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 Russia17 707 Technologies & Applications3 610...

📈 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 35 960 subscribers, ranking 3 610 in the Technologies & Applications category and 17 707 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 35 960 subscribers.

According to the latest data from 31 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 66 over the last 30 days and by 19 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.43%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.46% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 311 views. Within the first day, a publication typically gains 1 243 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 10.
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 01 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.

35 960

Subscribers

+1924 hours

+147 days

+6630 days

2 311

Post views

~ 1 24324 hours

~ 1 52048 hours

6.43%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

35 946

⚠️ SQL-инъекция через f-string Если подставлять значения прямо в SQL через f-string, злоумышленник может выполнить любой код в базе:


name = "Alice'; DROP TABLE accounts; --"
query = f"SELECT * FROM accounts WHERE name = '{name}'"
conn.sql(query)

💥 И вот таблица accounts удалена! Почему так? Потому что строка с именем вставляется как есть и воспринимается как часть SQL-запроса. ✅ Правильный способ — использовать параметры:


name = "Alice'; DROP TABLE accounts; --"
query = "SELECT * FROM accounts WHERE name = ?"
conn.sql(query, params=(name,))

✔ Имя ищется как текст, база остаётся в безопасности. 👉 Запомни: никогда не вставляй пользовательские данные напрямую в SQL. Используй параметризованные запросы — это надёжная защита от SQL-инъекций. @sqlhub

35 946

⁉️ Как понять и улучшить архитектуру IT-системы? Archimate помогает увидеть полную картину, связывая бизнес-цели и технические решения в одну целостную модель. На курсе «Archimate» мы научим вас моделировать архитектуру на 3 уровнях: бизнес-уровне, программном и технологическом. Вы освоите стратегическое планирование, сможете выявлять «узкие места» и эффективно проектировать IT-решения. Мы научим вас анализировать требования бизнеса и моделировать архитектуру, которая соответствует этим требованиям. Этот курс поможет архитекторам, аналитикам и тимлидам углубить знания и научиться стратегически мыслить, создавая решения, которые действительно работают. Реальные кейсы, подробные примеры и практика моделирования на Archimate — всё это ждёт вас. ➡️ Старт уже 30 сентября! Оставьте заявку, чтобы получить скидку по промокоду ArchiSept: https://tglink.io/5086a78f95a5?erid=2W5zFHYd6fa #реклама О рекламодателе

35 946

🟠 ParadeDB — альтернатива Elasticsearch на базе PostgreSQL В эпоху data-driven решений поиск и аналитика в реальном времени стали обязательной частью любой стратегии. ParadeDB — это новый open-source игрок: расширение для PostgreSQL, превращающее его в мощный движок полнотекстового поиска и аналитики. ✨ Возможности: Реал-тайм поиск по данным прямо в Postgres Высокая производительность без внешних сервисов Open-source и легко встраивается в существующую инфраструктуру 🔗 Подробнее: blackslate.io/articles/paradedb-an-elasticsearch-alternative-built-on-postgresql @sqlhub

35 946

🆕 На Stepik вышел курс — «Golang + SQLx: построение высоконагруженных сервисов с нуля до продакшена» Уже пишете на Go и хотите разобраться, как строить быстрые и отказоустойчивые сервисы? Этот курс — именно то, что нужно, чтобы прокачать навыки работы с SQLx и backend-архитектурой. • Полный путь от CRUD-операций до масштабируемых систем: транзакции, уровни изоляции, конкурентное программирование, балансировка нагрузки • Оптимизация SQL: индексы, кэширование, профилирование запросов • Масштабирование и администрирование сервисов: кластеры, отказоустойчивость, мониторинг и логирование • Практика на реальных кейсах: проектируем API, отрабатываем ошибки, настраиваем CI/CD • 150+ интерактивных заданий с автопроверкой — пишите код прямо в браузере, когда удобно • Итоговый pet-project: к концу курса у вас будет готовый сервис уровня продакшн 🎓 Сертификат по завершении — добавьте его в резюме или профиль LinkedIn 🚀 Прокачайте Golang и SQLx с пользой и практикой. Начните уже сегодня и получите скидку 30%, которая действует в течение 48 часов. 👉 Пройти курс на Stepik

35 946

⚡️ Chroma — база данных для эмбеддингов с открытым исходным кодом Если строишь чат-бота или RAG-систему — Chroma даст твоему приложению память и быстрый поиск по векторным представлениям. ✨ Что умеет: - Поддержка Python и JavaScript - Быстрый поиск и фильтрация по embeddings - Интеграция с LangChain и LlamaIndex - Простое API для добавления документов и метаданных 🚀 Установка:


pip install chromadb
# или
npm install chromadb
chroma run --path ./chroma_db

🧩 Пример на Python:


import chromadb
client = chromadb.Client()
col = client.create_collection("docs")
col.add(documents=["Doc1","Doc2"], ids=["1","2"])
res = col.query(query_texts=["найди похожее"], n_results=1)

