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
📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science. SQL hub
Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 36 036 подписчиков, занимая 3 735 место в категории Технологии и приложения и 17 596 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 36 036 подписчиков.
Согласно последним данным от 07 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 60, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.74%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.88% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 511 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 398 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 9.
- 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 08 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.
36 036
Подписчики
-824 часа
-527 дней
+6030 дней
Архив постов
36 035
🦾 Встроенная база данных Python
Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом. На официальном сайте можно найти несколько сценариев применения SQLite:
- встроенные устройства и интернет вещей;
- анализ данных;
- передача данных;
- архив файлов и/или контейнер данных;
- внутренние или временные базы данных;
- замена корпоративной базы данных в период демо-версий или тестирования;
- обучение и тестирование;
- экспериментальные расширения языка SQL.
➡️ Читать дальше
@sqlhub
36 035
🔔 Что такое триггеры в SQL
Триггер — это особая разновидность хранимой процедуры, которая автоматически выполняется при возникновении события на сервере базы данных.
Общие сведения
Итак, разберем такую сущность SQL как триггеры. Также как представления и процедуры — триггеры в SQL создаются и хранятся отдельно до момента их удаления. Триггеры по своей сути представляют обработчики событий. Они выполняются при наступлении какого-либо простого действия в SQL. Такими действиями обычно являются: удаление, вставка и обновление данных.
То есть, триггер — это по сути ловушка, которая срабатывает при определенном действии. Триггер позволяет автоматизировать некоторые расчетные рутинные действия. Примеры мы разберем дальше
➡️ Читать дальше
@sqlhub
36 035
🗿➡️☕ От монолита к микросервисам: как металлурги переходят с Oracle и SQL на Java-стек
https://proglib.io/p/ot-monolita-k-mikroservisam-kak-metallurgi-perehodyat-s-oracle-i-sql-na-java-stek-2022-08-18
@sqlhub
36 035
6 SQL-запросов, о которых должен знать каждый дата-инженер
https://nuancesprog.ru/p/14447/
@sqlhub
36 035
Собираем и деплоим приложение на Node.js с помощью werf. Работа с базой данных
Как в MySQL добавить Node.js приложение, развернуть базу данных в кластере, как правильно инициализировать её и выполнить миграции.
https://tproger.ru/articles/sobiraem-i-deploim-prilozhenie-na-node-js-s-pomoshhju-werf-rabota-s-bazoj-dannyh/
@sqlhub
36 035
7 распространенных ошибок в SQL-запросах, которые делал каждый
Сегодня SQL используют уже буквально все на свете: и аналитики, и программисты, и тестировщики, и т.д. Отчасти это связано с тем, что базовые возможности этого языка легко освоить.
Однако работая с большим количеством junior-ов, мы раз от раза находим в их решениях одни и те же ошибки. Реально — иногда просто создается ощущение, что они копируют друг у друга код.
Кстати, иногда такая же участь постигает и специалистов более высокого полета.
Сегодня мы решили собрать 7 таких ошибок в одном месте, чтобы как можно меньше людей их совершали.
Примечание: Ошибки будут 2 видов — реальные ошибки и своего рода best practices, которым часто не следуют.
Но, обо всем по порядку :)
➡️ Читать дальше
@sqlhub
36 035
🐍 Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словарей и запоминания иностранных слов
https://proglib.io/p/python-tkinter-i-sql-razrabatyvaem-prilozhenie-dlya-sozdaniya-slovarey-i-zapominaniya-inostrannyh-slov-2022-08-08
@sqlhub
36 035
Выберите пример корректно написанного запроса с использованием подзапроса, который выводит информацию о заказе с самой дорогой стоимостью:
36 035
Команда SQL для выборки из базы данных (SELECT, WHERE, LIKE, AND, OR)
Команда SELECT позволяет получить данные из базы. Существует возможность задать различные фильтры и лимиты на выборку. Попробуем привести несколько примеров SQL запросов с ограничением выборки в таблице USERS, в которой содержатся данные пользователей.
