¡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 35 853 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
Archivo de publicaciones
35 852
💡 Продвинутый SQL-совет: используйте partial indexes как «селективный ускоритель», но не только для WHERE — ещё и для JOIN-ов.
Большинство разработчиков делают частичные индексы так:
CREATE INDEX idx_active_users ON users(id) WHERE active = true;
Но фишка в том, что partial index может радикально ускорить запросы, где фильтр стоит не в WHERE, а «прячется» в JOIN-условии. Оптимизатор всё равно понимает условие и использует индекс.
Например, у вас есть таблица logs, где 95% строк — архив, и только 5% актуальные. Запрос делает join:
SELECT u.id, l.event
FROM users u
JOIN logs l ON l.user_id = u.id AND l.is_archived = false;
CREATE INDEX idx_logs_active ON logs(user_id)
WHERE is_archived = false;
35 852
🌊📊 pg_lake: Postgres для Iceberg и хранилищ данных
pg_lake позволяет интегрировать файлы Iceberg и хранилищ данных в PostgreSQL, превращая его в полноценную lakehouse-систему. Поддерживает транзакции и быстрые запросы к таблицам Iceberg, а также работу с сырыми данными из облачных хранилищ, таких как S3.
🚀Основные моменты:
- Создание и модификация таблиц Iceberg с полными транзакционными гарантиями.
- Запрос и импорт данных из файлов в форматах Parquet, CSV, JSON.
- Экспорт результатов запросов обратно в облачные хранилища.
- Поддержка геопространственных форматов через GDAL.
- Использование встроенного типа данных для полуструктурированных данных.
📌 GitHub: https://github.com/Snowflake-Labs/pg_lake
#postgresql35 852
AIJ Deep Dive: специальный очный трек для AI-профи в рамках международной конференции AI Journey!
Среда для профессионального роста, общение с экспертами мировой AI-индустрии и другими AI-профи — всё это ждёт вас на треке AIJ Deep Dive. В программе — только главные аспекты работы с AI:
Это событие точно нельзя пропустить
1️⃣20 ноября — день Бизнеса: разберём успешные кейсы внедрения, оценим эффективность и практические результаты. 2️⃣ 21 ноября — день Науки: проведём глубокий анализ IT-решений, прорывных научных исследований, R&D-разработок и передовых методик.На треке вас ждут выступления ведущих экспертов в AI, постер-сессия, специальные форматы для нетворкинга и выставка R’n’D решений. Это уникальная возможность обсудить сложные вопросы с теми, кто действительно понимает ваши вызовы. Где? Офис Сбера, Кутузовский проспект, д. 32, к. 1 (Е) Когда? 20–21 ноября 2025 года По ссылке — форма регистрации на очное участие. Присоединяйтесь к профессиональному AI-сообществу!
35 852
+2
🧠 UnisonDB - экспериментальная база, которая убирает боль синхронизации в распределённых системах
Главная идея простая, но мощная:
все узлы хранят одно и то же состояние, и оно автоматически синхронизируется без конфликтов — даже оффлайн.
Как это работает
- Используются CRDT — структуры данных, которые сами разрешают конфликты
- Вся система построена как event log (каждое изменение — событие)
- Данные сначала пишутся локально, потом догоняют сеть
- Нет «главного сервера» — каждый узел может быть источником истины
Что это даёт
- Мгновенные локальные обновления (даже без интернета)
- Автоматическая консистентность без ручных merge
- Идеально для приложений, которые должны работать оффлайн и в real-time
Где это полезно
- мобильные и edge-приложения
- коллаборативные редакторы
- распределённые системы без единого центра
- автономные агенты и IoT
Почему это интересно
Это не просто база данных - это попытка пересобрать модель хранения данных под эпоху распределённого ПО, где сеть ненадёжна, а приложение должно всегда работать.
https://github.com/ankur-anand/unisondb
#databases #crdt #distributedSystems #eventSourcing #edgecomputing #backend #systemdesign
35 852
⚡Открытая трансляция главного зала HighLoad++ 2025!
🖐️ Подключайтесь и слушайте доклады от спикеров MTС Web Services (MWS), VK Tech, Яндекса, Т-Банка, СберТеха и других компаний.
HighLoad++ 2025 — это конференция, которая определяет будущее высоконагруженных систем.
📍6 и 7 ноября все желающие могут бесплатно посмотреть онлайн-трансляцию главного зала. Открытую трансляцию мы организовали совместно с генеральным партнером конференции — МТС Web Services (MWS).
МТС Web Services (MWS) — бигтех-компания, предоставляющая облачные и Al-сервисы, а также платформенные решения под задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации бизнес-процессов.
Как всегда, в главном зале — топовые эксперты и самые актуальные темы.
✅ Подробности и расписание на сайте
35 852
🖥 Инструмент для мониторинга активности PostgreSQL
Следит за запросами, блокировками, использованием памяти и CPU - помогает мгновенно понять, что происходит с базой в реальном времени.
💻 Устанавливается одной командой:
sudo apt install pg-activity
Работает как локально, так и по сети.
Если запускать от postgres или root, открывается полная статистика - системные процессы, временные файлы и всё, что нужно для анализа нагрузки.
https://github.com/dalibo/pg_activity35 852
🖥 Шардирование в базах данных: обзор концепции
Шардирование или шардинг - это принцип проектирования базы данных, при котором данные разбиваются на части и размещаются на разных шардах.
Интерактивный лонгрид по шардированию баз данных.
В нем разобрано все - от принципов работы шардов и причин, зачем это вообще нужно, до тонкостей проектирования и типовых ошибок.
Каждый раздел сопровождается интерактивными диаграммами, с которыми можно экспериментировать прямо в статье.
Отличный материал, чтобы прокачать понимание распределённых БД на выходных 💡
Статья: https://planetscale.com/blog/database-sharding
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=R2ML2jLs3_U
35 852
🖥 Полный гайд: защита от SQL-инъекций для разработчиков
SQL-инъекции остаются одной из самых частых и опасных уязвимостей в веб-приложениях. Ошибка в одном запросе — и злоумышленник получает доступ к базе данных, паролям и пользовательским данным.
В этом материале — полный практический разбор:
как именно происходят SQL-инъекции, какие ошибки разработчиков к ним приводят, как их распознать в коде и главное — как защититься.
Разберём реальные примеры на Python, PHP и Go, посмотрим, как атакующий «взламывает» запрос, и научимся писать безопасный код с параметризованными запросами и ORM.
Это не теория, а руководство, которое поможет понять уязвимость изнутри и навсегда закрыть её в своих проектах.
👉 Читать гайд
35 852
🤖 Авито готовит к запуску собственного ИИ-ассистента «Ави»
Технологическая платформа Авито подала заявку на регистрацию товарного знака для своего интеллектуального ассистента — «Ави», сообщает «Коммерсант».
🧩 Что умеет
«Ави» построен на базе большой языковой модели и умеет вести живой диалог с пользователем. Он не просто отвечает на вопросы — ассистент помогает разобраться в деталях покупки, уточняет цели и критерии выбора, советует подходящие предложения и объясняет различия между ними. Фактически, это персональный консультант внутри платформы, который знает рынок лучше любого менеджера.
💡 Почему это важно
Крупные компании одна за другой внедряют собственные ИИ-решения — это уже не эксперимент, а стратегия. Такие ассистенты позволяют:
• собирать контекст из разговоров с пользователями,
• повышать вовлеченность и лояльность,
• увеличивать продажи.
Эксперты оценивают вложения в проект примерно в 500 млн рублей. Но для Авито эти траты — часть планомерного развития: компания уже заявляла о планах инвестировать в развитие генеративного ИИ около 12 млрд рублей и к 2028 году заработать более 21 млрд на новых технологиях.
Собственные модели компании уже можно оценить в деле — Авито выпустила две нейросети:
• A-Vibe — текстовая LLM,
• A-Vision — мультимодальная модель, работающая с текстом и изображениями.
Их успех говорит сам за себя: A-Vibe за первую неделю собрала 1400+ скачиваний и попала в топ трендовых моделей на Hugging Face.
🚀 Что дальше
Сейчас «Ави» проходит тесты в разных категориях площадки. В планах — уже в следующем году запустить универсальную версию, которая сможет работать во всех вертикалях Авито.
35 852
Не пропустите! 05 ноября в 20:00 пройдет бесплатный урок по теме “PostgreSQL для администраторов и разработчиков” по теме “Работа с json в PostgreSQL: давно не просто текст.” Запись: https://otus.pw/9EAE/
JSON в PostgreSQL — это не временное хак-решение, это инструмент, который меняет подход к хранению данных. Он позволяет хранить гибкие, меняющиеся структуры прямо в таблице и при этом использовать мощь SQL: фильтрацию, индексы и транзакции.
На уроке вы увидите, как использовать JSON/JSONB так, чтобы не терять скорость и предсказуемость, но объединять удобство JSON-формата с производительностью и гарантиями PostgreSQL.
Рассмотрим:
- работу с типами данных JSON и JSONB в PostgreSQL.
- изучим операторы и функции для работы с JSON-документами. - определим применение индексов и функций для повышения производительности при работе с JSONB.
Какие результаты на выходе:
- научитесь выбирать между реляционной моделью и использованием JSON в конкретном кейсе;
- получите готовые примеры и шаблоны запросов для использования в проектах.
Записывайтесь на вебинар и получит спец. предложение на обучение:
https://otus.pw/9EAE/?erid=2W5zFGUaPy2
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
35 852
⚡️ Вышел pgbalancer 1.0 - интеллектуальный балансировщик нагрузки для PostgreSQL
Представлен первый стабильный релиз pgbalancer 1.0 — балансировщика нагрузки для PostgreSQL, построенного на основе pgpool-II с существенными доработками.
Проект позиционируется как решение с элементами адаптивной маршрутизации запросов, управляемое через REST API и поддерживающее MQTT для потоковой передачи событий в реальном времени.
Ключевые особенности:
• Управление пулом соединений и распределение нагрузки между репликами PostgreSQL;
•Поддержка HTTP/REST для конфигурации и мониторинга;
• Интеграция с MQTT для стриминга метрик и событий;
• Реализация на языке C с сохранением производительности оригинального pgpool-II;
• Распространяется под открытой лицензией PostgreSQL.
https://www.pgelephant.com/pgbalancer
35 852
🪄 Открытая альтернатива Firebase — на стероидах PostgreSQL
Платформа, которая даёт всё, чтобы собрать современное веб-, мобильное или AI-приложение — без проприетарных SDK и боли.
Что внутри:
⚙️ Хостинг Postgres с realtime-синхронизацией
🧩 Автогенерация REST и GraphQL API
🔐 Аутентификация и авторизация через JWT
⚡ Edge-функции и серверные триггеры
📦 Хранилище файлов с поддержкой S3
🧠 AI-инструменты: векторные индексы, эмбеддинги, семантический поиск
🪶 Всё open source и доступно для self-host.
По сути это Firebase-опыт, но построенный на «взрослых» open-source технологиях:
PostgreSQL, Elixir, GoTrue, PostgREST, pg_graphql.
Платформа, где можно запустить идею, вырастить продукт и не упереться в чьи-то закрытые лимиты.
#Postgres #OpenSource #Backend #AI #GraphQL #Realtime #FirebaseAlternative
https://github.com/supabase/supabase
35 852
+1
Для многих разработчиков моменты, когда они пишут код не по работе, а для профессионального вызова, становятся ключевыми в их росте. Именно таким вызовом может стать Yandex Cup 2025 — чемпионат, где встречаются сильнейшие разработчики, и один из треков которого посвящён машинному обучению.
Здесь реальные задачи, близкие к тому, с чем сталкиваются инженеры в продакшне: ограничения по ресурсам, шумные данные, необходимость найти баланс между скоростью и качеством.
Участие — способ не просто проверить свои навыки, но и заявить о себе в профессиональном сообществе. Лучшие участники получают приглашения на упрощённый отбор в команды Яндекса.Финал пройдёт в Стамбуле, призовой фонд — 12 млн ₽. Регистрация заканчивается совсем скоро. Если вы чувствуете, что готовы выйти за пределы привычных задач — самое время. 💡 yandex.ru/cup/2025
35 852
🚀 Удобный инструмент для миграции схем PostgreSQL
pgschema — это CLI утилита, которая упрощает процесс миграции схем в PostgreSQL, используя декларативный подход, похожий на Terraform. Она позволяет создавать, редактировать и применять изменения к схемам, обеспечивая контроль над миграциями без необходимости в дополнительных таблицах.
🚀 Основные моменты:
- Декларативное управление схемами PostgreSQL
- Поддержка всех основных объектов и версий PostgreSQL
- Генерация плана миграции с предварительным просмотром изменений
- Прямое взаимодействие с файлами схем и базой данных без временных БД
📌 GitHub: https://github.com/pgschema/pgschema
#go
35 852
🚀 Современный ORM и генератор SQL для C++20
sqlgen — это типобезопасный ORM и генератор SQL, вдохновленный SQLAlchemy и Diesel. Он обеспечивает компоновку запросов с проверкой типов на этапе компиляции и защитой от SQL-инъекций, что делает его идеальным для создания надежных ETL-пайплайнов.
🚀Основные моменты:
- 🔒 Компиляция с проверкой схем таблиц и запросов
- 🛡️ Защита от SQL-инъекций с параметризованными запросами
- 🔄 Удобный интерфейс для составления сложных запросов
- 🚀 Высокая производительность с пакетными операциями
- 📦 Поддержка PostgreSQL и SQLite
📌 GitHub: https://github.com/getml/sqlgen
#cpp
35 852
🖥 pg_flo — библиотека для работы с PostgreSQL, которая упрощает создание и выполнение потоковых операций в базе данных! Она также предоставляет удобный интерфейс для выполнения операций с данными, что может быть полезно для задач, требующих последовательной обработки данных.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@sqlhub
35 852
⚡️ Pytest совет: экономим время на тестах с большими данными
Если в тестах используется тяжёлый датасет, важно правильно выбрать scope для фикстуры.
❌ По умолчанию (`scope="function"`) данные будут загружаться заново для каждого теста. Это тратит ресурсы и замедляет выполнение.
✅ С
scope="session" датасет загружается один раз и переиспользуется во всех тестах. Это ускоряет процесс и снижает нагрузку.
Используйте session scope для больших и неизменяемых данных, чтобы тесты работали быстрее и стабильнее.35 852
🔍 Marker — инструмент от Datalab.to, который быстро и точно превращает документы в Markdown + JSON
Что умеет Marker:
- Поддержка PDF, изображений, PPTX, DOCX, XLSX, HTML, EPUB и др.
- Форматирует таблицы, формы, уравнения, математические выражения, ссылки, кодовые блоки.
- Извлекает изображения из документов.
- Убирает колонтитулы, заголовки, другие артефакты форматирования.
- Есть бета-версия для “структурированного извлечения” на основе схемы JSON.
- Можно включить LLM-модуль, чтобы повысить точность в сложных местах (например, объединение таблиц, корректное форматирование).
Преимущества:
- Быстрота + точность по сравнению с конкурентами (Mathpix, Llamaparse и др.).
- Работает и без LLM, но с флагом
--use_llm становится ещё лучше.
- Можно запускать локально, на серверах, GPU / CPU, использовать параллельную обработку.
Ограничения и нюансы:
- Сложные макеты и вложенные таблицы / формы ещё не всегда обрабатываются идеально.
- Иногда требуется OCR, особенно если PDF плохо “разложен” на текст.
Кому полезно:
- Тем, кто работает с научными статьями, отчётами, бухгалтерскими документами, презентациями и хочет автоматизировать преобразование в читаемый формат.
- Для RAG-pipelines, документации и любых задач, где надо извлечь структуру и контент.
https://github.com/datalab-to/marker35 852
🔥 no-code база данных, которая сама превращает SQL в Airtable-стиль интерфейс
Что умеет:
- Подключается к MySQL, Postgres, SQLite, MSSQL и сразу показывает данные в виде удобных таблиц
- Делает представления: таблицы, календари, канбан, формы, Гантт
- Генерирует готовые REST и GraphQL API прямо поверх базы
- Делится видами: публично или под паролем, поддерживает загрузку файлов и картинок
- Настраивает роли и доступ до уровня отдельного столбца
Плюс интеграции со Slack, Discord, мессенджерами, почтой и десятками сервисов.
По сути — Airtable, но напрямую поверх твоей базы.
https://github.com/nocodb/nocodb
