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 15 540 subscribers, ranking 8 424 in the Technologies & Applications category and 43 178 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 15 540 subscribers.

According to the latest data from 14 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 58 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 11.79%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.34% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 832 views. Within the first day, a publication typically gains 985 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 15 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.

15 540
Subscribers
-424 hours
-287 days
+5830 days
Posts Archive
🖥 Временные таблицы Если вам не нужно создавать целую таблицу для некоторых вычислений, то вы можете создать временную табли
+4
🖥 Временные таблицы Если вам не нужно создавать целую таблицу для некоторых вычислений, то вы можете создать временную таблицу, как раз об этом вы узнаете в этом посте:
• Создание временной таблицы • Обновление данных в таблице • Удаление временной таблицы
Временные таблицы упрощают работу с временными данными в сложных SQL-запросах. 🔥 — если узнал новое 🤝 — если уже пользовался SQL Ready | #гайд

😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ: Python: https://t.me/+M41DT5NwaQswNzk6 Программирование: https://t.me/+w-gECXRX02k0ZjFi Frontend и Web: https://t.me/+iAPi5Uqj5n04YjQy Графика и дизайн: https://t.me/+nZJOujtgfIwyMjIy

📖 SQL Pocket Guide Компактное справочное пособие, охватывающее основные операторы и функции SQL, что делает его идеальным дл
📖 SQL Pocket Guide Компактное справочное пособие, охватывающее основные операторы и функции SQL, что делает его идеальным для быстрого поиска информации в повседневной работе.
Автор: Элис Жао Год: 2024
⬇️ Cкачать книгу ➡️ SQL Ready | #книга

🖥 Будьте осторожны с NULL в SQL-запросах
NULL в SQL обозначает отсутствие значения и может привести к неожиданным результатам. Разберём несколько подводных камней.
NULL в условиях WHERE Представим таблицу employees, где столбец department может быть NULL, если сотрудник не распределён. Запрос:
SELECT * FROM employees WHERE department != 'HR';
На первый взгляд, этот запрос должен выбрать всех, кто не в HR, но строки с NULL будут исключены! Сравнение NULL != 'HR' даёт неопределённый результат (UNKNOWN), из-за чего строки не включаются в выборку. Как правильно учитывать NULL? Используйте IS DISTINCT FROM или COALESCE, чтобы учитывать NULL:
SELECT * FROM employees WHERE department IS DISTINCT FROM 'HR';
-- или
SELECT * FROM employees WHERE COALESCE(department, '') != 'HR';
NULL в агрегатах
В таблице sales столбец discount может содержать NULL, если скидка не применялась. Если посчитать среднее значение:
SELECT AVG(discount) FROM sales;
NULL-значения будут проигнорированы, и средняя скидка может быть искажена. Используйте COALESCE:
SELECT AVG(COALESCE(discount, 0)) FROM sales;
Поэтому не спускайте глаз с NULL, чтобы избежать неожиданных результатов в фильтрации и агрегатах. Жми 🔥 если понравился пост SQL Ready | #практика

🖥 Шпаргалка по подзапросам и агрегатным функциям SQL Шпаргалка по подзапросам и агрегатным функциям SQL включает основные пр
+1
🖥 Шпаргалка по подзапросам и агрегатным функциям SQL Шпаргалка по подзапросам и агрегатным функциям SQL включает основные приёмы использования подзапросов и методов для вычисления сумм, средних, подсчётов и других операций над данными, упрощая анализ и обработку информации в запросах. ➡️ SQL Ready | #шпора

Не хочешь оставаться нормисом? За 2 года работы канала Больше 1000 подписчиков стали специалистами с доходом 200к+ рублей. 35
Не хочешь оставаться нормисом? За 2 года работы канала Больше 1000 подписчиков стали специалистами с доходом 200к+ рублей. 3500+ человек нашли работу благодаря нашим курсам. Если это слабый аргумент чтобы вступить в наш канал, тогда я уже не знаю что тебе предложить...

Что произойдет при выполнении запроса?
Anonymous voting

photo content

🖥 Как эффективно управлять результатами запросов c помощью LIMIT и OFFSET Если вы работаете с большими объёмами данных и хот
+1
🖥 Как эффективно управлять результатами запросов c помощью LIMIT и OFFSET Если вы работаете с большими объёмами данных и хотите получать только нужное, а не грузить всё подряд, SQL операторы LIMIT и OFFSET — то что нужно!
• LIMIT ограничивает количество возвращаемых строк, идеально для получения выборки. • OFFSET пропускает определённое число строк, удобен для организации постраничного вывода.
➡️ SQL Ready | #оператор

👩‍💻 Обучение программированию с нуля Друзья, появился новый канал по обучению разных IT технологий. Изучение Python Изучени
👩‍💻 Обучение программированию с нуля Друзья, появился новый канал по обучению разных IT технологий. Изучение Python Изучение JavaScript Изучение HTML/CSS Изучение Java Изучение C/С++ Изучение С# Изучение SQL 👉 Подписывайся на TechVibe, если интересно.

