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_c 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 16 622 subscribers, ranking 7 606 in the Technologies & Applications category and 39 607 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 16 622 subscribers.

According to the latest data from 04 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 1 279 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.85%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.14% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 136 views. Within the first day, a publication typically gains 1 021 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 25.
  • 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! Автор: @energy_c 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 05 September, 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.

16 622
Subscribers
No data24 hours
+887 days
+1 27930 days
Posts Archive
🔥Прими участие в Хакатоне от ИТ-холдинга Т1 в Новосибирске и поборись за призовой фонд 800 000 рублей! Когда: 23–26 октября
🔥Прими участие в Хакатоне от ИТ-холдинга Т1 в Новосибирске и поборись за призовой фонд 800 000 рублей! Когда: 23–26 октября Формат: онлайн + финал на площадке Участвуй, если ты: 🔹обучаешься на технической или ИТ-специальности; 🔹развиваешься в направлении разработки, аналитики, CV, ML или DevOps; 🔹сможешь быть в Новосибирске 26 октября. Выбери свой кейс:
✴️Цифровой дресс-код: фон, который выделяет вас. Создай локальный ML-модуль сегментации видео и генератор персонализированных фонов. ✴️CodeMetrics: метрики, которые помогают расти. Разработай систему автооценки эффективности команд через анализ Git-метрик.
Почему стоит участвовать: 🔘Кейс в портфолио и полезная обратная связь от менторов Т1; 🔘Шанс проявить себя, чтобы начать карьеру в одной из крупнейших ИТ-компаний; 🔘Реальный опыт командной работы; 🔘Мерч и атмосфера сильного комьюнити — в Т1 более 5 000 джунов из 580+ вузов России и Беларуси. Регистрация открыта! ➡️ Успей до 21 октября по ссылке. erid: 2Vtzqwmd32u

Разворот строк в колонки без оператора PIVOT! В SQL можно эмулировать сводные таблицы через конструкцию CASE + агрегатные функции. Создадим таблицу и данные:
CREATE TABLE Sales (
    id INT,
    region VARCHAR(20),
    amount DECIMAL(10,2)
);
INSERT INTO Sales VALUES
(1, 'North', 100.00),
(2, 'South', 200.00),
(3, 'West',  150.00),
(4, 'North', 120.00);
Пример разворота, CASE выделяет значения по условию, а агрегатная функция сводит их в колонку. Здесь используется MAX, поэтому для North берётся 120 (максимум):
SELECT 
    MAX(CASE WHEN region = 'North' THEN amount END) AS North,
    MAX(CASE WHEN region = 'South' THEN amount END) AS South,
    MAX(CASE WHEN region = 'West'  THEN amount END) AS West
FROM Sales;
Если нужно посчитать итоги — ставим SUM вместо MAX:
SELECT 
    SUM(CASE WHEN region = 'North' THEN amount ELSE 0 END) AS North,
    SUM(CASE WHEN region = 'South' THEN amount ELSE 0 END) AS South,
    SUM(CASE WHEN region = 'West'  THEN amount ELSE 0 END) AS West
FROM Sales;
🔥 Приём применяется, когда список колонок известен заранее и нужна статическая отчётная форма. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Анализ сильнейших героев в MMORPG! Сегодня напишем SQL-запрос, который покажет, какие персонажи выигрывают чаще всего. При
+5
🖥 Анализ сильнейших героев в MMORPG! Сегодня напишем SQL-запрос, который покажет, какие персонажи выигрывают чаще всего. Пригодится, чтобы балансировать PvP, выявлять лучших героев и держать мету игры в здоровом состоянии. В этой задаче:
Считаем количество боёв и побед каждого героя; Рассчитываем процент побед; Строим топ-5 персонажей.
В итоге получаем инструмент для аналитики боёв и корректировки баланса игры. ➡️ SQL Ready | #задача

CHECK — встроенный контроль качества данных! Он помогает базе сразу отбраковывать мусорные или аномальные значения, не дожидаясь ошибок в приложении или аналитике. Пример: таблица заказов
CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT NOT NULL,
    total_amount DECIMAL(10,2) NOT NULL CHECK (total_amount >= 0),
    status VARCHAR(20) NOT NULL CHECK (status IN ('new', 'pending', 'shipped'))
);
Попытка вставить некорректное значение:
INSERT INTO orders VALUES (1, 101, -500, 'new');
-- ERROR: check constraint violated
Можно добавлять бизнес-правила:
ALTER TABLE orders
ADD CONSTRAINT chk_min_total CHECK (total_amount >= 100);
Но если в таблице уже есть строки с total_amount < 100, СУБД выдаст ошибку. 🔥 Так что, CHECK — это встроенный «охранник» базы, предотвращающий ошибки ещё до попадания данных в аналитику или отчёты. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Условные выражения в фильтрации! В этой шпаргалке — практичные приёмы условной логики, которые заменяют громоздкие подзапр
+4
🖥 Условные выражения в фильтрации! В этой шпаргалке — практичные приёмы условной логики, которые заменяют громоздкие подзапросы. С их помощью можно проверять NULL, подставлять значения по умолчанию, строить бизнес-правила прямо в запросах и гибко фильтровать данные в реальной аналитике. ➡️ SQL Ready | #шпора

