Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
SQL Ready | Базы Данных
Open in Telegram
Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Автор: @energy_it РКН: https://clck.ru/3QREBc Реклама на бирже: https://telega.in/c/sql_ready
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 15 544 subscribers, ranking 8 399 in the Technologies & Applications category and 43 153 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 15 544 subscribers.
According to the latest data from 13 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 55 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 11.74%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.25% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 826 views. Within the first day, a publication typically gains 971 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 22.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as sql, строка, user_id, created_at, desc.
📝 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_it
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 14 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.
15 544
Subscribers
-424 hours
-127 days
+5530 days
Posts Archive
15 544
Кросс-таблица для удобного анализа данных!
#новичкам
Создадим pivot-таблицу для повышения читаемости и визуализации данных о продажах в разных городах.
Предположим, что нам дали задание визуализировать продажи за последние 3 месяца. Исходная таблица
Sales имеет поля City, Month и Amount. Пусть строками будут города, столбцами — месяцы, а значениями — количество продаж:
SELECT
City,
SUM(CASE WHEN Month = 'Январь' THEN Amount ELSE 0 END) AS Январь,
SUM(CASE WHEN Month = 'Декабрь' THEN Amount ELSE 0 END) AS Декабрь,
SUM(CASE WHEN Month = 'Ноябрь' THEN Amount ELSE 0 END) AS Ноябрь
FROM SalesGROUP BY CityORDER BY City;City | Январь | Декабрь | Ноябрь -------------------+--------+---------+--------- Казань | 97986 | 129960 | 112784 Москва | 165678 | 246572 | 198880 Нижний Новгород | 112326 | 148901 | 136867 Новосибирск | 65920 | 92800 | 88965 Санкт-Петербург | 144569 | 213478 | 167450Теперь данные о продажах находятся в гораздо удобном для чтения и визуализации виде, используйте кросс-таблицы для практичного анализа данных! ➡️ SQL Ready | #практика
15 544
+1
🖥 Получаем доступ к соседним записям с помощью методов:
LAG и LEAD — методы оконных функций, которые применяются для сравнения записей:
•
LEAD — предоставляет доступ к записям следующим за текущей. Принимает текущую запись, значение смещения (в цифрах) и значение по умолчанию в случае отсутствия указанной записи.
• LAG — аналогично LEAD, но единственный момент, что он дает доступ к записям предыдущим текущей.
🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался
➡️ SQL Ready | #метод15 544
+4
Нужно собрать клиентов, которые давно не делали покупок!
#новичкам
Сегодня мы разберемся, как несложные операции множеств помогут вам в решении подобных задач:
Операции множеств — операции объединения, пересечения и вычитания записей из разных таблиц и объединение в одну результирующую.
Основные функции:
• UNION — объединение записей по заданным условиям с удалением дубликатов. • INTERSECT — вывод только тех записей, которые есть в обоих таблицах. • EXCEPT — возвращает только те строки, которые присутствуют в первом запросе, но отсутствуют во втором.🔥 — если узнал новое 🤝 — если уже пользовался ➡️ SQL Ready | #ресурс
15 544
• infosec - это один из самых ламповых каналов по информационной безопасности, где говорят об истории ИТ, публикуют актуальные новости и пишут технический материал на разные темы:
- Что из себя представляет официально взломанный iPhone от Apple?
- К чему могла привести опечатка в инфраструктуре платёжной системы MasterCard?
- Авторский материал для ИБ специалистов с закрытого хакерского форума XSS;
- Бесплатный бот, который проверит файлы на предмет угроз более чем 70 антивирусами одновременно.
• А еще у нас часто проходят розыгрыши самых актуальных и новых книг для ИБ специалистов. Так что присоединяйся, у нас интересно!
15 544
codechef — платформа, на которой доступно множество языков программирования, задачи можно решать прямо в редакторе кода, а встроенный AI-ассистент поможет найти и исправить ошибку в коде.
📌 Ссылочка: codechef.com
➡️ SQL Ready | #ресурс
15 544
+4
🖥 Агрегатные функции SQL
В этой шпаргалке собраны 7 агрегатных функций, который позволяют выполнять вычисления на наборе значений и возвращать одно значение, что полезно для анализа данных и создания отчетов.
