Data Science. SQL hub
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📈 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 35 973 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 610 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 17 707 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 35 973 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 31 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 66، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 19، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.43%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.46% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 311 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 243 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 10.
- 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 01 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
-- Найдём последнюю покупку по каждому customer_id
SELECT o.*
FROM orders o
JOIN (
SELECT customer_id, MAX(order_date) AS max_date
FROM orders
GROUP BY customer_id
) latest
ON o.customer_id = latest.customer_id
AND o.order_date = latest.max_date;
-- Работает даже если в таблице десятки миллионов строк, индекс на order_date и customer_id ускорит запрос
@sqlhubGROUP BY и JOIN:
SELECT t1.*
FROM orders t1
JOIN (
SELECT customer_id, MIN(order_date) AS min_date
FROM orders
GROUP BY customer_id
) t2 ON t1.customer_id = t2.customer_id AND t1.order_date = t2.min_date;
✅ Этот приём вытаскивает первую покупку каждого клиента без оконных функций.
@sqlhubread_csv("flight_data.csv") → весь файл свалился в одну колонку
2. DuckDB SELECT * FROM read_csv('flight_data.csv') → автоматически подхватил разделитель и выдал аккуратные столбцы
💡 Вывод
Если работаете с CSV с нестандартным delimiter’ом, попробуйте прочитать его через DuckDB: детектирует разделители сам и экономит ваше время на ручной настройке.
@sqlhublevenshtein() из расширения pg_trgm в PostgreSQL, можно находить строки, отличающиеся ровно на 1 символ. Это удобно для очистки данных, поиска дублей и реализации "умного" поиска в интерфейсе.
-- Убедись, что pg_trgm расширение включено
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm;
-- Найдём строки из таблицы users, у которых name отличается на 1 символ
SELECT a.name AS name1, b.name AS name2
FROM users a
JOIN users b ON a.id < b.id
WHERE levenshtein(a.name, b.name) = 1;
-- Пример: найдёт пары вроде ('Anna', 'Anya') или ('John', 'Joan')
📌Больше видео
@sqlhub