en
Feedback
SQL Ready | Базы Данных

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 15 552 subscribers, ranking 8 396 in the Technologies & Applications category and 43 154 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 15 552 subscribers.

According to the latest data from 11 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 56 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.41%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.30% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 931 views. Within the first day, a publication typically gains 980 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, 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 12 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.

15 552
Subscribers
-924 hours
+307 days
+5630 days
Posts Archive
Почему ваше резюме попадает в папку «Отказы»? На картинке вы видите 295 отказов. Среднестатистический соискатель думает: «Нуж
Почему ваше резюме попадает в папку «Отказы»? На картинке вы видите 295 отказов. Среднестатистический соискатель думает: «Нужно лучше составить резюме» или «У меня мало опыта». Рекрутер видит другое: 295 ошибок. ❌ Неправильно выбранная стратегия откликов. ❌ Ключевые слова, которые не видит система ATS. ❌ Отклик на ФЕЙКОВЫЕ вакансии. Работодатели не будут учить вас, как проходить их собственные фильтры. Это не в их интересах. Но это в наших интересах. Мы — @Mathcareer — знаем систему изнутри. Хотите узнать, что на самом деле скрывается за отказами и как это исправить? Подписывайтесь: https://t.me/+erDge2ZLK4BmM2Ri

✍️ LangShift — учись новому языку программирования, используя знания, которые у тебя уже есть! Этот сайт предлагает другой путь: выбираешь язык, который уже знаешь, и переходишь на новый через сопоставление синтаксиса и парадигм. Более 80 модулей, 30+ проектов, всё бесплатно и без регистрации. 📌 Оставляю ссылочку: langshift.dev ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 Как восстановить пользовательские сессии без session_id? SQL позволяет восстановить сессии даже без session_id, выделяя их
+5
🖥 Как восстановить пользовательские сессии без session_id? SQL позволяет восстановить сессии даже без session_id, выделяя их по временным разрывам и последовательности событий. Сегодня в задаче:
Определим моменты, когда начинается новая сессия; Присвоим каждому событию уникальный session_id с помощью оконной суммы; Получим полноценные сессии так же, как это делают продуктовые аналитические платформы.
Пригодится для расчёта удержания, построения пользовательских путей, анализа фич и диагностики проблем поведения. ➡️ SQL Ready | #задача

🖥 Стажировки и вакансии для SQL разработчиков и администраторов. - Вакансии которых нет на джоб-агрегаторах - Только прямые
🖥 Стажировки и вакансии для SQL разработчиков и администраторов. - Вакансии которых нет на джоб-агрегаторах - Только прямые контакты HR в Telegram 👉 @jobs_sql Пока другие листают джоб-сайты — ты уже пишешь HR в Telegram.

😎 На Хабре вышла полезная статья: «6 лайфхаков при внедрении СУБД: учимся на чужих граблях»! В этой статье: • Разберёте реал
😎 На Хабре вышла полезная статья: «6 лайфхаков при внедрении СУБД: учимся на чужих граблях»! В этой статье: • Разберёте реальные ошибки при развёртывании СУБД; • Узнаете, как повысить производительность запросов через правильное партицирование и не только; • Поймёте, как организовать конкурентный доступ и обновления данных без блокировок и простоев; • Получите шесть конкретных лайфхаков, которые помогут избежать критических проблем.
🔊 Продолжайте читать на Habr!
➡️ SQL Ready | #статья

Работа со строками в PostgreSQL — извлекаем данные с помощью регулярных выражений! В аналитике часто нужно разобрать строку: вытащить домен из email, код из SKU, номер из текста. PostgreSQL предоставляет функции regexp_match и regexp_replace, позволяющие делать это напрямую в SQL. Создадим таблицу:
CREATE TABLE users (
    id INT,
    email TEXT,
    profile_code TEXT
);
Извлечём домен из email:
SELECT 
    id,
    email,
    (regexp_match(email, '@(.+)$'))[1] AS domain
FROM users;
regexp_match возвращает один массив, и [1] достаёт первую группу. Паттерн @(.+)$ берёт всё, что стоит после символа @. Вытащим числовую часть из кода профиля, например "USR-2391-A":
SELECT 
    id,
    profile_code,
    (regexp_match(profile_code, '([0-9]+)'))[1] AS numeric_part
FROM users;
Паттерн ([0-9]+) извлекает последовательность цифр. Удалим всё кроме букв и цифр — удобно для нормализации входных данных:
SELECT 
    id,
    regexp_replace(profile_code, '[^A-Za-z0-9]', '', 'g') AS cleaned
FROM users;
🔥 Такие операции часто используются при подготовке данных, парсинге логов, анализе текстовых полей и нормализации входных атрибутов. ➡️ SQL Ready | #практика

