اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science. SQL hub
رفتن به کانال در Telegram
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 35 817 مشترک است و جایگاه 3 821 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 18 102 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 35 817 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 21 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -52 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -20 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.42% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.88% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 658 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 389 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 11 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 22 ژوئن, 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.
35 817
مشترکین
-2024 ساعت
-197 روز
-5230 روز
آرشیو پست ها
35 818
🐘 Функции и хранимые процедуры в SQL: зачем нужны и как применять в реальных примерах
https://proglib.io/p/funkcii-i-hranimye-procedury-v-sql-zachem-nuzhny-i-kak-primenyat-v-realnyh-primerah-2022-10-07
@sqlhub
35 818
⁉️Начните использовать возможности NoSQL БД по максимуму
Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе «NoSQ» от OTUS
⚠️ Практический онлайн-курс «NoSQL» от OTUS посвящен самым популярным решениям: Cassandra, MongoDB, Redis, ClickHouse, Tarantool, Kafka, Neo4j, RabbitMQ и т.д.
📌 РЕЗУЛЬТАТ ОБУЧЕНИЯ:
За пять месяцев вы научитесь уверенно работать с любой NoSQL БД, проектировать систему хранения, индексы, профилировать запросы и обеспечивать оптимальную надежность и производительность.
💻 Приглашаем на бесплатный открытый урок —Профилирование и оптимизация индексов в Elasticsearch, 12 октября в 20:00
https://otus.pw/gYYz/
Время прохождения теста ограниченно 30 минут
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ
https://otus.pw/zf0To/
35 818
Запуск нового проекта Django с базой данных PostgreSQL
https://dev-gang.ru/article/zapusk-novogo-proekta-django-s-bazoi-dannyh-postgresql-cpt21qogeg/
@sqlhub
35 818
🔥 Рефакторинг SQL-запросов
Практически любой разработчик приложений баз данных сталкивается с необходимостью переделки ранее написанных SQL-запросов. При этом обычно преследуются две цели: во-первых – оптимизация времени выполнения запроса, во-вторых – улучшение дизайна запроса. Этот процесс подпадает под определение одной из основных практик экстремального программирования – рефакторинга (улучшения качества кода без изменения его функциональности). Основная масса литературы по рефакторингу посвящена переделке кодов программ, написанных на алгоритмических языках, и касается, как правило, объектно-ориентированных аспектов программирования. Целью данной статьи является попытка описания практики рефакторинга для SELECT-запросов языка SQL.
➡️ Читать дальше
@sqlhub
35 818
Создание схемы в SQLAlchemy ORM
https://pythonru.com/biblioteki/shemy-v-sqlalchemy-orm
@sqlhub
35 818
CRUD-операции в SQLAlchemy ORM
https://pythonru.com/biblioteki/crud-sqlalchemy-orm
@sqlhub
35 818
Агрегаты в БД — зачем, как, а стоит ли?
С течением жизни приложения в его БД накапливается все больше данных. Десктопное оно, SaaS или даже мобильное – неважно, в современном мире почти каждый что-то хранит “у себя”.
Если это какая-то локальная утилита – не страшно, само ее существование у пользователя достаточно ограничено. Но если это что-то вроде нашего СБИС, который накапливает и помогает анализировать операции за все время существования бизнеса, то, по мере его роста, не только операций становится больше, но и понимания, какие именно сводные отчеты помогают в оперативном управлении.
Вот про то, как сделать такие отчеты быстрыми, какие бывают способы их реализации и встречаются “грабли” на этом пути, сегодня и поговорим.
➡️ Читать дальше
@sqlhub
35 818
🔐 КАК ИЗМЕНИТЬ ПАРОЛЬ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ MYSQL
Одной из важных операций при работе с пользователями в СУБД MySQL является смена пароля пользователя. Как правило изменить пароль пользователя может только суперпользователь с именем root. Однако если обычный пользователь наделен полномочиями на смену пароля то он также может это сделать.
В данной статье будет рассмотрено как изменить пароль пользователя MySQL в операционной системе Ubuntu 20.04.
Содержание статьи:
Как сменить пароль пользователя MySQL
Шаг 1. Как узнать версию MySQL
Шаг 2. Вход в консоль MySQL
Шаг 3. Просмотр хостов пользователя
Шаг 4. Смена пароля пользователя при помощи SET PASSWORD
Шаг 5. Смена пароля пользователя при помощи ALTER USER
Шаг 6. Сброс кэша привилегий
Шаг 7. Проверка нового пароля
Выводы
➡️ Читать дальше
@sqlhub
35 818
💻 Типы таблиц в PostgreSQL: clustered, foreign, partitioned и inherited tables
В статье речь пойдёт про кластеризованные, внешние, партицированные и наследуемые таблицы. Посмотрим на примеры их создания, области применения, плюсы и минусы их использования.
Clustered tables — кластеризованные таблицы
Мало кто любит хаос, всем нравится порядок. В рамках реляционных баз данных понятие хаоса тесно переплетено с хранением информации, потому что на протяжении своего жизненного цикла таблица постоянно видоизменяется.
В процессе работы с РСУБД на уровне диска происходит постоянное изменение содержимого таблицы. Например, вы обновили данные и ваша обновлённая строка попала на другую страницу таблицы (тут надо оговориться про FILLFACTOR) с появлением мёртвой записи (dead tuple) в текущей позиции. Затем autovacuum-процесс удалил мёртвую запись, и освободившийся слот заполнился вновь поступившей строкой.
➡️ Читать дальше
@sqlhub
35 818
🔥 Эффективные SQL-запросы. 12 способов переписать запросы SQL для улучшения их производительности.
Я часто работаю в условиях, когда при настройке производительности нет возможности менять индексы или параметры сервера. Я обычно сталкиваюсь с подобными сценариями, когда имею дело с:
Базами данных поставщиков.
“Хрупкими” системами.
Недостаточным местом на диске.
Ограниченным инструментарием/непосредственным анализом.
Возможностями, ограниченными системой безопасности.
Хотя всегда предпочтительней решать проблему производительности в корне, иногда единственным способом, которым я могу воспользоваться для решения проблемы в подобных условиях, является переписывание запросов.
Я решил написать этот краткий пост, потому что хотел бы изначально иметь такой ресурс. Иногда, возможно, в попытках найти способ переписать SQL-запрос данный пост даст толчок вашим творческим идеям.
➡️ Читать дальше
@sqlhub
