¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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📈 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 35 833 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 35 833 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.
35 833
Suscriptores
-124 horas
-427 días
-3930 días
Archivo de publicaciones
35 837
35 837
🖥 Не забывайте обновлять Postgres!
Регулярные обновления могут значительно повысить производительность и безопасность вашей базы данных.
C postgresql_cluster этот процесс полностью автоматизирован
▪ Github
35 837
Ты готов принять вызов и доказать, что заслуживаешь место среди лучших разработчиков баз данных? Наши курсы MS SQL Server Developer откроют перед тобой мир, где знания превращаются в силу, а умения – в власть над данными!
Покори вершины IT, освоив MS SQL Server – ключ к доминированию в сфере баз данных!
Не упусти шанс:
✅ Стать пионером в сообществе SQL-разработчиков.
✅ Получить работу в ведущих IT-компаниях.
✅ Создавать топовые продукты, которые будут диктовать рыночные тренды.
Только один тест отделяет тебя от начала пути к профессиональным вершинам. Справишься ли ты? Преодолей свои сомнения и подтверди свои навыки уже сейчас! Пройти тест и начать обучение: https://otus.pw/OHcx/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
35 837
💻Microsoft запустила общедоступную предварительную версию Copilot в базе данных SQL Azure
Microsoft выпустила ограниченную общедоступную предварительную версию Copilot в базе данных SQL Azure. ИИ-помощник интегрирует данные и формулирует применимые ответы с использованием общедоступной документации, динамических представлений управления, хранилища запросов, представлений каталога и диагностики поддерживаемости Azure.
Новое расширение Copilot будет включать два интерфейса:
⏩преобразование естественного языка в SQL. Эта функция в редакторе запросов портала Azure для базы данных SQL Azure преобразует запросы на естественном языке в SQL, делая взаимодействие с базой данных более интуитивным;
⏩интеграцию Azure Copilot. Она позволит клиентам самостоятельно управлять своими базами данных и решать проблемы с ними.
Доступ к функции естественного языка можно получить, перейдя в базу данных SQL Azure и нажав «Launch inline copilot» на панели инструментов редактора запросов. Оттуда можно ввести свой вопрос. После этого нужно кликнуть «Создать запрос», и появится новый оператор присваивания кода T-SQL. Его можно выполнить или отклонить и ввести новое приглашение на естественном языке, которое создаст новый оператор кода, но не заменит предыдущий.
Интеграция предоставляет пользователям базы данных SQL Azure доступ к Microsoft Copilot для Azure.
Чтобы опробовать предварительную версию, нужно перейти на эту веб-страницу и зарегистрироваться в программе. Пока неизвестно, как долго продлится её тестирование.
@sqlhub
35 837
Чтобы эффективно противостоять кибератакам, нужно быть в курсе основных тенденций киберугроз. В собственном центре исследования киберугроз «Солар» изучает актуальные тактики злоумышленников, а о последних событиях и новых решениях в сфере кибербезопасности рассказывает в своем канале.
Подписывайтесь, и вы узнаете:
- Как (Ex)Cobalt заразило госучреждение вредоносным модулем CobInt
- Какие уязвимости скрывают популярные CMS-системы
- Как будут действовать хакеры в 2024 году
«Солару» есть что рассказать о кибербезопасности, ведь под его защитой данные более 850 компаний и миллионов пользователей.
erid: LjN8K5zkS
35 837
+3💻Держите подборку самых актуальных команд для администрирования PostgreSQL
⏩В первую очередь команды ориентированы на PostgreSQL v.11.13, но большинство из них исправно работает в более старых и новых версиях.
Особенности работы комманды в других версиях указаны в сноске*.
Команды установки приведены для Ubuntu 20.04, но работать будут практически аналогично и в других средах.
📎 Полная шпаргалка (на скринах только часть)
@sqlhub
35 837
Вы можете присваивать столбцу значение по УМОЛЧАНИЮ при добавлении или изменении строк с помощью ключевого слова DEFAULT
INSERT INTO ... VALUES ( DEFAULT, ... )
UPDATE ... SET ... = DEFAULT35 837
💻DDL лог в PostgreSQL. Описание и пример создания журнала DDL операций
Неплохая статья, в которой рассматривается пример создания DDL лога в PostgreSQL – это своего рода журнал DDL операций.
