اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
SQL Academy: всё о реляционных БД и SQL
رفتن به کانال در Telegram
По всем вопросам и коммерческим предложениям писать @LadanovNick Купить рекламу: https://telega.in/c/sqlacademyofficial Чат студентов SQL Academy https://t.me/sqlacademyorg
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام SQL Academy: всё о реляционных БД и SQL
کانال SQL Academy: всё о реляционных БД и SQL (@sqlacademyofficial) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 11 356 مشترک است و جایگاه 10 920 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 57 450 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 11 356 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 26 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 170 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 15.08% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 11.53% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 712 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 309 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 16 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند sql, строка, индекс, auto_increment, created_at تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“По всем вопросам и коммерческим предложениям писать @LadanovNick
Купить рекламу: https://telega.in/c/sqlacademyofficial
Чат студентов SQL Academy
https://t.me/sqlacademyorg”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 27 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.
11 356
مشترکین
+624 ساعت
+467 روز
+17030 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+187
در 1 کانالها
مه '26
+235
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+208
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+260
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+432
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+500
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+291
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+357
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+400
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+423
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+385
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+513
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+384
در 0 کانالها
Get PRO
مه '25
+460
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+542
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '25
+506
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+531
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+613
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+402
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+526
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+704
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+3 640
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 27 ژوئن | +2 | |||
| 26 ژوئن | +6 | |||
| 25 ژوئن | +3 | |||
| 24 ژوئن | +8 | |||
| 23 ژوئن | +20 | |||
| 22 ژوئن | +5 | |||
| 21 ژوئن | +6 | |||
| 20 ژوئن | +1 | |||
| 19 ژوئن | +1 | |||
| 18 ژوئن | 0 | |||
| 17 ژوئن | +2 | |||
| 16 ژوئن | +17 | |||
| 15 ژوئن | +5 | |||
| 14 ژوئن | +14 | |||
| 13 ژوئن | +3 | |||
| 12 ژوئن | +5 | |||
| 11 ژوئن | +11 | |||
| 10 ژوئن | +9 | |||
| 09 ژوئن | +2 | |||
| 08 ژوئن | +5 | |||
| 07 ژوئن | +10 | |||
| 06 ژوئن | +11 | |||
| 05 ژوئن | +7 | |||
| 04 ژوئن | +10 | |||
| 03 ژوئن | +9 | |||
| 02 ژوئن | +2 | |||
| 01 ژوئن | +13 |
پستهای کانال
Сможете отличить полезный ИИ-инструмент от очередного хайпа?
29 июня в 20:00 на открытом вебинаре рассмотрим современные ИИ-инструменты для разработчиков и практические сценарии их применения.
В программе:
• разбор решений для ускорения написания и отладки кода;
• демонстрация инструментов генерации кода, тестов и документации;
• кейсы использования LLM в повседневной разработке;
• примеры внедрения ИИ в рабочие процессы и CI/CD-пайплайны.
Вебинар поможет разобраться в возможностях современных ИИ-инструментов, понять, как использовать нейросети для рефакторинга и анализа кода, а также подобрать подходящие решения под свой стек технологий.
Регистрация бесплатный на урок: https://tglink.io/6a441eb66fe4b0?erid=2W5zFGfJQQh
Урок пройдёт в рамках старта курса «ИИ для разработчиков». Плавный старт курса продлится до 13.07.2026.
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
| 2 | 🚀 Поздний JOIN: как ускорить OFFSET на больших данных в 10 раз
Классическая пагинация через OFFSET сильно замедляет базу. Она читает тысячи тяжелых строк целиком только для того, чтобы их отбросить.
📉 В чём проблема
🔹 Представь поиск 100-й страницы в толстой энциклопедии. Вместо оглавления ты читаешь весь текст с первой страницы, пока не дойдёшь до сотой.
🔹 Так же делает база при OFFSET 100000: она собирает с диска все данные (длинные тексты, даты), отсчитывает ненужные сто тысяч строк и просто выбрасывает их. Это огромная трата ресурсов.
