Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

SQL Ready | Базы Данных

Open in Telegram

Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Cотрудничество: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc

Russia37 136 Technologies & Applications7 336...

📈 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 17 741 subscribers, ranking 7 336 in the Technologies & Applications category and 37 136 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 17 741 subscribers.

According to the latest data from 18 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 696 over the last 30 days and by 5 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.57%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.05% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 222 views. Within the first day, a publication typically gains 1 069 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, 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! Cотрудничество: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 19 October, 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.

17 741

Subscribers

+524 hours

+1807 days

+69630 days

2 222

Post views

~ 1 06924 hours

~ 1 29948 hours

12.57%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

17 741

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/+1JwcbmRaKrFlZmQy

17 741

📂 Напоминалка по шардингу баз данных! Например, шардинг позволяет масштабировать базу данных, распределяя данные по нескольким серверам, а правильно выбранный ключ шарда напрямую влияет на производительность и равномерность нагрузки. На картинке — основные принципы шардинга баз данных, которые стоит держать под рукой. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

17 741

Частая проблема в аналитике и BI - таблицы с десятками колонок? Пока колонок три это может быть терпимо. Когда их становится двадцать и больше, запросы, джоины и графики начинают разваливаться. UNPIVOT позволяет превратить колонки в строки на уровне SQL, без переписывания данных и логики приложения (синтаксис зависит от СУБД):

UNPIVOT (value FOR metric IN (views, clicks))

На выходе получается универсальная структура metric / value, которая хорошо ложится в агрегации, фильтры и визуализации BI. Полезно, когда нужно сравнивать метрики между собой или передавать данные в BI без кастомной логики:

WHERE metric IN ('views', 'orders')

🔥 Один запрос - десятки метрик и минимум изменений при росте отчёта (новые метрики просто добавляются в список UNPIVOT). ➡️ SQL Ready | #совет

17 741

👨👨👨👨👨👨👨👨👨👨 Каналы с IT мероприятиями Подписывайся, чтобы не пропустить 🤘 1. IT мероприятия для стажеров и студентов 2. IT мероприятия по РФ 3. IT мероприятия и хакатоны 4. Бесплатные IT мероприятия 5. IT мероприятия онлайн 6. IT мероприятия Москва 7. IT мероприятия Санкт-Петербург

17 741

☕️ PGExercises — тренажер с различными задачами для обучения! Если хочешь не просто учить синтаксис, а писать реальные запросы и практиковаться. Это отличный способ закрепить знания по выборкам, фильтрации, сортировке, условиям и множеству других тем, особенно если готовишься к собесам. 📌 Оставляю ссылочку: pgexercises.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

17 741

LATERAL — коррелированные подзапросы! Часто бывает нужно для каждой строки основной таблицы взять одну лучшую связанную строку - последнюю, первую, максимальную, минимальную, валидную. Обычно это делают через оконки, CTE или GROUP BY + JOIN, что сложно читать и часто ломается при расширении логики:

LEFT JOIN LATERAL (...)

Выполняет подзапрос для каждой строки слева, подставляя её значения.

ORDER BY created_at DESC
LIMIT 1

Гарантирует, что ты берёшь именно нужную запись:

ON true

Потому что связь уже внутри подзапроса, JOIN тут формальность. 🔥 Это отличный инструмент, когда нужна одна зависимая строка на родителя ➡️ SQL Ready | #совет

17 741

WHERE vs HAVING — фильтрация строк и фильтрация групп! В SQL иногда путают WHERE и HAVING, потому что внешне они решают похожую задачу — отфильтровать результат. На практике это два разных этапа выполнения запроса с разной семантикой. Представим таблицу заказов:

orders(id, customer_id, amount)

Нужно выбрать заказы дороже 100. Корректный и очевидный вариант:

SELECT *
FROM orders
WHERE amount > 100;

WHERE применяется до агрегации и фильтрует отдельные строки исходной таблицы. Теперь другая задача: найти клиентов, у которых сумма всех заказов больше 1000. Интуитивная, но неверная попытка:

SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
WHERE SUM(amount) > 1000
GROUP BY customer_id;

