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 35 960 suscriptores, ocupando la posición 3 610 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 17 707 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 35 960 suscriptores.
Según los últimos datos del 31 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 66, y en las últimas 24 horas de 19, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.43%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.46% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 311 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 243 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 10.
- 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 01 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.
35 960
Suscriptores
+1924 horas
+147 días
+6630 días
Archivo de publicaciones
35 944
🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.
Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Сохрани себе, чтобы не потерять!
35 944
# ⚠️ Расследователи сомневается в AI-сделках Oracle на $300 млрд — и это тревожный сигнал
Сейчас мы видим, как крупнейшие IT-компании (гиперскейлеры) заключают многолетние контракты на искусственный интеллект на сотни миллиардов долларов.
Но никто ещё не проверял, насколько всё это реально окупается. Это - эксперимент на деньгах, технологиях и времени.
💸 Если хотя бы часть этих сделок не сработает, задержится или не принесёт ожидаемой прибыли, удар почувствует вся AI-индустрия - от чипов до облаков.
🧱 Да, AI-бум реален. Но его финансовый фундамент пока как мокрый цемент — выглядит крепко, но легко может просесть.
🎯 Если у Oracle получится - они войдут в список самых влиятельных компаний мира.
❗ Если нет — вся отрасль поймёт, насколько эта гонка на самом деле рискованна и нестабильна.
> 📊 Пузыри не лопаются, когда в них перестают верить.
> Они лопаются, когда кто-то наконец проверяет цифры.
@sqlhub
35 944
🖥 PYTHON: ХИТРЫЙ ТРЮК С SQL
Если вы работаете с большими таблицами в SQL через Python, и не хотите тянуть всё в память, используйте ленивую подгрузку данных с генерацией чанков. Это особенно полезно, если вы делаете агрегации, фильтрации или сохраняете результат в файл — можно обрабатывать данные частями, не загружая весь датасет сразу.
Удобно, быстро и экономит память. Работает даже с миллионами строк.
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# подключение к базе данных (пример для PostgreSQL)
engine = create_engine("postgresql://user:password@localhost:5432/dbname")
# читаем по 10000 строк за раз
chunk_iter = pd.read_sql("SELECT * FROM big_table", engine, chunksize=10000)
# обработка: сохраняем отфильтрованные строки в файл
with open("filtered_output.csv", "w", encoding="utf-8") as f:
for i, chunk in enumerate(chunk_iter):
filtered = chunk[chunk["amount"] > 1000]
filtered.to_csv(f, index=False, header=(i == 0))35 944
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
35 944
За 2,5 часа прокачаем маркетинг с нейросетями
Технари, проходите мимо — здесь эфир для ребят из маркетинга.
25 ноября приходите на онлайн-интенсив по AI. Вас ждет:
📈 Кейс-стади. COFIX, CDEK, Звук и Gulliver расскажут, как оптимизировали маркетинг с ML и LLM. С результатами в цифрах!
Например, Cofix ускорил обработку клиентских отзывов в 7000 раз. А Gulliver удвоил CTR товарных карточек на маркетплейсах.
👨🏫 Воркшоп по промптингу. Эксперты в прямом эфире помогут сегментировать клиентов, персонализировать рассылки и рекламу с ChatGPT.
📅 25 ноября, 11:00–13:30 мск
💻 Онлайн, бесплатно
Зарегистрироваться
erid: 2W5zFJPvCvk
35 944
💡 Продвинутый SQL-совет: используйте partial indexes как «селективный ускоритель», но не только для WHERE — ещё и для JOIN-ов.
Большинство разработчиков делают частичные индексы так:
CREATE INDEX idx_active_users ON users(id) WHERE active = true;
Но фишка в том, что partial index может радикально ускорить запросы, где фильтр стоит не в WHERE, а «прячется» в JOIN-условии. Оптимизатор всё равно понимает условие и использует индекс.