🚀 Решение — Поздний JOIN (Deferred Join)
Сначала мы быстро находим нужные идентификаторы, а уже к ним присоединяем полные данные:
SELECT p.*
FROM (
SELECT id FROM products
ORDER BY price
LIMIT 50 OFFSET 100000
) AS sub
JOIN products p ON p.id = sub.id;
⚙️ Как это работает
🔸 Внутренний запрос работает как оглавление. Он бежит только по легкому индексу (цене и id), мгновенно пропуская 100 тысяч записей, и выдает 50 нужных id.
🔸 Внешний JOIN обращается к самой таблице и загружает тяжелые данные только для этих 50 финальных строк.
💡 Этот контринтуитивный трюк спасет твою пагинацию, когда таблица огромная, а отказаться от навигации по номерам страниц нельзя. | 1 493 |
| 3 |  بدون متن... | 2 |
| 4 |  📈 ClickHouse редко работает изолированно — в реальных проектах ему приходится взаимодействовать с базами данных, потоковыми системами, облачными хранилищами и инструментами визуализации. От того, насколько грамотно настроены эти интеграции, зависит скорость загрузки данных, качество аналитики и удобство работы пользователей.
📆 На открытом вебинаре разберём, как интегрировать ClickHouse с популярными внешними системами. Покажем подключение к PostgreSQL, настройку потоковой загрузки данных через Kafka, работу с S3 в качестве хранилища и построение аналитических отчётов в Superset. На практических примерах рассмотрим особенности каждой интеграции и сценарии их использования в современных аналитических платформах.
💡 Открытый вебинар пройдёт 23 июня в 20:00 МСК в преддверии старта курса «ClickHouse для инженеров и архитекторов БД». Участие бесплатное. Зарегистрироваться: https://otus.pw/v4QL/?erid=2W5zFJBiRJZ
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 1 280 |
| 5 |  Бесплатный вебинар «Обзор инфраструктуры Ollama» 23 июня в 20:00 МСК .
Все больше команд разворачивают ИИ-модели внутри своей инфраструктуры, чтобы защитить данные, снизить зависимость от внешних сервисов и сократить расходы на API.
На занятии разберем:
• как устроена платформа Ollama для локального запуска LLM;
• установку и настройку на Linux, macOS и Windows;
• работу с моделями: загрузку, запуск, управление версиями;
• квантизацию и оптимизацию моделей для ограниченных ресурсов.
После урока вы:
• поймете архитектуру Ollama и принципы ее работы;
• сможете развернуть локальную LLM без облачных зависимостей;
• узнаете, как эффективно использовать вычислительные ресурсы и выбирать подходящие модели.
Урок пройдет в рамках «курса ИИ для разработчиков» и будет полезен разработчикам, DevOps-инженерам и всем, кто изучает практическое применение ИИ.
Регистрация: https://tglink.io/ddb03b4af97b0e?erid=2W5zFH1UJVF
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 1 339 |
| 6 |  🔑 UUIDv4 тихо убивает твою базу
UUID удобен: генерируешь на бэке, ключи уникальны, и никто не подсмотрит число заказов, поменяв цифру в URL. Кажется, идеальный Primary Key.
Но обычный UUIDv4 — полностью случайный. А базе это очень не нравится.
⚙️ Почему так
Индексы живут в B-Tree, а дереву нужен порядок.
🔹 BigInt с автоинкрементом → новая запись дописывается в конец. Мгновенно.
🔹UUIDv4 → случайный ID лезет в середину дерева. База рвёт заполненную страницу пополам и перетасовывает данные. Это и есть Page Split.
📉 Что происходит в продакшене
Пока строк пара сотен тысяч — тишина.
На миллионах начинается боль:
🔹тормозят INSERT — CPU занят не записью, а перебалансировкой
фрагментация
🔹индекс пухнет в разы
🔹вымывание кэша — раздутый индекс не лезет в RAM, и база уходит на диск
🚀 Решение — UUIDv7
Отказываться от UUID не нужно. Просто бери седьмую версию.
В начале строки — timestamp (время до миллисекунды), и только потом случайные биты.
🔹 Ключи всегда растут
🔹 Для базы это почти автоинкремент
🔹Записи ложатся в конец, фрагментация исчезает
Скорость вставок остаётся ровной даже на таблицах в десятки гигабайт.
