данных
+```python
+# Параметры подключения
+DATABASE_CONFIG = {
+    'host': 'localhost',
+    'port': 5432,
+    'database': 'mobile_devices_db',
+    'user': 'admin',
+    'password': 'your_password'
+}
+```
+
+### Основные зависимости
+```
+psycopg2-binary==2.9.9    # PostgreSQL adapter
+PyQt6==6.6.1              # GUI framework  
+pandas==2.1.4             # Data processing
+numpy==1.26.2             # Numerical computing
+```
+
+## 🚀 Перспективы развития
+
+### Краткосрочные цели
+- **Веб-интерфейс**: Реализация REST API на FastAPI
+- **Автоматизация**: Интеграция с внешними API для обновления каталога
+- **Мониторинг**: Real-time дашборды производительности
+
+### Долгосрочная стратегия
+- **Machine Learning**: Прогнозирование ценовых тенденций
+- **Микросервисы**: Архитектурная модернизация для cloud-deployment
+- **Аналитика**: Интеграция с Apache Kafka для stream-processing
+
+## 📚 Академическая ценность
+
+Проект демонстрирует практическое применение ключевых концепций:
+
+### Теоретические основы
+- **Нормализация реляционных данных** до третьей нормальной формы
+- **Оптимизация производительности СУБД** через стратегическое индексирование
+- **Архитектурные паттерны** для desktop-приложений с базами данных
+
+### Практические навыки
+- Проектирование и реализация нормализованных схем данных
+- Анализ и оптимизация производительности SQL-запросов
+- Создание многокомпонентных приложений с GUI-интерфейсом
+
+## 📄 Лицензия
+
+Этот проект создан в учебных целях как курсовая работа по дисциплине "Проектирование и администрирование баз данных" в Московском Политехническом Университете, 2024-2025 учебный год.
+
+## 👨‍💻 Автор
+
+**Деев Егор Викторович** - Backend Developer  
+- GitHub: [@EDeev](https://github.com/EDeev)
+- Email: egor@deev.space
+- Telegram: [@Egor_Deev](https://t.me/Egor_Deev)
 
 ---
 
 <div align="center">
-  <sub>⭐ Если проект оказался полезным, поставьте звёздочку на GitHub!</sub>
+  <p><sub>Создано с ❤️ от вашего дорогого - deev.space ©</sub></p>
-  <p><sub>Сделано с ❤️ — <a href="https://deev.space">deev.space</a></sub></p>
 </div>

compose.yaml

@@ -1,20 +0,0 @@
-# Локальный PostgreSQL 15 со схемой курсовой: docker compose up -d
-services:
-  db:
-    image: postgres:15-alpine
-    environment:
-      POSTGRES_USER: postgres
-      POSTGRES_PASSWORD: postgres
-    ports:
-      - "5432:5432"
-    volumes:
-      - ./docker/00-roles.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/00-roles.sql:ro
-      - ./sql/create_schema.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/01-schema.sql:ro
-      - pgdata:/var/lib/postgresql/data
-    healthcheck:
-      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres -d mobile_devices_db"]
-      interval: 5s
-      retries: 20
-
-volumes:
-  pgdata:

database.py

@@ -1,5 +1,4 @@
 # db/database.py
-import os
 import psycopg2
 from psycopg2.extras import RealDictCursor
 from typing import List, Dict, Any, Optional
@@ -21,13 +20,8 @@ class Database:
             cls._instance = super().__new__(cls)
         return cls._instance
     
-    def __init__(self, host=None, port=None, database=None, user=None, password=None):
+    def __init__(self, host='localhost', port=5432, database='mobile_devices_db', 
-        # Параметры подключения: аргументы, затем переменные окружения DB_*, затем значения для локальной разработки
+                 user='admin', password='password'):
-        host = host or os.environ.get('DB_HOST', 'localhost')
-        port = port or int(os.environ.get('DB_PORT', '5432'))
-        database = database or os.environ.get('DB_NAME', 'mobile_devices_db')
-        user = user or os.environ.get('DB_USER', 'admin')
-        password = password or os.environ.get('DB_PASSWORD', 'password')
         if not hasattr(self, 'initialized'):
             self.connection_params = {
                 'host': host,

docker/00-roles.sql

@@ -1,2 +0,0 @@
--- Роль приложения для локального стенда (значения по умолчанию из database.py)
-CREATE ROLE admin LOGIN SUPERUSER PASSWORD 'password';

