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 15 549 subscribers, ranking 8 397 in the Technologies & Applications category and 43 185 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 15 549 subscribers.
According to the latest data from 12 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 53 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 11.96%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.22% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 860 views. Within the first day, a publication typically gains 967 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 23.
- 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 13 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 user_id, email, created_at
FROM users
WHERE user_id IS NULL
OR email IS NULL;
Проверяем дубликаты по уникальному полю и сразу классифицируем их:
SELECT email, COUNT(*) AS cnt,
CASE WHEN COUNT(*)>1 THEN 'Duplicate' ELSE 'Unique' END AS status
FROM users
GROUP BY email;
Ищем аномалии в числовых полях (например, сумма заказа < 0):
SELECT order_id, total_amount
FROM orders
WHERE total_amount < 0;
🔥 Это позволяет отслеживать качество данных, предотвращать ошибки аналитики и готовить отчёты для команды разработки.
➡️ SQL Ready | #практикаВ этой шпаргалке собраны основные техники разбиения данных на сегменты для ускорения запросов, оптимизации хранения и упрощения работы с большими объёмами информации. Методы подойдут для аналитических систем и высоконагруженных БД.
➡️ SQL Ready | #шпораJOIN объединяет данные из двух таблиц, а WHERE отфильтровывает строки по условию.
На картинке — полный порядок выполнения частей SQL-запроса, который важно помнить при работе с базами данных.
Сохрани, чтобы не забыть!
➡️ SQL Ready | #ресурс• Находим дату последней продажи (Recency). • Считаем количество покупок (Frequency). • Подсчитываем общую выручку (Monetary). • Присваиваем ранги и выделяем топ «горячих» товаров.Это позволяет сосредоточиться на действительно важных позициях, усиливать маркетинг и держать ассортимент в выигрышной форме. ➡️ SQL Ready | #задача
DISTINCT позволяет легко отфильтровать дубликаты на уровне запроса — без дополнительной логики.
Выберем все уникальные города из таблицы клиентов:
SELECT DISTINCT city FROM customers;
Теперь получим только уникальные пары "страна + город":
SELECT DISTINCT country, city FROM customers;
А вот как посчитать количество разных городов:
SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM customers;
В PostgreSQL можно выбирать первую уникальную строку по группе значений:
SELECT DISTINCT ON (user_id) *
FROM logins
ORDER BY user_id, login_time DESC;
🔥 DISTINCT полезен для отчётов, списков, фильтрации и аналитики. Но помните: он влияет на производительность — особенно при работе с большими таблицами.
➡️ SQL Ready | #практикаipconfig показывает текущую сетевую конфигурацию, а ping помогает проверить соединение с сервером.
На картинке — 15 базовых команд, которые пригодятся для диагностики и настройки сети в Windows.
Сохрани, чтобы не забыть!
➡️ SQL Ready | #ресурсexists — не считает количество и не загружает все данные, а сразу останавливается при первом совпадении — это часто быстрее, чем join или count.
В этом гайде:
• Проверка наличия связанных записей. • Поиск «отсутствующих» значений через NOT EXISTS. • Проверка с дополнительными условиями.Инструмент часто даёт выигрыш в скорости, когда важен только факт наличия данных, а не их количество или детали. ➡️ SQL Ready | #гайд
Эта шпаргалка собрала ключевые методы, которые позволяют не просто сравнивать даты, а точно извлекать нужные части, округлять по нужному уровню, форматировать для отчётов и рассчитывать интервалы в удобной форме.
➡️ SQL Ready | #шпора• Считаем выручку по каждому товару. • Находим долю и нарастающий итог по продажам. • Присваиваем класс A / B / C в зависимости от вклада в общую выручку.Помогает фокусироваться на товарах, которые приносят максимум прибыли, и оптимизировать складские запасы. ➡️ SQL Ready | #задача
CASE WHEN прямо внутри агрегатов.
В этом гайде:
• Как суммировать значения по нужному статусу. • Как посчитать количество подходящих строк. • Как записать несколько условий в одном запросе.Такой приём делает SQL-запросы легче читаемыми — особенно в рабочих отчётах. ➡️ SQL Ready | #гайд
SELECT
registration_date,
COUNT(*) AS new_users
FROM users
GROUP BY registration_date
ORDER BY registration_date;
Теперь добавим накопительный итог — общее количество пользователей к каждой дате:
SELECT
registration_date,
COUNT(*) AS new_users,
SUM(COUNT(*)) OVER (ORDER BY registration_date) AS total_users
FROM users
GROUP BY registration_date
ORDER BY registration_date;
Посчитаем, какой процент от общего числа составляют новые пользователи каждого дня:
SELECT
registration_date,
ROUND(100.0 * COUNT(*) / SUM(COUNT(*)) OVER (), 2) AS percent_total
FROM users
GROUP BY registration_date
ORDER BY registration_date;
🔥 Такой запрос удобно использовать для дашбордов, отчетов и анализа маркетинговых кампаний.
➡️ SQL Ready | #практика
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
