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 36 030 مشترک است و جایگاه 3 735 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 17 596 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 36 030 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 07 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 60 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -8 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.74% 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 3 511 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 398 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 9 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 08 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.
36 030
مشترکین
-824 ساعت
-527 روز
+6030 روز
آرشیو پست ها
36 029
Выбор между SQL и NoSQL: ACID и CAP, схема и транзакции
https://nuancesprog.ru/p/14796/
@sqlhub
36 029
Пример пошагового решения проблемы производительности на базе Postgres SQL с картинками
https://infostart.ru/1c/articles/1611069/
@sqlhub
36 029
С помощью какого запроса можно получить пользователей, в email которых содержится более двух точек?
36 029
36 029
🚀 Советы по производительности оператора SQL TOP
Оператор TOP используется для ограничения числа строк, которые извлекаются или обновляются в одной или нескольких таблицах. Это ограничение на число строк можно задать как фиксированным значением, так и процентом строк в таблице. Например, следующий запрос вернет первые 10 случайных строк из таблицы Production.
SELECT TOP 10 Name,ProductNumber,SafetyStockLevel FROM Production.Product
Читать дальше
@sqlhub
36 029
⚡️ Аналитика данных с SQL- блог ведущего Дата саентиста, работющего с данными в Uber, одного из авторов🔥 Machine Learning. Материал канала поможет реально вырасти до профессионала по работе с данными и получить самую высокоплачиваю ит-профессию.
1 канал вместо тысячи учебников и курсов, подписывайтесь: 👇👇👇
@data_analysis_ml
36 029
36 029
Что такое SQL-инъекции и как им противостоять
SQL-инъекции (SQL injections, SQLi) — самый хорошо изученный и простой для понимания тип атаки на веб-сайт или веб-приложение. Тем не менее, он странным образом остается весьма распространенным и в наши дни. Организация OWASP (Open Web Application Security Project) упоминает SQL-инъекции в своем документе OWASP Top 10 2017 как угрозу номер один для безопасности веб-приложений, и вряд ли положение сильно изменилось за четыре года.
Читать
@sqlhub
36 029
Поясните разницу между кластерными и некластерными индексами
#вопросы_с_собеседований
Кластерный индекс используется для сортировки данных в строках по их ключевым значениям. Кластерный индекс напоминает телефонный справочник. Мы можем открыть справочник на David (например, в поисках «David, Thompson») и найти информацию обо всех Дэвидах, по порядку. Поскольку данные расположены друг за другом, это помогает выбирать их в запросах с указанием диапазона. Также кластерный индекс имеет отношение к тому, как, собственно, хранятся данные. В таблице может быть только один кластерный индекс.
Некластерный индекс хранит данные в одном месте, а индексы — в другом. Этот индекс имеет указатели на расположение данных. Поскольку индекс не хранится там же, где и данные, для каждой таблицы может существовать много некластерных индексов.
Давайте рассмотрим основные различия между кластерными и некластерными индексами.
@sqlhub
36 029
5 полезных запросов для MS SQL
За 2 года работы с MS SQL у меня накопился перечень из 5 запросов: для поиска, отладки, агрегации и обработки множеств и таблиц.
https://tproger.ru/articles/5-poleznyh-zaprosov-dlja-ms-sql/
@sqlhub
36 029
Колоночные базы данных
#nosql
"Колоночные базы данных позволяют эффективно делать сложные выборки на больших таблицах. Изменение структуры больших таблиц происходит мгновенно, а сжатие данных позволяет сэкономить кучу места. Однако не следует использовать колоночные базы для случаев с обычными выборками по ключу и известными структурами запросов. Для этого лучше подойдут обычные (строчные) СУБД."
Читать
36 029
Библиотеки Python для работы с базами данных и SQL-запросами
1. sqlite3
Библиотека позволяет работать с базами данных SQLite, которые записывают и читают данные с файлов, а значит пользователю не нужно устанавливать сервер для БД, что очень удобно)
2. psycopg2
Модуль для работы с базами данных PostgreSQL. Также позволяет все основные функции с базой данных: работа с таблицами, написание запросов и т.д.
3. mysql-connector-python
Как уже понятно из названия, модуль позволяет подключаться к БД MySQL) Включает в себя все те же функции, что и описанные выше модули. Подробная документация доступна по ссылкам в названии модулей
4. pymssql
Модуль позволяет подключаться к БД Microsoft SQL Server
5. SQLAlchemy
Алхимия при работе с базами данных из python) Библиотека позволяет подключаться к различным БД. Есть множество функций: создание/изменение/удаление таблиц, извлечение/вставка данных, написание запросов, изменение данных. Библиотека позволяет работать с БД с помощью объектно-ориентированного кода, не используя при этом SQL
6. PandaSQL
Модуль позволяет расширить функционал pandas и писать SQL запросы прямо к датафреймам. Как вариант использования модуля с другими библиотеками, после подключения к БД и извлечения данных, к датафрейму можно писать запросы как будто бы к обычной таблице в БД, не используя синтаксис pandas
36 029
Repost from Анализ данных (Data analysis)
Автоматическое масштабирование БД в Kubernetes для MongoDB, MySQL и PostgreSQL
Читать
@data_analysis_ml
