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 102 Technologies & Applications3 821...

📈 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 35 809 subscribers, ranking 3 821 in the Technologies & Applications category and 18 102 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 35 809 subscribers.

According to the latest data from 21 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -52 over the last 30 days and by -20 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.42%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.88% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 658 views. Within the first day, a publication typically gains 1 389 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 22 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.

35 809

Subscribers

-2024 hours

-197 days

-5230 days

2 658

Post views

~ 1 38924 hours

~ 1 73748 hours

7.42%

Engagement rate

No data

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

35 810

💉 SQL Injection от А до Я Туториал на русском по SQL инъекциям #sql #doc #pentest #redteam #russian

35 810

Запросы сразу к нескольким базам данных MySQL https://nuancesprog.ru/p/6867/ @sqlhub

35 810

Какое значение вернёт следующий PostgreSQL запрос: SELECT CEIL(53.2);

Anonymous voting

35 810

100+ самых популярных вопросов и ответов на собеседовании по SQL https://atesting.ru/100-samyh-popyliarnyh-voprosov-i-otvetov-na-sobesedovanii-po-sql/ @sqlhub

35 810

Оптимизация работы баз данных с PostgreSQL 12 https://nuancesprog.ru/p/12088/ @sqlhub

35 810

7 cайтов для оттачивания навыка написания SQL запросов Смотреть @sqlhub

35 810

Repost from Анализ данных (Data analysis)

➕ SQL-запросы, о которых должен знать каждый дата-инженер. Гайд по по работе с SQL в Data Science. Знание продвинутого синтаксиса SQL необходимо и новичку, и опытному дата-инженеру или аналитику данных. В связи с бурным ростом объема данных все более важным становится умение очень быстро их анализировать. Объем данных на этом графике показан в зеттабайтах. 1 зеттабайт = 1 триллион гигабайтов Есть много очень вместительных нереляционных хранилищ, которые отлично выполняют свою работу, поддерживая массовое горизонтальное масштабирование с низкими затратами. Однако они не заменяют высококачественные хранилища на основе SQL, а лишь дополняют их. Высококачественными и очень надежными для относительно естественного моделирования данных их делают ACID-свойства SQL. Читать дальше @data_analysis_ml

35 810

20 вопросов и задач по SQL на собеседовании с ответами Читать @sqlhub

35 810

Что покажет следующий запрос: select concat(`index`," ", `city`) AS delivery_address from Orders;

Anonymous voting

35 810

Статья дня. Индексы в PostgreSQL Статья может быть полезна начинающим разработчикам и студентам, имеющим общие представления о реляционных базах данных, и опытным разработчикам, не сталкивавшимся раньше с индексами и их устройством. Содержание: 1. Предназначение индексов 2. Индексы в PostgreSQL 3. B-tree 4. GiST и SP-GiST 5. и т.д. Читать дальше @sqlhub

35 810

Для чего используется LIMIT: select * from Orders limit 10

Anonymous voting

35 810

Интеллектуальный анализ кэша планов SQL Server - атрибуты плана Кэш планов выполнения в SQL Server является кладезью информации о запросах, которые выполнялись за последнее время. Помимо текста запроса и деталей плана выполнения доступны для исследования разнообразная статистика, опции и параметры. Эта информация, возможно, не всегда нужна для настройки производительности, но, когда она есть, знание куда обратиться и как её использовать, может сэкономить массу времени. В этой статье рассматриваются атрибуты, хранящиеся в кэше планов, и их структурирование в легко воспринимаемый формат. Это может помочь для исследования поведения необычных запросов, например, обладающих плохой производительностью, частой перекомпиляции или аномальных результатов. Читать дальше @sqlhub

35 810

Immudb – самая быстрая в мире неизменная база данных, построенная на модели нулевого доверия Immudb - это база данных со встроенной криптографической проверкой. Она отслеживает изменения в конфиденциальных данных, и целостность истории будет защищена клиентами без необходимости доверять самой базе. Она может работать как хранилище ключей и значений, так и/или как реляционная база данных (SQL). #GitHub | #SQL #Data 👉 @Githublib

35 810

Как подключить базу данных MySQL к сайту на PHP https://nuancesprog.ru/p/13519/ @sqlhub

35 810

Обзор полезных инструкций SQL, которые помогут оптимизировать рабочий процесс. https://nuancesprog.ru/p/15071/ @nuancesprog #SQL

35 810

Продвинутый курс SQL https://www.youtube.com/watch?v=iawjAmwTo9E @sqlhub

35 810

DBeaver – Бесплатный, мультиплатформенный инструмент баз данных для разработчиков, SQL программистов, администраторов баз данных и аналитиков. Поддерживает любую базу данных, которая имеет драйвер JDBC (что означает - почти любую базу данных). Также поддерживаются базы не на основе драйверов JDBC, такие как MongoDB, Cassandra, Couchbase, Redis, BigTable, DynamoDB и т. д. DBeaver меет множество функций, включая редактор метаданных, редактор SQL, rich data editor, ERD, экспорт/импорт/миграцию данных, планы выполнения SQL и т. д. GitHub | #Java #Database #SQL

35 810

Выбор между SQL и NoSQL: ACID и CAP, схема и транзакции https://nuancesprog.ru/p/14796/ @sqlhub

35 810

Пример пошагового решения проблемы производительности на базе Postgres SQL с картинками https://infostart.ru/1c/articles/1611069/ @sqlhub

35 810

Оптимизация SQL запросов Часть 1 Часть 2 @sqlhub