💡 Стартуешь проект? Закладывай UUIDv7 сразу. | 3 374 |
| 7 | 👩💻 Поиск по ключевым словам всё чаще проигрывает реальным пользовательским запросам.
Фразы-ключи требуют уже не совпадения слов, а понимания смысла.
На открытом уроке:
разберём, как построить современную систему семантического поиска для реального e-commerce проекта.
Без абстрактной теории — только практическая работа с базой данных, SQL-запросами, генерацией эмбеддингов и интеграцией ИИ-инфраструктуры.
покажем настройку PostgreSQL и pgvector, работу с Supabase, интеграцию фронтенда на React/Vite и бэкенда на Python,а также подключение ИИ-агента через MCP.
После урока вы сможете проектировать базы данных с поддержкой векторного поиска, работать с текстовыми эмбеддингами и интегрировать современные ИИ-сценарии в реальные продукты.
🗓 Открытый урок пройдёт 4 июня в 20:00 МСК в преддверии старта курса «ИИ для разработчиков». Участие бесплатное.
Подробности и регистрация: https://tglink.io/f047dad90f2545?erid=2W5zFGw93b7
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 1 171 |
| 8 | Уже в среду, 3 июня, Visiology проведёт бесплатный онлайн-эфир о том, как ИИ меняет работу с корпоративной аналитикой после Power BI.
Поговорим о том, как быстрее получать ответы по данным, сокращать ручную отчётность и принимать решения без долгой подготовки дашбордов.
В программе:
— self-service аналитика и ИИ-ассистенты;
— автоматизация отчётов и контроль ключевых метрик;
— сценарии для бизнеса, IT-команд и аналитиков;
— безопасность данных и развитие BI-инфраструктуры.
Эфир будет полезен аналитикам, руководителям и IT-специалистам, которые хотят ускорить работу с данными и сделать аналитику понятнее для бизнеса.
Мероприятие уже скоро!
Участие бесплатное. Количество мест ограничено.
Успейте зарегистрироваться! | 1 103 |
| 9 |  ⚡Когда аналитика разнесена по отдельным системам, бизнес долго ждет данные и платит за лишние кластеры, ETL и серверы.
🐘Postgres Pro AXE — аналитическая СУБД от Postgres Professional на знакомом PostgreSQL. Ускоряет доставку аналитики и снижает TCO на хранение и обработку данных.
✔️До 20 раз быстрее Greenplum
На сложных запросах в тестах ClickBench, TPC-H и TPC-DS.
✔️До 10 раз меньше ресурсов
При сопоставимой нагрузке с MPP-аналогами.
✔️Аналитика ближе к рабочим данным
Postgres Pro AXE работает как отдельная аналитическая СУБД или расширяет Postgres Pro Enterprise аналитическими возможностями на существующих узлах.
✔️Быстрый старт для команды
Знакомый PostgreSQL снижает порог входа для администраторов и разработчиков.
✔️Свобода хранения и BI
Локальный сервер, сетевая шара или S3. Данные — в формате Parquet.
🔗Приходите 28 мая на бесплатный вебинар: покажем, как построить аналитику без зоопарка технологий. | 0 |
| 10 |  CHECK-ограничения в MySQL: валидация прямо в таблице ✅
Когда вы хотите убедиться, что в таблицу попадают только корректные данные — не всегда нужно писать сложную логику в приложении. Иногда достаточно встроенного механизма MySQL: ограничения CHECK.
🔹 Что такое CHECK?
Это правило, которое автоматически проверяет значение в колонке при вставке (INSERT) или обновлении (UPDATE). Если правило нарушено — операция отменяется с ошибкой.
Пример:
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
age INT,
CHECK (age >= 0 AND age <= 120)
);
Теперь нельзя вставить пользователя с возрастом -5 или 999 — MySQL просто не даст это сделать.
Синтаксис CHECK
🔸 Можно добавлять при создании таблицы (CREATE TABLE) или позже (ALTER TABLE).
🔸 Можно использовать AND, OR, арифметику, сравнения, функции (с ограничениями).
