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 35 825 subscribers, ranking 3 817 in the Technologies & Applications category and 18 104 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 35 825 subscribers.
According to the latest data from 20 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -37 over the last 30 days and by -11 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.26%. 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 2 603 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 21 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.
select id,sum(value) over(partition by i order by y), * from table1
Примечание: все поля существуют в таблице и соответствуют нужному типу данных.
Ответ
Да, отработает. Классический пример аналитической функции, внутри которой сначала выполняется группировка (partition by), потом выполняется сортировка (order by) и применяется агрегирующая функция. В данном случае все написано правильно. Этот вопрос проверяет у кандидата знание оконных функций.
@sqlhubGROUP BY, чтобы сгруппировать похожие записи вместе, а затем удалить количество записей в каждой группе.
SELECT column_name, COUNT(*)
FROM table_name
GROUP BY column_name
HAVING COUNT(*) > 1;
2. Стандартизация текстовых полей
UPDATE table_name
SET column_name = UPPER(column_name);
Вы также можете использовать функцию REPLACE для замены определенных символов или строк в текстовых полях. Например:
UPDATE table_name
SET column_name = REPLACE(column_name, 'OldString', 'NewString');
3. Обработка отсутствующих или нулевых значений
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column_name IS NULL;
Затем вы можете удалить эти записи или заменить отсутствующие значения значением по умолчанию. Например:
UPDATE table_name
SET column_name = 'DefaultValue'
WHERE column_name IS NULL;
4. Удаление кривых символов
UPDATE table_name
SET column_name = REPLACE(column_name, 'InvalidChar', '');
UPDATE table_name
SET column_name = REGEXP_REPLACE(column_name, '[^a-zA-Z0–9 ]', '');
5. Обработка выбросов
Чтобы определить и удалить выбросов, мы можем использовать функции AVG и STDDEV для расчета среднего и стандартного отклонения столбца.
SELECT AVG(column_name), STDDEV(column_name)
FROM table_name;
6. Корректировка форматов дат
Функция STR_TO_DATE может преобразовать строку в формат даты. Синтаксис функции следующий:
SELECT STR_TO_DATE(date_string, format_string)
FROM table_name;
7. Очистка текстовых данных
Функция REPLACE может заменить подстроку в строке. Функция TRIM позволяет удалить из строки ведущие и последующие пробелы. Синтаксис выглядит следующим образом:
SELECT UPPER(column_name)
FROM table_name;
SELECT REPLACE(column_name, 'old_string', 'new_string')
FROM table_name;
SELECT TRIM(column_name)
FROM table_name;
8. Проверка типов данных
Важно убедиться, что ваши данные имеют правильный тип данных. Для проверки и преобразования типов данных можно использовать функции CAST или CONVERT. Например:
SELECT CAST(column_name AS INT)
FROM table_name;
SELECT CONVERT(column_name, DATE)
FROM table_name;
@sqlhub
+----+-------+--------+--------------+
| Id | Name | Salary | DepartmentId |
+----+-------+--------+--------------+
| 1 | Joe | 70000 | 1 |
| 2 | Jim | 90000 | 1 |
| 3 | Henry | 80000 | 2 |
| 4 | Sam | 60000 | 2 |
| 5 | Max | 90000 | 1 |
+----+-------+--------+--------------+
В таблице Department содержатся сведения о подразделениях компании.
+----+----------+
| Id | Name |
+----+----------+
| 1 | IT |
| 2 | Sales |
+----+----------+
Напишите SQL-запрос, который находит в каждом из подразделений сотрудников с максимальной заработной платой. Например, для вышеприведённых таблиц подобный запрос должен возвращать результаты, представленные следующей таблицей (при этом порядок строк в таблице значения не имеет):
+------------+----------+--------+
| Department | Employee | Salary |
+------------+----------+--------+
| IT | Max | 90000 |
| IT | Jim | 90000 |
| Sales | Henry | 80000 |
+------------+----------+--------+
▍Решение: команда IN
Команда IN позволяет задавать в инструкции WHERE условия, соответствующие использованию нескольких команд OR. Например, две следующие конструкции идентичны:
WHERE country = ‘Canada’ OR country = ‘USA’
WHERE country IN (‘Canada’, ’USA’).
Здесь мы хотим получить таблицу, содержащую название подразделения (Department), имя сотрудника (Employee) и его заработную плату (Salary). Для этого мы формируем таблицу, в которой содержатся сведения об идентификаторе подразделения (DepartmentID) и о максимальной зарплате по этому подразделению. Далее мы объединяем две таблицы по условию, в соответствии с которым записи в результирующую таблицу попадают только в том случае, если DepartmentID и Salary есть в ранее сформированной таблице.
SELECT
Department.name AS 'Department',
Employee.name AS 'Employee',
Salary
FROM Employee
INNER JOIN Department ON Employee.DepartmentId = Department.Id
WHERE (DepartmentId , Salary)
IN
( SELECT
DepartmentId, MAX(Salary)
FROM
Employee
GROUP BY DepartmentId
)
@sqlhub+---------+---------+
| id | student |
+---------+---------+
| 1 | Abbot |
| 2 | Doris |
| 3 | Emerson |
| 4 | Green |
| 5 | Jeames |
+---------+---------+
Вот что должно получиться после пересаживания соседних учеников:
+---------+---------+
| id | student |
+---------+---------+
| 1 | Doris |
| 2 | Abbot |
| 3 | Green |
| 4 | Emerson |
| 5 | Jeames |
+---------+---------+
Напишите запрос, который позволит учительнице решить вышеописанную задачу.
Обратите внимание на то, что если количество учеников является нечётным — последнего ученика никуда пересаживать не надо.
▍Решение: использование оператора WHEN
SQL-конструкцию CASE WHEN THEN можно рассматривать как оператор if в программировании.
В нашем случае первый оператор WHEN используется для проверки того, назначен ли последней строке в таблице нечётный идентификатор. Если это так — строка не подвергается изменениям. Второй оператор WHEN отвечает за добавление 1 к каждому нечётному идентификатору (например — 1, 3, 5 превращается в 2, 4, 6) и за вычитание 1 из каждого чётного идентификатора (2, 4, 6 превращаются в 1, 3, 5).
SELECT
CASE
WHEN((SELECT MAX(id) FROM seat)%2 = 1) AND id = (SELECT MAX(id) FROM seat) THEN id
WHEN id%2 = 1 THEN id + 1
ELSE id - 1
END AS id, student
FROM seat
ORDER BY id
@sqlhubDISTINCT. Однако, это простое решение не всегда будет верным.
Чтобы гарантировать отсутствие дубликатов в наборе данных, СУБД необходимо сравнить все строки друг с другом, отсеяв повторы. Это требует много ресурсов ЦП и памяти для хранения всех строк, т.к. их нужно сравнивать друг с другом в памяти, даже если на низком уровне идет работа с хэшем. Кроме того, DISTINCT уменьшает параллелизм вычислений, снижая скорость выполнения запроса.
DISTINCT удаляет дубликаты, но не разрешает неправильные соединения и фильтры, которые на практике чаще всего и приводят к повторам, например, из-за CROSS JOIN или использования RANK вместо ROW_NUMBER, что приводит к дублированию из-за плохо определенного окна раздела.
Подробности с примерами кода смотрите здесь: https://jmarquesdatabeyond.medium.com/sql-like-a-pro-please-stop-using-distinct-31bdb6481256
@sqlhub
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
