SQL Ready | Базы Данных
Open in Telegram
Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Cотрудничество: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel SQL Ready | Базы Данных
Channel SQL Ready | Базы Данных (@sql_ready) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 17 660 subscribers, ranking 7 358 in the Technologies & Applications category and 37 256 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 17 660 subscribers.
According to the latest data from 16 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 653 over the last 30 days and by 130 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.22%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.06% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 155 views. Within the first day, a publication typically gains 1 069 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 21.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as sql, строка, users, индекс, user_id.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Авторский канал про Базы Данных и SQL
Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки.
Информация ежедневно пополняется!
Cотрудничество: @energy_c
РКН: https://clck.ru/3QREBc”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 17 October, 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.
17 660
Subscribers
+13024 hours
+1477 days
+65330 days
Loading data
Similar Channels
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
October '26Oct '26
October '26
+279
in 81 channels
September '26
+842
in 180 channels
Get PRO
August '26
+1 430
in 300 channels
Get PRO
July '26
+121
in 37 channels
Get PRO
June '26
+170
in 19 channels
Get PRO
May '26
+73
in 30 channels
Get PRO
April '26
+138
in 32 channels
Get PRO
March '26
+315
in 66 channels
Get PRO
February '26
+246
in 22 channels
Get PRO
January '26
+1 259
in 127 channels
Get PRO
December '25
+565
in 121 channels
Get PRO
November '25
+1 800
in 273 channels
Get PRO
October '25
+1 107
in 100 channels
Get PRO
September '25
+1 637
in 109 channels
Get PRO
August '25
+1 628
in 240 channels
Get PRO
July '25
+1 154
in 53 channels
Get PRO
June '25
+1 368
in 87 channels
Get PRO
May '25
+2 597
in 331 channels
Get PRO
April '25
+15
in 1 channels
Get PRO
March '25
+13
in 0 channels
Get PRO
February '25
+28
in 0 channels
Get PRO
January '25
+26
in 1 channels
Get PRO
December '24
+18
in 1 channels
Get PRO
November '24
+73
in 5 channels
Get PRO
October '24
+2 310
in 253 channels
Get PRO
September '24
+2 772
in 270 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 17 October | +31 | |||
| 16 October | +130 | |||
| 15 October | +10 | |||
| 14 October | 0 | |||
| 13 October | 0 | |||
| 12 October | +10 | |||
| 11 October | +4 | |||
| 10 October | +9 | |||
| 09 October | +4 | |||
| 08 October | +6 | |||
| 07 October | 0 | |||
| 06 October | +16 | |||
| 05 October | +2 | |||
| 04 October | +16 | |||
| 03 October | +9 | |||
| 02 October | +17 | |||
| 01 October | +15 |
Channel Posts
Ускоряйте массовую загрузку через FREEZE!
При загрузке данных в новую таблицу PostgreSQL может сразу пометить строки как замороженные. Для этого у
COPY есть малоизвестная опция FREEZE.
BEGIN;
CREATE TABLE events_import (
id bigint,
payload jsonb
);
COPY events_import
FROM '/data/events.csv'
WITH (FORMAT csv, FREEZE true);
COMMIT;FREEZE позволяет избежать последующей работы по заморозке загруженных строк. Но есть условие: таблица должна быть создана или очищена через TRUNCATE в текущей подоперации транзакции.
Опция пригодится и при повторной полной загрузке таблицы:
BEGIN;
TRUNCATE events_import;
COPY events_import
FROM '/data/events.csv'
WITH (FORMAT csv, FREEZE true);
COMMIT;FREEZE не отключает обычные проверки ограничений и не гарантирует ускорения самого импорта. Его преимущество — уменьшение будущей работы VACUUM по заморозке строк.
🔥 Используйте COPY FREEZE при полной загрузке новых или очищенных таблиц, чтобы сократить последующую работу по обслуживанию данных.
➡️ SQL Ready | #совет| 2 |  Требуются парни и девушки в возрасте 19–40 лет, желающие работать в сфере IT.
Опыт в программировании не нужен.
Завтра запускаем бесплатный онлайн-интенсив по Frontend-разработке, где будем показывать, как разрабатывать сайты и веб-приложения используя ИИ.