🔸 Поддерживается в MySQL 8.0+. В старых версиях CHECK игнорировался (!).
Пример с условием на строку:
CREATE TABLE products (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
category ENUM('book', 'game', 'toy'),
price DECIMAL(10,2),
CHECK (price >= 0)
);
Здесь мы запрещаем отрицательные цены.
Добавление ограничения в существующую таблицу:
ALTER TABLE users
ADD CONSTRAINT chk_age CHECK (age >= 0 AND age <= 120);
Что произойдёт при нарушении?
INSERT INTO users (id, age) VALUES (1, -10);
-- ERROR 3819 (HY000): Check constraint 'chk_age' is violated.
⚠️ Важно помнить:
🔹CHECK срабатывает только для новых данных — старые строки не проверяются.
🔹Если значение NULL, правило обычно не нарушается (NULL считается «неизвестным» и не сравнивается напрямую).
🔹Ошибку можно перехватывать в приложении, чтобы сообщить пользователю.
✅ Когда стоит использовать CHECK:
🔹 Для ограничений: возраст, положительная цена, длина строки, формат (через LIKE или REGEXP).
🔹Когда хотите, чтобы в таблице «по умолчанию» всегда были только корректные данные.
🔹Чтобы упростить валидацию и сделать БД самодостаточной (например, при работе с внешними источниками данных). | 4 859 |
| 11 | 5 ФАТАЛЬНЫХ ОШИБОК В ГРАФИКАХ, КОТОРЫЕ ПОДРЫВАЮТ ДОВЕРИЕ К ВАШЕМУ АНАЛИЗУ
Забирайте гайд с разбором основных ошибок в канале Сделай это красиво. Автор — Алексей Смагин, дата-журналист и аналитик Яндекса.
ГАЙД ПОДОЙДЁТ:
— аналитикам данных и продуктовым аналитикам
— научным сотрудникам и исследователям
— руководителям, которые работают с отчётностью
— всем, кто делает презентации с графиками
Умение анализировать — это круто. Но заказчики не видят вашу работу, они видят итоговые выводы. А от их оформления зависит, оценят ли результат.
Научиться делать графики — это быстро и легко. Достаточно исключить базовые ошибки — и ваша инфографика сразу будет выглядеть профессиональнее.
Подписывайтесь и забирайте гайд в закрепе: @perfectgraphs | 0 |
| 12 |  Кажется, аналитика подошла к моменту больших изменений.
Ещё недавно подготовка отчётов занимала дни: данные собирались вручную, цифры перепроверялись, а бизнес слишком долго ждал ответы. Сегодня искусственный интеллект меняет сам подход к работе с данными — делает аналитику быстрее, проще и доступнее.
3 июня Visiology проведёт большой онлайн-эфир Cortex LIVE о новом поколении аналитики.
На бесплатном эфире покажут:
— как ускорить получение аналитики
— как сократить объём ручной работы
— как быстрее находить ответы для бизнеса
— как компании уже меняют подход к работе с данными
Без сложной теории — только реальные примеры и практические сценарии.
Если вы работаете с аналитикой, отчётностью или управлением, этот эфир точно стоит посмотреть.
До мероприятия осталось совсем немного времени — успейте зарегистрироваться заранее, чтобы не пропустить эфир. | 0 |
| 13 | 🆓 Ваши SQL-запросы работают, но через месяц их уже сложно прочитать и изменить?
С ростом логики запросы превращаются в набор вложенных подзапросов. Разобраться в них сложно, поддержка занимает время, а любые изменения несут риск сломать результат.
На открытом уроке разберём: как использовать обобщенные табличные выражения (CTE), чтобы писать сложные запросы по шагам.
Покажем, как упростить структуру, сделать код читаемым и работать с иерархиями через рекурсивные CTE.
🗓 Урок проходит в преддверии старта курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков».
Если вы хотите писать SQL, который легко читать и поддерживать — подключайтесь 27 мая в 20:00 МСК.
🔗 Регистрация открыта: https://tglink.io/79c7c811e717c6?erid=2W5zFJEXK6y
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 0 |
| 14 |  +6Больше об CTE по ссылке
https://sql-academy.org/ru/guide/operator-with | 5 227 |
| 15 | Ты аналитик. Ты тащишь на себе дашборды, A/B-тесты и SQL в 10 вкладках.
