es
Feedback

¡No caigas en manos de tramposos! Telemetrio encuentra y marca estos canales 👉 Si quieres ver la etiqueta, suscríbete

Data Science. SQL hub

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 36 030 suscriptores, ocupando la posición 3 735 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 17 586 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 36 030 suscriptores.

Según los últimos datos del 08 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 55, 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 8.77%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.95% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 158 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 422 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 09 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.

36 030
Suscriptores
-624 horas
-447 días
+5530 días
Archivo de publicaciones
​​Интерактивный учебник по SQL #sql Перейти

Иерархические структуры данных и Doctrine Введение Хранение иерархических данных (или попросту — деревьев) в реляционных структурах задача довольно нетривиальная и вызывает некоторые проблемы, когда разработчики сталкиваются с подобной задачей. В первую очередь, это связано с тем, что реляционные базы не приспособлены к хранению иерархических структур (как, например, XML-файлы), структура реляционных таблиц представляет из себя простые списки. Иерархические же данные имеют связь родитель-наследники, которая не реализована в реляционной структуре. Тем не менее, задача хранить деревья в базе данных рано или поздно возникает перед любым разработчиком. Ниже мы подробно рассмотрим, какие существуют подходы в организации хранения деревьев в реляционных БД, а также рассмотрим инструментарий, который нам предоставляет ORM Doctrine для работы с такими структурами. Читать дальше @sqlhub

Какой оператор нужно вставить вместо [?], чтобы создать временную таблицу?
Anonymous voting

photo content

Как очищать данные при помощи SQL Источник

Трюк дня. Агрегирование записей в PostgreSQL. Решение WITH projects (task_id, start_date, end_date) AS (VALUES (1, CAST('10-01-20' AS date), CAST('10-02-20' AS date)), (2, CAST('10-02-20' AS date), CAST('10-03-20' AS date)), (3, CAST('10-03-20' AS date), CAST('10-04-20' AS date)), (4, CAST('10-13-20' AS date), CAST('10-14-20' AS date)), (5, CAST('10-14-20' AS date), CAST('10-15-20' AS date)), (6, CAST('10-28-20' AS date), CAST('10-29-20' AS date)), (7, CAST('10-30-20' AS date), CAST('10-31-20' AS date))), -- получим такие даты начала, которых не существует в колонке даты окончания (это 'настоящие' даты начала проекта) t1 AS ( SELECT start_date FROM projects WHERE start_date NOT IN (SELECT end_date FROM projects) ), -- получим такие даты окончания, которые не существуют в колонке дат начала (это 'настоящие' даты окончания проекта) t2 AS ( SELECT end_date FROM projects WHERE end_date NOT IN (SELECT start_date FROM projects) ), --отфильтруем допустимые пары начало-окончание (начало < окончание), затем найдем правильную дату окончания для каждой даты начала (минимальная дата окончания, поскольку нет пересекающихся проектов) t3 AS ( SELECT start_date, MIN(end_date) AS end_date FROM t1, t2 WHERE start_date < end_date GROUP BY 1 ) SELECT *, end_date - start_date AS project_duration FROM t3 ORDER BY 3, 1 #tips

Трюк дня. Агрегирование записей в PostgreSQL Таблица projects содержит три столбца: task_id, start_date и end_date. Разница м
+1
Трюк дня. Агрегирование записей в PostgreSQL Таблица projects содержит три столбца: task_id, start_date и end_date. Разница между датой окончания (end_date) и датой начала (start_date) составляет 1 день для каждой строки таблицы. Если даты окончания задач последовательны, они являются частью одного проекта. Даты проектов не пересекаются. Напишите запрос, возвращающий даты начала и окончания каждого проекта, а также количество дней, затраченных на его выполнение. Расположите их в порядке возрастания продолжительности проекта, а в случае равенства - по возрастанию даты начала. Код создания view исходной таблицы projects здесь. Решение будет вечером. #tips

ТОП-20 хитрых вопросов по SQL для собеседования Источник

Какой запрос возвратит работников с зарплатой >=2500 и <=4500?
Anonymous voting

Шпаргалки по SQL: сохранить и не забыть Держите полезные шпаргалки по SQL, с которыми вы никогда не забудете основное из работы с реляционными базами данных. https://tproger.ru/articles/shpargalki-po-sql/ @sqlhub

Шпаргалки по SQL: сохранить и не забыть https://tproger.ru/articles/shpargalki-po-sql/ @sqlhub

Проблемы производительности запросов с EXISTS Мне на самом деле нравится EXISTS и NOT EXISTS. Правда. Они решают множество проблем.ъ Эта публикация не является их общей критикой, и я ни в коем случае не призываю вас отказаться от них. Я бы посоветовал вам даже использовать их почаще. Но есть некоторые моменты, о которых вам следует знать, когда вы их используете, будь то в логике потока управления или в запросах. Если вы будете помнить о них, у вас все будет хорошо. Читать дальше @sqlhub

Друзья, для тех из вас кто хочет проверить свои знания в SQL запросах - у наших друзей из @sqlquestions сейчас как раз идет марафон SQL-задач. Приходите, решайте задачи и общайтесь с любителями SQL. Решай задачи

Функции TRIM, LTRIM и RTRIM в T-SQL - описание, отличия и примеры #tsql #mssqlserver #функции Читать

Трюк дня. COALESCE() для перезаписи NULL При помощи функции COALESCE() можно перезаписать NULL на другое значение: SELECT id, null_var, COALESCE(null_var, 'missing') AS recode_null_var FROM current_table ORDER BY id Запрос вернёт значение ‘missing‘ для всех строк таблицы, где null_var IS NULL #tips

Производительность запросов в SQL Использование OR внутри оператора JOIN или WHERE для нескольких столбцов. SQL Server может эффективно обрабатывать набор данных, если используется оператор WHERE или любая комбинация фильтров, разделенных AND. Будучи исключающими, эти операторы берут данные и нарезают их на все более мелкие части, пока не останется нужный набор данных. Оператор OR – совсем другая история. SQL Server не может обработать его за одну операцию. Вместо этого каждый компонент OR рассмотривается отдельно. Когда каждая такая затратная операция завершена, результаты объединяются. Сценарий, в котором OR работает хуже всего, – это когда задействовано несколько столбцов или таблиц. Даже если используется всего несколько таблиц или столбцов, производительность может стать крайне низкой. Давайте рассмотрим простой пример использования OR, который приводит к плохой производительности: SELECT DISTINCT PRODUCT.ProductID, PRODUCT.Name FROM Production.Product PRODUCT INNER JOIN Sales.SalesOrderDetail DETAIL ON PRODUCT.ProductID = DETAIL.ProductID OR PRODUCT.rowguid = DETAIL.rowguid; Читать дальше @sqlhub

Выберите правильный ответ касательно SQL оператора CASE.
Anonymous voting

Repost from SQL задачи
Выберите правильный ответ касательно SQL оператора CASE.
Anonymous voting

Малоизвестные инструменты разработки: gRPC и SQL Syntax Intellisense Описываем три инструмента разработки, которые малоизвестны, но очень полезны: gRPC, Protobuf и SQL Syntax Intellisense. https://tproger.ru/articles/maloizvestnye-no-ochen-poleznye-instrumenty-dlja-razrabotki/ @sqlhub

​​Арифметика с DATETIME #tsql #datetime Статья 1: Получите удовольствие от арифметики с DATETIME Статья 2: Еще больше удовольствия с арифметикой DATETIME Автор данных статей приводит способы использования "математики" для манипуляции со значениями типа datetime с целью эффективной генерации, вычислений и отображения интервалов.