LEFT JOIN
Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL. Услуги — leftjoin.ru Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492 Автор — @valiotti Реклама — @valiotti Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel LEFT JOIN
Channel LEFT JOIN (@leftjoin) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 43 001 subscribers, ranking 3 114 in the Technologies & Applications category and 14 787 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 43 001 subscribers.
According to the latest data from 01 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -713 over the last 30 days and by -16 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 17.62%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 11.81% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 7 577 views. Within the first day, a publication typically gains 5 080 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 18.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as аналитика, sql, данными, datalens, csv.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL.
Услуги — leftjoin.ru
Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492
Автор — @valiotti
Реклама — @valiotti
Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 02 July, 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.
SELECT sum(amount) FROM ... HAVING sum(amount)>0А оказывается еще как делают, вот даже публично внутри dbt все эти тесты так и реализованы. И, кстати, крайне удобно, что SQL-код каждого теста можно изучить (скомпилировать) * Круто и удобно формируется документация и DAG (directed acyclic graph), который показывает все шаги преобразований модели * Поскольку dbt построен на Liquid и использовании Jinja (движок шаблонов в python), то можно делать всякие невероятные вещи вроде написания внутреннего макроса (читай, условный операторы, циклы или создание функций) и применять этот макрос для автоматизации однотипных частей запроса. Это прям вау 🙂 * Многие вещи уже придуманы и разработаны коммьюнити, поэтому существует dbt hub, через который можно подключить интересующие пакеты и не изобретать велосипед. * Отдельного упоминания достойны алгоритмы формирования инкрементального наполнения таблиц и создания снэпшотов. Для одного из проектов абсолютно такой же алгоритм по созданию снэпшотов с date_form / date_to мне доводилось проектировать самостоятельно. Было приятно увидеть, что у ребят из dbt это работает абсолютно аналогичным образом. * Разумеется, используя Jinja и dbt, можно автоматизировать построение аналитических запросов, это так и называется Analyses. Скомпилированный код запроса, можно имплементировать в любимую BI-систему и наслаждаться результатами. Общие впечатления очень положительные: dbt ждет большое будущее и развитие, т.к. коммьюнити растет вместе с возможностями и ресурсами компании. Ждем коннекторов к другим СУБД помимо PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, Redshift.
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
