en
Feedback

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

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 17 754 subscribers, ranking 7 324 in the Technologies & Applications category and 37 073 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 17 754 subscribers.

According to the latest data from 19 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 712 over the last 30 days and by 32 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 5.99% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 230 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 20 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.

17 754
Subscribers
+3224 hours
+2367 days
+71230 days
Posts Archive
📂 Напоминалка для работы с алгоритмами выбора лидера в распределённых системах! Например, Raft выбирает лидера через голосов
📂 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

🖥 SCD2 — хранение истории изменений в таблицах! При прямом UPDATE данные теряют историю: невозможно корректно восстановить с
+4
🖥 SCD2 — хранение истории изменений в таблицах! При прямом UPDATE данные теряют историю: невозможно корректно восстановить состояние сущности на дату или отследить момент изменения. Сегодня в гайде:
• Как моделировать версионные данные через valid_from / valid_to; • Как корректно закрывать предыдущую версию и создавать новую; • Как получать актуальное состояние и исторические срезы без дополнительной логики.
SCD Type 2 хранит каждое изменение как отдельную версию строки с фиксированным интервалом актуальности. ➡️ SQL Ready | #гайд

Слили в телеграмм тонны инфы и отсортировали по каналам 🖥 Курсы & GitHub — 1579ГБ ⌨️ Python — 955ГБ 🤒 OSINT — 315ГБ ☁️ Хакинг & ИБ — 756ГБ 🙃 Linux & Bash — 459ГБ 😦 Работа в IT — 778ГБ 🖥 Общий архив — 2346ГБ ➡️ Практические инструкции, курсы, книги и инструменты.

😎 Сodedokode/pasta — теория + задачи на практике! Репозиторий с понятным и структурированным разбором баз данных на русском языке. Здесь разобраны ключевые концепции SQL для MySQL и PostgreSQL, есть примеры запросов и задачи для самостоятельной работы. Отлично подходит для укрепления базы и подготовки к собеседованиям.
Оставляю ссылочку: GitHub 📱
➡️ SQL Ready | #репозиторий

LEFT JOIN и WHERE — классическая ловушка с NULL! LEFT JOIN используют, когда нужно сохранить строки из левой таблицы, даже если в правой нет совпадений. Но одно неверное условие в WHERE — и LEFT JOIN незаметно превращается в INNER JOIN. Таблицы:
users(id, email)
orders(id, user_id, amount)
Нужно получить всех пользователей и их заказы (если есть):
SELECT
    u.id,
    u.email,
    o.amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id;
Если у пользователя нет заказов, поля из orders будут NULL — это ожидаемое поведение LEFT JOIN. Теперь типичная ошибка:
SELECT
    u.id,
    u.email,
    o.amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id
WHERE o.amount > 100;
Условие в WHERE отфильтровывает строки, где o.amount IS NULL. В результате пользователи без заказов исчезают, и запрос фактически работает как INNER JOIN. Правильный вариант — переносить условия на правую таблицу в ON:
SELECT
    u.id,
    u.email,
    o.amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o
    ON o.user_id = u.id
   AND o.amount > 100;
Теперь: пользователи без заказов остаются в результате, фильтрация применяется только к связанным строкам orders. Если же логика действительно требует убрать пользователей без заказов, тогда честнее писать INNER JOIN:
SELECT
    u.id,
    u.email,
    o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON o.user_id = u.id
WHERE o.amount > 100;
Так намерение запроса читается однозначно. 🔥 Условия в WHERE применяются после JOIN и могут уничтожить строки с NULL. Условия в ON влияют только на логику связывания таблиц. ➡️ SQL Ready | #практика

⚡ Повысить производительность СУБД или сократить расходы на IT-инфраструктуру? Не нужно выбирать. Selectel расскажет и покаже
⚡ Повысить производительность СУБД или сократить расходы на IT-инфраструктуру? Не нужно выбирать. Selectel расскажет и покажет, как найти баланс на примере собственного сервиса. Подключайтесь к бесплатному вебинару для тех, кто работает с базами данных 🗓 5 февраля, 12:00 📍 Онлайн Вы узнаете: - как работают базы данных на выделенном облачном сервере, - какие особенности архитектуры позволяют повысить производительность сервиса в 10 раз и получить до 1,5 млн IOPS и 7000 Мб/c в облаке, - как клиентам Selectel удается экономить до 47% на IT-инфраструктуре. Регистрируйтесь по ссылке: https://slc.tl/27v33 👉 Чтобы не пропустить новые мероприятия, воркшопы и бесплатные курсы Selectel, подписывайтесь на @selectel_events Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJj73Gc