🖥 Анализ опоздавших и сорвавшихся доставок! Срок обещан один, а товар приехал позже - это сразу удар по доверию клиента и по
+5
🖥 Анализ опоздавших и сорвавшихся доставок! Срок обещан один, а товар приехал позже - это сразу удар по доверию клиента и показателям сервиса. Сегодня в задаче:
Сравним обещанную дату доставки с фактической; Посчитаем количество дней задержки; Вернём список всех заказов с опозданием.
В результате получаем инструмент для контроля логистики: видно, где сбои и на сколько дней выходят из графика. Это основа для улучшения SLA и переговоров с перевозчиками. ➡️ SQL Ready | #задача

UPSERT: вставляем или обновляем запись! Нередко требуется добавить данные без риска дубликата. Реализуем UPSERT — вставка при отсутствии и обновление при конфликте. Задаём таблицу:
CREATE TABLE users (
  id BIGINT GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY PRIMARY KEY,
  email TEXT UNIQUE NOT NULL,
  login_count INT NOT NULL DEFAULT 0
);
Пробная вставка:
INSERT INTO users (email, login_count)
VALUES ('alice@mail.com', 1);
UPSERT при конфликте (увеличиваем счётчик и сразу возвращаем результат):
INSERT INTO users AS u (email, login_count)
VALUES ('alice@mail.com', 1)
ON CONFLICT (email) DO UPDATE
SET login_count = u.login_count + EXCLUDED.login_count
RETURNING email, login_count;
Результат:
email           | login_count
----------------+------------
alice@mail.com  | 2
🔥 Такой приём избавляет от дубликатов и делает вставку надёжной. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Разбираем методы слияния и объединения данных! В этой шпаргалке — set-операции SQL: от объединения уникальных и повторяющи
+4
🖥 Разбираем методы слияния и объединения данных! В этой шпаргалке — set-операции SQL: от объединения уникальных и повторяющихся строк до пересечений и разностей выборок. Это основа для аналитики и репортинга, когда важно агрегировать данные из разных источников и строить комплексные отчёты. ➡️ SQL Ready | #шпора

🖥 Выявляем подозрительные действия игроков! Сегодня разберём мини-задачу по геймификации: соберём отчёт по аномальным резуль
+5
🖥 Выявляем подозрительные действия игроков! Сегодня разберём мини-задачу по геймификации: соберём отчёт по аномальным результатам и подозрительным сессиям. Сегодня в задаче:
Находим игроков с нереальными результатами; Выявляем короткие сессии с высоким счётом; Определяем группы игроков, которые могут кооперироваться.
Такой приём помогает не только в играх, но и в любых системах с прогрессом, баллами или рейтингами. ➡️ SQL Ready | #задача

Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает? Homo Manifestans — канал д
Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает? Homo Manifestans — канал для айтишников, у которых периодически опускаются руки и отключается мозг, ибо переработки и постоянная тревожность не приводят к другим исходам 🤗 ✓ Как научиться отвлекаться от работы и отдыхать? ✓ Как совместить кучу рабочих задач и время с семьей? ✓ Как справиться с прокрастинацией? ✓ Как не растерять запал, даже если начальник и коллеги 💩 и кажется, что ничего не выходит? Подписывайтесь на канал @vadimpetrovpsi и научитесь работать без упахивания, выгорания и ущерба для личной жизни! Псс. Заходите в закреп — там много полезного, и даже бесплатный мини-курс по выходу из апатии: 👉 https://t.me/+qjb8_vBjD744YTRi

☕️ Нашел вам Coursera — невероятная платформа для изучения SQL и не только! Здесь собраны десятки курсов от ведущих университетов и компаний: начиная с базовых SELECT-запросов до оптимизации сложных баз данных и построения аналитических систем. Лекции, практические задания и реальные кейсы, чтобы сразу закреплять теорию на практике. 📌 Делюсь ссылочкой: coursera.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 LAG и LEAD - анализ последовательностей событий! Хотите понимать, какие действия выполняют пользователи подряд, где случаю
+4
🖥 LAG и LEAD - анализ последовательностей событий! Хотите понимать, какие действия выполняют пользователи подряд, где случаются разрывы и как быстро выявлять аномалии? Сегодня в посте:
Узнаём, как LAG и LEAD «сдвигают» строки для анализа предыдущих и следующих событий; Вычисляем разрывы между действиями и фильтруем нужные паттерны; Находим «спящих» пользователей или редкие события, чтобы улучшить аналитику.
Такой подход делает запросы компактными и ускоряет выявление закономерностей. ➡️ SQL Ready | #гайд

