SQL и Анализ данных
Ir al canal en Telegram
Базы данных и всё, что с ними связано! Сотрудничество: @haarrp РКН № 6766085482
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram SQL и Анализ данных
El canal SQL и Анализ данных (@databases_tg) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 12 558 suscriptores, ocupando la posición 9 991 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 51 421 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 558 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 68, 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 12.98%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.73% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 630 visualizaciones. En el primer día suele acumular 845 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como sql, индекс, user_id, строка, субд.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Базы данных и всё, что с ними связано!
Сотрудничество: @haarrp
РКН № 6766085482”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 26 octubre, 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.
12 558
Suscriptores
+124 horas
+1147 días
+6830 días
Cargando datos
Canales Similares
Sin datos
¿Algún problema? Por favor, actualice la página o contacte a nuestro gerente de soporte.
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
octubre '26oct '26
octubre '26
+178
en 0 canales
septiembre '26
+49
en 0 canales
Get PRO
agosto '26
+81
en 1 canales
Get PRO
julio '26
+59
en 0 canales
Get PRO
junio '26
+32
en 0 canales
Get PRO
mayo '26
+90
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+79
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+144
en 0 canales
Get PRO
febrero '26
+171
en 1 canales
Get PRO
enero '26
+212
en 3 canales
Get PRO
diciembre '25
+118
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+248
en 4 canales
Get PRO
octubre '25
+89
en 0 canales
Get PRO
septiembre '25
+186
en 2 canales
Get PRO
agosto '25
+272
en 1 canales
Get PRO
julio '25
+439
en 46 canales
Get PRO
junio '25
+183
en 0 canales
Get PRO
mayo '25
+339
en 3 canales
Get PRO
abril '25
+346
en 0 canales
Get PRO
marzo '25
+587
en 0 canales
Get PRO
febrero '25
+832
en 19 canales
Get PRO
enero '25
+754
en 5 canales
Get PRO
diciembre '24
+923
en 7 canales
Get PRO
noviembre '24
+1 736
en 45 canales
Get PRO
octubre '24
+8 262
en 265 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 26 octubre | +1 | |||
| 25 octubre | +2 | |||
| 24 octubre | +3 | |||
| 23 octubre | +4 | |||
| 22 octubre | +8 | |||
| 21 octubre | +100 | |||
| 20 octubre | +6 | |||
| 19 octubre | +2 | |||
| 18 octubre | +10 | |||
| 17 octubre | +8 | |||
| 16 octubre | +2 | |||
| 15 octubre | +1 | |||
| 14 octubre | 0 | |||
| 13 octubre | +1 | |||
| 12 octubre | +13 | |||
| 11 octubre | +2 | |||
| 10 octubre | +2 | |||
| 09 octubre | +1 | |||
| 08 octubre | 0 | |||
| 07 octubre | +4 | |||
| 06 octubre | +3 | |||
| 05 octubre | +3 | |||
| 04 octubre | +2 | |||
| 03 octubre | 0 | |||
| 02 octubre | 0 | |||
| 01 octubre | 0 |
Publicaciones del Canal
AI Data Science Team — команда специалистов по анализу данных на базе искусственного интеллекта поможет вам выполнять стандартные задачи в 10 раз быстрее.
| 2 |  Вопрос с собеседования по ML: зачем делить на корень из d в attention?
Разбор популярного вопроса на собеседованиях по машинному обучению: почему в attention
скалярное произведение делят на корень из d.
Показываем на реальных расчётах, как без этого softmax насыщается, а градиенты пропадают. Сохрани, чтобы не завалить на интервью. | 986 |
| 3 | Какой метод партиционирования в PostgreSQL разделяет данные на основе вхождения значения в определенные диапазоны (например, даты)? | 1 266 |
| 4 |  One Day Offer: стань щитом для миллионов клиентов! 🔥
В департамент противодействия мошенничеству Сбера нужен аналитик данных в антифрод — чтобы разбирать тренды мошенничества, находить скрытые паттерны и превращать их в правила защиты.
Готов к таким задачам — добро пожаловать на One Day Offer: отбор за один день, разбор реальных кейсов, быстрая обратная связь.
24 октября, онлайн, регистрация и подробности — здесь! | 1 351 |
| 5 | 🧩 SQL-задача: опечатка, которую база не заметит
CREATE TABLE users (user_id INT PRIMARY KEY);
CREATE TABLE orders (order_id INT PRIMARY KEY, buyer_id INT);
INSERT INTO users VALUES (1), (2), (3);
INSERT INTO orders VALUES (101, 1);
SELECT user_id
FROM users
WHERE user_id IN (
SELECT user_id FROM orders
);
Что вернёт запрос? Ошибку, только 1 или всех пользователей?
👇 Разбор
Вернёт 1, 2, 3.
В orders нет user_id, поэтому SQL находит колонку во внешнем запросе. Подзапрос становится коррелированным: для каждого пользователя он возвращает его собственный ID по одному разу на каждую строку orders.
Пока в orders есть строки, условие истинно для каждого пользователя. Если таблица пуста, запрос не вернёт ничего.
Правильный вариант:
SELECT u.user_id
FROM users AS u
WHERE u.user_id IN (
SELECT o.buyer_id
FROM orders AS o
);
💡 Указывайте алиасы таблиц: o.user_id вызвал бы ошибку и сразу выдал опечатку.
#SQL | 1 698 |
| 6 |  Как не дать проекту по переходу на российскую базу данных превратиться в долгострой и сожрать вашу прибыль?
Ответ: увидеть миграцию вживую!
27 октября в Москве, в Кибердоме, пройдёт День СУБД 2026 от «Диасофт».
В программе:
📍 Демо переноса схемы с MS SQL и Oracle без переписывания кода – на сцене, с реальной консолью
📍 Кейсы клиентов с цифрами и сроками
📍 Готовый чек-лист и методика оценки трудоёмкости миграции
📍 Личные консультации с архитекторами Digital Q.DataBase – без тикетов и SLA
📍 3 часа нетворкинга с теми, кто уже завершил переход
Формат офлайн. Участие бесплатное, но количество мест ограничено.
📅 27 октября, 14:00–23:00
📍 Москва, Кибердом
🔗 Регистрация | 776 |
| 7 |  🦀 SurrealDB заменяет RocksDB собственным движком на Rust.
Команда выпустила SurrealKV 1.0 под лицензией Apache 2.0. В SurrealDB 4 он станет единственным движком постоянного хранения.
В тестах разработчиков, где каждый коммит сохраняется на диск до подтверждения, SurrealKV обошёл RocksDB:
⚡ Точечное чтение в 7,95 раза
⚡ Обновление в 6,10 раза
⚡ Создание записей в 26,8 раза
В основе ускорения: radix tree для данных в памяти, групповая запись коммитов в журнал и дешёвые операции чтения. Есть транзакции с изоляцией снимков, история версий и шифрование данных на диске.
Цифры зависят от режима: без синхронного сохранения RocksDB быстрее на записи. Каждый результат получен за один прогон, а необычно большой разрыв на создании записей авторы пока не объяснили.
https://surrealdb.com/blog/we-are-replacing-rocksdb-with-surrealkv-1-0 | 1 563 |
| 8 |  🔎 Конец программирования: создатель InfluxDB считает, что код скоро перестанут писать и читать люди
Пол Дикс, основатель InfluxData и автор InfluxDB, опубликовал эссе «The end of programming». Его тезис: ручное написание кода и построчное ревью вымирают. Софт будут производить агенты, а люди будут проверять результат работы системы, в сам код почти не заглядывая.
Главный аргумент Дикса связан с Bun 1.4. Рантайм переписали с Zig на Rust, это больше миллиона новых строк. Сделал это один разработчик, Джаред Самнер, вместе с предрелизной Fable 5 и почти безлимитным бюджетом на токены. Он собрал харнесс для параллельной работы агентов, и за 11 дней они сделали 6778 коммитов. По API это стоило бы около $165 тысяч.
На возражение, что переписывать готовую программу легко, ведь старая версия служит эталоном, Дикс отвечает так: если есть система верификации и толковое направление, ИИ доводит до рабочего состояния очень сложный софт.
Его собственные эксперименты на форке InfluxDB. Интеграцию с Apache Iceberg, где задействованы API, CLI, компактор, манифесты и S3, Fable собрала за 14 часов: Дикс только описал архитектуру, а дальше работали сабагенты с код-ревью. Репликацию данных с edge-узлов в центральный кластер модель сделала за 28 часов, сама развернула в AWS и чинила баги по логам и метрикам. Система крутится до сих пор. Обе фичи пока остаются прототипами, а держать агента в постоянном цикле улучшений Дикс не может себе позволить: по его оценке, это сотни тысяч долларов в месяц.
По словам Дикса, в Anthropic и OpenAI разработчики уже выпускают десятки и сотни PR в неделю. Они строят системы, промпты и инструменты проверки и не читают каждую строку. Остальная индустрия придёт к этому примерно через год. К концу 2027 года интеллект уровня Fable должен стать достаточно дешёвым для работы на полный день, а железо вроде Cerebras даст в 10-100 раз больше токенов в секунду.
При этом Дикс не обещает мгновенной революции. Из-за инерции организаций ручной код с построчным ревью во многих компаниях проживёт ещё лет десять. И вместе с полезным софтом нас ждёт море слопа.
Самыми продуктивными станут те, кто управляет агентами, строит харнессы, фабрики софта и системы QA. Главными вопросами будут «что мы хотим выпустить?» и «что мы готовы поддерживать?».
https://pauldix.com/the-end-of-programming | 1 611 |
| 9 |  Трюк Карпаты сработал: локальная LLM на Mac M5 выдает 117 токенов в секунду
Как open-source движок Uzu от Mirai обходит потолок пропускной способности памяти на Apple M5 и разгоняет Qwen3.5 9B с 22 до 117 токенов в секунду: квантизация, спекулятивный декодинг, Weaver и бенчмарк против llama.cpp и MLX.
https://uproger.com/uzu-uskorenie-lokalnyh-llm-apple-m5/ | 1 609 |
| 10 | 🌍 SQL-задача: ближайшие точки с подвохом
Карта размером 100 × 100 замкнута: переход вправо от x = 100 возвращает к x = 0. По вертикали действует то же правило.
CREATE TABLE points (
id INT PRIMARY KEY,
x INT,
y INT
);
INSERT INTO points VALUES
(1, 1, 1),
(2, 99, 99),
(3, 50, 50),
(4, 52, 52);
Напишите запрос, который найдёт все пары точек с минимальным расстоянием по прямой с учётом переходов через границы.
Условия:
• точку нельзя сравнивать с собой;
• пары (1, 2) и (2, 1) считаются одной;
• при одинаковом минимуме выведите все пары;
• результат: id1, id2, distance.
Обычная формула расстояния без учёта границ даст неверный ответ 👀 | 2 231 |
| 11 | SQL с подвохом: могут ли IS NULL и IS NOT NULL одновременно вернуть false?
Что выведет PostgreSQL?
SELECT
ROW(1, NULL) IS NULL AS a,
ROW(1, NULL) IS NOT NULL AS b,
NOT (ROW(1, NULL) IS NULL) AS c;
Назови значения a, b, c. | 2 007 |
| 12 |  Как SQLite превращает числа в текст в 2 раза быстрее? Трюк с парами цифр
Обычно число переводят в строку по одной цифре, деля на 10 снова и снова. SQLite делит на 100 и берёт готовую пару символов из строки со всеми комбинациями от 00 до 99. Делений вдвое меньше, а результат получается тот же.
https://youtube.com/shorts/HIGIWINACL4?si=7b36rnwPk08g2QPi | 2 620 |
| 13 |  В субботу, 17 октября, Москва станет точкой притяжения для всех специалистов в области RecSys 🔥
Конференция AI Driver & RecSys — главное событие года для тех, кто создаёт, исследует и развивает рекомендательные системы.
🔝 Весь день ведущие эксперты индустрии из крупнейших IT-компаний проведут на площадке Сбера, чтобы обсудить:
— главные тренды и вызовы RecSys
— реальные кейсы и новейшие исследования
— передовые IT-решения для рекомендательных систем
Вы сможете сами пообщаться с теми, кто создает рекомендации для миллионов пользователей.
📍Офис Сбер, Москва, Кутузовский проспект, 32.
Участие бесплатное!
Количество мест для очного участия ограничено – успейте оставить заявку по ссылке ⚡️ | 2 071 |
| 14 |  Жиз | 1 951 |
| 15 | 📝 5 уровней ИИ-агентов: от промпта до продакшена
Context, loop, Jev, harness и evals: разбираем пять слоёв, которые превращают промпт в надёжного ИИ-агента в продакшене, с примерами кода.
Вокруг ИИ-агентов сейчас крутятся пять модных терминов: context engineering, loop engineering, Jev engineering, harness engineering и eval engineering. Кажется, что это конкурирующие подходы, но на деле это пять слоёв одной системы, и каждый отвечает на свой вопрос. Автор популярного гайда в X под ником Yarchi предлагает простую метафору: представьте, что вы наняли нового сотрудника. Модель это сам человек, а пять слоёв описывают всё, что его окружает: что лежит у него на столе, работает ли он по чек-листу или сам решает, что делать дальше, кто сортирует ему почту, в каком офисе он сидит и какой экзамен сдаёт каждый месяц.
Разберём каждый слой: что это, как работает и как построить его своими руками.
https://uproger.com/5-urovnej-ii-agentov-ot-prompta-do-prodakshena/ | 2 053 |
| 16 |  UPDATE — оператор обновления данных в MySQL 🗂️
Если в таблице нужно изменить значение в уже существующей строке, используют команду UPDATE. Она позволяет обновлять записи точечно, но важно правильно задать условие: без него изменения могут затронуть всю таблицу.
UPDATE products
SET price = 50500
WHERE id = 1;
Этот запрос меняет значение price только у записи с id = 1.
С помощью UPDATE можно изменить сразу несколько полей:
UPDATE products
SET price = 78500, quantity = 3
WHERE id = 2;
Этот запрос обновляет параметры price и quantity у записи с id = 2.
💡 UPDATE используют, когда нужно:
➖ изменить значение в конкретной записи,
➖ обновить несколько полей за один запрос,
➖ выбрать строки по условию,
➖ массово изменить набор записей.
🔗 SQL — это база для работы с базами.
Если хотите не просто понять одну команду, а уверенно собирать запросы и менять данные без ошибок, регистрируйтесь на бесплатный мини-курс «MySQL для новичков» от Академии Selectel ➡️
Программа состоит из коротких уроков, которые помогут пройти путь от установки и настройки СУБД до создания таблиц, управления пользователями и основных операций с данными.
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHzH7Eh | 2 104 |
| 17 | 🧠 SQL-задача с подвохом
Есть таблица транзакций:
CREATE TABLE transactions (
id int PRIMARY KEY,
user_id int,
ts timestamp,
amount int
);
Нужно найти пользователей, у которых баланс ни разу не становился отрицательным.
Начальный баланс — 0.
Но есть важное условие:
все операции с одинаковым ts происходят одновременно, поэтому порядок строк внутри одного timestamp учитывать нельзя.
Пример:
10:00 +100
11:00 -80
11:00 -30
11:00 +20
12:00 +50
В 11:00 изменение баланса должно считаться как:
-80 - 30 + 20 = -90
То есть баланс:
10:00 → 100
11:00 → 10
12:00 → 60
Наивный вариант:
SUM(amount) OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY ts
)
может дать неправильную логику, если считать операции с одинаковым ts по отдельности.
Задача: написать SQL-запрос, который сначала объединит операции одного пользователя с одинаковым timestamp, а затем проверит минимальный накопительный баланс. | 1 831 |
| 18 |  Как облегчить работу ИТ-аналитика уже сейчас — без долгосрочных перестроек процессов?
Обсудим на IT-analyst Meetup от Сбера! В программе — прикладные доклады:
— Как эффективнее использовать возможности мозга
— Какие навыки развивать аналитику и как выстроить план роста
— SDD на практике: подводные камни внедрения и новые зоны ответственности аналитика
📆 29 сентября
📍 Офис Сбера (Кутузовский пр-т, 32) и трансляция онлайн
Выбирайте удобный формат и регистрируйтесь по ссылке | 1 424 |
| 19 |  🐧 Linux Cheat Sheet - шпаргалка по командам Linux
Самая удобная шпаргалка по Linux и Bash на русском: теория простым языком (как устроены файлы, процессы, права, память, загрузка и сеть), команды терминала, права доступа, процессы, сеть, SSH, systemd, grep/sed/awk, Vim и готовые однострочники - с примерами.
А для тех, кто идёт дальше, - продвинутый уровень: Bash для профи, LVM и RAID, трассировка и производительность, ядро, безопасность, контейнеры, восстановление системы и вопросы с собеседований.
https://github.com/justxor/Linux-/ | 1 801 |
| 20 | ⚡️ SQL-задача с подвохом
Что вернёт этот запрос в PostgreSQL?
CREATE TABLE payments (
id int,
amount int
);
INSERT INTO payments VALUES
(1, 100),
(2, 100),
(3, 200);
SELECT
id,
amount,
SUM(amount) OVER (ORDER BY amount) AS total
FROM payments
ORDER BY id;
Многие ожидают:
1 | 100 | 100
2 | 100 | 200
3 | 200 | 400
Но результат будет другим:
1 | 100 | 200
2 | 100 | 200
3 | 200 | 400
По умолчанию PostgreSQL использует окно RANGE ... CURRENT ROW. Строки с одинаковым amount считаются равными соседями и попадают в окно вместе.
Для построчного накопления нужно указать ROWS:
SUM(amount) OVER (
ORDER BY amount, id
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
)
#SQL #PostgreSQL #Database | 1 822 |
