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 35 831 subscribers, ranking 3 835 in the Technologies & Applications category and 18 122 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 35 831 subscribers.
According to the latest data from 15 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -39 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 9.64%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.13% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 455 views. Within the first day, a publication typically gains 1 480 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 14.
- 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 16 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.
ref, чтобы разбить длинный SQL-запросы на более мелкие компоненты, делая их более читаемыми и удобными для обслуживания.
-- models/total_order_amount.sql
SELECT
order_id,
customer_id,
SUM(order_amount) AS total_amount
FROM
raw_orders
GROUP BY order_id, customer_id
models/average_order_amount.sql:
-- models/average_order_amount.sql
SELECT
customer_id,
AVG(total_amount) AS avg_amount
FROM {{ ref('total_order_amount') }}
GROUP BY customer_id
▪ Github
@data_analysis_mlSELECT, но с токеном для каждого пространства имен.
— асинхронная репликация с использованием binlog, как в MySQL.
— поддержка Redis sentinel для аварийного переключения при сбое ведущего или ведомого устройства.
Быстрый старт с Docker:
docker run -it -p 6666:6666 apache/kvrocks --bind 0.0.0.0
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubmkdir HelloWorld && cd HelloWorld dotnet new console dotnet add package RavenDB.Client --version 6.0.0-* # изменить Program.cs dotnet restore && dotnet build && dotnet runВообще, RavenDB — довольно известная NoSQL БД; если кто не пробовал — возможно именно RavenDB поможет в вашем кейсе. Особенности RavenDB: — Простота развертывания. Можно использовать как встроенное в проект решение, так Windows service и консольное приложение. — Простота перехода на новую версию. Просто нужно остановить Raven и закинуть новый билд в рабочую папку сервера. В проекте все обходится обновлением NuGet пакета. — Расширяемость. Есть множество возможностей по встраиванию своего функционала на стороне сервера. Можно кастомизировать всё, начиная от триггеров на изменение данных и индексов до создания своих расширений, позволяющих обогатить API сервера. 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub
curl https://install.spiceai.org | /bin/bash
spice init spice_qs
cd spice_qs
spice run
Spice — open-source портативная среда выполнения, предлагающая унифицированный интерфейс SQL для получения данных из любой базы данных и не только.
Spice написана на Rust для максимальной производительности.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
