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
Show more
Network:📈 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 35 982 subscribers, ranking 3 620 in the Technologies & Applications category and 17 762 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 35 982 subscribers.
According to the latest data from 02 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 107 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 6.06%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.50% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 179 views. Within the first day, a publication typically gains 1 259 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 9.
- 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 03 September, 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.
35 982
Subscribers
+824 hours
+677 days
+10730 days
Posts Archive
35 979
🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.
Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Сохрани себе, чтобы не потерять!
35 979
# ⚠️ Расследователи сомневается в AI-сделках Oracle на $300 млрд — и это тревожный сигнал
Сейчас мы видим, как крупнейшие IT-компании (гиперскейлеры) заключают многолетние контракты на искусственный интеллект на сотни миллиардов долларов.
Но никто ещё не проверял, насколько всё это реально окупается. Это - эксперимент на деньгах, технологиях и времени.
💸 Если хотя бы часть этих сделок не сработает, задержится или не принесёт ожидаемой прибыли, удар почувствует вся AI-индустрия - от чипов до облаков.
🧱 Да, AI-бум реален. Но его финансовый фундамент пока как мокрый цемент — выглядит крепко, но легко может просесть.
🎯 Если у Oracle получится - они войдут в список самых влиятельных компаний мира.
❗ Если нет — вся отрасль поймёт, насколько эта гонка на самом деле рискованна и нестабильна.
> 📊 Пузыри не лопаются, когда в них перестают верить.
> Они лопаются, когда кто-то наконец проверяет цифры.
@sqlhub
35 979
🖥 PYTHON: ХИТРЫЙ ТРЮК С SQL
Если вы работаете с большими таблицами в SQL через Python, и не хотите тянуть всё в память, используйте ленивую подгрузку данных с генерацией чанков. Это особенно полезно, если вы делаете агрегации, фильтрации или сохраняете результат в файл — можно обрабатывать данные частями, не загружая весь датасет сразу.
Удобно, быстро и экономит память. Работает даже с миллионами строк.
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# подключение к базе данных (пример для PostgreSQL)
engine = create_engine("postgresql://user:password@localhost:5432/dbname")
# читаем по 10000 строк за раз
chunk_iter = pd.read_sql("SELECT * FROM big_table", engine, chunksize=10000)
# обработка: сохраняем отфильтрованные строки в файл
with open("filtered_output.csv", "w", encoding="utf-8") as f:
for i, chunk in enumerate(chunk_iter):
filtered = chunk[chunk["amount"] > 1000]
filtered.to_csv(f, index=False, header=(i == 0))35 979
Antares SQL Client
Современный, быстрый и ориентированный на продуктивность SQL-клиент с акцентом на пользовательский опыт (UX).
Текущие ключевые функции:
- Подключение к нескольким базам данных одновременно.
- Управление базами данных (добавление/редактирование/удаление).
- Полное управление таблицами, включая индексы и внешние ключи.
- Управление представлениями, триггерами, хранимыми процедурами, функциями и планировщиками (добавление/редактирование/удаление).
- Современная и удобная система вкладок; держите открытыми все необходимые вкладки в вашем рабочем пространстве.
- Заполнение тестовых данных в таблицах для генерации большого объема данных.
- Подсказки и автозаполнение запросов.
- История запросов: поиск по последним 1000 запросам.
- Сохранение запросов, заметок или задач.
- Поддержка SSH-туннелей.
- Режим ручного выполнения транзакций.
- Импорт и экспорт дампов баз данных.
- Настраиваемые горячие клавиши.
- Темная и светлая тема.
- Темы редактора.
https://github.com/antares-sql/antares
35 979
За 2,5 часа прокачаем маркетинг с нейросетями
Технари, проходите мимо — здесь эфир для ребят из маркетинга.
25 ноября приходите на онлайн-интенсив по AI. Вас ждет:
📈 Кейс-стади. COFIX, CDEK, Звук и Gulliver расскажут, как оптимизировали маркетинг с ML и LLM. С результатами в цифрах!
Например, Cofix ускорил обработку клиентских отзывов в 7000 раз. А Gulliver удвоил CTR товарных карточек на маркетплейсах.