main.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 import sys
 import logging
 from PyQt6.QtWidgets import QApplication
+from PyQt6.QtCore import Qt
 
 from main_window import MainWindow
 

main_window.py

@@ -1,14 +1,15 @@
 # ui/main_window.py
+import sys
 from PyQt6.QtWidgets import (
-    QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout,
+    QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout,
     QTableWidget, QTableWidgetItem, QPushButton, QTabWidget,
     QLabel, QLineEdit, QComboBox, QSpinBox, QMessageBox,
     QDialog, QFormLayout, QDialogButtonBox, QHeaderView,
     QToolBar, QStatusBar, QGroupBox, QTextEdit, QInputDialog
 )
-from PyQt6.QtCore import Qt
+from PyQt6.QtCore import Qt, QTimer, pyqtSignal
-from PyQt6.QtGui import QAction, QFont
+from PyQt6.QtGui import QAction, QIcon, QFont
-from typing import Dict, Any
+from typing import Optional, Dict, Any
 import logging
 
 # Импортируем наш модуль БД
@@ -189,9 +190,6 @@ class PriceDialog(QDialog):
     def load_prices(self):
         """Загрузка цен из БД"""
         prices = self.db.get_model_prices(self.model_id)
-        # При включённой сортировке строки переставляются прямо во время заполнения,
-        # и кнопки строки оказываются привязаны к чужим записям — выключаем её на время
-        self.prices_table.setSortingEnabled(False)
         self.prices_table.setRowCount(len(prices))
         
         for row, price_data in enumerate(prices):
@@ -216,9 +214,6 @@ class PriceDialog(QDialog):
             delete_btn = QPushButton("Удалить")
             delete_btn.clicked.connect(lambda checked, pid=price_data['price_id']: self.delete_price(pid))
             self.prices_table.setCellWidget(row, 3, delete_btn)
-        # сортировку возвращаем только после заполнения (см. начало функции)
-        self.prices_table.setSortingEnabled(True)
-
     
     def add_update_price(self):
         """Добавление или обновление цены"""
@@ -430,9 +425,6 @@ class MainWindow(QMainWindow):
     def load_companies(self):
         """Загрузка списка компаний"""
         companies = self.db.get_all_companies()
-        # При включённой сортировке строки переставляются прямо во время заполнения,
-        # и кнопки строки оказываются привязаны к чужим записям — выключаем её на время
-        self.companies_table.setSortingEnabled(False)
         self.companies_table.setRowCount(len(companies))
         
         for row, company in enumerate(companies):
@@ -450,9 +442,6 @@ class MainWindow(QMainWindow):
             count_item = QTableWidgetItem(str(company['models_count']))
             count_item.setTextAlignment(Qt.AlignmentFlag.AlignCenter)
             self.companies_table.setItem(row, 2, count_item)
-        # сортировку возвращаем только после заполнения (см. начало функции)
-        self.companies_table.setSortingEnabled(True)
-
     
     def load_models(self, search_text=""):
         """Загрузка списка моделей"""
@@ -461,9 +450,6 @@ class MainWindow(QMainWindow):
         else:
             models = self.db.get_all_models()
         
-        # При включённой сортировке строки переставляются прямо во время заполнения,
-        # и кнопки строки оказываются привязаны к чужим записям — выключаем её на время
-        self.models_table.setSortingEnabled(False)
         self.models_table.setRowCount(len(models))
         
         for row, model in enumerate(models):
@@ -522,9 +508,6 @@ class MainWindow(QMainWindow):
             delete_btn = QPushButton("🗑️ Удалить")
             delete_btn.clicked.connect(lambda checked, mid=model['model_id']: self.delete_model(mid))
             self.models_table.setCellWidget(row, 10, delete_btn)
-        # сортировку возвращаем только после заполнения (см. начало функции)
-        self.models_table.setSortingEnabled(True)
-
     
     def add_company(self):
         """Добавление новой компании"""

scripts/import_data.py

@@ -1,9 +1,8 @@
-import os
-import sys
 import pandas as pd
 import psycopg2
+from psycopg2.extras import execute_values
 import re
-from typing import Optional, Dict
+from typing import Optional, Dict, Tuple
 import logging
 
