en
Feedback
SQL Portal | Базы Данных

SQL Portal | Базы Данных

Open in Telegram

Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир баз данных Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3H4Wo3

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel SQL Portal | Базы Данных

Channel SQL Portal | Базы Данных (@sqlportal) is an active participant. Currently, the community unites 13 734 subscribers, ranking 8 986 in the Technologies & Applications category and 47 042 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 13 734 subscribers.

According to the latest data from 15 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -124 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 8.45%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.75% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 161 views. Within the first day, a publication typically gains 652 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as строка, sql, индекс, postgres, колонка.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир баз данных Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3H4Wo3

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 16 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.

13 734
Subscribers
-524 hours
-397 days
-12430 days
Attracting Subscribers
September '26
September '26
+37
in 0 channels
August '26
+40
in 0 channels
Get PRO
July '26
+49
in 1 channels
Get PRO
June '26
+41
in 3 channels
Get PRO
May '26
+45
in 1 channels
Get PRO
April '26
+33
in 0 channels
Get PRO
March '26
+116
in 1 channels
Get PRO
February '26
+77
in 0 channels
Get PRO
January '26
+65
in 0 channels
Get PRO
December '25
+327
in 8 channels
Get PRO
November '25
+1 089
in 318 channels
Get PRO
October '25
+76
in 0 channels
Get PRO
September '25
+76
in 0 channels
Get PRO
August '25
+100
in 0 channels
Get PRO
July '25
+1 881
in 267 channels
Get PRO
June '25
+489
in 1 channels
Get PRO
May '25
+287
in 1 channels
Get PRO
April '25
+939
in 1 channels
Get PRO
March '25
+994
in 0 channels
Get PRO
February '25
+750
in 0 channels
Get PRO
January '25
+1 163
in 0 channels
Get PRO
December '24
+1 753
in 405 channels
Get PRO
November '24
+1 137
in 170 channels
Get PRO
October '24
+1 973
in 286 channels
Get PRO
September '24
+1 504
in 282 channels
Get PRO
August '24
+3 285
in 234 channels
Date
Subscriber Growth
Mentions
Channels
16 September0
15 September+1
14 September+2
13 September0
12 September+1
11 September+1
10 September+1
09 September+2
08 September+4
07 September+7
06 September+4
05 September+5
04 September+5
03 September+3
02 September0
01 September+1
Channel Posts
Главное правило SQL GROUP BY, которое должен знать каждый Если в SELECT используются неагрегированные столбцы, убедитесь, что
Главное правило SQL GROUP BY, которое должен знать каждый Если в SELECT используются неагрегированные столбцы, убедитесь, что они добавлены в GROUP BY. Это не просто хорошая практика — в некоторых базах данных это обязательное требование. Почему это важно? GROUP BY определяет, что представляет собой одна строка результата. База данных должна точно понимать, какое единственное значение поместить в каждую ячейку этой строки. В запросе ниже одна строка = одна должность (job_title) внутри конкретного отдела (department). Поэтому и department, и job_title должны присутствовать в GROUP BY. Если пропустить неагрегированный столбец: • Некоторые СУБД вернут ошибку • Другие могут вернуть произвольное значение • Запрос может «работать» сегодня, но завтра вернуть некорректный результат Общее правило Каждый столбец в SELECT должен быть функционально зависим от GROUP BY. Если внутри одной группы столбец может содержать несколько значений, его нужно либо добавить в GROUP BY, либо использовать с агрегатной функцией. 👉 @SQLPortal

