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

Russia39 659 Technologies & Applications7 623...

📈 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 16 624 subscribers, ranking 7 623 in the Technologies & Applications category and 39 659 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 16 624 subscribers.

According to the latest data from 02 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 1 250 over the last 30 days and by 14 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.44%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.20% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 068 views. Within the first day, a publication typically gains 1 031 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 24.
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 03 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.

16 624

Subscribers

+1424 hours

+847 days

+1 25030 days

2 068

Post views

~ 1 03124 hours

~ 1 31948 hours

12.44%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

16 629

☄️В преддверии Нового года айтишник из “Matrix” скупил все курсы топовых IT-школ и выложил 5 ТБ слитых курсов к себе в каналы! 👩‍💻 Python: https://t.me/+kBPlIQ1kpHw0YmQy 👩‍💻 Все ЯП: https://t.me/+pkvOZc3g5gU3YTEy 👩‍💻 Backend: https://t.me/+QRq_LSpodJ80NjE6 📱 Frontend и Web: https://t.me/+jOItOzJamrNhOTIy 👩‍💻 Графика и дизайн: https://t.me/+lxe3X0QQXVk2NWIy Все материалы в закрепе и постоянно пополняются👆

16 629

Генерация фейковых данных для тестов с мгновенной вставкой в любую таблицу! SQL понимает VALUES как виртуальную таблицу, поэтому можно писать много строк прямо в INSERT:

INSERT INTO users (id, email, name) VALUES
  (1, 'alice@mail.com', 'Alice'),
  (2, 'bob@mail.com',   'Bob'),
  (3, 'carol@mail.com', 'Carol');

Это работает мгновенно, просто читается и не создаёт лишних объектов в базе. Хотите протестировать в своем проекте? Создайте таблицу и вставьте строки выше:

CREATE TABLE users (
  id    int PRIMARY KEY,
  email text,
  name  text
);

🔥 Пригодится, когда нужно быстро заполнить таблицу для проверки логики. ➡️ SQL Ready | #совет

16 629

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.

16 629

Оконные функции ROW_NUMBER() в SQL — нумерация строк для аналитики! ROW_NUMBER() присваивает уникальный порядковый номер строкам внутри логического окна. Данные не объединяются в группы, строки остаются как есть — это ключевое отличие от GROUP BY. Таблица:

payments(id, user_id, amount, created_at)

Нумеруем платежи каждого пользователя. Окно создаётся по user_id, а нумерация идёт по дате от старых к новым:

SELECT id, user_id, amount,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at ASC) AS rn
FROM payments;

PARTITION BY разбивает данные на сегменты (в данном случае — по пользователю). ORDER BY внутри OVER() задаёт, в каком порядке будут присваиваться номера. Чтобы найти последний платёж каждого пользователя, меняем порядок сортировки на DESC. Самая свежая запись получит номер 1 в своём окне:

WITH t AS (
  SELECT id, user_id, amount,
         ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC) AS rn
  FROM payments
)
SELECT * FROM t WHERE rn = 1;

Здесь используем CTE (WITH), чтобы сначала пронумеровать строки, а затем отфильтровать только нужный номер. Следующий пример — логины пользователей:

auth_logs(id, user_id, ip, login_at)

Ищем первый вход каждого пользователя с каждого IP:

WITH t AS (
  SELECT id, user_id, ip,
         ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id, ip ORDER BY login_at ASC) AS rn
  FROM auth_logs
)
SELECT * FROM t WHERE rn = 1;

🔥 ROW_NUMBER() подходит, когда нужен номер строки в сегменте, важно выбрать первую/последнюю запись по логике сортировки,требуется топ-N по категориям или пользователям. ➡️ SQL Ready | #практика

16 629

Развернуть PostgreSQL в MWS Cloud Platform ⬜️ — быстрее, чем вспомнить пароль от pgAdmin. И точно быстрее, чем объяснить DevOps'у, зачем ещё одна база. Всего несколько минут и у вас:

⏺️готовая база на сетевых или локальных дисках ⏺️постоянный primary endpoint ⏺️безопасное подключение через Private Link ⏺️автоматические бэкапы и обслуживания по твоему расписанию

🎄🎁 И грант до 10 000 ₽ на запуск — чтобы точно не пришлось вспоминать, как настраивать failover вручную. ➡️Развернуть кластер

16 629

☕️ Postgrespro — полная и актуальная документация по PostgreSQL! SQL-синтаксис, индексы, транзакции, планировщик запросов, репликация, расширения и внутренняя архитектура. Здесь подробно описано не только как писать запросы, но и как база данных работает. Полезно, если используешь Postgres в продакшене или хочешь глубже разобраться в производительности. 📌 Оставляю ссылочку: postgrespro.ru ➡️ SQL Ready | #ресурс

16 629

Что же выведет консоль?

Anonymous voting

16 629

⚡️ 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

16 629

☕️ На Хабре вышла подробная статья про автоматизацию развертывания PostgreSQL-кластеров в изолированной инфраструктуре. В этой статье:

• Показан реальный подход к автоматическому развёртыванию PostgreSQL в закрытом контуре;

• Разбирается поддержка нескольких ОС, версий СУБД и схем отказоустойчивости;

• Описана автоматическая проверка соответствия требованиям архитектуры;

• Приведён практический кейс внедрения, рассчитанный на эксплуатацию в крупных корпоративных системах.