За 7 дней обучения без опыта ты:
1. Сделаешь реальный сайт сервиса доставки с нуля;
2. Добавишь JavaScript-логику, расчёты и трекинг;
3. Подключишь карты и маршрут доставки через API;
4. Превратишь сайт в Angular-приложение;
5. Подключишь backend и выложишь проект в продакшен;
6. Научишься использовать ChatGPT и Giga во Frontend-разработке;
7. Узнаешь 9 способов найти первый заказ на фрилансе даже без опыта.
А главное, ты увидишь, что разрабатывать сайты и приложения не так сложно, как кажется. И поймёшь, как тебе развиваться в этой профессии, чтобы уже через пару месяцев зарабатывать от 1000$ на вёрстке сайтов.
👉 Проскочить на интенсив бесплатно
🔥 С 2019 стабильно помогаем с обучением, практикой, зарабатывать на фрилансе и проходить собеседования. | 891 |
| 3 |  📂 16 паттернов программирования, которые должен знать каждый разработчик!
Например, Two Pointers помогает эффективно работать с массивами, Sliding Window — находить подмассивы по заданным условиям, а Dynamic Programming — решать сложные задачи через повторное использование результатов подзадач.
На картинке — 16 популярных алгоритмических паттернов и структур данных, которые пригодятся на технических собеседованиях.
Сохрани, чтобы не потерять!
➡️ SQL Ready | #ресурс | 1 061 |
| 4 | Почему перенос условия из ON в WHERE меняет семантику LEFT JOIN
При использовании LEFT JOIN расположение предиката определяет не только состав результата, но и возможность сохранить строки левой таблицы без соответствий. Предикаты в ON участвуют в поиске совпадений, тогда как WHERE фильтрует результат соединения.
Рассмотрим запрос, который должен возвращать всех пользователей и количество их завершённых заказов:
SELECT
u.id,
COUNT(o.id) AS completed_orders
FROM users u
LEFT JOIN orders o
ON o.user_id = u.id
WHERE o.status = 'completed'
GROUP BY u.id;
Этот запрос исключает пользователей без завершённых заказов. Предикат o.status = 'completed' является null-rejecting: он не может вернуть TRUE, когда o.status содержит NULL. Поэтому строки, дополненные NULL при внешнем соединении, отбрасываются.
Для сохранения всех пользователей ограничение на статус необходимо включить в условие соединения:
SELECT
u.id,
COUNT(o.id) AS completed_orders
FROM users u
LEFT JOIN orders o
ON o.user_id = u.id
AND o.status = 'completed'
GROUP BY u.id;
Теперь пользователь без завершённых заказов остаётся в результате с количеством 0. Здесь принципиально использование COUNT(o.id): агрегат игнорирует NULL, тогда как COUNT(*) учитывает и строку, созданную внешним соединением при отсутствии совпадений.
В PostgreSQL аналогичную задачу можно решить через агрегатный FILTER, сохранив соединение со всеми заказами:
SELECT
u.id,
COUNT(o.id) FILTER (
WHERE o.status = 'completed'
) AS completed_orders
FROM users u
LEFT JOIN orders o
ON o.user_id = u.id
GROUP BY u.id;
Различие между этими вариантами становится существенным при вычислении нескольких агрегатов. FILTER позволяет применять независимые условия к разным агрегатам без повторного соединения таблиц:
SELECT
u.id,
COUNT(o.id) FILTER (
WHERE o.status = 'completed'
) AS completed_orders,
COUNT(o.id) FILTER (
WHERE o.status = 'pending'
) AS pending_orders
FROM users u
LEFT JOIN orders o
ON o.user_id = u.id
GROUP BY u.id;
Есть и важное следствие для оптимизатора PostgreSQL. Если условие в WHERE исключает все строки с NULL со стороны правой таблицы, внешнее соединение в некоторых случаях может быть преобразовано во внутреннее. Такое преобразование сохраняет семантику исходного запроса, но не исправляет ошибочно выбранную логику фильтрации.
Проверить фактический план выполнения можно через EXPLAIN:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT
u.id,
COUNT(o.id)
FROM users u
LEFT JOIN orders o
ON o.user_id = u.id
WHERE o.status = 'completed'
GROUP BY u.id;
В плане может появиться Hash Join вместо Hash Left Join или другой тип внутреннего соединения. Конкретный алгоритм зависит от статистики, индексов и оценок стоимости, поэтому наличие LEFT JOIN в sql не гарантирует сохранение внешнего соединения в физическом плане.
