SQL Ready | Базы Данных
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 15 548 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 15 548 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.
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
REGEXP — инструмент, который удобно использовать, если требуется сложный и гибкий поиск по шаблону. Например, поиск по нескольким условиям или использование специальных символов и диапазонов.
➡ SQL Ready | #шпора• Для сокращения запросов — когда вместо двух запросов (SELECT + INSERT/UPDATE) нужно выполнить только один. • Для оптимизации — производительности и минимизации количества запросов к базе данных. • Для конкурентный доступа — когда нужно избежать проблем с конкурентным доступом.🔥 — если узнал новое 🤝 — если уже пользовался ➡ SQL Ready | #гайд
Игрокам предоставляется доступ к базе данных с информацией о преступлении, и они должны применять свои навыки работы с SQL для поиска улик, анализа данных и выявления преступника.📌 Ссылочка: mystery.knightlab ➡️ SQL Ready | #ресурс
CREATE MATERIALIZED VIEW daily_sales_summary AS
Далее мы по сути пишем обычный запрос с учетом данных, которые нам понадобятся в нашем представлении:
SELECT
DATE_TRUNC('day', order_date) AS sale_day,
SUM(amount) AS total_sales
FROM orders
Теперь выберем записи о продажах за последний месяц:
WHERE created_at > NOW - INTERVAL '30 days'
DATE_TRUNC используем для округления момента продажи до дня, чтобы затем группировать продажи по дням:
GROUP BY DATE_TRUNC('day', order_date);
Из минусов materialized views — необходимость их постоянного обновления, иначе данные могут быть неактуальными:
REFRESH MATERIALIZED VIEW daily_sales_summary;
Materialized views физически сохраняются на диске и занимают место. Используйте этот инструмент, если ваши аналитические запросы действительно сложные и выполняются медленно.
➡ SQL Ready | #практика
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
