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.
INSERT INTO ... VALUES ( DEFAULT, ... )
UPDATE ... SET ... = DEFAULT
#SQL #ORACLE
@sqlhubUNION, INTERSECT, EXCEPT)
⏩Common Table Expression, CTE (WITH)
⏩Оконные функции (WINDOW / OVER)
⏩Расширенные возможности агрегатных функций (GROUP BY)
⏩Функции в исходной выборке (FROM)
⏩Соединения (JOIN) и выражения подзапросов
⏩Управление порядком выполнения
📎 Статья
@sqlhub++.
⏩До определенного момента механизм автоинкремента был реализован по-своему в каждой СУБД разными способами. Это создавало проблемы при переходе от одной СУБД к другой и усложняло реализацию программного слоя доступа к базе данных.
⏩Эта функциональность добавлена в стандарт SQL:2003, то есть очень давно. И только в 2018 году PostgreSQL в версии 10 стал его поддерживать. Такой автоинкремент известен под именем GENERATED AS IDENTITY:
CREATE TABLE colors (
-- Одновременное использование и первичного ключа и автогенерации
id bigint PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
name varchar(255)
);
INSERT INTO colors (name) VALUES ('Red'), ('Blue');
SELECT * FROM colors;
-- id name
-- 1 Red
-- 2 Blue
Если удалить запись с id равным двум и вставить еще одну запись, то значением поля id будет 3. Автогенерация не связана с данными в таблице. Это отдельный счетчик, который всегда увеличивается. Так избегаются вероятные коллизии и ошибки, когда один и тот же идентификатор принадлежит сначала одной записи, а потом другой.
⏩Вот его структура из документации:
column_name type GENERATED { ALWAYS | BY DEFAULT } AS IDENTITY[ ( sequence_option ) ]
@sqlhubpostgres или admin?)
⏩Используйте расширения
PostgreSQL — это мощная СУБД. Но и она не может быть универсальной. Не надо полагать, что всё делается штатными средствами PostgreSQL. Так-же не надо пробовать писать свои системы чего-либо.
⏩Храните дататайм в timestamptz
Возьмите за привычку в БД всегда хранить timestampTZ и когда-нибудь Вам скажут большое спасибо за это.
⏩Используйте метрики. Пользуйтесь pg_stat_statements
Так-же рекомендую сразу установить расширения для мониторинга запросов (например pg_stat_statements)
⏩В функциях лучше использовать CTE и длинные запросы, чем временные таблицы
PostgreSQL всегда временные таблицы кладёт на диск, это займёт много времени. Используйте табличные выражения. Да и лучше всё писать одним оператором.
⏩Не делайте секции везде, где только можно
Да да, секции — это круто. Но вот их использовать я бы рекомендовал только в некоторых случаях
⏩Не забывайте делать дополнительную статистику
Да, когда планировщик не так представляет выхлоп — у вас могут получиться очень медленные запросы.
⏩Старайтесь не пихать всё в TOAST
Наверное сразу стоит добавить и тот пункт, что не надо хранить в TOAST ( например json/text с дефолтным параметром хранения ) аналитические данные.
📎 Статья
@sqlhub