Data Science. SQL hub
الذهاب إلى القناة على Telegram
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science. SQL hub
تُعد قناة Data Science. SQL hub (@sqlhub) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 35 911 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 635 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 17 843 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 35 911 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 10، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -14، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.19%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.64% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 943 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 309 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 17.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل sql, индекс, postgres, index, sqlite.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“По всем вопросам- @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
РКН: https://vk.cc/cIi9vo
#VRHSZ”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 26 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
35 911
المشتركون
-1424 ساعات
+417 أيام
+1030 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أغسطس '26
أغسطس '26
+302
في 34 قنوات
يوليو '26
+378
في 42 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+245
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '26
+272
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+220
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+398
في 22 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+483
في 45 قنوات
Get PRO
يناير '26
+634
في 128 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+353
في 3 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+623
في 49 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+373
في 16 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+519
في 38 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+328
في 13 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+3 300
في 123 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+642
في 71 قنوات
Get PRO
مايو '25
+434
في 4 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+513
في 28 قنوات
Get PRO
مارس '25
+326
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+541
في 42 قنوات
Get PRO
يناير '25
+1 884
في 59 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+935
في 62 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+1 515
في 193 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+1 959
في 66 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+1 275
في 200 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+1 054
في 43 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+1 069
في 52 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+1 419
في 59 قنوات
Get PRO
مايو '24
+1 087
في 39 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+1 314
في 47 قنوات
Get PRO
مارس '24
+1 548
في 26 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+1 855
في 8 قنوات
Get PRO
يناير '24
+2 203
في 45 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+861
في 41 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+3 544
في 43 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+977
في 18 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+996
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+1 461
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+866
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+669
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+453
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+512
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+541
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+3 419
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+946
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+727
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+1 282
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+580
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+1 026
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+248
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+345
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+611
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+3 409
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+582
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+573
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 26 أغسطس | +3 | |||
| 25 أغسطس | +6 | |||
| 24 أغسطس | +15 | |||
| 23 أغسطس | +25 | |||
| 22 أغسطس | +26 | |||
| 21 أغسطس | +22 | |||
| 20 أغسطس | +19 | |||
| 19 أغسطس | +2 | |||
| 18 أغسطس | +13 | |||
| 17 أغسطس | +13 | |||
| 16 أغسطس | +9 | |||
| 15 أغسطس | +9 | |||
| 14 أغسطس | +11 | |||
| 13 أغسطس | +12 | |||
| 12 أغسطس | +3 | |||
| 11 أغسطس | +8 | |||
| 10 أغسطس | +15 | |||
| 09 أغسطس | +4 | |||
| 08 أغسطس | +10 | |||
| 07 أغسطس | +9 | |||
| 06 أغسطس | +18 | |||
| 05 أغسطس | +11 | |||
| 04 أغسطس | +14 | |||
| 03 أغسطس | +11 | |||
| 02 أغسطس | +7 | |||
| 01 أغسطس | +7 |
منشورات القناة
🔥 LatticeDB - локальная база для Graph RAG и памяти AI-агентов
Проект объединяет в одном embedded-движке сразу три способа работы с данными:
* граф связей
* векторный поиск через HNSW
* полнотекстовый поиск BM25
Вся база хранится в одном файле - без отдельного сервера и сложной конфигурации. Есть bindings для Python, TypeScript/Node.js и Go.
Подходит для Graph RAG, agent memory и локальных knowledge-систем.
https://readhacker.news/s/73wnt
| 2 |  ✔️ OpenAI усилила защиту в Codex в ответ на инциденты удаления файлов
Руководитель Codex Тибо Соттьё подвёл итог изменениям последних недель, которые снижают риск деструктивных действий Codex.
🟡Контекст
Месяц назад в сети появились жалобы на то, что GPT-5.6 в Codex делает с файлами то, о чем его не просили.
