en
Feedback
Data Science. SQL hub

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 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
Posts Archive
photo content

Как очищать данные при помощи SQL Источник

Трюк дня. Агрегирование записей в PostgreSQL. Решение WITH projects (task_id, start_date, end_date) AS (VALUES (1, CAST('10-01-20' AS date), CAST('10-02-20' AS date)), (2, CAST('10-02-20' AS date), CAST('10-03-20' AS date)), (3, CAST('10-03-20' AS date), CAST('10-04-20' AS date)), (4, CAST('10-13-20' AS date), CAST('10-14-20' AS date)), (5, CAST('10-14-20' AS date), CAST('10-15-20' AS date)), (6, CAST('10-28-20' AS date), CAST('10-29-20' AS date)), (7, CAST('10-30-20' AS date), CAST('10-31-20' AS date))), -- получим такие даты начала, которых не существует в колонке даты окончания (это 'настоящие' даты начала проекта) t1 AS ( SELECT start_date FROM projects WHERE start_date NOT IN (SELECT end_date FROM projects) ), -- получим такие даты окончания, которые не существуют в колонке дат начала (это 'настоящие' даты окончания проекта) t2 AS ( SELECT end_date FROM projects WHERE end_date NOT IN (SELECT start_date FROM projects) ), --отфильтруем допустимые пары начало-окончание (начало < окончание), затем найдем правильную дату окончания для каждой даты начала (минимальная дата окончания, поскольку нет пересекающихся проектов) t3 AS ( SELECT start_date, MIN(end_date) AS end_date FROM t1, t2 WHERE start_date < end_date GROUP BY 1 ) SELECT *, end_date - start_date AS project_duration FROM t3 ORDER BY 3, 1 #tips

Трюк дня. Агрегирование записей в PostgreSQL Таблица projects содержит три столбца: task_id, start_date и end_date. Разница м
+1
Трюк дня. Агрегирование записей в PostgreSQL Таблица projects содержит три столбца: task_id, start_date и end_date. Разница между датой окончания (end_date) и датой начала (start_date) составляет 1 день для каждой строки таблицы. Если даты окончания задач последовательны, они являются частью одного проекта. Даты проектов не пересекаются. Напишите запрос, возвращающий даты начала и окончания каждого проекта, а также количество дней, затраченных на его выполнение. Расположите их в порядке возрастания продолжительности проекта, а в случае равенства - по возрастанию даты начала. Код создания view исходной таблицы projects здесь. Решение будет вечером. #tips

ТОП-20 хитрых вопросов по SQL для собеседования Источник

Какой запрос возвратит работников с зарплатой >=2500 и <=4500?
Anonymous voting

Шпаргалки по SQL: сохранить и не забыть Держите полезные шпаргалки по SQL, с которыми вы никогда не забудете основное из работы с реляционными базами данных. https://tproger.ru/articles/shpargalki-po-sql/ @sqlhub

Шпаргалки по SQL: сохранить и не забыть https://tproger.ru/articles/shpargalki-po-sql/ @sqlhub

Проблемы производительности запросов с EXISTS Мне на самом деле нравится EXISTS и NOT EXISTS. Правда. Они решают множество проблем.ъ Эта публикация не является их общей критикой, и я ни в коем случае не призываю вас отказаться от них. Я бы посоветовал вам даже использовать их почаще. Но есть некоторые моменты, о которых вам следует знать, когда вы их используете, будь то в логике потока управления или в запросах. Если вы будете помнить о них, у вас все будет хорошо. Читать дальше @sqlhub

Друзья, для тех из вас кто хочет проверить свои знания в SQL запросах - у наших друзей из @sqlquestions сейчас как раз идет марафон SQL-задач. Приходите, решайте задачи и общайтесь с любителями SQL. Решай задачи

Функции TRIM, LTRIM и RTRIM в T-SQL - описание, отличия и примеры #tsql #mssqlserver #функции Читать

Трюк дня. COALESCE() для перезаписи NULL При помощи функции COALESCE() можно перезаписать NULL на другое значение: SELECT id, null_var, COALESCE(null_var, 'missing') AS recode_null_var FROM current_table ORDER BY id Запрос вернёт значение ‘missing‘ для всех строк таблицы, где null_var IS NULL #tips

Производительность запросов в SQL Использование OR внутри оператора JOIN или WHERE для нескольких столбцов. SQL Server может эффективно обрабатывать набор данных, если используется оператор WHERE или любая комбинация фильтров, разделенных AND. Будучи исключающими, эти операторы берут данные и нарезают их на все более мелкие части, пока не останется нужный набор данных. Оператор OR – совсем другая история. SQL Server не может обработать его за одну операцию. Вместо этого каждый компонент OR рассмотривается отдельно. Когда каждая такая затратная операция завершена, результаты объединяются. Сценарий, в котором OR работает хуже всего, – это когда задействовано несколько столбцов или таблиц. Даже если используется всего несколько таблиц или столбцов, производительность может стать крайне низкой. Давайте рассмотрим простой пример использования OR, который приводит к плохой производительности: SELECT DISTINCT PRODUCT.ProductID, PRODUCT.Name FROM Production.Product PRODUCT INNER JOIN Sales.SalesOrderDetail DETAIL ON PRODUCT.ProductID = DETAIL.ProductID OR PRODUCT.rowguid = DETAIL.rowguid; Читать дальше @sqlhub

Выберите правильный ответ касательно SQL оператора CASE.
Anonymous voting

Repost from SQL задачи
Выберите правильный ответ касательно SQL оператора CASE.
Anonymous voting

Малоизвестные инструменты разработки: gRPC и SQL Syntax Intellisense Описываем три инструмента разработки, которые малоизвестны, но очень полезны: gRPC, Protobuf и SQL Syntax Intellisense. https://tproger.ru/articles/maloizvestnye-no-ochen-poleznye-instrumenty-dlja-razrabotki/ @sqlhub

​​Арифметика с DATETIME #tsql #datetime Статья 1: Получите удовольствие от арифметики с DATETIME Статья 2: Еще больше удовольствия с арифметикой DATETIME Автор данных статей приводит способы использования "математики" для манипуляции со значениями типа datetime с целью эффективной генерации, вычислений и отображения интервалов.

Repost from Kali Linux
Тестирование на проникновение MSSQL Эта шпаргалка предназначена для Red Teamers и пентестеров. Она разработан таким образом,
Тестирование на проникновение MSSQL Эта шпаргалка предназначена для Red Teamers и пентестеров. Она разработан таким образом, что новички могут понять основы, а профессионалы могут освежить свои навыки с помощью расширенных опций. https://github.com/Ignitetechnologies/MSSQL-Pentest-Cheatsheet @linuxkalii

📝 Alibaba открыла код распределённой СУБД PolarDB, основанной на PostgreSQL Несколько месяцев назад Alibaba Cloud открыла исходный код PolarDB PostgreSQL, которая на 100% совместима с PostgreSQL и расширяет ее возможности средствами для распределённого хранения данных с обеспечением целостности и поддержкой ACID-транзакций в контексте всей глобальной базы данных, разнесённой по разным узлам кластера. PolarDB поддерживает распределённую обработку SQL-запросов, обеспечение отказоустойчивости и избыточное хранение данных для восполнения информации после выхода из строя одного или нескольких узлов. Архитектуру и основные возожности PolarDB прикрепили к посту. Код: https://github.com/ApsaraDB/PolarDB-for-PostgreSQL @sqlhub

COALESCE или NVL Содержание: 1. Вступление 2. COALESCE 3. NVL 4. Отличия 5. Заключение Ссылка на Youtube @sqlhub