Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

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

Russia37 136 Technologies & Applications7 336...

📈 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 17 719 subscribers, ranking 7 336 in the Technologies & Applications category and 37 136 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 17 719 subscribers.

According to the latest data from 18 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 696 over the last 30 days and by 5 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.57%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.05% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 222 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 23.
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 19 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.

17 719

Subscribers

+524 hours

+1807 days

+69630 days

2 222

Post views

~ 1 06924 hours

~ 1 29948 hours

12.57%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

17 719

Забудь про ChatGPT. Это как просить калькулятор нарисовать картину. Пока массы гоняют одни и те же скучные запросы в зацензуренные боты, реальная революция ИИ в канале «Техноразум»: — Нейросети, которые не боятся запретных тем ( 🔞) — Скрытые функции, которые другие ИИ прячут за платную подписку или цензурой — Настоящие инструкции и промты для взлома творческих шаблонов Переходи к настоящим возможностям, забудь про детский сад нейросетей: https://t.me/+ykoDhAfKfWRiODVi

17 719

💡 Rows — умные таблицы с встроенным ИИ! Сервис для работы с данными в формате таблиц (аналог Excel / Google Sheets) с интегрированными AI-инструментами. Позволяет анализировать данные, создавать формулы по описанию и подтягивать информацию из интернета и API. Подходит для аналитики, автоматизации и обработки больших массивов данных. 📌 Оставляю ссылочку: rows.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

17 719

Агрегирование по группам с оконными функциями! Когда нужно посчитать агрегаты по группе и при этом сохранить исходные строки, многие делают подзапрос с GROUP BY и потом джойнят его обратно:

SUM(o.total) OVER (PARTITION BY o.user_id)

Оконная функция считает агрегат по группе, но не схлопывает строки, поэтому не нужен ни GROUP BY, ни повторное соединение:

AVG(o.total) OVER (PARTITION BY o.user_id)

Можно получить любые метрики по той же группе в одном проходе по данным:

COUNT(*) OVER (PARTITION BY o.user_id)

Особенно полезно для аналитики, отчётов, флагов “у пользователя больше N заказов” и подобных задач без лишних подзапросов. 🔥 Один из самых эффективных способов упростить сложные запросы. ➡️ SQL Ready | #совет

17 719

🤬Chat GPT отключат в РФ Офицальная причина была озвучена такая "Они нагружают систему, но купить платную версию не могут из-за своего местоположения". Другие крупные ИИ-сервисы начинают подхватывать эту политику. Чтоб не стать жертвой изоляции рунета, просто сохрани канал Доктор GPT - мы уже готовим обходку к новой системе безопасности. Не жди бана, подпишись: @gpt

17 719

☕️ Полезную статью нашёл на Хабре: «Инженерная история: добавляем 3-ю СУБД в карточный процессинг»! В этой статье:

• Разобрано, зачем в высоконагруженной системе может понадобиться сразу несколько СУБД и как между ними строится абстрактный слой доступа к данным;
• Показан опыт интеграции распределённой базы данных YDB в существующую архитектуру;
• Разбираются технические нюансы: батч-операции, строгая типизация запросов, особенности драйверов и результаты нагрузочного тестирования.

🔊 Продолжайте читать на Habr!

➡️ SQL Ready | #статья

17 719

Почему OFFSET может ломать производительность пагинации? OFFSET выглядит удобно для страниц, но база всё равно должна просканировать и пропустить все предыдущие строки. Поэтому чем дальше страница, тем медленнее запрос:

OFFSET 100000

Даже если вы не видите эти строки, СУБД всё равно читает их из индекса или таблицы, поэтому время выполнения растёт вместе с OFFSET:

SELECT *
FROM orders
WHERE id > :last_seen_id
ORDER BY id
LIMIT 10;

Эффективнее использовать keyset-pagination — продолжать выборку от последнего значения ключа, а не пропускать строки:

WHERE id > :last_seen_id

:last_seen_id — это id последней строки предыдущей страницы. Такой запрос использует индекс напрямую (если id индексирован, обычно это PK), поэтому работает одинаково быстро на первой и на миллионной странице. Если сортировка не уникальная (например created_at), добавляйте tie-breaker:

ORDER BY created_at, id
WHERE (created_at, id) > (:last_seen_created_at, :last_seen_id)

🔥 Такой подход широко используется в больших системах: API, лентах событий, лог-системах и бесконечных скроллах. ➡️ SQL Ready | #совет