🔊 Продолжайте читать на Habr!

➡️ SQL Ready | #статья

16 629

☕️ StrataScratch — вопросы с собеседований! Готовишься к собеседованиям по SQL или хочешь укрепить свои практические навыки? Этот сайт собрал самые важные вопросы, которые реально встречаются на интервью. Здесь есть и запросы на выборки, агрегаты и JOIN, и открытые задачи, где нужно не просто написать код, а объяснить логику решения. 📌 Оставляю ссылочку: stratascratch.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

16 629

Как понять, что PostgreSQL работает на устаревшей статистике? PostgreSQL хранит информацию о последнем сборе статистики:

SELECT relname,
       last_analyze,
       last_autoanalyze,
       n_live_tup
FROM pg_stat_user_tables;

last_analyze — когда статистика обновлялась вручную, last_autoanalyze — когда это делал autovacuum. Чтобы быстро найти проблемные таблицы, отсортируем по размеру:

SELECT relname,
       n_live_tup,
       last_analyze,
       last_autoanalyze
FROM pg_stat_user_tables
ORDER BY n_live_tup DESC;

Большая таблица + старый last_analyze — оптимизатор работает вслепую. В таком случае достаточно обновить статистику:

ANALYZE;

Или точечно, для одной таблицы:

ANALYZE orders;

🔥 Это помогает объяснить внезапную деградацию запросов и понять, почему индекс игнорируется. ➡️ SQL Ready | #совет

16 629

📱 Держите 6 хороших каналов по искусственному интеллекту и программированию для любого уровня! Выбирай направление: 📱 Нейросети — @neuro_prompt 🤖 AI-инструменты — @ai_prompt 📱 Python — @python_prompt 🤔 InfoSec & Хакинг — @infosec_prompt 👩‍💻 IT Новости — @it_news 😄 IT Мемы — @it_memes Промпты, обучение, шпаргалки и полезные ресурсы на каждую тему!

16 629

📂 Напоминалка по SQL Injection (SQLi)! Например, простая инъекция вроде OR 1=1 может вернуть все данные из таблицы, а blind SQLi позволяет вытаскивать информацию даже тогда, когда приложение не показывает ошибки и результаты запросов. На картинке — основные типы SQL-инъекций, которые важно знать при работе с базами данных и backend-логикой. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

16 629

🖥 Ищем клиентов без единого 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.

➡ SQL Ready | #задача

16 629

Изоляция рунета ближе, чем ты думаешь

Loading … ██████████████] 99%

16 629

NULL и NOT IN — тонкость SQL, приводящая к логическим ошибкам! При использовании NOT IN в SQL можно получить логически неверный результат без ошибок выполнения. Причина — трёхзначная логика и наличие NULL в данных. Представим таблицы:

customers(id)
orders(id, customer_id)

Нужно найти клиентов, у которых нет заказов. Интуитивный вариант:

SELECT id
FROM customers
WHERE id NOT IN (
    SELECT customer_id
    FROM orders
);

Если подзапрос возвращает хотя бы одно значение NULL, результат этого запроса будет пустым, даже если клиенты без заказов существуют. Это происходит потому, что NOT IN сводится к серии сравнений, а любое сравнение с NULL возвращает неопределённый результат. Попытка исправить ситуацию фильтрацией:

SELECT id
FROM customers
WHERE id NOT IN (
    SELECT customer_id
    FROM orders
    WHERE customer_id IS NOT NULL
);

Формально запрос корректен, но требует постоянного контроля и легко ломается при изменении подзапроса. Надёжный вариант — использовать NOT EXISTS:

SELECT c.id
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.customer_id = c.id
);

NOT EXISTS корректно обрабатывает NULL и предназначен именно для проверок отсутствия связанных строк. 🔥 Используй NOT EXISTS для анти-джойнов и проверок отсутствия данных, а NOT IN — только при полном контроле результата подзапроса. ➡️ SQL Ready | #практика

16 629

Ты разбираешься в сложных системах: код, архитектура, алгоритмы — всё логично. А с девушками — хаос. Работа из дома. Коллеги — такие же парни. Дни между ноутом и доставкой. Ты не бедный, не глупый, не урод. Но: — метчей нет — переписки игнорят — нормальных свиданий нет — девушки, которые реально нравятся, игнорят Бесит не отсутствие секса. Бесит, что ты не понимаешь правил игры. Ты привык к ТЗ и алгоритмам, а тут — сплошной рандом. Правда простая: женщины — это другая система. Правила есть, но их никто не объясняет. Я разложил знакомства по шагам: — где знакомиться айтишнику — что писать без кринжа — как вести себя на свидании Если ты устал угадывать и хочешь понимать — всё в канале «Творчество чувств». Важное уже в закрепе 👇 👉 https://t.me/+jcIySXnzR0o4ODBi

16 629