Data Science. SQL hub
Ir al canal en Telegram
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Data Science. SQL hub
El canal Data Science. SQL hub (@sqlhub) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 35 982 suscriptores, ocupando la posición 3 613 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 17 653 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 35 982 suscriptores.
Según los últimos datos del 15 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 117, y en las últimas 24 horas de 12, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.69%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.81% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 487 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 370 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 18.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como sql, индекс, postgres, index, sqlite.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“По всем вопросам- @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
РКН: https://vk.cc/cIi9vo
#VRHSZ”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 16 septiembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
35 982
Suscriptores
+1224 horas
+127 días
+11730 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
septiembre '26
septiembre '26
+209
en 30 canales
agosto '26
+388
en 40 canales
Get PRO
julio '26
+378
en 42 canales
Get PRO
junio '26
+245
en 1 canales
Get PRO
mayo '26
+272
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+220
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+398
en 22 canales
Get PRO
febrero '26
+483
en 45 canales
Get PRO
enero '26
+634
en 128 canales
Get PRO
diciembre '25
+353
en 3 canales
Get PRO
noviembre '25
+623
en 49 canales
Get PRO
octubre '25
+373
en 16 canales
Get PRO
septiembre '25
+519
en 38 canales
Get PRO
agosto '25
+328
en 13 canales
Get PRO
julio '25
+3 300
en 123 canales
Get PRO
junio '25
+642
en 71 canales
Get PRO
mayo '25
+434
en 4 canales
Get PRO
abril '25
+513
en 28 canales
Get PRO
marzo '25
+326
en 3 canales
Get PRO
febrero '25
+541
en 42 canales
Get PRO
enero '25
+1 884
en 59 canales
Get PRO
diciembre '24
+935
en 62 canales
Get PRO
noviembre '24
+1 515
en 193 canales
Get PRO
octubre '24
+1 959
en 66 canales
Get PRO
septiembre '24
+1 275
en 200 canales
Get PRO
agosto '24
+1 054
en 43 canales
Get PRO
julio '24
+1 069
en 52 canales
Get PRO
junio '24
+1 419
en 59 canales
Get PRO
mayo '24
+1 087
en 39 canales
Get PRO
abril '24
+1 314
en 47 canales
Get PRO
marzo '24
+1 548
en 26 canales
Get PRO
febrero '24
+1 855
en 8 canales
Get PRO
enero '24
+2 203
en 45 canales
Get PRO
diciembre '23
+861
en 41 canales
Get PRO
noviembre '23
+3 544
en 43 canales
Get PRO
octubre '23
+977
en 18 canales
Get PRO
septiembre '23
+996
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+1 461
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+866
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+669
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+453
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+512
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+541
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+3 419
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+946
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+727
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+1 282
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+580
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+1 026
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+248
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+345
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+611
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+3 409
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+582
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+573
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 16 septiembre | 0 | |||
| 15 septiembre | +19 | |||
| 14 septiembre | +17 | |||
| 13 septiembre | +26 | |||
| 12 septiembre | +9 | |||
| 11 septiembre | +4 | |||
| 10 septiembre | +8 | |||
| 09 septiembre | +12 | |||
| 08 septiembre | +6 | |||
| 07 septiembre | +11 | |||
| 06 septiembre | +8 | |||
| 05 septiembre | +13 | |||
| 04 septiembre | +15 | |||
| 03 septiembre | +9 | |||
| 02 septiembre | +18 | |||
| 01 septiembre | +34 |
Publicaciones del Canal
Oracle провела очередную волну сокращений, по сообщениям сотрудников, под увольнение попали примерно 3–4 тысячи человек.
Отключения начались ещё до рассвета: около 4:00 сотрудникам стали закрывать доступ к внутренним системам, к 5:00–5:30 деактивировали Slack-аккаунты, а примерно в 6:00 разослали письма об увольнении.
Некоторые люди приехали в офис, не успев проверить почту, и уже на месте обнаружили, что их бейджи больше не работают.
Точный масштаб сокращений пока неясен, но отдельные команды, по словам сотрудников, потеряли около 10% состава. Число аккаунтов в рабочем Slack сократилось примерно на 3–4 тысячи.
Это не первая крупная волна увольнений Oracle в этом году: весной компания уже провела масштабные сокращения.
| 2 |  Два клиента одновременно бронируют один номер. Как не продать его дважды?
Обычная проверка «свободен ли номер?» может пропустить оба запроса: каждый успеет увидеть свободное время до сохранения чужой брони.
В PostgreSQL можно запретить пересечения прямо в базе:
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS btree_gist;
CREATE TABLE bookings (
room_id INT NOT NULL,
starts_at TIMESTAMPTZ NOT NULL,
ends_at TIMESTAMPTZ NOT NULL,
CHECK (ends_at > starts_at),
EXCLUDE USING gist (
room_id WITH =,
tstzrange(starts_at, ends_at, '[)') WITH &&
)
);
Как это работает:
• room_id WITH = — проверяем брони одного номера.