Этот запрос некорректен: агрегатные функции не могут использоваться в WHERE, потому что на момент применения WHERE агрегатов ещё не существует. Правильный вариант — HAVING:

SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING SUM(amount) > 1000;

HAVING применяется после GROUP BY и фильтрует уже сформированные группы. Важно понимать разницу по этапам: WHERE — фильтрует строки до группировки; GROUP BY — формирует группы; HAVING — фильтрует группы; SELECT — формирует итоговый результат. Частая оптимизационная ошибка — переносить условия из WHERE в HAVING без необходимости:

SELECT customer_id, SUM(amount)
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING amount > 100;

Такой запрос либо не выполнится, либо будет логически неверным: amount — это поле строки, а HAVING работает с группой. Корректный и оптимальный вариант — комбинировать:

SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
WHERE amount > 100
GROUP BY customer_id
HAVING SUM(amount) > 1000;

Здесь: WHERE отсекает мелкие заказы до агрегации (меньше данных); HAVING проверяет условие на уровне группы. 🔥 Используй WHERE для фильтрации строк и HAVING — только для условий на агрегаты и группы. Это влияет не только на корректность, но и на производительность запроса ➡️ SQL Ready | #практика

17 741

Изоляция рунета ближе, чем ты думаешь

Loading … ██████████████] 99%

Роскомнадзору дали карт-бланш на блокировки, а «белые списки» сайтов тестируют уже в десятках регионов. И гайки будут закручиваться только сильнее. Чтобы в одночасье не лишиться доступа к свободному Интернету, просто сохрани Only Hack. Тут профессиональный хакер делится фишками, с которыми доступ к глобальной сети у тебя будет даже в случае ядерного апокалипсиса. Не жди момента «Х». Перестрахуйся подпиской.

17 741

✍️ QOMP — квиз для проверки знаний и закрепления навыков! Небольшой, но ёмкий квиз, который проверяет логику работы SQL-запросов. Вопросы заставляют подумать: как реально отработает запрос, где скрыта ошибка и почему результат не такой, как ожидаешь. Отлично подходит для самопроверки и подготовки к собеседованиям. 📌 Оставляю ссылочку: qomp.club ➡️ SQL Ready | #ресурс

17 741

🖥 MySQL: работа со строками!

Шпаргалка по строковым функциям MySQL для повседневной работы. Разбор приёмов вычисления длины строк, извлечения подстрок, поиска значений, управления регистром и правилами сравнения. Полезно для валидации данных, сортировок, фильтрации, миграций и тонкой настройки запросов без изменения схемы БД.

➡️ SQL Ready | #шпора

17 741

17 741

📂 Напоминалка по типам баз данных! Например, Relational / SQL базы подходят для строгих транзакций и сложных связей, Time-series — для метрик, логов и мониторинга, а NoSQL — когда важны масштабирование, гибкость схемы и высокая нагрузка. На картинке — 3 типа баз данных с примерами и их основными особенностями. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

17 741

NULL и сравнения — почему = и <> с NULL не работают! NULL в SQL — не значение, а его отсутствие. Из-за этого любые обычные сравнения с NULL ведут себя не так, как ожидают, и часто ломают фильтрацию. Таблица:

users(id, email, deleted_at)

Нужно выбрать неудалённых пользователей. Типичный, но неправильный запрос:

SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at = NULL;

Запрос выполнится, но вернёт 0 строк. Почему так — SQL выражение:

deleted_at = NULL

никогда не бывает TRUE. Любое сравнение с NULL (=, <>, <, >) возвращает UNKNOWN, а WHERE пропускает только TRUE. То же самое с отрицанием:

WHERE deleted_at <> NULL;

Результат — тоже пусто. Правильный способ — IS NULL:

SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at IS NULL;

И обратное условие:

SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at IS NOT NULL;

IS NULL и IS NOT NULL — всегда возвращают TRUE или FALSE, никогда UNKNOWN. Частая скрытая ошибка в составных условиях:

WHERE status = 'active'
  AND deleted_at <> '2026-01-01'

Если deleted_at равен NULL, всё выражение становится UNKNOWN, и строка отбрасывается, даже если status = 'active'. Корректная проверка «не удалён»:

WHERE status = 'active'
  AND deleted_at IS NULL

Важно помнить про OR:

WHERE role = 'admin'
   OR deleted_at IS NULL

Здесь логика работает ожидаемо, потому что IS NULL не возвращает UNKNOWN, а значит выражение может стать TRUE. 🔥 Практические правила: = и <> с NULL не работают в WHERE; любой UNKNOWN в WHERE — строка отбрасывается. Если строка пропала из результата — первым делом проверяй условия с NULL ➡️ SQL Ready | #практика

17 741

Совет на 2026 год — освойте ВАЙБ-КОДИНГ. ИИ уже пишет код, чинит баги, генерит тесты и документацию быстрее и качественнее любой команды айтишников И те, кто научится вайбкодить сейчас, будут зарабатывать в разы больше тех, кто всё ещё делает всё вручную Разобраться в этом с нуля поможет канал Вайб-кодинг. Там простым языком разбирают, какие инструменты действительно стоит использовать, как собирать проекты от идеи до релиза и что сейчас актуально в вайбкодинге Подписывайтесь, нас уже 13 тысяч: @vibecoding_tg

17 741

Что же выведет консоль?

Anonymous voting

17 741

Знали, что в SQL можно получить несколько уровней агрегации за один проход по данным? Частая задача - посчитать метрики сразу на нескольких уровнях: по стране и статусу, только по стране и общий итог. Обычно для этого пишут несколько SELECT и склеивают их UNION ALL:

SELECT country, status, COUNT(*) FROM orders GROUP BY country, status
UNION ALL
SELECT country, NULL, COUNT(*) FROM orders GROUP BY country
UNION ALL
SELECT NULL, NULL, COUNT(*) FROM orders;

GROUPING SETS позволяет описать все нужные уровни агрегации в одном GROUP BY:

GROUP BY GROUPING SETS ((country, status), (country), ())

Каждая скобка - отдельный уровень агрегации. PostgreSQL делает это за один проход по данным, без лишних сканов. Строка с пустыми скобками () - это глобальный итог. Колонки, которые не участвуют в текущем уровне, приходят как NULL:

(country = NULL, status = NULL)

🔥 Этот приём особенно полезен в отчётах и аналитике, где нужны totals, subtotals и детализация одновременно. ➡️ SQL Ready | #совет

17 741

users(id, email, deleted_at)

Нужно выбрать неудалённых пользователей. Типичный, но неправильный запрос:

SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at = NULL;

Запрос выполнится, но вернёт 0 строк. Почему так — SQL выражение:

deleted_at = NULL

WHERE deleted_at <> NULL;

Результат — тоже пусто. Правильный способ — IS NULL:

SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at IS NULL;

И обратное условие:

SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at IS NOT NULL;

IS NULL и IS NOT NULL — всегда возвращают TRUE или FALSE, никогда UNKNOWN. Частая скрытая ошибка в составных условиях:

WHERE status = 'active'
  AND deleted_at <> '2026-01-01'

WHERE status = 'active'
  AND deleted_at IS NULL

Важно помнить про OR:

WHERE role = 'admin'
   OR deleted_at IS NULL

17 741

🎄 Новый год - идеальный момент перезапустить себя.

Не “с понедельника”. Не “когда будет время”. А сейчас.

🔥 Мы собрали Telegram-каналы, где только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇 🖥SQL: t.me/databases_tg 🖥 Базы данных: t.me/sqlhub 🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data 🖥 Python: t.me/pythonl 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🖥 C++ t.me/cpluspluc 🖥 Docker: t.me/DevopsDocker 🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥 C#: t.me/csharp_ci 🖥 Java: t.me/javatg 👣 Rust: t.me/rust_code 🤖 Нейросети: t.me/vistehno 💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi 📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.

17 741

📂 Напоминалка для работы с алгоритмами выбора лидера в распределённых системах! Например, Raft выбирает лидера через голосование, Paxos использует кворум, а Bully Algorithm назначает лидером узел с максимальным ID. На картинке — 5 базовых алгоритмов leader election, которые используются в распределённых БД и системах координации. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс