Data Science. SQL hub

Open in 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

Network:Machinelearning Russia18 116 Technologies & Applications3 816...

📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science. SQL hub

Channel Data Science. SQL hub (@sqlhub) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 35 840 subscribers, ranking 3 816 in the Technologies & Applications category and 18 116 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 35 840 subscribers.

According to the latest data from 19 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -33 over the last 30 days and by 10 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.99%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.45% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 504 views. Within the first day, a publication typically gains 1 238 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 11.
Thematic interests: Content is focused on key topics such as sql, индекс, postgres, index, sqlite.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 20 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.

35 840

Subscribers

+1024 hours

-157 days

-3330 days

2 504

Post views

~ 1 23824 hours

~ 1 51148 hours

6.99%

Engagement rate

No data

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

35 838

ReadySet — это прозрачный кэш базы данных для Postgres и MySQL, который обеспечивает производительность и масштабируемость хранилища «ключ-значение» в оперативной памяти, не требуя от вас переписывать приложение или вручную обрабатывать аннулирование кэша. https://github.com/readysettech/readyset

35 838

У вас есть две таблицы: users (ID, name) и orders (user_id, amount). Какой тип JOIN вернёт всех пользователей, включая тех, у которых нет заказов?

Anonymous voting

35 838

Docker и Kubernetes: основы разработки под облачную инфраструктуру Курс для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроены Docker, Kubernetes, и современная облачная инфраструктура в целом. 🌐 Чему вы научитесь: 🤩 Создавать облачную инфраструктуру «с нуля» управление и конфигурация серверов с Terraform, Ansible, cloud‑init 🤩 Уверенно работать с Docker: Dockerfile, слои, кэш, многоступенчатые сборки, реестры, безопасность, air‑gapped 🤩 Проектировать многоконтейнерные приложения: паттерны Sidecar, Ambassador, Adapter, проверки (liveness/readiness), DaemonSet и поды 🤩 Настраивать сеть и балансировку в Kubernetes ClusterIP, Services, Ingress, MetalLB, TLS/SNI, сервис‑меши (Istio) 🤩 Организовывать хранение данных: PersistentVolumes / PVC, StorageClasses, резервное копирование. Упаковка в Helm и поддержка через Operator 🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands. Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД и бекенду (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО. 🗓 Старт курса: 25 февраля, 6 недель обучения. Изучить программу и записаться можно здесь. Ждем вас! Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqwp4TvC

35 838

UPDATE без WHERE - самый быстрый способ обновить резюме. @sqlhub

35 838

👣 Большинство изучают Go ради синтаксиса. Ты научишься писать сервисы, которые работают в продакшене. Это не про «Hello, World» и горутины ради галочки. Это про бэкенд на Go, который: * выдерживает нагрузку * обрабатывает тысячи запросов одновременно * работает быстро и стабильно * легко масштабируется * выглядит как реальный сервис, а не учебный проект Ты начнёшь видеть Go не как язык, а как инструмент для построения систем. В итоге ты сможешь: * писать высоконагруженные API * создавать микросервисы * работать с базами данных и очередями * разбираться в конкурентности и производительности * брать коммерческие backend-проекты Это навык, который ценится на рынке. Не «знаю Go», а умею делать быстрые и надёжные сервисы. 🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/274119/

35 838

Как правильно установить и использовать браузер в Linux. Если браузер работает медленно или ломается после обновлений - проблема часто не в Linux, а в установке. Многие ставят браузер из случайных источников или вручную скачивают архивы, из-за чего нет автообновлений, слетают зависимости и появляются ошибки. Правильный подход - устанавливать браузер из официального репозитория или через пакетный менеджер системы. Тогда вы получаете: • автоматические обновления безопасности • корректные зависимости • стабильную работу • удобный запуск из системы Для примера установим Google Chrome официальным способом.


