SQL Ready | Базы Данных
Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Cотрудничество: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram SQL Ready | Базы Данных
El canal SQL Ready | Базы Данных (@sql_ready) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 17 709 suscriptores, ocupando la posición 7 345 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 37 222 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 709 suscriptores.
Según los últimos datos del 17 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 691, y en las últimas 24 horas de 41, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 12.44%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.98% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 198 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 057 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 23.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como sql, строка, users, индекс, user_id.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Авторский канал про Базы Данных и SQL
Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки.
Информация ежедневно пополняется!
Cотрудничество: @energy_c
РКН: https://clck.ru/3QREBc”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 18 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.
• Почему логика обновить + вставить ломается; • Как зафиксировать правило на уровне базы; • Как условный уникальный индекс предотвращает дубликаты.Подход, который убирает класс ошибок с конкурентным доступом и делает данные консистентными независимо от нагрузки. ➡️ SQL Ready | #гайд
sales(id, revenue, orders_count)
Самый очевидный вариант:
SELECT
id,
revenue / orders_count AS avg_order_value
FROM sales;
На первый взгляд всё нормально. Но как только orders_count = 0, начинаются проблемы: в ряде СУБД такой запрос упадёт с ошибкой.
Обычно в таких местах используют NULLIF:
SELECT
id,
revenue / NULLIF(orders_count, 0) AS avg_order_value
FROM sales;
Что здесь происходит: NULLIF(orders_count, 0) вернёт: orders_count, если это не ноль; NULL, если это ноль.
Соответственно: если знаменатель не ноль — деление выполняется как обычно; если знаменатель ноль — получится NULL.
И это как раз правильное поведение. Потому что NULLIF не исправляет данные и не подменяет ноль каким-то удобным значением. Он просто говорит: в этой строке результат не определён.
Иногда после этого пишут так:
SELECT
id,
COALESCE(revenue / NULLIF(orders_count, 0), 0) AS avg_order_value
FROM sales;
Так делать можно, но только если 0 здесь действительно имеет смысл.
Потому что: NULL — значение не определено; 0 — значение определено и равно нулю. Это разные вещи. И подмена одного другим — уже не технический, а смысловой выбор.
Ещё пример:
SELECT
id,
success_count * 100.0 / NULLIF(total_count, 0) AS success_percent
FROM stats;
Почему именно 100.0, а не 100? Чтобы не получить целочисленное деление в тех СУБД, где дробная часть иначе отбросится.
То же самое можно записать и через CASE:
SELECT
id,
CASE
WHEN orders_count = 0 THEN NULL
ELSE revenue / orders_count
END AS avg_order_value
FROM sales;
Это тоже нормальный вариант. Но когда задача именно в защите от деления на ноль, NULLIF обычно короче и читается быстрее.
Ещё момент, который часто путают:
SELECT
SUM(revenue) / NULLIF(SUM(orders_count), 0) AS avg_order_value
FROM sales;
а также:
SELECT
AVG(revenue / NULLIF(orders_count, 0)) AS avg_order_value
FROM sales;
Это разные расчёты. В первом случае — общая выручка делится на общее число заказов. Во втором — считается среднее от построчных значений, причём AVG пропускает NULL.
🔥 Итог простой: NULLIF(x, 0) — приём, который в реальных запросах спасает. Особенно когда хочется не просто чтобы не упало, а чтобы результат оставался корректным по смыслу.
➡️ SQL Ready | #практикаОставляю ссылочку: GitHub 📱➡️ SQL Ready | #репозиторий
CREATE INDEX idx_orders_user_created
ON orders (user_id, created_at DESC)
INCLUDE (total, status);
INCLUDE добавляет дополнительные колонки в индекс (payload), но они не участвуют в поиске и сортировке, часто это выгоднее, чем делать их частью ключа:
SELECT user_id, created_at, total, status
FROM orders
WHERE user_id = 42
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 1;
Теперь все нужные поля есть в индексе, и PostgreSQL может выполнить запрос через Index Only Scan, уменьшая или исключая обращения к таблице (heap):
EXPLAIN ANALYZE SELECT ...
В плане вы увидите Index Only Scan (иногда с Heap Fetches) вместо Index Scan — это значит, что обращения к таблице сокращены или отсутствуют.
🔥 Один из практических бустов в read-heavy сценариях и частых API-запросах.
➡️ SQL Ready | #советDISTINCT позволяет легко отфильтровать дубликаты на уровне запроса — без дополнительной логики.
Выберем все уникальные города из таблицы клиентов:
SELECT DISTINCT city FROM customers;
Теперь получим только уникальные пары "страна + город":
SELECT DISTINCT country, city FROM customers;
А вот как посчитать количество разных городов:
SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM customers;
В PostgreSQL можно выбирать первую уникальную строку по группе значений:
SELECT DISTINCT ON (user_id) *
FROM logins
ORDER BY user_id, login_time DESC;
🔥 DISTINCT полезен для отчётов, списков, фильтрации и аналитики. Но помните: он влияет на производительность — особенно при работе с большими таблицами.
➡️ SQL Ready | #практикаDDL. Хотим изменить данные внутри — используем DML. А если нужно просто вытянуть информацию — поможет DQL с её незаменимым select.
Полезно держать под рукой, чтобы не забыть!
➡️ SQL Ready | #ресурсОсновные функции обработки строк в Oracle SQL: извлечение подстрок, определение позиции подстроки, вычисление длины строки, преобразование регистра, удаление лишних символов по краям, замена фрагментов текста и дополнение строки до заданной длины.
➡️ SQL Ready | #шпора• Объясняется, как на самом деле работают оконные функции в SQL и почему результаты иногда отличаются от ожидаемых;
• Разбираются ключевые типы оконных фреймов — ROWS, RANGE и GROUPS, а также их влияние на вычисления;
• Показано, как правильно задавать границы окна (UNBOUNDED PRECEDING, CURRENT ROW, FOLLOWING) для накопительных итогов, скользящих средних и аналитических запросов.
🔊 Продолжайте читать на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
first_name, middle_initial, last_name.
Таблица условно такая:
users(id, first_name, middle_initial, last_name)
Первое, что обычно пишут:
SELECT first_name || ' ' || middle_initial || ' ' || last_name
FROM users;
И тут важный момент: если хотя бы одно значение NULL, всё выражение тоже уйдёт в NULL.
То есть если middle_initial = NULL, то результат будет не Emily Johnson, а просто NULL.
В таких случаях удобнее использовать CONCAT_WS:
SELECT CONCAT_WS(' ', first_name, middle_initial, last_name)
FROM users;
CONCAT_WS склеивает значения через разделитель и просто пропускает NULL.
Если middle_initial = 'A': Emily A Johnson. Если middle_initial = NULL: Emily Johnson.
Плюс не нужно отдельно думать про лишние пробелы — разделитель вставится только там, где есть значение.
Важно: CONCAT_WS пропускает именно NULL. Пустая строка не игнорируется.
То же самое можно собрать и через COALESCE, например так:
SELECT
COALESCE(first_name || ' ', '') ||
COALESCE(middle_initial || ' ', '') ||
COALESCE(last_name, '')
FROM users;
Но это уже выглядит тяжелее, особенно когда полей больше двух-трёх.
🔥 Так что для таких кейсов CONCAT_WS обычно самый нормальный вариант: и короче, и читается лучше.
➡️ SQL Ready | #практика- разработчиков - девопсов и админов - специалистов по данным и ML - специалистов поддержки и сопровождения - тестировщиков и безопасниковВнутри 20+ модулей: от установки Linux и работы с файлами до сетей, прав, дисков, процессов, автоматизации на Bash и многого другого. Всё сразу закрепляется на практике (200+ заданий с автопроверкой) Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, на реальных примерах и с наглядными схемами После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме. В ближайшие 48ч курс доступен со скидкой 30% по промокоду «
READY30»: открыть курс на Stepik