ch
Feedback

不要被骗子欺骗!Telemetrio 会找到并标记这些频道 👉 如果想查看标记,请订阅

Data Science. SQL hub

Data Science. SQL hub

前往频道在 Telegram

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 36 043 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 3 729,并在 俄罗斯 地区排名第 17 585 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 36 043 名订阅者。

根据 05 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 75,过去 24 小时变化为 -7,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 9.27%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.91% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 3 342 次浏览,首日通常累积 1 408 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 8。
  • 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 06 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。

36 043
订阅者
-724 小时
-587 天
+7530 天
帖子存档
🖥 Большая шпарглака по psql Полезные советы с примерами. ▪Шпаргалка @sqlhub

🖥 Как проектировать запросы на изменение данных sql При проектировании запросов на изменение данных в SQL необходимо следовать нескольким рекомендациям: Сделайте резервную копию данных перед выполнением запроса на изменение данных. Это поможет избежать потери данных в случае ошибки. Определите, какие таблицы и столбцы вы собираетесь изменять, и какие условия будут определять строки, которые вы хотите изменить. Используйте ключевое слово UPDATE для обновления данных в таблице. Используйте оператор SET для задания новых значений столбцов в таблице. Например: UPDATE orders SET order_status = 'Completed' WHERE order_id = 12345; Здесь мы обновляем столбец order_status таблицы orders, устанавливая значение Completed для заказа с order_id равным 12345. Обратите внимание на условие WHERE, которое определяет, какие строки будут изменены. Если условие не указано, запрос обновит все строки в таблице. Если вы хотите изменить несколько столбцов в таблице, используйте оператор SET для каждого столбца, например: UPDATE orders SET order_status = 'Completed', order_total = 100.00 WHERE order_id = 12345; Здесь мы обновляем значения столбцов order_status и order_total таблицы orders для заказа с order_id равным 12345. После выполнения запроса на изменение данных убедитесь, что данные были изменены корректно, проверив их с помощью запроса на выборку данных SELECT. @sqlhub

Какой из следующих SQL запросов позволит получить среднее значение из колонки "sales", сгрупированной по годам из колонки "date", при этом выведет только те года, в которые среднее значение продаж больше $100.000?
Anonymous voting

🖥 Как полностью очистить таблицу sql Полностью очистить таблицу, не удаляя её можно с помощью запроса DELETE. Мы указываем имя таблицы, но опускаем блок WHERE. Тогда удаляются абсолютно все записи, вне зависимости от условий. DELETE FROM wiped_table_name; -- Мы очистили таблицу wiped_table_name Кроме DELETE без условий можно использовать TRUNCATE. У неё есть свои особенности. Самая главная, она быстрее DELETE, так как не сканирует таблицы перед очисткой и наиболее полезна для очистки больших таблиц. TRUNCATE cars, cups, parrots; -- Тут можно перечислять сколько угодно таблиц Крайне рекомендую глянуть документацию по TRUNCATE, она очень подробная: https://postgrespro.ru/docs/postgrespro/9.5/sql-truncate @sqlhub

Хотите узнать больше о профессии SQL-разработчика и аналитика данных? Тогда регистрируйтесь на бесплатный онлайн-интенсив Ski
Хотите узнать больше о профессии SQL-разработчика и аналитика данных? Тогда регистрируйтесь на бесплатный онлайн-интенсив Skillbox, который пройдёт с 18 по 20 мая в 19:00 по московскому времени. Запись и подробная информация: 👉 https://goo.su/TUO4 ● Научитесь работать с базами данных — получите навык, необходимый каждому программисту и аналитику данных. ● Прокачаете знания SQL. ● Научитесь использовать сложные конструкции SQL. ● Поймёте, как оптимизировать рутинные задачи при помощи SQL-запросов и получить повышение. Разобраться в теме поможет профи — специалист по анализу данных, сертифицированный SQL-разработчик от Microsoft Мкртич Пудеян. 8 лет работал специалистом по хранилищам данных в Tele2. 🎁 Сразу после регистрации пришлём вам чек-лист базовых навыков по SQL, которые требуют на собеседованиях. В конце интенсива подарим каждому участнику электронную книгу издательства МИФ. Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox. Присоединяйтесь!

