SQL Ready | Базы Данных
Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Автор: @energy_it РКН: https://clck.ru/3QREBc Реклама на бирже: https://telega.in/c/sql_ready
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 15 559 suscriptores, ocupando la posición 8 396 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 43 154 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 15 559 suscriptores.
Según los últimos datos del 11 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 56, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 12.41%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.30% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 931 visualizaciones. En el primer día suele acumular 980 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 24.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como sql, строка, user_id, created_at, desc.
📝 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!
Автор: @energy_it
РКН: https://clck.ru/3QREBc
Реклама на бирже: https://telega.in/c/sql_ready”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 12 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.
Шпаргалка по строковым функциям MySQL для повседневной работы. Разбор приёмов вычисления длины строк, извлечения подстрок, поиска значений, управления регистром и правилами сравнения. Полезно для валидации данных, сортировок, фильтрации, миграций и тонкой настройки запросов без изменения схемы БД.
➡️ SQL Ready | #шпораNULL в SQL — не значение, а его отсутствие. Из-за этого любые обычные сравнения с NULL ведут себя не так, как ожидают, и часто ломают фильтрацию.
Таблица:
users(id, email, deleted_at)
Нужно выбрать неудалённых пользователей.
Типичный, но неправильный запрос:
SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at = NULL;
Запрос выполнится, но вернёт 0 строк.
Почему так — SQL выражение:
deleted_at = NULL
никогда не бывает TRUE.
Любое сравнение с NULL (=, <>, <, >) возвращает UNKNOWN, а WHERE пропускает только TRUE.
То же самое с отрицанием:
WHERE deleted_at <> NULL;
Результат — тоже пусто.
Правильный способ — IS NULL:
SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at IS NULL;
И обратное условие:
SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at IS NOT NULL;
IS NULL и IS NOT NULL — всегда возвращают TRUE или FALSE, никогда UNKNOWN.
Частая скрытая ошибка в составных условиях:
WHERE status = 'active'
AND deleted_at <> '2026-01-01'
Если deleted_at равен NULL, всё выражение становится UNKNOWN, и строка отбрасывается, даже если status = 'active'.
Корректная проверка «не удалён»:
WHERE status = 'active'
AND deleted_at IS NULL
Важно помнить про OR:
WHERE role = 'admin'
OR deleted_at IS NULL
Здесь логика работает ожидаемо, потому что IS NULL не возвращает UNKNOWN, а значит выражение может стать TRUE.
🔥 Практические правила: = и <> с NULL не работают в WHERE; любой UNKNOWN в WHERE — строка отбрасывается. Если строка пропала из результата — первым делом проверяй условия с NULL
➡️ SQL Ready | #практикаSELECT и склеивают их UNION ALL:
SELECT country, status, COUNT(*) FROM orders GROUP BY country, status
UNION ALL
SELECT country, NULL, COUNT(*) FROM orders GROUP BY country
UNION ALL
SELECT NULL, NULL, COUNT(*) FROM orders;
GROUPING SETS позволяет описать все нужные уровни агрегации в одном GROUP BY:
GROUP BY GROUPING SETS ((country, status), (country), ())
Каждая скобка - отдельный уровень агрегации. PostgreSQL делает это за один проход по данным, без лишних сканов.
Строка с пустыми скобками () - это глобальный итог. Колонки, которые не участвуют в текущем уровне, приходят как NULL:
(country = NULL, status = NULL)
🔥 Этот приём особенно полезен в отчётах и аналитике, где нужны totals, subtotals и детализация одновременно.
➡️ SQL Ready | #советNULL в SQL — не значение, а его отсутствие. Из-за этого любые обычные сравнения с NULL ведут себя не так, как ожидают, и часто ломают фильтрацию.
Таблица:
users(id, email, deleted_at)
Нужно выбрать неудалённых пользователей.
Типичный, но неправильный запрос:
SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at = NULL;
Запрос выполнится, но вернёт 0 строк.
Почему так — SQL выражение:
deleted_at = NULL
никогда не бывает TRUE.
Любое сравнение с NULL (=, <>, <, >) возвращает UNKNOWN, а WHERE пропускает только TRUE.
То же самое с отрицанием:
WHERE deleted_at <> NULL;
Результат — тоже пусто.
Правильный способ — IS NULL:
SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at IS NULL;
И обратное условие:
SELECT *
FROM users
WHERE deleted_at IS NOT NULL;
IS NULL и IS NOT NULL — всегда возвращают TRUE или FALSE, никогда UNKNOWN.
Частая скрытая ошибка в составных условиях:
WHERE status = 'active'
AND deleted_at <> '2026-01-01'
Если deleted_at равен NULL, всё выражение становится UNKNOWN, и строка отбрасывается, даже если status = 'active'.
