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

Red:Machinelearning Rusia18 125 Tecnologías y Aplicaciones3 833...

📈 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 35 853 suscriptores, ocupando la posición 3 833 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 18 125 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 35 853 suscriptores.

Según los últimos datos del 12 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 8, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.08%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.38% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 614 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 571 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 15.
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 13 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.

35 853

Suscriptores

-224 horas

-287 días

+830 días

3 614

Visitas de la publicación

~ 1 57124 horas

~ 1 85748 horas

10.08%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

35 854

🛠 SQL всему голова! 24 декабря в 20:00 на бесплатном уроке поговорим про PostgreSQL FDW: швейцарский нож для интеграций или как я перестал бояться разнородных данных. Будет интересно! 🔭 Разберем Foreign Data Wrappers — встроенную возможность PostgreSQL подключаться к любым внешним источникам данных. Научитесь делать JOIN между MySQL, MongoDB, Redis и даже CSV-файлами в одном SQL-запросе. 📚 Что будет на уроке: ✅ Live demo с 4 БД одновременно: подключим MySQL, MongoDB, Redis и CSV-файл к Postgres, сделаем JOIN в одном запросе ✅ Реальный кейс миграции: как перенести данные с MySQL на Postgres без остановки приложения через postgres_fdw ✅ Production tips: производительность FDW, кэширование, когда использовать, а когда это overkill и лучше ETL 🚩 Приходите узнать, как PostgreSQL превращается в универсальный хаб для всех ваших данных: покажем JOIN таблиц из MySQL и MongoDB в одном запросе, миграцию без downtime и почему это может заменить половину ваших ETL-процессов. 👉 Успейте записаться на бесплатный вебинар: https://otus.pw/az47/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

35 854

Microsoft запустила VibeVoice Realtime на Hugging Face - лёгкую стриминговую text-to-speech модель, которая начинает озвучивать текст примерно за 300 миллисекунд. Идеально для живых данных и разговоров с LLM. huggingface.co/microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B

35 854

🖥 Оптимизация запросов с индексами Индексы могут значительно ускорить выполнение ваших запросов в SQL, особенно на больших таблицах. Убедитесь, что вы создали индексы на колонках, которые часто используются в условиях WHERE и JOIN.


CREATE INDEX idx_customer_lastname ON customers(last_name);

SELECT * FROM customers
WHERE last_name = 'Smith'
ORDER BY first_name;

SELECT COUNT(*) FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE last_name = 'Smith');

35 854

🖥 Хитрая SQL-задача Одна из самых частых хитрых задач на SQL: достать последний заказ каждого пользователя из таблицы orders(user_id, created_at, amount, id). Многие пишут что-то вроде SELECT user_id, MAX(created_at), amount FROM orders GROUP BY user_id и получают тихий баг: amount не гарантированно принадлежит самому свежему заказу, СУБД просто берёт любое значение из группы. Правильный подход - сначала пронумеровать строки с помощью оконной функции ROW_NUMBER() по каждому пользователю, отсортировав по дате (и, на всякий случай, по id), а потом взять только те записи, где rn = 1. Так вы всегда получите консистентную пару «последняя дата + правильная сумма» без скрытых расхождений.


WITH w AS (
    SELECT
        user_id,
        amount,
        created_at,
        SUM(amount) OVER (
            PARTITION BY user_id
            ORDER BY created_at
            RANGE BETWEEN INTERVAL '3 day' PRECEDING AND CURRENT ROW
        ) AS sum_3d
    FROM payments
)
SELECT DISTINCT user_id
FROM w
WHERE sum_3d > 500;

@sqlhub

35 854

SQLite-Vec — крошечная и портативная vectorDB на базе SQLite SQLite-Vec — это сверхлёгкая и очень быстрая векторная база данных, встроенная прямо в SQLite. Идеальный вариант для on-device RAG, edge-приложений и локальных AI-сценариев без тяжёлой инфраструктуры. Почему это интересно: - Работает поверх обычного SQLite - Минимальный оверхед и высокая скорость - Отлично подходит для локального поиска по эмбеддингам Ключевые возможности: - Matryoshka embedding slicing — работа с усечёнными эмбеддингами - До 32x экономии места за счёт бинарной квантизации - Поддержка метрик L2, cosine и Hamming distance - SQL-запросы для vector search без отдельной vectorDB По сути, это vector search без Kubernetes, без сервисов и без боли — просто SQLite с суперспособностями. Отличный выбор для: - локальных RAG-агентов - десктопных AI-приложений - embedded-систем - офлайн-поиска по знаниям

