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
Show more📈 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 35 843 subscribers, ranking 3 816 in the Technologies & Applications category and 18 135 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 35 843 subscribers.
According to the latest data from 18 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 8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.81%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.98% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 442 views. Within the first day, a publication typically gains 1 425 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 12.
- 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 19 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.
Postgresql_anonymizer - это расширение для маскировки или замены персональной информации (или коммерчески важных данных в базах данных PostgreSQL.
https://postgresql-anonymizer.readthedocs.io/en/stable/
@sqlhub CASE WHEN, определяющий эту логику, — универсальный инструмент, способный изменить данные и процесс принятия решений в таких средах SQL, как SQL Server, Oracle и Snowflake. Предлагаемое руководство научит вас использовать CASE WHEN в различных сценариях и поможет усовершенствовать навыки работы с данными независимо от опыта и квалификации.
Определение и назначение CASE WHEN
Оператор CASE WHEN в SQL — условное выражение, аналогичное логике if-else в языках программирования.
Он позволяет выполнять условные проверки в SQL-запросах, предлагая динамический способ манипулирования данными на основе определенных критериев.
Обзор синтаксиса
CASE
WHEN condition1 THEN result1
WHEN condition2 THEN result2
...
ELSE resultN
END
Базовый пример использования в SQL Server
Начнем с SQL Server.
📌Читать
@sqlhubLOCK TABLE ... IN EXCLUSIVE MODE
Другие транзакции могут обращаться к таблице, пока вы не отмените блокировку.
#oracle #sql
@sqlhubSQLi, которая задает базе данных истинные или ложные вопросы и определяет истинность на основе ответа приложений.
Эта атака часто используется, когда веб-приложение настроено на отображение общих сообщений об ошибках, но при этом не фильтрует код, уязвимый для внедрения SQL.
▪Github
@sqlhub
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