Самый серьезный кейс - команда, которая должна была почистить за собой временные файлы, вместо этого удаляла файлы пользователя.
В ходе разбора выяснили, что Codex создает временные папки и потом чистит их, и в редких случаях чистил неправильно - он переиспользовал под временную работу системную переменную окружения, а некорректная команда очистки затем указывала на настоящий домашний каталог вместо временной папки.
Второй случай проще - модель удаляла или перезаписывала временный путь, не посмотрев, что там уже лежит.
По итогам расследования добавили дополнительную защиту на нескольких уровнях:
🟢Инструкции самой модели.
Codex теперь обязан проверять, что именно он собирается удалить, заводить временные каталоги заново, не переиспользовать системные переменные окружения, выбирать обратимые действия и останавливаться, когда масштаб операции неясен.
🟢Проверки на исполнении.
Механизм, который выявляет рискованные команды удаления и отправляет их на ревью, усилили. Если команду отклонили, модель направляют к более безопасному способу.
🟢Ужесточение Full access.
Включить полный доступ случайно стало труднее, предупреждения переписали понятнее, а самые рискованные сочетания разрешений дополнительно ограничили.
🟢Обновленный Auto-review.
Он стал лучше распознавать деструктивные действия.
🟢Тесты и обучение.
OpenAI собрала условия и данные, воспроизводящие найденные сбои. Сейчас добавляются RL-задачи и грейдеры под эти риски, а деструктивные действия вычищаются из обучающих данных.
🟡Что советуют делать самим
Обновлять Codex и работать в одном из режимов песочницы - Ask for approval или Approve for me.
Full access включать только там, где среде можно доверять и откуда легко восстановиться.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 970 |
| 3 |  🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921 | 1 249 |
| 4 |  +3🖥 Учим SQL не по учебнику, а расследуя преступления
В Steam выходит Ghost in the SQL - детективная игра, где главный инструмент расследования не лупа и не допросы, а SQL-запросы.
Чтобы найти подозреваемого, восстановить события или докопаться до нужной улики, придётся работать с базами данных, фильтровать информацию, связывать таблицы и писать запросы.
Каждое дело постепенно знакомит с SQL через практику - от простых выборок до более сложного анализа данных.
Обещают разные расследования - поджоги, убийства и другие преступления.
Редкий случай, когда SELECT, JOIN и WHERE действительно помогают найти преступника.
https://store.steampowered.com/app/5072430/Ghost_in_the_SQL_Data/ | 1 549 |
| 5 |  +2🌟 Turbovec: библиотека векторного поиска на основе гугловского TurboQuant
Библиотека написана на Rust, есть привязки для Python, а в основе - TurboQuant, алгоритм сжатия векторов, который Google описали в статье, принятой на ICLR 2026.
Сама библиотека к Google отношения не имеет, это независимая реализация чужого алгоритма.
🟡Turbovec сжимает данные примерно в восемь раз
Коллекция из 10 миллионов документов, занимающая в исходном виде 31 гигабайт, умещается в 4. Поиск при этом, как утверждает автор, идёт быстрее, чем в FAISS - одного из самых распространённых инструментов в этой области.
По замерам turbovec обгоняет FAISS в среднем в 3,4-3,5 раза при 4-битном сжатии и на 20-26% при 2-битном, в зависимости от железа.
🟡Удобные мелочи
Индекс не нужно предварительно обучать - векторы просто добавляются по мере поступления.
Сохранение инкрементальное, на диск уходит только то, что изменилось с прошлого раза, поэтому даже на большом индексе это занимает миллисекунды.
Поиску можно передать список разрешённых документов - скажем, чтобы пользователь видел только свои файлы.
Удаление работает по постоянным идентификаторам, ссылки на записи не плывут.
Тем, кто уже сидит на LangChain, LlamaIndex, Haystack или Agno, автор предлагает готовые адаптеры - меняется одна строка импорта, остальной код остаётся как был.