▪Github ▪Colab

35 946

Redis и Valkey – изучите секреты самых популярных open source key-value СУБД В высоко-нагруженных сервисах Redis — не просто кэш, а важная подсистема, на которой строится значимая часть бизнес-логики. От его стабильности, масштабируемости и отказоустойчивости зависит производительность всего сервиса. Valkey - это современный производительный форк Redis с открытым исходным кодом, поддерживаемый сообществом и рядом крупных компаний. Valkey набирает популярность, поддержан крупными облачными провайдерами, и вполне возможно потеснит или вовсе заменит Redis со временем. Наш курс — для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроен Redis и Valkey. 🌐 В программе курса: 🤩 Как эффективно использовать базовые и продвинутые структуры данных: HyperLogLog, Bitmaps и Bisields, Streams, Geospatial-индексы, Bloom Filters 🤩 Как проектировать in-memory системы, которые не разваливаются под нагрузкой, что влияет на отказоустойчивость и как её добиться 🤩 Как работает репликация и кластеризация на практике (режимы Sentinel и Cluster) 🤩 Как встроить Redis/Valkey в реальный прод с учётом безопасности, интеграций и современных практик мониторинга. Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы Алексей Рыбак. Автор курса — Константин Ратвин, преподаватель МФТИ на кафедре БИТ (совместно со СберТех), эксперт по распределённым системам и банковским ИТ, автор курсов по СУБД и инфраструктуре, спикер HighLoad++ и PGConf. 🗓 Старт курса: 7 октября, 6 недель обучения. Изучить программу и записаться можно здесь. Ждем вас! Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxNnFKA

35 946

⚡️ Как тестировать код без настоящей базы данных Когда вы пишете юнит-тесты, подключение к реальной БД — лишнее: - это медленно, - тесты становятся нестабильными, - нужен живой сервер. Решение — замокать вызов pandas.read_sql и вернуть подставные данные. Пример функции:


def query_user_data(user_id):
    query = f"SELECT id, name FROM users WHERE id = {user_id}"
    return pd.read_sql(query, "postgresql://localhost/mydb")

Тест с моком:


from unittest.mock import patch
import pandas as pd

@patch("pandas.read_sql")
def test_database_query_mocked(mock_read_sql):
    mock_read_sql.return_value = pd.DataFrame(
        {"id": [123], "name": ["Alice"]}
    )

    result = query_user_data(user_id=123)
    assert result["name"].iloc[0] == "Alice"

Теперь вместо запроса в реальную базу тест подставляет фейковые данные. Так можно проверить бизнес-логику функции быстро и надёжно. @sqlhub

35 946

🔥Не упустите шанс прокачать свой скилл и решать проблемы с производительностью на опережение! Думаете, что знаете об оптимизации PostgreSQL всё? Проверим. Приглашаем разработчиков и администраторов БД на интенсивный практикум, где мы не будем говорить об очевидных вещах. 1 октября в 20:00 технический директор 1С-Старт Дмитрий Кириллов разберет "по косточкам" оптимизацию PostgreSQL на открытом практическом уроке "Неочевидные оптимизации PostgreSQL на основе его исходного кода". 👨‍💻 Разработчики, научитесь писать запросы, учитывая скрытые механизмы планировщика, и использовать индексы максимально эффективно 👨‍💻Администраторы БД, поймете, какие параметры конфигурации реально влияют на производительность, а какие можно не трогать 👨‍💻Архитекторы систем, сможете лучше проектировать структуру БД и прогнозировать ее масштабирование на основе «внутренней логики» PostgreSQL А в подарок - три мини-курса для практической работы с SQL от OTUS. Бесплатно по предварительной записи - практикум для тех, кто хочет докопаться до сути: https://tglink.io/7f513343e3bc Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFFy6NPA

35 946

🚀 Вышел Postgres 18 — с поддержкой Async I/O Раньше все операции чтения были блокирующими, теперь - нет. Результат: огромный прирост производительности для приложений с интенсивным чтением. ⚡️ Async I/O включён по умолчанию в Postgres 18! Что интересного: - Новый алгоритм skip scan для многостолбцовых индексов - Параллельное построение GIN-индексов (JSON, полнотекст) - Виртуальные генерируемые столбцы (значения считаются на лету) - Функция uuidv7() — UUID с временной сортировкой - Сохранение статистики планировщика при мажорных апгрейдах - Поддержка OAuth 2.0, улучшения TLS и безопасности - Новый протокол взаимодействия клиентов и утилит — v3.2 🟠 Релиз: https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-18-released-3142/

