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 15 548 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.

15 548
Subscribers
-424 hours
-127 days
+5530 days
Posts Archive
photo content

🖥 Senior Data Analyst — канал для тех, кто действительно работает с данными SQL, Python, pandas, GPT — только практичные при
+4
🖥 Senior Data Analyst — канал для тех, кто действительно работает с данными SQL, Python, pandas, GPT — только практичные приёмы, без воды и магии. Разборы, визуализации, немного иронии и всё, что ускоряет аналитику. ➡️ Подписывайся: t.me/senior_data_analyst

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

🥇 Пройди ЛЮБОЕ собеседование! Большая база вопросов с реальных собеседований: → Тинькофф, Авито, Сбер, Озон, Яндекс, VK и ещ
🥇 Пройди ЛЮБОЕ собеседование! Большая база вопросов с реальных собеседований: Тинькофф, Авито, Сбер, Озон, Яндекс, VK и еще 100+ компаний 20+ направлений: Frontend, Backend, DevOps, QA, Mobile и другие 60+ технологий: React, Python, Docker, Git, Java, Go, JavaScript и не только Выбирай направление: 👩‍💻 C# 🤖 ML Engineer 👩‍💻 C/C++ 🖥 Data Science 👩‍💻 Java 👩‍💻 Python 🖥 PHP 👩‍💻 Frontend 👣 Rust 👣 Golang 👩‍💻 Node.js 💻 DevOps 👩‍💻 QA 👩‍💻 Android 👩‍💻 iOS 👩‍💻 Game Dev 🖥 Общее IT 👨‍💻 Вакансии База обновляется еженедельно — всегда актуальные вопросы с последних собеседований. 💸 Хочешь оффер в Big Tech? Готовься с нами!

🖥 Полезнейшая статья от TheCode, где показано, как собрать полноценный проект с использованием SQLite! В этой статье: • SQLi
🖥 Полезнейшая статья от TheCode, где показано, как собрать полноценный проект с использованием SQLite! В этой статье: • SQLite в браузере с помощью sql.js • Веб-приложение с локальным сохранением данных • Интерфейс с поддержкой SQL-запросов
🔊 Советую прочитать на TheCode!
➡️ SQL Ready | #статья

🖥 Завез вам шпаргалку по регулярочкам в SQL: оператор REGEXP для точечного поиска по шаблону! REGEXP — инструмент, который у
+4
🖥 Завез вам шпаргалку по регулярочкам в SQL: оператор REGEXP для точечного поиска по шаблону! 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

«Вместо философии учил Java, вместо доты — Python. Через 3 месяца нашёл работу с зп 90к» Думаете, повезло? Уверен, что так см
«Вместо философии учил Java, вместо доты — Python. 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 🥰

photo content

🖥 INSERT ON CONFLICT — решаем конфликты элегантно! INSERT ON CONFLICT очень полезен в случаях, когда нужно вставить новую за
+4
🖥 INSERT ON CONFLICT — решаем конфликты элегантно! INSERT ON CONFLICT очень полезен в случаях, когда нужно вставить новую запись в таблицу, но если запись с таким же уникальным ключом уже существует — нужно обновить эту запись. Следует использовать:
• 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

💥 Хочешь расти в IT, но информационный шум тормозит? ITCamp - канал синьера, который расскажет тебе, почему одни айтишники б
💥 Хочешь расти в IT, но информационный шум тормозит? ITCamp - канал синьера, который расскажет тебе, почему одни айтишники богатые, а другие бедные. Здесь тебя ждет море авторского контента: — Обучение Linux, JS, Python, C/C++, Java, HTML/CSS, С#, SQL, GO, PHPКак превратить пет проект в стартап на 1 000 000$?Как новичку пройти на мидла и не вылететь после испыта? Такому не учат на «курсах». Подписывайся — @itcamp_tg

SQL Murder Mystery — это интерактивная игра, в которой нужно использовать SQL-запросы для расследования виртуального убийства.
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

Materialized Views — решение для сложных аналитических запросов! Материализованные представления — это отдельная структура, скажем с данными о продажах за последний месяц, использование которой позволяет разгрузить основную таблицу и значительно ускорить сложные аналитические запросы. Синтаксис создания представления:
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

Я пожалею об этом, но ладно... В общем сливаю вам самый топовый источник слитых курсов, бесплатных книг, программ, лучших шпаргалок для разработчиков. Если после этого не сможешь стать Сениором, то ты безнадежен! Вот ссылка - https://t.me/+VHZ7JQpy8FU0OTUy

photo content

Что же выведет консоль?
Anonymous voting

Что же выведет консоль?
Anonymous voting

😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ: Python: https://t.me/+p3Xjk1JM6-RhMDYy Программирование: https://t.me/+mF35K2
😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ: Python: https://t.me/+p3Xjk1JM6-RhMDYy Программирование: https://t.me/+mF35K2cer3VhNzMy Графика и дизайн: https://t.me/+VU3Y96_H5Xs0Y2Vi Frontend и Web: https://t.me/+RE1oXzjJznExYTBi