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 35 833 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 3 835,并在 俄罗斯 地区排名第 18 122 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 35 833 名订阅者。
根据 15 六月, 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 -39,过去 24 小时变化为 -1,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 9.64%。内容发布后 24 小时内通常能获得 4.13% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 3 455 次浏览,首日通常累积 1 480 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 14。
- 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 16 六月, 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。
├╼ Объединение строк
├╼ Подстрока
├╼ Комментарии
├╼ Версия базы данных
├╼ Содержимое базы данных
├╼ Условные ошибки
├╼ Извлечение данных с помощью сообщений об ошибках
├╼ Пакетные (или штабелированные) запросы
├╼ Временные задержки
├╼ Условные временные задержки
├╼ DNS lookup (Поиск DNS)
╰╼ DNS lookup с эксфильтрацией данных
📎 Шпаргалка
@sqlhubsyscache.{c,h} — реализация основных функций кэша. Функции оперируют с Datum’ами и HeapTuple’ами;
⏩catcache.{c,h} — низкоуровневые функции, используемые syscache.c. Выделение и освобождение памяти реализовано здесь;
⏩lsyscache.{c,h} — высокоуровневая обертка над syscache.c. Содержит функции «получить имя отношения по его Oid» и подобного рода;
⏩inval.{c,h} — логика инвалидации кэша. Подробности см ниже по тексту;
⏩sinvaladt.{c,h} — реализация кольцевого буфера в разделяемой памяти, через который рассылаются сообщения об инвалидации кэшей;
⏩sinval.{c,h} — интерфейс коммуникации через sinvaladt.c. Содержит функции вроде «отправить / получить SharedInvalidationMessage»;
📎 Подробнее
@sqlhub~ и соответствующее регулярное выражение с '\m', обозначающим начало слова:
SELECT *
FROM tbl
WHERE name ~ '\mодин'
@sqlhubjsonb_build_object(), которая позволяет создавать объекты JSON внутри запросов. Это может быть полезно, например, при импорте данных из внешних источников.
Предположим, что мы хотим в select-запросе динамически сгенерировать json-объект. Сделать это можно так:
SELECT jsonb_build_object('name', 'Иван', 'age', 30, 'city', 'Москва') AS person;
Этот запрос создаст JSON-объект со свойствами name, age и city, которые будут содержать соответствующие значения. Результатом запроса будет следующий JSON-объект:
{
"age": 30,
"city": "Москва",
"name": "Иван"
}
📎 Подробнее
@sqlhub
CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 INT INVISIBLE);
INSERT INTO t1 (col1, col2) VALUES(1, 2), (3, 4);
SELECT * FROM t1;
+------+
| col1 |
+------+
| 1 |
| 3 |
+------+
SELECT col1, col2 FROM t1;
+------+------+
| col1 | col2 |
+------+------+
| 1 | 2 |
| 3 | 4 |
+------+------+
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/invisible-columns.html
@sqlhubNumber 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
@sqlhub
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
