en
Feedback
SQL задачи

SQL задачи

Open in Telegram

SQL задачи для подготовки к собеседованию. SQL тесты для проверки знаний. № 7065181110 SQL запросы к конкретной Базе данных с решением и разбором По вопросам рекламы: @anothertechrock

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel SQL задачи

Channel SQL задачи (@sqlquestions) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 10 074 subscribers, ranking 12 218 in the Technologies & Applications category and 65 163 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 074 subscribers.

According to the latest data from 11 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -34 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 15.00%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.35% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 511 views. Within the first day, a publication typically gains 539 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as sql, sqlquestions, шапка, order_table, архитектура.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
SQL задачи для подготовки к собеседованию. SQL тесты для проверки знаний. № 7065181110 SQL запросы к конкретной Базе данных с решением и разбором По вопросам рекламы: @anothertechrock

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 12 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

10 074
Subscribers
-224 hours
-77 days
-3430 days
Posts Archive
Как масштабировать машинные модели и работать с огромными объемами данных? Откройте для себя возможности Spark ML на открытом
Как масштабировать машинные модели и работать с огромными объемами данных? Откройте для себя возможности Spark ML на открытом уроке от OTUS! Spark ML — это мощный инструмент для масштабируемого машинного обучения, который позволяет обучать модели на больших данных, не переходя на специализированные ML-системы. Мы покажем, как интеграция с Spark SQL и DataFrame API упрощает ETL-подготовку данных и фичуризацию для реальных проектов. Убедитесь, как Spark ML решает задачи отказоустойчивости и распределённых вычислений, позволяя вам легко строить промышленные ML-пайплайны. Посетите открытый урок 11 июня в 20:00 МСК в преддверие старта курса «Spark Developer» и получите скидку на обучение: https://vk.cc/cMy4tv Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Тест к задачке выше ⬆️ Что обеспечивает внешний ключ FOREIGN KEY (category_id) REFERENCES category(category_id) в таблице product?
Anonymous voting

Задачка по нашей базе данных, которая находится в шапке канала. Код генерации базы данных и INSERT данных по ссылке ТУТ. ВОПР
Задачка по нашей базе данных, которая находится в шапке канала. Код генерации базы данных и INSERT данных по ссылке ТУТ. ВОПРОС: Что обеспечивает внешний ключ FOREIGN KEY (category_id) REFERENCES category(category_id) в таблице product? Ответ под спойлером, но если хотите сперва проверить свою догадку, следующим постом опубликуем тест с вариантами ответов. Правильный ответ 👇 Целостность данных между таблицами product и category. Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions

Выберите пример правильно составленного запроса с использованием агрегирующей функции SUM
Anonymous voting

Если работаете с большими данными - зацените, что теперь есть в Yandex Cloud • DataLens Editor - редактор визуализаций на JavaScript, с поддержкой внешних API и кастомных графиков • DataLens Gallery - витрина дашбордов и моделей данных с возможностью развернуть у себя • Сертификация Yandex DataLens Certified Analyst - экзамен на знание чарта, датасетов и параметров • Поддержка Trino и Spark как управляемых сервисов Дополнительно: - В DataLens появился JS-редактор для кастомизации графиков и витрина дашбордов - удобно, если строите BI-систему. - В AI Studio - новые инструменты для работы с ассистентами и дообучением эмбеддингов. Также теперь открыт доступ к YTsaurus - платформа Яндекса для хранения и обработки эксабайтных объёмов. Раньше использовалась только внутри компании, теперь доступна бизнесу как управляемый сервис. Работает с petabyte‑scale логами, аналитикой, ML‑пайплайнами. Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions

Для чего используется LIMIT? SELECT * FROM Orders LIMIT 10;
Anonymous voting

🤫 Хотите узнать как сделать связку разработчик+аналитик SQL еще эффективнее? 🔥 Открыт набор на онлайн-курс “SQL для аналити
🤫 Хотите узнать как сделать связку разработчик+аналитик SQL еще эффективнее? 🔥 Открыт набор на онлайн-курс “SQL для аналитиков и разработчиков”, где мы научим вас продвинутым аспектам работы с реляционными базами данных, улучшить навыки работы с SQL-запросами, понять принципы нормализации баз данных. Оставляйте заявку на курс: https://vk.cc/cMl68o Что будет на курсе? — Основы реляционных баз данных, включая ER-диаграммы и компоненты БД — Практику работы с несколькими популярными СУБД (PostgreSQL, SQL Server, MySQL, Oracle, SQLite) — Базовый и продвинутый синтаксис SQL-запросов, включая SELECT, JOIN, агрегатные функции, оконные функции и другие — Практику с применением индексов, триггеров, хранимых процедур и функций для оптимизации работы с данными — Знание принципов транзакций и их роли в обеспечении целостности данных — Практику оптимизации производительности запросов и управление большими объемами данных — Знания особенностей работы с JSON, геоданными и полнотекстовым поиском в разных СУБД. 📈 Присоединяйтесь на курс и повысьте свой уровень в знании SQL: https://vk.cc/cMl68o Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Что покажет следующий запрос? SELECT id FROM Orders WHERE year (date) > 2018;
Anonymous voting