➡️ SQL Ready | #шпора15 544
💡 Лучшие Менторы выложили в открытый доступ свои базы знаний
10 000+ вопросов с собеседований и 1 000+ курсов и материалов по самым популярным направлениям:
👩💻 C# 🤖 ML Engineer
👩💻 C/C++ 🖥 Data Science
👩💻 Java 👩💻 Python
🖥 PHP 👩💻 Frontend
👣 Rust 👣 Golang
🖥 Ruby 👩💻 Node.js
👩💻 QA 👩💻 Android
👩💻 iOS 👩💻 Game Dev
💻 DevOps 🖥 Общее IT
📆 Митапы 👨💻 Вакансии
Всё, что нужно для подготовки к собеседованию — в одном месте!
💬 Выбирай направление и становись частью IT
15 544
👍 Еще одна интересная статья попалась мне на Хабре — подборка прикладных задач для аналитики данных
В этой статье:
• Работа с NULL и применение логики ветвления IF-THEN-ELSE
• Дедупликация данных
• Анализ истории со Slowly Changing Dimensions
🔊 Продолжить читать можешь на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
15 544
Знали про StrataScratch? Это платформа по типу leetcode, но только для SQL
На этом сайте вы сможете выбрать задачи разного уровня и профиля, а также выбрать подходящую СУБД для практики.
📌 Ссылочка: stratascratch.com
➡️ SQL Ready | #ресурс
15 544
+1
🖥 Разберем два похожих метода для работы с разными типами данных
Как мы помним из викторины, чтобы не столкнуться с неожиданным результатом запроса, важно явно указать типы данных при взаимодействии разных типов. Для этого существуют методы:
•
CAST — преобразует указанное значение в заданный тип данных. Необходимо для преобразования строковых значений в числовые, чтобы их можно было сравнить.
• CONVERT — аналогичный метод преобразования данных, но предлагает расширенный функционал для форматирования, но поддерживается не всеми СУБД.
🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался
➡️ SQL Ready | #метод15 544
«Вместо философии учил java, вместо доты — питон. Через 3 месяца нашёл работу с зп 90к»
Думаете, повезло?
Уверен, что так сможет каждый — потому что эти языки востребованы (70% программ и сервисов работают на них) и просты в усвоении (за 3 месяца можно выйти на достойный уровень без напряга).
А вот и каналы, где нашёл всю инфу. Её грамотно собрали, даже сложные темы изучаются легко:
Java (теория)
Java (практика)
Python
Уже через месяц сможете писать простеньких ботов для телеги и продавать по 5-7к, кайф же 🥰
15 544
😎 Нашел для вас незаконно полезную статью на Хабре, в которой автор делится своим опытом и хитростями в работе с БД и SQL.
В этой статье:
• Лайфхаки при работе с большими загрузками.
• В каком виде стоит загружать данные.
• Неочевидные советы при работе с индексами.
🔊 Продолжить читать можешь на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
15 544
📥 7539 ГБ платного контента из онлайн-школ утекли в Telegram и теперь лежат в открытом доступе:
😡 Hacking & InfoSec (644 ГБ)
🖥 Python (724 ГБ)
🖥 Frontend (981 ГБ)
🖥 Backend (817 ГБ)
🖥 Все направления (4373 ГБ)
Вход открыт ровно на 48 часов 🕔
15 544
Почему неожиданно увеличилось время запроса?
Причин тому может быть много - неоптимизированный запрос, запрос вне индекса, устаревшая статистика таблицы и так далее. И точно определить причину помогут инструменты
EXPLAIN и ANALYZE.
Предположим, у нас есть большая таблица, которая содержит около миллиона строк с разными книгами. Естественно у нас уже есть некластерный индекс по столбцу жанр — для быстрого поиска книг по жанрам, сделаем запрос:
SELECT book_title, author FROM books WHERE genre = 'Фантастика';EXPLAIN ANALYZE SELECT book_title, author FROM books WHERE genre = 'Фантастика';EXPLAIN ANALYZE возвращает план запроса и время выполнения каждой операции в запросе:
QUERY PLAN Seq Scan on books (cost=0.00..25000.00 rows=1000 width=100) (actual time=0.010..900.000 rows=500 loops=1) Filter: (genre = 'Фантастика'::text) Rows Removed by Filter: 999500 Planning Time: 0.200 ms Execution Time: 900.500 ms (4 rows)Проанализируем план запроса и увидим, что планировщик запроса собирается обойти всю таблицу —
Seq Scan on books, хотя должен использовать индекс по жанру. Это значит, планировщик не использует индекс из-за устаревшей статистики или из-за быстрого роста записей в таблице.
🔥 В следующей части расскажу, что делать для обновления статистики таблицы и как избежать таких ситуаций с помощью VACUUM ANALYZE.
➡️ SQL Ready | #практика