¡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 136 Tecnologías y Aplicaciones7 336...

📈 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 17 719 suscriptores, ocupando la posición 7 336 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 37 136 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 719 suscriptores.

Según los últimos datos del 18 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 696, y en las últimas 24 horas de 5, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 12.57%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.05% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 222 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 069 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 19 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.

17 719

Suscriptores

+524 horas

+1807 días

+69630 días

2 222

Visitas de la publicación

~ 1 06924 horas

~ 1 29948 horas

12.57%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

17 719

Забудь про ChatGPT. Это как просить калькулятор нарисовать картину. Пока массы гоняют одни и те же скучные запросы в зацензуренные боты, реальная революция ИИ в канале «Техноразум»: — Нейросети, которые не боятся запретных тем ( 🔞) — Скрытые функции, которые другие ИИ прячут за платную подписку или цензурой — Настоящие инструкции и промты для взлома творческих шаблонов Переходи к настоящим возможностям, забудь про детский сад нейросетей: https://t.me/+ykoDhAfKfWRiODVi

17 719

💡 Rows — умные таблицы с встроенным ИИ! Сервис для работы с данными в формате таблиц (аналог Excel / Google Sheets) с интегрированными AI-инструментами. Позволяет анализировать данные, создавать формулы по описанию и подтягивать информацию из интернета и API. Подходит для аналитики, автоматизации и обработки больших массивов данных. 📌 Оставляю ссылочку: rows.com ➡️ SQL Ready | #ресурс

17 719

Агрегирование по группам с оконными функциями! Когда нужно посчитать агрегаты по группе и при этом сохранить исходные строки, многие делают подзапрос с GROUP BY и потом джойнят его обратно:

SUM(o.total) OVER (PARTITION BY o.user_id)

Оконная функция считает агрегат по группе, но не схлопывает строки, поэтому не нужен ни GROUP BY, ни повторное соединение:

AVG(o.total) OVER (PARTITION BY o.user_id)

Можно получить любые метрики по той же группе в одном проходе по данным:

COUNT(*) OVER (PARTITION BY o.user_id)

Особенно полезно для аналитики, отчётов, флагов “у пользователя больше N заказов” и подобных задач без лишних подзапросов. 🔥 Один из самых эффективных способов упростить сложные запросы. ➡️ SQL Ready | #совет

17 719

🤬Chat GPT отключат в РФ Офицальная причина была озвучена такая "Они нагружают систему, но купить платную версию не могут из-за своего местоположения". Другие крупные ИИ-сервисы начинают подхватывать эту политику. Чтоб не стать жертвой изоляции рунета, просто сохрани канал Доктор GPT - мы уже готовим обходку к новой системе безопасности. Не жди бана, подпишись: @gpt

17 719

☕️ Полезную статью нашёл на Хабре: «Инженерная история: добавляем 3-ю СУБД в карточный процессинг»! В этой статье:

• Разобрано, зачем в высоконагруженной системе может понадобиться сразу несколько СУБД и как между ними строится абстрактный слой доступа к данным;
• Показан опыт интеграции распределённой базы данных YDB в существующую архитектуру;
• Разбираются технические нюансы: батч-операции, строгая типизация запросов, особенности драйверов и результаты нагрузочного тестирования.

🔊 Продолжайте читать на Habr!

➡️ SQL Ready | #статья

17 719

Почему OFFSET может ломать производительность пагинации? OFFSET выглядит удобно для страниц, но база всё равно должна просканировать и пропустить все предыдущие строки. Поэтому чем дальше страница, тем медленнее запрос:

OFFSET 100000

Даже если вы не видите эти строки, СУБД всё равно читает их из индекса или таблицы, поэтому время выполнения растёт вместе с OFFSET:

SELECT *
FROM orders
WHERE id > :last_seen_id
ORDER BY id
LIMIT 10;

Эффективнее использовать keyset-pagination — продолжать выборку от последнего значения ключа, а не пропускать строки:

WHERE id > :last_seen_id

:last_seen_id — это id последней строки предыдущей страницы. Такой запрос использует индекс напрямую (если id индексирован, обычно это PK), поэтому работает одинаково быстро на первой и на миллионной странице. Если сортировка не уникальная (например created_at), добавляйте tie-breaker:

ORDER BY created_at, id
WHERE (created_at, id) > (:last_seen_created_at, :last_seen_id)

🔥 Такой подход широко используется в больших системах: API, лентах событий, лог-системах и бесконечных скроллах. ➡️ SQL Ready | #совет

17 719

"Как стать независимыми от зарубежных систем управления базами данных (СУБД)?" Этот вопрос сегодня остро стоит не только перед банками и финтех-компаниями, но и перед промышленными, торговыми, сервисными и государственными организациями. 💡Если такие вопросы возникают и у вас, приглашаем на вебинар от Диасофт и Ассоциации ФинТех (АФТ) на тему "Digital Q.DataBase: современный путь перехода с MS SQL Server и Oracle". 10 марта в 12:00 эксперты расскажут, как Digital Q.DataBase помогает перенести промышленные решения с MS SQL Server и Oracle, сохранив привычную логику и SQL-код. Они также представят новые возможности СУБД и расскажут практический кейс (историю успеха!) 🚀 💌Принимайте приглашение и регистрируйтесь по ссылке! #реклама О рекламодателе

17 719

❤️ Stepik SQL — практический курс с примерами запросов и упражнениями! Этот репозиторий содержит структурированные задания, схемы баз данных и примеры SQL-запросов из курса на Stepik. Материалы охватывают работу с таблицами, фильтрацию, JOIN, группировки, агрегаты и другие ключевые темы языка, с акцентом на практику. Отличный ресурс для тех, кто хочет закрепить теорию через задачи.

Оставляю ссылочку: GitHub 📱

➡️ SQL Ready | #репозиторий

17 719

Анти-JOIN — как корректно выбирать строки без связанных записей! Частая задача в SQL — найти строки, для которых отсутствуют связанные записи в другой таблице. Это классический anti-join. Например, нужно получить клиентов, которые ни разу не сделали заказ. Таблицы:

customers(id, name)
orders(id, customer_id, created_at)

LEFT JOIN + IS NULL:

SELECT c.id, c.name
FROM customers c
LEFT JOIN orders o  
  ON o.customer_id = c.id
WHERE o.id IS NULL;

LEFT JOIN возвращает всех клиентов. Если совпадений нет, поля из orders становятся NULL, и фильтр оставляет только клиентов без заказов. Проверять нужно гарантированно NOT NULL колонку правой таблицы (обычно PK, например o.id), иначе возможны логические ошибки. NOT EXISTS (предпочтительно):

SELECT c.id, c.name
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.customer_id = c.id
);

Запрос напрямую выражает отсутствие строк. В простом случае он эквивалентен LEFT JOIN, но лучше отражает намерение, устойчив к NULL в подзапросе и часто даёт более предсказуемый план при усложнении условий. Почему не NOT IN:

SELECT c.id, c.name
FROM customers c
WHERE c.id NOT IN (
    SELECT customer_id
    FROM orders
);

Если подзапрос возвращает хотя бы один NULL, результат может стать пустым из-за трёхзначной логики SQL. Использовать этот вариант безопасно только при гарантированном NOT NULL в orders.customer_id. Нюанс с условиями в JOIN:

SELECT c.id
FROM customers c
LEFT JOIN orders o  
  ON o.customer_id = c.id 
 AND o.created_at >= DATE '2026-01-01'
WHERE o.id IS NULL;

Этот запрос ищет клиентов без заказов после указанной даты. Если требуется найти клиентов вообще без заказов, добавлять условия в JOIN нельзя — это меняет бизнес-смысл. В таком случае корректнее использовать NOT EXISTS. 🔥 Минимально необходим индекс orders(customer_id). При частой фильтрации по дате логичен составной индекс (customer_id, created_at). ➡️ SQL Ready | #практика

17 719

👨👨👨👨👨👨👨👨👨👨 Каналы с IT мероприятиями Подписывайся, чтобы не пропустить 🤘 1. IT мероприятия для стажеров и студентов 2. IT мероприятия по РФ 3. IT мероприятия и хакатоны 4. Бесплатные IT мероприятия 5. IT мероприятия онлайн 6. IT мероприятия Москва 7. IT мероприятия Санкт-Петербург

17 719

📂 Напоминалка: как выполняется SQL-запрос в базе данных! Например, когда отправляешь SELECT, UPDATE или другой SQL, СУБД сначала обрабатывает его внутренне, а уже потом выполняет. На схеме — путь запроса: приём — разбор (парсер) — оптимизация — выполнение — доступ к данным — буферы, транзакции и блокировки — чтение/запись (память или диск). Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

17 719

Что же выведет консоль?