Подробно описывается, как реализовывать DDL лог с помощью триггеров событий.
Структура статьи
⏩Что такое DDL лог и зачем он нужен
⏩Как создать DDL Log в PostgreSQL
⏩Триггеры событий в PostgreSQL
— Типы событий
— Команды DDL, на которые срабатывают триггеры событий
— Функции для триггеров событий
— Функции для получения информации в событийных триггерах
— Команда CREATE EVENT TRIGGER
⏩Пример создания DDL лога в PostgreSQL
— Таблица для хранения информации
— Функция, которая будет вызываться при наступлении события
— Создание событийных триггеров
— Пример работы DDL лога
📎 Статья
@sqlhub
35 837
+9💻Сложные SELECT в PostgreSQL
Отличная статья, в которой обсуждаются:
⏩Операции над множествами (
UNION, INTERSECT, EXCEPT)
⏩Common Table Expression, CTE (WITH)
⏩Оконные функции (WINDOW / OVER)
⏩Расширенные возможности агрегатных функций (GROUP BY)
⏩Функции в исходной выборке (FROM)
⏩Соединения (JOIN) и выражения подзапросов
⏩Управление порядком выполнения
📎 Статья
@sqlhub35 837
⛔Работаешь с базами данных и все еще не освоил ClickHouse?
Исправь это всего за пару часов на бесплатном практическом уроке «Особенности индексов в колоночных БД на примере ClickHouse» от OTUS. Спикер Константин Трофимов — SRE/DBA-специалист в VK.
На вебинаре вы сможете:
- познакомиться с понятием индекс применительно к ClickHouse;
- оценить пользу и применение индексов;
- рассмотреть доступные варианты индексов и их особенности;
- задать вопросы и получить ответы от эксперта.
🔔Встречаемся 26 марта в 20:00 мск в рамках курса «ClickHouse для инженеров и архитекторов БД».
➡️Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок.
💥Бонусом получите:
- запись открытого урока
- доступ ко всем открытым урокам курса
- спец. цену на курс и даже рассрочку
35 837
💻Поговорим немного о автогенерации первичного ключа
⏩Первичный ключ в базах данных принято заполнять автоматически, используя встроенные в базу данных возможности. Такой подход лучше ручного заполнения по двум причинам. Во-первых, это просто реализовать. Во-вторых, база данных сама следит за уникальностью во время генерации.
⏩Автогенерация работает по следующим принципам:
— Внутри базы создается отдельный счетчик, который привязывается к каждой таблице
— Счетчик увеличивается на единицу при вставке новой строки
— Получившееся значение записывается в поле, которое помечается как автогенерируемое
⏩Автогенерацию первичного ключа часто называют автоинкрементом (autoincrement). Что переводится как автоматическое увеличение и напоминает операцию инкремента из программирования
++.
⏩До определенного момента механизм автоинкремента был реализован по-своему в каждой СУБД разными способами. Это создавало проблемы при переходе от одной СУБД к другой и усложняло реализацию программного слоя доступа к базе данных.
⏩Эта функциональность добавлена в стандарт SQL:2003, то есть очень давно. И только в 2018 году PostgreSQL в версии 10 стал его поддерживать. Такой автоинкремент известен под именем GENERATED AS IDENTITY:
CREATE TABLE colors (
-- Одновременное использование и первичного ключа и автогенерации
id bigint PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
name varchar(255)
);
INSERT INTO colors (name) VALUES ('Red'), ('Blue');
SELECT * FROM colors;
-- id name
-- 1 Red
-- 2 Blueid равным двум и вставить еще одну запись, то значением поля id будет 3. Автогенерация не связана с данными в таблице. Это отдельный счетчик, который всегда увеличивается. Так избегаются вероятные коллизии и ошибки, когда один и тот же идентификатор принадлежит сначала одной записи, а потом другой.