17 719

"Как стать независимыми от зарубежных систем управления базами данных (СУБД)?" Этот вопрос сегодня остро стоит не только перед банками и финтех-компаниями, но и перед промышленными, торговыми, сервисными и государственными организациями. 💡Если такие вопросы возникают и у вас, приглашаем на вебинар от Диасофт и Ассоциации ФинТех (АФТ) на тему "Digital Q.DataBase: современный путь перехода с MS SQL Server и Oracle". 10 марта в 12:00 эксперты расскажут, как Digital Q.DataBase помогает перенести промышленные решения с MS SQL Server и Oracle, сохранив привычную логику и SQL-код. Они также представят новые возможности СУБД и расскажут практический кейс (историю успеха!) 🚀 💌Принимайте приглашение и регистрируйтесь по ссылке! #реклама О рекламодателе

17 719

❤️ Stepik SQL — практический курс с примерами запросов и упражнениями! Этот репозиторий содержит структурированные задания, схемы баз данных и примеры SQL-запросов из курса на Stepik. Материалы охватывают работу с таблицами, фильтрацию, JOIN, группировки, агрегаты и другие ключевые темы языка, с акцентом на практику. Отличный ресурс для тех, кто хочет закрепить теорию через задачи.

Оставляю ссылочку: GitHub 📱

➡️ SQL Ready | #репозиторий

17 719

Анти-JOIN — как корректно выбирать строки без связанных записей! Частая задача в SQL — найти строки, для которых отсутствуют связанные записи в другой таблице. Это классический anti-join. Например, нужно получить клиентов, которые ни разу не сделали заказ. Таблицы:

customers(id, name)
orders(id, customer_id, created_at)

LEFT JOIN + IS NULL:

SELECT c.id, c.name
FROM customers c
LEFT JOIN orders o  
  ON o.customer_id = c.id
WHERE o.id IS NULL;

LEFT JOIN возвращает всех клиентов. Если совпадений нет, поля из orders становятся NULL, и фильтр оставляет только клиентов без заказов. Проверять нужно гарантированно NOT NULL колонку правой таблицы (обычно PK, например o.id), иначе возможны логические ошибки. NOT EXISTS (предпочтительно):

SELECT c.id, c.name
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.customer_id = c.id
);

Запрос напрямую выражает отсутствие строк. В простом случае он эквивалентен LEFT JOIN, но лучше отражает намерение, устойчив к NULL в подзапросе и часто даёт более предсказуемый план при усложнении условий. Почему не NOT IN:

SELECT c.id, c.name
FROM customers c
WHERE c.id NOT IN (
    SELECT customer_id
    FROM orders
);

Если подзапрос возвращает хотя бы один NULL, результат может стать пустым из-за трёхзначной логики SQL. Использовать этот вариант безопасно только при гарантированном NOT NULL в orders.customer_id. Нюанс с условиями в JOIN:

SELECT c.id
FROM customers c
LEFT JOIN orders o  
  ON o.customer_id = c.id 
 AND o.created_at >= DATE '2026-01-01'
WHERE o.id IS NULL;

Этот запрос ищет клиентов без заказов после указанной даты. Если требуется найти клиентов вообще без заказов, добавлять условия в JOIN нельзя — это меняет бизнес-смысл. В таком случае корректнее использовать NOT EXISTS. 🔥 Минимально необходим индекс orders(customer_id). При частой фильтрации по дате логичен составной индекс (customer_id, created_at). ➡️ SQL Ready | #практика

17 719

👨👨👨👨👨👨👨👨👨👨 Каналы с IT мероприятиями Подписывайся, чтобы не пропустить 🤘 1. IT мероприятия для стажеров и студентов 2. IT мероприятия по РФ 3. IT мероприятия и хакатоны 4. Бесплатные IT мероприятия 5. IT мероприятия онлайн 6. IT мероприятия Москва 7. IT мероприятия Санкт-Петербург

17 719

📂 Напоминалка: как выполняется SQL-запрос в базе данных! Например, когда отправляешь SELECT, UPDATE или другой SQL, СУБД сначала обрабатывает его внутренне, а уже потом выполняет. На схеме — путь запроса: приём — разбор (парсер) — оптимизация — выполнение — доступ к данным — буферы, транзакции и блокировки — чтение/запись (память или диск). Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

17 719

Что же выведет консоль?

