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 order_date,
COUNT(*) AS orders
FROM orders
GROUP BY order_date;
Формируем временную таблицу для расчётов:
WITH daily AS (
SELECT order_date,
COUNT(*) AS orders
FROM orders
GROUP BY order_date
)
Вычисляем среднее за 3 дня:
SELECT order_date,
AVG(orders) OVER (
ORDER BY order_date
ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS avg_3days
FROM daily;
Добавляем исходное значение для сравнения:
SELECT order_date,
orders,
ROUND(AVG(orders) OVER (
ORDER BY order_date
ROWS 2 PRECEDING
), 2) AS avg_3days
FROM daily;
🔥 Получаем сглаженную динамику заказов по датам — идеальный инструмент для анализа активности.
➡️ SQL Ready | #практика• Генерируем последовательность дат и временных меток; • Находим “пустые” дни без заказов; • Формируем ежедневный отчёт по активности.Функция, которая превращает SQL в крутой аналитический инструмент. ➡️ SQL Ready | #гайд
NULL часто ломают отчёты и расчёты: сумма, среднее, сортировка — всё сбивается. COALESCE() подставляет первое непустое значение и спасает от ошибок.
Заменим отсутствующие телефоны на понятный текст:
SELECT name, COALESCE(phone, 'не указано') AS phone
FROM customers;
В реальных проектах — незаменимо для расчётов:
SELECT id, total,
total - (total * COALESCE(discount, 0) / 100) AS total_after_discount
FROM orders;
При объединении источников можно задать приоритет данных:
SELECT user_id,
COALESCE(main.email, backup.email, 'unknown@example.com') AS email
FROM main_users AS main
LEFT JOIN backup_users AS backup USING (user_id);
Для аналитики — способ исключить искажения при агрегации:
SELECT region, SUM(COALESCE(sales, 0)) AS total_sales
FROM branches
GROUP BY region;
🔥 COALESCE делает запросы надёжнее, отчёты точнее, а код — чище и короче.
➡️ SQL Ready | #практикаВ этой шпаргалке — ключевые конструкции для построения деревьев и цепочек подчинённости в SQL: рекурсивные запросы, самосоединения и фильтрация уровней. Эти приёмы применяются при моделировании категорий, организационных структур и древовидных меню без сторонних средств.
➡️ SQL Ready | #шпора• Рассчитаем расстояние между пользователями и станциями по координатам; • Найдём ближайшую станцию для каждого пользователя; • Вернём таблицу с названием станции и дистанцией в километрах.В результате получаем инструмент для анализа доступности точек, который легко применить к складам, пунктам выдачи или курьерским зонам. ➡️ SQL Ready | #задача
ALTER TABLE orders
ADD COLUMN total_with_discount NUMERIC(12,2)
GENERATED ALWAYS AS (
((total * (100 - COALESCE(discount, 0))) / 100)::NUMERIC(12,2)
) STORED;
Теперь при вставке всё считается автоматически:
INSERT INTO orders (total, discount) VALUES (500, 10)
RETURNING total, discount, total_with_discount;
-- total=500.00 | discount=10.00 | total_with_discount=450.00
Также можно обновлять скидки массово:
UPDATE orders
SET discount = CASE
WHEN total > 1000 THEN 15
WHEN total > 500 THEN 10
ELSE 5 END;
🔥 SQL сам пересчитает итог — без ручной логики и ошибок округления. Удобно для биллинга, акций и расчёта чеков в реальном времени.
➡️ SQL Ready | #практика• Строим иерархию сотрудников с уровнями вложенности; • Ограничиваем глубину рекурсии для контроля результата; • Формируем дерево категорий с полными путями «каталог > подраздел».Подход, который превращает сложные графы и деревья в один читаемый запрос. ➡️ SQL Ready | #гайд
В этой шпаргалке собраны ключевые команды для работы с инфраструктурой базы данных: создание и удаление схем, построение представлений и управление индексами. Они применяются при проектировании архитектуры, оптимизации запросов и организации чистой структуры данных.
➡️ SQL Ready | #шпора✴️Цифровой дресс-код: фон, который выделяет вас. Создай локальный ML-модуль сегментации видео и генератор персонализированных фонов. ✴️CodeMetrics: метрики, которые помогают расти. Разработай систему автооценки эффективности команд через анализ Git-метрик.Почему стоит участвовать: 🔘Кейс в портфолио и полезная обратная связь от менторов Т1; 🔘Шанс проявить себя, чтобы начать карьеру в одной из крупнейших ИТ-компаний; 🔘Реальный опыт командной работы; 🔘Мерч и атмосфера сильного комьюнити — в Т1 более 5 000 джунов из 580+ вузов России и Беларуси. Регистрация открыта! ➡️ Успей до 21 октября по ссылке. erid: 2Vtzqwmd32u
CASE + агрегатные функции.
Создадим таблицу и данные:
CREATE TABLE Sales (
id INT,
region VARCHAR(20),
amount DECIMAL(10,2)
);
INSERT INTO Sales VALUES
(1, 'North', 100.00),
(2, 'South', 200.00),
(3, 'West', 150.00),
(4, 'North', 120.00);
Пример разворота, CASE выделяет значения по условию, а агрегатная функция сводит их в колонку. Здесь используется MAX, поэтому для North берётся 120 (максимум):
SELECT
MAX(CASE WHEN region = 'North' THEN amount END) AS North,
MAX(CASE WHEN region = 'South' THEN amount END) AS South,
MAX(CASE WHEN region = 'West' THEN amount END) AS West
FROM Sales;
Если нужно посчитать итоги — ставим SUM вместо MAX:
SELECT
SUM(CASE WHEN region = 'North' THEN amount ELSE 0 END) AS North,
SUM(CASE WHEN region = 'South' THEN amount ELSE 0 END) AS South,
SUM(CASE WHEN region = 'West' THEN amount ELSE 0 END) AS West
FROM Sales;
🔥 Приём применяется, когда список колонок известен заранее и нужна статическая отчётная форма.
➡️ SQL Ready | #практика• Считаем количество боёв и побед каждого героя; • Рассчитываем процент побед; • Строим топ-5 персонажей.В итоге получаем инструмент для аналитики боёв и корректировки баланса игры. ➡️ SQL Ready | #задача
CREATE TABLE orders (
order_id INT PRIMARY KEY,
customer_id INT NOT NULL,
total_amount DECIMAL(10,2) NOT NULL CHECK (total_amount >= 0),
status VARCHAR(20) NOT NULL CHECK (status IN ('new', 'pending', 'shipped'))
);
Попытка вставить некорректное значение:
INSERT INTO orders VALUES (1, 101, -500, 'new');
-- ERROR: check constraint violated
Можно добавлять бизнес-правила:
ALTER TABLE orders
ADD CONSTRAINT chk_min_total CHECK (total_amount >= 100);
Но если в таблице уже есть строки с total_amount < 100, СУБД выдаст ошибку.
🔥 Так что, CHECK — это встроенный «охранник» базы, предотвращающий ошибки ещё до попадания данных в аналитику или отчёты.
➡️ SQL Ready | #практика
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