Falcon — это бесплатное приложение с открытым исходным кодом для подключения баз данных SQL и создания визуализаций и аналитических панелей в режиме реального времени. 📌 Ссылочка: https://github.com/plotly/falcon ➡️ SQL Ready | #ресурсы

🖥 Использование оконных функций: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK Оконные функции позволяют выполнять вычисления над набором стр
+4
🖥 Использование оконных функций: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK Оконные функции позволяют выполнять вычисления над набором строк, связанным с текущей строкой, без агрегации результата. Это полезно для присвоения уникальных номеров строкам и ранжирования значений в пределах определенной группы. ➡️ SQL Ready | #гайд

CodHub теперь в Telegram❗️ Устали от 100500➕ бесконечного множества каналов, в поисках полезного материала и новостей из мира 🤩 ? Добро пожаловать в наш проект CodHub l Программирование — Мы собираем для вас все лучшие материалы любых направлений в одном канале: 📱 — Frontend 👩‍💻 — C++ 📱 — Python 🤔 — Hacking 📱 — Java 👩‍💻 — Golang 📱 — C# 👩‍💻 — Linux 👩‍💻 — Lua 👩‍💻 — php 👩‍💻 — Kotlin 👩‍💻 — Git 👩‍💻 — Assembler 👩‍💻 — Swift 🖥 — SQL 👩‍💻 — Mob. Develop 👣 — Backend 🐞— Qa Automation Успей подписаться❗️ — @CodHub_tg

📖 Базы данных и их безопасность Практическое руководство по защите данных, охватывающее методы безопасности, предотвращение
📖 Базы данных и их безопасность Практическое руководство по защите данных, охватывающее методы безопасности, предотвращение угроз и управление доступом в современных базах данных.
Автор: Полищук Ю.В. Год: 2021
⬇️ Скачать книгу ➡️ SQL Ready | #книга

🖥 SQL Подзапросы: Примеры и Рекомендации Подзапросы — мощный инструмент SQL, позволяющий включать результаты одного запроса в другой, что делает анализ данных гибким и производительным. 1. Вложенные подзапросы: когда один запрос внутри другого Чтобы отфильтровать пользователей, у которых баланс выше среднего, используем подзапрос:
SELECT user_id, balance
FROM users
WHERE balance > (SELECT AVG(balance) FROM users);
2. Коррелированные подзапросы: доступ к внешним данным, коррелированный подзапрос связан с внешним запросом и работает для каждой строки:
SELECT name
FROM employees e1
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees e2 WHERE e1.department = e2.department);
3. Подзапросы с оператором EXISTS: проверка наличия данных EXISTS часто используется, чтобы проверить наличие связанных данных:
SELECT customer_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);
➡️ SQL Ready | #техсобес

⚡️ В сети начали находить курсы и книги известных онлайн школ в открытом доступе Вот отсортированная база с тонной материала(
⚡️ В сети начали находить курсы и книги известных онлайн школ в открытом доступе Вот отсортированная база с тонной материала(постепенно пополняется): 🔗 БАЗА (3385 видео/книг): (363 видео, 87 книги) — Python (415 видео, 68 книги) — Frontend (143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг (352 видео, 89 книги) — С/С++ (343 видео, 87 книги) — Java (176 видео, 32 книги) — Git (293 видео, 63 книги) — C# (167 видео, 53 книги) — PHP (227 видео, 83 книги) — SQL/БД (163 видео, 29 книги) — Linux (181 видео, 32 книги) — Go (167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift (137 видео, 93 книги) — Data Science (113 видео, 82 книги) — GameDev (129 видео, 73 книги) — QA Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram и на YouTube с доступом по ссылке

⚡️ В сети начали находить платный контент от известных онлайн школ в открытом доступе Вот отсортированные базы с тонной матер
⚡️ В сети начали находить платный контент от известных онлайн школ в открытом доступе Вот отсортированные базы с тонной материала(книги, курсы, ресурсы и гайды): 1. Python (43ГБ) — Python с нуля (23ГБ) — Разработка ботов (29ГБ) — Flask/Django 2. Frontend: (67ГБ) — JS/HTML/CSS (18ГБ) — React/Vue (12ГБ) — TypeScript 3. Хакинг & ИБ: (72ГБ) — Соц. инженерия (47ГБ) — OSINT (54ГБ) — Пентест 4. С/С++: (89ГБ) — С/C++ с нуля (27ГБ) — Qt/gtest/gmock (15ГБ) — Boost/CMake 5. Базы Данных & SQL: (65ГБ) — SQL/MySQL (21ГБ) — PostgreSQL (32ГБ) — SQLite Пользуемся 🔥

🖥 SQL Подзапросы: Примеры и Рекомендации Подзапросы — мощный инструмент SQL, позволяющий включать результаты одного запроса в другой, что делает анализ данных гибким и производительным. 1. Вложенные подзапросы: когда один запрос внутри другого Чтобы отфильтровать пользователей, у которых баланс выше среднего, используем подзапрос:
SELECT user_id, balance
FROM users
WHERE balance > (SELECT AVG(balance) FROM users);
Здесь подзапрос возвращает средний баланс, который внешний запрос использует как фильтр. 2. Коррелированные подзапросы: доступ к внешним данным Коррелированный подзапрос связан с внешним запросом и работает для каждой строки:
SELECT name
FROM employees e1
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees e2 WHERE e1.department = e2.department);
Это поможет найти сотрудников, чья зарплата выше средней по их отделу. 3. Подзапросы с оператором EXISTS: проверка наличия данных EXISTS часто используется, чтобы проверить наличие связанных данных:
SELECT customer_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);
Этот запрос вернет всех клиентов, у которых есть хотя бы один заказ. 4. Заключение: Используйте подзапросы для динамичных фильтров и корреляций, но избегайте излишне сложных вложений, чтобы поддерживать производительность. ➡️ SQL Ready | #техсобес

➡️ SQL Ready | #мем
➡️ SQL Ready | #мем