2
Варианты:
603
3
SQL-вопрос: Будьте внимательны — здесь есть подвох. Что вернёт этот запрос и почему? 👉 @SQLPortal
SQL-вопрос: Будьте внимательны — здесь есть подвох. Что вернёт этот запрос и почему? 👉 @SQLPortal
594
4
Загружать 100 000 строк, чтобы посчитать одну итоговую сумму, — странный способ защитить базу данных от лишней работы. SQL и
Загружать 100 000 строк, чтобы посчитать одну итоговую сумму, — странный способ защитить базу данных от лишней работы. SQL и сам прекрасно умеет считать суммы. 👉 @SQLPortal
733
5
Варианты:
843
6
SQL-вопрос: Какое из следующих утверждений верно относительно результата этого запроса? 👉 @SQLPortal
SQL-вопрос: Какое из следующих утверждений верно относительно результата этого запроса? 👉 @SQLPortal
803
7
Сегодня узнал, что SQLite преобразует целые числа в текст сразу по две цифры. Обычно преобразование числа в строку делают цик
Сегодня узнал, что SQLite преобразует целые числа в текст сразу по две цифры. Обычно преобразование числа в строку делают циклом с делением на 10 и взятием остатка от деления на 10. SQLite избегает большей части этих операций: внутри хранится строка длиной 200 байт со всеми двузначными комбинациями от 00 до 99. Затем SQLite просто берёт по две цифры за раз по нужному индексу, вместо того чтобы вычислять каждую цифру отдельно. 👉 @SQLPortal
829
8
Шпаргалка по системному дизайну для собеседований Если ты хочешь уверенно пройти системное интервью в Google, Meta, Amazon ил
Шпаргалка по системному дизайну для собеседований Если ты хочешь уверенно пройти системное интервью в Google, Meta, Amazon или Netflix — тебе сюда Автор собрал шпаргалку с ключевыми концептами, книгами и курсами для подготовки ⏩Архитектура масштабируемых систем ⏩Балансировка нагрузки, кэширование, очереди (Kafka, Redis) ⏩SQL vs NoSQL, шардирование, репликация ⏩REST vs gRPC, WebSockets, CDN ⏩CQRS, event-driven, микросервисы vs монолит ⏩Надёжность: circuit breaker, leader election (Raft, Paxos) ⏩Безопасность: OAuth, JWT, rate limiting —> Полный гайд тут 👉 @SQLPortal
874
9
SQL Debugging: вопрос с собеседования Этот запрос должен возвращать всех клиентов, а также их отправленные заказы, если они е
SQL Debugging: вопрос с собеседования Этот запрос должен возвращать всех клиентов, а также их отправленные заказы, если они есть. Что с ним не так? Сработает ли такой запрос? Если нет, как его исправить? 👉 @SQLPortal
803
10
Наткнулся на интересный кейс на Хабре — DBA с 15-летним опытом решил создать собственную систему мониторинга СУБД. Так появил
Наткнулся на интересный кейс на Хабре — DBA с 15-летним опытом решил создать собственную систему мониторинга СУБД. Так появился Lumen — инструмент для мониторинга SQL Server и PostgreSQL, вдохновлённый Spotlight for SQL Enterprise. Он собирает данные о сессиях, блокировках, запросах, планах выполнения, памяти, дисках, бэкапах и репликации. Есть Playback для разбора прошлых инцидентов, 100 встроенных правил алертов и отдельный AI Operator на базе локальной LLM, который следит за состоянием серверов и помогает разбирать возникающие проблемы. Выглядит как довольно интересный проект для DBA и тех, кто плотно работает с базами данных. https://habr.com/ru/articles/1080080/ 👉 @SQLPortal
877
11
Бесплатная книга по Deep Learning Один из самых лучших учебников по глубокому обучению теперь доступен бесплатно в онлайн-фор
Бесплатная книга по Deep Learning Один из самых лучших учебников по глубокому обучению теперь доступен бесплатно в онлайн-формате. Внутри вас ожидает материал по нейронным сетям, компьютерному зрению, Keras, Transformers, генеративному ИИ. Каждый раздел здесь сопровождается практическими примерами, а сам код можно запускать прямо в браузере через Google Colab. 👉 @SQLPortal
857
12
Варианты:
897
13
SQL-вопрос: Что вернёт этот запрос? 👉 @SQLPortal
SQL-вопрос: Что вернёт этот запрос? 👉 @SQLPortal
956
14
SQL number functions помогают очищать, вычислять и агрегировать числовые данные: округлять значения, задавать границы, находи
SQL number functions помогают очищать, вычислять и агрегировать числовые данные: округлять значения, задавать границы, находить остаток от деления, возводить числа в степень и сравнивать итоговые значения с помощью AVG, SUM, MIN и MAX. 👉 @SQLPortal
1 007
15
Как импортировать большой dump mysql-dump.sql.gz размером более 10 ГБ? gunzip < mysql-dump.sql.gz | mysql -u -p