⏩Вот его структура из документации:
column_name type GENERATED { ALWAYS | BY DEFAULT } AS IDENTITY[ ( sequence_option ) ]
@sqlhub35 837
💻 Yandex Cloud выпустила большое обновление платформы для работы с данными
Облачная платформа запустила сервис для управления метаданными Yandex MetaData Hub, повысила безопасность баз данных, а инструмент BI-аналитики Yandex DataLens получил новые возможности. Всё это позволит компаниям быстро и надёжно создавать дата-проекты в облаке — от корпоративных хранилищ данных до аналитических и рекомендательных систем.
💬 Больше об обновлениях платформы данных читайте в статье.
35 837
🖥 Harlequin — SQL IDE в вашем терминале
Функции, которые вы ожидаете от IDE, работают прямо в вашем терминале". Среди этих функций:
- Каталог данных: просмотр таблиц, столбцов и их типов.
- Редактор запросов.
- Окно для отображения результатов (возможность вывода 1M+ записей).
- Экспорт результатов и история запросов.
▪Github
@sqlhub
35 837
Рассказываем, как мигрировать на отечественную базу данных правильно. Приходите на вебинар «Инструменты миграции СУБД Ред База Данных»
🗓 22 марта в 11:00
Миграция базы данных — задача ответственная и масштабная. От принятых при миграции решений зависит качество работы всей инфраструктуры. Важно иметь под рукой проверенное руководство, которое поможет грамотно настроить процессы. К счастью, мы такое руководство как раз подготовили.
На вебинаре 22 марта мы расскажем, как целостно перенести данные и адаптировать прикладное ПО под российскую СУБД Ред База Данных. Сопроводим рассказ демонстрацией миграции с помощью конвертера ora2rdb. Вы получите наиболее полное представление о миграции из надёжного источника.
📖 Программа:
I. Особенности и проблемы миграции СУБД
- Источники проблем
- Этапы миграции
- Инструменты
II. Демонстрация конвертера ora2rdb
- Возможности конвертера при миграции
- Демонстрация примера конвертировани
III. Блок вопросов и ответов
Разобраться вам помогут:
🎙 Роман Симаков - архитектор СУБД Ред База Данных, директор департамента развития системных продуктов РЕД СОФТ
🎙Денис Висенте - разработчик СУБД Ред База Данных
Регистрируйтесь по ссылке
erid: 2Vtzqwm8bn9
Реклама, Общество с ограниченной ответственностью "Ред Софт", ИНН: 9705000373
35 837
💻Пару полезных советов при работе с PostgreSQL
⏩Используйте отдельные схемы для разных модулей
Скажем, вам необходимо реализовать систему рассылки пуш-уведомлений на android-устройства клиентов. Вы пишете сервис, который будет работать с FCM. Пишете функции в вашей БД, которые будут выдавать списки token-текст (да там много полей вообще).
Так вот, необходимо, чтобы такие ручки для разных модулей (бэкендов) лежали в отдельных схемах.
⏩Используйте группы ролей и назначайте гранты именно на роли
Предположим, что вы реализовали пункт выше, теперь ваш сервис должен подключаться к БД и крутить свои запросы. Но под каким пользователем? Не будет же он бегать под
postgres или admin?)
⏩Используйте расширения
PostgreSQL — это мощная СУБД. Но и она не может быть универсальной. Не надо полагать, что всё делается штатными средствами PostgreSQL. Так-же не надо пробовать писать свои системы чего-либо.
⏩Храните дататайм в timestamptz
Возьмите за привычку в БД всегда хранить timestampTZ и когда-нибудь Вам скажут большое спасибо за это.
⏩Используйте метрики. Пользуйтесь pg_stat_statements
Так-же рекомендую сразу установить расширения для мониторинга запросов (например pg_stat_statements)
⏩В функциях лучше использовать CTE и длинные запросы, чем временные таблицы
PostgreSQL всегда временные таблицы кладёт на диск, это займёт много времени. Используйте табличные выражения. Да и лучше всё писать одним оператором.