🖥 Большой справочник по SQL на русском 📌Скачать @sqlhub
🖥 Большой справочник по SQL на русском 📌Скачать @sqlhub

🖥 Полезные тренажеры SQL Тренажеры, которые могут пригодится для "оттачивания" навыков и подготовки к собеседованиям. Конечно, нет ничего лучше реальных задач, но иногда реальных нет. Когда у меня была такая ситуация, я прорешала задачи на Hakerrank и это помогло мне в дальнейшем пройти собеседование. Там же, например на Hakerrank, можно получить сертификаты для подтверждения своего уровня. ● Hakerrank ● Strata scratch ● SQLBolt ● W3schools ● Курс по основам SQL, состоящий из 19 небольших уроков с лёгкой подачей @sqlhub

🖥 Advanced SQL Injection Cheatsheet Этот репозиторий содержит расширенную методологию всех типов SQL иньекций. 🖥 Github @sq
🖥 Advanced SQL Injection Cheatsheet Этот репозиторий содержит расширенную методологию всех типов SQL иньекций. 🖥 Github @sqlhub

🖥 CREATE INDEX в SQL Если столбец имеет ограничение CREATE INDEX, то данные извлекаются быстрее, если мы используем именно этот столбец для извлечения данных. Индекс — это объект базы данных, создаваемый с целью повышения производительности поиска данных. Таблицы в базе данных могут иметь большое количество строк, которые хранятся в произвольном порядке, и их поиск по заданному критерию путем последовательного просмотра таблицы строка за строкой может занимать много времени. Словно закладка в книге, индекс помогает быстро получить доступ к требуемым данным в таблице, согласно SQL-запросу. Таким образом, использование индексов позволяет ускорить получение данных. Например: -- Создаем таблицу CREATE TABLE Colleges ( college_id INT PRIMARY KEY, college_code VARCHAR(20) NOT NULL, college_name VARCHAR(50) ); -- Создаем индекс CREATE INDEX college_index ON Colleges(college_code); Здесь мы создаем индекс с именем college_index в таблице Colleges, используя столбец college_code. Примечание: Увидеть разницу в скорости при малом количестве данных в таблице проблематично. Однако при большом количестве данных можно легко заметить разницу в скорости между использованием индексов и без них. CREATE UNIQUE INDEX для уникальных значений Если нужно создать индексы для уникальных значений в столбце, следует использовать ограничение CREATE UNIQUE INDEX. Например: -- Создаем уникальный индекс CREATE UNIQUE INDEX college_index ON Colleges(college_code); Здесь мы создаем уникальный индекс с именем college_index в таблице Colleges, используя столбец college_code. Удалить индекс из таблиц Для удаления индекса из таблицы используется оператор DROP INDEX. Например: SQL Server DROP INDEX Colleges.college_index; PostgreSQL, Oracle DROP INDEX college_index; MySQL ALTER TABLE Colleges DROP INDEX college_index; Здесь мы удаляем ограничение college_index из таблицы Colleges. Примечание: Удаление индекса означает, что удаляется только индекс. Данные в исходной таблице остаются неизменными. @sqlhub

Хотите дорасти до уверенного Middle Data Engineer, но текущего стека не хватает? На курсе «Инженер данных» от karpov.courses
Хотите дорасти до уверенного Middle Data Engineer, но текущего стека не хватает? На курсе «Инженер данных» от karpov.courses опытные специалисты из VK, Яндекс Go, Sbermarket и Ozon помогут дополнить ваш арсенал современными инструментами для хранения и обработки больших данных. За 5 месяцев вы научитесь: ● Работать с реляционными и MPP базами данных ● Автоматизировать ETL-пайплайны ● Проектировать традиционные и облачные хранилища ● Применять ML-модели на больших данных ● Строить дашборды для мониторинга DWH платформы Здесь вас ждут интересные проекты и настоящая инфраструктура: Greenplum, Hadoop, Kubernetes, Spark, Hive, Kafka, Airflow, Tableau. По итогам обучения вы станете крепким Middle специалистом с широким набором прикладных навыков, а наш HR доведёт вас до оффера в хорошую компанию. Курс стартует 11 мая, учитесь уже сейчас, так как с 15 мая цена вырастет!

