Data Science. SQL hub

Открыть в 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

Больше

Сеть:Machinelearning Россия17 978 Технологии и приложения3 759...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science. SQL hub

Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 35 808 подписчиков, занимая 3 759 место в категории Технологии и приложения и 17 978 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 35 808 подписчиков.

Согласно последним данным от 13 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -49, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.74%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.76% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 770 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 346 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 11.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как sql, индекс, postgres, index, sqlite.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 14 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

35 808

Подписчики

-224 часа

-57 дней

-4930 день

2 770

Просмотры поста

~ 1 34624 часа

~ 1 59748 часов

7.74%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

35 808

PostgreSQL переписали на Rust с нуля. И это уже не игрушечный прототип. Проект pgrust заявляет, что новая реализация: • проходит 46 066 запросов из regression-тестов PostgreSQL 18.3 • совместима с текущей директорией данных Postgres • запускается в браузере как демо Главная ставка — сделать внутренности PostgreSQL проще для изменений, расширений и оптимизации. Rust даёт безопасность памяти, а AI-assisted development помогает быстрее разбирать и переписывать огромную кодовую базу. Самая дерзкая часть: авторы говорят о WIP-версии, которая пока не опубликована, но якобы даёт до +50% в transactional workloads и до 300x в аналитике. Звучит почти слишком смело, поэтому к цифрам лучше относиться осторожно. Но сама идея мощная: взять одну из самых сложных СУБД в мире и пересобрать её на Rust, сохранив совместимость с PostgreSQL. GitHub: https://github.com/malisper/pgrust

35 808

SQL-задача с подвохом: почему запрос вернёт 0 строк? Есть таблицы:


users
id | name
1  | Anna
2  | Boris
3  | Dima


orders
id | user_id
1  | 1
2  | NULL

Нужно найти пользователей, у которых нет заказов. Кто-то пишет так:


SELECT *
FROM users
WHERE id NOT IN (
    SELECT user_id
    FROM orders
);

Ожидание:


Boris
Dima

Но результат может быть:


0 rows

Подвох в `NULL`. Подзапрос возвращает:


1, NULL

А выражение:


id NOT IN (1, NULL)

превращается в логическую ловушку. SQL не может точно сказать, что id не равен NULL, потому что NULL — это неизвестность. Правильнее так:


SELECT *
FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.user_id = u.id
);

Правило: если в подзапросе может быть NULL, осторожнее с NOT IN. Часто безопаснее использовать NOT EXISTS.

35 808

🔥 Подтверди навыки работы с данными: сертификация Yandex Cloud со скидкой 50% Коллеги, у кого в работе есть Yandex Cloud или кто хочет добавить весомый плюс в резюме — сейчас отличное время. До 25 сентября включительно можно пройти сертификацию со скидкой 50%. Два уровня на выбор — под любой опыт. Что доступно: 1️⃣ Data Engineer — подойдёт, если вы уже работаете с облачной платформой. Проверяют загрузку, обработку, ETL/ELT, оркестрацию и безопасность. Хороший базовый уровень для систематизации знаний. 2️⃣ Lakehouse Data Engineer — продвинутый вариант для тех, кто проектирует решения на архитектуре Lakehouse. Глубже, сложнее, солиднее для резюме. Как проходит экзамен: Онлайн, с прокторингом — запись на камеру, всё честно. Никаких сюрпризов. 📌 Успейте зарегистрироваться до 25.09.2026: 🔗ссылки Потом цена вернётся к обычной — успевайте! 💪

35 808

Hibernate сгенерировал странный SQL, а ты не понимаешь, откуда он взялся? У Vlad Mihalcea есть полезный приём: логировать не только сам SQL-запрос, но и stack trace места, где Hibernate его создал. Для этого используется QueryStackTraceLogger из Hypersistence Utils. Сценарий понятный: * DBA нашёл медленный запрос * в логах видно SQL * рядом видно Java-цепочку вызовов * по stack trace можно выйти на repository, service или controller Это особенно полезно для расследования N+1, слишком частых запросов и тяжёлых SQL, которые внезапно появляются в проде. В Spring Boot это подключается через STATEMENT_INSPECTOR, а затем включается DEBUG-логирование для Hypersistence Utils. Итог: ты видишь не просто “какой SQL тормозит”, а кто именно в коде его породил. https://vladmihalcea.com/source-sql-query-hibernate/