👨🏫 Воркшоп по промптингу. Эксперты в прямом эфире помогут сегментировать клиентов, персонализировать рассылки и рекламу с ChatGPT.
📅 25 ноября, 11:00–13:30 мск
💻 Онлайн, бесплатно
Зарегистрироваться
erid: 2W5zFJPvCvk
35 979
💡 Продвинутый SQL-совет: используйте partial indexes как «селективный ускоритель», но не только для WHERE — ещё и для JOIN-ов.
Большинство разработчиков делают частичные индексы так:
CREATE INDEX idx_active_users ON users(id) WHERE active = true;
Но фишка в том, что partial index может радикально ускорить запросы, где фильтр стоит не в WHERE, а «прячется» в JOIN-условии. Оптимизатор всё равно понимает условие и использует индекс.
Например, у вас есть таблица logs, где 95% строк — архив, и только 5% актуальные. Запрос делает join:
SELECT u.id, l.event
FROM users u
JOIN logs l ON l.user_id = u.id AND l.is_archived = false;
CREATE INDEX idx_logs_active ON logs(user_id)
WHERE is_archived = false;
35 979
🌊📊 pg_lake: Postgres для Iceberg и хранилищ данных
pg_lake позволяет интегрировать файлы Iceberg и хранилищ данных в PostgreSQL, превращая его в полноценную lakehouse-систему. Поддерживает транзакции и быстрые запросы к таблицам Iceberg, а также работу с сырыми данными из облачных хранилищ, таких как S3.
🚀Основные моменты:
- Создание и модификация таблиц Iceberg с полными транзакционными гарантиями.
- Запрос и импорт данных из файлов в форматах Parquet, CSV, JSON.
- Экспорт результатов запросов обратно в облачные хранилища.
- Поддержка геопространственных форматов через GDAL.
- Использование встроенного типа данных для полуструктурированных данных.
📌 GitHub: https://github.com/Snowflake-Labs/pg_lake
#postgresql35 979
AIJ Deep Dive: специальный очный трек для AI-профи в рамках международной конференции AI Journey!
Среда для профессионального роста, общение с экспертами мировой AI-индустрии и другими AI-профи — всё это ждёт вас на треке AIJ Deep Dive. В программе — только главные аспекты работы с AI:
Это событие точно нельзя пропустить
1️⃣20 ноября — день Бизнеса: разберём успешные кейсы внедрения, оценим эффективность и практические результаты. 2️⃣ 21 ноября — день Науки: проведём глубокий анализ IT-решений, прорывных научных исследований, R&D-разработок и передовых методик.На треке вас ждут выступления ведущих экспертов в AI, постер-сессия, специальные форматы для нетворкинга и выставка R’n’D решений. Это уникальная возможность обсудить сложные вопросы с теми, кто действительно понимает ваши вызовы. Где? Офис Сбера, Кутузовский проспект, д. 32, к. 1 (Е) Когда? 20–21 ноября 2025 года По ссылке — форма регистрации на очное участие. Присоединяйтесь к профессиональному AI-сообществу!
35 979
+2
🧠 UnisonDB - экспериментальная база, которая убирает боль синхронизации в распределённых системах
Главная идея простая, но мощная:
все узлы хранят одно и то же состояние, и оно автоматически синхронизируется без конфликтов — даже оффлайн.
Как это работает
- Используются CRDT — структуры данных, которые сами разрешают конфликты
- Вся система построена как event log (каждое изменение — событие)
- Данные сначала пишутся локально, потом догоняют сеть
- Нет «главного сервера» — каждый узел может быть источником истины
Что это даёт
- Мгновенные локальные обновления (даже без интернета)
- Автоматическая консистентность без ручных merge
- Идеально для приложений, которые должны работать оффлайн и в real-time
Где это полезно
- мобильные и edge-приложения
- коллаборативные редакторы
- распределённые системы без единого центра
- автономные агенты и IoT
Почему это интересно
Это не просто база данных - это попытка пересобрать модель хранения данных под эпоху распределённого ПО, где сеть ненадёжна, а приложение должно всегда работать.
https://github.com/ankur-anand/unisondb
#databases #crdt #distributedSystems #eventSourcing #edgecomputing #backend #systemdesign
35 979
⚡Открытая трансляция главного зала HighLoad++ 2025!
