Базы данных | Access, SQL, Big Data
الذهاب إلى القناة على Telegram
Всё о базах данных простым языком. Сотрудничество: @max_excel РКН: vk.cc/cHhG5h
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Базы данных | Access, SQL, Big Data
تُعد قناة Базы данных | Access, SQL, Big Data (@databases_secrets) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 30 093 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 411 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 21 350 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 30 093 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 93، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.18%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.97% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 558 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 894 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل sql, субд, архитектура, собеседование, excel.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Всё о базах данных простым языком.
Сотрудничество: @max_excel
РКН: vk.cc/cHhG5h”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 27 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
30 093
المشتركون
-424 ساعات
-167 أيام
+9330 أيام
أرشيف المشاركات
SQL HowTo: TOP-N на субинтервалах
Автор периодически сталкивался с однотипными задачами вида "показать TOP-N позиций на каждом из вложенных интервалов некоторого периода", поэтому в этой статье он решил описать создание эффективного, но компактного запроса для PostgreSQL, который решает такую задачу.
Базы данных
Без каких навыков не обойтись в ИТ прямо сейчас?
Разбираемся с одной из самых популярных СУБД среди российских компаний
Умение работать с СУБД PostgreSQL — база, которая точно не будет лишней. В бесплатном курсе от Selectel собрали все необходимое для погружения: от основ реляционной модели до создания таблиц и работы со сложными запросами. Вы актуальную теорию, практические задания и экономию десятков часов на самостоятельных поисках информации.
Курс подойдет как для первого знакомства с PostgreSQL, так и чтобы освежить и структурировать знания. Регистрируйтесь и начните обучение бесплатно
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJoGXgV
Организуем High Availability PostgreSQL
Чтобы система долго работала без сбоев и перерывов, нужно поработать над отказоустойчивостью. В этой статье автор даст несколько способов её построить и покажет готовое решение.
Базы данных
Яндекс открыл исходный код YTsaurus Flow — фреймворка для потоковой обработки данных
Он обрабатывает события по мере поступления, а не ждёт, пока они накопятся для пакетной обработки. Инфраструктурную часть фреймворк берёт на себя: долгосрочное состояние хранит в динамических таблицах YTsaurus, а число партиций для каждого этапа подбирает автоматически и сам перераспределяет нагрузку между машинами. Код открыт под Apache 2.0.
Как это работает на практике, видно по кейсу Рекламы. Чтобы дообучать модели, нужно понять, кликнули ли по показанному объявлению, и приложить к этому ML-факторы. Раньше события раскладывали по почасовым таблицам, а клик мог попасть в соседний час, поэтому self-join показов и кликов через MapReduce делали, только дождавшись следующей таблицы. Уже при нарезке на почасовые таблицы промежуточные копии данных по несколько раз писались на диск и читались обратно.
Теперь события группируются по ключу на лету, и клик попадает в ту же запись состояния, что и показ. Тяжёлую очередь факторов (сотни терабайт в час в сжатом виде) в состояние не пишут: её читают с отставанием на час, когда клик, если он был, уже учтён.
В итоге задержка сократилась с десятка-другого часов примерно до двух, почти на порядок, и без лишней записи огромных объёмов данных.
Базы данных
Разработка баз данных: Интервью
0:17:38 Программист под Oracle и PL/SQL
0:20:13 Согласованность данных
0:25:38 Тесты в БД
0:28:55 API в базах данных
0:31:17 Хранение кода и системы контроля версий
0:33:38 CI & CD
0:40:00 Про администраторов баз данных (DBA)
0:42:47 Как происходят вмешательства в базу
0:49:13 Кодревью
0:58:04 Про бэкапы
0:59:07 Инструменты
1:01:53 Задачи в ритейле
1:06:28 Работа с большими данными
1:10:30 Чем хорош Oracle как провайдер БД
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/_liOxMtBNR8
Что почитать разработчику? Разборы Алексея Рыбака
Пишете backend и хотите глубже понимать архитектурные решения? В канале Алексея Рыбака есть что разобрать:
• Микросервисы – какой ценой? Почему они могут стать неподъёмным «налогом» для стартапа
• Очереди сообщений – что выбрать? Чем отличаются решения и для каких задач подходят
• AI – помощь или новая нагрузка? Как меняется работа мейнтейнеров PostgreSQL, когда генерировать отчёты об ошибках становится проще, чем проверять
А ещё – System Design Framework, производительность, масштабируемость и блокировки СУБД. В канале выходят и анонсы AI-митапов и обучения разработке с агентами
Начните с интересующей темы и подписывайтесь на канал Алексея!