35 946

⚡️ Предотвращаем потерю данных с ACID-транзакциями в DuckDB! ❌ Без транзакций: - Списание у Alice прошло ✅ - Пополнение у Bob сломалось ❌ ➡️ Итог: деньги «пропали». ✅ С транзакцией (ACID): - Оба обновления либо проходят вместе, либо откатываются - Баланс остаётся консистентным - Никаких «висящих» операций Пример:


conn.execute("BEGIN TRANSACTION")
try:
    conn.execute("UPDATE accounts SET balance = balance - 200 WHERE name = 'Alice'")
    conn.execute("UPDATE accounts SET balance = balance + 200 WHERE name = 'Bob'")
    conn.execute("COMMIT")
except:
    conn.execute("ROLLBACK")

🔹 Atomicity — либо всё, либо ничего 🔹 Consistency — база не ломается 🔹 Isolation — параллельные операции не мешают 🔹 Durability — данные не теряются 🛡 ACID гарантирует надёжность даже при сбоях.

35 946

🚀 SQL Ultimate Course — бесплатный полный курс по SQL на GitHub Если хочешь освоить SQL с нуля и дойти до продвинутого уровня — бери готовый репозиторий: 📂 Что внутри: - datasets/ — реальные данные из ERP и CRM - scripts/ — готовые SQL-скрипты для практики - docs/ — документация и материалы курса ✅ MIT-лицензия — можно использовать и менять свободно 🌍 Подходит для всех СУБД (PostgreSQL, MySQL и др.) 🎥 К курсу прилагаются видео и гайды от автора Автор: Data With Baraa — практик и ютубер, собравший в одном месте полный SQL-путь от простого SELECT до оптимизации запросов и реальных кейсов. 🔗 Репозиторий здесь: https://github.com/DataWithBaraa/sql-ultimate-course Сохраняй, проходи и прокачивай SQL 💡 @sqlhub

35 946

💡Неочевидный SQL-совет Часто нужно выбрать топ-N строк внутри каждой группы — например, два самых дорогих товара в категории. Вместо сложных оконных функций можно использовать QUALIFY (в Snowflake, BigQuery, DuckDB, Trino):


SELECT category_id, product_id, price
FROM products
QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) <= 2;

👉 Результат: по каждой категории вернутся только два товара с наибольшей ценой. Этот приём делает запрос короче и понятнее, убирая необходимость во вложенных подзапросах. Если вы используете СУБД с поддержкой QUALIFY, берите на вооружение.

35 946

🔥 Ваши данные стоят слишком дорого, чтобы ими рисковать Positive Technologies 8 октября запустит новый продукт — PT Data Security. Он создан, чтобы вовремя выявлять угрозы и предотвращать утечки, пока они не привели к кризису. На онлайн-трансляции вы первыми узнаете: — Какие задачи и риски сегодня определяют настоящее и будущее рынка защиты данных. — Какие вызовы стоят перед компаниями на рынке защиты данных. — Почему Positive Technologies выходит на рынок защиты данных с новым подходом. 🕒 15:00 мск 📍 Онлайн 👉 Регистрация

35 946

🗄️ Неочевидный SQL-совет Иногда нужно выбрать строки с первыми или последними значениями внутри группы — например, последний заказ каждого клиента. Вместо вложенных подзапросов используйте DISTINCT ON (PostgreSQL):


SELECT DISTINCT ON (customer_id) 
       customer_id, order_id, created_at
FROM orders
ORDER BY customer_id, created_at DESC;

👉 Результат: по каждому customer_id вернётся только одна строка — с самым свежим заказом. Очень компактная и быстрая альтернатива оконным функциям или JOIN-ам.

35 946

💡 SQL: быстрое нахождение первых или последних записей с DISTINCT ON !!! В PostgreSQL есть полезный приём — DISTINCT ON, который позволяет взять первую строку в каждой группе по определённому полю.


SELECT DISTINCT ON (customer_id) 
    customer_id,
    order_date,
    amount
FROM orders
ORDER BY customer_id, order_date DESC;

🔎 Этот запрос вернёт последний заказ каждого клиента без лишних подзапросов или JOIN. ⚡ Работает очень быстро и удобно, если нужно найти «самый первый» или «самый последний» элемент в группе. @sqlhub

35 946

Не пропустите! 24 сентября в 20:00 пройдет бесплатный урок “Маленькие хитрости GROUP BY” от онлайн-курса “PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков”. Группировка строк с использованием GROUP BY - один из самых мощных инструментов в арсенале аналитиков и разработчиков. Узнайте теоретические основы и практические возможности этого инструмента на открытом уроке. Что вас ждет на вебинаре: - Вспомним, как устроен GROUP BY, и рассмотрим его на наглядных примерах - Оптимизируем работу группировки в связке с индексами - Разберемся с особенностями группировки строк в PostgreSQL - Изучим несколько полезных приемов для работы с GROUP BY Что будет на уроке: - Разберём логику работы GROUP BY и типичные ошибки, которые тормозят запросы - Оптимизация группировки с помощью индексов — когда она действительно работает - Специфика GROUP BY в PostgreSQL: что можно, а что лучше не делать - Несколько приёмов, которые ускорят и упростят обработку больших наборов данных Результат участия: - Поймёте, как извлекать максимум из GROUP BY в PostgreSQL - Сможете оптимизировать работу запросов с большими объёмами данных - Получите набор трюков, которые можно применять прямо в продакшене Успейте записаться на урок: https://otus.pw/uQQf/?erid=2W5zFK131ig Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

