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 36 038 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 728 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 17 587 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 36 038 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 06 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 69، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -6، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.44%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.88% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 402 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 398 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 07 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
-- возвращает точное количество записей, но медленно
select count(*) as exact_count from table_name;
-- возвращает приблизительное количество записей, но быстро
-- точность больше, чем в следующем запросе, но от БД требуется актуальная статистика по таблице
select reltuples::bigint as estimate_count
from pg_class
where oid = 'public.table_name'::regclass;
-- возвращает приблизительное количество записей, но быстро
-- точность меньше, чем в предыдущем запросе, но от БД не требуется актуальная статистика по таблице
-- преимущество этого подхода в том, что можно задавать условие выборки
select 100 * count(*) as estimate_count
from table_name tablesample system (1)
where ...;
@sqlhubSELECT
(NULL, NULL) IS NULL as "(NULL, NULL) IS NULL", --true
(NULL, NULL) IS NOT NULL as "(NULL, NULL) IS NOT NULL", --false
NOT (NULL, NULL) IS NULL as "NOT (NULL, NULL) IS NULL", --false
(1, NULL) IS NULL as "(1, NULL) IS NULL", --false
(1, NULL) IS NOT NULL as "(1, NULL) IS NOT NULL", --false --!!!
NOT (1, NULL) IS NULL as "NOT (1, NULL) IS NULL" --true --!!!
@sqlhub