Подписаться
#реклама 16+
О рекламодателе
Организация хранения исторических данных в Oracle
В этой статье автор разберет разные способы организации хранения исторических данных в Oracle. Под историческими данными будем понимать историю (лог) изменения данных в таблице.
Базы данных
Как оплачивать зарубежные сервисы в 2026 году?
Можно бегать между посредниками и бояться блокировок после оплаты, а можно выпустить международную карту Lumio Pay и пользоваться любимыми сервисами без рисков.
— выпуск карты за 2 минуты
— лучший курс пополнения на рынке (у конкурентов на 20% выше)
— пополнение рублями или криптой
— чистые BIN карт, оплата без риска блокировок
Пока все ищут идеальное решение, оно у тебя перед глазами: @LumioPay
Основы SQL
В этом ролике автор рассматривает на практике работу с основными командами языка запросов SQL.
00:00 Подготовка базы данных
04:36 Выбор данных (SELECT)
08:30 Указание текущей базы данных
09:58 Чувствительность к регистру
12:14 Выбор определенных колонок
15:28 Фильтрация с помощью WHERE
20:59 Фильтрация с И и ИЛИ
26:38 Поиск строки по шаблону
29:18 Свой среди чужих
31:26 NULL когда данные отсутствуют
34:27 Сортировка данных
38:37 Добавление записей
45:36 Обновление данных
52:32 Удаление данных
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/WhzZZqoM-AY
Хочешь быстро подтянуть свои знания в Excel и Google Sheets?
Устал собирать информацию по крупицам?
Тогда самое время воспользоваться специальным онлайн-курсом от Skillbox: «Excel + Google-таблицы с нуля до PRO», который научит тебя всем необходимым навыкам.
Ты получишь:
• Обучение, основанное на практике;
• Общение с наставником;
• Скидку 50%; 🎁
• Курс PowerPoint в подарок;
• Вечный доступ к курсам;
• Возможность рассрочки;
• Диплом Skillbox.
Не упусти такую возможность, прокачивай свои навыки: clck.ru/3RfjPF
Как мы продукт на PostgreSQL переводили
В этой статье автор поделится своими наработками как научить приложение работать с СУБД PostgreSQL и провести первую миграцию боевой системы.
Базы данных
Как ХК «Авангард» автоматизировал бизнес-аналитику?
После переезда на новую арену у клуба вырос объём данных о продажах билетов, кейтеринге и мерчандайзинге. Чтобы оперативно работать с этой информацией, «Авангард» автоматизировал отчётность и построил дашборды на Yandex DataLens и Yandex Cloud. Теперь бизнес-пользователи могут практически в реальном времени анализировать фактический спрос и сравнивать его с прогнозом. А с помощью нейроаналитика в DataLens можно просто задать вопрос по данным — система сама найдёт нужную информацию и сформулирует ответ. За три года выручка от продажи билетов выросла более чем на 80%. Подробнее о кейсе — в ролике.
👉 Узнать больше о Yandex DataLens
Деревья ltree в PostgreSQL – простым языком
В этой статье автор подробно разберет иерархические деревья ltree в PostgreSQL и расскажет о базовых приёмах извлечения данных из таких деревьев.
Базы данных
REKONFA: что интересного вас ждёт 15 октября
15 октября встречаемся на REKONFA — большой конференции Яндекс Рекламы.
На сцене:
— Глеб Доброрадных — о рекламном рынке и эффективности в сложных условиях
— Алексей Штоколов — о новых продуктах и технологиях
— Лиза Смирнова — о 360°-форматах и новых точках контакта
— Александр Пушной — о человеке и ИИ
— Александр Умаров — о персональном подходе, который помогает влюблять клиентов в бренд
— Яна Чурикова — об актуальных задачах предпринимателей
— Татьяна Мужицкая — о целях и энергии
— Антон Беляев — об индивидуальности и проектах, которые любят зрители
Вне сцены — зона продуктов Яндекс Рекламы, три игры, викторина, зоны Яндекс Ярда и eLama и нетворкинг.