35 808

Repost from Machinelearning

🌟 Контекст в PNG экономит токены до 70% Pxpipe - локальный прокси, который перед отправкой запроса ассистенту превращает куски контекста в картинки. Приём эксплуатирует особенность тарификации - текст стоит примерно один токен за символ, а изображение - фиксированное число токенов, зависящее только от размера в пикселях, а не от объёма текста внутри. На плотном контенте в один визуальный токен удаётся упаковать около 3,1 символа. 🟡Механика Прокси перехватывает запросы к Claude Code и рендерит в PNG самые объёмные и редко меняющиеся блоки (системный промпт, документацию инструментов и старую историю переписки). Свежие сообщения и ответы модели идут обычным текстом.

Пример: около 48 тыс символов системного промпта и документации, которые как текст стоили бы примерно 25 тыс токенов, помещаются на одну PNG-страницу за ≈2700 токенов. На Fable 5 стоимость сессии упала с 42 до 6 долларов.

🟡 Тесты Fable 5 читает такие рендеры практически без потерь (100% на бенчмарке с новыми задачами), а вот Opus 4.7 и 4.8 ошибаются примерно на 7% изображений. GPT 5.5 тоже деградирует на картиночном контексте, поэтому обе модели по умолчанию выключены и включаются вручную. 🟡Плата за экономию в потере точности На методе lossy важные строки вроде хешей и идентификаторов при чтении с картинки могут исказиться. Хуже когда промахи выглядят не как ошибки, а как правдоподобные выдумки.

Зрение модели это не OCR, изображение превращается в патч-эмбеддинги, и там, где пикселей не хватает, языковая модель просто достраивает похожее.

Второй минус - это скорость. PNG-кодирование добавляет задержку из-за использования визуальныго энкодера, что дольше, чем чтение текста. Надеемся, что при массовом распространении такого трюка вендоры не поднимут цены на обработку изображений. 📌Лицензирование: MIT License 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Coding #Pxpipe

35 808

Хотите развиваться в Data Science? Строить ML-продукты для миллионов пользователей? Авито и ведущие вузы страны открывают набор на две совместные магистратуры. Для тех, кто хочет в Data Science — «Прикладное машинное обучение и анализ данных» (МФТИ). Современные ML-подходы, работа с реальными данными Авито, эксперты компании и преподаватели МФТИ. Заявки до 12 июля. Для тех, кто хочет работать над ML-продуктами — «Машинное обучение в цифровом продукте» (НИУ ВШЭ). Полный цикл разработки ML-решений, практические кейсы Авито, преподаватели из индустрии. Заявки до 8 августа. Что объединяет все три программы: эксперты Авито и вузов, реальные бизнес-задачи, сильное профессиональное сообщество и шанс попасть в Авито уже во время обучения. Старт — в сентябре. Выбирайте программу и делайте шаг к карьере в IT вместе с Авито.

35 808

Repost from Machinelearning

📌Claude Code изменил чужую продакшен-базу На GitHub появился любопытный тикет, который (если подтвердится) бьёт по базовой гарантии Антропик - изоляции пользователей друг от друга. В рабочем контексте Claude Code внезапно оказались чужие учётные данные - IP и root открытым текстом от сервера, к которому автор не имеет никакого отношения. 🟡Дальше самое неприятное Ассистент принял чужие креды за легитимные, подключился к серверу по SSH, перечислил Docker-контейнеры и базы PostgreSQL, после чего выполнил миграцию с операциями чтения и записи. Иными словами, ИИ одного пользователя отредактировал базу другого без ведома и согласия владельца. 🟡Причина пока неизвестна В тематических сообществах обсуждают версию сбоя изоляции кэша общих префиксов.