Например, у вас есть таблица logs, где 95% строк — архив, и только 5% актуальные. Запрос делает join:
SELECT u.id, l.event
FROM users u
JOIN logs l ON l.user_id = u.id AND l.is_archived = false;
CREATE INDEX idx_logs_active ON logs(user_id)
WHERE is_archived = false;
35 944
🌊📊 pg_lake: Postgres для Iceberg и хранилищ данных
pg_lake позволяет интегрировать файлы Iceberg и хранилищ данных в PostgreSQL, превращая его в полноценную lakehouse-систему. Поддерживает транзакции и быстрые запросы к таблицам Iceberg, а также работу с сырыми данными из облачных хранилищ, таких как S3.
🚀Основные моменты:
- Создание и модификация таблиц Iceberg с полными транзакционными гарантиями.
- Запрос и импорт данных из файлов в форматах Parquet, CSV, JSON.
- Экспорт результатов запросов обратно в облачные хранилища.
- Поддержка геопространственных форматов через GDAL.
- Использование встроенного типа данных для полуструктурированных данных.
📌 GitHub: https://github.com/Snowflake-Labs/pg_lake
#postgresql35 944
AIJ Deep Dive: специальный очный трек для AI-профи в рамках международной конференции AI Journey!
Среда для профессионального роста, общение с экспертами мировой AI-индустрии и другими AI-профи — всё это ждёт вас на треке AIJ Deep Dive. В программе — только главные аспекты работы с AI:
Это событие точно нельзя пропустить
1️⃣20 ноября — день Бизнеса: разберём успешные кейсы внедрения, оценим эффективность и практические результаты. 2️⃣ 21 ноября — день Науки: проведём глубокий анализ IT-решений, прорывных научных исследований, R&D-разработок и передовых методик.На треке вас ждут выступления ведущих экспертов в AI, постер-сессия, специальные форматы для нетворкинга и выставка R’n’D решений. Это уникальная возможность обсудить сложные вопросы с теми, кто действительно понимает ваши вызовы. Где? Офис Сбера, Кутузовский проспект, д. 32, к. 1 (Е) Когда? 20–21 ноября 2025 года По ссылке — форма регистрации на очное участие. Присоединяйтесь к профессиональному AI-сообществу!
35 944
+2
🧠 UnisonDB - экспериментальная база, которая убирает боль синхронизации в распределённых системах
Главная идея простая, но мощная:
все узлы хранят одно и то же состояние, и оно автоматически синхронизируется без конфликтов — даже оффлайн.
Как это работает
- Используются CRDT — структуры данных, которые сами разрешают конфликты
- Вся система построена как event log (каждое изменение — событие)
- Данные сначала пишутся локально, потом догоняют сеть
- Нет «главного сервера» — каждый узел может быть источником истины
Что это даёт
- Мгновенные локальные обновления (даже без интернета)
- Автоматическая консистентность без ручных merge
- Идеально для приложений, которые должны работать оффлайн и в real-time
Где это полезно
- мобильные и edge-приложения
- коллаборативные редакторы
- распределённые системы без единого центра
- автономные агенты и IoT
Почему это интересно
Это не просто база данных - это попытка пересобрать модель хранения данных под эпоху распределённого ПО, где сеть ненадёжна, а приложение должно всегда работать.
https://github.com/ankur-anand/unisondb
#databases #crdt #distributedSystems #eventSourcing #edgecomputing #backend #systemdesign
35 944
⚡Открытая трансляция главного зала HighLoad++ 2025!
🖐️ Подключайтесь и слушайте доклады от спикеров MTС Web Services (MWS), VK Tech, Яндекса, Т-Банка, СберТеха и других компаний.
HighLoad++ 2025 — это конференция, которая определяет будущее высоконагруженных систем.
📍6 и 7 ноября все желающие могут бесплатно посмотреть онлайн-трансляцию главного зала. Открытую трансляцию мы организовали совместно с генеральным партнером конференции — МТС Web Services (MWS).
МТС Web Services (MWS) — бигтех-компания, предоставляющая облачные и Al-сервисы, а также платформенные решения под задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации бизнес-процессов.
Как всегда, в главном зале — топовые эксперты и самые актуальные темы.
✅ Подробности и расписание на сайте
35 944
🖥 Инструмент для мониторинга активности PostgreSQL
Следит за запросами, блокировками, использованием памяти и CPU - помогает мгновенно понять, что происходит с базой в реальном времени.
