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 35 831 مشترک است و جایگاه 3 835 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 18 122 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 35 831 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 15 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -39 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -1 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.64% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.13% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 455 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 480 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 14 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 16 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.
35 831
مشترکین
-124 ساعت
-427 روز
-3930 روز
آرشیو پست ها
35 831
🖥 dbt-core
Громоздкие #SQL запросы трудно читать, понимать и поддерживать.
С помощью dbt вы можете использовать функцию
ref, чтобы разбить длинный SQL-запросы на более мелкие компоненты, делая их более читаемыми и удобными для обслуживания.
-- models/total_order_amount.sql
SELECT
order_id,
customer_id,
SUM(order_amount) AS total_amount
FROM
raw_orders
GROUP BY order_id, customer_idmodels/average_order_amount.sql:
-- models/average_order_amount.sql
SELECT
customer_id,
AVG(total_amount) AS avg_amount
FROM {{ ref('total_order_amount') }}
GROUP BY customer_id
35 831
⚡️ GitHub запускает Copilot Autofix для автоматического устранения ошибок в коде.
▪Инструмент анализирует код и предлагает решения для исправления ошибок, используя ИИ Copilot от GitHub, аналитический движок CodeQL и GPT-4.
▪Бета-тестирование показало, что инструмент сокращает время на поиск и устранение уязвимостей в три раза и более.
▪Например, вручную исправление ошибок XSS обычно занимает три часа, а с помощью Copilot Autofix это удалось сделать за 22 минуты. Время исправления дефектов SQL-инъекций сократилось с 4 часов до 18 минут.
Все это станет доступно бесплатно с сентября 2024 года для всех проектов с открытым исходным кодом, размещенных на платформе.
https://github.blog/news-insights/product-news/secure-code-more-than-three-times-faster-with-copilot-autofix/
@sqlhub
35 831
ТОП-профессия у работодателей сразу после айтишников — аналитик
Искусственный интеллект, большие данные, нейросети — самый сок технологий собрался в сфере аналитики и Data Science. При этом в профессию нередко идут бывшие «гуманитарии».
Разобраться в сфере, направлениях, рабочих задачах и даже написать свой первый SQL-запрос можно на бесплатном курсе Нетологии «Профессии в аналитике: что выбрать».
За 4 занятия вы узнаете:
- Как работает наука о данных — что такое Big Data, искусственный интеллект, машинное обучение.
- Какие инструменты используют аналитики, попробуете написать свой первый код.
- Какие задачи решают разные специалисты, разберёте примеры.
- Как стартовать в аналитике, даже с нуля.
Обо всём этом простым языком расскажут преподаватели со стажем. Начните учиться бесплатно — https://netolo.gy/dqfm
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5x2uDpU
35 831
35 831
ИТ-команда Гринатома ищет разработчика форсайт.
✅ Предстоит участвовать в создании и изменении функциональности системы, выполнять разработки форсайт на основе функциональных спецификаций, проводить тестирования и актуализировать документацию.
✅ Идеальный кандидат знаком с продуктом Форсайт. Аналитическая платформа и языком программирования Fore, умеет писать SQL-запросы, понимает возможности виртуализации данных, а также имеет опыт в формировании модели данных и разработке на макро-языках.
Если это про вас, узнайте о вакансии больше по ссылке (https://sochi.hh.ru/vacancy/99149187).
35 831
🖥 sqlite-vec
Чрезвычайно маленькое и "достаточно быстрое" расширение для векторного поиска SQLite, которое работает в любом месте!
Проект преемник sqlite-vss.
- Храните и запрашивайте float, int8 и двоичные векторы в виртуальных таблицах vec 0.
- Написан на чистом C, без зависимостей, работает везде, где работает SQLite (Linux/ macOS /Windows, в браузере с WASM, Raspberry Pis и т.д.)
- Предварительная фильтрация векторов с rowid В подзапросах (...)