Установка Google Chrome (Ubuntu / Debian)
wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb
sudo apt install -y ./google-chrome-stable_current_amd64.deb

Запуск браузера
google-chrome

Обновление системы (включая браузер)
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

Проверка версии
google-chrome --version

35 838

Устали от бесконечных миграций схемы под каждый новый атрибут в логах? Выбираете между скоростью запросов и гибкостью хранения динамических JSON? На живом примере разберем стратегии работы с полуструктурированными данными в ClickHouse: ✅Schema-on-Read vs Schema-on-Write: Когда и какой подход выбрать для баланса скорости, гибкости и стоимости. ✅Гибридные модели и Native JSON: Практическое использование современных возможностей ClickHouse. ✅Настройка и типичные запросы: Пишем DDL и сравниваем производительность разных подходов на реальных данных. Спикер — Никита Елисеев, Senior Data Engineer. Узнайте из первых рук, как строить эффективные решения, а не костыли. Зарегистрируйтесь, чтобы получить работающие решения и перестать «ломать» данные под базу: регистрация Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

35 838

📊 Real-time SQL Traffic Viewer sql-tap — это прокси-демон, который перехватывает SQL-запросы между вашим приложением и базой данных (PostgreSQL или MySQL), отображая их в интерактивном терминальном интерфейсе. Позволяет анализировать запросы и транзакции без изменения кода приложения. 🚀Основные моменты: - Перехват SQL-запросов в реальном времени - Поддержка PostgreSQL и MySQL - Интерактивный интерфейс для анализа запросов - Возможность использования EXPLAIN для оптимизации запросов 📌 GitHub: https://github.com/mickamy/sql-tap #go

35 838

Создатель Linux — обычный стол, минимум техники, ничего лишнего. Обычный «тех-бро» — три монитора, RGB, мощный ПК, студийный свет, полный сетап. Иногда разница между «легендой» и «тех-инфлюенсером» - не в железе, а в том, что у тебя в голове.

35 838

🖥 Большинство “парсеров” умирают через 2 дня. Ты научишься делать те, которые живут в проде. Это не про BeautifulSoup ради галочки. Это про системы сбора данных, которые: • не падают от мелких правок на сайте • собирают данные в разы быстрее • обновляют всё сами по расписанию • обходят ограничения и баны • выглядят как сервис, а не хаос из файлов Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключиться. В итоге ты сможешь: • забирать данные для своих проектов • автоматизировать чужую рутину • делать инструменты для аналитики • брать коммерческие заказы на сбор данных Это навык, который напрямую превращается в деньги. Не “знаю Python”, а умею добывать данные из интернета профессионально. 🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/269942/

35 838

DeepSeek готовится выпустить новую модель V4 - релиз ожидается в ближайшее время (по данным CNBC). И рынок уже нервничает. NASDAQ находится под давлением — инвесторы закладывают сценарий, при котором новый релиз может резко усилить конкуренцию и изменить расклад в AI-индустрии. Почему такая реакция? DeepSeek V4, по слухам, должен стать серьёзным скачком вперёд: - более сильное reasoning - лучшая эффективность - более низкая стоимость Если это подтвердится, давление на американские AI-компании и их оценки может усилиться. Контекст становится ещё интереснее на фоне недавнего заявления Anthropic, где компания сообщила о масштабных попытках distillation через API. Во времени это выглядит как совпадение: - готовится крупный релиз DeepSeek - рынок нервничает - и одновременно звучат обвинения в копировании возможностей моделей Если V4 действительно окажется сильным, это может означать новую фазу AI-гонки. Ответ узнаем очень скоро. Следующий релиз может повлиять не только на технологии - но и на рынок. https://www.cnbc.com/2026/02/23/deepseek-to-release-new-ai-model-a-rough-period-for-nasdaq-stocks-could-follow.html

35 838

🎯Продвинутая миграция в SQL, которая спасает продакшен от падения Самая частая проблема при миграциях - блокировки. Обычный CREATE INDEX или ALTER TABLE на большой таблице может: остановить записи заморозить сервис создать очередь запросов и положить базу. Продвинутый подход - выполнять изменения без блокировки. В PostgreSQL для этого есть режим CONCURRENTLY. Он создаёт индекс в фоне, не блокирует INSERT и UPDATE, и позволяет делать миграции без даунтайма. Если таблица большая - это не оптимизация. Это обязательная практика. -- Создание индекса без блокировки таблицы CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_payments_user_id ON payments(user_id); -- Удаление индекса без блокировки DROP INDEX CONCURRENTLY idx_payments_user_id;

35 838

В Python 3.14 появилось решение, которое помогает избавиться от SQL-инъекций - t-strings 🔒 Проблема Когда вы используете f-strings для SQL:


query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_input}'"

