Data Science. SQL hub
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📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science. SQL hub
Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 35 843 подписчиков, занимая 3 816 место в категории Технологии и приложения и 18 135 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 35 843 подписчиков.
Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -33, а за последние 24 часа — 8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.81%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.98% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 442 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 425 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 12.
- 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 19 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.
git clone -b release-3.6 https://github.com/vesoft-inc/nebula-docker-compose.git
cd nebula-docker-compose/
docker-compose up -d
NebulaGraph — это популярная база данных для графов с открытым исходным кодом, способная обрабатывать большие объемы данных с задержкой в миллисекунды, быстро масштабироваться и выполнять быструю графовую аналитику.
Широко используется в социальных сетях, рекомендательных системах, графах знаний, безопасности, в приложениях с искусственным интеллектом и т. д.
NebulaGraph способна хранить графы с сотнями миллиардов вершин и триллионами ребер и обслуживать запросы с миллисекундной задержкой.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubpipx install harlequin
Harlequin может работать практически в любой среде, на любом терминале. Для работы используется fish в tmux на Alpine по SSH? Harlequin будет работать в этой среде. Windows cmd? Без проблем.
Harlequin поддерживает работу почти со всеми БД, скоро завезут ещё (при желании можно создать свой адаптер для своей БД)
🟡 Страничка Harlequin
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubbrew install sqlpage
SQLpage — это open-source конструктор веб-приложений, основанный только на SQL. Он предназначен для специалистов по изучению данных и аналитиков, чтобы они могли быстро создавать веб-приложения, не заботясь о концепциях веб-программирования.
С помощью SQLPage достаточно писать простые .sql-файлы, содержащие запросы к БД для выбора, группировки, обновления, вставки и удаления данных, чтобы получить веб-страницы, отображающие данные в виде текста, списков, графиков и форм.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubcurl https://install.memgraph.com | sh
Memgraph — это open-source БД, созданная для потоковой передачи данных в реальном времени и совместимая с Neo4j.
Memgraph особенно актуальна для тех, кто изучает взаимосвязанные данные, которые можно представить в виде графа
Memgraph может напрямую подключиться к потоковой инфраструктуре и может получать данные из таких источников, как Kafka, SQL или обычные CSV-файлы.
Memgraph реализована на C/C++ и использует архитектуру in-memory first, чтобы гарантировать постоянную максимальную производительность и отсутствие сюрпризов.
Соответствует требованиям ACID и обладает высокой доступностью.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubpip install jupysql duckdb-engine
JupySQL — это форк ipython-sql с множеством исправленных ошибок и массой новых возможностей
JupySQL позволяет выполнять SQL-запросы и строить графики для больших наборов данных в Jupyter с помощью команд %sql, %%sql и %sqlplot.
JupySQL совместим со всеми основными БД (PostgreSQL, MySQL, SQL Server и др.), хранилищами данных (типа Snowflake, BigQuery, Redshift) и движками (SQLite и DuckDB).
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubwget https://raw.githubusercontent.com/matrixorigin/mo_ctl_standalone/main/install.sh && sudo -u $(whoami) bash +x ./install.sh
mo_ctl set_conf MO_PATH="yourpath" # Set custom MatrixOne download path
mo_ctl set_conf MO_DEPLOY_MODE=git # Set MatrixOne deployment method
MatrixOne — это гиперконвергентная облачная распределенная БД со структурой, которая разделяет хранение, вычисления и транзакции, образуя единый движок данных HSTAP.
Этот механизм позволяет единой системе баз данных справляться с различными бизнес-нагрузками, такими как OLTP, OLAP и потоковые вычисления.
MatrixOne поддерживает развертывание и использование в публичных и частных облаках, обеспечивая совместимость с различными инфраструктурами.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubdocker run --name cnosdb -p 8902:8902 -d cnosdb/cnosdb:community-latest
docker exec -it cnosdb sh
cnosdb-cli --port 8902
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubnpm install rxdb rxjs --save
RxDB (Reactive Database) — это локально-ориентированная NoSQL-база данных для JS-приложений, таких как сайты, прогрессивные веб-приложения, Deno- и Node.js-приложения.
Реактивность подразумевает, что вы можете не только запрашивать текущее состояние, но и подписываться на все изменения состояния, такие как результат запроса, например.
Что очень актуально для многих JS-приложений.
RxDB предоставляет простой в реализации протокол для репликации в реальном времени с помощью существующей инфраструктуры или одного из плагинов для HTTP, GraphQL, CouchDB, Websocket, WebRTC, Supabase, Firestore, NATS.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
