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
📈 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 36 043 subscribers, ranking 3 729 in the Technologies & Applications category and 17 585 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 36 043 subscribers.
According to the latest data from 05 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 75 over the last 30 days and by -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.27%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.91% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 342 views. Within the first day, a publication typically gains 1 408 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
- 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 06 November, 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.
36 043
Subscribers
-724 hours
-587 days
+7530 days
Posts Archive
36 043
36 043
🖥 Как проектировать запросы на изменение данных sql
При проектировании запросов на изменение данных в SQL необходимо следовать нескольким рекомендациям:
Сделайте резервную копию данных перед выполнением запроса на изменение данных. Это поможет избежать потери данных в случае ошибки.
Определите, какие таблицы и столбцы вы собираетесь изменять, и какие условия будут определять строки, которые вы хотите изменить. Используйте ключевое слово UPDATE для обновления данных в таблице.
Используйте оператор SET для задания новых значений столбцов в таблице.
Например:
UPDATE orders
SET order_status = 'Completed'
WHERE order_id = 12345;
Здесь мы обновляем столбец order_status таблицы orders, устанавливая значение Completed для заказа с order_id равным 12345.
Обратите внимание на условие WHERE, которое определяет, какие строки будут изменены. Если условие не указано, запрос обновит все строки в таблице.
Если вы хотите изменить несколько столбцов в таблице, используйте оператор SET для каждого столбца, например:
UPDATE orders
SET order_status = 'Completed',
order_total = 100.00
WHERE order_id = 12345;
Здесь мы обновляем значения столбцов order_status и order_total таблицы orders для заказа с order_id равным 12345.
После выполнения запроса на изменение данных убедитесь, что данные были изменены корректно, проверив их с помощью запроса на выборку данных SELECT.
@sqlhub36 043
Какой из следующих SQL запросов позволит получить среднее значение из колонки "sales", сгрупированной по годам из колонки "date", при этом выведет только те года, в которые среднее значение продаж больше $100.000?
36 043
🖥 Как полностью очистить таблицу sql
Полностью очистить таблицу, не удаляя её можно с помощью запроса DELETE. Мы указываем имя таблицы, но опускаем блок WHERE. Тогда удаляются абсолютно все записи, вне зависимости от условий.
DELETE FROM wiped_table_name;
-- Мы очистили таблицу wiped_table_name
Кроме DELETE без условий можно использовать TRUNCATE. У неё есть свои особенности. Самая главная, она быстрее DELETE, так как не сканирует таблицы перед очисткой и наиболее полезна для очистки больших таблиц.
TRUNCATE cars, cups, parrots;
-- Тут можно перечислять сколько угодно таблиц
Крайне рекомендую глянуть документацию по TRUNCATE, она очень подробная: https://postgrespro.ru/docs/postgrespro/9.5/sql-truncate
@sqlhub36 043
Хотите узнать больше о профессии SQL-разработчика и аналитика данных? Тогда регистрируйтесь на бесплатный онлайн-интенсив Skillbox, который пройдёт с 18 по 20 мая в 19:00 по московскому времени.
Запись и подробная информация: 👉 https://goo.su/TUO4
● Научитесь работать с базами данных — получите навык, необходимый каждому программисту и аналитику данных.
● Прокачаете знания SQL.
● Научитесь использовать сложные конструкции SQL.
● Поймёте, как оптимизировать рутинные задачи при помощи SQL-запросов и получить повышение.
Разобраться в теме поможет профи — специалист по анализу данных, сертифицированный SQL-разработчик от Microsoft Мкртич Пудеян. 8 лет работал специалистом по хранилищам данных в Tele2.
🎁 Сразу после регистрации пришлём вам чек-лист базовых навыков по SQL, которые требуют на собеседованиях. В конце интенсива подарим каждому участнику электронную книгу издательства МИФ. Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
Присоединяйтесь!
36 043
🖥 Полезные тренажеры SQL
Тренажеры, которые могут пригодится для "оттачивания" навыков и подготовки к собеседованиям. Конечно, нет ничего лучше реальных задач, но иногда реальных нет. Когда у меня была такая ситуация, я прорешала задачи на Hakerrank и это помогло мне в дальнейшем пройти собеседование. Там же, например на Hakerrank, можно получить сертификаты для подтверждения своего уровня.
● Hakerrank
● Strata scratch
● SQLBolt
● W3schools
● Курс по основам SQL, состоящий из 19 небольших уроков с лёгкой подачей
@sqlhub
36 043
36 043
🖥 CREATE INDEX в SQL
Если столбец имеет ограничение CREATE INDEX, то данные извлекаются быстрее, если мы используем именно этот столбец для извлечения данных.