35 854

📘 На Stepik вышел курс — «SQL для технических собеседований» Теряете офферы на SQL-секции? Знаете синтаксис, но теряетесь на лайвкодинге? Этот курс — прямой путь к прохождению технических интервью. • Базовый SQL: SELECT, WHERE, JOIN — база для любого собеседования • Агрегация: GROUP BY, HAVING — закрываем 80% задач на интервью • Подзапросы, CTE, рекурсии — то, что спрашивают на Middle+ • Оконные функции: ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD — любимая тема интервьюеров • Оптимизация: индексы, план выполнения — отличает сильных кандидатов • Лайвкодинг: как думать вслух и не зависать под давлением 70+ задач из реальных собеседований в Яндексе, Тинькофф, FAANG Финальный тест — 15 реальных задач за 60 минут Подходит разработчикам, аналитикам, тестировщикам, DevOps 🎓 Сертификат для резюме и LinkedIn 🚀 Скидка 25%, действует 48 часов Старт потока 24 декабря 👉 Пройти курс

35 854

Как MySQL обрабатывает FOREIGN KEY при удалении родительской записи с опцией ON DELETE CASCADE?

Anonymous voting

35 854

Данные — сырьё для гипотез. А без гипотез не получится успешный продукт. В VK аналитики помогают продуктам говорить на языке пользователей. Узнайте, как принципы помогают VK превращать гипотезы в фичи и чем гордятся команды. Переходите по ссылке — вдохновляйтесь и присоединяйтесь.

35 854

🔍 Быстрый клиент PostgreSQL для разработчиков Data Peek — это легкое и быстрое настольное приложение для работы с PostgreSQL, позволяющее разработчикам быстро просматривать данные без лишнего функционала. Поддерживает много вкладок, редактирование данных и визуализацию отношений между таблицами. 🚀Основные моменты: - Мгновенный запуск за 2 секунды - Редактор запросов с подсветкой синтаксиса - Поддержка темного и светлого режимов - Безопасное хранение учетных данных - Анализ производительности запросов 📌 GitHub: https://github.com/Rohithgilla12/data-peek

35 854

Что произойдет при попытке выполнить UPDATE на таблице с триггером BEFORE UPDATE, который изменяет значение обновляемого столбца?

Anonymous voting

35 854

🕒 Расширенный планировщик задач для PostgreSQL pg_timetable - это мощный планировщик задач для PostgreSQL, который предлагает гибкие возможности для автоматизации выполнения SQL-команд и системных программ. Он полностью управляется из базы данных и поддерживает сложные сценарии планирования, включая цепочки задач и автоматическое повторение пропущенных заданий. 🚀 Основные моменты: - Полностью управляемая конфигурация через базу данных - Поддержка YAML для удобного определения цепочек задач - Возможность передачи параметров и автоматического повторения задач - Встроенные задачи, такие как отправка email и импорт файлов - Расширенные возможности планирования по типу cron 📌 GitHub: https://github.com/cybertec-postgresql/pg_timetable @sqlhub

35 854

Только в декабре: скидка 10 % на курсы и программы в IT от НИУ ВШЭ Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ предлагает всем, кто готов начать новый год с погружения в IT-индустрию, скидку 10% на курсы и программы. Профессии: 🟣Специалист по Data Science: старт — 11 февраля, продолжительность — 1.5 года. 🟣Аналитик данных: старт — 25 февраля, продолжительность — 1 год. 🟣Дата-инженер: старт — март-апрель 2026 год, продолжительность — 1 год. Очные курсы: 🟣Алгоритмы и структуры данных: старт — 12 января, продолжительность — 10 занятий. 🟣SQL для анализа данных: старт — 14 января, продолжительность — 10 недель. 🟣Прикладная статистика для машинного обучения: старт — 17 января, продолжительность — 10 недель. 🟣Машинное обучение: старт — 9 февраля, продолжительность — 14 недель. 🟣Глубинное обучение : старт — 19 марта, продолжительность — 10 недель. 🟣Математика для анализа данных: старт — 2 апреля, продолжительность — 21 занятие. 🟣BI-аналитика и визуализация данных: старт — 20 мая, продолжительность — 7 недель. Онлайн-курсы: 🟣Промпт-инжиниринг: нейросети для человека: старт — 30 января, продолжительность — 6 недель. 🟣Python для автоматизации и анализа данных: старт — 3 февраля, продолжительность — 9 недель. 🟣SQL для начинающих : старт — 16 февраля, продолжительность — 2 месяца. 🟣Аналитика в Business Intelligence: старт — 17 февраля, продолжительность — 1 месяц. 🟣LLM: создание и интеграция интеллектуальных ассистентов: старт — 23 марта, продолжительность — 13 недель. 🟣GameDev: разработчик игр: старт — 30 марта, продолжительность — 5 месяцев. 🟣Искусственный интеллект в образовании: старт — 6 апреля, продолжительность — 1 месяц. 🟣Искусственный интеллект для руководителей: старт — 20 апреля. 🟣Frontend-разработчик: старт — апрель 2026 года, продолжительность — 4 месяца. Скидка действует при подаче заявки до 31 декабря. ⚡️ Узнать подробнее о каждой программе НИУ "ВШЭ". ИНН 7714030726. erid:2SDnje4QSab

35 854

🖥 SQL большой гайд. Как правильно выбрать ORM Эта статья - не про «как написать SELECT, а про настоящую инженерную работу: принципы нормализации, дизайн схем, практики оптимизации SQL, работа с транзакциями, и главное - как выбрать и использовать ORM так, чтобы он помогал, а не мешал. Если тебе нужен инструмент, который выдержит рост проекта и не взорвётся через год, здесь ты найдёшь системный подход, проверенные шаблоны и практические примеры, которым уже доверяют зрелые инженерные команды. Готовы? Тогда начинаем строить архитектуру, которую не стыдно масштабировать. https://uproger.com/sql-bolshoj-gajd-kak-pravilno-vybrat-orm/ @sqlhub

35 854

🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты? Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом. Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям. Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт. 🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов 👉 Начать учиться на Stepik

35 854

📌 Durable Execution Engine на SQLite: • Durable Execution (DE) - это подход, который позволяет выполнять длинные многошаговые процессы так, чтобы после сбоя можно было продолжить с последнего успешного шага, а не запускать всё заново. • В статье показан простой Proof of Concept - Persistasaurus: лёгкий DE-движок на Java, который использует SQLite как хранилище состояния. • Потоки (flows) пишутся как обычный Java-код: методы помечаются аннотациями @Flow и @Step, а их прогресс автоматически сохраняется. Если процесс падает, можно безопасно перезапустить его без повторного выполнения шагов. • Идея не новая, но современная Java + SQLite позволяют сделать удивительно компактное и понятное решение без тяжёлой инфраструктуры. Почему это полезно: • Упрощает работу с долгоживущими процессами • Избавляет от повторных вычислений и экономит ресурсы • Подходит для прототипов, внутренних сервисов и задач средней сложности Что учитывать: • Это только прототип - для реальных больших систем нужно масштабирование, отказоустойчивость, параллелизм и дополнительные инструменты • SQLite отлично подходит для простых сценариев, но не для высоконагруженных распределённых систем 🔗 Читаем тут: morling.dev/blog/building-durable-execution-engine-with-sqlite/

35 854

🐘 Открыт прием заявок на выступления для специалистов по PostgreSQL Мероприятие: PG BootCamp Russia — официальное российское комьюнити-мероприятие PostgreSQL Когда: весна 2026 г. (дата уточняется) Где: г. Москва Больше о мероприятиях PG BootCamp В отличие от коммерческих конференций, предметом докладов выступает «ванильная» версия этой СУБД. Темы выступлений, связанные с коммерческими продуктами, не принимаются. Доклады (их обычно до 16 в два трека) делятся по темам разработки и эксплуатации. Формат предполагает камерную атмосферу, максимальную практическую пользу и содержательное профессиональное общение. Открыт прием заявок на выступления:

🔹Исследование внутренней архитектуры PostgreSQL 🔹 Оптимизация производительности в высоконагруженных системах 🔹Анализ сложных задач и методов их решения 🔹 Инструменты и методологии для DBA 🔹 R&D-исследования, связанные с Postgres

Если у вас есть материалы, которым вы хотите поделиться с сообществом, — пожалуйста, присылайте тезисы. Это возможность не только представить свою работу, но и получить содержательную обратную связь от ведущих специалистов. 🎙Подать заявку на выступление

35 854

🖥 Выбор NoSQL базы данных в бэкенд-разработке ✓ Введение Правильный выбор NoSQL базы критически важен для построения масштабируемых и гибких backend-систем. NoSQL решает задачи, где классические SQL-базы ограничивают: работа с неструктурированными данными, огромные объёмы информации и экстремальные нагрузки. ✓ 1. Когда выбирать NoSQL - Когда данные неструктурированные или полуструктурированные - Когда нужна горизонтальная масштабируемость - Когда важна высокая скорость чтения и записи - Когда строгие схемы SQL тормозят разработку ✓ 2. Типы NoSQL баз данных и где их применять • Документные базы (MongoDB, CouchDB) - Идеальны для JSON-подобных документов - Гибкие схемы - Подходят для CMS, профилей пользователей, каталогов товаров • Key-Value хранилища (Redis, DynamoDB) - Максимальная скорость операций - Отличны для кэша, хранения сессий, лидербордов - Для простых структур данных и быстрых lookup-запросов • Колонковые базы (Cassandra, HBase) - Оптимизированы под огромные объёмы записей - Используются в аналитике, IoT, потоках событий - Масштабируются горизонтально практически бесконечно • Графовые базы (Neo4j, JanusGraph) - Созданы для данных со сложными взаимосвязями - Подходят для соцсетей, рекомендаций, antifraud-систем ✓ 3. Как выбрать NoSQL базу - Тип данных: документы, ключ-значение, графы, wide-columns - Требования к масштабированию - Паттерны запросов: lookup, обход графов, агрегации - Баланс между консистентностью и доступностью (CAP) - Готовые интеграции, драйверы, инструменты - Нагрузка на чтение и запись - Сложность настройки и поддержки ✓ 4. Сильные стороны NoSQL - Масштабирование “вширь” - Гибкость схем - Высокая доступность - Поддержка огромных массивов данных ✓ 5. Ограничения NoSQL - Иногда более слабая консистентность - Ограниченные возможности сложных запросов - Нет строгих отношений как в SQL - Порог вхождения для SQL-разработчиков → Хочешь глубже разобраться? В *Backend Development with Projects Ebook* разберёшь, как выбирать, проектировать и интегрировать NoSQL в реальных проектах. @sqlhub

35 854

🖥 Что нового для разработчиков в Oracle AI Database 23.26.0 В свежем релизе появилось сразу несколько функций, которые упрощают аналитику, делают работу с API удобнее и улучшают интеграцию SQL с JavaScript. 🔹 Главное обновление - Появилась SQL клауза QUALIFY. Теперь можно фильтровать результаты оконных функций напрямую, без вложенных подзапросов. Упрощает сложные аналитические выборки. - Добавлена функция GRAPHQL(). Можно выполнять запросы к базе в синтаксисе GraphQL и получать JSON ответ. Полезно для API сервисов и современных приложений. - В MLE JavaScript теперь поддерживаются SQL объекты и коллекции. Это позволяет возвращать и принимать пользовательские типы прямо из JS функций. - Для PL SQL пакетов появилось ключевое слово RESETTABLE. Обновление пакета больше не вызывает ORA 04068, что делает деплой безопаснее. 📈 Зачем это нужно Обновление делает Oracle удобнее для разработчиков, особенно если вы строите API, используете аналитику, комбинируете SQL и JavaScript или разрабатываете приложения с AI и ML нагрузкой. https://www.geraldonit.com/whats-new-for-developers-in-oracle-ai-database-23-26-0/ @sqlhub

35 854

🔥 SQL разбор ошибок Одна из самых частых ошибок в SQL - вытаскивать слишком много строк без явных условий фильтрации. Люди часто пишут запросы без WHERE, забывают ограничивать выборку и получают огромные таблицы, перегруженные джоины и медленные отчёты. Особенно опасно - JOIN без условий: это создаёт декартово произведение и может положить базу. Всегда задавай точные условия, проверяй ключи соединений и ограничивай выборку, если смотришь данные руками. Подписывайся, больше фишек каждый день !



SELECT *
FROM users
JOIN orders
-- Ошибка: отсутствует ON, создаётся декартово произведение
LIMIT 100;

-- Правильно:
SELECT u.id, o.id
FROM users u
JOIN orders o ON o.user_id = u.id
LIMIT 100;

35 854

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 16 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 🖥 Data Science — t.me/data_ready 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 👩‍💻 IT Новости — t.me/it_ready 🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 🐞 QA-тестирование — t.me/qa_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!