💻 Устанавливается одной командой:
sudo apt install pg-activity
Работает как локально, так и по сети.
Если запускать от postgres или root, открывается полная статистика - системные процессы, временные файлы и всё, что нужно для анализа нагрузки.
https://github.com/dalibo/pg_activity35 944
🖥 Шардирование в базах данных: обзор концепции
Шардирование или шардинг - это принцип проектирования базы данных, при котором данные разбиваются на части и размещаются на разных шардах.
Интерактивный лонгрид по шардированию баз данных.
В нем разобрано все - от принципов работы шардов и причин, зачем это вообще нужно, до тонкостей проектирования и типовых ошибок.
Каждый раздел сопровождается интерактивными диаграммами, с которыми можно экспериментировать прямо в статье.
Отличный материал, чтобы прокачать понимание распределённых БД на выходных 💡
Статья: https://planetscale.com/blog/database-sharding
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=R2ML2jLs3_U
35 944
🖥 Полный гайд: защита от SQL-инъекций для разработчиков
SQL-инъекции остаются одной из самых частых и опасных уязвимостей в веб-приложениях. Ошибка в одном запросе — и злоумышленник получает доступ к базе данных, паролям и пользовательским данным.
В этом материале — полный практический разбор:
как именно происходят SQL-инъекции, какие ошибки разработчиков к ним приводят, как их распознать в коде и главное — как защититься.
Разберём реальные примеры на Python, PHP и Go, посмотрим, как атакующий «взламывает» запрос, и научимся писать безопасный код с параметризованными запросами и ORM.
Это не теория, а руководство, которое поможет понять уязвимость изнутри и навсегда закрыть её в своих проектах.
👉 Читать гайд
35 944
🤖 Авито готовит к запуску собственного ИИ-ассистента «Ави»
Технологическая платформа Авито подала заявку на регистрацию товарного знака для своего интеллектуального ассистента — «Ави», сообщает «Коммерсант».
🧩 Что умеет
«Ави» построен на базе большой языковой модели и умеет вести живой диалог с пользователем. Он не просто отвечает на вопросы — ассистент помогает разобраться в деталях покупки, уточняет цели и критерии выбора, советует подходящие предложения и объясняет различия между ними. Фактически, это персональный консультант внутри платформы, который знает рынок лучше любого менеджера.
💡 Почему это важно
Крупные компании одна за другой внедряют собственные ИИ-решения — это уже не эксперимент, а стратегия. Такие ассистенты позволяют:
• собирать контекст из разговоров с пользователями,
• повышать вовлеченность и лояльность,
• увеличивать продажи.
Эксперты оценивают вложения в проект примерно в 500 млн рублей. Но для Авито эти траты — часть планомерного развития: компания уже заявляла о планах инвестировать в развитие генеративного ИИ около 12 млрд рублей и к 2028 году заработать более 21 млрд на новых технологиях.
Собственные модели компании уже можно оценить в деле — Авито выпустила две нейросети:
• A-Vibe — текстовая LLM,
• A-Vision — мультимодальная модель, работающая с текстом и изображениями.
Их успех говорит сам за себя: A-Vibe за первую неделю собрала 1400+ скачиваний и попала в топ трендовых моделей на Hugging Face.
🚀 Что дальше
Сейчас «Ави» проходит тесты в разных категориях площадки. В планах — уже в следующем году запустить универсальную версию, которая сможет работать во всех вертикалях Авито.
35 944
Не пропустите! 05 ноября в 20:00 пройдет бесплатный урок по теме “PostgreSQL для администраторов и разработчиков” по теме “Работа с json в PostgreSQL: давно не просто текст.” Запись: https://otus.pw/9EAE/
JSON в PostgreSQL — это не временное хак-решение, это инструмент, который меняет подход к хранению данных. Он позволяет хранить гибкие, меняющиеся структуры прямо в таблице и при этом использовать мощь SQL: фильтрацию, индексы и транзакции.
На уроке вы увидите, как использовать JSON/JSONB так, чтобы не терять скорость и предсказуемость, но объединять удобство JSON-формата с производительностью и гарантиями PostgreSQL.