🖥 Ограничение CHECK в SQL Ограничение CHECK используется для указания условия, которое должно быть выполнено для вставки значения в таблицу. Например: CREATE TABLE Orders ( order_id INT PRIMARY KEY, amount INT CHECK (amount > 0) ); Здесь столбец amount принимает значения только больше 0, это является условием для проверки. Теперь давайте попробуем вставить данные в таблицу Orders. Пример №1 -- Вставляем значение 100. -- Данные добавлены INSERT INTO Orders(amount) VALUES(100); Пример №2 -- Вставляем значение -5. -- Ошибка при добавлении данных INSERT INTO Orders(amount) VALUES(-5); Примечание: Ограничение CHECK используется для проверки данных только при вставке. Чтобы проверить, существует ли строка, следует использовать оператор EXISTS. ❗️Создать именованное ограничение CHECK Популярной практикой является создание именованных ограничений, чтобы их было легче изменять и удалять. Например: -- Создаем именнованое ограничение amountCK для столбца amount. -- Ограничение проверяет, чтобы значение для вставки было больше 0 CREATE TABLE Orders ( order_id INT PRIMARY KEY, amount INT, CONSTRAINT amountCK CHECK (amount > 0) ); ❗️Ограничение CHECK в существующей таблице Мы можем добавить ограничение CHECK к существующей таблице, используя оператор ALTER TABLE. Например: -- Добавляем неименованное ограничение CHECK ALTER TABLE Orders ADD CHECK (amount > 0); Также можно добавить и именованное ограничение CHECK: -- Добавляем именованное ограничение CHECK - amountCK ALTER TABLE Orders ADD CONSTRAINT amountCK CHECK (amount > 0); Примечание: Если мы попытаемся добавить ограничение amount > 0 к столбцу, значение которого уже меньше 0, мы получим ошибку. ❗️Удалить ограничение CHECK Мы можем удалить ограничение CHECK, используя оператор DROP. Например: SQL Server, PostgreSQL, Oracle -- Удаляем ограничение CHECK - amountCK ALTER TABLE Orders DROP CONSTRAINT amountCK; MySQL -- Удаляем ограничение CHECK - amountCK ALTER TABLE Orders DROP CHECK amountCK; @sqlhub

Мы - команда разработчиков компании РЕЛЭКС разрабатываем ультрасовременную высокопроизводительную реляционную СУБД SoQoL. В н
Мы - команда разработчиков компании РЕЛЭКС разрабатываем ультрасовременную высокопроизводительную реляционную СУБД SoQoL. В нашем канале вы сможете узнать и обсудить: · С какими сложностями мы сталкиваемся при разработке СУБД? · Какие решения используем и почему? · Почему не стали разрабатывать еще один Postgres? · Как протестировать альфа-версию SoQoL? · Как принять участие в пилотном проекте с новой СУБД? Подписывайтесь 🤝 на канал и будьте в курсе последних новостей разработки CУБД SoQoL https://t.me/soqol_dbms

🖥 BACKUP DATABASE в SQL Важно регулярно создавать резервные копии базы данных, чтобы данные не были потеряны в случае повреждения базы данных (БД). В SQL мы можем создавать резервные копии БД с помощью оператора BACKUP DATABASE. Например: BACKUP DATABASE orders TO DISK = 'C:\orders_backup.bak'; Здесь мы создаем файл резервной копии базы данных orders на диске C с именем orders_backup.bak. Примечание: Распространено использование расширения .bak для файлов резервных копий БД, однако это не является обязательным. Резервное копирование только новых изменений в SQL В SQL мы также можем сделать резервную копию только новых изменений по сравнению с предыдущей резервной копией, используя команду WITH DIFFERENTIAL. Например: BACKUP DATABASE orders TO DISK = 'C:\orders_backup.bak' WITH DIFFERENTIAL; Здесь мы добавляем только новые изменения в предыдущий файл резервной копии. Следовательно, эта команда работает быстрее, нежели создание резервной копии БД с нуля. Восстановление базы данных из резервной копии Для восстановления файла резервной копии в системе управления базой данных (СУБД) используется оператор RESTORE DATABASE. Например: RESTORE DATABASE orders FROM DISK = 'C:\orders_backup.bak'; Здесь мы восстанавливаем файл резервной копии orders_backup.bak в базе данных orders. @sqlhub

🖥 Оператор FULL OUTER JOIN в SQL Оператор FULL OUTER JOIN объединяет две таблицы на основе общего столбца и выбирает не только записи с совпадающими значениями в этих столбцах, но и все оставшиеся строки из обеих таблиц. Например: SELECT Customers.customer_id, Customers.first_name, Orders.amount FROM Customers FULL OUTER JOIN Orders ON Customers.customer_id = Orders.customer; На картинке видно как отработает данный код. Здесь мы выбираем столбцы customer_id и first_name (из таблицы Customers) и столбец amount (из таблицы Orders). В результате получаем те строки, в которых есть совпадение между customer_id (таблицы Customers) и customer (таблицы Orders) вместе со всеми остальными строками из обеих таблиц. Синтаксис оператора FULL OUTER JOIN Синтаксис оператора FULL OUTER JOIN следующий: SELECT столбцы FROM таблица1 FULL OUTER JOIN таблица2 ON таблица1.имя_столбца = таблица2.имя_столбца; Оператор FULL OUTER JOIN с оператором WHERE Вот пример использования оператора FULL OUTER JOIN с оператором WHERE: SELECT Customers.customer_id, Customers.first_name, Orders.amount FROM Customers FULL OUTER JOIN Orders ON Customers.customer_id = Orders.customer WHERE Orders.amount >= 500; Здесь мы объединяем две таблицы и выбираем строки, в которых сумма (amount) больше или равна 500. Оператор FULL OUTER JOIN с псевдонимами AS Мы можем использовать псевдонимы AS с оператором FULL OUTER JOIN, чтобы сделать наш код короче и чище. Например: SELECT C.cat_name, P.prod_title FROM Categories AS C FULL OUTER JOIN Products AS P ON C.cat_id = P.cat_id; Здесь мы выбираем общие строки между таблицами Categories и Products. @sqlhub