Индекс — это объект базы данных, создаваемый с целью повышения производительности поиска данных. Таблицы в базе данных могут иметь большое количество строк, которые хранятся в произвольном порядке, и их поиск по заданному критерию путем последовательного просмотра таблицы строка за строкой может занимать много времени. Словно закладка в книге, индекс помогает быстро получить доступ к требуемым данным в таблице, согласно SQL-запросу. Таким образом, использование индексов позволяет ускорить получение данных.
Например:
-- Создаем таблицу
CREATE TABLE Colleges (
college_id INT PRIMARY KEY,
college_code VARCHAR(20) NOT NULL,
college_name VARCHAR(50)
);
-- Создаем индекс
CREATE INDEX college_index
ON Colleges(college_code);
Здесь мы создаем индекс с именем college_index в таблице Colleges, используя столбец college_code.
Примечание: Увидеть разницу в скорости при малом количестве данных в таблице проблематично. Однако при большом количестве данных можно легко заметить разницу в скорости между использованием индексов и без них.
CREATE UNIQUE INDEX для уникальных значений
Если нужно создать индексы для уникальных значений в столбце, следует использовать ограничение CREATE UNIQUE INDEX.
Например:
-- Создаем уникальный индекс
CREATE UNIQUE INDEX college_index
ON Colleges(college_code);
Здесь мы создаем уникальный индекс с именем college_index в таблице Colleges, используя столбец college_code.
Удалить индекс из таблиц
Для удаления индекса из таблицы используется оператор DROP INDEX.
Например:
SQL Server
DROP INDEX Colleges.college_index;
PostgreSQL, Oracle
DROP INDEX college_index;
MySQL
ALTER TABLE Colleges
DROP INDEX college_index;
Здесь мы удаляем ограничение college_index из таблицы Colleges.
Примечание: Удаление индекса означает, что удаляется только индекс. Данные в исходной таблице остаются неизменными.
@sqlhub36 043
Хотите дорасти до уверенного Middle Data Engineer, но текущего стека не хватает?
На курсе «Инженер данных» от karpov.courses опытные специалисты из VK, Яндекс Go, Sbermarket и Ozon помогут дополнить ваш арсенал современными инструментами для хранения и обработки больших данных.
За 5 месяцев вы научитесь:
● Работать с реляционными и MPP базами данных
● Автоматизировать ETL-пайплайны
● Проектировать традиционные и облачные хранилища
● Применять ML-модели на больших данных
● Строить дашборды для мониторинга DWH платформы
Здесь вас ждут интересные проекты и настоящая инфраструктура: Greenplum, Hadoop, Kubernetes, Spark, Hive, Kafka, Airflow, Tableau.
По итогам обучения вы станете крепким Middle специалистом с широким набором прикладных навыков, а наш HR доведёт вас до оффера в хорошую компанию.
Курс стартует 11 мая, учитесь уже сейчас, так как с 15 мая цена вырастет!
36 043
🖥 Подборка бесплатных курсов по SQL
Собрали для вас список бесплатных курсов по SQL от базовых до продвинутых.
1. SQL for Data Analysis
2. Интерактивный тренажер по SQL
3. Kaggle: Intro to SQL
4. Advanced SQL
5. Introduction to Structured Query Language (SQL)
6. Advanced Databases and SQL Querying
7. Databases and SQL for Data Science with Python
8. Oracle SQL – A Complete Introduction
9. Intro to SQL
10. Advanced SQL
11. Oracle SQL Basics
12. Beginners Guide to SQL
13. SQL for Data Science
14. Introduction to Databases and SQL Querying
15. Intro to Relational Databases
#SQL #курсы #бд
@sqlhub
36 043
🖥 Ограничение CHECK в SQL
Ограничение CHECK используется для указания условия, которое должно быть выполнено для вставки значения в таблицу.
Например:
CREATE TABLE Orders (
order_id INT PRIMARY KEY,
amount INT CHECK (amount > 0)
);
Здесь столбец amount принимает значения только больше 0, это является условием для проверки. Теперь давайте попробуем вставить данные в таблицу Orders.
Пример №1
-- Вставляем значение 100.
-- Данные добавлены
INSERT INTO Orders(amount) VALUES(100);
Пример №2
-- Вставляем значение -5.
-- Ошибка при добавлении данных
INSERT INTO Orders(amount) VALUES(-5);
Примечание: Ограничение CHECK используется для проверки данных только при вставке. Чтобы проверить, существует ли строка, следует использовать оператор EXISTS.
❗️Создать именованное ограничение CHECK
Популярной практикой является создание именованных ограничений, чтобы их было легче изменять и удалять.