Чтобы удешевить инференс и ускорить обработку, провайдеры переиспользуют кэшированные фрагменты диалогов, и при коллизии ключей кэша или отказе разграничения кусок чужого контекста теоретически может просочиться в вашу сессию.

Если эта версия верна, под угрозой данные любого пользователя. Но это лишь одна из гипотез, в самом отчёте среди возможных векторов названы также общее хранилище сессий, путаница при суммаризации контекста и перекрёстные ссылки в транскриптах. 🟡Есть и куда более прозаичное объяснение Возможно, это галлюцинация модели, случайно угадавшей реальный IP и слабый пароль, либо локальная история проекта, загрязнившая контекст. Пока Антропик не выпустила официального заключения, ни одну из версий нельзя ни подтвердить, ни отвергнуть. Автоматика GitHub повесила на тикет метку security. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

35 808

✔️ Data-Juicer: пайплайн для подготовки данных под foundation models Alibaba и сообщество Data-Juicer развивают open-source систему для обработки датасетов перед обучением, дообучением и RAG. Data-Juicer помогает чистить, фильтровать, дедуплицировать, синтезировать и анализировать данные. Работает не только с текстом, но и с мультимодальными датасетами: изображениями, аудио и видео. В версии 2.0 заявлено больше 100 операторов для разных модальностей. Практический сценарий понятный: есть сырой корпус из разных источников, где много дублей, мусора, слабых примеров и перекоса по доменам. Data-Juicer позволяет собрать воспроизводимый data recipe, прогнать его на локальной машине или в распределённом режиме и потом оценить, как изменения в данных влияют на модель. Проект смотрит на данные как на отдельный слой оптимизации. Позволяет настроить качество, смесь, фильтры и пайплайн обработки. В ранней работе авторы показывали прирост до 7.45% по среднему score на 16 LLM-бенчмарках и 17.5% win rate в GPT-4 pairwise evaluation за счёт data recipes. https://github.com/datajuicer/data-juicer

35 808

Задача, которую Ньютон решил за один вечер В июне 1696 года Иоганн Бернулли опубликовал в журнале Лейбница *Acta Eruditorum* математический вызов на 6 месяцев. Даны две точки на разной высоте. Какой формы должен быть спуск, чтобы тело съехало из верхней точки в нижнюю за минимальное время? К январю ответил только Лейбниц и попросил больше времени, поэтому срок продлили до Пасхи. Ньютон получил письмо с задачей вечером, когда вернулся с работы, и решил её до того, как лёг спать. Эта задача называется задача брахистохроны. Самый быстрый путь оказался не прямой линией, а циклоидой. Пример: Пусть верхняя точка: A = (0, 0) нижняя точка: B = (π, 2) а ось y направлена вниз. Циклоида задаётся формулами:


x = R(θ - sin θ)
y = R(1 - cos θ)

35 808

🤖Робозон: хакатон от Ozon Tech с призовым фондом 15 млн рублей Это один из самых интересных хакатонов лета для специалистов по ML, робототехнике и автоматизации. Участникам предстоит решать задачи на основе реальных данных и кейсов Ozon. Организатор — Ozon Tech. Призовой фонд — 15 000 000 рублей. В программе три трека под разные скиллсеты: • Имитационное моделирование сортировочного центра • Конструкция автоматизированного сортировщика товаров • Интеллектуальная роботизированная система сортировки товаров, которая нам, конечно, наиболее интересна. Участвовать можно как в одиночку, так и командой до 7 человек. Регистрация открыта до 11 июля. Подробнее о хакатоне здесь

35 808

CEO Palo Alto Networks Никеш Арора заявил, что 90% сотрудников в enterprise-сегменте отстают в AI, и это может определить судьбу их карьеры. Он ожидает, что в течение 12 месяцев 20–25% его сотрудников изменят свои роли или будут заменены. По исследованию Orgvue за 2025 год, 39% руководителей уже сокращали сотрудников после внедрения AI. fortune.com/2026/07/01/ceo-of-palo-alto-networks-nikesh-arora-workers-about-to-face-darwinian-moment-thanks-to-ai-evolve-or-get-cut/

