SQL Ready | Базы Данных

Open in Telegram

Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Автор: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc Реклама на бирже: https://telega.in/c/sql_ready

Russia39 659 Technologies & Applications7 623...

📈 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 16 624 subscribers, ranking 7 623 in the Technologies & Applications category and 39 659 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 16 624 subscribers.

According to the latest data from 02 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 1 250 over the last 30 days and by 14 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.44%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.20% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 068 views. Within the first day, a publication typically gains 1 031 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 24.
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! Автор: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc Реклама на бирже: https://telega.in/c/sql_ready”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 03 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.

16 624

Subscribers

+1424 hours

+847 days

+1 25030 days

2 068

Post views

~ 1 03124 hours

~ 1 31948 hours

12.44%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

16 629

Условный UPSERT: как не обновлять строки без изменений? Обычный UPSERT обновляет строку всегда, даже если данные не изменились — это лишние блокировки, WAL и autovacuum. PostgreSQL позволяет сделать условный UPDATE прямо в ON CONFLICT:

ON CONFLICT (id) DO UPDATE
...
WHERE users.email IS DISTINCT FROM EXCLUDED.email
   OR users.name  IS DISTINCT FROM EXCLUDED.name;

Если данные совпадают — UPDATE не выполняется вообще. EXCLUDED — это “новая” версия строки, users.* — текущая версия в таблице.

users.col IS DISTINCT FROM EXCLUDED.col

🔥 Корректно работает даже с NULL и не попадает в ловушки трёхзначной логики. ➡️ SQL Ready | #совет

16 629

🏆 Победители номинации «Лучшие IT-каналы» Мы собрали каналы, которые доказали: учиться можно интересно, эффективно и бесплатно. Здесь — тысячи реальных вопросов с собесов, курсов и материалов для тех, кто стремится стать профессионалом. Выбирай направление: 👩‍💻 C# 🤖 DS/ML 👩‍💻 C/C++ 😀 1C 👩‍💻 Java 👩‍💻 Python 🖥 PHP 🖥 Frontend 👣 Rust 👣 Golang 👩‍💻 Node.js 💻 DevOps 👩‍💻 QA 👩‍💻 Android 🖥 BA/SA 👩‍💻 Game Dev 👩‍💻 iOS 👨‍💻 Вакансии База обновляется еженедельно — всегда актуальные вопросы с последних собеседований, курсы и материалы. 📌 Подпишись, чтобы не потерять!

16 629

📂 Напоминалка по масштабированию баз данных! Например, индексы ускоряют поиск данных, кэш снижает нагрузку на базу, а шардинг позволяет распределять данные между серверами. На картинке — 10 техник масштабирования БД, которые стоит держать под рукой при работе с высокими нагрузками. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

16 629

FILTER в агрегатных функциях PostgreSQL! В аналитических запросах часто нужно посчитать несколько показателей из одной таблицы. В PostgreSQL для этого есть FILTER, позволяющий задавать условия отдельно для каждой агрегатной функции, не влияя на весь запрос. Представим таблицу заказов:

orders(id, customer_id, amount, status)

Посчитаем общее количество заказов и количество завершённых:

SELECT
    COUNT(*) AS total_orders,
    COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'completed') AS completed_orders
FROM orders;

FILTER применяется непосредственно к агрегатной функции и ограничивает только те строки, которые участвуют в её расчёте. Добавим несколько метрик в одном запросе:

SELECT
    COUNT(*) AS total_orders,
    COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'completed') AS completed_orders,
    COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'canceled')  AS canceled_orders,
    SUM(amount) FILTER (WHERE status = 'completed') AS completed_amount
FROM orders;

Каждая агрегатная функция имеет собственное условие, а все значения считаются за один проход по данным — без подзапросов и лишней логики. FILTER можно использовать с любыми агрегатами:

AVG(amount) FILTER (WHERE status = 'completed')
MAX(amount) FILTER (WHERE status = 'completed')
MIN(amount) FILTER (WHERE status = 'completed')

🔥 Важно помнить: FILTER работает только с агрегатными функциями и применяется внутри SELECT, дополняя, а не заменяя WHERE и GROUP BY. ➡️ SQL Ready | #практика

16 629

👩‍💻 Программирование — В С Ё В 2025 году на кодинге уже не вывезешь, перспектива года - Информационная Безопасность. Ловите полезные каналы, которые помогут ворваться в новое направление. 👍 ZeroDay — Уроки, эксплуатация уязвимостей с нуля 👍 Белый Хакер — Свежие новости из мира ИБ 😎 Бункер Хакера — Статьи, книги, шпаргалки и хакинг 👨‍💻 Серверная Админа — Настройка и уроки по компьютерным сетям 📂 Вступай и изучай новое направление!

16 629

😎 SQL Style Guide — супер полезный репозиторий для освоения языка! Практичный ресурс по написанию SQL: как оформлять SELECT, JOIN, CTE, подзапросы и имена таблиц, чтобы запросы были понятными, поддерживаемыми и удобными для работы в команде. Подходит для любых СУБД и реально упрощает работу и учебу.

