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 131 Технологии и приложения3 827...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science. SQL hub

Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 35 831 подписчиков, занимая 3 827 место в категории Технологии и приложения и 18 131 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 35 831 подписчиков.

Согласно последним данным от 16 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -38, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.48%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.98% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 397 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 427 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 13.
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 17 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.

35 831

Подписчики

Нет данных24 часа

-327 дней

-3830 день

3 397

Просмотры поста

~ 1 42724 часа

~ 1 65448 часов

9.48%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

35 829

Yandex Open Source Jam — необычное мероприятие от Яндекса Что вас ждет: —мастер-классы — как сделать документацию и лендинг для своего проекта за полчаса, а также как выбрать лицензию для своего опенсорса — круглый стол, посвященный главным проблемам и вопросам сферы — интересные доклады — неформальное общение с разработчиками из Яндекса и других компаний Встречаемся 23 апреля в Москве («Агломерат») и онлайн (трансляция на сайте). Переходите по ссылке для регистрации.

35 829

💻Коллекция готовых SQL-запросов для PostgreSQL Нереально полезная подборка SQL-запросов, количество запросов вы и сами видите, это покрывает большую часть того, что может встретиться в практике В том числе здесь: ⏩Обсуждаются различные функции и операторы для выполнения запросов и модификации данных ⏩Рассматриваются способы разбиения больших таблиц на N тысяч записей и распараллеливания запросов ⏩Обсуждаются особенности сравнения record и NULL и способы быстрого получения количества записей в большой таблице ⏩Рассматриваются рекурсивные запросы, модификация пользовательских данных (UPSERT) и журналирование изменений таблицы ⏩Рассматриваются модификации схемы данных (DDL) и способы добавления ограничений таблицы и изменения ограничений внешнего ключа без блокирования таблицы 📎 Коллекция @sqlhub

35 829

Ищем системных аналитиков и технических писателей в команду Riverstart! Компания в IT с 2012 года, аккредитована Минцифры. Наши преимущества: ● вы сами выбираете формат работы - парттайм, фултайм или попроектно; ● можно работать в удобное время из любой точки мира; ● сможете выбирать проекты в тех отраслях, которые любите; ● платим по рынку, даем премии и составляем план развития на каждые полгода; ● 1 собеседование - не мучаем вас сериями собеседований. Поможем комфортно и плавно вкатиться в рабочий процесс. Организуем условия для развития и роста, назначим куратора, к которому можно обращаться по техническим вопросам. Узнайте больше о вакансиях и оставьте отклик на сайте!

35 829

🖥 Допустим вы хотите получить минимальное или максимальное значения из индексированного столбца. Очевидно, что это будет первая, либо последняя запись в этом столбце. База данных Oracle знает об этом, поэтому может оптимизировать данный запрос: INDEX FULL SCAN (MIN/MAX) или INDEX RANGE SCAN (MIN/MAX) При этом запросе считывается только одна необходимая запись. @sqlhub

35 829

erid: LjN8KchLQ Работу с каталогами данных обсудят на Х5 Tech Talk! X5 Tech и сообщество dbt & modern data stack собирают экспертов, чтобы поделиться опытом работы с каталогами данных, а также рассмотреть успешные внедрения решений на реальных кейсах. Темы выступлений: -- OpenMetadata как платформа для развития собственного каталога данных -- 2 года с OpenMetadata: как заманить и не отпускать пользователей -- Путь с каталогом данных от таблиц до моделей машинного обучения Спикеры из X5 Tech, Beeline и Tele2. Успей зарегистрироваться! ✅ Встречаемся 11 апреля в 19:00 __ Реклама. ООО "Корпоративный центр ИКС 5", ИНН: 7728632689

35 829

💻Исследователи обнаружили, что GitHub Copilot генерирует уязвимые SQL-запросы (да и не только SQL-запросы) ⏩Не так давно исследователи компании Snyk, специализирующейся на безопасности, рассказали, что ИИ-помощник GitHub Copilot генерирует уязвимый код, если в проекте уже есть такой. Это связано с тем, что нейросеть просто анализирует кодовую базу, в том числе и плохие практики. ⏩Snyk провела эксперимент, чтобы доказать способность GitHub Copilot генерировать уязвимый код на основе такого же в проекте. На 1 этапе исследователи попросили ИИ-помощника сгенерировать SQL-запрос и получили это:

// create query to match input with the description or product name
var query = em.createQuery("SELECT p FROM Product p WHERE LOWER(p.description) like  OR lower(p.productName) like :input", Product.class);

Это качественный и безопасный запрос с именованными параметрами, что делает невозможным использование инъекций. ⏩После этого в соседнем файле проекта самостоятельно написали уязвимый SQL-запрос и снова попросили нейросеть написать код. Во второй раз GitHub Copilot сгенерировал следующий фрагмент:

// create query to match input with the description or product name
String query = "Select * from Product where lower(description) like '%" + lowerInput + "%' OR lower(product_name) like '%" + lowerInput + "%'";

Для контекста нейросеть использовала уязвимый код и на его основе сгенерировала ещё одну ошибку. Факторы, усугубляющие использование GitHub Copilot: — Закрепление плохого подхода. Начинающие разработчики, использующие ИИ-помощников, не замечают своих ошибок и начинают думать, что если код сгенерировала нейросеть, то он верный. — Отсутствие проверок. Ассистенты не могут проверять безопасность предложенных фрагментов, а разработчики редко пересматривают их. Это увеличивает количество уязвимостей в проекте. — Устаревшие шаблоны. GitHub Copilot может предлагать фрагменты, которые в сообществе уже признаны неверными и содержащими ошибки. Будьте аккуратнее, в общем) @sqlhub

35 829

Яндекс подготовит на треть больше топовых специалистов по ML и Data Science Школа анализа данных Яндекса открыла набор на следующий учебный год. Школа решила увеличить число своих студентов — на обучение примут 400 человек, что обеспечит приток новых датасаентистов на рынок. Конкурс при приёме в ШАД остаётся стабильно высоким (17 человек на место в 2023 году), но добавляется новая возможность поступить — теперь абитуриенты смогут поступить также через очную олимпиаду. В недавнем исследований ШАД выяснил, что 77% выпускников устраиваются в лидирующие технологические компании, а каждый четвёртый работает в научной сфере. Больше о карьерных треках выпускников ищите в карточках. @sqlhub

35 829

▶️7 типов баз данных, понимание которых пригодится специалисту Data Science ⏩Иерархические БД — DNS, LDAP В иерархических БД каждая запись имеет одного «родителя». Это создаёт древовидную структуру, в которой записи классифицируются по их отношениям с цепочкой родительских записей. ⏩Сетевые БД — IDMS Сетевые БД расширяют функциональность иерархических: записи могут иметь более одного родителя. А значит, можно моделировать сложные отношения. ⏩Реляционные БД — PostgreSQL, MariaDB, SQLite, MySQL Реляционные БД – старейший тип до сих пор широко используемых БД общего назначения. Данные и связи между данными организованы с помощью таблиц. Каждый столбец в таблице имеет имя и тип. Каждая строка представляет отдельную запись или элемент данных в таблице, который содержит значения для каждого из столбцов. ⏩Базы данных «ключ-значение» — Redis, Memcached В БД «ключ-значение» для хранения информации вы предоставляте ключ и объект данных, который нужно сохранить. Например, JSON-объект, изображение или текст. Чтобы запросить данные, отправляете ключ и получаете blob-объект. ⏩Документная база данных — MongoDB, RethinkDB Документные БД совместно используют базовую семантику доступа и поиска хранилищ ключей и значений. Такие БД также используют ключ для уникальной идентификации данных. Разница между хранилищами «ключ-значение» и документными БД заключается в том, что вместо хранения blob-объектов, документоориентированные базы хранят данные в структурированных форматах – JSON, BSON или XML. ⏩Графовая база данных — Neo4j, JanusGraph, Dgraph Вместо сопоставления связей с таблицами и внешними ключами, графовые БД устанавливают связи, используя узлы, рёбра и свойства. ⏩Колоночные БД — Cassandra, HBase Колоночные БД принадлежат к семейству NoSQL БД, но внешне похож на реляционные БД. Как и реляционные, колоночные БД хранят данные, используя строки и столбцы, но с иной связью между элементами. 📎 Читать подробнее @sqlhub

35 829

Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Ближайшее Fast Track мероприятия: • 13–14 апреля — Fast Track для дата-аналитиков со знанием SQL и Python, офер за 2 дня в команду Фудтеха. Зарегистрироваться