❤️ AlgoTree — понятные объяснения алгоритмов, деревьев и графов! Этот сайт помогает анализировать структуры данных: деревья, графы, обходы и множество другого. Здесь нет решений задач или подготовкой к собеседованиям, упор именно на понимание того, как и почему всё устроено. Материал подается последовательно и концептуально, поэтому хорошо подходит даже новичкам. 📌 Оставляю ссылочку: algotree.org ➡️ SQL Ready | #ресурс

🖥 Ищем пересекающиеся бронирования! В системах бронирования одна из частых ошибок - это пересечение интервалов, когда один и
+5
🖥 Ищем пересекающиеся бронирования! В системах бронирования одна из частых ошибок - это пересечение интервалов, когда один и тот же ресурс оказывается занят сразу несколькими пользователями. Сегодня в задаче:
• Сравним бронирования одного ресурса между собой, не создавая дубликатов; • Проверим пересечение временных интервалов с помощью канонического условия; • Получим список конфликтующих бронирований, которые система должна блокировать.
Это базовый инструмент контроля данных в системах бронирования, календарях, слотах доставки и любых сервисах с ограниченными ресурсами. ➡️ SQL Ready | #задача

Как получить «последнюю запись на группу»? Очень частая задача - взять последнюю запись на пользователя, заказ, сущность. Мно
Как получить «последнюю запись на группу»? Очень частая задача - взять последнюю запись на пользователя, заказ, сущность. Многие делают это с ROW_NUMBER(), хотя Postgres умеет проще:
SELECT DISTINCT ON (user_id) *
FROM orders
ORDER BY user_id, created_at DESC;
DISTINCT ON оставляет первую строку в рамках группы, а порядок задаётся через ORDER BY:
ORDER BY user_id, created_at DESC
Так первой будет именно самая свежая запись. Если возможны одинаковые created_at, лучше явно добавить тай-брейкер:
ORDER BY user_id, created_at DESC, id DESC
Если нужно выбрать конкретные поля и избежать SELECT *, просто укажите нужные колонки:
SELECT DISTINCT ON (user_id)
       user_id, id, created_at
FROM orders
ORDER BY user_id, created_at DESC, id DESC;
Выражения из DISTINCT ON (...) обязаны быть левым префиксом ORDER BY, иначе Postgres выдаст ошибку. 🔥 Такой запрос часто читается проще, чем ROW_NUMBER(), и при подходящем индексе (user_id, created_at DESC, id DESC) может давать отличный план выполнения. ➡️ SQL Ready | #совет

Секрет, который делит январь на «до» и «после» в карьере. В январе есть два типа соискателей: 99% — обновляют резюме, рассыла
Секрет, который делит январь на «до» и «после» в карьере. В январе есть два типа соискателей:
99% — обновляют резюме, рассылают его в 100 компаний и ждут. Они получают тишину или вежливые отказы. 1% — используют «окно возможностей». Они знают, что мало просто найти вакансии. Нужно пройти так, чтобы рекрутер не мог вас пропустить.
Разница не в опыте. Разница в методе. Мы в @mathcareer — про метод. Мы не даём «советы», а разбираем систему: как читать вакансию между строк, что писать в сопроводительном письме, которое откроет двери, и как вести переговоры. Хотите перейти из 99% в 1%? 👉 Всё уже разложено по полочкам здесь: https://t.me/+v5AE1DRA7L04MGVi

photo content

🖥 Поиск дубликатов и ранжирование данных! Шпаргалка по оконным функциям и агрегатам для нумерации строк, поиска и анализа ду
+4
🖥 Поиск дубликатов и ранжирование данных! Шпаргалка по оконным функциям и агрегатам для нумерации строк, поиска и анализа дубликатов, ранжирования результатов и аккуратного удаления лишних записей. Используется при очистке данных, аналитических запросах, построении рейтингов и подготовке данных к миграциям и отчётности. ➡️ SQL Ready | #шпора