пользовательский ввод напрямую попадает в запрос. Если злоумышленник передаст:


admin'; DROP TABLE users; --

— база выполнит вредоносную команду. Это классическая SQL injection. Почему это неудобно сейчас Безопасный способ — параметризованные запросы:


cursor.execute(
    "SELECT * FROM users WHERE name = %s",
    (user_input,)
)

Но приходится: • запускать шаблон отдельно • передавать значения отдельно • поддерживать две структуры Что изменилось в Python 3.14 Появились template string literals (t-strings). В отличие от f-strings, они: • не возвращают готовую строку • возвращают объект Template • отдельно хранят текст и подставленные значения Пример:


query = t"SELECT * FROM users WHERE name = {user_input}"

Теперь можно: • получить все интерполяции • проверить значения • экранировать или валидировать их • и только потом собрать финальный SQL


safe = safe_sql(query)

Результат: • вредоносный ввод очищается • SQL-инъекции блокируются • таблицы остаются на месте Почему это важно f-strings - быстрые, но опасные для SQL. t-strings позволяют сохранить удобство шаблонов и добавить контроль безопасности. Python движется к безопасным шаблонам по умолчанию, меньше ручной защиты, меньше уязвимостей в продакшене.

35 838

📌 EXISTS РАБОТАЕТ БЫСТРЕЕ COUNT SQL-совет: перестаньте считать всё через COUNT(*) Многие пишут так: SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id = 123; Чтобы проверить — есть ли записи. Проблема: COUNT(*) считает все строки, даже если нужна просто проверка существования. На больших таблицах это лишняя нагрузка и медленный запрос. Правильнее использовать EXISTS. Почему это лучше: - База останавливается на первой найденной строке - Меньше чтения данных - Быстрее на больших таблицах - Использует индексы эффективнее Пример:


-- Плохо
SELECT COUNT(*)
FROM orders
WHERE user_id = 123;

-- Хорошо
SELECT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders
    WHERE user_id = 123
);

-- Или в условии
SELECT *
FROM users u
WHERE EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.user_id = u.id
);

35 838

Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙 Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов». 60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!). Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы. Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии. Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion! ➡ Не пропустите, регистрируйтесь. *Data Fusion — Объединение данных Информация о рекламодателе

35 838

📌 UI-TARS-desktop — открытое приложение-агент с GUI, которое превращает ваш компьютер в **интерактивного AI-ассистента** с визуальным восприятием и управлением интерфейсом. Что это и зачем: 🤖 AI-агент, который видит и кликает Проект основан на модели UI-TARS (User Interface — Task Automation & Reasoning System). Агент реально *видит экран*, распознаёт элементы интерфейса и может управлять мышью, клавиатурой и браузером по простым естественным командам. 🖥️ Контроль компьютера на естественном языке Вместо интеграций через API вы пишете команды, а модель сама ищет кнопки, поля ввода и прочие UI-элементы, затем *выполняет действия*. Это работает с приложениями, браузером и элементами рабочего стола. ⚙️ Open-source и кросс-платформа Проект распространяется под Apache-лицензией, есть релизы, активная история версий и документация для запуска на Windows и macOS. : 📦 Цели проекта UI-TARS-desktop — это не просто демонстрация: это полноценный мультимодальный AI-агентный стек, который можно использовать для автоматизации повседневных задач без ручного вмешательства. Страница репозитория: github.com/bytedance/UI-TARS-desktop

35 838

🖥 Большие таблицы в SQL - сначала план, потом запрос Самый полезный апгрейд, который реально экономит часы: не "оптимизировать запрос на глаз", а заставить базу самой показать, что она делает. На больших таблицах скорость почти всегда решают 3 вещи: правильный индекс, правильная форма запроса и правильный JOIN-порядок. Железное правило: прежде чем трогать код, запускают EXPLAIN ANALYZE и смотрят две красные зоны - Seq Scan на большой таблице и огромные строки после JOIN. Если видишь Seq Scan - значит фильтр не поддержан индексом или условие написано так, что индекс не используется. Если после JOIN получаются миллионы строк - значит нужно сначала отфильтровать и/или агрегировать, а потом соединять. Самый мощный прием для больших таблиц: сначала выбрать маленький набор ключей (CTE или подзапрос), и только потом JOIN к тяжелой таблице. Это резко уменьшает работу базы, потому что она перестает "перемножать" всё со всем.


