SQL Portal | Базы Данных
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 13 826 subscribers, ranking 9 038 in the Technologies & Applications category and 47 247 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 13 826 subscribers.
According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -133 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.83%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.67% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 082 views. Within the first day, a publication typically gains 645 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
- 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 27 August, 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.
git add - добавить изменения в индексStaging (Index) подготовительная область: Содержит изменения, которые будут добавлены в следующий коммит Команда:
git commit - зафиксировать изменения в локальном репозиторииLocal Repository локальный репозиторий: Хранит историю всех коммитов на вашем компьютере Команды:
git push - отправить коммиты в удалённый репозиторий git fetch - получить новые коммиты с удалённого репозитория без слияния git pull - получить и объединить изменения из удалённого репозиторияStash временное хранилище изменений: Используется, когда изменения нужно временно убрать, но не коммитить Команды:
git stash - сохранить незавершённые изменения git stash - apply применить изменения из stash, не удаляя их git stash pop - применить и удалить сохранённые измененияRemote Repository удалённый репозиторий: Общий сервер проекта GitHub, GitLab, Bitbucket Лайк если полезно ❤️ 👉 @SQLPortal
JOIN ... ON, использовать уже существующие связи FOREIGN KEY как навигацию между таблицами.
Автор показывает, почему стандартный SQL до сих пор не умеет нормально использовать FK при построении JOIN, какие подходы уже существовали и как реализовать подобную навигацию в PostgreSQL уже сейчас — без патчей и новых расширений.
Отдельно рассматривается свежая инициатива 2026 года по добавлению key joins в PostgreSQL и проблема неоднозначности связей и неочевидного fan-out при 1:N JOIN.
https://habr.com/ru/articles/1065684/
👉 @SQLPortalpandas, NumPy и Matplotlib. Туториал построен на практических примерах и помогает быстро перейти от базового синтаксиса к реальным задачам.
Ставим реакции и залетаем 😎
👉 @SQLPortalstatus = 'active'). Такой индекс меньше, поиск быстрее, а места на диске требуется меньше.
Минимизируйте N+1-запросы. Вместо выполнения отдельного запроса внутри цикла получите все данные сразу с помощью JOIN или одного запроса с IN(). Это одна из самых распространённых причин проблем с производительностью.
Используйте CTE (WITH), чтобы сделать сложные запросы более читаемыми, а рекурсивные CTE — для удобной работы с иерархическими данными: деревьями категорий, организационными структурами и т. д.
В PostgreSQL нет планировщика событий, как в MySQL, но похожее поведение можно реализовать с помощью триггеров + LISTEN/NOTIFY, а для запланированных задач использовать расширение pg_cron.
Прежде чем оптимизировать запрос вслепую, запустите EXPLAIN ANALYZE и посмотрите, где на самом деле тратится время. Ваше предположение часто оказывается неверным — реальный план выполнения покажет, где именно нужен индекс.
👉 @SQLPortalWHERE использует несколько столбцов, создание составного индекса может значительно повысить производительность.
👉 @SQLPortalMIN(), MAX() — поиск минимального/максимального значения среди всех строк
CEIL() — округление числа вверх до ближайшего целого
REPLACE() — удаление символа из строки или его замена
👉 @SQLPortal