• WITH && — запрещаем пересечение временных интервалов.
• '[)' — начало включено, конец исключён. Брони 10:00–11:00 и 11:00–12:00 допустимы.
• CHECK — окончание должно быть позже начала.
Ограничение действует и при одновременных запросах. Две конфликтующие брони сохранить не получится: приложение должно обработать ошибку и сообщить, что время уже занято.
Подходит для гостиниц, переговорных, аренды оборудования и записи к специалистам. | 1 992 |
| 3 |  🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL
SQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде.
Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами.
Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой.
После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают.
Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/ | 1 828 |
| 4 |  Как SQLite превращает числа в текст по две цифры за раз
Обычное преобразование целого числа в строку извлекает цифры по одной с помощью деления на 10 и остатка % 10.
В SQLite используется таблица sqlite3DigitPairs - строка длиной 200 байт со всеми парами от 00 до 99:
"00010203040506070809"
"10111213141516171819"
...
"90919293949596979899"
Алгоритм берёт две цифры сразу и копирует готовую пару по вычисленному индексу. Это сокращает количество делений и итераций при форматировании i64 и u64.
Небольшая оптимизация внутри sqlite/src/util.c, которая особенно заметна на миллионах преобразований. | 1 971 |
| 5 |  Почему PostgreSQL не использует индекс?
Лайт объясняет РюкуОписание: Когда Seq Scan выгоднее индекса и как проверить план запроса через EXPLAIN ANALYZE.
#sql #postgresql #deathnote | 2 517 |
| 6 |  ⚡️ DeepSeek выпустила V4.1 Flash
Ноую модель уже раскатывают в веб-чате и мобильных приложениях. Прежние режимы - быстрый, экспертный и распознавание изображений свели в один: выбирать вручную больше ничего не нужно.
Теперь одна модель ведёт и обычный диалог, и разбор картинок, и сложные вопросы. Сложность запроса она определяет сама, а зрение включает, когда на вход приходит изображение.
По словам DeepSeek, V4.1 Flash обходит V4 Pro по качеству, стоимости и скорости. До выхода V4.1 Pro она возьмёт на себя все запросы, которые раньше уходили на V4 Pro.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 2 337 |
| 7 |  📌 Почему SQL работает именно так - заслуга Эдгара «Теда» Кодда
В конце 1960-х базы данных напоминали лабиринты указателей. Чтобы найти запись, программисту приходилось понимать, как именно данные расположены внутри системы.
Кодд предложил хранить данные в виде математических отношений - знакомых нам таблиц. В 1970 году он описал реляционную модель и основные операции:
* σ - выбирает строки по условию, будущий WHERE
* π - оставляет нужные столбцы, основа SELECT
* ⋈ - соединяет связанные таблицы, будущий JOIN
Ключевой идеей стала независимость данных. Пользователь описывает, какой результат ему нужен, а база сама решает, как его получить и где искать записи.
SQL появился позже, но был построен на реляционной модели Кодда. Её принципы до сих пор лежат в основе большинства запросов к базам данных. | 2 853 |
| 8 |  🧠 Как обучить нейросеть на Python с нуля
Пошаговый разбор полного процесса:
* подготовка и разделение данных
* создание архитектуры модели
* выбор функции потерь и оптимизатора
* запуск обучения
* проверка качества на новых данных
* сохранение готовой модели
Материал подойдёт новичкам, которые хотят перейти от теории к первой работающей нейросети и понять, что происходит внутри обучения.
https://uproger.com/obuchit-nejroset-na-python/ | 2 767 |
| 9 |  Sin texto... | 5 374 |
| 10 | 💡 SQL-задача: почему запрос возвращает НЕПРАВИЛЬНЫЙ результат?
Есть таблица платежей:
CREATE TABLE payments (
user_id BIGINT,
paid_at TIMESTAMP,
amount NUMERIC
);
Нужно найти последний платёж каждого пользователя.
Разработчик пишет:
SELECT
user_id,
MAX(paid_at) AS paid_at,
amount
FROM payments
GROUP BY user_id;
В некоторых СУБД запрос вообще не выполнится.
А в тех, где выполнится, amount может оказаться вообще НЕ от последнего платежа.
Почему?
Потому что MAX(paid_at) вычисляется отдельно, а amount не обязан принадлежать той же строке.
Например:
user_id | paid_at | amount
--------+--------------------+-------
1 | 2026-01-01 10:00 | 100
1 | 2026-02-01 10:00 | 900
Можно получить:
1 | 2026-02-01 10:00 | 100
Дата последняя, а сумма - от другой строки.
