Data Science. SQL hub
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science. SQL hub
کانال Data Science. SQL hub (@sqlhub) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 36 066 مشترک است و جایگاه 3 722 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 17 593 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 36 066 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 02 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 122 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -6 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.02% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.90% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 255 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 408 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 7 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند sql, индекс, postgres, index, sqlite تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“По всем вопросам- @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
РКН: https://vk.cc/cIi9vo
#VRHSZ”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 03 نوامبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
Number Item ------------ 202 Book 202 Cartoon 202 Book 207 Book 205 Elephant 207 Elephant 208 Book 209 Biggy 209 Smoke 203 SmokeНужно сгруппировать по
number и вывести уникальные item для него, наподобие:
202 Book Cartoon 207 Book Elephant 205 Elephant 208 Book 209 Biggy Smoke 203 SmokeКак это можно сделать? ▶️В целом ничего сложного, с этим справится вот такой запрос:
SELECT Number,
group_concat (DISTINCT Item separator ' ')
FROM TABLE
GROUP BY Number
@sqlhubpg_profile/pgpro_pwr — собственно, об этом и идёт речь в видео.
Спикер рассказывает об архитектуре, возможностях, особенностях работы и способах применения этих расширений.
⏩Видео будет интересено всем, кто работает с СУБД Postgres — администраторам баз данных, инженерам нагрузочного тестирования и разработчикам приложений, непосредственно взаимодействующих с базами данных Postgres.
Enjoy)
📎 YouTube
📎 Презентация
@sqlhub/contrib/. Во-вторых, pg_proc.dat является удобной точкой входа для изучения внутренностей PostgreSQL. Также файл бывает полезен, когда вы примерно понимаете, какую функцию ищите, но не знаете ее название.
📎 Статья
@sqlhubSELECT *
FROM table
WHERE property IN ('a','b','c')
или вот этот:
SELECT *
FROM table
WHERE property='a' OR property='b' OR property='c'
▶️Если говорить про абстрактный SQL - никакой разницы нет. Есть много способов попросить достать одни и те же данные. Впрочем, с точки зрения читаемости человеком in явно выигрывает из-за компактности.
А если рассматривать конкретные реализации - то различия могут быть. Например, postgresql строит разные планы для IN и OR:
explain select * from bigtable where id = 1 or id = 3 or id=4;
QUERY PLAN
----------------------------------
Bitmap Heap Scan on bigtable (cost=13.34..25.34 rows=3 width=12)
Recheck Cond: ((id = 1) OR (id = 3) OR (id = 4))
-> BitmapOr (cost=13.34..13.34 rows=3 width=0)
-> Bitmap Index Scan on bigtable_pkey (cost=0.00..4.45 rows=1 width=0)
Index Cond: (id = 1)
-> Bitmap Index Scan on bigtable_pkey (cost=0.00..4.45 rows=1 width=0)
Index Cond: (id = 3)
-> Bitmap Index Scan on bigtable_pkey (cost=0.00..4.45 rows=1 width=0)
Index Cond: (id = 4)
explain select * from bigtable where id in (1,3,4);
QUERY PLAN
----------------------------------
Index Scan using bigtable_pkey on bigtable (cost=0.44..17.37 rows=3 width=12)
Index Cond: (id = ANY ('{1,3,4}'::integer[]))
Как можно заметить, IN был переписан в другую форму и оценён дешевле, чем несколько эквивалентных OR.
Какие-то другие СУБД может быть переписывают оба запроса в идентичное представление, или же переписывают IN в группу OR. Вопросы производительности необходимо рассматривать только в рамках какой-то конкретной реализации.
Вот такие дела
@sqlhubdev/test/prod) и даже на пустой БД, где нет данных (бэкап структуры без данных)
⏩затраты ресурсов зависят только от количества объектов в БД и количества проверок, а не от объема данных или качества приближения тестовых данных и запросов к реальным
⏩статический анализ может быть встроен в CI как элемент повышения качества разработки
Встраивать такого рода проверки в CI — это однозначно полезная практика. Разовая инвестиция в настройку конвейера исключит спектр потенциальных проблем с расхождением данных.
Подробнее об этом тут:
📎 Статья
@sqlhub
heroku pg:backups:capture && heroku pg:backups:download
2️⃣Преобразуйте загруженный файл в SQL-формат с помощью pg_restore:
pg_restore -f mydb.sql latest.dump
Здесь mydb.sql — это конечный файл с вашими данными. До начала работы убедитесь, что у вас установлен Postgres для использования команды pg_restore.
🔘Вот в принципе и всё, больше деталей и похожих кейсов тут
@sqlhub