35 829

💻Вышла новая версия СУБД Postgres Pro Enterprise 16.2.1 Postgres Professional заявила о выпуске новой версии Postgres Pro Enterprise. Релиз включает возможности мажорных версий Postgres Pro Enterprise 16.1.1, PostgreSQL 16.2 и ряд новых разработок для повышения безопасности, улучшенной оптимизации запросов, аналитики и работы с большими объектами, рассказали информационной службе Хабра в пресс‑службе компании. Среди ключевых обновлений Enterprise 16.2.1: ⏩сделана интеграция с расширением Citus, обеспечивающим масштабируемость PostgreSQL за счёт шардирования данных на нескольких узлах PostgreSQL. В отличие от выпущенной в феврале 2024 года в широкое пользование СУБД Postgres Pro Shardman, ориентированной на OLTP‑нагрузку, Citus ориентирован на аналитическую OLAP‑нагрузку; ⏩стал доступен перепланировщик запросов Replan, один из компонентов adaptive query execution (адаптивного выполнения), срабатывающий по максимальному времени выполнения; ⏩добавлено расширение dbms_lob, позволяющее обращаться к определённым частям больших объектов (LOB) или большим объектам целиком и управлять ими (поддерживаются объекты CLOB, BFILE и временные BLOB); ⏩появилась новая версия pg_proaudit 2.0, поддерживающая правила, обобщающие типичные группы действий пользователей и срабатывание правил по группам пользователей, а не по их индивидуальным учётным записям; ⏩введены два новых модификатора для работы с пакетами: #private и *#export.* Модификатор #private определяет функции и процедуры как внутренние, а модификатор #export определяет, какие переменные пакета являются публичными; ⏩добавлены ассоциативные массивы и хэш‑коллекции (аналог indexed by таблиц PL/SQL в Oracle); 📎Подробная информация о новой версии доступна на сайте компании. @sqlhub

35 829

📆 23 апреля, с 09:00 до 19:00, Москва. Отраслевая дата-конференция для CDO и DWH-архитекторов. Ключевая тема — бизнес-результаты, полученные благодаря работе с данными и проектам, реализованным на российском ПО. Спикеры: ВТБ, «Газпромбанк», «Норникель», «Вкусно — и точка», «Детский мир», «Бургер Кинг», «Почта России», «Тинькофф Банк» и Unilever. 📌 Также на мероприятии: — тренды в работе с данными; — обзор функционала и roadmap развития дата-платформы Arenadata; — дискуссия по проблематике проектов, реализованных в облаках (с участием VK Cloud Solutions, Cloud.ru, «Облако КРОК», Beeline Cloud, CloudMTS и Т1 Cloud). — обзор состояния и перспектив рынка данных в России. 🏢 Место: отель Hyatt Regency Moscow Petrovsky Park. 🎦 Гибридный формат (онлайн + офлайн) ➡️ Регистрация здесь https://vk.cc/cvR1mo @sqlhub

35 829

💻Как управлять версиями вашего SQL Теоретически многие понимают, что контроль версий может: — Помочь нам сравнить запросы, чтобы найти различия — Сравнить предыдущую версию с новой версией запроса. — Разрешить мне отменить изменение, внесенное в мой код, которое не имело ожидаемого эффекта. — Разрешить нашей команде сотрудничать, когда кому-то нужна помощь с запросом Но на практике всё не так просто. Во-первых, изучать git сложно. Даже просто понять, что такое git, может быть сложно, если вы никогда раньше не пользовались системой контроля версий. Я думаю, что лучший способ учиться — это брать и делать. Поэтому держите очень полезный туториал, который покажет, как настроить управление версиями SQL с помощью GitHub и DBeaver. 📎 Туториал @sqlhub

35 829

Канал для аналитиков уже в Telegram! Его ведет Влад Князев, аналитик из финтеха, который ярко и с юмором пишет заметки и проводит эфиры о том, как выйти на новый уровень в карьере в IT. Начинай прокачивать насмотренность системно уже сейчас👇 Подпишись на @godnolytika

35 829

💻Инструменты для визуализации базы данных (и не только) Держите подборку отличных инструментов для работы с БД. Про некоторые вы 100% слышали, но по-любому найдёте в этом посте для себя полезное ⏩Tableau — Обеспечивает расширенные возможности для стилизации и визуализации данных. — Позволяет создавать разнообразные цветные диаграммы и наглядные графики. — Поддерживает широкий спектр источников информации, включая популярные системы управления базами данных SQL Server, PostgreSQL, Oracle и MySQL. ⏩Power BI Power BI от Microsoft – это мощный инструмент для бизнес-аналитики, который поддерживает широкий спектр типов данных и возможностей для их визуализации. Он позволяет создавать детализированные отчеты и интерактивные презентации, превращая комплексные наборы данных в понятные и привлекательные визуальные представления. ⏩SQL Server Management Studio (SSMS) SSMS – это интегрированная среда для работы с инфраструктурой SQL Server, которая обеспечивает эффективное управление базами данных и разработку SQL-запросов. Она позволяет управлять базами и объектами данных с использованием графического интерфейса пользователя. ⏩MySQL Workbench MySQL Workbench – это комплексный механизм для работы с базами данных MySQL. — Предлагает широкий спектр возможностей для администрирования, проектирования, разработки и тестирования баз данных. — Обеспечивает единую интегрированную среду (IDE) для различных операций. — Включает возможности для визуального моделирования, то есть создания и модификации структуры баз данных графическим способом. А ещё можно вспомнить pgAdmin, Oracle SQL Developer, DBeaver, PopSQL, Apache Superset, Google Data Studio, dbdiagram.io, Diagrams.net, QuickDBD 📎 Читать подробнее @sqlhub