Настроил чат-бота за пару часов → заработал 9 000₽. Просто представь, кто-то стоит в очереди на маршрутку в 8 утра чтобы успеть на “любимую” работу. А кто-то за 3-4 часа делает чат-бота со своего ноута без привязки ко времени. Разница в зарплате: 200 тысяч. И нет — не надо ничего программировать. Зачем грузить мозги кодом, если можно собрать чат-бота для бизнеса на конструкторе. Без опыта. За 3-4 часа. 💡 Суть проста: Берёшь клиента → Собираешь бота по шаблону → Наставник всё проверяет → Сдаёшь работу и получаешь деньги. В первый месяц обычно выходят на доход 50–80 тыс ₽/мес, а с опытом от 180 тыс ₽ и выше. Легко совмещается с работой, учёбой, рыбалкой, семейными хлопотами… график устанавливаешь самостоятельно. Всё, что нужно для старта — запустить бота 👉 @other_digital_bot Там пошаговый план как стартануть и гайд по клиентам. До 26 января вход бесплатный.

💡 На Хабре вышла мега годная статья: «Как обрабатывать 5 млн изменяющихся форм в минуту с SLI 99.99%»! В этой статье: • О си
💡 На Хабре вышла мега годная статья: «Как обрабатывать 5 млн изменяющихся форм в минуту с SLI 99.99%»! В этой статье: • О системе обработки огромного потока форм — от поиска до подачи объявлений; • Подробно объясняется, зачем команде нужен уровень надёжности SLI 99.99%; • Описаны оригинальные подходы к версионированию данных, изоляции изменений; • Приводятся реальные схемы работы с SQL/NoSQL, кэшами и стратегиями graceful degradation при отказах.
🔊 Продолжайте читать на Habr!
➡️ SQL Ready | #статья

Знали, что агрегаты можно фильтровать без CASE и подзапросов? Многие пишут COUNT(CASE WHEN ...), хотя в SQL (например, в Post
Знали, что агрегаты можно фильтровать без CASE и подзапросов? Многие пишут COUNT(CASE WHEN ...), хотя в SQL (например, в PostgreSQL) есть более декларативный способ - FILTER. Фильтрация применяется к агрегатной функции, а не ко всей выборке:
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'paid')
Строки не исключаются из FROM, а учитываются только внутри конкретного агрегата. Можно считать несколько независимых метрик за один проход по таблице:
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'failed')
Оптимизатор обычно сводит такой запрос к линейному плану. FILTER работает не только с COUNT, но и с другими агрегатами:
SUM(amount) FILTER (WHERE status = 'paid')
🔥 FILTER выразит намерение напрямую: агрегат считает только нужные строки, без лишней логики. ➡️ SQL Ready | #совет

Изоляция рунета ближе, чем ты думаешь Loading … ██████████████] 99% Роскомнадзору дали карт-бланш на блокировки, а «белые спи
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.

Что же выведет консоль?
Anonymous voting

photo content

Email должен быть уникальным только для активных пользователей? Большинство реализуют это проверками в коде, SELECT перед INS
Email должен быть уникальным только для активных пользователей? Большинство реализуют это проверками в коде, SELECT перед INSERT, транзакциями или триггерами. PostgreSQL умеет делать это на уровне индекса:
INSERT INTO users (email) VALUES ('a@b.com');
Сработает, если активного пользователя с таким email ещё нет:
UPDATE users SET deleted_at = now() WHERE email = 'a@b.com';
Теперь email снова можно использовать для активных, без физического удаления строк. 🔥 Partial UNIQUE index — отличный способ фиксировать правила прямо в PostgreSQL. ➡️ SQL Ready | #совет

🚀 Yandex B2B Tech запускает сервис Managed Sharded PostgreSQL для горизонтального масштабирования PostgreSQL PostgreSQL — самая популярная open-source СУБД, которой сегодня пользуются 55,6% профессиональных разработчиков. Но одна из главных её ограничений — отсутствие встроенного горизонтального масштабирования, что критично при обработке больших объемов данных. Yandex B2B Tech решила эту задачу, запустив сервис , который позволяет шардировать PostgreSQL — то есть распределять данные по нескольким серверам. Это ускоряет работу систем, снижает риски и сокращает время вывода продуктов на рынок в 3-4 раза. Технология уже проверена в реальных проектах Яндекса, таких как Яндекс ID, Яндекс Пэй и Едадил, а также успешно используется внешними клиентами. Managed Sharded PostgreSQLдоступен на облачной платформе Yandex Cloud и помогает банкам и ритейлерам обрабатывать миллионы транзакций быстрее и надежнее. Подробнее — ссылка