اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
SQL Ready | Базы Данных
رفتن به کانال در Telegram
Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Автор: @energy_it РКН: https://clck.ru/3QREBc Реклама на бирже: https://telega.in/c/sql_ready
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام SQL Ready | Базы Данных
کانال SQL Ready | Базы Данных (@sql_ready) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 15 548 مشترک است و جایگاه 8 399 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 43 153 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 15 548 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 13 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 55 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -4 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 11.74% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.25% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 826 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 971 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 22 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند sql, строка, user_id, created_at, desc تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Авторский канал про Базы Данных и SQL
Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки.
Информация ежедневно пополняется!
Автор: @energy_it
РКН: https://clck.ru/3QREBc
Реклама на бирже: https://telega.in/c/sql_ready”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 14 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.
15 548
مشترکین
-424 ساعت
-127 روز
+5530 روز
آرشیو پست ها
15 546
+4
🖥 Senior Data Analyst — канал для тех, кто действительно работает с данными
SQL, Python, pandas, GPT — только практичные приёмы, без воды и магии.
Разборы, визуализации, немного иронии и всё, что ускоряет аналитику.
➡️ Подписывайся: t.me/senior_data_analyst
15 546
ALL и ANY в SQL — учимся использовать для сравнения с подзапросами!
Эти операторы предназначены для сравнения результатов одного
SELECT с результатами второго SELECT из подзапроса, что может быть удобно в некоторых случаях: если подзапрос возвращает небольшое количество строк или когда нужно сравнить значение хотя бы с одним значением из подзапроса.
Представим, что нам нужно найти все продукты, цена которых выше, чем цена любого продукта в категории Discount:
SELECT product, price
FROM products
WHERE price > ALL (SELECT price FROM products WHERE category = 'Discount');SELECT DISTINCT customer_id
FROM orders
WHERE product_id = ANY (SELECT product_id FROM products WHERE price > 1000);SELECT DISTINCT customer_id
FROM orders
WHERE product_id = ANY (SELECT product_id FROM products WHERE category = 'Electronics');ALL и ANY возможно только с подзапросами и может быть неэффективным, если подзапрос возвращает большое количество строк.
➡️ SQL Ready | #практика15 546
🥇 Пройди ЛЮБОЕ собеседование!
Большая база вопросов с реальных собеседований:
→ Тинькофф, Авито, Сбер, Озон, Яндекс, VK и еще 100+ компаний
→ 20+ направлений: Frontend, Backend, DevOps, QA, Mobile и другие
→ 60+ технологий: React, Python, Docker, Git, Java, Go, JavaScript и не только
Выбирай направление:
👩💻 C# 🤖 ML Engineer
👩💻 C/C++ 🖥 Data Science
👩💻 Java 👩💻 Python
🖥 PHP 👩💻 Frontend
👣 Rust 👣 Golang
👩💻 Node.js 💻 DevOps
👩💻 QA 👩💻 Android
👩💻 iOS 👩💻 Game Dev
🖥 Общее IT 👨💻 Вакансии
База обновляется еженедельно — всегда актуальные вопросы с последних собеседований.
💸 Хочешь оффер в Big Tech? Готовься с нами!
15 546
15 546
+4
🖥 Завез вам шпаргалку по регулярочкам в SQL: оператор REGEXP для точечного поиска по шаблону!
REGEXP — инструмент, который удобно использовать, если требуется сложный и гибкий поиск по шаблону. Например, поиск по нескольким условиям или использование специальных символов и диапазонов.
➡ SQL Ready | #шпора15 546
«Вместо философии учил Java, вместо доты — Python. Через 3 месяца нашёл работу с зп 90к»
Думаете, повезло?
Уверен, что так сможет каждый — потому что эти языки востребованы (70% программ и сервисов работают на них) и просты в усвоении (за 3 месяца можно выйти на достойный уровень без напряга).
А вот и каналы, где нашёл всю инфу. Её грамотно собрали, даже сложные темы изучаются легко:
Java (теория)
Java (практика)
Python
Уже через месяц сможете писать простеньких ботов для телеги и продавать по 5-7к, кайф же 🥰
15 546
+4
🖥 INSERT ON CONFLICT — решаем конфликты элегантно!
INSERT ON CONFLICT очень полезен в случаях, когда нужно вставить новую запись в таблицу, но если запись с таким же уникальным ключом уже существует — нужно обновить эту запись.
Следует использовать:
• Для сокращения запросов — когда вместо двух запросов (SELECT + INSERT/UPDATE) нужно выполнить только один. • Для оптимизации — производительности и минимизации количества запросов к базе данных. • Для конкурентный доступа — когда нужно избежать проблем с конкурентным доступом.🔥 — если узнал новое 🤝 — если уже пользовался ➡ SQL Ready | #гайд
15 546
💥 Хочешь расти в IT, но информационный шум тормозит?
ITCamp - канал синьера, который расскажет тебе, почему одни айтишники богатые, а другие бедные. Здесь тебя ждет море авторского контента:
— Обучение Linux, JS, Python, C/C++, Java, HTML/CSS, С#, SQL, GO, PHP
— Как превратить пет проект в стартап на 1 000 000$?
— Как новичку пройти на мидла и не вылететь после испыта?
Такому не учат на «курсах». Подписывайся — @itcamp_tg
15 546
SQL Murder Mystery — это интерактивная игра, в которой нужно использовать SQL-запросы для расследования виртуального убийства.
Игрокам предоставляется доступ к базе данных с информацией о преступлении, и они должны применять свои навыки работы с SQL для поиска улик, анализа данных и выявления преступника.📌 Ссылочка: mystery.knightlab ➡️ SQL Ready | #ресурс
15 546
Materialized Views — решение для сложных аналитических запросов!
Материализованные представления — это отдельная структура, скажем с данными о продажах за последний месяц, использование которой позволяет разгрузить основную таблицу и значительно ускорить сложные аналитические запросы.
Синтаксис создания представления:
CREATE MATERIALIZED VIEW daily_sales_summary ASSELECT
DATE_TRUNC('day', order_date) AS sale_day,
SUM(amount) AS total_sales
FROM ordersWHERE created_at > NOW - INTERVAL '30 days'DATE_TRUNC используем для округления момента продажи до дня, чтобы затем группировать продажи по дням:
GROUP BY DATE_TRUNC('day', order_date);REFRESH MATERIALIZED VIEW daily_sales_summary;Materialized views физически сохраняются на диске и занимают место. Используйте этот инструмент, если ваши аналитические запросы действительно сложные и выполняются медленно.
➡ SQL Ready | #практика15 546
Я пожалею об этом, но ладно...
В общем сливаю вам самый топовый источник слитых курсов, бесплатных книг, программ, лучших шпаргалок для разработчиков.
Если после этого не сможешь стать Сениором, то ты безнадежен!
Вот ссылка - https://t.me/+VHZ7JQpy8FU0OTUy
15 546
😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ:
Python:
https://t.me/+p3Xjk1JM6-RhMDYy
Программирование:
https://t.me/+mF35K2cer3VhNzMy
Графика и дизайн:
https://t.me/+VU3Y96_H5Xs0Y2Vi
Frontend и Web:
https://t.me/+RE1oXzjJznExYTBi
