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。
brew install fselect
Хотя fselect не стремится полностью заменить традиционные find и ls, у fselect есть несколько приятных особенностей:
— SQL-подобная грамматика, легко понятная человеку
— возможность составлять сложные запросы
агрегатные, статистические, даточные и другие функции
поиск в архивах
— поддержка .gitignore, .hgignore и .dockerignore
— поиск по ширине и высоте изображений, метаданным EXIF
— поиск по информации о MP3
— поиск по расширенным атрибутам файлов
— поиск по хэшам файлов
— поиск по типу MIME
— имеет интерактивный режим
— различные форматы вывода (CSV, JSON и другие)
Любители SQL оценят)
🖥 GitHub
🟡 Примеры запросов
@sqlhubpip install patroni[dependencies]
Patroni — это шаблон для создания high availability решений PostgreSQL с использованием Python.
Для максимальной доступности Patroni поддерживает различные распределенные хранилища конфигурации, такие как ZooKeeper, etcd, Consul или Kubernetes.
Patroni особенно актуален для инженеров баз данных, DBA, DevOps и SRE, которые хотят быстро развернуть HA PostgreSQL в центрах обработки данных.
Поддерживает версии PostgreSQL от 9.3 до 16
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubpip3 install "sqlglot[rs]"
SQLGlot может использоваться для форматирования SQL или перевода между 21 различными диалектами, в том числе DuckDB, Presto / Trino, Spark / Databricks, Snowflake и BigQuery. Он предназначен для чтения широкого спектра входных данных SQL и вывода синтаксически и семантически корректного SQL на целевых диалектах.
SQLGlot — это очень полный общий парсер SQL с надежным набором тестов. Он также достаточно производителен (за счёт токенизатора на Rust) и при этом написан исключительно на Python.
Вы можете легко настраивать парсер, анализировать запросы, обходить деревья выражений и программно создавать SQL.
Синтаксические ошибки подсвечиваются, несовместимость диалектов отображается, однако SQLGlot не стремится быть валидатором SQL, поэтому он может не обнаружить некоторые синтаксические ошибки.
🖥 GitHub
@sqlhub