Например:
-- Создаем именнованое ограничение amountCK для столбца amount.
-- Ограничение проверяет, чтобы значение для вставки было больше 0
CREATE TABLE Orders (
order_id INT PRIMARY KEY,
amount INT,
CONSTRAINT amountCK CHECK (amount > 0)
);
❗️Ограничение CHECK в существующей таблице
Мы можем добавить ограничение CHECK к существующей таблице, используя оператор ALTER TABLE.
Например:
-- Добавляем неименованное ограничение CHECK
ALTER TABLE Orders
ADD CHECK (amount > 0);
Также можно добавить и именованное ограничение CHECK:
-- Добавляем именованное ограничение CHECK - amountCK
ALTER TABLE Orders
ADD CONSTRAINT amountCK CHECK (amount > 0);
Примечание: Если мы попытаемся добавить ограничение amount > 0 к столбцу, значение которого уже меньше 0, мы получим ошибку.
❗️Удалить ограничение CHECK
Мы можем удалить ограничение CHECK, используя оператор DROP.
Например:
SQL Server, PostgreSQL, Oracle
-- Удаляем ограничение CHECK - amountCK
ALTER TABLE Orders
DROP CONSTRAINT amountCK;
MySQL
-- Удаляем ограничение CHECK - amountCK
ALTER TABLE Orders
DROP CHECK amountCK;
@sqlhub36 043
Мы - команда разработчиков компании РЕЛЭКС разрабатываем ультрасовременную высокопроизводительную реляционную СУБД SoQoL.
В нашем канале вы сможете узнать и обсудить:
· С какими сложностями мы сталкиваемся при разработке СУБД?
· Какие решения используем и почему?
· Почему не стали разрабатывать еще один Postgres?
· Как протестировать альфа-версию SoQoL?
· Как принять участие в пилотном проекте с новой СУБД?
Подписывайтесь 🤝 на канал и будьте в курсе последних новостей разработки CУБД SoQoL https://t.me/soqol_dbms
36 043
🖥 BACKUP DATABASE в SQL
Важно регулярно создавать резервные копии базы данных, чтобы данные не были потеряны в случае повреждения базы данных (БД). В SQL мы можем создавать резервные копии БД с помощью оператора
BACKUP DATABASE.
Например:
BACKUP DATABASE orders
TO DISK = 'C:\orders_backup.bak';
Здесь мы создаем файл резервной копии базы данных orders на диске C с именем orders_backup.bak.
Примечание: Распространено использование расширения .bak для файлов резервных копий БД, однако это не является обязательным.
Резервное копирование только новых изменений в SQL
В SQL мы также можем сделать резервную копию только новых изменений по сравнению с предыдущей резервной копией, используя команду WITH DIFFERENTIAL. Например:
BACKUP DATABASE orders
TO DISK = 'C:\orders_backup.bak'
WITH DIFFERENTIAL;
Здесь мы добавляем только новые изменения в предыдущий файл резервной копии. Следовательно, эта команда работает быстрее, нежели создание резервной копии БД с нуля.
Восстановление базы данных из резервной копии
Для восстановления файла резервной копии в системе управления базой данных (СУБД) используется оператор RESTORE DATABASE. Например:
RESTORE DATABASE orders
FROM DISK = 'C:\orders_backup.bak';
Здесь мы восстанавливаем файл резервной копии orders_backup.bak в базе данных orders.
@sqlhub36 043
🖥 Оператор FULL OUTER JOIN в SQL
Оператор FULL OUTER JOIN объединяет две таблицы на основе общего столбца и выбирает не только записи с совпадающими значениями в этих столбцах, но и все оставшиеся строки из обеих таблиц. Например:
SELECT Customers.customer_id, Customers.first_name, Orders.amount
FROM Customers
FULL OUTER JOIN Orders
ON Customers.customer_id = Orders.customer;
На картинке видно как отработает данный код.
Здесь мы выбираем столбцы customer_id и first_name (из таблицы Customers) и столбец amount (из таблицы Orders). В результате получаем те строки, в которых есть совпадение между customer_id (таблицы Customers) и customer (таблицы Orders) вместе со всеми остальными строками из обеих таблиц.
Синтаксис оператора FULL OUTER JOIN
Синтаксис оператора FULL OUTER JOIN следующий:
SELECT столбцы
FROM таблица1
FULL OUTER JOIN таблица2
ON таблица1.имя_столбца = таблица2.имя_столбца;
Оператор FULL OUTER JOIN с оператором WHERE
Вот пример использования оператора FULL OUTER JOIN с оператором WHERE:
SELECT Customers.customer_id, Customers.first_name, Orders.amount
FROM Customers
FULL OUTER JOIN Orders
ON Customers.customer_id = Orders.customer
WHERE Orders.amount >= 500;
Здесь мы объединяем две таблицы и выбираем строки, в которых сумма (amount) больше или равна 500.