Anonymous voting

17 719

17 719

❤️ Мега интересную статью нашёл на Хабре: «DOOMQL: DOOM-подобный многопользовательский шутер на чистом SQL»! В этой статье:

• Показано, как реализовать полноценную игру, от хранения состояния до рендеринга 3D-сцены — средствами одной лишь базы данных;
• Разобрана архитектура, игровой цикл на транзакциях и многопользовательская синхронизация через SQL;
• На реальном проекте демонстрируются неожиданные возможности СУБД далеко за пределами типичных CRUD-задач.

🔊 Продолжайте читать на Habr!

➡️ SQL Ready | #статья

17 719

🖥 Oracle: работа с датой и временем!

Основные функции и приёмы работы с календарными значениями в Oracle: получение текущих даты и времени на стороне БД, вычисление интервалов, смещение по месяцам, усечение до нужной гранулярности, извлечение компонентов даты, а также корректное преобразование строк в DATE и TIMESTAMP. Полезно для отчётов, аналитики, планирования, ETL-процессов и любой логики, связанной с датами и временем.

➡️ SQL Ready | #шпора

17 719

Программисты, это вам 👇 Держите 5 каналов, которые реально помогают изучать программирование и IT с полного нуля: 🖥 Easy Coder — все направления IT. 👩‍💻 Easy Python — всё о Python. 🌐 Easy WebDev — Frontend, Backend. 🔠 Easy InfoSec — ИБ, Хакинг. 🖥 Easy GitHub — лучшее с GitHub. Тонны бесплатной инфы для любого уровня подготовки ✔️

17 719

Дедупликация с приоритетом, оставляем лучшую строку! Когда есть дубликаты по ключу (например, email), нужно сохранить запись с максимальным приоритетом — подтверждённую или самую новую. Таблица: users(id, email, is_verified, created_at) Сначала можно увидеть, какая строка будет считаться главной. Нумеруем строки внутри каждого email по приоритету:

SELECT id, email,
       ROW_NUMBER() OVER (
         PARTITION BY email
         ORDER BY is_verified DESC, created_at DESC
       ) rn
FROM users;

Оконная функция делит строки по email и присваивает номер согласно приоритету, где подтверждённые и более новые записи идут первыми. Оставим только одну запись на email — ту, у которой rn = 1:

SELECT *
FROM (
  SELECT *,
         ROW_NUMBER() OVER (
           PARTITION BY email
           ORDER BY is_verified DESC, created_at DESC
         ) rn
  FROM users
) t
WHERE rn = 1;

Все остальные строки в каждой группе автоматически становятся дублями. В PostgreSQL можно сделать то же самое короче:

SELECT DISTINCT ON (email)
       id, email, is_verified, created_at
FROM users
ORDER BY email, is_verified DESC, created_at DESC;

Здесь ORDER BY фактически задаёт правило выбора победителя внутри каждой группы. СУБД оставит одну строку на email согласно приоритету сортировки. 🔥 Такой приём используют при очистке импортов, объединении источников данных и выборе канонической записи пользователя. ➡️ SQL Ready | #практика

17 719

В России можно посещать IT-мероприятия хоть каждый день: как оффлайн, так и онлайн Но где их находить? Как узнавать о них раньше, чем когда все начнут выкладывать фотографии оттуда? Переходите на канал IT-Мероприятия России. В нём каждый день анонсируются мероприятия со всех городов России 📆 в канале размещаются как онлайн, так и оффлайн мероприятия; 👩‍💻 можно найти ивенты по любому стеку: программирование, frontend-backend разработка, кибербезопасность, дата-аналитика, osint, devops и другие; 🎙 разнообразные форматы мероприятий: митапы с коллегами по цеху, конференции и вебинары с известными опытными специалистами, форумы и олимпиады от важных представителей индустрии и многое другое А чтобы не искать по разным форумам и чатам новости о предстоящих ивентах: 🚀 IT-мероприятия России — подписывайся и будь в курсе всех предстоящих мероприятий!

17 719

Проверка совпадений сразу по нескольким полям одной операцией! Когда нужно сравнить строки по составному ключу, многие пишут условия с AND, которые хуже читаются и сложнее поддерживаются:

u.email = b.email AND u.phone = b.phone

SQL умеет сравнивать кортежи целиком (row value), поэтому несколько колонок можно проверить одним выражением:

(email, phone)

Поддержка зависит от СУБД. Учитывайте поведение NULL и наличие составных индексов, оптимизация не всегда идентична AND. 🔥 Это особенно полезно при фильтрации, дедупликации, проверке попадания в списки, синхронизации таблиц и миграциях данных. ➡️ SQL Ready | #совет