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 36 043 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 729 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 17 585 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 36 043 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 75، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.27%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.91% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 342 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 408 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
- 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 06 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
create table events (
id serial primary key,
event_time tstzrange, -- дата и время начала и конца
constraint no_screening_time_overlap exclude using gist (
event_time WITH && -- проверка на пересечение
)
);
insert into events (event_time) values ('["2023-01-01 19:00:00", "2023-01-01 20:45:00"]');
После этого Вы можете попробовать вставить еще олдну строку с интервалом пересекающим один из уже существующих в таблице. Скорей всего у Вас не получится и база данных вернет ошибку. Если же Вы преуспеете — отпишитесь в комментах!
Так же как и UNIQUE, ограничение EXCLUDE может налагаться на нруппу столбцов.
Например Вы можете использовать колонки event_start и event_end типа timestamp и также ограничить наложения по времени. Ниже пример:
CREATE TABLE events (
event_id SERIAL PRIMARY KEY,
event_name VARCHAR(100) NOT NULL,
event_start TIMESTAMPTZ NOT NULL,
event_end TIMESTAMPTZ NOT NULL,
EXCLUDE USING GIST (event_start WITH &&, event_end WITH &&)
);
Аналогично временным диапазонам можно накладывать ограничения на диапазону чисел:
CREATE TABLE ranges (
range_id SERIAL PRIMARY KEY,
start_value INTEGER NOT NULL,
end_value INTEGER NOT NULL,
EXCLUDE USING GIST (int4range(start_value, end_value, '[]') WITH &&)
);
В этом примере создается таблица ranges, которая содержит числовые диапазоны. Оператор EXCLUDE с индексом GiST указывает, что числовые диапазоны в столбцах start_value и end_value не могут перекрываться.
@sqlhubCREATE TABLE Colleges (
college_id INT PRIMARY KEY,
college_code VARCHAR(20),
college_country VARCHAR(20) DEFAULT 'Japan'
);
Здесь значением по умолчанию для столбца college_country является Japan.
Если мы попытаемся сохранить значение NULL в столбце college_country, то значением станет Japan. Например:
-- Вставляем значение 'Japan' в столбец college_country
INSERT INTO Colleges (college_id, college_code)
VALUES (1, 'ARP76');
-- Вставляем значение 'UAE' в столбец college_country
INSERT INTO Colleges (college_id, college_code, college_country)
VALUES (2, 'JWS89', 'UAE');
Ограничение DEFAULT с ALTER TABLE
Мы также можем добавить ограничение DEFAULT к существующему столбцу с помощью оператора ALTER TABLE. Например:
SQL Server
ALTER TABLE Colleges
ADD CONSTRAINT country_default
DEFAULT 'Japan' FOR college_country;
PostgreSQL
ALTER TABLE Colleges
ALTER COLUMN college_code SET DEFAULT 'Japan';
MySQL
ALTER TABLE Colleges
ALTER college_country SET DEFAULT 'Japan';
Oracle
ALTER TABLE Colleges
MODIFY college_country DEFAULT 'Japan';
Здесь значением по умолчанию для столбца college_country является Japan, если кто-то попытается вставить NULL.
Удалить ограничение DEFAULT
Мы можем удалить ограничение DEFAULT, используя оператор DROP. Например:
SQL Server, PostgreSQL, Oracle
ALTER TABLE Colleges
ALTER COLUMN college_country DROP DEFAULT;
MySQL
ALTER TABLE Colleges
ALTER college_country DROP DEFAULT;
Здесь мы удаляем ограничение DEFAULT из столбца college_country.
@sqlhubSELECT TOP 2 *
FROM Customers;
Здесь мы выбираем первые 2 строки из таблицы Customers (картинка1).
Еще один пример:
SELECT TOP 2 first_name, last_name
FROM Customers;
Здесь мы выбираем поля first_name и last_name из первых 2 строк таблицы Customers.
Примечание: Ключевое слово TOP поддерживается не во всех системах управления базами данных (СУБД). Различные СУБД используют разные ключевые слова для выбора фиксированного количества строк. Например:
➡️ ключевое слово TOP используется в SQL Server, MS Access;
➡️ ключевое слово LIMIT используется в MySQL, PostgreSQL, SQLite;
➡️ ключевое слово FETCH FIRST используется в Oracle.
LIMIT в SQL
Ключевое слово LIMIT используется для выбора фиксированного количества строк в MySQL, PostgreSQL и SQLite.
Например:
SELECT first_name, age
FROM Customers
LIMIT 2;
Здесь мы выбираем первые 2 строки из таблицы Customers.
LIMIT с OFFSET в SQL
Ключевое слово OFFSET используется для указания места, откуда следует выбирать строки.
Например:
SELECT first_name, last_name
FROM Customers
LIMIT 2 OFFSET 3;
Здесь мы выбираем две строки, начиная с четвертой строки. OFFSET 3 означает, что первые 3 строки исключены (картинка 2).
FETCH FIRST в SQL
Предложение FETCH FIRST <количество_строк> ROWS ONLY используется в СУБД Oracle для выбора фиксированного количества строк. Например:
SELECT *
FROM Customers
FETCH FIRST 2 ROWS ONLY;
Здесь мы выбираем первые 2 строки из таблицы Customers.
@sqlhubselect
salesid
,dateid
,sellerid
,buyerid
,qty
,first_value(dateid) over (partition by buyerid order by dateid) as first_purchase_dt
,lag(dateid) over (partition by buyerid order by dateid) as previous_purchase_dt
,sum(qty) over (partition by buyerid order by dateid rows between unbounded preceding and current row) as moving_qty
,row_number() over (partition by buyerid order by dateid) as order_number
from winsales
;
Пишите свое решение в комментариях👇
@sqlhubSELECT *
FROM Customers
WHERE last_name LIKE 'R%';
Здесь % (означает ноль или более символов) является подстановочным знаком (wildcard). Мы выбираем клиентов, чья фамилия (last_name) начинается с буквы R, за которой следует ноль или более символов.
▪Читать дальше
@sqlhubwith decoded as (
select
"transaction_id"
,"is_successful"
,"ts"
,decode("is_successful", 'true', 0, 'false', 1, 2) as "order_is_successful"
from transactions
),
ordered as (
select
"transaction_id"
,"is_successful"
,"ts"
,row_number() over(partition by "transaction_id" order by "order_is_successful" asc, "ts" desc) as rn
from decoded
)
select
"transaction_id"
,"is_successful"
,"ts"
from ordered
where rn = 1
;
Результат
Пишите свое решение в комментариях👇
@sqlhub