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 36 066 suscriptores, ocupando la posición 3 722 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 17 593 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 36 066 suscriptores.
Según los últimos datos del 02 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 122, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.02%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.90% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 255 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 408 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
- 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 03 noviembre, 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.
UTF8. Тогда как Django выдавал следующее сообщение:
'latin-1' codec can't encode characters in position 55-64: ordinal not in range(256)Проблема заключалась в том, что кодировка сервера была первоначально выставлена в
LATIN1. То есть следующие команды давали следующий вывод:
postgres=# show server_encoding; server_encoding ----------------- LATIN1(1 row) postgres=# show client_encoding; client_encoding ----------------- LATIN1(1 row) postgres=# \encoding LATIN1Выполнение команды
SET CLIENT_ENCODING TO 'utf8'; не давало результата, после выхода из psql кодировка возвращалась в LATIN1 .
▶️Исправление. Исправление данного бага свелось к настройке кодировки самого сервера. Поскольку в первую очередь сервер русскоязычный, то для исправления была произведена установка русскоязычных пакетов локалей.
sudo apt-get install language-pack-ru
Выполнение процесса русификации
sudo update-locale LANG=ru_RU.UTF-8
И перезагрузка сервера
sudo reboot
После этого кодировка клиента сервера стала UTF8
postgres=# show server_encoding; server_encoding ----------------- LATIN1(1 row) postgres=# show client_encoding; client_encoding ----------------- UTF8(1 row) postgres=# \encoding UTF8Вот такие дела, этого оказалось достаточно для исправления бага. Возможно, кому-то будет особенно актуально @sqlhub
CREATE OR REPLACE FUNCTION 'имя_процедуры(параметры)' RETURNS 'тип_результата' AS $$
DECLARE
-- переменные_локальные тип_переменной
BEGIN
-- Тело процедуры
-- Может содержать SQL запросы, управляющие конструкции и другие операторы
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
⏩Пример простой процедуры, которая выводит текстовое сообщение:
CREATE OR REPLACE FUNCTION hello_world()
RETURNS VOID AS $$
BEGIN
RAISE NOTICE 'Hello, World!';
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
⏩После выполнения этого запроса, процедура hello_world будет создана в вашей базе данных. Чтобы вызвать эту процедуру, используйте следующий запрос:
SELECT hello_world();
Таким образом, вы можете создавать и вызывать процедуры в PostgreSQL с помощью PL/pgSQL.
@sqlhubsudo -u postgres psql -d dbname -c "SELECT * FROM table;"
Здесь dbname — это название вашей БД, table – имя таблицы.
Разумеется, используем права суперпользователя sudo для переключения пользователя на postgres, psql является инструментом командной строки PostgreSQL, а ключ -c нужен для выполнения конкретного запроса.
⏩Для более аккуратного форматирования вывода можно использовать ключ -t, который выводит данные построчно, и -X для того, чтобы .psqlrc не обрабатывался командой psql.
⏩Подобное выполнение SQL-запросов прямо из оболочки может быть особенно актуальным, если вы настраиваете какую-нибудь систему по ssh.
Пишите, кстати, если сталкивались с такими кейсами
@sqlhubrecord и NULL и способы быстрого получения количества записей в большой таблице
⏩Рассматриваются рекурсивные запросы, модификация пользовательских данных (UPSERT) и журналирование изменений таблицы
⏩Рассматриваются модификации схемы данных (DDL) и способы добавления ограничений таблицы и изменения ограничений внешнего ключа без блокирования таблицы
📎 Коллекция
@sqlhubINDEX FULL SCAN (MIN/MAX)
или
INDEX RANGE SCAN (MIN/MAX)
При этом запросе считывается только одна необходимая запись.
@sqlhub// create query to match input with the description or product name
var query = em.createQuery("SELECT p FROM Product p WHERE LOWER(p.description) like OR lower(p.productName) like :input", Product.class);
Это качественный и безопасный запрос с именованными параметрами, что делает невозможным использование инъекций.
⏩После этого в соседнем файле проекта самостоятельно написали уязвимый SQL-запрос и снова попросили нейросеть написать код. Во второй раз GitHub Copilot сгенерировал следующий фрагмент:
// create query to match input with the description or product name
String query = "Select * from Product where lower(description) like '%" + lowerInput + "%' OR lower(product_name) like '%" + lowerInput + "%'";
Для контекста нейросеть использовала уязвимый код и на его основе сгенерировала ещё одну ошибку.
Факторы, усугубляющие использование GitHub Copilot:
— Закрепление плохого подхода. Начинающие разработчики, использующие ИИ-помощников, не замечают своих ошибок и начинают думать, что если код сгенерировала нейросеть, то он верный.
— Отсутствие проверок. Ассистенты не могут проверять безопасность предложенных фрагментов, а разработчики редко пересматривают их. Это увеличивает количество уязвимостей в проекте.
— Устаревшие шаблоны. GitHub Copilot может предлагать фрагменты, которые в сообществе уже признаны неверными и содержащими ошибки.
Будьте аккуратнее, в общем)
@sqlhub#private и *#export.* Модификатор #private определяет функции и процедуры как внутренние, а модификатор #export определяет, какие переменные пакета являются публичными;
⏩добавлены ассоциативные массивы и хэш‑коллекции (аналог indexed by таблиц PL/SQL в Oracle);
📎Подробная информация о новой версии доступна на сайте компании.
@sqlhub