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 3 839 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 18 139 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 14 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -37 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -16 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.95% 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 3 566 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 13 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 15 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
-1624 ساعت
-447 روز
-3730 روز
آرشیو پست ها
35 835
🐘 Открытый урок для начинающих и опытных разработчиков баз данных, системных администраторов и аналитиков
Тема:
DML: вставка, обновление, удаление, выборка данных в PostgreSQL. Управление данными в PostgreSQL.
Рассмотрим:
- Операции вставки, обновления и удаления данных с использованием SQL-запросов.
- Эффективные методы работы с выборками данных и сложными подзапросами.
- Как обеспечить целостность данных при изменениях в базе.
Спикер Анастасия Чекушина — опытный разработчик и преподаватель, .net developer + lead.
Встречаемся 31 октября в 20:00 мск. Всем участникам дадим скидку на основной курс.
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/tHKn/?erid=LjN8KR85E
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
35 835
🖥 Шпаргалка по SQL JOINS!
🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять!
@sqlhub
35 835
Какие известные фестивали проходят в октябре?
Конечно же OTUS FEST!
Присоединяйтесь к трёхдневному IT-фестивалю.
Вас ждут 9 спикеров, мастер-классы, полезные знакомства и разбор интересных случаев из практики. Мы обсудим темы, которые волнуют IT-индустрию, поделимся технологическими хитростями, ответим на ваши вопросы.
Вы узнаете:
- На что обращать внимание при выборе фреймворков?
- С чего начать импортозамещение в ИБ?
- Как подходить к описанию архитектуры на разных уровнях?
- Как разработать стратегию тестирования, которая действительно работает?
- Чего ждать от революции в большой языковой модели?
- Чем «импортозаместить» Nginx?
- Куда движется российский геймдев?
- Какие важные тренды появились в HR за последние годы?
- Что делать аналитикам, чтобы их не заменил ИИ?
Ждём всех, кто работает с информационными технологиями.
Будет круто.
29, 30, 31 октября: можете выбрать любой удобный день или все три сразу.
Участие бесплатное
Записаться на OTUS FEST - https://otus.pw/FUQl/?erid=LjN8KNoJP
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
35 835
🖥 Использование PostrgreSQL для полнотекстового поиска в приложениях!
💡 Полнотекстовый поиск — это неотъемлемая часть современных приложений, особенно тех, которые работают с большими объемами текстовой информации, будь то блог-платформы, системы управления контентом или новостные агрегаторы. Какое бы приложение вы не разрабатывали, добавление возможностей полнотекстового поиска может значительно улучшить пользовательский опыт. В этой статье мы рассмотрим, какие основные возможности полнотекстового поиска предлагает PostgreSQL, какие преимущества это дает, и приведем примеры запросов
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
35 835
🖥 ChatGPT попросили написать SQL запросы для базы данных магазина. Ответ убил
🌟 Кажется, ии медленно уничтожает человечество...
@sqlhub
35 835
❓ Какая разница между разными видами join?
🔹 (INNER) JOIN — возвращает строки, где значения совпадают в обеих таблицах.
🔹 LEFT (OUTER) JOIN — возвращает все строки из левой таблицы и те, что соответствуют условию из правой таблицы.
🔹 RIGHT (OUTER) JOIN — возвращает все строки из правой таблицы и те, что соответствуют условию из левой таблицы.
🔹 FULL (OUTER) JOIN — возвращает все строки, где есть совпадения в одной из таблиц.
@sqlhub
35 835
🖥 EfCore.SchemaCompare — инструмент для сравнения схем баз данных Entity Framework Core (EF Core). Он позволяет проверять различия между базой данных и миграциями, обеспечивая удобный способ отслеживания изменений в схемах данных
🌟 Этот инструмент может быть полезен для управления версиями баз данных и предотвращения ошибок, связанных с несовпадением структуры данных при разработке приложений на EF Core
▪️GitHub
@sqlhub
35 835
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 9-11 ноября — для продуктовых и аналитиков данных, офер за 3 дня в команды Финтеха и Яндекс Практикума.