Условие WHERE в SQL запросе
Читать дальше
@sqlhub
36 035
SQL и тайны коридоров Хогвартса
Практически невозможно найти двух людей, которые отформатировали бы даже самый простой SQL-запрос одинаково. Причем каждый будет абсолютно уверен, что именно его стиль наиболее понятный и правильный. Что приводит к спорам и баталиям на code review, а самое главное к трудностям при чтении чужих запросов. Не существует и какого-нибудь большого авторитетного style-guide для SQL, какие существуют для других языков. И все решается в основном делом вкуса, о котором как известно не спорят. Возможно проблема в отсутствии теоретической основы, некого физического обоснования почему стоит придерживаться каких либо определенных правил при оформлении SQL кода. Давайте попробуем разобраться.
Читать дальше
@sqlhub
36 035
Выгрузка SQL c правами на чтение
Если выборка небольшая, то все выгрузить поможет оператор IN (WHERE ID IN (список идентификаторов), но что делать если объем данных существенный? Можно вручную писать множество запросов и после их завершения выгружать данные на диск, но это долго. Для решения этой проблемы ИТ специалисты службы Аудита разработали программу на C#, позволяющую автоматизировать процесс выгрузки больших объемов данных с серверов с правами доступа только на чтение.
Читать дальше
@sqlhub
36 035
КАК ОЧИСТИТЬ ТАБЛИЦУ В MYSQL
В MySQL, как и в других СУБД можно очищать таблицы. Очистка таблицы позволяет удалять данные при этом не затрагивая саму структуру таблицы. В MySQL существует несколько способов очистки таблицы. В частности, можно выделить очистку таблицы при помощи команд DELETE и TRUNCATE.
Читать дальше
@sqlhub
36 035
Графовые таблицы в SQL Server
В последнее время значимость графовых БД в IT-области стремительно увеличивается, а использование привычных реляционных БД для работы с высокоуровневыми иерархиями является крайне неэффективным, поскольку увеличение уровней связей, а, следовательно, и соединений, что приводит к снижению производительности. Основное преимущество графовых базы данных – их направленность на взаимосвязи между сущностями, что исключает необходимость использования внешних ключей. Это позволяет строить сложные системы, используя только абстракции ребер и вершин.
Рекурсивные табличные выражения, которые позволяют работать с иерархиями, по сути, являются обходным путем. Что же делать, если мы хотим работать в SQL Server с несколькими уровнями данных, но не хотим терять производительность? Ответ прост – использовать графовые таблицы. Они позволяют просто и эффективно обрабатывать сложные иерархии, при этом значительно сокращая объем кода, но важно помнить, что они подходят для работы с данными, которые имеют четко определенные связи.
Рассмотрим применение таких таблиц на примере структуры организации с иерархией сотрудников (данные вымышлены). Ниже представлено создание таблицы сотрудников EMPLOYEES с идентификатором TABNUM и столбцом HEAD, которая будет ссылаться на линейного руководителя сотрудника.
Читать дальше
@javatg
36 035
Repost from Java
«SQL-блокнот» — web-приложение на Java + Spring Boot / MVC
В начале статьи расскажу о возможностях программы, а в конце будет ссылка на репозиторий. Программа запускается везде, где есть JVM (Java Virtual Machine), имеет простой и понятный интерфейс.
Итак, какую программу будем собирать? Ту, которая умеет:
Писать, хранить, редактировать SQL запросы;
Создавать подключения к различным СУБД;
Исполнять SQL запросы;
Выгружать результаты отработки запросов в Excel, обходя его ограничение в 1 млн строк (выборка автоматически разбивается по excel листам);
Разграничивать роли пользователей (пользователь/администратор);
Также программа имеет собственный механизм регистрации/авторизации, логирования действий пользователей;
Для примера я также приложил сервер СУБД Postgres, развернутый через Docker, чтобы описанная программа запускалась «из коробки».
Читать дальше
@javatg