📌Лицензирование: MIT License
🖥 Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VectorSearch #TurboQuant #Rust | 1 225 |
| 6 | SQL как ремесло и SQL как инструмент бизнеса — разные навыки
Владеть SQL — значит написать корректный запрос под любую задачу. Работать продуктовым аналитиком — значит понять, какую задачу решает заказчик, и превратить выгрузку в ответ на его вопрос. Первое проверяется тестом на соединениях таблиц, второе — на реальных проектах.
25 августа karpovꓸcourses проводят бесплатный вебинар про этот второй пласт. На реальных задачах разберут:
— какие вопросы задать до запроса, чтобы выгрузка отвечала на задачу заказчика;
— как проверять данные после выгрузки и находить ошибки, которые SQL не подсвечивает;
— типичные ловушки в расчетах, из-за которых технически верный запрос дает неверный ответ;
— как переводить таблицу с цифрами в вывод для бизнеса.
Разбирает Дмитрий Бакаев — продуктовый аналитик в «Передовых Платежных Решениях» и выпускник курса «Аналитик данных» karpovꓸcourses. Вопросы принимает в эфире.
За регистрацию сразу приходит карьерный гайд по профессиям в аналитике, после эфира — запись вебинара
Регистрируйтесь по ссылке — https://clc.to/erid_2W5zFJogLHX
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJogLHX | 1 423 |
| 7 | Как называется механизм PostgreSQL, позволяющий ограничить видимость строк в таблице для пользователя на основе определенных правил (политик)? | 1 685 |
| 8 |  Готовитесь или интересуетесь поступлением в ШАД в 2027 году?
До 24 августа идет набор в текущий поток подготовки ШАД Хелпер.
Программа рассчитана на 11 месяцев и охватывает все темы, необходимые для успешной сдачи экзамена в ШАД: линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей, дискретная математика, алгоритмы и анализ данных.
Основная задача курса - не просто пройти теорию, а научиться решать задачи именно в формате вступительных:
- с проверяемыми домашними
- обратной связью
- пробными экзаменами.
Преподают опытные преподаватели с учеными степенями из МГУ и МФТИ.
Уже 120+ учеников поступили в ШАД и ML-магистратуры.
До 24 августа - скидка 30% на первый взнос по промокоду START30
Если не поступите - зачислим на следующий поток бесплатно.
Вы также можете попробовать обучение и если в первые две недели поймёте, что формат вам не подходит - вернём деньги.
→ Посмотреть формат, программу и стоимость курса по ссылке | 1 707 |
| 9 | 🔥 SQL-совет: `COUNT(*)` иногда можно вообще не считать
Если в PostgreSQL тебе нужно не точное число строк, а быстрая оценка размера огромной таблицы, не запускай:
SELECT COUNT(*) FROM events;
На большой таблице это может читать миллионы строк.
Для быстрой оценки можно взять статистику PostgreSQL:
SELECT reltuples::bigint
FROM pg_class
WHERE relname = 'events';
reltuples хранит примерную оценку количества строк, которую PostgreSQL обновляет после ANALYZE и VACUUM.
Это полезно для админок, мониторинга, дашбордов и проверок вида «в таблице примерно 10 млн или 100 млн строк?», где абсолютная точность не нужна.
А если нужна актуальная оценка:
ANALYZE events;
После этого reltuples станет ближе к реальному количеству строк.
На таблицах в сотни миллионов строк разница между мгновенной оценкой и настоящим COUNT(*) может быть огромной. | 1 997 |
| 10 |  ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️
24 сентября Yandex Cloud проведёт ежегодную флагманскую технологическую конференцию Yandex Scale 2026.
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
В программе четыре продуктовых трека — AI, Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps, — и отдельный углублённый технологический трек DeepTech, который пройдёт только онлайн.
