SQL Portal | Базы Данных

رفتن به کانال در Telegram

Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир баз данных Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3H4Wo3

نمایش بیشتر

شبکه:IT Portal روسيا47 292 فناوری و برنامه‌ها9 020...

📈 تحلیل کانال تلگرام SQL Portal | Базы Данных

کانال SQL Portal | Базы Данных (@sqlportal) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 13 766 مشترک است و جایگاه 9 020 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 47 292 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 13 766 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 03 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -148 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -3 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.81% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.65% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 076 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 640 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 است.
علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند строка, sql, индекс, postgres, колонка تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир баз данных Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3H4Wo3”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 04 سپتامبر, 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.

13 766

مشترکین

-324 ساعت

-487 روز

-14830 روز

1 076

نمایش های پست

~ 64024 ساعت

~ 75948 ساعت

7.81%

نرخ مشارکت

~ 2

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

13 766

Мёд по Git: шпаргалка которая закрывает 90% задач Нашёл мощную cheat sheet по Git всё самое нужное на нескольких страницах: инициализация, коммиты, ветки, merge, diff, stash, rebase и работа с удалёнными репозиториями Особенно удобно, что показаны не только команды, но и как всё двигается внутри Git: staging area, история коммитов, ветки и их слияние Сохраняем PDF за лайк ❤️ 👉 @SQLPortal

13 766

Интерактивные дорожные карты Когда новички заходят в IT они часто теряются в океане технологий Платформа призвана решить проблему и предлагает понятные визуальные карты обучения, составленные экспертами и сообществом. Здесь можно отследить свой прогресс, найти лучшие источники и понять что реально стоит учить в 2025 Забирай пригодится 🪑 👉 @SQLPortal

13 766

Игра в SQL кальмара от DataLemur Интерактивная игра для прокачки SQL-навыков. Выполняешь реальные задачки в формате интервью и тут же проверяешь результат. Подойдёт всем, кто хочет практиковать SQL с пользой. 👉 @SQLPortal

13 766

Варианты:

Anonymous voting

13 766

Вопрос по SQL: Что вернёт этот запрос? 👉 @SQLPortal

13 766

Новичкам в Postgres — разберитесь с основами создания таблиц: первичные ключи, внешние ключи и типы данных, всё это в oбучающем гайде -- https://www.crunchydata.com/developers/playground/postgres-tutorial-create-tables 👉 @SQLPortal

13 766

Основные команды SQL в одной таблице. 👉 @SQLPortal

13 766

Всегда используйте подготовленные выражения, чтобы предотвратить SQL-инъекции. Вот пример кода, который делает вашу программу уязвимой к малым атакам:

user_input = request.form['username']
query = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{user_input}'"
cursor.execute(query)

Когда вы пишете код таким образом, опасность заключается в том, как формируется SQL-запрос до того, как он попадет в базу данных. Прежде чем база данных увидит запрос, Python вставляет ввод пользователя напрямую в SQL-строку. База данных получает уже готовое SQL-выражение и просто выполняет его. У базы данных нет способа понять, какая часть — это данные, а какая — SQL-логика. Риск в том, что данные могут изменить логику программы. Когда вы используете подготовленные выражения:

user_input = request.form['username']
query = "SELECT * FROM users WHERE username = ?"
cursor.execute(query, (user_input,))

Вы отделяете SQL-запрос от входных данных. Вместо того чтобы вставлять значения прямо в строку запроса, вы разделяете SQL-логику и ввод пользователя. Теперь база данных воспринимает ввод как данные, а не как выполняемый SQL-код. Вот в чем заключается суть защиты. 👉 @SQLPortal

13 766

Сравнительное руководство по работе с данными Знаешь SQL и хочешь понять, как делать то же самое в Pandas? Это руководство покажет как привычные SQL-запросы выглядят в мире Python. 👉 @SQLPortal

13 766

Отличный ресурс по паттернам проектирования с примерами на популярных языках Собраны все основные паттерны проектирования с примерами кода, схемами и краткими объяснениями. Удобно для повторения, обучения или собеседований 👍 👉 @SQLPortal

13 766

Сначала не понял, потом как понял 😲 👉 @SQLPortal

13 766

Грокаем алгоритмы в «alg0dev» Нашёл сервис который превращает сложные алгоритмы в наглядное шоу: сортировки, графы и поиск оживают прямо на экране Каждый шаг здесь визуализирован и синхронизирован с кодом его можно остановить, прокрутить и разобраться, что происходит под капотом. 👉 @SQLPortal

13 766

Мощная подборка из 30 статей по системному дизайну Коротко, по делу, с примерами и кодом. Сокровищница если хочешь прокачать базу или освежить знания. Забираем в закладки:

1. Что такое API 2. Что такое вебхуки 3. REST vs GraphQL 4. Что такое API Gateway 5. Балансировщики нагрузки 6. Алгоритмы балансировки нагрузки 7. Прокси vs Обратный прокси 8. Что такое масштабируемость 9. Что такое доступность 10. Как избежать единой точки отказа (SPOF) 11. Объяснение теоремы CAP 12. 15 типов баз данных и когда их использовать 13. 7 ключевых различий между SQL и NoSQL 14. Что такое ACID-транзакции 15. Подробное руководство по индексам в базах данных 16. Шардинг vs Партиционирование 17. Объяснение последовательного хеширования 18. CDC (Change Data Capture) 19. Кэширование 20. Топ-5 стратегий кэширования 21. 7 стратегий вытеснения кэша 22. CDN 23. Алгоритмы ограничения скорости 24. Очереди сообщений 25. Фильтры Блума 26. Идемпотентность в распределённых системах 27. Конкурентность vs Параллелизм 28. Stateful vs Stateless 29. Long Polling vs WebSockets 30. Пакетная (batch) vs потоковая (stream) обработка данных

👉 @SQLPortal

13 766

Варианты

Anonymous voting

13 766

Вопрос по SQL: COALESCE и NULLIF Что вернёт этот запрос? 👉 @SQLPortal

13 766

5000+ бесплатных проектов Python, JavaScript, Go, Rust, Java, C/C++ и другим технологиям для обучения через практику. 270+ тыс. звёзд на GitHub и регулярные обновления. 👉 @SQLPortal

13 766

Шпаргалка по проектированию веб систем System Design 101 Подробное руководство по архитектуре веб‑сервисов, которое обязательно стоит сохранить. Это перевод статьи от ByteByteGo опубликованный на Хабре Сохраняем за лайк ❤️ 👉 @SQLPortal

13 766

Нашли мощную open-source платформу для работы с SQL через ИИ — WrenAI WrenAI это Generative BI-платформа, которая позволяет задавать вопросы к данным обычным языком. Сервис автоматически генерирует SQL-запросы, строит визуализации и учитывает бизнес-контекст, а не просто угадывает структуру таблиц. Что умеет: • Поддерживает более 20 источников данных, включая PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery и другие. • Генерирует SQL-запросы по описанию на естественном языке и помогает анализировать данные без ручного написания сложных запросов. • Использует семантический слой (Semantic Layer), благодаря которому ИИ понимает связи между таблицами и бизнес-логику, значительно снижая вероятность ошибок при генерации SQL. • Автоматически строит графики, дашборды и отчёты по результатам запросов. • Поддерживает интеграцию с Claude Code, Cursor и другими AI-агентами. • Полностью open-source (Apache 2.0) и может быть развёрнут в собственной инфраструктуре. Если следите за развитием AI + SQL, Text-to-SQL и Generative BI, этот проект определённо стоит добавить в закладки. https://github.com/Canner/WrenAI 👉 @SQLPortal

13 766

Бесплатные курсы по ИИ Data Science и облачным технологиям Платформа от IBM предлагает более 100 бесплатных курсов и проектов по искусственному интеллекту, анализу данных, облачным вычислениям и другим современным технологиям 👦 👉 @SQLPortal

13 766

Шпаргалка по SQL JOIN Если постоянно путаетесь в JOIN, сохраните эту схему — на ней собраны самые популярные варианты объединения таблиц. LEFT JOIN: Возвращает все строки из левой таблицы (T1) и совпадающие строки из правой (T2). Если совпадений нет — значения из T2 будут NULL.

SELECT *
FROM T1
LEFT JOIN T2
ON T1.NAME = T2.NAME;

INNER JOIN: Возвращает только совпадающие записи, присутствующие в обеих таблицах.

SELECT *
FROM T1
INNER JOIN T2
ON T1.NAME = T2.NAME;

RIGHT JOIN: Возвращает все строки из правой таблицы (T2) и совпадающие строки из левой (T1). Если совпадений нет — значения из T1 будут NULL.

SELECT *
FROM T1
RIGHT JOIN T2
ON T1.NAME = T2.NAME;

LEFT JOIN (EXCLUDE T2): Возвращает записи, которые есть только в левой таблице.

SELECT *
FROM T1
LEFT JOIN T2
ON T1.NAME = T2.NAME
WHERE T2.ID IS NULL;

UNION ALL (EXCLUDE INNER): Возвращает записи, которые присутствуют только в одной из таблиц, исключая пересечение.

SELECT *
FROM T1
LEFT JOIN T2
ON T1.NAME = T2.NAME
WHERE T2.ID IS NULL

UNION ALL

SELECT *
FROM T1
RIGHT JOIN T2
ON T1.NAME = T2.NAME
WHERE T1.ID IS NULL;

RIGHT JOIN (EXCLUDE T1): Возвращает записи, которые есть только в правой таблице.

SELECT *
FROM T1
RIGHT JOIN T2
ON T1.NAME = T2.NAME
WHERE T1.ID IS NULL;

FULL OUTER JOIN: Возвращает все записи из обеих таблиц: совпадающие и несовпадающие.

SELECT *
FROM T1
FULL OUTER JOIN T2
ON T1.NAME = T2.NAME;

UNION ALL: Альтернатива FULL OUTER JOIN для СУБД, где он не поддерживается (например, MySQL).

SELECT *
FROM T1
LEFT JOIN T2
ON T1.NAME = T2.NAME

UNION ALL

SELECT *
FROM T1
RIGHT JOIN T2
ON T1.NAME = T2.NAME
WHERE T1.ID IS NULL;

👉 @SQLPortal