🖐️ Подключайтесь и слушайте доклады от спикеров MTС Web Services (MWS), VK Tech, Яндекса, Т-Банка, СберТеха и других компаний.
HighLoad++ 2025 — это конференция, которая определяет будущее высоконагруженных систем.
📍6 и 7 ноября все желающие могут бесплатно посмотреть онлайн-трансляцию главного зала. Открытую трансляцию мы организовали совместно с генеральным партнером конференции — МТС Web Services (MWS).
МТС Web Services (MWS) — бигтех-компания, предоставляющая облачные и Al-сервисы, а также платформенные решения под задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации бизнес-процессов.
Как всегда, в главном зале — топовые эксперты и самые актуальные темы.
✅ Подробности и расписание на сайте
35 979
🖥 Инструмент для мониторинга активности PostgreSQL
Следит за запросами, блокировками, использованием памяти и CPU - помогает мгновенно понять, что происходит с базой в реальном времени.
💻 Устанавливается одной командой:
sudo apt install pg-activity
Работает как локально, так и по сети.
Если запускать от postgres или root, открывается полная статистика - системные процессы, временные файлы и всё, что нужно для анализа нагрузки.
https://github.com/dalibo/pg_activity35 979
🖥 Шардирование в базах данных: обзор концепции
Шардирование или шардинг - это принцип проектирования базы данных, при котором данные разбиваются на части и размещаются на разных шардах.
Интерактивный лонгрид по шардированию баз данных.
В нем разобрано все - от принципов работы шардов и причин, зачем это вообще нужно, до тонкостей проектирования и типовых ошибок.
Каждый раздел сопровождается интерактивными диаграммами, с которыми можно экспериментировать прямо в статье.
Отличный материал, чтобы прокачать понимание распределённых БД на выходных 💡
Статья: https://planetscale.com/blog/database-sharding
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=R2ML2jLs3_U
35 979
🖥 Полный гайд: защита от SQL-инъекций для разработчиков
SQL-инъекции остаются одной из самых частых и опасных уязвимостей в веб-приложениях. Ошибка в одном запросе — и злоумышленник получает доступ к базе данных, паролям и пользовательским данным.
В этом материале — полный практический разбор:
как именно происходят SQL-инъекции, какие ошибки разработчиков к ним приводят, как их распознать в коде и главное — как защититься.
Разберём реальные примеры на Python, PHP и Go, посмотрим, как атакующий «взламывает» запрос, и научимся писать безопасный код с параметризованными запросами и ORM.
Это не теория, а руководство, которое поможет понять уязвимость изнутри и навсегда закрыть её в своих проектах.
👉 Читать гайд
35 979
🤖 Авито готовит к запуску собственного ИИ-ассистента «Ави»
Технологическая платформа Авито подала заявку на регистрацию товарного знака для своего интеллектуального ассистента — «Ави», сообщает «Коммерсант».
🧩 Что умеет
«Ави» построен на базе большой языковой модели и умеет вести живой диалог с пользователем. Он не просто отвечает на вопросы — ассистент помогает разобраться в деталях покупки, уточняет цели и критерии выбора, советует подходящие предложения и объясняет различия между ними. Фактически, это персональный консультант внутри платформы, который знает рынок лучше любого менеджера.
💡 Почему это важно
Крупные компании одна за другой внедряют собственные ИИ-решения — это уже не эксперимент, а стратегия. Такие ассистенты позволяют:
• собирать контекст из разговоров с пользователями,
• повышать вовлеченность и лояльность,
• увеличивать продажи.
Эксперты оценивают вложения в проект примерно в 500 млн рублей. Но для Авито эти траты — часть планомерного развития: компания уже заявляла о планах инвестировать в развитие генеративного ИИ около 12 млрд рублей и к 2028 году заработать более 21 млрд на новых технологиях.
Собственные модели компании уже можно оценить в деле — Авито выпустила две нейросети:
• A-Vibe — текстовая LLM,
• A-Vision — мультимодальная модель, работающая с текстом и изображениями.
Их успех говорит сам за себя: A-Vibe за первую неделю собрала 1400+ скачиваний и попала в топ трендовых моделей на Hugging Face.