Оператор FULL OUTER JOIN с псевдонимами AS
Мы можем использовать псевдонимы AS с оператором FULL OUTER JOIN, чтобы сделать наш код короче и чище. Например:
SELECT C.cat_name, P.prod_title
FROM Categories AS C
FULL OUTER JOIN Products AS P
ON C.cat_id = P.cat_id;
Здесь мы выбираем общие строки между таблицами Categories и Products.
@sqlhub36 043
🖥 Как в sql посчитать количество повторяющихся значений
Можно попробовать использовать функцию COUNT() в сочетании с оператором GROUP BY.
Предположим, у нас есть таблица "orders" с колонками "customer_name" и "order_date", и мы хотим посчитать, сколько заказов было сделано каждым клиентом. Мы можем написать следующий SQL-запрос:
SELECT customer_name, COUNT(*) as order_count
FROM orders
GROUP BY customer_name
Этот запрос выберет все уникальные значения из колонки "customer_name" в таблице "orders" и подсчитает количество строк, связанных с каждым уникальным значением. Результатом запроса будет таблица со столбцами "customer_name" и "order_count", в которой каждая строка будет показывать клиента и количество его заказов.
@sqlhub36 043
🖥 Как работает CASE SQL
Оператор CASE в SQL используется для создания условий, когда нужно выполнить различные операции в зависимости от значения столбца или выражения.
Оператор CASE может быть использован в двух форматах:
CASE без ELSE:
SELECT column1,
CASE
WHEN column2 = 'value1' THEN 'result1'
WHEN column2 = 'value2' THEN 'result2'
END AS column3
FROM table;
В этой форме оператора CASE используется блок WHEN для проверки значения столбца column2. Если значение равно value1, то будет возвращено значение result1. Если значение равно value2, то будет возвращено значение result2. Если значение не соответствует ни одному из условий, то для столбца column3 будет возвращено значение NULL.
CASE с ELSE:
SELECT column1,
CASE column2
WHEN 'value1' THEN 'result1'
WHEN 'value2' THEN 'result2'
ELSE 'result3'
END AS column3
FROM table;
В этой форме оператора CASE используется значение столбца column2 в блоке CASE. Если значение равно value1, то будет возвращено значение result1. Если значение равно value2, то будет возвращено значение result2. Если значение не соответствует ни одному из условий, то будет возвращено значение result3.
Оба формата оператора CASE могут использоваться в запросах на выборку данных в SQL. Они позволяют создавать условия, когда нужно выполнить различные операции в зависимости от значения столбца или выражения.
@sqlhub36 043
Прокачать скилл с нуля и устроиться работать аналитиком данных можно всего за 2 месяца. Учебная программа одобрена экспертным советом Томского государственного университета.
Почему мы?
📚 Официальный образовательный партнер Томского государственного университета
🏅 Преподаватели-практики с высокой экспертизой
🎓 Удостоверение о повышении квалификации установленного образца
🙍♀️ Поддержка тьютора в зачислении и обучении
🙌 Увлеченное коммьюнити и новые полезные контакты
👥 Сотни довольных выпускников прошлых лет
Приглашаем принять участие:
— Студентов старшего курса и выпускников
— Женщин в декрете и неработающих мам детей до 7 лет
— Безработных и лиц под риском увольнения
— Лиц 50 лет и старше, предпенсионеров
Подробные условия участия на сайте проекта.
У нас есть и другие программы!
👨💻 Тестировщик ПО
🖌 Графический дизайн
🎲 Системный аналитик
📊 Аналитик маркетплейсов
Подайте заявку и начните учиться уже через 2 недели!
https://clck.ru/34GSDU
36 043
🖥 Как создать временную таблицу в sql запросе
Для создания временной таблицы используется ключевое слово
TEMPORARY в команде CREATE TABLE:
CREATE TEMPORARY TABLE название_таблицы
Удобно создавать временную таблицу на выборке из другой таблицы:
CREATE TEMPORARY TABLE customer_temp SELECT * FROM customer;
@sqlhub36 043
Try Redis — тренажёр для освоения Redis БД
Redis — это удобное и быстрое хранилище данных класса NoSQL, которое хранит и работает с данными типа «ключ — значение». Redis известен своей высокой производительностью, простотой и универсальностью.
А потренироваться в использовании вам поможет тренажёр Try Redis, который может генерировать запросы:
https://try.redis.io/
#redis
@sqlhub