🖥 Как в sql посчитать количество повторяющихся значений Можно попробовать использовать функцию COUNT() в сочетании с оператором GROUP BY. Предположим, у нас есть таблица "orders" с колонками "customer_name" и "order_date", и мы хотим посчитать, сколько заказов было сделано каждым клиентом. Мы можем написать следующий SQL-запрос: SELECT customer_name, COUNT(*) as order_count FROM orders GROUP BY customer_name Этот запрос выберет все уникальные значения из колонки "customer_name" в таблице "orders" и подсчитает количество строк, связанных с каждым уникальным значением. Результатом запроса будет таблица со столбцами "customer_name" и "order_count", в которой каждая строка будет показывать клиента и количество его заказов. @sqlhub

🖥 Как работает CASE SQL Оператор CASE в SQL используется для создания условий, когда нужно выполнить различные операции в зависимости от значения столбца или выражения. Оператор CASE может быть использован в двух форматах: CASE без ELSE: SELECT column1, CASE WHEN column2 = 'value1' THEN 'result1' WHEN column2 = 'value2' THEN 'result2' END AS column3 FROM table; В этой форме оператора CASE используется блок WHEN для проверки значения столбца column2. Если значение равно value1, то будет возвращено значение result1. Если значение равно value2, то будет возвращено значение result2. Если значение не соответствует ни одному из условий, то для столбца column3 будет возвращено значение NULL. CASE с ELSE: SELECT column1, CASE column2 WHEN 'value1' THEN 'result1' WHEN 'value2' THEN 'result2' ELSE 'result3' END AS column3 FROM table; В этой форме оператора CASE используется значение столбца column2 в блоке CASE. Если значение равно value1, то будет возвращено значение result1. Если значение равно value2, то будет возвращено значение result2. Если значение не соответствует ни одному из условий, то будет возвращено значение result3. Оба формата оператора CASE могут использоваться в запросах на выборку данных в SQL. Они позволяют создавать условия, когда нужно выполнить различные операции в зависимости от значения столбца или выражения. @sqlhub

Прокачать скилл с нуля и устроиться работать аналитиком данных можно всего за 2 месяца. Учебная программа одобрена экспертным
Прокачать скилл с нуля и устроиться работать аналитиком данных можно всего за 2 месяца. Учебная программа одобрена экспертным советом Томского государственного университета. Почему мы? 📚  Официальный образовательный партнер Томского государственного университета 🏅  Преподаватели-практики с высокой экспертизой 🎓  Удостоверение о повышении квалификации установленного образца 🙍‍♀️  Поддержка тьютора в зачислении и обучении 🙌  Увлеченное коммьюнити и новые полезные контакты 👥  Сотни довольных выпускников прошлых лет Приглашаем принять участие: — Студентов старшего курса и выпускников — Женщин в декрете и неработающих мам детей до 7 лет — Безработных и лиц под риском увольнения — Лиц 50 лет и старше, предпенсионеров Подробные условия участия на сайте проекта. У нас есть и другие программы! 👨‍💻 Тестировщик ПО 🖌 Графический дизайн 🎲 Системный аналитик 📊 Аналитик маркетплейсов Подайте заявку и начните учиться уже через 2 недели! https://clck.ru/34GSDU

🖥 Как создать временную таблицу в sql запросе Для создания временной таблицы используется ключевое слово TEMPORARY в команде CREATE TABLE: CREATE TEMPORARY TABLE название_таблицы Удобно создавать временную таблицу на выборке из другой таблицы: CREATE TEMPORARY TABLE customer_temp SELECT * FROM customer; @sqlhub

Try Redis — тренажёр для освоения Redis БД Redis — это удобное и быстрое хранилище данных класса NoSQL, которое хранит и рабо
Try Redis — тренажёр для освоения Redis БД Redis — это удобное и быстрое хранилище данных класса NoSQL, которое хранит и работает с данными типа «ключ — значение». Redis известен своей высокой производительностью, простотой и универсальностью. А потренироваться в использовании вам поможет тренажёр Try Redis, который может генерировать запросы: https://try.redis.io/ #redis @sqlhub