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
显示更多📈 Telegram 频道 Data Science. SQL hub 的分析概览
频道 Data Science. SQL hub (@sqlhub) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 36 075 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 3 722,并在 俄罗斯 地区排名第 17 593 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 36 075 名订阅者。
根据 01 十一月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 121,过去 24 小时变化为 -14,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 9.02%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.80% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 3 254 次浏览,首日通常累积 1 369 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 7。
- 主题关注点: 内容集中在 sql, индекс, postgres, index, sqlite 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“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”
凭借高频更新(最新数据采集于 02 十一月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
Number Item ------------ 202 Book 202 Cartoon 202 Book 207 Book 205 Elephant 207 Elephant 208 Book 209 Biggy 209 Smoke 203 SmokeНужно сгруппировать по
number и вывести уникальные item для него, наподобие:
202 Book Cartoon 207 Book Elephant 205 Elephant 208 Book 209 Biggy Smoke 203 SmokeКак это можно сделать? ▶️В целом ничего сложного, с этим справится вот такой запрос:
SELECT Number,
group_concat (DISTINCT Item separator ' ')
FROM TABLE
GROUP BY Number
@sqlhubpg_profile/pgpro_pwr — собственно, об этом и идёт речь в видео.
Спикер рассказывает об архитектуре, возможностях, особенностях работы и способах применения этих расширений.
⏩Видео будет интересено всем, кто работает с СУБД Postgres — администраторам баз данных, инженерам нагрузочного тестирования и разработчикам приложений, непосредственно взаимодействующих с базами данных Postgres.
Enjoy)
📎 YouTube
📎 Презентация
@sqlhub/contrib/. Во-вторых, pg_proc.dat является удобной точкой входа для изучения внутренностей PostgreSQL. Также файл бывает полезен, когда вы примерно понимаете, какую функцию ищите, но не знаете ее название.
📎 Статья
@sqlhubSELECT *
FROM table
WHERE property IN ('a','b','c')
или вот этот:
SELECT *
FROM table
WHERE property='a' OR property='b' OR property='c'
▶️Если говорить про абстрактный SQL - никакой разницы нет. Есть много способов попросить достать одни и те же данные. Впрочем, с точки зрения читаемости человеком in явно выигрывает из-за компактности.
А если рассматривать конкретные реализации - то различия могут быть. Например, postgresql строит разные планы для IN и OR:
explain select * from bigtable where id = 1 or id = 3 or id=4;
QUERY PLAN
----------------------------------
Bitmap Heap Scan on bigtable (cost=13.34..25.34 rows=3 width=12)
Recheck Cond: ((id = 1) OR (id = 3) OR (id = 4))
-> BitmapOr (cost=13.34..13.34 rows=3 width=0)
-> Bitmap Index Scan on bigtable_pkey (cost=0.00..4.45 rows=1 width=0)
Index Cond: (id = 1)
-> Bitmap Index Scan on bigtable_pkey (cost=0.00..4.45 rows=1 width=0)
Index Cond: (id = 3)
-> Bitmap Index Scan on bigtable_pkey (cost=0.00..4.45 rows=1 width=0)
Index Cond: (id = 4)
explain select * from bigtable where id in (1,3,4);
QUERY PLAN
----------------------------------
Index Scan using bigtable_pkey on bigtable (cost=0.44..17.37 rows=3 width=12)
Index Cond: (id = ANY ('{1,3,4}'::integer[]))
Как можно заметить, IN был переписан в другую форму и оценён дешевле, чем несколько эквивалентных OR.
Какие-то другие СУБД может быть переписывают оба запроса в идентичное представление, или же переписывают IN в группу OR. Вопросы производительности необходимо рассматривать только в рамках какой-то конкретной реализации.
Вот такие дела
@sqlhubdev/test/prod) и даже на пустой БД, где нет данных (бэкап структуры без данных)
⏩затраты ресурсов зависят только от количества объектов в БД и количества проверок, а не от объема данных или качества приближения тестовых данных и запросов к реальным
⏩статический анализ может быть встроен в CI как элемент повышения качества разработки
Встраивать такого рода проверки в CI — это однозначно полезная практика. Разовая инвестиция в настройку конвейера исключит спектр потенциальных проблем с расхождением данных.
Подробнее об этом тут:
📎 Статья
@sqlhub
heroku pg:backups:capture && heroku pg:backups:download
2️⃣Преобразуйте загруженный файл в SQL-формат с помощью pg_restore:
pg_restore -f mydb.sql latest.dump
Здесь mydb.sql — это конечный файл с вашими данными. До начала работы убедитесь, что у вас установлен Postgres для использования команды pg_restore.
🔘Вот в принципе и всё, больше деталей и похожих кейсов тут
@sqlhub