Корректная проверка «не удалён»:
WHERE status = 'active'
AND deleted_at IS NULL
Важно помнить про OR:
WHERE role = 'admin'
OR deleted_at IS NULL
Здесь логика работает ожидаемо, потому что IS NULL не возвращает UNKNOWN, а значит выражение может стать TRUE.
🔥 Практические правила: = и <> с NULL не работают в WHERE; любой UNKNOWN в WHERE — строка отбрасывается. Если строка пропала из результата — первым делом проверяй условия с NULL
➡️ SQL Ready | #практикаНе “с понедельника”. Не “когда будет время”. А сейчас.🔥 Мы собрали Telegram-каналы, где только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇 🖥SQL: t.me/databases_tg 🖥 Базы данных: t.me/sqlhub 🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data 🖥 Python: t.me/pythonl 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🖥 C++ t.me/cpluspluc 🖥 Docker: t.me/DevopsDocker 🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥 C#: t.me/csharp_ci 🖥 Java: t.me/javatg 👣 Rust: t.me/rust_code 🤖 Нейросети: t.me/vistehno 💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi 📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.
• Как моделировать версионные данные через valid_from / valid_to; • Как корректно закрывать предыдущую версию и создавать новую; • Как получать актуальное состояние и исторические срезы без дополнительной логики.SCD Type 2 хранит каждое изменение как отдельную версию строки с фиксированным интервалом актуальности. ➡️ SQL Ready | #гайд
Оставляю ссылочку: GitHub 📱➡️ SQL Ready | #репозиторий
LEFT JOIN используют, когда нужно сохранить строки из левой таблицы, даже если в правой нет совпадений. Но одно неверное условие в WHERE — и LEFT JOIN незаметно превращается в INNER JOIN.
Таблицы:
users(id, email)
orders(id, user_id, amount)
Нужно получить всех пользователей и их заказы (если есть):
SELECT
u.id,
u.email,
o.amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id;
Если у пользователя нет заказов, поля из orders будут NULL — это ожидаемое поведение LEFT JOIN.
Теперь типичная ошибка:
SELECT
u.id,
u.email,
o.amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON o.user_id = u.id
WHERE o.amount > 100;
Условие в WHERE отфильтровывает строки, где o.amount IS NULL.
В результате пользователи без заказов исчезают, и запрос фактически работает как INNER JOIN.
Правильный вариант — переносить условия на правую таблицу в ON:
SELECT
u.id,
u.email,
o.amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o
ON o.user_id = u.id
AND o.amount > 100;
Теперь: пользователи без заказов остаются в результате, фильтрация применяется только к связанным строкам orders.
Если же логика действительно требует убрать пользователей без заказов, тогда честнее писать INNER JOIN:
SELECT
u.id,
u.email,
o.amount
FROM users u
JOIN orders o ON o.user_id = u.id
WHERE o.amount > 100;
Так намерение запроса читается однозначно.
🔥 Условия в WHERE применяются после JOIN и могут уничтожить строки с NULL. Условия в ON влияют только на логику связывания таблиц.
➡️ SQL Ready | #практика• Сравним бронирования одного ресурса между собой, не создавая дубликатов; • Проверим пересечение временных интервалов с помощью канонического условия; • Получим список конфликтующих бронирований, которые система должна блокировать.Это базовый инструмент контроля данных в системах бронирования, календарях, слотах доставки и любых сервисах с ограниченными ресурсами. ➡️ SQL Ready | #задача
ROW_NUMBER(), хотя Postgres умеет проще:
SELECT DISTINCT ON (user_id) *
FROM orders
ORDER BY user_id, created_at DESC;
DISTINCT ON оставляет первую строку в рамках группы, а порядок задаётся через ORDER BY:
ORDER BY user_id, created_at DESC
Так первой будет именно самая свежая запись.
Если возможны одинаковые created_at, лучше явно добавить тай-брейкер:
ORDER BY user_id, created_at DESC, id DESC
Если нужно выбрать конкретные поля и избежать SELECT *, просто укажите нужные колонки:
SELECT DISTINCT ON (user_id)
user_id, id, created_at
FROM orders
ORDER BY user_id, created_at DESC, id DESC;
Выражения из DISTINCT ON (...) обязаны быть левым префиксом ORDER BY, иначе Postgres выдаст ошибку.
🔥 Такой запрос часто читается проще, чем ROW_NUMBER(), и при подходящем индексе (user_id, created_at DESC, id DESC) может давать отличный план выполнения.
➡️ SQL Ready | #совет
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