35 829

4 апреля в 18:00 на ютуб-канале AvitoTech пройдет собеседование на позицию аналитика в Авито, где вы сможете отвечать на вопросы интервьюера и задавать свои. Вас ждут реальные задачи и кейсы, развернутый фидбек – всё то, что поможет подготовиться к важному этапу. Не упустите возможность узнать больше о том, как пройти интервью! А 6, 7 апреля для самых смелых аналитиков пройдет Weekend Offer в Авито. Оставляйте заявку – готовьтесь быть на высоте! 🚀

35 829

💻Годная Статья о SQLite в проде ⏩В последнее время SQLite вызывает всеобщий ажиотаж, но действительно ли он может конкурировать с MySQL и PostgreSQL в продакшне веб-приложений? ⏩Оглавление Зачем выбирать SQLite вместо MySQL или PostgreSQL — SQLite проще — SQLite переносим — SQLite быстр — SQLite надёжен — SQLite экономически эффективен — SQLite легко защитить Может ли SQLite подойти как БД для проекта в продакшене — Потребуется немного проб и ошибок, чтобы научиться использовать его правильно — Не масштабируется по горизонтали — Ограничение параллелизма — Ограниченная поддержка миграции — Ограничения типов данных Использование SQLite в продакшене, в реальном мире ⏩Усталость от DevOps реальна, от разрабов ожидают всё больше знаний об инфраструктуре, CI/CD, Docker, сетевых технологиях, Kubernetes, кластеризации, шардинге, и список можно продолжать. Но в реальности большинству проектов не нужна и половина всего этого. В современной веб-разработке наблюдается откат от сложности, сопровождающийся возвращением монолита и неуклонным ростом более простых фронтенд-фреймворков, таких, как Alpine.js и htmx. ⏩SQLite вписывается в эту логику, предоставляя более простую альтернативу традиционной клиент-серверной модели MySQL и PostgreSQL, об этом и говорится в статье. 📎 Статья @sqlhub

35 829

Если вы введете в поисковую строку «миграция на PostgreSQL», то найдете множество информации о миграции и инструментах, которые для нее используются. Кажется, что задача изучена всеми и точно по силам опытному эксперту. Но на практике, особенно при работе со сложными высоконагруженными системами, большинство вызовов возникает уже после миграции данных и кода. Разберемся, как справиться со всеми вызовами и провести миграцию без заметных изменений для бизнеса на онлайн-митапе Миграция на PostgreSQL: трудности перевода. 🔍 В программе ✔️ Как оценить миграцию на PostgreSQL ✔️На какие СУБД мигрируют российские компании ✔️Миграция схемы, данных и кода ✔️Тестирование и производительность ✔️Мониторинг и эксплуатация 📅 11 апреля, 16:00 Регистрируйтесь на митап и узнайте, как избежать всех «трудностей перевода» при миграции на PostgreSQL Реклама. Рекламодатель АО «К2 ИНТЕГРАЦИЯ».

35 829

💎 Яндекс выкатит линейку нейросетей YandexGPT 3 Самая первая языковая модель из третьего поколения уже доступна на Yandex Cloud. Это YandexGPT 3 Pro, которую можно встроить в продукты бизнеса через API и дообучить в сервисе ML-разработки Yandex DataSphere для потребностей компании, а именно — загрузить файл с примерами запросов и эталонными ответами на них. Новая нейросеть особенно хорошо проявляет себя в таких сферах, как клиентская поддержка, онлайн-продажи, цифровые коммуникации, маркетинг, реклама и управление персоналом. Также языковая модель лучше работает с документами: например, составляет договоры, счета, нормативную документацию, должностные инструкции и не только. Цена на использование нейросети снизилась почти в два раза. Плюс её можно попробовать в демо-режиме. @sqlhub

35 829

Repost from Аналитик данных

🖥 Sqlelf Инструмент, использующий функциональность виртуальной таблиц Sqlite, позволяющий исследовать объекты Linux ELF с помощью SQL. ELF (англ. Executable and Linking Format — это формат исполнимых и компонуемых файлов) — формат исполняемых двоичных файлов, используемый во многих современных UNIX-подобных операционных системах, таких как FreeBSD, Linux, Solaris и др. Традиционно изучение файлов ELF ограничивалось такими инструментами, как objdump или readelf. Несмотря на то, что эти инструменты обладают широкими возможностями синтаксического анализа, формат вывода и возможность задавать исследовательские функции инструментов довольно ограничены. ▪ Github Аналитика данных