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 004 Technologies & Applications3 770...

📈 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 35 801 subscribers, ranking 3 770 in the Technologies & Applications category and 18 004 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 35 801 subscribers.

According to the latest data from 08 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -80 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.66%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.08% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 743 views. Within the first day, a publication typically gains 1 461 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 09 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.

35 801

Subscribers

-124 hours

-317 days

-8030 days

2 743

Post views

~ 1 46124 hours

~ 1 84848 hours

7.66%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

35 801

💻EventStoreDB — open-source БД, в основе которой событийно-ориентированный подход Благодаря событийно-ориентированному подходу EventStoreDB позволяет извлекать больше пользы из данных, видеть больше связей и закономерностей EventStoreDB позволяет создавать кластеры в AWS, Azure и GCP и безопасно подключать их к собственным облачным ресурсам. Быстрый старт с Docker:

docker run --name esdb-single-node -it -p 2113:2113 -p 1113:1113 eventstore/eventstore:latest --insecure --run-projections=All --enable-atom-pub-over-http

🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 801

💻rbatis — набор инструментов SQL и компилируемая ORM-библиотека на Rust rbatis — это высокопроизводительный инструментарий SQL и компилируемая ORM-библиотека. Асинхронный, чистый SQL-крейт Rust, поддерживающий динамический SQL с компиляцией. 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 801

5 причин, по которым ВСК, Альфа Капитал, УРАЛХИМ и Инвитро выбирают Loginom для анализа данных 🔽 Loginom – платформа, позволяющая бизнес-экспертам самостоятельно, без программирования, выполнять все работы по интеграции, очистке и подготовке данных. Она приходит на помощь, когда аналитики используют несколько источников информации: файлы, БД, web-сервисы, 1С и т. д. 🕯Интуитивный интерфейс: легко создавайте сложные процессы ETL благодаря графическому конструктору и интуитивно понятному пользовательскому интерфейсу в стиле low-code. 💥Мощная трансформация данных: независимо от сложности задачи, Loginom предлагает широкий спектр инструментов для эффективной обработки информации — связывание, очистка и предобработка данных, трансформация, обогащение данных и загрузка результатов в приемники. 🔗Безопасность: данные защищены благодаря возможностям контроля доступа и шифрования. 💯Эффективность: не теряйте время на рутинные процессы обработки данных — доверьте это дело Loginom и сосредоточьтесь на анализе результатов и более интересных стратегических задачах. 📊Гибкость и масштабируемость: масштабируйте решения в соответствии с потребностями, независимо от того, работаете ли вы с небольшими данными или огромными массивами информации. Если вы ищете современный и удобный ETL-инструмент, то Loginom — ваш идеальный выбор! Узнать подробнее о продукте можно по ссылке 🔥

35 801

💻SeaQuery — динамический конструктор запросов для MySQL, Postgres и SQLite — cargo add sea-query SeaQuery — это конструктор запросов, который поможет создавать динамические SQL-запросы в Rust. При помощи SeaQuery можно строить выражения, запросы и схемы как абстрактные синтаксические деревья, используя удобный API. 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 801

Repost from Machinelearning

⚛️ Исследователи из MIT разработали новый инструмент на основе генеративного ИИ, предназначенный для анализа сложных табличных данных в базах данных Этот инструмент, называемый GenSQL, основан на языке программирования SQL и позволяет пользователям выполнять сложные статистические анализы без глубокого понимания внутренних механизмов. GenSQL может использоваться для прогнозирования, обнаружения аномалий, заполнения пропущенных значений, исправления ошибок и создания синтетических данных. Система интегрирует табличный набор данных и генеративную вероятностную модель ИИ, которая может учитывать неопределенность и корректировать процесс принятия решений на основе новых данных. Одно из основных преимуществ GenSQL заключается в его способности обрабатывать сложные запросы, комбинируя анализ данных и модели. Например, система может определить вероятность того, что разработчик из Сиэтла знает язык программирования Rust, учитывая не только корреляцию между столбцами в базе данных, но и более сложные зависимости. Кроме того, вероятностные модели, используемые GenSQL, являются прозрачными и аудируемыми, что позволяет пользователям видеть, какие данные используются для принятия решений и получать оценку уровня неопределенности. В ходе исследования GenSQL был сравнен с другими популярными методами, основанными на нейронных сетях, и показал значительно более высокую скорость и точность. Исследователи планируют продолжить разработку инструмента, сделав его более доступным и мощным, а также расширить его возможности для обработки больших объемов данных и обработки естественного языка, чтобы в конечном итоге создать эксперта по ИИ, подобного ChatGPT, для анализа баз данных. 📌 Источник #базыданных #mit @ai_machinelearning_big_data

35 801

💻 RedTiger — мультитул с массой функций для пентеста и взлома Позволяет проводить реализовывать разные атаки, типо SQL-инъекций, извлекать информацию по email и т.д. Исключительно в этичных целях 🖥 GitHub @sqlhub