Правильный вариант в PostgreSQL:
SELECT DISTINCT ON (user_id)
user_id,
paid_at,
amount
FROM payments
ORDER BY user_id, paid_at DESC;
Или универсально через оконную функцию:
SELECT user_id, paid_at, amount
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY paid_at DESC
) AS rn
FROM payments
) t
WHERE rn = 1;
Но тут есть ещё одна ловушка.
Что будет, если у пользователя два платежа с одинаковым paid_at?
Тогда результат становится недетерминированным.
• Нужно добавить tie-breaker:
ORDER BY paid_at DESC, id DESC
Вот уже хороший вопрос для собеседования:
Как получить последнюю строку из группы так, чтобы результат был детерминированным даже при одинаковых timestamp? | 3 346 |
| 11 |  ⚡️ MongrelDB-V - клиент для MongrelDB на языке V.
Сам MongrelDB - open-source колоночная база на Rust с довольно необычным набором возможностей:
- SQL через DataFusion
- vector search и ANN
- full-text search
- MVCC
- WAL
- replication и CDC
- шифрование AES-256-GCM
- bitmap, MinHash, learned-range и другие индексы
- встроенный и серверный режимы
MongrelDB-V позволяет работать с этой базой из V через HTTP-клиент. Устанавливается обычной командой v install.
Интересный проект для тех, кто хочет попробовать V не только для небольших CLI-утилит, но и для работы с SQL, поиском и AI-native retrieval.
https://github.com/visorcraft/MongrelDB-V | 3 541 |
| 12 |  Мы все еще здесь ! | 3 476 |
| 13 |  🔥 Tabularis - единое open-source приложение для работы с SQL
Если приходится постоянно переключаться между разными клиентами для PostgreSQL, MySQL и SQLite, Tabularis собирает всё в одном desktop-приложении.
Что умеет:
- PostgreSQL, MySQL/MariaDB и SQLite из коробки
- SQL notebooks с Markdown, результатами и графиками
- визуальный конструктор запросов
- Visual EXPLAIN с интерактивным разбором query plan
- переменные между ячейками
- MCP-сервер для AI-агентов
- расширение поддержки других БД через плагины
Подходит как единое рабочее место для аналитики, разработки и отладки SQL.
Apache 2.0.
https://github.com/TabularisDB/tabularis | 3 777 |
| 14 |  Antares SQL Client
Современный, быстрый и ориентированный на продуктивность SQL-клиент с акцентом на пользовательский опыт (UX).
Текущие ключевые функции:
- Подключение к нескольким базам данных одновременно.
- Управление базами данных (добавление/редактирование/удаление).
- Полное управление таблицами, включая индексы и внешние ключи.
- Управление представлениями, триггерами, хранимыми процедурами, функциями и планировщиками (добавление/редактирование/удаление).
- Современная и удобная система вкладок; держите открытыми все необходимые вкладки в вашем рабочем пространстве.
- Заполнение тестовых данных в таблицах для генерации большого объема данных.
- Подсказки и автозаполнение запросов.
- История запросов: поиск по последним 1000 запросам.
- Сохранение запросов, заметок или задач.
- Поддержка SSH-туннелей.
- Режим ручного выполнения транзакций.
- Импорт и экспорт дампов баз данных.
- Настраиваемые горячие клавиши.
- Темная и светлая тема.
- Темы редактора.
https://github.com/antares-sql/antares | 3 816 |
| 15 | 🔥 LatticeDB - локальная база для Graph RAG и памяти AI-агентов
Проект объединяет в одном embedded-движке сразу три способа работы с данными:
* граф связей
* векторный поиск через HNSW
* полнотекстовый поиск BM25
Вся база хранится в одном файле - без отдельного сервера и сложной конфигурации. Есть bindings для Python, TypeScript/Node.js и Go.
Подходит для Graph RAG, agent memory и локальных knowledge-систем.
https://readhacker.news/s/73wnt | 3 634 |
| 16 |  ✔️ OpenAI усилила защиту в Codex в ответ на инциденты удаления файлов
Руководитель Codex Тибо Соттьё подвёл итог изменениям последних недель, которые снижают риск деструктивных действий Codex.
🟡Контекст
Месяц назад в сети появились жалобы на то, что GPT-5.6 в Codex делает с файлами то, о чем его не просили.
Самый серьезный кейс - команда, которая должна была почистить за собой временные файлы, вместо этого удаляла файлы пользователя.
В ходе разбора выяснили, что Codex создает временные папки и потом чистит их, и в редких случаях чистил неправильно - он переиспользовал под временную работу системную переменную окружения, а некорректная команда очистки затем указывала на настоящий домашний каталог вместо временной папки.
Второй случай проще - модель удаляла или перезаписывала временный путь, не посмотрев, что там уже лежит.