ПЛОХО: тяжелый JOIN сразу, база тащит миллионы строк
SELECT u.id, COUNT(e.*) AS events_30d
FROM users u
JOIN events e ON e.user_id = u.id
WHERE e.created_at >= NOW() - INTERVAL '30 days'
  AND u.country = 'TH'
GROUP BY u.id;

-- ХОРОШО: сначала сузить пользователей до маленького набора, потом JOIN
WITH target_users AS (
  SELECT id
  FROM users
  WHERE country = 'TH'
)
SELECT tu.id, COUNT(*) AS events_30d
FROM target_users tu
JOIN events e ON e.user_id = tu.id
WHERE e.created_at >= NOW() - INTERVAL '30 days'
GROUP BY tu.id;

-- Индексы, которые реально помогают этому паттерну
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_users_country_id ON users (country, id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_events_user_time ON events (user_id, created_at);

-- Всегда проверяй, что база использует индекс, а не Seq Scan
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
WITH target_users AS (
  SELECT id FROM users WHERE country = 'TH'
)
SELECT tu.id, COUNT(*)
FROM target_users tu
JOIN events e ON e.user_id = tu.id
WHERE e.created_at >= NOW() - INTERVAL '30 days'
GROUP BY tu.id;

35 838

Импортозамещение СУБД: как не прогадать и выбрать подходящую отечественную платформу? При миграции на российскую СУБД очень важно выбрать решение, которое не просто подходит по определенным критериям, а действительно впишется в вашу инфраструктуру и не подведет в долгосрочной перспективе. Команда K2Тех поучаствовала в исследовании рынка СУБД, организованном аналитическим порталом «ИТ-инфраструктура». На портале вы найдете таблицы сравнения ключевых отечественных СУБД по 30+ критически важным параметрам, в том числе: • Надежность и High Availability • Производительность • Управление и мониторинг • Особенности эксплуатации Таблицы позволят сопоставить решения по архитектурным и эксплуатационным характеристикам и станут основой для технической оценки перед пилотом. 🔗 Получите доступ к материалам портала «ИТ-инфраструктура» для первичного анализа решений по ссылке

35 838

⚡ Anthropic выложили 6 полноценных курсов по ИИ - бесплатно. По уровню это легко заменяет обучение на десятки или даже сотни тысяч рублей. Внутри: - сотни уроков и практики - интерактивные задания и квизы - реальные кейсы работы с Claude - сертификаты после прохождения Если работаешь с AI, агентами или API - это база, которую сейчас проходят разработчики в топ-компаниях. Что можно изучить: • Работа с Claude API https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api • Введение в Model Context Protocol (MCP) https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol • Claude в Amazon Bedrock https://anthropic.skilljar.com/claude-in-amazon-bedrock • Claude в Google Cloud (Vertex AI) https://anthropic.skilljar.com/claude-with-google-vertex • Продвинутый MCP https://anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics • Claude Code на практике https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action Это не «обзорные лекции». Это реальные навыки для тех, кто хочет строить AI-продукты, агентов и автоматизацию.

35 838

Oracle на самом деле ушел из России? И может ли PostgreSQL заменить его в корпоративных системах? Обсуждаем в первом выпуске подкаста «Слон в IT-лавке» с генеральным директором Postgres Professional Иваном Панченко и Марком Ривкиным. Марк много лет работал в Oracle и был одним из авторов внутреннего документа «Почему PostgreSQL никогда не заменит Oracle». Сейчас он руководит отделом технического консалтинга Postgres Professional. Postgres Professional — российская компания-разработчик СУБД Postgres Pro и решений на базе PostgreSQL для бизнеса и государства. В подкасте: Разберем, что изменилось после ухода Oracle: офис, техподдержка и облачные сервисы, и почему Oracle как СУБД продолжает жить в ряде компаний. Обсудим, когда PostgreSQL и Postgres Pro могут заменить Oracle, а когда все упирается в масштаб, архитектуру и требования к системе. Поговорим про зависимость от Oracle и про переход на PostgreSQL и Postgres Pro. Коротко пройдемся по этапам миграции и местам, где чаще всего возникают сложности. За час узнаете, что именно Oracle обрубил в России, где он все еще незаменим и почему. И услышите взгляд человека, который много лет продвигал Oracle, а теперь помогает компаниям переходить на Postgres Pro. Смотрите подкаст на VK Видео. Реклама ООО «ППГ» Инн: 7707083893 Erid: 2VtzqvsViVa