Spark-митап в Москве 29 мая! IT-компания «Криптонит» приглашает на Spark-митап: обсудим кейсы, практики применения и тренды р
Spark-митап в Москве 29 мая! IT-компания «Криптонит» приглашает на Spark-митап: обсудим кейсы, практики применения и тренды развития! 🟢Когда и где пройдёт? 29 мая в 18:30 в Музее криптографии 🟢Кому Spark Meetup полезен? 🔹инженерам данных и аналитикам данных 🔹программистам со знанием Spark и Scala 🔹всем смежным специальностям из телекома, банков, промышленности и ретейла 🟢Кто будет выступать с докладами? Эксперты из «Криптонита», Positive Technologies и М2. 🟢Как зарегистрироваться? Вот по этой ссылке 🟢Будет ли трансляция? Обязательно будет. Ссылку разместим позже на странице мероприятия — поэтому советуем зарегистрироваться на оффлайн-встречу, даже если вы не сможете прийти. Так вы точно не потеряете ссылку на онлайн 🟢Нужно что-то платить? Нет, митап бесплатный — ждём всех неравнодушных к программированию на Spark! Реклама АО НПК «Криптонит» ИНН 9701115253 Erid: 2VtzqwJRSWg

Можно ли поменять тип данных поля в уже существующей таблице?
Anonymous voting

Что вернёт код сверху?
Anonymous voting

Что вернёт запрос?
SELECT SUBSTRING(email, 1, LOCATE('@', email) - 1) FROM customer WHERE customer_id = 1;
Схема БД и код для генерации данных находятся в шапке канала. Запрос не выдает число или конкретную категорию. Просто опишите результат своими словами в комментариях. А для тех, кто предпочитает тесты, опубликуем тест с вариантами ответа в следующем посте. Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions

Что вернёт код сверху?
Anonymous voting

Что вернёт запрос?
SELECT o.customer_id, SUM(p.price * od.quantity) AS total_spent 
FROM order_table o 
JOIN order_detail od ON o.order_id = od.order_id 
JOIN product p ON od.product_id = p.product_id 
GROUP BY o.customer_id 
ORDER BY total_spent DESC 
LIMIT 1;
Схема БД и код для генерации данных находятся в шапке канала. Запрос не выдает число или конкретную категорию. Просто опишите результат своими словами в комментариях. А для тех, кто предпочитает тесты, опубликуем тест с вариантами ответа в следующем посте. Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions

Что вернёт код сверху?
Anonymous voting

Что вернёт запрос? SELECT COUNT(DISTINCT customer_id) FROM order_table; Схема БД и код для генерации данных находятся в шапке
Что вернёт запрос?
SELECT COUNT(DISTINCT customer_id) 
FROM order_table;
Схема БД и код для генерации данных находятся в шапке канала. Запрос не выдает число или конкретную категорию. Просто опишите результат своими словами в комментариях. А для тех, кто предпочитает тесты, опубликуем тест с вариантами ответа в следующем посте. Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions

Что вернёт код сверху?
Anonymous voting

Что вернёт запрос? SELECT gender, COUNT(*) FROM customer GROUP BY 1 HAVING COUNT(*) < 5; Схема БД и код для генерации данн
Что вернёт запрос?
SELECT gender, COUNT(*) 
FROM customer 
GROUP BY 1 
HAVING COUNT(*) < 5;
Схема БД и код для генерации данных находятся в шапке канала. Запрос не выдает число или конкретную категорию. Просто опишите результат своими словами в комментариях. А для тех, кто предпочитает тесты, опубликуем тест с вариантами ответа в следующем посте. Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions

💻 Полезные статьи об SQL для тестировщика 6️⃣ Топ вопросов на собеседовании по операторам JOIN в SQL. Операторы JOIN ⛓очень часто используются при работе с несколькими таблицами. Поэтому на технических собеседованиях, связанных с SQL, встречаются вопросы по этим операторам. 2️⃣ Выбор индексов в базах данных для highload-систем. Правильно выбранные индексы могут многократно ускорить запросы 🚀, что особенно критично в системах с большими объемами данных и большим числом запросов. 3️⃣ 5 обязательных книг по SQL. Эти книги 📖 будут полезны как новичкам в работе с базами данных, так и опытным специалистам. 4️⃣ Сиквел и приквел: занимательная археология 👉. Статья о том, как появились первые реляционные системы, как возник и всех победил язык SQL. 5️⃣ 30+ вопросов для собеседования по SQL. Ознакомившись с этими вопросами, вы будете чувствовать себя более уверенно на следующем интервью ✅.