Очнись, нас готовят к цифровому ГУЛАГу Уже в десятках регионов России отключают мобильный интернет (даже когда нет атак БПЛА), тестируют «белые списки» и замедляют Телегу. 90% людей тупо смотрят на уплывающий корабль свободного Интернета. Люди поумнее готовятся к новой реальности и читают «Пакет Безопасности». Здесь дают самые свежие связки для приватности: приложения и утилиты на случай вайтлистов, прокси, браузеры, сервисы — чего тут только нет. Без шуток, сейчас это один из самых полезных каналов в Телеге. Надеемся на лучшее, но к чему нужно готовиться — вы и сами понимаете: @package_security

😎 Sqltest - бесплатный онлайн-тренажёр для практики запросов прямо в браузере! Вам будут доступы более 320 интерактивных задач разной сложности: от простых SELECT-запросов до вложенных подзапросов и агрегаций. Поддерживаются MySQL, PostgreSQL, MS SQL и Firebird, есть мгновенная проверка решений и удобный интерфейс для отработки навыков на практике. 📌 Оставляю ссылочку: sqltest.online ➡️ SQL Ready | #ресурс

Как точечно понять, почему конкретный индекс НЕ используется оптимизатором? Если запрос игнорирует индекс, причина может быть
Как точечно понять, почему конкретный индекс НЕ используется оптимизатором? Если запрос игнорирует индекс, причина может быть не в индексе, а в том, что PostgreSQL не знает, насколько селективное значение в колонке. Обновить статистику можно точечно, для одной конкретной колонки:
ANALYZE users (status);
Теперь оптимизатор видит реальное распределение значений и может корректно выбрать Index Scan. Хотите повысить точность — увеличьте глубину сбора статистики:
ALTER TABLE users
  ALTER COLUMN status SET STATISTICS 500;
🔥 Позволяет понять почему план деградирует и как вернуть индекс в работу, без изменения кода и структуры данных. ➡️ SQL Ready | #совет

⚡️ Специалисты из CodeGuard собрали для вас тонны обучающего материала: 📱 Обучение и задачи по Python t.me/CodeGuard_Python 🤔 InfoSec & Хакинг t.me/CodeGuard_PySec 👩‍💻 Знания и навыки Linux & Bash t.me/CodeGuard_Linux 🖥 Книги, курсы, утилиты и гайды t.me/CodeGuard_Academy 📱 Инсайды и обзоры IT-сферы t.me/CodeGuard_SciencePop 💼 Фриланс, карьера и работа IT t.me/CodeGuard_VacancyIT
📌 Инструменты, гайды, шпаргалки практические гайды.

📂 Напоминалка по оптимизации производительности БД! Например, грамотное индексирование ускоряет выборки в разы, шардирование
📂 Напоминалка по оптимизации производительности БД! Например, грамотное индексирование ускоряет выборки в разы, шардирование помогает масштабировать систему под высокий трафик, а репликация повышает отказоустойчивость и снижает нагрузку на основной узел. На изображении — структурированное напоминание о ключевых метриках, типах нагрузок и практических стратегиях оптимизации. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

ALL и ANY в SQL — учимся использовать для сравнения с подзапросами! Эти операторы предназначены для сравнения результатов одного SELECT с результатами второго SELECT из подзапроса, что может быть удобно в некоторых случаях: если подзапрос возвращает небольшое количество строк или когда нужно сравнить значение хотя бы с одним значением из подзапроса. Представим, что нам нужно найти все продукты, цена которых выше, чем цена любого продукта в категории Discount:
SELECT product, price 
FROM products
WHERE price > ALL (SELECT price FROM products WHERE category = 'Discount');
Теперь найдем всех клиентов, заказавших хотя бы один продукт с ценой выше 1000 рублей:
SELECT DISTINCT customer_id 
FROM orders
WHERE product_id = ANY (SELECT product_id FROM products WHERE price > 1000);
И найдем всех клиентов, которые заказывали продукты из определенной категории:
SELECT DISTINCT customer_id
FROM orders
WHERE product_id = ANY (SELECT product_id FROM products WHERE category = 'Electronics');
🔥 Но помните, что использование ALL и ANY возможно только с подзапросами и может быть неэффективным, если подзапрос возвращает большое количество строк. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Какие API-маршруты действительно тормозят систему? В производительных системах реальный UX определяется не средним времене
+5
🖥 Какие API-маршруты действительно тормозят систему? В производительных системах реальный UX определяется не средним временем ответа, а редкими хвостовыми задержками, из-за которых важны именно p95 и p99. Сегодня в задаче:
Посчитаем ключевые перцентильные метрики (p50/p95/p99) по каждому маршруту; Определим, какие запросы регулярно превышают собственный p99; Увидим, какие эндпоинты “убивают” отклик сервиса под нагрузкой;
Такой анализ помогает быстро находить узкие места API и контролировать качество работы системы. ➡️ SQL Ready | #задача