35 808

Для тех, кто хочет вырасти из работы с данными в ML, GenAI и прикладной ИИ. МТС и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ открыли набор на третий поток магистратуры «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». В программе 30 оплачиваемых мест от МТС и обучение на реальных индустриальных кейсах МТС Web Services и MWS AI. Студентов ждут курсы по машинному обучению, большим языковым моделям, генеративному ИИ, проектированию ML-систем, видеоаналитике, распознаванию и синтезу речи, а также технологическому предпринимательству. Поступление конкурсное: портфолио, мотивационное письмо, онлайн-экзамен, собеседование. Также можно показать навыки через соревнование на Kaggle. Лучшие студенты смогут получить стажировку или оффер от МТС Web Services уже в процессе обучения.

35 808

Repost from Data Science. SQL hub

Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко: • Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент • Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле • Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями • Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro • Уже доступна в Claude Code и API • Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа • Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов • В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю • Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5

35 808

Какое расширение PostgreSQL позволяет использовать специальные типы данных и функции для работы с географическими объектами?

Anonymous voting

35 808

🎥 Вебинар: Архитектурные паттерны AI-агентов: как проектировать автономные решения для бизнес-задач На уроке рассмотрим: • Как создавать архитектуру автономных AI-агентов, способных принимать решения и выполнять задачи; • Какие архитектурные паттерны применяются при проектировании агентных решений; • Как использовать агентные циклы, такие как ReAct и Plan-and-Execute, в прикладных сценариях; • Как спроектировать AI-архитектуру для автоматизации бизнес-процесса на практическом примере. После занятия вы будете знать: • Как проектировать архитектуру AI-агентов под реальные бизнес-задачи; • Как документировать и проверять архитектурные решения на разных уровнях детализации; • Как применять профессиональные подходы и инструменты для разработки AI-решений; ⚠ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор». 👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/zuvm/?erid=2W5zFGXnRLD Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

35 808

Как называется специальная схема в PostgreSQL, где хранятся временные таблицы, созданные в рамках текущей сессии?

Anonymous voting

35 808

Postgres 19 получил хорошие улучшения в управлении I/O. В Postgres 18 появились три режима: io_uring, worker и sync - поведение как в 17-й версии. Мне очень понравилась производительность и контроль, которые io_method=worker принёс в Postgres. Вместе с ним можно было задать io_workers=X, то есть количество background workers, выделенных под I/O. Бенчмарки 17 vs 18 - на картинке ниже. В 19-й версии это расширили: теперь пул может динамически расти через четыре настройки: io_min_workers - минимальный размер пула I/O workers io_max_workers - максимальный размер пула io_worker_idle_timeout - скорость уменьшения пула io_worker_launch_interval - скорость увеличения пула По сути, теперь это больше похоже на I/O connection pool, а не на простую статическую настройку. Мне нравится это направление. Жду бенчмарки. Скоро?

35 808

Когда баз много, администрирование превращается в ручное управление хаосом: серверы, кластеры, бэкапы, мониторинг и диагностика. 🐘 Postgres Professional на бесплатном вебинаре покажет, как управлять множеством баз через единый веб-интерфейс Postgres Pro Enterprise Manager. 📊 Это графическая платформа для DBA, DevOps, архитекторов и технических лидеров. Она входит во все редакции Postgres Pro и решает задачи администрирования без ручного написания SQL-команд. На вебинаре покажут, как с помощью PPEM: ✅ Мониторить инфраструктуру ✅ Управлять экземплярами БД ✅ Работать с бэкапами ✅ Искать проблемы и ускорять диагностику 🤖 Отдельно покажут ИИ-ассистента в новой версии платформы: он обращается к документации и помогает быстрее решать типовые задачи. 📅 30 июня, вторник, 11:00 по Москве, продолжительность — 2 часа с Q&A. Регистрируйтесь и приходите посмотреть PPEM в деле. Участие бесплатное. Реклама ООО «ППГ» Инн: 7707083893 Erid: 2VtzqwfUQwK