Data Science. SQL hub
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📈 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 35 831 suscriptores, ocupando la posición 3 835 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 18 122 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 35 831 suscriptores.
Según los últimos datos del 15 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -39, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.64%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.13% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 455 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 480 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 14.
- 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 junio, 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.
sudo apt install pg-activity
pg_activity сканирует представление pg_stat_activity с заданным временем обновления, от 0.5 до 5 секунд.
pg_activity работает как локально, так и удаленно. При локальном выполнении, чтобы получить достаточные права для отображения системной информации, системный пользователь, запускающий pg_activity, должен быть тем же пользователем, который запускает сервер postgresql (postgres по умолчанию), или иметь больше прав, например root.
Пользователь PostgreSQL, используемый для подключения к базе данных, должен быть суперпользователем, чтобы получить как можно больше данных. В противном случае pg_activity может работать хуже — например системная информация или данные временных файлов не будут отображаться.
🖥 GitHub
@sqlhubbrew install cube2222/octosql
OctoSQL — CLI-инструмент, который позволяет работать с множеством баз данных (и файлов) с помощью SQL через единый интерфейс и выполнять JOIN между ними.
Например, OctoSQL может помочь объединить JSON-файл с таблицей PostgreSQL.
В то же время OctoSQL — это легко расширяемый движок потока данных, и его можно использовать для добавления SQL-интерфейса в свои собственные приложения.
🖥 GitHub
@sqlhubdocker run --name paradedb paradedb/paradedb
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubsudo dpkg -i infinity-0.1.1-x86_64.deb
sudo systemctl start infinity
Infinity предоставляет широкий спектр возможностей поиска по таким типам данных, как векторы и структурированные данные. Она обеспечивает надежную поддержку таких приложений как AI-поисковики, рекомендательные системы, чатботы и приложения RAG.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubdocker run -d --rm --name ferretdb -p 27017:27017 ghcr.io/ferretdb/all-in-one
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