🔥 Перенос предиката между ON и WHERE при внешнем соединении — семантическое преобразование, а не просто изменение записи sql. Null-rejecting предикаты могут устранять строки без совпадений и создавать условия для упрощения LEFT JOIN до INNER JOIN оптимизатором.
➡️ SQL Ready | #практика | 1 171 |
| 5 |  ⚡️ В сети начали массово сливать IT-курсы и книги известных онлайн школ
Вот отсортированная база с тонной материала (постепенно пополняется):
(363 видео, 87 книги) — Python
(117 видео, 53 книги) — ВАЙБКОД
(174 видео, 91 книги) — DevOps
(415 видео, 68 книги) — Frontend
(137 видео, 93 книги) — DS/ML
(143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг
(352 видео, 89 книги) — С/С++/C
(343 видео, 87 книги) — Java/QA
(176 видео, 32 книги) — Git/Linux
(167 видео, 53 книги) — PHP/1С
(227 видео, 83 книги) — SQL/БД
(114 видео, 77 книги) — Сисадмин
(107 видео, 43 книги) — BA/SA
(181 видео, 32 книги) — Go/Rust
(167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift
(112 видео, 24 книги) — Flutter
(113 видео, 82 книги) — GameDev
(183 видео, 37 книги) — Дизайн
(136 видео, 33 книги) — PM/HR
Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram | 1 323 |
| 6 |  👍 Интересная статья лежит на Хабре: «За пределами EXPLAIN: как увидеть выполнение запроса вживую в распределённой СУБД»!
В этой статье:
• Узнаете, почему EXPLAIN не всегда помогает понять причины медленного выполнения SQL-запросов;
• Разберёте, как pg_query_state позволяет отслеживать выполнение запросов в Apache Cloudberry в реальном времени;
• Посмотрите, как архитектура с Go-агентами и сервисом YAGPCC помогает собирать метрики с множества узлов без перегрузки координатора.
🔊 Продолжай читать на Habr!
➡️ SQL Ready | #статья | 1 449 |
| 7 |  Переносите строки без промежуточной выборки!
Обычно архивирование делают в два этапа: сначала копируют записи, затем удаляют исходные. В PostgreSQL можно связать эти действия через DELETE ... RETURNING.
-- Удаляем строки и сразу получаем их содержимое
DELETE FROM events
WHERE created_at < DATE '2025-01-01'
RETURNING id, user_id, payload, created_at;
А теперь используем возвращённые строки как источник для вставки:
WITH moved AS (
DELETE FROM events
WHERE created_at < DATE '2025-01-01'
RETURNING id, user_id, payload, created_at
)
INSERT INTO events_archive (
id, user_id, payload, created_at
)
SELECT id, user_id, payload, created_at
FROM moved;
Всё выполняется одним оператором SQL. Если вставка в архив завершится ошибкой, удаление тоже откатится.
При этом можно преобразовать данные перед архивированием:
WITH moved AS (
DELETE FROM events
WHERE created_at < DATE '2025-01-01'
RETURNING id, payload, created_at
)
INSERT INTO events_archive (id, payload, archived_at)
SELECT id, payload, now()
FROM moved;
🔥 DELETE ... RETURNING внутри WITH позволяет переносить строки между таблицами одним атомарным запросом, без отдельного чтения и передачи данных через приложение.
➡️ SQL Ready | #совет | 1 472 |
| 8 | Требуются 7 человек, чтобы помогали собирать чат-ботов для бизнеса по блокам, как лего.
Стоит попробовать, если хочешь:
✅ ЗП: от 5000-9000₽ за 1-2 вечера.
✅ Занятость: 3–4 часа в день.
✅ Свободный график.
Опыт в разработке не требуется.
Всё, что нужно для старта — запустить обучение
👉@pautov_techspec_bot
И пройти инструктаж. | 1 339 |
| 9 |  📂 Шпаргалка по Eventual Consistency в распределённых системах!
Например, Event-Driven обеспечивает асинхронное распространение изменений между сервисами, а CQRS позволяет разделять операции чтения и записи с независимым обновлением моделей данных.