А при мыслях об автоматизации задач и усилении своих скиллов, осекаешься - повышение квалифкации стоит десятки тысяч.
Больше 60% работодателей уже заложили бюджет на развитие команды в этом году. Просто большинство аналитиков никогда не просят. Потому что не знают, как.
Мы собрали полный гайд:
→ 8 шагов от «хочу прокачаться» до «компания всё оплатила»
→ Готовые обоснования для руководителя
→ Скрипты ответов на возражения
→ Чек-лист перед разговором с HR
Здесь - твоя грамотная заявка на корпоративный грант.
📄 Забирай методичку бесплатно → https://tglink.io/7516d0cb076c3f
Реклама. ООО "АЙТИ РЕЗЮМЕ". ИНН 4025460134. erid: 2W5zFHRhK4D | 0 |
| 16 |  Задача из собеседования (VK, intern-аналитик): медиана зарплат по отделам без MEDIAN 📊
Любимый вопрос на собесах: проверяет понимание оконных функций и аккуратность с чётным/нечётным числом строк.
📋 Схема БД
🔹 employees (id, name, department, salary)
🎯 Формулировка
Посчитать медианную зарплату для каждого отдела. Использовать MEDIAN / PERCENTILE_CONT нельзя — нужно реализовать руками.
📊 Пример данных
id name dept salary
1 Анна IT 80
2 Борис IT 120
3 Вера IT 150
4 Глеб HR 60
5 Дина HR 90
Ожидаемый результат:
dept median
IT 120 ← центр из 3
HR 75 ← (60+90)/2
Разбор
🧠 Что такое медиана на пальцах
🔹 Сортируем зарплаты по возрастанию
🔹 Если строк нечётно — берём центральную
🔹 Если чётно — среднее двух центральных
Для отдела с зарплатами [40, 50, 70, 100] медиана = (50 + 70) / 2 = 60.
1️⃣ Что нам нужно знать про каждую строку
Чтобы найти «центральную» строку в отделе, нужны две вещи:
🔹 её позиция в отсортированном списке внутри отдела
🔹 общее число строк в отделе
Обе задачи решают оконные функции — ROW_NUMBER() и COUNT(*) с PARTITION BY department.
2️⃣ Как найти центральные позиции
Формула для центра:
🔹 FLOOR((cnt + 1) / 2) — нижняя центральная
🔹 CEIL((cnt + 1) / 2) — верхняя центральная
Магия в том, что для нечётного cnt обе формулы дают одну и ту же строку — это и есть единственная центральная. Для чётного — две соседние, которые мы потом усредним.
Проверим на наших данных:
🔹 IT (cnt=3): FLOOR(4/2)=2, CEIL(4/2)=2 → берём строку №2 → зарплата 120 ✅
🔹 HR (cnt=2): FLOOR(3/2)=1, CEIL(3/2)=2 → строки №1 и №2 → (60+90)/2 = 75 ✅
3️⃣ Решение через оконные функции
WITH ranked AS (
SELECT
department,
salary,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY department
ORDER BY salary
) AS rn,
COUNT(*) OVER (PARTITION BY department) AS cnt
FROM employees
)
SELECT
department,
AVG(salary * 1.0) AS median_salary
FROM ranked
WHERE rn IN (FLOOR((cnt + 1) / 2.0), CEIL((cnt + 1) / 2.0))
GROUP BY department;
CTE ranked внутри каждого отдела нумерует сотрудников от самой низкой зарплаты к самой высокой и параллельно считает общее число сотрудников. Внешний запрос оставляет только «центральные» строки и усредняет их.