 # Настройка логирования
@@ -246,13 +245,12 @@ class MobileDataImporter:
 # Использование скрипта
 if __name__ == "__main__":
     # Конфигурация подключения к БД
-    # Параметры подключения — из переменных окружения DB_* (по умолчанию — локальная разработка)
     db_config = {
-        'host': os.environ.get('DB_HOST', 'localhost'),
+        'host': 'localhost',
-        'port': int(os.environ.get('DB_PORT', '5432')),
+        'port': 5432,
-        'database': os.environ.get('DB_NAME', 'mobile_devices_db'),
+        'database': 'mobile_devices_db',
-        'user': os.environ.get('DB_USER', 'admin'),
+        'user': 'admin',
-        'password': os.environ.get('DB_PASSWORD', 'password'),
+        'password': 'password'  # Замените на ваш пароль
     }
     
     # Создаем импортер и выполняем импорт
@@ -260,9 +258,6 @@ if __name__ == "__main__":
     
     try:
         importer.connect()
-        # Датасет лежит в корне репозитория; другой файл можно передать первым аргументом
+        importer.import_data('Mobiles Dataset 2025.csv')  # Укажите путь к вашему файлу
-        csv_path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else os.path.join(
-            os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))), 'Mobiles Dataset 2025.csv')
-        importer.import_data(csv_path)
     finally:
         importer.disconnect()

sql/explain_results/без_индексов.csv

@@ -1,14 +1,14 @@
-"QUERY PLAN"
+"QUERY PLAN"
-"Sort  (cost=44.76..44.84 rows=31 width=245) (actual time=0.216..0.217 rows=18 loops=1)"
+"Sort  (cost=44.76..44.84 rows=31 width=245) (actual time=0.216..0.217 rows=18 loops=1)"
-"  Sort Key: c.company_name, m.model_name"
+"  Sort Key: c.company_name, m.model_name"
-"  Sort Method: quicksort  Memory: 25kB"
+"  Sort Method: quicksort  Memory: 25kB"
-"  ->  Hash Join  (cost=17.20..43.99 rows=31 width=245) (actual time=0.055..0.180 rows=18 loops=1)"
+"  ->  Hash Join  (cost=17.20..43.99 rows=31 width=245) (actual time=0.055..0.180 rows=18 loops=1)"
-"        Hash Cond: (m.company_id = c.company_id)"
+"        Hash Cond: (m.company_id = c.company_id)"
-"        ->  Seq Scan on models m  (cost=0.00..26.71 rows=31 width=31) (actual time=0.038..0.159 rows=18 loops=1)"
+"        ->  Seq Scan on models m  (cost=0.00..26.71 rows=31 width=31) (actual time=0.038..0.159 rows=18 loops=1)"
-"              Filter: (((ram)::text ~~ '%8GB%'::text) AND ((battery_capacity)::text ~~ '%5000%'::text))"
+"              Filter: (((ram)::text ~~ '%8GB%'::text) AND ((battery_capacity)::text ~~ '%5000%'::text))"
-"              Rows Removed by Filter: 896"
+"              Rows Removed by Filter: 896"
-"        ->  Hash  (cost=13.20..13.20 rows=320 width=222) (actual time=0.010..0.010 rows=19 loops=1)"
+"        ->  Hash  (cost=13.20..13.20 rows=320 width=222) (actual time=0.010..0.010 rows=19 loops=1)"
-"              Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 9kB"
+"              Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 9kB"
-"              ->  Seq Scan on companies c  (cost=0.00..13.20 rows=320 width=222) (actual time=0.004..0.005 rows=19 loops=1)"
+"              ->  Seq Scan on companies c  (cost=0.00..13.20 rows=320 width=222) (actual time=0.004..0.005 rows=19 loops=1)"
-"Planning Time: 0.155 ms"
+"Planning Time: 0.155 ms"
-"Execution Time: 0.234 ms"
+"Execution Time: 0.234 ms"

sql/explain_results/с_индексами.csv

@@ -1,6 +1,6 @@
-"schemaname","n_tup_ins","n_tup_upd","n_tup_del","seq_scan","seq_tup_read","idx_scan","idx_tup_fetch"
+"schemaname","n_tup_ins","n_tup_upd","n_tup_del","seq_scan","seq_tup_read","idx_scan","idx_tup_fetch"
-"public","19","0","0","33","589","934","915"
+"public","19","0","0","33","589","934","915"
-"public","914","0","0","32","27420","5520","4702"
+"public","914","0","0","32","27420","5520","4702"
-"public","4569","0","0","26","109656","4750","565"
+"public","4569","0","0","26","109656","4750","565"
-"public","5","0","0","9","30","4594","4594"
+"public","5","0","0","9","30","4594","4594"
-"public","217","0","0","8","1302","1141","924"
+"public","217","0","0","8","1302","1141","924"