На картинке — 4 архитектурных подхода, которые помогают управлять согласованностью данных, снижать связанность компонентов и масштабировать распределённые системы.
Сохрани, чтобы не потерять!
➡️ SQL Ready | #ресурс | 1 390 |
| 10 | Почему BETWEEN может незаметно исключать данные при фильтрации по датам!
При работе с временными диапазонами часто используют BETWEEN. Но если колонка хранит дату вместе со временем, такой фильтр может возвращать не все ожидаемые записи.
Допустим, есть таблица заказов:
CREATE TABLE orders (
id BIGINT PRIMARY KEY,
created_at TIMESTAMP NOT NULL,
amount DECIMAL(12, 2)
);
Нужно получить заказы за сентябрь 2026 года. На первый взгляд подходит запрос:
SELECT *
FROM orders
WHERE created_at BETWEEN
TIMESTAMP '2026-09-01 00:00:00'
AND TIMESTAMP '2026-09-30 00:00:00';
Однако BETWEEN включает обе границы диапазона и эквивалентен сочетанию >= и <=. Поэтому запрос вернёт записи с 1 сентября по начало 30 сентября, но исключит все заказы, созданные позднее полуночи последнего дня месяца.
Например, запись со временем 2026-09-30 15:30:00 не попадёт в результат. Иногда верхнюю границу пытаются исправить вручную:
WHERE created_at BETWEEN
TIMESTAMP '2026-09-01 00:00:00'
AND TIMESTAMP '2026-09-30 23:59:59';
Но это тоже ненадёжный вариант. Если колонка поддерживает дробные доли секунды, запись 2026-09-30 23:59:59.500 окажется за пределами диапазона.
Для временных интервалов практичнее использовать полуоткрытый диапазон:
SELECT *
FROM orders
WHERE created_at >= TIMESTAMP '2026-09-01 00:00:00'
AND created_at < TIMESTAMP '2026-10-01 00:00:00';
Такой запрос включает все значения за сентябрь независимо от точности хранения времени и исключает записи следующего месяца.
Ещё одно преимущество — соседние интервалы не пересекаются. Например, при последовательной обработке данных можно использовать:
WHERE created_at >= :date_from
AND created_at < :date_to;
При условии, что следующая выборка начинается с предыдущего date_to, каждая запись на границе интервалов попадёт ровно в один диапазон.
Такой подход также хорошо сочетается с обычным B-tree индексом:
CREATE INDEX idx_orders_created_at
ON orders (created_at);
Поскольку фильтрация выполняется непосредственно по индексируемой колонке, оптимизатор может использовать диапазонное сканирование индекса. При использовании типов с часовыми поясами границы необходимо задавать в соответствии с нужной временной зоной, особенно если речь идёт о календарных днях.
🔥 Для фильтрации по временным интервалам условия >= и < обычно надёжнее, чем BETWEEN. Полуоткрытые диапазоны не зависят от точности TIMESTAMP, не пересекаются на границах и удобны для отчётности, пакетной обработки и инкрементальной загрузки данных.
➡️ SQL Ready | #практика | 1 300 |
| 11 |  🔴В 2025 году Россияне заработали 5,3 млрд рублей на арбитраже криптовалют
По данным Минфин 32% граждан покинули своё место работы поскольку уже в первый месяц смогли заработать 250 000 рублей, а через 2-3 месяца с легкостью вышли на семизначные числа.
Самое смешное, что лишь 8% россиян что-то слышали об этой профессии хотя все инструкции бесплатно лежат на канале Арбитраж Криптовалют
Там объясняют, как имея телефон и доступ в интернет заработать свои первые $3000. Причём разжёвывают так доступно, что поймёт даже ребенок. Кстати, на канале сегодня вышла новая рабочая связка!
Ссылка для входа — https://t.me/+gL6CZ_b93PBhZGM6 | 1 203 |
| 12 |  😎 SQLinfo — русскоязычный справочник по SQL!
Сайт с учебными и справочными материалами по SQL и работе с реляционными базами данных. Подойдёт для изучения основных конструкций языка, понимания принципов построения запросов и повторения теории. Ресурс пригодится начинающим аналитикам и разработчикам, а также тем, кому нужен дополнительный справочник по SQL во время обучения или работы с базами данных.