Рассмотрим:
- работу с типами данных JSON и JSONB в PostgreSQL.
- изучим операторы и функции для работы с JSON-документами. - определим применение индексов и функций для повышения производительности при работе с JSONB.
Какие результаты на выходе:
- научитесь выбирать между реляционной моделью и использованием JSON в конкретном кейсе;
- получите готовые примеры и шаблоны запросов для использования в проектах.
Записывайтесь на вебинар и получит спец. предложение на обучение:
https://otus.pw/9EAE/?erid=2W5zFGUaPy2
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
35 944
⚡️ Вышел pgbalancer 1.0 - интеллектуальный балансировщик нагрузки для PostgreSQL
Представлен первый стабильный релиз pgbalancer 1.0 — балансировщика нагрузки для PostgreSQL, построенного на основе pgpool-II с существенными доработками.
Проект позиционируется как решение с элементами адаптивной маршрутизации запросов, управляемое через REST API и поддерживающее MQTT для потоковой передачи событий в реальном времени.
Ключевые особенности:
• Управление пулом соединений и распределение нагрузки между репликами PostgreSQL;
•Поддержка HTTP/REST для конфигурации и мониторинга;
• Интеграция с MQTT для стриминга метрик и событий;
• Реализация на языке C с сохранением производительности оригинального pgpool-II;
• Распространяется под открытой лицензией PostgreSQL.
https://www.pgelephant.com/pgbalancer
35 944
🪄 Открытая альтернатива Firebase — на стероидах PostgreSQL
Платформа, которая даёт всё, чтобы собрать современное веб-, мобильное или AI-приложение — без проприетарных SDK и боли.
Что внутри:
⚙️ Хостинг Postgres с realtime-синхронизацией
🧩 Автогенерация REST и GraphQL API
🔐 Аутентификация и авторизация через JWT
⚡ Edge-функции и серверные триггеры
📦 Хранилище файлов с поддержкой S3
🧠 AI-инструменты: векторные индексы, эмбеддинги, семантический поиск
🪶 Всё open source и доступно для self-host.
По сути это Firebase-опыт, но построенный на «взрослых» open-source технологиях:
PostgreSQL, Elixir, GoTrue, PostgREST, pg_graphql.
Платформа, где можно запустить идею, вырастить продукт и не упереться в чьи-то закрытые лимиты.
#Postgres #OpenSource #Backend #AI #GraphQL #Realtime #FirebaseAlternative
https://github.com/supabase/supabase
35 944
+1
Для многих разработчиков моменты, когда они пишут код не по работе, а для профессионального вызова, становятся ключевыми в их росте. Именно таким вызовом может стать Yandex Cup 2025 — чемпионат, где встречаются сильнейшие разработчики, и один из треков которого посвящён машинному обучению.
Здесь реальные задачи, близкие к тому, с чем сталкиваются инженеры в продакшне: ограничения по ресурсам, шумные данные, необходимость найти баланс между скоростью и качеством.
Участие — способ не просто проверить свои навыки, но и заявить о себе в профессиональном сообществе. Лучшие участники получают приглашения на упрощённый отбор в команды Яндекса.Финал пройдёт в Стамбуле, призовой фонд — 12 млн ₽. Регистрация заканчивается совсем скоро. Если вы чувствуете, что готовы выйти за пределы привычных задач — самое время. 💡 yandex.ru/cup/2025
35 944
🚀 Удобный инструмент для миграции схем PostgreSQL
pgschema — это CLI утилита, которая упрощает процесс миграции схем в PostgreSQL, используя декларативный подход, похожий на Terraform. Она позволяет создавать, редактировать и применять изменения к схемам, обеспечивая контроль над миграциями без необходимости в дополнительных таблицах.
🚀 Основные моменты:
- Декларативное управление схемами PostgreSQL
- Поддержка всех основных объектов и версий PostgreSQL
- Генерация плана миграции с предварительным просмотром изменений
- Прямое взаимодействие с файлами схем и базой данных без временных БД
📌 GitHub: https://github.com/pgschema/pgschema
#go