Оставляю ссылочку: GitHub 📱

➡️ SQL Ready | #репозиторий

16 629

🖥 GROUPING SETS — несколько отчётов в одном запросе! В аналитике часто нужно считать данные сразу на нескольких уровнях: детализация, промежуточные итоги и общий результат. GROUPING SETS позволяет описать эту структуру напрямую. Сегодня в гайде:

• Как считать несколько уровней агрегации за один проход по данным; • Как отличать строки-итоги от обычных данных; • Почему такой подход проще поддерживать и масштабировать.

Приём, который делает отчёты чище, быстрее и предсказуемее при росте требований. ➡️ SQL Ready | #гайд

16 629

Ищу 10 человек, чтобы собирали чат-ботов по шаблону, как пазлы. ЗП: от 5-9000₽ за вечер. Занятость: 3-4 часа в день. Опыт: не нужен. Как мы работаем: 1. Ты проходишь обучение пару недель; 2. Берёшь реальный проект из моей базы; 3. Собираешь бота по проверенной формуле; 4. Наставник контролирует процесс; 5. Получаешь деньги и закрепляешь клиента. Весь процесс занимает до 2х недель с нуля до первых денег на твою карту. Даниил из Балашихи был военнослужащим — с июля 2024 года начал создавать чат-ботов для бизнеса и уже заработал 4 млн. рублей. А главное теперь у него больше свободного времени на семью, друзей и развлечения. Да, ты не первый. 103 человека уже ведут постоянных клиентов по моей формуле. Ведь сайт со статистикой Wordstat показывает 10 786 запросов за месяц в поисковике от бизнеса на эту услугу. Заказов валом. Срочно нужны твои руки и голова. Чтобы быстро разобраться во всех нюансах — запускай бота Там пошаговый план как стартануть и гайд по клиентам. 8 мест ещё свободно

16 629

Как корректно сравнивать значения с NULL? Обычное сравнение может сломаться, когда в данных появляется NULL. В SQL выражение:

email <> 'admin@example.com'

не вернёт строки с email IS NULL — результат будет UNKNOWN. Для корректного сравнения используйте IS DISTINCT FROM:

email IS DISTINCT FROM 'admin@example.com'

Оно работает так, как ожидаешь: NULL ≠ любое значение NULL = NULL Результат всегда TRUE или FALSE (без UNKNOWN). То же самое для проверки изменений:

old_value IS DISTINCT FROM new_value

🔥 Это инструмент не для синтаксиса, а для корректности данных. ➡️ SQL Ready | #совет

16 629

DISTINCT vs GROUP BY — выбираем правильный инструмент для удаления дублей! В SQL часто нужно избавиться от повторяющихся строк: уникальные пользователи, товары, категории. Для этого используют DISTINCT и GROUP BY. Результат может выглядеть одинаково, но назначение и смысл у этих конструкций разные. Представим таблицу заказов:

orders(id, customer_id, product_id)

Найдём всех уникальных клиентов, которые делали заказы:

SELECT DISTINCT customer_id
FROM orders;

DISTINCT удаляет дубликаты по всему набору выбранных колонок в результирующем наборе — без группировок и агрегаций. Сделаем то же самое через GROUP BY:

SELECT customer_id
FROM orders
GROUP BY customer_id;

Результат будет тем же, но семантически запрос другой: явно группируем строки по customer_id. В простых случаях оптимизатор часто строит одинаковый план, но логика запроса уже «про группы». GROUP BY становится необходимым, когда появляются агрегаты. Посчитаем количество заказов на каждого клиента:

SELECT customer_id, COUNT(*) AS orders_count
FROM orders
GROUP BY customer_id;

В этом запросе GROUP BY обязателен, потому что мы одновременно выбираем агрегат (COUNT(*)) и неагрегированное поле (customer_id). Частая ошибка — смешивать DISTINCT и агрегаты без GROUP BY:

SELECT DISTINCT customer_id, COUNT(*)
FROM orders;

Такой запрос в стандартном SQL некорректен: неагрегированные поля должны присутствовать в GROUP BY. В зависимости от СУБД и режима он либо не выполнится, либо вернёт неопределённый результат. Корректный вариант:

SELECT customer_id, COUNT(*) AS orders_count
FROM orders
GROUP BY customer_id;

🔥 Используй DISTINCT для простого удаления дублей, а GROUP BY — когда нужна агрегация, расчёты по группам или HAVING. ➡️ SQL Ready | #практика

16 629

👩‍💻 В сеть вывалилась гигантская куча курсов и книг от топовых IT‑школ Держи сотни гигабайт свежих уроков, и каждую неделю мы подкидываем ещё! • 1612 ГБ — DevOps • 1402 ГБ — Python • 1300 ГБ — C, C++ • 1815 ГБ — Frontend • 1515 ГБ — Backend • 898 ГБ — ИБ, Хакинг • 996 ГБ — Kotlin, Swift • 212 ГБ — JavaScript • 315 ГБ — Flutter • 820 ГБ — Go, PHP • 419 ГБ — Java, Rust • 648 ГБ — GameDev • 517 ГБ — Windows, Linux • 998 ГБ — Дизайн (UX/UI) • 617 ГБ — Нейросети (ML/RL) • 546 ГБ — БД (SQL & NoSQL) • 687 ГБ — Аналитика данных • 115 ГБ — QA-тестирование Подписывайся и не плати за то, что можно получить бесплатно