📌 Оставляю ссылочку: sqlinfo.ru
➡️ SQL Ready | #сайт | 1 473 |
| 13 |  +4🖥 Oracle - ограничение количества строк и выборка Top-N!
Получение первых N строк с FETCH FIRST, постраничная выборка с FETCH NEXT и OFFSET, включение строк с одинаковыми значениями сортировки через WITH TIES, ограничение результата в процентах с PERCENT, использование ROWNUM, а также нумерация и ранжирование с ROW_NUMBER() и DENSE_RANK().
➡️ SQL Ready | #шпора | 1 940 |
| 14 |  Обновляйте несколько колонок одним подзапросом!
Вместо нескольких одинаковых подзапросов:
UPDATE orders o
SET customer_name = (
SELECT name FROM customers WHERE id = o.customer_id
),
customer_email = (
SELECT email FROM customers WHERE id = o.customer_id
);
можно написать:
-- Один подзапрос сразу для нескольких колонок
UPDATE orders o
SET (customer_name, customer_email) = (
SELECT c.name, c.email
FROM customers c
WHERE c.id = o.customer_id
);
Особенно удобно, когда вычисления сложнее:
UPDATE accounts a
SET (last_payment_at, total_paid) = (
SELECT max(p.created_at),
sum(p.amount)
FROM payments p
WHERE p.account_id = a.id
);
Не нужно дублировать условия и поддерживать несколько почти одинаковых подзапросов.
🔥 SET (a, b, ...) = (SELECT ...) позволяет одним подзапросом вычислить сразу несколько новых значений строки и заметно сокращает повторяющийся SQL.
➡️ SQL Ready | #совет | 1 915 |
| 15 |  ❤️ sqlite-postgres-cours — большой практический курс по базам данных!
Материал ведёт от первых SQL-запросов и проектирования схем до индексов, транзакций, оптимизации и работы с БД из Python через SQLAlchemy и Alembic. Особенно полезно, что SQLite и PostgreSQL изучаются параллельно: автор показывает различия между ними, типичные ошибки и ситуации, где выбор СУБД имеет значение.
Оставляю ссылочку: GitHub 📱
➡️ SQL Ready | #репозиторий | 2 250 |
| 16 | Почему UNIQUE допускает несколько NULL в PostgreSQL!
Ограничение UNIQUE гарантирует уникальность значений, но для NULL в PostgreSQL действует отдельная семантика. По умолчанию два NULL считаются различными при проверке уникальности, поэтому ограничение не запрещает несколько строк с неопределённым значением:
CREATE TABLE users (
id BIGINT PRIMARY KEY,
email TEXT UNIQUE
);
Повторное определённое значение email нарушит ограничение уникальности.
INSERT INTO users (id, email)
VALUES (1, 'user@example.com');
INSERT INTO users (id, email)
VALUES (2, 'user@example.com');
При использовании NULL те же правила не применяются: несколько строк успешно проходят проверку ограничения.
INSERT INTO users (id, email)
VALUES
(3, NULL),
(4, NULL),
(5, NULL);
Особенно важно учитывать это поведение в составных ключах, где один из столбцов может быть неопределённым:
CREATE TABLE contacts (
id BIGINT PRIMARY KEY,
company_id BIGINT NOT NULL,
external_id TEXT,
UNIQUE (company_id, external_id)
);
Одинаковые определённые значения (company_id, external_id) конфликтуют, но несколько комбинаций (10, NULL) по умолчанию допустимы:
INSERT INTO contacts (id, company_id, external_id)
VALUES
(1, 10, NULL),
(2, 10, NULL);
Начиная с PostgreSQL 15 это поведение можно изменить через NULLS NOT DISTINCT. В таком ограничении NULL считаются неразличимыми при проверке уникальности:
CREATE TABLE contacts_strict (
id BIGINT PRIMARY KEY,
company_id BIGINT NOT NULL,
external_id TEXT,
UNIQUE NULLS NOT DISTINCT (company_id, external_id)
);
Теперь сохранить две строки с одной комбинацией (10, NULL) нельзя: вторая вставка завершится нарушением уникальности.