Anonymous voting

17 719

17 719

❤️ Мега интересную статью нашёл на Хабре: «DOOMQL: DOOM-подобный многопользовательский шутер на чистом SQL»! В этой статье:

• Показано, как реализовать полноценную игру, от хранения состояния до рендеринга 3D-сцены — средствами одной лишь базы данных;
• Разобрана архитектура, игровой цикл на транзакциях и многопользовательская синхронизация через SQL;
• На реальном проекте демонстрируются неожиданные возможности СУБД далеко за пределами типичных CRUD-задач.

🔊 Продолжайте читать на Habr!

➡️ SQL Ready | #статья

17 719

🖥 Oracle: работа с датой и временем!

Основные функции и приёмы работы с календарными значениями в Oracle: получение текущих даты и времени на стороне БД, вычисление интервалов, смещение по месяцам, усечение до нужной гранулярности, извлечение компонентов даты, а также корректное преобразование строк в DATE и TIMESTAMP. Полезно для отчётов, аналитики, планирования, ETL-процессов и любой логики, связанной с датами и временем.

➡️ SQL Ready | #шпора

17 719

Программисты, это вам 👇 Держите 5 каналов, которые реально помогают изучать программирование и IT с полного нуля: 🖥 Easy Coder — все направления IT. 👩‍💻 Easy Python — всё о Python. 🌐 Easy WebDev — Frontend, Backend. 🔠 Easy InfoSec — ИБ, Хакинг. 🖥 Easy GitHub — лучшее с GitHub. Тонны бесплатной инфы для любого уровня подготовки ✔️

17 719

Дедупликация с приоритетом, оставляем лучшую строку! Когда есть дубликаты по ключу (например, email), нужно сохранить запись с максимальным приоритетом — подтверждённую или самую новую. Таблица: users(id, email, is_verified, created_at) Сначала можно увидеть, какая строка будет считаться главной. Нумеруем строки внутри каждого email по приоритету:

SELECT id, email,
       ROW_NUMBER() OVER (
         PARTITION BY email
         ORDER BY is_verified DESC, created_at DESC
       ) rn
FROM users;

Оконная функция делит строки по email и присваивает номер согласно приоритету, где подтверждённые и более новые записи идут первыми. Оставим только одну запись на email — ту, у которой rn = 1:

SELECT *
FROM (
  SELECT *,
         ROW_NUMBER() OVER (
           PARTITION BY email
           ORDER BY is_verified DESC, created_at DESC
         ) rn
  FROM users
) t
WHERE rn = 1;

Все остальные строки в каждой группе автоматически становятся дублями. В PostgreSQL можно сделать то же самое короче:

SELECT DISTINCT ON (email)
       id, email, is_verified, created_at
FROM users
ORDER BY email, is_verified DESC, created_at DESC;

Здесь ORDER BY фактически задаёт правило выбора победителя внутри каждой группы. СУБД оставит одну строку на email согласно приоритету сортировки. 🔥 Такой приём используют при очистке импортов, объединении источников данных и выборе канонической записи пользователя. ➡️ SQL Ready | #практика

17 719

В России можно посещать IT-мероприятия хоть каждый день: как оффлайн, так и онлайн Но где их находить? Как узнавать о них раньше, чем когда все начнут выкладывать фотографии оттуда? Переходите на канал IT-Мероприятия России. В нём каждый день анонсируются мероприятия со всех городов России 📆 в канале размещаются как онлайн, так и оффлайн мероприятия; 👩‍💻 можно найти ивенты по любому стеку: программирование, frontend-backend разработка, кибербезопасность, дата-аналитика, osint, devops и другие; 🎙 разнообразные форматы мероприятий: митапы с коллегами по цеху, конференции и вебинары с известными опытными специалистами, форумы и олимпиады от важных представителей индустрии и многое другое А чтобы не искать по разным форумам и чатам новости о предстоящих ивентах: 🚀 IT-мероприятия России — подписывайся и будь в курсе всех предстоящих мероприятий!

17 719

Проверка совпадений сразу по нескольким полям одной операцией! Когда нужно сравнить строки по составному ключу, многие пишут условия с AND, которые хуже читаются и сложнее поддерживаются:

u.email = b.email AND u.phone = b.phone

SQL умеет сравнивать кортежи целиком (row value), поэтому несколько колонок можно проверить одним выражением:

(email, phone)

Поддержка зависит от СУБД. Учитывайте поведение NULL и наличие составных индексов, оптимизация не всегда идентична AND. 🔥 Это особенно полезно при фильтрации, дедупликации, проверке попадания в списки, синхронизации таблиц и миграциях данных. ➡️ SQL Ready | #совет