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 35 960 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 3 610,并在 俄罗斯 地区排名第 17 707 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 35 960 名订阅者。
根据 31 八月, 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 66,过去 24 小时变化为 19,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 6.43%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.46% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 311 次浏览,首日通常累积 1 243 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 10。
- 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 01 九月, 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。
-- 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