⏩Не делайте секции везде, где только можно
Да да, секции — это круто. Но вот их использовать я бы рекомендовал только в некоторых случаях
⏩Не забывайте делать дополнительную статистику
Да, когда планировщик не так представляет выхлоп — у вас могут получиться очень медленные запросы.
⏩Старайтесь не пихать всё в TOAST
Наверное сразу стоит добавить и тот пункт, что не надо хранить в TOAST ( например json/text с дефолтным параметром хранения ) аналитические данные.
📎 Статья
@sqlhub35 837
Зачем учиться MS SQL Server в 2024?
Чтобы эффективно работать с MS SQL Server крупному бизнесу нужны специалисты, которые хорошо понимают язык запросов, точно знают, что делает тот или иной код, где могут возникнуть потенциальные проблемы и как их можно разрешить На курсе «MS SQL Server Developer» от OTUS вы глубоко освоить MS SQL, сможете оптимизировать код и управлять рисками, даже если у вас миллиарды данных!
Специалисты с такими компетенциями ценятся в крупнейших технологических компаниях, в финтехе и у лидеров рынка телекоммуникационных услуг.
Осталось меньше половины мест. Поэтому успейте занять место по спец.цене, пройдите вступительный тест и узнайте насколько вы соответствуете требованиям рынка! Доступна рассрочка на обучение! Пройти тест: https://otus.pw/J8T5/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
35 837
🖥 Как проверить, является ли строка продолжением предыдущей.
В статье показано, как с помощью matching в Oracle #SQL найти серию последовательных строк с начальной даты и до конечной:
MATCH_RECOGNIZE (
...
PATTERN (str e+)
DEFINE e AS start_date = PREV(end_date) + 1 --start is 1 day after previous end
)
https://how2ora-en.blogspot.com/2023/01/how-to-check-if-row-is-continuation-of.html
@sqlhub35 837
Знание SQL — must have в сфере аналитики
Этот язык программирования помогает создавать, менять, обновлять базы данных и извлекать из них информацию для анализа. Он будет полезен не только аналитикам, но и всем, кто связан с данными — продакт- и проджект-менеджерам, маркетологам, финансистам.
На бесплатном курсе-симуляторе «Введение в SQL и работу с базой данных» вы сможете примерить на себя роль аналитика.
Перед вами будет стоять реальная аналитическая задача, в ходе решения которой вы узнаете:
- как хранятся данные
- какие бывают виды баз данных и чем они отличаются
- как подключаться к реляционным базам данных
- как делать простые запросы в SQL
- как создавать простые отчёты и аналитику
Все участники курса получат гайд для начинающих аналитиков.
К концу курса SQL станет для вас близким и понятным. Приглашаем вас в увлекательное путешествие!
Зарегистрироваться - https://netolo.gy/c0Sf
Реклама ООО “Нетология” LatgBScV5
35 837
💎 Квантизация нейросетевых моделей
Интересная статья, в которой ML-разработчик Яндекса рассказывает, что такое квантизация и как она помогает экономить ресурсы, разбирает типы данных и объясняет, что квантизовать, чтобы улучшить эффективность модели.
Автор также рассказывает, что такое выбросы, как они портят жизнь ML-инженерам, а также как с ними бороться.
📎Статья
@sqlhub
35 837
erid: LjN8KawpL
Построение DWH в Yandex Cloud: кейс крупной логистической компании
21 марта в 16.00
На вебинаре эксперты iiii Tech и Yandex Cloud совместно с клиентом Рулог поделятся кейсом, как в рамках локализации отчетности развернуть DWH (КХД) на Yandex Cloud.
Расскажем о:
- современном стеке аналитических инструментов
- бесшовной миграции с международных облачных платформ
- о проекте построения DWH (КХД) на основе дата-контрактов
Вебинар будет полезен CDO, CTO, руководителям направлений по работе с данными, архитекторам данных, аналитиками и дата-инженерам.
Спикеры:
Георгий Цыганков,
руководитель направления BI
Андрей Суренский,
архитектор по работе с партнёрами Yandex Cloud
Венера Никитина, бизнес-аналитик логистической компании Рулог
Зарегистрироваться можно по ссылке