▪ Github
@sqlhub
35 831
🖥 Pgroll - это полезная CLI утилита с открытым исходным кодом, предназначенная для безопасных и обратимых миграций схем для PostgreSQL, которая поддерживает работу с несколькими версиями схем одновременно.
Она способна выполнять сложные операции миграции, гарантируя, что клиентские приложения продолжат функционировать во время обновления схемы базы данных.
Это достигается без блокировки базы данных и позволяет старым и новым версиям схемы работать одновременно, даже при внесении критических изменений. Это устраняет риски, связанные с миграциями схем, и значительно упрощает развертывание клиентских приложений, предоставляя возможность мгновенного отката.
Основные функции Pgroll включают:
- Миграции без простоев (без блокировки базы данных, без критических изменений).
- Поддержка одновременной работы старых и новых версий схемы.
- Автоматическое заполнение столбцов при необходимости.
- Мгновенный откат в случае возникновения проблем во время миграции.
- Работа с существующими схемами, нет необходимости начинать с нуля.
- Совместимость с Postgres 14.0 и более поздними версиями.
- Работа с любым сервисом Postgres (включая RDS и Aurora).
Pgroll написана на языке программирования Go, является кроссплатформенной и не требует внешних зависимостей.
https://github.com/xataio/pgroll
#postgres #migration #базыданных
@sqlhub
35 831
Обрабатывай большие данные в реальном времени с эффективным сочетанием ClickHouse и Kafka
🔹Оптимизируйте производительность ваших решений открытом уроке «Интеграция ClickHouse с Apache Kafka» от Otus. Разберёмся в лучших практиках для оптимизации производительности и управления нагрузкой.
✅ Практика: Настрайка интеграции ClickHouse с Apache Kafka
Урок приурочен курсу «ClickHouse для инженеров и архитекторов БД» от Otus.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/kMJC/?erid=LjN8KQH4P
35 831
35 831
Как увеличить производительность DBaaS в 10 раз?
Selectel запустил базы данных на выделенном облачном сервере — уникальный продукт, аналогов которому нет в России. Вы можете получите готовый к работе кластер облачных баз данных с изолированной на физическом уровне инфраструктурой. Новое решение позволит хранить и обрабатывать базы данных размером до 7 ТБ с производительностью до 1,5 млн IOPS.
Преимущества DBaaS на выделенном облачном сервере:
- Максимальная производительность. Увеличили производительность дисковой подсистемы DBaaS — до 1,5 млн IOPS, пропускную способность — до 7 000 МБ/с.
- Экономическая выгода. В зависимости от конфигурации стоимость нового решения до 47% ниже стандартного DBaaS-сервиса.
- Быстрый запуск. Не нужно самостоятельно подбирать железо, оптимизировать настройки и разворачивать CУБД.
- Безопасность. Изоляция базы данных на уровне физического сервера. Услуга соответствует закону 152-ФЗ (УЗ-1), приказу ФСТЭК № 21, PCI DSS, ISO 27001, 27017, 27018.
Разверните базу данных на выделенном облачном сервере: https://slc.tl/0kzwp
Реклама АО «Селектел». ИНН: 7810962785 Erid: 2VtzqumxLUM
35 831
+1
💻FrostDB — встраиваемая колоночная БД, написанная на Go
Построенная поверх Apache Arrow, FrostDB предоставляет конструктор запросов и различные оптимизаторы (использующие DataFrame-подобные API).
В первую очередь, FrostDB оптимизирована для записи.
FrostDB поддерживает сбрасывание данных во внешнее объектное хранилище типа S3.