По итогам расследования добавили дополнительную защиту на нескольких уровнях:
🟢Инструкции самой модели.
Codex теперь обязан проверять, что именно он собирается удалить, заводить временные каталоги заново, не переиспользовать системные переменные окружения, выбирать обратимые действия и останавливаться, когда масштаб операции неясен.
🟢Проверки на исполнении.
Механизм, который выявляет рискованные команды удаления и отправляет их на ревью, усилили. Если команду отклонили, модель направляют к более безопасному способу.
🟢Ужесточение Full access.
Включить полный доступ случайно стало труднее, предупреждения переписали понятнее, а самые рискованные сочетания разрешений дополнительно ограничили.
🟢Обновленный Auto-review.
Он стал лучше распознавать деструктивные действия.
🟢Тесты и обучение.
OpenAI собрала условия и данные, воспроизводящие найденные сбои. Сейчас добавляются RL-задачи и грейдеры под эти риски, а деструктивные действия вычищаются из обучающих данных.
🟡Что советуют делать самим
Обновлять Codex и работать в одном из режимов песочницы - Ask for approval или Approve for me.
Full access включать только там, где среде можно доверять и откуда легко восстановиться.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 3 077 |
| 17 |  🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921 | 2 562 |
| 18 |  +3🖥 Учим SQL не по учебнику, а расследуя преступления
В Steam выходит Ghost in the SQL - детективная игра, где главный инструмент расследования не лупа и не допросы, а SQL-запросы.
Чтобы найти подозреваемого, восстановить события или докопаться до нужной улики, придётся работать с базами данных, фильтровать информацию, связывать таблицы и писать запросы.
Каждое дело постепенно знакомит с SQL через практику - от простых выборок до более сложного анализа данных.
Обещают разные расследования - поджоги, убийства и другие преступления.
Редкий случай, когда SELECT, JOIN и WHERE действительно помогают найти преступника.
https://store.steampowered.com/app/5072430/Ghost_in_the_SQL_Data/ | 3 685 |
| 19 |  +2🌟 Turbovec: библиотека векторного поиска на основе гугловского TurboQuant
Библиотека написана на Rust, есть привязки для Python, а в основе - TurboQuant, алгоритм сжатия векторов, который Google описали в статье, принятой на ICLR 2026.
Сама библиотека к Google отношения не имеет, это независимая реализация чужого алгоритма.
🟡Turbovec сжимает данные примерно в восемь раз
Коллекция из 10 миллионов документов, занимающая в исходном виде 31 гигабайт, умещается в 4. Поиск при этом, как утверждает автор, идёт быстрее, чем в FAISS - одного из самых распространённых инструментов в этой области.
По замерам turbovec обгоняет FAISS в среднем в 3,4-3,5 раза при 4-битном сжатии и на 20-26% при 2-битном, в зависимости от железа.
🟡Удобные мелочи
Индекс не нужно предварительно обучать - векторы просто добавляются по мере поступления.
Сохранение инкрементальное, на диск уходит только то, что изменилось с прошлого раза, поэтому даже на большом индексе это занимает миллисекунды.
Поиску можно передать список разрешённых документов - скажем, чтобы пользователь видел только свои файлы.
Удаление работает по постоянным идентификаторам, ссылки на записи не плывут.
Тем, кто уже сидит на LangChain, LlamaIndex, Haystack или Agno, автор предлагает готовые адаптеры - меняется одна строка импорта, остальной код остаётся как был.
📌Лицензирование: MIT License
🖥 Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VectorSearch #TurboQuant #Rust | 2 901 |
| 20 | SQL как ремесло и SQL как инструмент бизнеса — разные навыки
Владеть SQL — значит написать корректный запрос под любую задачу. Работать продуктовым аналитиком — значит понять, какую задачу решает заказчик, и превратить выгрузку в ответ на его вопрос. Первое проверяется тестом на соединениях таблиц, второе — на реальных проектах.
25 августа karpovꓸcourses проводят бесплатный вебинар про этот второй пласт. На реальных задачах разберут:
— какие вопросы задать до запроса, чтобы выгрузка отвечала на задачу заказчика;
— как проверять данные после выгрузки и находить ошибки, которые SQL не подсвечивает;
— типичные ловушки в расчетах, из-за которых технически верный запрос дает неверный ответ;
— как переводить таблицу с цифрами в вывод для бизнеса.
Разбирает Дмитрий Бакаев — продуктовый аналитик в «Передовых Платежных Решениях» и выпускник курса «Аналитик данных» karpovꓸcourses. Вопросы принимает в эфире.
За регистрацию сразу приходит карьерный гайд по профессиям в аналитике, после эфира — запись вебинара
Регистрируйтесь по ссылке — https://clc.to/erid_2W5zFJogLHX
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJogLHX | 2 322 |
