متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
SQL задачи
الذهاب إلى القناة على Telegram
SQL задачи для подготовки к собеседованию. SQL тесты для проверки знаний. № 7065181110 SQL запросы к конкретной Базе данных с решением и разбором По вопросам рекламы: @anothertechrock
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام SQL задачи
تُعد قناة SQL задачи (@sqlquestions) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 10 078 مشتركاً، محتلاً المرتبة 12 205 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 65 041 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 10 078 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -16، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 12.71%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.75% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 281 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 579 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل sql, sqlquestions, шапка, order_table, архитектура.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“SQL задачи для подготовки к собеседованию.
SQL тесты для проверки знаний.
№ 7065181110
SQL запросы к конкретной Базе данных с решением и разбором
По вопросам рекламы: @anothertechrock”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 16 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
10 078
المشتركون
+524 ساعات
لا توجد بيانات7 أيام
-1630 أيام
أرشيف المشاركات
10 078
Банк ВТБ в поиске опытных системных аналитиков в Москве и Санкт-Петербурге!
Москва:
Системный аналитик
Санкт-Петербург:
Аналитик обязательной отчетности
Системный аналитик
Что нужно делать:
Будет много живых и интересных проектов, в которых ваши аналитические и коммуникативные способности востребованы в полном объеме.
Что вы получите:
- фокус на развитие: hard skills
- интересные задачи: более 150 крупных проектов и свыше 12 000 внедрений в год
- карьерный рост: возможность выбора направления для роста и развития
Оставляйте отклик и присоединяйтесь к команде, которая создает банк будущего для миллионов людей!
10 078
Что покажет следующий запрос: select id from Orders where year (date) > 2018;
10 078
Приглашаем в авторский телеграм-канал о Python! В нем:
🔺 топ ошибок новичков,
🔺 лайфхаки и трюки,
🔺 красивый код,
🔺 разбор вопросов с собеседований,
Тем, кто хочет понимать, что пишет: @python_in_depth
10 078
Твоя деятельность связана с аналитикой, финансами или статистикой? Хочешь прокачать свои навыки на практике и научиться визуализировать данные в Power BI?
Регистрируйся на бесплатный интенсив: https://clc.am/T65O2A
Ты научишься:
— работать в Power BI, Excel и Google Sheets;
— ориентироваться в базах данных и пирамидах метрик;
— настраивать автообновление отчёта;
— организовывать совместную работу с отчётами в Power BI Service;
— визуализировать данные.
Пройди интенсив до конца и получи в подарок электронную книгу издательства МИФ, а также возможность выиграть сертификат на 30 000 рублей для обучения в Skillbox.
10 078
Что покажет следующий запрос:
select concat(`index`," ", `city`) AS delivery_address from Orders;
10 078
Что делает спецсимвол '_' в паре с оператором LIKE: select * from Orders where customer_name like 'mik_';
10 078
Предположим, что создана таблица persons с колонками id, name, age. Какой запрос найдет средний возраст всех людей с возрастом не менее 18-ти лет?
10 078
Каким запросом можно заменить "Berlin" на "New-York", поле "City" в таблице "Customers"?
10 078
Каким запросом можно удалить все записи пользователей, зарегистрированных ранее '01-01-2016'?
10 078
Какое ключевое слово используется для фильтрации значений, полученных в результате применения агрегирующих функций в результатах запроса с использованием GROUP BY?
10 078
МФТИ ФПМИ, курс «Старт в Data Engineering»
Стартуем уже 9 декабря, успей записаться со скидкой 30% до 2 декабря: ссылка
На курсе вы:
- сможете автоматизировать процессы сбора, очистки и хранения данных;
- получите навыки работы с DWH, SQL, базовым Python;
- выполниете реальный проект под руководством преподавателей МФТИ.
Узнать подробнее и получить консультацию можно здесь:
ссылка
10 078
Поможем разобраться с основными шаблонами в Highload - кеширование, реплицирование, шардирование?
Подключайтесь 10 декабря в 20:00 к демо-уроку «Паттерны горизонтального масштабирования хранилищ».
Вместе с преподавателем Владиславом Родиным вы разберете наиболее популярные паттерны горизонтального масштабирования хранилищ - партиционирование, шардироване и репликацию. Особое внимание уделим базам данных, т.к. база данных является узким горлышком высоконагруженной системы и особое внимание при проектировании следует уделить именно этой части системы.
Демо-урок входит в программу продвинутого онлайн-курса «Highload Architect», созданного для разработчиков и архитекторов, которые хотят научиться работать с высоконагруженными системами.
Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/xQ8S/
10 078
Возможно ли использование одновременно двух агрегирующих функций: select min(price), max(price) from Orders;