В треке Data расскажем, как Yandex Cloud развивает аналитику от отдельных сервисов к единой бесшовной среде: от загрузки данных до готовых бизнес-инсайтов, где ИИ помогает на каждом этапе. Разберём, как YDB помогает строить рекомендательные и поисковые системы и ИИ‑ассистентов. «Додо Пицца» представит честную историю миграции десятков терабайт данных в Yandex Cloud, а также расскажет о сравнении с западным облаком и совместном преодолении ограничений. Расскажем, как Yandex Cloud движется к самоуправляемым базам данных на основе опыта эксплуатации тысяч баз в Яндексе. «Азбука вкуса» разберёт миграцию Oracle Exadata на Lakehouse в Yandex Cloud без единого аврала. И покажем, как Yandex Managed Service for Valkey научили растягиваться под нагрузку — и вширь, и вглубь.
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
Отдельно пройдут воркшопы по Data: разберём ключевые сценарии использования ИИ‑агента Нейроаналитика в Yandex DataLens. На практике посмотрим, как PGHouse позволяет OLTP‑базе PostgreSQL прозрачно выполнять OLAP‑запросы в ClickHouse без переписывания SQL. И соберём поисковую систему на Serverless YDB с настройкой полнотекстовых и векторных индексов.
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
И это ещё не всё: демозоны, питчинг решений, IT-квест и мерч — офлайн, а розыгрыши призов и секретный гость — в онлайн-студии.
Вся программа — на сайте, регистрация занимает пару минут, а участие бесплатное! | 1 748 |
| 11 | 🔥 SQL-запрос внезапно стал медленным? Проверь не только индексы, но и статистику
Оптимизатор выбирает план запроса на основе статистики по данным. Если она устарела, база может решить, что строк мало, выбрать Nested Loop и в итоге прогнать миллионы сравнений.
В PostgreSQL быстро обновить статистику можно так:
ANALYZE users;
А проверить, насколько оценки оптимизатора отличаются от реальности:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT *
FROM users
WHERE status = 'active';
Смотри на разницу между rows= и actual rows=.
Если PostgreSQL ожидал 100 строк, а реально получил 500 000, проблема может быть не в индексе, а в плохой статистике.
Особенно часто это всплывает после массовых INSERT, UPDATE, импорта данных или резкого изменения распределения значений. | 1 552 |
| 12 |  🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. | 1 466 |
| 13 |  У SQLite один writer. И иногда это не ограничение, а очень удобная архитектура.
Работал с SQLite и увидел необычную схему: база работала сразу на нескольких машинах, но запись всё равно шла только через одну.
За это отвечал LiteFS.
Он не пытается превратить SQLite в полноценную distributed database. Вместо этого одна машина выбирается primary через distributed lease и получает право писать. Остальные работают как реплики.
Если primary пропадает, lease истекает и другой узел может занять его место.
В итоге сложная на первый взгляд задача сводится к довольно простой идее:
«Просто гарантируй, что в каждый момент времени пишет только одна машина».
А на скрине как раз часть Go-кода LiteFS, которая продлевает этот lease и следит, чтобы узел не продолжал считать себя primary после истечения TTL. | 1 811 |
| 14 | SQL как ремесло и SQL как инструмент бизнеса — разные навыки
Владеть SQL — значит написать корректный запрос под любую задачу. Работать продуктовым аналитиком — значит понять, какую задачу решает заказчик, и превратить выгрузку в ответ на его вопрос. Первое проверяется тестом на соединениях таблиц, второе — на реальных проектах.
25 августа karpovꓸcourses проводят бесплатный вебинар про этот второй пласт. На реальных задачах разберут:
— какие вопросы задать до запроса, чтобы выгрузка отвечала на задачу заказчика;
— как проверять данные после выгрузки и находить ошибки, которые SQL не подсвечивает;
— типичные ловушки в расчетах, из-за которых технически верный запрос дает неверный ответ;
— как переводить таблицу с цифрами в вывод для бизнеса.