15 октября, Москва, ВТБ Арена и онлайн. Участие бесплатное.
Зарегистрироваться
#реклама 16+
ya.rekonfa.ru
О рекламодателе
Основы работы в Oracle SQL Developer
В этом видеоуроке автор подробно и наглядно разбирает основы работы с бесплатной визуальной средой разработки Oracle SQL Developer, а также основные преимущества и недостатки использования данной среды.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/yZHAI9wfaE0
Открываете любое приложение — а там уже готовая подборка, как будто вас знают
Ленты, подборки товаров, плейлисты — все это собирает не человек, а система, которая учится на том, что вы смотрели и на что нажимали. Как именно она решает, что показать первым, — тема отдельная и интересная, особенно для тех, кто и так работает с данными каждый день.
30 сентября в 18:00 мск пройдет бесплатный вебинар karpovꓸcourses и AI Talent Hub ИТМО «Как устроена ваша лента: машинное обучение в рекомендательных системах».
Разберут:
- как из ваших действий собирается персональная лента;
- какую роль в этом играют данные и машинное обучение;
- как на реальных примерах устроены такие системы внутри.
Спикеры — Юлия Лим, менеджер по продукту программ ДПО AI Talent Hub ИТМО, и Денис Амбросов, инженер по машинному обучению, стрим-лид направления модельных рисков и рисков систем искусственного интеллекта.
Регистрируйтесь по ссылке — https://clc.to/erid_2W5zFJjEQVf
Запись эфира придет всем зарегистрированным.
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJjEQVf
Как был создан потоковый SQL-движок
Потоковый SQL-движок обеспечивает, чтобы результаты SQL-запросов всегда оставались актуальны, и их не приходилось пересчитывать. Даже в тех случаях, когда меняются данные, на которых основан запрос.
Базы данных
Excel - основа для анализа финансов
📌 Полезные приёмы, гайды, лайфхаки эксель и финансового анализа для начинающих на канале @fin_analytics.
Подписывайся и становись финансистом: @fin_analytics
Теория баз данных
В этом видеоуроке автор подробно разбирает основы баз данных.
00:55 Содержание
01:59 БД и СУБД: MySQL vs PostgreSQL
03:58 Состав БД: индексы, транзакции, триггеры
07:10 SQL vs NoSQL
11:40 Типы данных
15:27 Как описывать поля в ТЗ
17:31 Типы связей
19:55 Выбор типа поля
24:00 Как описывать связи в ТЗ
27:17 Как проектировать связи в БД
30:34 Ключи Primary и Foreign
34:30 Нормализация
36:48 Лайфхаки
39:18 Миграции, сиды, дампы
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/YdCGGBUCoDQ
Как собрать полноценную платформу для обработки, хранения и визуализации данных в едином интерфейсе
В гибридной инфраструктуре локальный и облачный контуры можно соединить через Cloud Interconnect по приватному каналу. Это позволяет распределять нагрузки между собственными мощностями и облаком в рамках одной инфраструктурной схемы.
Для работы с данными Yandex Cloud обновила on-premises-платформу Stackland, которая разворачивается внутри инфраструктуры компании. Теперь на ее базе можно собрать полноценную платформу данных из готовых PaaS-компонентов: ClickHouse и PostgreSQL для хранения и обработки, Object Storage и Trino для аналитики, Airflow для оркестрации процессов и DataLens для визуализации.
Для оптимизации хранения Intelligent Tiering автоматически распределяет данные между тремя классами Object Storage в зависимости от частоты обращения. А Billing API позволяет отслеживать расходы с детализацией до отдельных сервисов и ресурсов.
Таким образом, компании могут объединять локальную и облачную инфраструктуру, разворачивать платформу данных в собственном контуре и управлять затратами без необходимости собирать каждый компонент с нуля.
Базы данных