Как импортировать большой dump mysql-dump.sql.gz размером более 10 ГБ? gunzip < mysql-dump.sql.gz | mysql -u <user> -p <database> Этот вариант работает медленно. Некоторые говорят, что подход на картинке быстрее. Так ли это? Вопрос: как добавить SQL statements в начало и конец dump прямо во время выполнения импорта? #MySQL #DBA Tips 👉 @SQLPortal
1 051
16
БОЛЬШОЙ SQL-ГРЕХ Использовать операторы NOT IN или IN, когда в данных присутствует NULL. В SQL оператор IN — это сокращённая
БОЛЬШОЙ SQL-ГРЕХ Использовать операторы NOT IN или IN, когда в данных присутствует NULL. В SQL оператор IN — это сокращённая запись нескольких условий OR, а сравнение value = NULL всегда возвращает UNKNOWN. Из-за этого запрос может вернуть неожиданный результат или вообще пустую выборку. Если нужно учитывать NULL, обрабатывайте его явно. Добавьте условие IS NULL к IN или используйте другой подход, корректно учитывающий NULL. Всегда тестируйте SQL-запросы с NULL, чтобы убедиться, что они работают так, как ожидается. 👉 @SQLPortal
1 118
17
pg_cron — это расширение PostgreSQL, которое запускает задачи по расписанию прямо внутри базы, используя стандартный синтакси
pg_cron — это расширение PostgreSQL, которое запускает задачи по расписанию прямо внутри базы, используя стандартный синтаксис cron. Если ты пишешь фоновые джобы, которые в основном сводятся к SQL-запросам, проще отдать это Postgres’у через pg_cron. Получается проще, стабильнее и без внешнего планировщика. Настройка В managed PostgreSQL (например, Crunchy Bridge и похожие провайдеры) pg_cron обычно уже доступен. Если поднимаешь Postgres сам, ставишь пакет: sudo apt install postgresql-18-cron Дальше подключаешь расширение при старте сервера через postgresql.conf: shared_preload_libraries = 'pg_cron' cron.database_name = 'postgres' shared_preload_libraries обязателен — без него расширение не загрузится. Как работает По умолчанию задачи выполняются в той базе, где создано расширение. Можно явно указать другую базу через cron.schedule_in_database. Задачи выполняются от имени роли, которая их создала. Значит, права на таблицы и команды берутся из этой роли. Создание задач Основная функция — cron.schedule. У неё несколько перегрузок, поведение зависит от количества аргументов. Типичный вариант из трёх частей: имя задачи cron-расписание SQL-команда Пример: SELECT cron.schedule( 'nightly_vacuum', '0 3 * * *', 'VACUUM ANALYZE big_table' ); Управление и мониторинг Список задач лежит в cron.job. Там есть: имя расписание SQL активна ли задача История запусков — cron.job_run_details. Там видно: время старта длительность успех или ошибка Повторов при ошибке нет. Задача просто логируется и ждёт следующего запуска. Частые кейсы чистка старых логов nightly VACUUM для горячих таблиц агрегация метрик по часам перенос старых строк в архив обновление materialized views Реже используемые сценарии Иногда pg_cron используют не только для базы: батчинг запросов к внешним API (в связке с http) ETL-процессы и выгрузка в data warehouse (например, через pg_lake) прогрев кэша через pg_prewarm перед пиками нагрузки 👉 @SQLPortal
867
18
Избегать SQL — значит избегать настоящего бэкенда. API меняются. Фреймворки уходят в историю. Базы данных переживают миграции
Избегать SQL — значит избегать настоящего бэкенда. API меняются. Фреймворки уходят в историю. Базы данных переживают миграции, переписывания и смену стека. Большинство проблем с производительностью на бэкенде возникают не из-за медленного кода приложения. Обычно виноваты: * плохие запросы; * отсутствующие индексы; * неудачная схема БД; * слабая модель данных; * неправильные паттерны чтения и записи. Отсутствующий индекс не лечится микросервисами. Дублирование данных не исправляется кэшем. Медленные отчёты не ускоряются переписыванием API. Если ты не понимаешь ACID, уровни изоляции, блокировки, дедлоки, индексы, партиционирование и планы выполнения запросов, рано или поздно система начнёт разваливаться под нагрузкой. SQL — это не опция. Хорошее знание SQL делает тебя сильнее в проектировании систем, распределённых системах, производительности и надёжности. Изучи SQL. Всё остальное строится поверх него. 👉 @SQLPortal
1 070
19
Варианты:
1 061
20
Вопрос по SQL: Что вернёт этот запрос? 👉 @SQLPortal
Вопрос по SQL: Что вернёт этот запрос? 👉 @SQLPortal
1 135