35 801

⚠️ Как создать собственный тип данных с помощью PostgreSQL? Расскажем на открытом уроке «Пользовательские типы данных в PostgreSQL» в рамках практического курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков» от OTUS 🔹На открытом уроке рассмотрим как можно создать пользовательский тип и как с ним работать. 🔹Разберем несколько примеров детально "до винтика" 🦾 PostgreSQL — навык, открывающий двери в более интересные и перспективные проекты. Тестируйте занятие на бесплатном уроке и начните обучение уже 30 июля. 👉 Регистрация и подробности https://otus.pw/AXCX/?erid=LjN8K5hUu

35 801

💻GraphJin — новый вид ORM — npm i graphjin GraphJin позволяет создавать NodeJS / Go API за 5 минут, а не за несколько недель. Достаточно использовать простой запрос GraphQL для определения API, а GraphJin автоматически преобразует его в SQL. GraphJin поддерживает Postgres, MySQL, Yugabyte, AWS Aurora/RDS и Google Cloud SQL 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 801

💻 Vanna — точная генерация SQL-запросов с помощью LLM и RAG Vanna — это open-source фреймворк Python для генерации SQL с использованием RAG 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 801

Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета! Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других. Получите диплом магистра в области математики и компьютерных наук и обучайтесь на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. Хорошая новость для тех, кто уже имеет опыт в Data Science и машинном обучении — вы можете пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра. У каждого студента будет: - личный ментор по траектории обучения; - доступ к карьерному центру с коучами и консультантами; - опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения. Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке! erid:2VtzquuMb1A Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

35 801

💻Piccolo — быстрый, удобный ORM и конструктор запросов, который поддерживает asyncio

pip install piccolo
piccolo playground run

Piccolo — это быстрый, простой в освоении ORM и конструктор запросов. Особенности Piccolo: — поддержка sync и async — встроенная платформа для тестирования запросов — отлично интегрируется с iPython и VSCode 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 801

💻EdgeDB — open-source БД с декларативной схемой, встроенной системой миграции и языком запросов нового поколения — curl https://sh.edgedb.com --proto '=https' -sSf1 | sh EdgeDB — это БД, поддерживающая сложные иерархические запросы; EdgeDB собрала в себе лучшее реляционных БД, графовых БД и ORM. 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub

35 801

СберТех представил замену IntelliJ IDEA – среду разработки GIGA IDE 1 июля JetBrains отключила россиянам возможность скачивать одну из самых известных сред разработки на Java – IntelliJ IDEA, что заставило многих разработчиков побеспокоиться. Но СберТех представил решение – российскую среду разработки GIGA IDE, которая может стать заменой ушедшей среде. GIGA IDE позволяет вести разработку на популярных языках программирования, обеспечивает совместимость с востребованными плагинами, а встроенный в среду AI-ассистент GIGA CODE позволяет писать код до 25% быстрее. · GIGA IDE Desktop – это интегрированная среда разработки, которая включает 70 инструментов для облегчения задач разработки, автоматизации тестирования и администрирования приложений. Разработчики уже могут скачать GIGA IDE Desktop на платформе GitVerse. · GIGA IDE Cloud позволит вести разработку в облаке, расширив возможности устройства дополнительными облачными ресурсами. Чтобы первыми получить доступ к GIGA IDE Cloud – регистрируйтесь на платформе GitVerse на раннее тестирование. *AI (Artificial Intelligence) - «искусственный интеллект»

35 801

💻 Postgres Professional выпустила в свободном доступе книгу «PostgreSQL 16 изнутри» Компания-разработчик СУБД Postgres Professional выпустила новую книгу «PostgreSQL 16 изнутри». Электронная версия учебника находится в свободном доступе. Автор книги — Егор Рогов, директор по разработке образовательных программ Postgres Professional. Первое издание этого учебника, основанное на 14-й версии PostgreSQL, было выпущено в марте 2022 года и обновлено до 15 версии. Из-за большого читательского интереса компания перевела книгу на английский язык. Позже она стала самым популярным тематическим изданием 2023 года по версии Postgres Weekly и вошла в список профессиональной литературы на официальном сайте сообщества PostgreSQL. В актуальной редакции книги «PostgreSQL 16 изнутри» учтены замечания читателей, исправлены опечатки, а также отражены изменения, произошедшие в версии PostgreSQL 16. Также Postgres Professional обновила локализованную документацию к PostgreSQL 16. 📎 «PostgreSQL 16 изнутри» @sqlhub