35 946

📈 Гайд по продвинутым вопросам для разработчика LLM Собеседования на позицию разработчика больших языковых моделей (LLM) в топовых AI-компаниях предъявляют высокие требования к знаниям. Кандидату необходимо понимать устройство архитектуры трансформеров, владеть методами эффективного обучения и инференса, разбираться в оптимизациях памяти и скорости (таких как LoRA, FlashAttention, vLLM, ZeRO), знать тонкости распределённого тренинга, принципов LLMOps (MLOps для больших моделей) и нюансов продакшн-развертывания LLM. Также часто проверяют умение решать реальные задачи: от проектирования пайплайна для Sparse MoE до анализа проблем с памятью на GPU, понимания различий между методами обучения с подкреплением (RLHF vs DPO) и способов масштабирования моделей. Этот гайд структурирован по ключевым темам, соответствующим областям знаний, которые обычно проверяются на собеседованиях. Для каждой темы мы рассмотрим, что пытаются проверить интервьюеры, приведём пример формулировки вопроса и дадим подробный разбор ответа с обсуждением трэйд-оффов, примеров кода или схем, где это уместно. Вы можете изучать материал по разделам, чтобы сфокусироваться на интересующей области. 👉 Гайд

35 946

Год назад здесь была реклама нового, но уже довольно любопытного курса по API. За год его автор, тимлид команды аналитиков Глеб Учитель, проделал огромную работу: на курс записалось более 1300 человек. И сейчас его знают многие. Если вы тоже хотите расти по хардам в IT — добро пожаловать! 🔹🔹 🔹🔹 Начните с бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в чат-боте курса. Переходите и знакомьтесь. 👇 @studyit_help_bot Скидка на курс от канала — 1 000₽ по промокоду SQLHUB до 30 сентября.

35 946

💡 SQL: использование оконных функций для накопительных сумм Хотите посчитать «бегущую сумму» или ранжирование без подзапросов? Используйте WINDOW FUNCTIONS — они считаются построчно, не сворачивая данные.


SELECT 
    customer_id,
    order_date,
    amount,
    SUM(amount) OVER (
        PARTITION BY customer_id 
        ORDER BY order_date
    ) AS running_total
FROM orders;

🔎 Здесь для каждого клиента мы получаем накопительную сумму по мере добавления заказов. Оконные функции позволяют легко строить кумулятивные метрики, рейтинги и скользящие средние прямо в одном запросе. @sqlhub

35 946

The Experts: School of Analytics продлевает дедлайн подачи заявок на годовую программу по треку Top Talents! ✋ Кто такие The Experts? Это сообщество подтверждённых профессионалов в сферах финансов, аналитики и консалтинга. Мы делаем ставку на прикладное образование и запускаем программы, которые помогают начать карьеру и развиваться в выбранной индустрии. School of Analytics - одна из образовательных вертикалей проекта The Experts. 👉 О годовой программе Программа сочетает: - Удобный формат: онлайн-лекции и воркшопы, обучение легко совмещать с вузом или работой; - Менторство и карьерную поддержку: выпускники School of Analytics востребованы на рынке; - Сообщество профессионалов: нетворкинг со спикерами и выпускниками, мастер-классы с представителями компаний-партнёров (Яндекс, OZON, VK, Т-Банк и др.). - Вас ждут еженедельные лекции и практические занятия от дата- и бизнес-аналитиков. Темы курса: - SQL и управление базами данных, - визуализация в PowerBI и DataLens, - проведение А/В тестирований и проверка гипотез, - юнит-экономика и работа с метриками, - моделирование данных в Python и многое другое. 📎 Что даёт трек Top Talents? До 94% покрытия стоимости обучения при успешном прохождении всех этапов отбора: - онлайн-тестирование; - решение кейса; - интервью в Zoom. Кто может подать заявку? - студенты российских и зарубежных вузов (бакалавриат, специалитет, магистратура), получающие первое высшее образование; - выпускники этих программ 2025 года. 👉 Подробности и регистрация У вас есть все шансы пройти на программу, не упустите возможность! Также открыт набор на трек EXPERT — это полный доступ ко всем возможностям программы и дополнительные преимущества. Подать заявку может любой желающий!