❗️ Команде российских хакеров удалось взломать систему безопасности ChatGPT Всего в несколько хитрых промтов вы можете: • ПОЛ
❗️ Команде российских хакеров удалось взломать систему безопасности ChatGPT Всего в несколько хитрых промтов вы можете: • ПОЛНОСТЬЮ снять любую цензуру с ChatGPT • получить ПОЖИЗНЕННЫЙ бесплатный доступ к ChatGPT Pro и ChatGPT 5.1 • использовать ИИ для поиска ЛЮБОЙ информации: от номера телефона до геолокации конкретного человека. Все инструкции хакеры выложили в закрытый канал. Тем временем, OpenAI бьёт тревогу и пытается добиться блокировки. Сохраняйте, пока есть доступ: https://t.me/+gTxF_qGW8ucxNjcy

RETURNING: получение данных прямо из DML! Во многих СУБД (например, PostgreSQL, Oracle и др.) оператор RETURNING позволяет вернуть значения вставленных, обновлённых или удалённых строк без дополнительного SELECT. Вставляем строку и сразу получаем созданный ID:
INSERT INTO users (name, email)
VALUES ('Anna Ivanova', 'anna@example.com')
RETURNING id;
Обновляем запись и возвращаем изменённое значение:
UPDATE accounts
SET balance = balance + 500
WHERE id = 10
RETURNING balance AS new_balance;
Удаляем строку и получаем данные до удаления:
DELETE FROM orders
WHERE id = 42
RETURNING order_date, amount;
Возвращаем множество строк:
UPDATE products
SET price = price * 1.10
WHERE category = 'Books'
RETURNING id, price;
🔥 RETURNING упрощает логику: нет необходимости выполнять дополнительный запрос, чтобы получить новые данные — они доступны сразу в рамках одного DML. ➡️ SQL Ready | #практика

GitHub теперь в Telegram! Самый прогерский канал, где за 10 минут ты научишься: / Пробив по фото и номеру в ТГ // Как взломат
GitHub теперь в Telegram! Самый прогерский канал, где за 10 минут ты научишься: / Пробив по фото и номеру в ТГ // Как взломать вебку подруги /// Мануал по OSINT разведке Подписывайся, нас уже сотни тысяч: >@GitHub

☕️ CodeAbbey — тренажёр алгоритмического мышления! Сайт с огромной коллекцией задач по программированию, от самых простых до тех, что реально заставят подумать. Учиться можно на абсолютно любом языке. Отличный способ подтянуть логику, научиться писать аккуратный код и подготовиться к собесам. 📌 Оставляю ссылочку: codeabbey.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 Методы для работы с датой и временем в PostgreSQL! Эта шпаргалка охватывает наиболее используемые функции PostgreSQL для п
+4
🖥 Методы для работы с датой и временем в PostgreSQL! Эта шпаргалка охватывает наиболее используемые функции PostgreSQL для получения текущего времени, извлечения компонентов дат, расчета интервалов, округления временных меток и преобразования Unix-времени. Подходит для разработки систем, где критична точная и предсказуемая работа с временными значениями. ➡️ SQL Ready | #шпора

❖ Что делать в случае отключения России от глобального Интернета? ❖ Как не сливать государству гигабайты своих данных? ❖ Как
❖ Что делать в случае отключения России от глобального Интернета? ❖ Как не сливать государству гигабайты своих данных? ❖ Как обойти «глушилку» мобильной связи в регионах? В 2025 году любое государство готово залезть к вам в прямую кишку ради контроля персональных данных. И тендеция только набирает обороты. Чтобы щупальца РКН, правоохранителей и мошенников не коснулись вашей жизни, держите в подписках «cybr.» Анонимный хакер из российской группировки рассказывает как обходить ограничения, не оставлять «цифровые следы» и пользоваться топовыми нейронками без ограничений. Сохраняйте, пока в стране во всю закручивают гайки, такие каналы — на вес золота: @cybr.

QUALIFY: фильтрация после оконных функций! Иногда нужно фильтровать строки после вычисления оконных функций. В большинстве диалектов SQL для этого нужен подзапрос, но в ряде СУБД (Snowflake, BigQuery, Teradata, Oracle 23c) есть конструкция QUALIFY, позволяющая делать это напрямую. Отбираем строки только с первым местом внутри категории:
SELECT id, category, score,
       RANK() OVER (
           PARTITION BY category
           ORDER BY score DESC
       ) AS rnk
FROM results
QUALIFY rnk = 1;
Фильтруем строки, где разница с предыдущим значением больше 50:
SELECT id, value,
       value - LAG(value) OVER (
           ORDER BY id
       ) AS diff_prev
FROM metrics
QUALIFY diff_prev > 50;
Оставляем топ-3 самых больших заказов каждого клиента:
SELECT customer_id, order_id, amount,
       ROW_NUMBER() OVER (
           PARTITION BY customer_id
           ORDER BY amount DESC
       ) AS rn
FROM orders
QUALIFY rn <= 3;
🔥 QUALIFY помогает писать чище и короче, избавляя от лишних подзапросов. Особенно полезен в аналитических задачах с большим числом оконных функций. ➡️ SQL Ready | #практика