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
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 17 768 subscribers, ranking 7 318 in the Technologies & Applications category and 37 051 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 17 768 subscribers.
According to the latest data from 20 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 730 over the last 30 days and by 24 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 11.55%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.98% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 052 views. Within the first day, a publication typically gains 1 062 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 21 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.
17 768
Subscribers
+2424 hours
+2637 days
+73030 days
Posts Archive
17 763
+4
🖥 Ищем клиентов без ни одного заказа — полезный приём для выявления неактивных пользователей и повышения конверсии!
Цель — найти всех зарегистрированных пользователей, которые так и не оформили ни одного заказа. Это поможет вернуться к ним с акциями или напоминаниями.
Основные моменты:
• LEFT JOIN — соединяем таблицы, чтобы сохранить всех клиентов, даже тех, у кого нет заказов. • WHERE o,id IS NULL — отбираем только тех, для кого заказов не найдено. • SELECT — выводим имя, email и дату регистрации.🔥 — если попробуешь повторить 🤝 — если уже делал подобное ➡ SQL Ready | #задача
17 763
+4
🖥 Сегодня разберём оконные функции и OVER()
Иногда нужно посчитать сумму, номер строки или ранг — но без группировки и потери данных. Именно для этого и используется OVER().
Что важно знать:
• Оконные функции считают агрегаты по строкам, не объединяя их — все данные остаются на месте. • OVER() работает с PARTITION BY — чтобы разбить на группы, и ORDER BY — чтобы задать порядок. • Это как GROUP BY, только без удаления строк — аналитика поверх полного набора данных.🔥 — если узнал что-то новое 🤝 — если уже давно используешь ➡ SQL Ready | #гайд
17 763
+4
⚡️ Linux теперь в Telegram!
Ребята сделали крутейший канал про Linux, где на простых картинках и понятном языке обучают работе с этой ОС, делятся полезными фишками и инструментами
Подписывайтесь: @linuxos_tg
17 763
📂 Напоминалка по типам IP-адресов!
Локальные — для внутренней сети, публичные — выданы провайдером. Бывают статические (постоянные) и динамические (меняются со временем). IPv4 — привычный формат, но уже не хватает адресов, IPv6 — более современный и масштабируемый.
На картинке — основные типы IP-адресов, различия между ними и зачем нужен VPN для защиты.
Сохрани, чтобы не запутаться в сетях!
➡ SQL Ready | #ресурс
17 763
+1
🖥 Сегодня рассмотрим два полезных текстовых инструмента — CHARINDEX и LTRIM!
•
CHARINDEX — ищет подстроку в строке и возвращает её позицию. Отлично для анализа, парсинга и фильтрации по шаблонам.
• LTRIM — удаляет начальные пробелы из строки. Полезно при работе с ручным вводом, логами и грязными данными.
🔥 — если узнали новое
🤝 — если уже пользовались
➡ SQL Ready | #метод17 763
🖥 Быстрый ориентир по SQL-командам!
Когда нужно создать таблицу или изменить её структуру — берём
DDL. Хотим изменить данные внутри — используем DML. А если нужно просто вытянуть информацию — поможет DQL с её незаменимым select.
Полезно держать под рукой, чтобы не забыть!
➡️ SQL Ready | #ресурс17 763
👨💻 Эти каналы реально помогают в изучении программирования и IT
Не веришь? Проверь сам:
👩💻 Easy GitHub — лучшие репозитории с гитхаба для практики и освоения IT.
🌐 Easy WebDev — всё про Frontend, Backend и сопутствующие технологии.
🖥 Easy Python — лёгкое изучение самого универсального языка в мире.
🔠 Easy InfoSec — ИБ, хакинг, OSINT, анонимность, пентест и многое другое.
🖥 Easy Coder — а здесь вообще про всё, что нужно знать для работы в IT.
🖱 Просто выбери нужное и получай топовые материалы каждый день!
17 763
😎 Нашёл интересную статью на Хабре о том, как AI-ассистенты находят и чинят ошибки в SQL-запросах!
В этой статье:
• Использование BitDive и Cursor для анализа поведения приложений
• Обнаружение и устранение N+1 проблемы в SQL-запросах
• Сокращение количества SQL-запросов и ускорение отклика
🔊 Очень советую прочитать на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
17 763
+4
🖥 Находим часы максимальной активности заказов — полезный приём для анализа поведения пользователей и оптимизации продаж!
Нужно найти пиковые часы заказов по времени суток. Для этого воспользуемся функцией EXTRACT, чтобы вытащить час из даты заказа, и посчитаем количество заказов в каждом часе.
В этой задаче:
• EXTRACT(HOUR FROM ...) — вытаскиваем час из order_date. • GROUP BY + COUNT — группируем по часу и считаем, сколько заказов было. • ORDER BY — сортируем по убыванию, чтобы получить часы с наибольшей активностью.🔥 — если попробуешь повторить 🤝 — если уже делал подобное ➡ SQL Ready | #задача
17 763
Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает?
Психолог взрослого человека — 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/+O-nvMiHebJowZmEy
17 763
🖥 SQL: системное понимание и практика
Плейлист для тех, кто хочет не просто писать запросы, а понимать, как устроены базы данных. Реляционная модель, поведение SQL-операторов, индексы, нормализация, ACID, CRUD, NoSQL — всё по делу и с акцентом на логику работы с данными.
Ссылочка на плейлист: YouTube 🖤➡ SQL Ready | #курс
17 763
+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
17 763
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');SELECT DISTINCT customer_id
FROM orders
WHERE product_id = ANY (SELECT product_id FROM products WHERE price > 1000);SELECT DISTINCT customer_id
FROM orders
WHERE product_id = ANY (SELECT product_id FROM products WHERE category = 'Electronics');ALL и ANY возможно только с подзапросами и может быть неэффективным, если подзапрос возвращает большое количество строк.
➡️ SQL Ready | #практика17 763
🥇 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!
17 763
17 763
+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 | #шпора17 763
«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 🥰