На что обратить внимание❗️
🔹 Деление на 2.0, а не на 2 — иначе в некоторых БД получим целочисленное деление и логика для чётных отделов поедет
🔹 AVG(salary * 1.0) — та же история, если зарплаты хранятся в INT, без умножения на 1.0 результат округлится до целого
🔹 COUNT(*) посчитает и NULL-зарплаты как строки. Если такое возможно — используйте COUNT(salary) и заранее отфильтруйте WHERE salary IS NOT NULL, иначе ROW_NUMBER поставит NULL в начало и сломает порядок
🎁 Бонус: если PERCENTILE_CONT всё-таки доступен
В PostgreSQL, Oracle, SQL Server задача решается в одну строку:
SELECT
department,
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS median
FROM employees
GROUP BY department;
Но на собесе обычно просят именно «руками» — чтобы проверить, понимаете ли вы, что происходит под капотом 🔍
🎯 Что запомнить
🔹 Медиана руками = ROW_NUMBER + COUNT в одном CTE
🔹 Центральные позиции — FLOOR и CEIL от (cnt+1)/2
🔹 Делим на 2.0, а не на 2 — иначе целочисленное деление всё сломает
🔹 Если в БД есть PERCENTILE_CONT — используйте его; ручная реализация нужна только для собесов и старых MySQL (до 8.0 там вообще нет оконных функций — придётся через переменные) | 0 |
| 17 | ❗️ SQL-запросы со временем превращаются в длинные конструкции: вычисления повторяются, логика расползается по коду, поддерживать запросы становится сложнее.
🚀 Функции SQL позволяют вынести вычисления и бизнес-логику в отдельный блок и использовать их повторно в разных запросах.
🗓 21 апреля в 20:00 МСК на открытом уроке разберём, чем функции отличаются от хранимых процедур, какие виды функций существуют и когда их применять. Покажем разницу между скалярными и табличными функциями, разберём создание функций на примере PostgreSQL и MS SQL Server, а также обсудим влияние функций на производительность запросов. Вы увидите практические примеры использования функций в бизнес-логике и научитесь структурировать SQL-код так, чтобы его было легче поддерживать.
➡️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «SQL для разработчиков и аналитиков». Зарегистрируйтесь и получите доступ к занятию: https://tglink.io/fd3eee7a304976?erid=2W5zFJmmRLM
#реклама
О рекламодателе | 0 |
| 18 |  Один UPDATE — и данных больше нет. Как это починить?
Представьте: прибегает продакт — «Почему у клиента цена 50к? Мы же вчера ставили 40к!» А в базе уже новое значение. Старое затёрто командой UPDATE. Восстановить нельзя. Никак.
Если в проекте есть данные, которые меняются и за которыми нужно следить — цены, статусы, настройки — эта проблема рано или поздно прилетит. Это как редактировать документ без Ctrl+Z — каждое изменение уничтожает предыдущую версию. Для финансовой отчётности и аналитики — катастрофа.
Разберём три способа этого избежать — от простого к мощному.
Как это работает — коротко:
1. Таблица-клон
Rooms → триггер → Rooms_History
2. SYSTEM_TIME
Rooms → база сама ведёт историю
3. JSONB-слепки
Rooms → триггер → JSON-снимок в отдельную таблицу
1️⃣ Вариант 1: Таблица-клон
Самый понятный способ. Рядом с основной таблицей (например, Rooms) создаём её копию — Rooms_History. Каждый раз, когда кто-то меняет строку в основной таблице, автоматический механизм (триггер) сначала сохраняет старую версию строки в копию, и только потом применяет изменение.
Главная боль — Schema Drift. Допустим, разработчик добавил в основную таблицу новую колонку «площадь». Если он забыл добавить эту же колонку в таблицу-клон и обновить триггер — всё ломается. Подходит только там, где структура таблиц не менялась годами и не планирует.
2️⃣ Вариант 2: SYSTEM_TIME — встроенный видеорегистратор
Некоторые современные базы данных умеют вести историю сами, без всяких таблиц-клонов и триггеров. Достаточно один раз включить функцию — и база начнёт запоминать, когда каждая строка появилась и когда изменилась.
После этого можно буквально «заглянуть в прошлое» одной командой:
SELECT * FROM Rooms FOR SYSTEM_TIME AS OF '2026-01-01';
Эта строка говорит: «Покажи мне все комнаты в том виде, в каком они были 1 января 2026 года». Идеально для отладки: можно увидеть точное состояние данных в ту секунду, когда пользователь словил баг. Если нужна серьёзная аналитика и «путешествия во времени» — это лучший выбор.