Разбирает Дмитрий Бакаев — продуктовый аналитик в «Передовых Платежных Решениях» и выпускник курса «Аналитик данных» karpovꓸcourses. Вопросы принимает в эфире.
За регистрацию сразу приходит карьерный гайд по профессиям в аналитике, после эфира — запись вебинара
Регистрируйтесь по ссылке — https://clc.to/erid_2W5zFJogLHX
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJogLHX | 1 952 |
| 15 | 🚀 SQL: индекс есть, но база специально его игнорирует
Есть индекс:
CREATE INDEX idx_users_status ON users(status);
И запрос:
SELECT *
FROM users
WHERE status != 'active';
Кажется, что индекс должен ускорить поиск.
Но если условие возвращает большую часть таблицы, индекс может оказаться дороже обычного Seq Scan.
Например, если 'active' — только 10% строк, то:
status != 'active'
вернёт примерно 90% таблицы.
В таком случае базе дешевле один раз последовательно прочитать таблицу, чем прыгать по индексу к огромному количеству строк.
Проверить можно так:
EXPLAIN ANALYZE
SELECT *
FROM users
WHERE status != 'active';
Смотреть нужно не только на наличие индекса, а на селективность условия.
Особенно часто это проявляется с:
<>
NOT IN
IS NOT NULL
Индекс может быть идеальным, но если запрос выбирает почти всю таблицу, оптимизатор вполне разумно его проигнорирует. | 1 894 |
| 16 |  Успейте подать заявку на E-CUP 2026 Students от Ozon Tech до 30 августа
E-CUP 2026 Students — ежегодное соревнование от Ozon Tech. В этом сезоне — для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных.
Вас ждут три трека: поиск дубликатов товаров, ИИ-модерация карточек маркетплейса и прогнозирование поведения пользователей. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon.
Участвовать можно по одиночке или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE.
Что ждёт участников:
- призовой фонд 7 200 000 ₽;
- обратная связь от инженеров Ozon Tech;
- нетворк с экспертами индустрии;
- лимитированный мерч;
- билеты на конференцию E-CODE, где наградят победителей.
Подробнее — на сайте E-CUP 2026 Students.
➡️ Регистрация уже открыта!
Присоединяйтесь, чтобы выйти за рамки учебных проектов, попробовать свои силы в задачах настоящего бигтеха и сравнить своё решение с лучшими участниками. | 1 920 |
| 17 |  DELETE не удаляет строку. Кто на самом деле освобождает место в PostgreSQL
DELETE только ставит строке метку, физически она остаётся в файле. Старую версию держит MVCC: пока её могут читать другие транзакции, трогать её нельзя. Мёртвые кортежи убирает уже VACUUM, и только после этого место реально возвращается. | 2 036 |
| 18 |  Вырастили целое дерево из агентов 🌳
Мы в Авито разработали единую платформу для процессов. Самые лучшие и популярные становятся агентами. В итоге каждый сотрудник может создать свой процесс или воспользоваться готовым. Классно? Не то слово! Поэтому мы написали статью, как создавали это решение.
О чём узнаете, если прочитаете:
🔸как устроена архитектура платформы,
🔸как процесс становится агентом,
🔸как измерять качество агентов.
Читать статью 🚀 | 2 192 |
| 19 |  Вырастили целое дерево из агентов 🌳
Мы в Авито разработали единую платформу для процессов. Самые лучшие и популярные становятся агентами. В итоге каждый сотрудник может создать свой процесс или воспользоваться готовым. Классно? Не то слово! Поэтому мы написали статью, как создавали это решение.
О чём узнаете, если прочитаете:
🔸как устроена архитектура платформы,
🔸как процесс становится агентом,
🔸как измерять качество агентов.
Читать статью 🚀 | 1 |
| 20 |  ⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском
Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию.
Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов.
Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента.
https://github.com/justxor/Harness_ru | 2 410 |