Зарегистрироваться
35 835
👣 Greenmask — это инструмент с открытым исходным кодом для маскировки данных, обфускации и логического резервного копирования баз данных PostgreSQL. Он предназначен для анонимизации конфиденциальной информации в дампах баз данных, что делает его полезным для подготовки данных к использованию в непродукционных средах, таких как разработка или тестирование
🔍 Основные возможности:
🌟 Маскирование и анонимизация данных: Обеспечивает защиту конфиденциальных данных при перемещении между различными средами
🌟 Детерминированные преобразователи: Используют хеш-функции для обеспечения повторяемости результатов
🌟 Кроссплатформенность
🌟 Отсутствие состояния и независимость от схемы: Не требует изменений в структуре базы данных и работает с утилитами PostgreSQL, такими как pg_dump и pg_restore
🌟 Параллельная обработка: Ускоряет процессы дампа и восстановления за счет параллельного выполнения задач
🔐 Лицензия: Apache-2.0
▪️Github
@sqlhub
35 835
❓Хотите узнать, как аналитики и разработчики превращают данные в ценные результаты с помощью SQL?
Ждем вас на открытом вебинаре 23 октября в 19:00 мск, где мы разберем:
- как специалисты с разными ролями используют базы данных;
- как их подходы к SQL-запросам отличаются и пересекаются;
- как создать эффективное взаимодействие между аналитиками и разработчиками;
- попробуете написать запросы с разных позиций.
Встречаемся в преддверии старта курса «SQL для разработчиков и аналитиков». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/WW1a/?erid=LjN8KZ1Mf
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
35 835
🖥 postgres-backup-local - это инструмент для создания резервных копий базы данных PostgreSQL в локальной файловой системе с автоматическим переключением между различными копиями.
Он позволяет делать резервные копии сразу нескольких баз данных с одного сервера, указывая их названия через запятую или пробел в переменной окружения POSTGRES_DB.
Также поддерживает выполнение вебхуков до и после выполнения задания, автоматически управляет ротацией и удалением устаревших копий. Инструмент работает под Docker и поддерживает архитектуры Linux: amd64, arm64, arm/v7, s390x, ppc64le.
🖥 GitHub: https://github.com/prodrigestivill/docker-postgres-backup-local
@sqlhub
35 835
Хотите узнать, как использовать Patroni для управления высокодоступными кластерами PostgreSQL?
Ждем вас на открытом вебинаре 24 октября в 20:00 мск, где мы разберем:
- что такое Patroni и как он помогает обеспечить высокую доступность для PostgreSQL;
- основные компоненты и архитектуру Patroni;
- настройку и конфигурацию Patroni для работы с PostgreSQL;
- примеры использования Patroni для управления кластером PostgreSQL;
- практические советы по оптимизации и мониторингу работы кластера.
👨💻🛠👨🏻💻 Урок для DevOps-инженеров, системных администраторов, backend-разработчиков и тимлидов, стремящихся обеспечить высокую доступность PostgreSQL.
Встречаемся в преддверии старта курса «Highload Architect». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
🔴 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/MqAI/?erid=LjN8KZJZB
#реклама
О рекламодателе
35 835
🖥 Эта статья описывает, как создать документацию для базы данных с помощью инструмента DBdocs, используя язык DBML. Она демонстрирует, как автоматически генерировать документацию, что упрощает процесс документирования структуры базы данных
💡 В статье объясняется, как настроить DBML, создать документацию и делиться ею с командой для улучшения понимания структуры данных.
🔗 ссылка: *клик*
@sqlhub
35 835
⚡️ Выпуск СУБД MySQL 9.1.0
Компания Oracle выпустила новую версию MySQL 9.1.0. Теперь сборки MySQL Community Server доступны для всех основных дистрибутивов Linux, FreeBSD, macOS и Windows. Благодаря новой модели выпуска версий, MySQL 9.1 относится к веткам "Innovation".
Эти ветки предназначены для раннего доступа к новым функциям и выпускаются каждые 3 месяца.
Их поддержка прекращается после выхода следующей значительной версии. Планируется выпуск LTS-версии летом следующего года, которая рекомендуется для стабильных внедрений.
После этого будет выпущена новая версия MySQL 10.0.
Что нового в MySQL 9.1?
- Добавлена поддержка
IF NOT EXISTS в CREATE VIEW, предотвращая ошибки при создании представлений с существующими именами.
- Прекращена загрузка триггеров при операциях чтения, уменьшая потребление памяти и нагрузку на CPU. Триггеры теперь загружаются только при модификациях данных.