INSERT INTO contacts_strict (id, company_id, external_id)
VALUES (1, 10, NULL);
INSERT INTO contacts_strict (id, company_id, external_id)
VALUES (2, 10, NULL);
Та же семантика поддерживается уникальными индексами, поэтому правило можно выразить непосредственно на уровне индекса.
CREATE UNIQUE INDEX uq_contacts_company_external
ON contacts (company_id, external_id)
NULLS NOT DISTINCT;
NULLS NOT DISTINCT не эквивалентен NOT NULL. NOT NULL полностью запрещает отсутствие значения, тогда как NULLS NOT DISTINCT разрешает NULL, но включает его в контроль уникальности.
CREATE TABLE identifiers (
id BIGINT PRIMARY KEY,
external_id TEXT,
UNIQUE NULLS NOT DISTINCT (external_id)
);
В такой таблице может существовать одна строка с external_id IS NULL, но вторая аналогичная строка уже нарушит ограничение.
🔥 UNIQUE в PostgreSQL по умолчанию допускает несколько NULL. Если отсутствие значения также должно быть уникальным состоянием, начиная с PostgreSQL 15 это можно явно зафиксировать через NULLS NOT DISTINCT.
➡️ SQL Ready | #практика | 2 025 |
| 17 |  📂 Шпаргалка по паттернам распределённых систем!
Например, Replication повышает доступность и отказоустойчивость за счёт хранения копий данных на нескольких узлах, а Sharding позволяет горизонтально масштабировать систему, распределяя данные между независимыми шардами.
Эти паттерны помогают решать основные задачи распределённых систем: масштабирование, отказоустойчивость, распределение данных, асинхронное взаимодействие и согласованность.
Сохрани, чтобы не потерять!
➡️ SQL Ready | #ресурс | 1 986 |
| 18 |  Проверяйте связи с учётом периода!
В PostgreSQL 18 связь может учитывать ещё и период его действия.
WITHOUT OVERLAPS не даст создать пересекающиеся периоды для одного product_id. По сути PostgreSQL сам обеспечивает проверку пересечения диапазонов.
А теперь интересная часть:
CREATE TABLE discounts (
product_id bigint,
valid_at daterange,
FOREIGN KEY (
product_id,
PERIOD valid_at
)
REFERENCES prices (
product_id,
PERIOD valid_at
)
);
Период скидки должен быть покрыт соответствующими периодами родительской таблицы. Причём покрытие может обеспечиваться несколькими соседними строками, а не обязательно одной.
Например, такую логику больше не обязательно проверять вручную перед записью:
INSERT INTO discounts
VALUES (
42,
'[2026-05-01,2026-05-15)'::daterange
);
🔥 В PostgreSQL 18 PERIOD позволяет проверять временные связи обычным FOREIGN KEY — без триггеров и ручных проверок.
➡️ SQL Ready | #совет | 1 870 |
| 19 |  ⚡️5 фундаментальных курсов по ИБ по цене одного
Это предложение для тех, кто готов войти в новую профессию прямо сейчас!
🔥Пакет курсов за 50 000 ₽ вместо 250 000 ₽:
▪️ Linux CyberPunk - обычная цена 49 500 ₽ (+ Курс идет с официальным дипломом системного администратора!)
▪️ SQL для хакера - обычная цена 15 000 ₽
▪️ HackerPoint - обычная цена ~70 000 ₽
▪️ HackerPoint (Blue vs Red Team) - обычная цена 43 500 ₽
▪️ AI-помощники на Python - обычная цена 71 500 ₽
Вы экономите 200 000 ₽ и получаете полную базу: от работы с терминалом и базами данных до разработки ИИ-агентов и взлома систем.
🔒 Квота: набор на программу ограничен по количеству мест.
🦔Отправь промокод SQLready в чат с менеджером, чтобы закрепить за собой скидку и узнать подробности:
👉@cyacademy_support | 1 329 |
| 20 |  👍 Устройство PostgreSQL — подробная документация на русском языке!
Материалы посвящены не написанию SQL-запросов, а архитектуре СУБД и внутренним механизмам обработки и хранения данных. Подробно рассматриваются физическая структура базы данных, системные каталоги, управление транзакциями, блокировки, WAL и др.
📌 Оставляю ссылочку: database.diasoft.ru
➡️ SQL Ready | #ресурс | 1 911 |
