SQL Academy: всё о реляционных БД и SQL
По всем вопросам и коммерческим предложениям писать @LadanovNick Купить рекламу: https://telega.in/c/sqlacademyofficial Чат студентов SQL Academy https://t.me/sqlacademyorg
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel SQL Academy: всё о реляционных БД и SQL
Channel SQL Academy: всё о реляционных БД и SQL (@sqlacademyofficial) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 11 363 subscribers, ranking 10 911 in the Technologies & Applications category and 57 339 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 363 subscribers.
According to the latest data from 27 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 173 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 17.59%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 997 views. Within the first day, a publication typically gains 0 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 16.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as sql, строка, индекс, auto_increment, created_at.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“По всем вопросам и коммерческим предложениям писать @LadanovNick
Купить рекламу: https://telega.in/c/sqlacademyofficial
Чат студентов SQL Academy
https://t.me/sqlacademyorg”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 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
name,
price,
CASE
WHEN price < 50 THEN 'Дешево'
WHEN price BETWEEN 50 AND 100 THEN 'Средне'
ELSE 'Дорого'
END AS price_label
FROM products;
Что тут происходит?
1. CASE проверяет цену в каждой строке:
🔹Если цена < 50, то подставляем строку 'Дешево'.
🔹Если цена между 50 и 100, получаем 'Средне'.
🔹И во всех остальных случаях — 'Дорого'.
2. Результат помещаем в новый столбец — price_label.
Зачем это нужно?
🔹Быстрая категоризация данных без изменений в самой таблице.
🔹Условная логика в запросах: выводим разные значения в зависимости от условий.
🔹Упрощает отчёты и помогает строить «человеко-понятные» выводы данных.
Попрактиковаться в написание запроса с использование CASE оператора можно в заданиях для самопроверки по ссылке
https://sql-academy.org/ru/guide/case-expression
SELECT YEAR(NOW()) - YEAR('2003-07-03 14:10:26');
Проблема такого подхода в том, что он не учитывает был ли день рождения у данного человека в этом году или ещё нет. То есть, если на момент запроса уже наступило 3-е июля (07-03), то человек отпраздновал свой день рождения и ему уже 21 лет, иначе ему по-прежнему 20 года. Разница функций YEAR тут будет бесполезна — в обоих случаях она даст 21 лет.
🤔 Что же делать? Мы могли бы пойти по пути вычисления разницы в днях и деления на 365:
SELECT FLOOR(DATEDIFF(NOW(), '2003-07-03 14:10:26') / 365);
Это лучше, но всё же не совсем точно из-за наличия високосных годов. 📆
✅ Правильный подход с TIMESTAMPDIFF:
TIMESTAMPDIFF(YEAR, '2003-07-03 14:10:26', NOW());
Используя функцию TIMESTAMPDIFF, мы получаем точную разницу в годах между двумя датами, учитывая все нюансы календаря! 🎯
Так что, когда дело доходит до вычисления возраста, доверяйте TIMESTAMPDIFF — и ваши расчёты будут точны как никогда! 🚀💡
SELECT name,
(SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE customer_id = customers.id) AS order_count
FROM customers;
🔹 В WHERE — используется для фильтрации:
SELECT name FROM products
WHERE price > (SELECT AVG(price) FROM products);
🔹 В FROM — подзапрос как временная таблица:
SELECT avg_price FROM
(SELECT AVG(price) AS avg_price FROM products) AS temp;
CREATE TEMPORARY TABLE temp_high_value_orders AS
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING total_amount > 1000;
🔍 Что делает этот запрос?
🔹 Создает временную таблицу temp_high_value_orders.
🔹 Сохраняет информацию о клиентах и сумме их заказов.
🔹 Оставляет только тех клиентов, чья сумма заказов превышает 1000.
🤔 Зачем использовать временные таблицы?
✅ Уменьшить нагрузку на базу данных.
Сложные вычисления выполняются один раз, а результаты сохраняются для последующих запросов.
✅ Упростить основной запрос.
После создания временной таблицы можно использовать ее как обычную таблицу:
SELECT c.name, t.total_amount
FROM customers c
JOIN temp_high_value_orders t ON c.id = t.customer_id;
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