35 801

Доклады, развлечения и полезные знакомства для ИТ-сообщества Казани ☄️ 13 июля Т-Банк открывает Сезон кода — большой летний фестиваль для опытных специалистов по Java, Scala, Mobile, QA и Data. Опытом поделятся спикеры из крупных технологичных компаний: T-Банка, VK, Сбера и Магнит Маркета. А кроме докладов вас ждут полезные знакомства, настольный теннис и баскетбол, ИТ-квиз, живая музыка и много других активностей. Бесплатная еда и кофе-брейк тоже будут — куда без этого. Залетайте, чтобы прокачать навыки и пообщаться с коллегами в неформальной обстановке. Для участия пожертвуйте от 1 000 ₽ благотворительному фонду. erid:2VtzqwtN2ZN Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673

35 801

💻 Beekeeper Studio — современный и удобный open-source SQL-клиент для MySQL, Postgres, SQLite, SQL Server и не только

git clone git@github.com:<your-username>/beekeeper-studio.git beekeeper-studio
cd beekeeper-studio/
yarn install

yarn run electron:serve

Beekeeper Studio без проблем работает на всех платформах: Linux, MacOS и Windows 🖥 GitHub @sqlhub

35 801

🖥 Oracle сформировала новую ветку СУБД MySQL 9.0.0. Сборки MySQL Community Server 9.0.0 доступны для всех основных дистрибутивов Linux, FreeBSD, macOS и Windows. Согласно новой модели релизов, внедренной в прошлом году, MySQL 9.0 относится к веткам "Innovation". К этой категории также будут отнесены будущие значительные релизы MySQL 9.1 и 9.2. Ветки "Innovation" рекомендованы для пользователей, желающих получать доступ к новым функциям как можно раньше. Эти версии публикуются каждые 3 месяца и поддерживаются только до выхода следующего значительного релиза (например, поддержка ветки 9.0 прекратится с появлением ветки 9.1). Примерно через год планируется выпустить LTS-релиз, который будет рекомендован для внедрений, требующих стабильности и длительной поддержки. После LTS-релиза будет создана новая ветка "Innovation" — MySQL 10.0. Главные изменения в MySQL 9.0: При выполнении конструкции "EXPLAIN ANALYZE INTO" добавлена возможность сохранения вывода в формате JSON в пользовательскую переменную, которая затем может использоваться в качестве аргумента в функциях для работы с JSON.

sqlEXPLAIN ANALYZE FORMAT=JSON INTO @variable select_stmt

Разрешено оформление выражений "CREATE EVENT", "ALTER EVENT" и "DROP EVENT" в виде параметризованных запросов внутри хранимых процедур. Создание параметризованного запроса осуществляется с использованием выражения PREPARE, а выполнение - выражения EXECUTE.


CREATE PROCEDURE sp(n INT)
   BEGIN
     SET @s1 = "CREATE EVENT e ON SCHEDULE EVERY ";
     SET @s2 = " SECOND
          STARTS CURRENT_TIMESTAMP + INTERVAL 10 SECOND
          ENDS CURRENT_TIMESTAMP + INTERVAL 2 MINUTE
          ON COMPLETION PRESERVE
          DO
          INSERT INTO d.t VALUES ROW(NULL, NOW(), FLOOR(RAND()*100))";
  
     SET @s = CONCAT(@s1, n, @s2);
     PREPARE ps FROM @s;
     EXECUTE ps;
     DEALLOCATE PREPARE ps;
   END

Добавлены две новые системные таблицы, содержащие сведения о системных переменных: variables_metadata - содержит информацию об именах, области действия, типах и диапазонах значений всех поддерживаемых MySQL-сервером системных переменных; global_variable_attributes - содержит значения атрибутов, выставленных для глобальных переменных, таких как offline_mode и read_only. Удалён ранее объявленный устаревшим серверный плагин mysql_native_password, обеспечивающий аутентификацию при помощи паролей. Вместо mysql_native_password рекомендуется перейти на использование плагина caching_sha2_password, применяющего для хэширования алгоритм SHA2 вместо SHA1. Добавлено 15 переменных для настройки и инспектирования движка MLE (Multilingual Engine Component), позволяющего использовать в хранимых процедурах и функциях код на языках, отличных от SQL. @sqlhub

35 801

30+ команд Docker, которые вы Должны Знать! ▪Видео ▪DEVOPS ЛУЧШИЕ Бесплатные курсы Docker

35 801

💻 XTDB — неизменяемая open-source БД, которая хранит время транзакций и историю всех действий XTDB — документо-ориентированная БД; была создана для удовлетворения сложных требований к соответствию данных. К XTDB можно писать запросы с помощью SQL и XTQL. XTDB использует: — Apache Kafka для хранения транзакций и документов в виде почти неизменяемых журналов — RocksDB или LMDB для размещения индексов для богатой поддержки запросов — Clojure-протоколы для расширения возможностей (например, для замены Kafka на SQLite) Такая конструкция позволяет поддерживать XTDB как небольшое и эффективное ядро, которое может легко масштабироваться для поддержки множества вариантов использования Быстрый старт с Docker:

docker run --pull=always -tip 6543:3000 ghcr.io/xtdb/xtdb-standalone-ea

🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub