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

SQL Ready | Базы Данных

Ir al canal en Telegram

Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Cотрудничество: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc

Rusia37 004 Tecnologías y Aplicaciones7 302...

📈 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 17 787 suscriptores, ocupando la posición 7 302 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 37 004 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 787 suscriptores.

Según los últimos datos del 22 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 751, y en las últimas 24 horas de 17, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.85%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.00% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 929 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 067 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 23 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.

17 787

Suscriptores

+1724 horas

+2867 días

+75130 días

1 929

Visitas de la publicación

~ 1 06724 horas

~ 1 31648 horas

10.85%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

17 791

🖥 Как эффективно управлять результатами запросов c помощью LIMIT и OFFSET Если вы работаете с большими объёмами данных и хотите получать только нужное, а не грузить всё подряд, SQL операторы LIMIT и OFFSET — то что нужно!

• LIMIT ограничивает количество возвращаемых строк, идеально для получения выборки. • OFFSET пропускает определённое число строк, удобен для организации постраничного вывода.

➡️ SQL Ready | #оператор

17 791

👩‍💻 Обучение программированию с нуля Друзья, появился новый канал по обучению разных IT технологий. Изучение Python Изучение JavaScript Изучение HTML/CSS Изучение Java Изучение C/С++ Изучение С# Изучение SQL 👉 Подписывайся на TechVibe, если интересно.

17 791

Falcon — это бесплатное приложение с открытым исходным кодом для подключения баз данных SQL и создания визуализаций и аналитических панелей в режиме реального времени. 📌 Ссылочка: https://github.com/plotly/falcon ➡️ SQL Ready | #ресурсы

17 791

🖥 Использование оконных функций: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK Оконные функции позволяют выполнять вычисления над набором строк, связанным с текущей строкой, без агрегации результата. Это полезно для присвоения уникальных номеров строкам и ранжирования значений в пределах определенной группы. ➡️ SQL Ready | #гайд

17 791

CodHub теперь в Telegram❗️ Устали от 100500➕ бесконечного множества каналов, в поисках полезного материала и новостей из мира 🤩 ? Добро пожаловать в наш проект CodHub l Программирование — Мы собираем для вас все лучшие материалы любых направлений в одном канале: 📱 — Frontend 👩‍💻 — C++ 📱 — Python 🤔 — Hacking 📱 — Java 👩‍💻 — Golang 📱 — C# 👩‍💻 — Linux 👩‍💻 — Lua 👩‍💻 — php 👩‍💻 — Kotlin 👩‍💻 — Git 👩‍💻 — Assembler 👩‍💻 — Swift 🖥 — SQL 👩‍💻 — Mob. Develop 👣 — Backend 🐞— Qa Automation Успей подписаться❗️ — @CodHub_tg

17 791

📖 Базы данных и их безопасность

Практическое руководство по защите данных, охватывающее методы безопасности, предотвращение угроз и управление доступом в современных базах данных.

Автор: Полищук Ю.В. Год: 2021

⬇️ Скачать книгу ➡️ SQL Ready | #книга

17 791

🖥 SQL Подзапросы: Примеры и Рекомендации Подзапросы — мощный инструмент SQL, позволяющий включать результаты одного запроса в другой, что делает анализ данных гибким и производительным. 1. Вложенные подзапросы: когда один запрос внутри другого Чтобы отфильтровать пользователей, у которых баланс выше среднего, используем подзапрос:

SELECT user_id, balance
FROM users
WHERE balance > (SELECT AVG(balance) FROM users);

2. Коррелированные подзапросы: доступ к внешним данным, коррелированный подзапрос связан с внешним запросом и работает для каждой строки:

SELECT name
FROM employees e1
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees e2 WHERE e1.department = e2.department);

3. Подзапросы с оператором EXISTS: проверка наличия данных EXISTS часто используется, чтобы проверить наличие связанных данных:

SELECT customer_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

➡️ SQL Ready | #техсобес

17 791

⚡️ В сети начали находить курсы и книги известных онлайн школ в открытом доступе Вот отсортированная база с тонной материала(постепенно пополняется): 🔗 БАЗА (3385 видео/книг): (363 видео, 87 книги) — Python (415 видео, 68 книги) — Frontend (143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг (352 видео, 89 книги) — С/С++ (343 видео, 87 книги) — Java (176 видео, 32 книги) — Git (293 видео, 63 книги) — C# (167 видео, 53 книги) — PHP (227 видео, 83 книги) — SQL/БД (163 видео, 29 книги) — Linux (181 видео, 32 книги) — Go (167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift (137 видео, 93 книги) — Data Science (113 видео, 82 книги) — GameDev (129 видео, 73 книги) — QA Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram и на YouTube с доступом по ссылке

17 791

⚡️ В сети начали находить платный контент от известных онлайн школ в открытом доступе Вот отсортированные базы с тонной материала(книги, курсы, ресурсы и гайды): 1. Python (43ГБ) — Python с нуля (23ГБ) — Разработка ботов (29ГБ) — Flask/Django 2. Frontend: (67ГБ) — JS/HTML/CSS (18ГБ) — React/Vue (12ГБ) — TypeScript 3. Хакинг & ИБ: (72ГБ) — Соц. инженерия (47ГБ) — OSINT (54ГБ) — Пентест 4. С/С++: (89ГБ) — С/C++ с нуля (27ГБ) — Qt/gtest/gmock (15ГБ) — Boost/CMake 5. Базы Данных & SQL: (65ГБ) — SQL/MySQL (21ГБ) — PostgreSQL (32ГБ) — SQLite Пользуемся 🔥

17 791

🖥 SQL Подзапросы: Примеры и Рекомендации

Подзапросы — мощный инструмент SQL, позволяющий включать результаты одного запроса в другой, что делает анализ данных гибким и производительным.

1. Вложенные подзапросы: когда один запрос внутри другого Чтобы отфильтровать пользователей, у которых баланс выше среднего, используем подзапрос:

SELECT user_id, balance
FROM users
WHERE balance > (SELECT AVG(balance) FROM users);

Здесь подзапрос возвращает средний баланс, который внешний запрос использует как фильтр.

2. Коррелированные подзапросы: доступ к внешним данным Коррелированный подзапрос связан с внешним запросом и работает для каждой строки:

SELECT name
FROM employees e1
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees e2 WHERE e1.department = e2.department);

Это поможет найти сотрудников, чья зарплата выше средней по их отделу.

3. Подзапросы с оператором EXISTS: проверка наличия данных EXISTS часто используется, чтобы проверить наличие связанных данных:

SELECT customer_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id);

Этот запрос вернет всех клиентов, у которых есть хотя бы один заказ.

4. Заключение: Используйте подзапросы для динамичных фильтров и корреляций, но избегайте излишне сложных вложений, чтобы поддерживать производительность.

➡️ SQL Ready | #техсобес

17 791

➡️ SQL Ready | #мем

17 791

🖥 Нормализация базы данных: от 1NF до 3NF Нормализация базы данных — это процесс структурирования данных для уменьшения избыточности и повышения целостности. В этом уроке мы рассмотрим три основные формы нормализации: первую (1NF), вторую (2NF) и третью (3NF). 🔥 — если узнал новое 🤝 — если уже пользовался ➡️ SQL Ready | #гайд

17 791

🖥 SQL roadmap

Подробная дорожная карта по SQL, в которой разобраны все темы для построения баз данных.

⬇️ Cкачать полную версию ➡️ SQL Ready | #шпора

17 791

🖥 Использование CASE для создания условий в запросах Оператор CASE — это мощный инструмент для создания условий в SQL запросах, который позволяет возвращать различные значения в зависимости от заданных условий. Он часто используется для условного форматирования данных, расчета значений и создания категорий. 🔥 — если узнал новое 🤝 — если уже пользовался ➡️ SQL Ready | #гайд

17 791

⚡️Выйти на стабильный доход в 150+ тысяч рублей можно всего за 3 месяца обучения в IT. Сегодня переход в сферу IT — это не просто модный тренд, а реальная возможность изменить свою жизнь. Ребята из онлайн-академии StepByStep в своем канале проводят бесплатный интенсив, благодаря которому можно погрузиться в мир IT и освоить самую востребованную профессию 2025 года – системный аналитик. ✅ Гарантия трудоустройства после обучения. Переходи и бесплатно изучай для себя новое прибыльное направление: https://t.me/+m4REwd0AjQs4YTgy

17 791

📖 Postgres. Первое знакомство

Вводное руководство по PostgreSQL, которое помогает освоить основные команды и концепции для работы с этой СУБД.

Автор: Лузанов П Год: 2021

⬇️ Cкачать книгу ➡️ SQL Ready | #книга

17 791

🖥 Полнотекстовый поиск 1. Что это такое?

Полнотекстовый поиск позволяет быстро находить записи по ключевым словам в текстовых данных, например, в статьях или комментариях.

SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title, content) AGAINST('поиск');

2. Как настроить?

Создайте полнотекстовый индекс на нужных столбцах, чтобы ускорить поиск.

CREATE FULLTEXT INDEX idx_fulltext ON articles(title, content);

3. Поисковые операторы:

Используйте MATCH и AGAINST, чтобы уточнять запросы. Например, включите или исключите слова для более точных результатов.

SELECT * FROM articles 
WHERE MATCH(title, content) AGAINST('+поиск -необходимое' IN BOOLEAN MODE);

➡️ SQL Ready | #техсобес

17 791

👩‍💻 Программирование - ВСЁ В 2024 году на кодинге уже не вывезешь, перспектива года - Информационная Безопасность. Ловите полезные каналы, которые помогут ворваться в новое направление. 👍 ZeroDay - Уроки, эксплуатация уязвимостей с нуля 👍 Белый Хакер - Свежие новости из мира ИБ 😎 Арсенал Безопасника - Все необходимые инструменты 😎 Бункер Хакера - Статьи, книги, шпаргалки и хакинг 👨‍💻 Серверная Админа - Настройка и уроки по компьютерным сетям 📂Вступай и изучай новое направление!