- Расширен вывод EXPLAIN, включающий информацию о многодиапазонном чтении и полуобъединении.
- Обеспечено атомарное выполнение операций CREATE DATABASE и DROP DATABASE для защиты от сбоев.
- В JavaScript-хранимых процедурах добавлен тип VECTOR для передачи данных между процедурами.
- Поддержка аутентификации через протокол OpenID Connect.
- Исправлено 27 уязвимостей, включая критическую CVE-2024-5535, вызванную чтением данных вне выделенного буфера в OpenSSL.
@sqlhub35 835
🖥 Базы данных в деталях — полный курс! (2024)
💡 Узнайте все о базах данных в этом курсе, разработанном, чтобы помочь вам понять сложности архитектуры и оптимизации баз данных. От понимания базовых компонентов, таких как управление транзакциями и механизмы хранения, до освоения расширенных методов индексации и изучения внутренней работы SQLite, этот курс снабжает вас знаниями для эффективного управления и оптимизации систем данных
🕞 Продолжительность: 3:41:19
🔗 Ссылка: *клик*
@sqlhub
35 835
Разогреем эту осень на IT Talk by Sber в Омске! ⚡️
24 октября эксперты Сбера расскажут о сложных запросах в ClickHouse, импортозамещении технологических стеков и инструментах бизнес-аналитики.
Спикеры и темы:
✅ Григорий Пилипейко, Senior Data-инженер – «Clickhouse и сложные запросы»
✅ Светлана Ромашева, Senior Data-инженер – «Импортозамещение инструментов Business Intelligence на примере управленческой отчётности»
✅ Александр Ткаченко, руководитель направления – «Как мы делали Корпоративный Портал, а получилась WEB-платформа "СРЕДА" для разработчиков и бизнеса».
Митап будет интересен всем без исключения, а особенно инженерам данных, владельцам продуктов и DB-инженерам.
Если это ты, то регистрируйся здесь!💚
35 835
⚡️ Marimo — это реактивный ноутбук на Python, который теперь поддерживает SQL.
Вот его основные возможности:
▪️Запуск одной ячейки приводит к автоматическому запуску всех зависимых ячеек.
▪️Вы можете запускать свои ноутбуки как скрипты Python, параметры которых задаются через аргументы командной строки.
▪️Встроенная поддержка SQL и удобная панель для работы с данными делают Marimo мощным инструментом для анализа информации.
▪️Ноутбуки Marimo сохраняются в формате .py, что позволяет легко управлять версиями через Git.
Важно отметить, что поддержка SQL была добавлена недавно. Это позволяет вам писать запросы и получать результаты в виде датафреймов.
pip install marimo && marimo tutorial intro
🔗 Ссылка
@sqlhub35 835
Бизнесу данные нужны как воздух📊
На их основе компании принимают важные стратегические решения. Поэтому специалисты, которые собирают, обрабатывают и анализируют данные, всегда востребованы.
Таких профессионалов готовят на курсе «Аналитик данных» от МФТИ и Нетологии. За 10 месяцев вы получите фундаментальные знания, актуальные навыки и кейсы в портфолио.
Вы научитесь:
- использовать Python для анализа данных;
- применять методы ИИ в своих задачах;
- работать с базами данных;
- визуализировать данные.
После обучения получите дипломы о профессиональной переподготовке от МФТИ и Нетологии. Центр развития карьеры поможет с трудоустройством, резюме и портфолио.
Освойте профессию на стыке IT и бизнеса
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5zBiKfv
35 835
🖥 Как Uber интегрировал SQL в свой чат
Блог Uber Engineering опубликовал статью о том, как компания внедрила функцию преобразования текста в SQL в своем чат-интерфейсе.
Эта функция включает в себя использование технологий NLP (natural language processing) для понимания запросов пользователей и последующего генерирования соответствующих SQL-запросов.
Uber добавил множество дополнительных функций, таких как автоматические подсказки таблиц и параметров, из которых пользователь может выбрать нужные данные для своего запроса. Эти улучшения делают процесс взаимодействия с базой данных через чат намного удобнее и проще.
Эта статья подчеркивает инновационный подход компании к улучшению пользовательского опыта и автоматизации рутинных процессов.
https://www.uber.com/en-DE/blog/query-gpt/
@sqlhub