Но есть нюанс: SYSTEM_TIME поддерживают не все базы данных. В PostgreSQL и MariaDB это работает, а вот в MySQL — нет.
3️⃣ Вариант 3: История через JSONB-слепки
Идея простая: каждый раз, когда строка меняется, мы берём её текущую версию, упаковываем целиком в один JSON-объект и сохраняем в отдельную таблицу. Если комнату не трогали полгода, ни одной новой записи за это время не появится.
Допустим, у комнаты №42 три раза менялась цена. В таблице истории будет:
room snapshot changed_at
42 {"price": 300, "status": "active"} 1 января
42 {"price": 400, "status": "active"} 15 марта
42 {"price": 500, "status": "paused"} 10 апреля
Хотим узнать цену в феврале? Берём последнюю запись до февраля — 300.
Почему JSON, а не обычная таблица-клон? Потому что JSON — это «резиновый» контейнер. Неважно, сколько новых колонок добавили в основную таблицу — JSON примет их все без единого изменения в таблице истории. Та самая проблема Schema Drift из первого варианта здесь просто не существует.
Ложка дёгтя: история раздувает базу
Об этом забывают чаще всего. Если данные меняются часто, таблица истории за полгода легко вырастает до сотен гигабайт.
Проверенная стратегия — разделять данные по «температуре»:
🔹«Горячая» история за последние 3 месяца — живёт в основной базе (PostgreSQL), к ней обращаются постоянно.
🔹 Всё, что старше — уезжает в «холодное» хранилище (ClickHouse, S3). Там место дешевле, а аналитика по миллионам старых строк работает даже быстрее.
Итого, что выбрать:
🔹 Простая система, структура не меняется → Таблица-клон с триггером
🔹 Нужна точная аналитика и «путешествие во времени» → SYSTEM_TIME
🔹 Структура часто меняется, средний масштаб → JSONB-слепки
И в любом случае — заранее решите, куда архивировать историю через год. Потом будет поздно. | 0 |
| 19 | Важная новость на российском ИТ-рынке: анонс национальной бесплатной СУБД для всех отраслей экономики💥
Для этого события Диасофт проведет первую в своей истории конференцию, посвященную промышленной эксплуатации СУБД и архитектуре корпоративных данных – День СУБД 2026.
Два важных факта о Digital Q.DataBase от Диасофт:
🪄 Это СУБД – "полиглот", которая понимает диалекты Oracle, MS SQL и PostgreSQL, без переписывания кода приложений.
🪄 У решения первое место в рейтинге конвергентных СУБД по версии CNews 2025.
Если вам интересна тема систем управления базами данных и нового подхода к их импортозамещению, приходите на наш День СУБД 2026! 💌
21 апреля в Кибердоме:
🟣 топ-менеджеры Диасофт расскажут о Национальной СУБД для обеспечения технологического суверенитета;
🟣 гости станут участниками деловой и музыкальной программы;
🟣 участники события смогут обменяться идеями и мнениями.
Регистрируйтесь по ссылке и до встречи!
#реклама
О рекламодателе | 0 |
| 20 | Проект растет, и быстро искать нужные данные становится все сложнее? Ждем вас на авторском практикуме Дмитрия Кириллова «Разработка корпоративных RAG-систем на PostgreSQL» от ОТУС!
О чём будет эфир:
💾Почему классический поиск и документация перестают работать в сложных системах
💾Что такое RAG-системы и как они устроены
💾Архитектура решения: от данных до ответа пользователю
💾Практика: реализация RAG на базе PostgreSQL
💾Как улучшать качество ответов и снижать галлюцинации
Ведущий: Дмитрий Кириллов — педагог, соучредитель и технический директор одного из крупнейших сервисов онлайн-регистрации бизнеса в России.
🎁Бонусы для участников:
7% скидка на любой курс ОТУС + доступ к бесплатному пробному периоду корпоративной платформы
🎁Подарок - мини-курс по PostgreSQL
Регистрация открыта: https://tglink.io/af4d251c1739d8
Увидимся на эфире!
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFJVxSLy | 0 |