🚀 Что дальше
Сейчас «Ави» проходит тесты в разных категориях площадки. В планах — уже в следующем году запустить универсальную версию, которая сможет работать во всех вертикалях Авито.
35 979
Не пропустите! 05 ноября в 20:00 пройдет бесплатный урок по теме “PostgreSQL для администраторов и разработчиков” по теме “Работа с json в PostgreSQL: давно не просто текст.” Запись: https://otus.pw/9EAE/
JSON в PostgreSQL — это не временное хак-решение, это инструмент, который меняет подход к хранению данных. Он позволяет хранить гибкие, меняющиеся структуры прямо в таблице и при этом использовать мощь SQL: фильтрацию, индексы и транзакции.
На уроке вы увидите, как использовать JSON/JSONB так, чтобы не терять скорость и предсказуемость, но объединять удобство JSON-формата с производительностью и гарантиями PostgreSQL.
Рассмотрим:
- работу с типами данных JSON и JSONB в PostgreSQL.
- изучим операторы и функции для работы с JSON-документами. - определим применение индексов и функций для повышения производительности при работе с JSONB.
Какие результаты на выходе:
- научитесь выбирать между реляционной моделью и использованием JSON в конкретном кейсе;
- получите готовые примеры и шаблоны запросов для использования в проектах.
Записывайтесь на вебинар и получит спец. предложение на обучение:
https://otus.pw/9EAE/?erid=2W5zFGUaPy2
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
35 979
⚡️ Вышел pgbalancer 1.0 - интеллектуальный балансировщик нагрузки для PostgreSQL
Представлен первый стабильный релиз pgbalancer 1.0 — балансировщика нагрузки для PostgreSQL, построенного на основе pgpool-II с существенными доработками.
Проект позиционируется как решение с элементами адаптивной маршрутизации запросов, управляемое через REST API и поддерживающее MQTT для потоковой передачи событий в реальном времени.
Ключевые особенности:
• Управление пулом соединений и распределение нагрузки между репликами PostgreSQL;
•Поддержка HTTP/REST для конфигурации и мониторинга;
• Интеграция с MQTT для стриминга метрик и событий;
• Реализация на языке C с сохранением производительности оригинального pgpool-II;
• Распространяется под открытой лицензией PostgreSQL.
https://www.pgelephant.com/pgbalancer
35 979
🪄 Открытая альтернатива Firebase — на стероидах PostgreSQL
Платформа, которая даёт всё, чтобы собрать современное веб-, мобильное или AI-приложение — без проприетарных SDK и боли.
Что внутри:
⚙️ Хостинг Postgres с realtime-синхронизацией
🧩 Автогенерация REST и GraphQL API
🔐 Аутентификация и авторизация через JWT
⚡ Edge-функции и серверные триггеры
📦 Хранилище файлов с поддержкой S3
🧠 AI-инструменты: векторные индексы, эмбеддинги, семантический поиск
🪶 Всё open source и доступно для self-host.
По сути это Firebase-опыт, но построенный на «взрослых» open-source технологиях:
PostgreSQL, Elixir, GoTrue, PostgREST, pg_graphql.
Платформа, где можно запустить идею, вырастить продукт и не упереться в чьи-то закрытые лимиты.
#Postgres #OpenSource #Backend #AI #GraphQL #Realtime #FirebaseAlternative
https://github.com/supabase/supabase
35 979
+1
Для многих разработчиков моменты, когда они пишут код не по работе, а для профессионального вызова, становятся ключевыми в их росте. Именно таким вызовом может стать Yandex Cup 2025 — чемпионат, где встречаются сильнейшие разработчики, и один из треков которого посвящён машинному обучению.
Здесь реальные задачи, близкие к тому, с чем сталкиваются инженеры в продакшне: ограничения по ресурсам, шумные данные, необходимость найти баланс между скоростью и качеством.
Участие — способ не просто проверить свои навыки, но и заявить о себе в профессиональном сообществе. Лучшие участники получают приглашения на упрощённый отбор в команды Яндекса.Финал пройдёт в Стамбуле, призовой фонд — 12 млн ₽. Регистрация заканчивается совсем скоро. Если вы чувствуете, что готовы выйти за пределы привычных задач — самое время. 💡 yandex.ru/cup/2025