16 629

📂 Напоминалка по структурам данных для экономии памяти и работы с большими данными! Например, Bloom Filter позволяет быстро проверить, встречался ли элемент ранее, а HyperLogLog помогает оценить количество уникальных значений, не храня все данные целиком. На картинке — 6 структур данных, которые стоит держать под рукой при проектировании backend-систем, аналитики и highload-сервисов. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

16 629

Как избежать блокировок таблиц с помощью advisory locks в PostgreSQL! Иногда нужно гарантировать, что только один процесс выполняет критическую секцию, но при этом не хочется блокировать таблицы и строки. Для этого PostgreSQL предоставляет advisory locks — логические блокировки, не привязанные к таблицам или строкам.

SELECT pg_advisory_xact_lock(42);

Пока транзакция активна, другие процессы с тем же ключом будут ожидать. Ключ — это просто число. Можно использовать user_id, order_id, хеш или tenant_id.

SELECT pg_advisory_xact_lock(user_id);

🔥 Это превращает PostgreSQL в механизм распределённой синхронизации. После COMMIT или ROLLBACK блокировка снимается автоматически. ➡️ SQL Ready | #совет

16 629

Префиксные индексы в MySQL — ускоряем поиск по длинным строкам! Полные индексы на длинных строках занимают много ресурсов, тогда как префиксные индексируют только первые N символов, уменьшая объём индекса и ускоряя поиск при высокой селективности начала строки. Создадим таблицу с длинным текстовым атрибутом — типичный кейс, где полный индекс был бы слишком тяжёлым:

CREATE TABLE documents (
    id INT PRIMARY KEY,
    doc_key VARCHAR(500) NOT NULL
);

Добавим префиксный индекс. Индексируются только первые 20 символов:

CREATE INDEX idx_doc_key_prefix
ON documents (doc_key(20));

Если фильтровать данные по фиксированному началу строки, MySQL использует префиксный индекс:

SELECT id
FROM documents
WHERE doc_key LIKE 'INV-2024-%';

Важно: индекс применяется только если шаблон начинается без ведущего %. Например, LIKE '%2024%' уже не сможет его использовать. Пример с email — если полная индексация не нужна:

CREATE INDEX idx_email_prefix
ON users (email(16));

🔥 Ограничения: префикс должен быть достаточно селективным, иначе польза минимальна. Такие индексы практически не подходят для сортировки или группировки по полному полю, так как индекс содержит лишь его часть. ➡️ SQL Ready | #практика

16 629

Индийский хакер Чиккен Тика Масала взломал GPT 5.0 и снял все внутренние ограничения Индус настроил GPT под любые задачи, начиная от взлома аккаунтов до изготовления оружия. В своём блоге «Only GPT» он публикует все найденные баги и фичи, пока разрабы их не прикрыли: — Как пользоваться Veo 3 и другими видео-генераторами бесплатно — Как генерить фото 18+ в Midjourney — Отключение ограничений в Gemini, GPT и Perplexity Секретные рецепты и промты индуса собраны здесь — @onlygpt 🤫

16 629

❤️ SQL-101 — руководство, помогающее освоить язык и укрепить базу тем, кто уже работает с БД. В этом ресурсе собраны ключевые темы, которые нужны в работе: базовые запросы, фильтрация, JOIN, группировки, подзапросы, индексы, транзакции и основы оптимизации. Всё объяснено простым языком и дополнено примерами с упражнениями.

Оставляю ссылочку: Github 📱

➡️ SQL Ready | #репозиторий

16 629

Почему Index Only Scan в PostgreSQL не всегда работает? Если PostgreSQL не использует Index Only Scan, проблема часто не в запросе и не в самом индексе. Index Only Scan работает только если страницы помечены как видимые в visibility map. Если этого нет PostgreSQL всё равно идёт в таблицу. Проверьте план выполнения:

EXPLAIN ANALYZE
SELECT id FROM orders WHERE status = 'pending';

Если видите Index Scan, а не Index Only Scan, одна из частых причин в том, что visibility map не заполнена (при наличии подходящего covering index). Исправляется простой командой:

VACUUM (ANALYZE) orders;

🔥 VACUUM помечает страницы как all-visible, и PostgreSQL может перестать читать таблицу. ➡️ SQL Ready | #совет

16 629

⚡️ ВАЙБ-КОДИНГ теперь в Telegram! Ребята сделали крутейший канал, где на наглядных примерах и понятном языке рассказывают как войти в новую эру разработки с ИИ, делятся полезными фишками и инструментами Подписывайтесь, нас уже 10 тысяч: @vibecoding_tg

16 629

📂 Напоминалка для работы с индексами в базах данных! Например, B+ Tree Index используется для быстрого поиска и сортировки, а Hash Index подходит для точных совпадений по ключу. На картинке — 5 основных структур данных, на которых строятся индексы в современных СУБД. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс