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 35 831 подписчиков, занимая 3 835 место в категории Технологии и приложения и 18 122 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 15 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -39, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.64%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.13% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 455 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 480 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 14.
- 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 16 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.
ref, чтобы разбить длинный SQL-запросы на более мелкие компоненты, делая их более читаемыми и удобными для обслуживания.
-- models/total_order_amount.sql
SELECT
order_id,
customer_id,
SUM(order_amount) AS total_amount
FROM
raw_orders
GROUP BY order_id, customer_id
models/average_order_amount.sql:
-- models/average_order_amount.sql
SELECT
customer_id,
AVG(total_amount) AS avg_amount
FROM {{ ref('total_order_amount') }}
GROUP BY customer_id
▪ Github
@data_analysis_mlSELECT, но с токеном для каждого пространства имен.
— асинхронная репликация с использованием binlog, как в MySQL.
— поддержка Redis sentinel для аварийного переключения при сбое ведущего или ведомого устройства.
Быстрый старт с Docker:
docker run -it -p 6666:6666 apache/kvrocks --bind 0.0.0.0
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubmkdir HelloWorld && cd HelloWorld dotnet new console dotnet add package RavenDB.Client --version 6.0.0-* # изменить Program.cs dotnet restore && dotnet build && dotnet runВообще, RavenDB — довольно известная NoSQL БД; если кто не пробовал — возможно именно RavenDB поможет в вашем кейсе. Особенности RavenDB: — Простота развертывания. Можно использовать как встроенное в проект решение, так Windows service и консольное приложение. — Простота перехода на новую версию. Просто нужно остановить Raven и закинуть новый билд в рабочую папку сервера. В проекте все обходится обновлением NuGet пакета. — Расширяемость. Есть множество возможностей по встраиванию своего функционала на стороне сервера. Можно кастомизировать всё, начиная от триггеров на изменение данных и индексов до создания своих расширений, позволяющих обогатить API сервера. 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub
curl https://install.spiceai.org | /bin/bash
spice init spice_qs
cd spice_qs
spice run
Spice — open-source портативная среда выполнения, предлагающая унифицированный интерфейс SQL для получения данных из любой базы данных и не только.
Spice написана на Rust для максимальной производительности.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
