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 Россия18 102 Технологии и приложения3 821...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science. SQL hub

Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 35 809 подписчиков, занимая 3 821 место в категории Технологии и приложения и 18 102 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 35 809 подписчиков.

Согласно последним данным от 21 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -52, а за последние 24 часа — -20, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.42%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.88% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 658 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 389 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 22 июня, 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.

35 809

Подписчики

-2024 часа

-197 дней

-5230 день

2 658

Просмотры поста

~ 1 38924 часа

~ 1 73748 часов

7.42%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

35 810

💉 SQL Injection от А до Я Туториал на русском по SQL инъекциям #sql #doc #pentest #redteam #russian

35 810

Запросы сразу к нескольким базам данных MySQL https://nuancesprog.ru/p/6867/ @sqlhub

35 810

Какое значение вернёт следующий PostgreSQL запрос: SELECT CEIL(53.2);

Anonymous voting

35 810

100+ самых популярных вопросов и ответов на собеседовании по SQL https://atesting.ru/100-samyh-popyliarnyh-voprosov-i-otvetov-na-sobesedovanii-po-sql/ @sqlhub

35 810

Оптимизация работы баз данных с PostgreSQL 12 https://nuancesprog.ru/p/12088/ @sqlhub

35 810

7 cайтов для оттачивания навыка написания SQL запросов Смотреть @sqlhub

35 810

Repost from Анализ данных (Data analysis)

➕ SQL-запросы, о которых должен знать каждый дата-инженер. Гайд по по работе с SQL в Data Science. Знание продвинутого синтаксиса SQL необходимо и новичку, и опытному дата-инженеру или аналитику данных. В связи с бурным ростом объема данных все более важным становится умение очень быстро их анализировать. Объем данных на этом графике показан в зеттабайтах. 1 зеттабайт = 1 триллион гигабайтов Есть много очень вместительных нереляционных хранилищ, которые отлично выполняют свою работу, поддерживая массовое горизонтальное масштабирование с низкими затратами. Однако они не заменяют высококачественные хранилища на основе SQL, а лишь дополняют их. Высококачественными и очень надежными для относительно естественного моделирования данных их делают ACID-свойства SQL. Читать дальше @data_analysis_ml

35 810

20 вопросов и задач по SQL на собеседовании с ответами Читать @sqlhub

35 810

Что покажет следующий запрос: select concat(`index`," ", `city`) AS delivery_address from Orders;

Anonymous voting

35 810

Статья дня. Индексы в PostgreSQL Статья может быть полезна начинающим разработчикам и студентам, имеющим общие представления о реляционных базах данных, и опытным разработчикам, не сталкивавшимся раньше с индексами и их устройством. Содержание: 1. Предназначение индексов 2. Индексы в PostgreSQL 3. B-tree 4. GiST и SP-GiST 5. и т.д. Читать дальше @sqlhub

35 810

Для чего используется LIMIT: select * from Orders limit 10

Anonymous voting

35 810

Интеллектуальный анализ кэша планов SQL Server - атрибуты плана Кэш планов выполнения в SQL Server является кладезью информации о запросах, которые выполнялись за последнее время. Помимо текста запроса и деталей плана выполнения доступны для исследования разнообразная статистика, опции и параметры. Эта информация, возможно, не всегда нужна для настройки производительности, но, когда она есть, знание куда обратиться и как её использовать, может сэкономить массу времени. В этой статье рассматриваются атрибуты, хранящиеся в кэше планов, и их структурирование в легко воспринимаемый формат. Это может помочь для исследования поведения необычных запросов, например, обладающих плохой производительностью, частой перекомпиляции или аномальных результатов. Читать дальше @sqlhub

35 810

Immudb – самая быстрая в мире неизменная база данных, построенная на модели нулевого доверия Immudb - это база данных со встроенной криптографической проверкой. Она отслеживает изменения в конфиденциальных данных, и целостность истории будет защищена клиентами без необходимости доверять самой базе. Она может работать как хранилище ключей и значений, так и/или как реляционная база данных (SQL). #GitHub | #SQL #Data 👉 @Githublib

35 810

Как подключить базу данных MySQL к сайту на PHP https://nuancesprog.ru/p/13519/ @sqlhub

35 810

Обзор полезных инструкций SQL, которые помогут оптимизировать рабочий процесс. https://nuancesprog.ru/p/15071/ @nuancesprog #SQL

35 810

Продвинутый курс SQL https://www.youtube.com/watch?v=iawjAmwTo9E @sqlhub

35 810

DBeaver – Бесплатный, мультиплатформенный инструмент баз данных для разработчиков, SQL программистов, администраторов баз данных и аналитиков. Поддерживает любую базу данных, которая имеет драйвер JDBC (что означает - почти любую базу данных). Также поддерживаются базы не на основе драйверов JDBC, такие как MongoDB, Cassandra, Couchbase, Redis, BigTable, DynamoDB и т. д. DBeaver меет множество функций, включая редактор метаданных, редактор SQL, rich data editor, ERD, экспорт/импорт/миграцию данных, планы выполнения SQL и т. д. GitHub | #Java #Database #SQL

35 810

Выбор между SQL и NoSQL: ACID и CAP, схема и транзакции https://nuancesprog.ru/p/14796/ @sqlhub

35 810

Пример пошагового решения проблемы производительности на базе Postgres SQL с картинками https://infostart.ru/1c/articles/1611069/ @sqlhub

35 810

Оптимизация SQL запросов Часть 1 Часть 2 @sqlhub