😎 AI-ассистенты в Yandex Cloud — реально мощный инструмент для автоматизации! Теперь управлять инфраструктурой и базами данных стало проще: на конференции команда Yandex Cloud объявила, что в WebSQL можно писать запросы к базам данных на естественном языке. Для этого можно написать AI-ассистенту, например, “покажи топ-10 клиентов по выручке за 2025 год”. Разметить метаданные можно автоматически через Data Catalog в Yandex MetaData Hub. В YDB (как в облаке, так и в он-преме) c помощью AI-ассистента можно автоматизировать администрирование баз данных – например, оптимизировать запросы и провести диагностику БД. Также можно подключить нейросеть через MCP-сервер, чтобы она могла напрямую формировать и исполнять запросы к базе данных. ➡️ SQL Ready | #ресурс

ROLLUP и CUBE: многоуровневые итоги в одном запросе! Обычно для отчётов приходится писать несколько GROUP BY с разными уровнями агрегации. Но ROLLUP умеет делать это автоматически:
SELECT department, SUM(salary) AS total
FROM employees
GROUP BY ROLLUP(department);
В результате вы получите суммы по каждому отделу и общую строку «итого»:
SELECT region, department, SUM(salary) AS total
FROM employees
GROUP BY CUBE(region, department);
А CUBE даёт все комбинации агрегатов: по региону, по отделу и полный итог:
SELECT COALESCE(region,'ALL') AS region,
       COALESCE(department,'ALL') AS department,
       SUM(salary) AS total
FROM employees
GROUP BY CUBE(region, department);
🔥 ROLLUP и CUBE экономят десятки строк кода, когда нужны многоуровневые отчёты. ➡️ SQL Ready | #практика

🖥 Разбираем методы полнотекстового поиска! В этой шпаргалке - функции и операторы для поиска по тексту: от простых шаблонов
+4
🖥 Разбираем методы полнотекстового поиска! В этой шпаргалке - функции и операторы для поиска по тексту: от простых шаблонов и регистронезависимого поиска до полнотекстовых индексов и ранжирования результатов. Подойдёт для оптимизации запросов, работы с большими текстовыми данными и повышения точности поиска. ➡️ SQL Ready | #шпора

🔥Прими участие в Хакатоне от ИТ-холдинга Т1 в Екатеринбурге и поборись за призовой фонд 600 000 рублей! 📅 Когда: 30 сентябр
🔥Прими участие в Хакатоне от ИТ-холдинга Т1 в Екатеринбурге и поборись за призовой фонд 600 000 рублей! 📅 Когда: 30 сентября–3 октября 🌐 Формат: онлайн + финал на площадке Участвуй, если ты: 🔹обучаешься на технической или ИТ-специальности; 🔹развиваешься в направлении разработки, аналитики, информационной безопасности или DevOp; 🔹сможешь быть в Екатеринбурге 3 октября. Выбери свой кейс: 🔸 Terraform LogViewer: от хаоса к порядку. Разработай инструмент, который автоматизирует визуализацию и поиск проблем при развертывании и использовании инфраструктуры. 🔸 Обход защиты Web Application Firewall. Найди уязвимости, замаскируй атаки и попытайся «обойти» инструменты защиты ИБ. Почему стоит участвовать: 🔻Кейс в портфолио и полезная обратная связь от менторов Т1; 🔻Шанс проявить себя, чтобы начать карьеру в одной из крупнейших ИТ-компаний; 🔻Реальный опыт командной работы; 🔻Мерч и атмосфера сильного комьюнити — в Т1 более 5 000 джунов из 580+ вузов России и Беларуси. Регистрация открыта! ➡️ Успей до 28 сентября по ссылке. #реклама О рекламодателе

photo content

🖥 Поиск пар с максимальным числом общих друзей! Сегодня напишем SQL-запрос, который покажет, какие пользователи в соцсети на
+4
🖥 Поиск пар с максимальным числом общих друзей! Сегодня напишем SQL-запрос, который покажет, какие пользователи в соцсети наиболее тесно связаны между собой. В задаче:
Определим пересечения друзей между разными пользователями; Посчитаем количество общих связей для каждой пары; Построим топ-10 пар с наибольшим числом взаимных друзей.
Такой анализ помогает находить скрытые кластеры, улучшать рекомендации и изучать структуру комьюнити. ➡️ SQL Ready | #задача

Российский хакер Валерий Илларионов третий раз нашёл лазейку в коде ChatGPT 5 Айтишник за пару дней нашёл способ снять ограни
Российский хакер Валерий Илларионов третий раз нашёл лазейку в коде ChatGPT 5 Айтишник за пару дней нашёл способ снять ограничения с GPT и настраивать её под любые задачи — от взлома аккаунтов до изготовления оружия В своём блоге «Доктор GPT» он делится множеством других лазеек, которые всё ещё не пофиксили. Как бесплатно пользоваться Veo 3 и другими генераторами видео Как генерировать фото 18+ в Midjourney Отключение ограничений в Gemini, GPT и Perplexity Секретные промты и протоколы собраны здесь — @DoctorGPT 🤫