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 15 549 suscriptores, ocupando la posición 8 397 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 43 185 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 15 549 suscriptores.
Según los últimos datos del 12 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 53, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 11.96%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.22% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 860 visualizaciones. En el primer día suele acumular 967 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, 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 13 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.
SELECT user_id, email, created_at
FROM users
WHERE user_id IS NULL
OR email IS NULL;
Проверяем дубликаты по уникальному полю и сразу классифицируем их:
SELECT email, COUNT(*) AS cnt,
CASE WHEN COUNT(*)>1 THEN 'Duplicate' ELSE 'Unique' END AS status
FROM users
GROUP BY email;
Ищем аномалии в числовых полях (например, сумма заказа < 0):
SELECT order_id, total_amount
FROM orders
WHERE total_amount < 0;
🔥 Это позволяет отслеживать качество данных, предотвращать ошибки аналитики и готовить отчёты для команды разработки.
➡️ SQL Ready | #практикаВ этой шпаргалке собраны основные техники разбиения данных на сегменты для ускорения запросов, оптимизации хранения и упрощения работы с большими объёмами информации. Методы подойдут для аналитических систем и высоконагруженных БД.
➡️ SQL Ready | #шпораJOIN объединяет данные из двух таблиц, а WHERE отфильтровывает строки по условию.
На картинке — полный порядок выполнения частей SQL-запроса, который важно помнить при работе с базами данных.
Сохрани, чтобы не забыть!
➡️ SQL Ready | #ресурс• Находим дату последней продажи (Recency). • Считаем количество покупок (Frequency). • Подсчитываем общую выручку (Monetary). • Присваиваем ранги и выделяем топ «горячих» товаров.Это позволяет сосредоточиться на действительно важных позициях, усиливать маркетинг и держать ассортимент в выигрышной форме. ➡️ SQL Ready | #задача
DISTINCT 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 | #практикаipconfig показывает текущую сетевую конфигурацию, а ping помогает проверить соединение с сервером.
На картинке — 15 базовых команд, которые пригодятся для диагностики и настройки сети в Windows.
Сохрани, чтобы не забыть!
➡️ SQL Ready | #ресурсexists — не считает количество и не загружает все данные, а сразу останавливается при первом совпадении — это часто быстрее, чем join или count.
В этом гайде:
• Проверка наличия связанных записей. • Поиск «отсутствующих» значений через NOT EXISTS. • Проверка с дополнительными условиями.Инструмент часто даёт выигрыш в скорости, когда важен только факт наличия данных, а не их количество или детали. ➡️ SQL Ready | #гайд
Эта шпаргалка собрала ключевые методы, которые позволяют не просто сравнивать даты, а точно извлекать нужные части, округлять по нужному уровню, форматировать для отчётов и рассчитывать интервалы в удобной форме.
➡️ SQL Ready | #шпора• Считаем выручку по каждому товару. • Находим долю и нарастающий итог по продажам. • Присваиваем класс A / B / C в зависимости от вклада в общую выручку.Помогает фокусироваться на товарах, которые приносят максимум прибыли, и оптимизировать складские запасы. ➡️ SQL Ready | #задача
CASE WHEN прямо внутри агрегатов.
В этом гайде:
• Как суммировать значения по нужному статусу. • Как посчитать количество подходящих строк. • Как записать несколько условий в одном запросе.Такой приём делает SQL-запросы легче читаемыми — особенно в рабочих отчётах. ➡️ SQL Ready | #гайд
SELECT
registration_date,
COUNT(*) AS new_users
FROM users
GROUP BY registration_date
ORDER BY registration_date;
Теперь добавим накопительный итог — общее количество пользователей к каждой дате:
SELECT
registration_date,
COUNT(*) AS new_users,
SUM(COUNT(*)) OVER (ORDER BY registration_date) AS total_users
FROM users
GROUP BY registration_date
ORDER BY registration_date;
Посчитаем, какой процент от общего числа составляют новые пользователи каждого дня:
SELECT
registration_date,
ROUND(100.0 * COUNT(*) / SUM(COUNT(*)) OVER (), 2) AS percent_total
FROM users
GROUP BY registration_date
ORDER BY registration_date;
🔥 Такой запрос удобно использовать для дашбордов, отчетов и анализа маркетинговых кампаний.
➡️ SQL Ready | #практика
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