🖥 GitHub
@sqlhub
35 831
Как легко и просто администрировать кластеры Apache Ignite и Platform V DataGrid: вебинар от СберТеха
29 августа в 11.00 спикер СберТеха, владелец продукта Илья Степанов познакомит слушателей с инструментом Platform V Grid Center. Гости вебинара узнают, как продукт помогает расширить возможности администрирования кластера. А также – обо всех ключевых особенностях и функциях Platform V Grid Center:
• просмотр и редактирование топологии кластера (baseline topology);
• изменение статуса активации кластера;
• создание и просмотр кэшей;
• работа с SQL-консолью;
• ручное и автоматическое создание снапшотов по расписанию;
• запуск и анализ процедуры согласованности данных (idle verify).
Ждем вас, будет интересно и полезно! Зарегистрироваться на мероприятие.
35 831
+2
💻 Kvrocks — распределенная БД NoSQL, использующая RocksDB в качестве механизма хранения и совместимая с протоколом Redis
Apache Kvrocks — это распределенная key-value БД, которую можно использовать вместо Redis.
Дизайн репликации и хранения был вдохновлен rocksplicator и blackwidow.
Особенности Kvrocks:
— Совместимость с Redis: можно получить доступ к Apache Kvrocks через любой клиент Redis.
— Пространство имен: аналогично Redis
SELECT, но с токеном для каждого пространства имен.
— асинхронная репликация с использованием binlog, как в MySQL.
— поддержка Redis sentinel для аварийного переключения при сбое ведущего или ведомого устройства.
Быстрый старт с Docker:
docker run -it -p 6666:6666 apache/kvrocks --bind 0.0.0.035 831
Хотите узнать, как эффективно хранить и анализировать большие данные в PostgreSQL?
Ждем вас на открытом вебинаре 28 августа в 20:00 мск, где мы разберем:
- как использовать расширения PostgreSQL для работы с временными рядами и распределенной обработкой данных;
- стратегии проектирования схемы и партиционирования таблиц для повышения производительности;
- эффективные методы написания запросов и анализа больших наборов данных;
- интеграцию PostgreSQL с инструментами анализа данных.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок подходит для разработчиков, аналитиков данных и администраторов БД.
Спикер Алексей Железной — Senior Data Engineer.
Встречаемся в преддверии старта курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
🔴 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/Fes6D/?erid=LjN8KadLP
35 831
🖥 introduction-to-sql — введение в SQL бесплатная книга, которая поможет вам освоить основы SQL и начать использовать реляционные базы данных в ваших проектах SysOps, DevOps и другой разработке.
Независимо от того, работаете ли вы инженером DevOps/SysOps, разработчиком или просто увлекаетесь Linux, SQL, скорее всего, понадобится вам на каком-то этапе карьеры.
Это руководство подходит для всех, кто работает разработчиком, системным администратором или инженером DevOps и хочет изучить основы SQL.
▪ GitHub
@sqlhub
35 831
🖥 RavenDB — ACID NoSQL документоориентированная БД
mkdir HelloWorld && cd HelloWorld dotnet new console dotnet add package RavenDB.Client --version 6.0.0-* # изменить Program.cs dotnet restore && dotnet build && dotnet runВообще, RavenDB — довольно известная NoSQL БД; если кто не пробовал — возможно именно RavenDB поможет в вашем кейсе. Особенности RavenDB: — Простота развертывания. Можно использовать как встроенное в проект решение, так Windows service и консольное приложение. — Простота перехода на новую версию. Просто нужно остановить Raven и закинуть новый билд в рабочую папку сервера. В проекте все обходится обновлением NuGet пакета. — Расширяемость. Есть множество возможностей по встраиванию своего функционала на стороне сервера. Можно кастомизировать всё, начиная от триггеров на изменение данных и индексов до создания своих расширений, позволяющих обогатить API сервера. 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub
35 831
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pro_python_code
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
C++ собеседования: t.me/cppsobes
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
35 831
+1
💻Spice — унифицированный интерфейс запросов SQL и портативная среда выполнения для быстрого извлечения данных из любой БД, хранилища данных или озера данных
curl https://install.spiceai.org | /bin/bash
spice init spice_qs
cd spice_qs
spice run