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 36 051 подписчиков, занимая 3 721 место в категории Технологии и приложения и 17 582 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 36 051 подписчиков.
Согласно последним данным от 03 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 95, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.66%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.89% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 124 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 404 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
- 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 04 ноября, 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.
1. FROM / JOIN
2. WHERE
3. GROUP BY
4. HAVING
5. SELECT
6. DISTINCT
7. ПОРЯДОК СЛЕДОВАНИЯ
8. LIMIT / OFFSET
@sqlhubMERGE для логики "обновить, если существует", "вставить, если не существует
Чтобы получить значения из приложения в Oracle Database, используйте DUAL в качестве исходной таблицы.
@sqlhubCREATE MULTIVALUE INDEX ...
ON t ( t.col.json_array_path[*]... ).
Затем база данных может использовать его для обработки SQL-запросов JSON_exists с поиском пути к массиву.
@sqlhubpip install sqlmesh
▪ Github
▪ Подробнее
▪ Документация
@sqlhubSELECT ... FROM ... VERSIONS BETWEEN TIMESTAMP <start_dt> AND <end_dt>
Возвращаются изменения в диапазоне дат.
@sqlhubpip install fake2db
📌 GitHub
@sqlhubподводных камней".
@sqlhub