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 36 075 подписчиков, занимая 3 722 место в категории Технологии и приложения и 17 593 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 36 075 подписчиков.
Согласно последним данным от 01 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 121, а за последние 24 часа — -14, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.02%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.80% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 254 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 369 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 02 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.
curl -L https://github.com/Canner/WrenAI/releases/latest/download/wren-launcher-darwin.tar.gz | tar -xz && ./wren-launcher-darwin
WrenAI позволяет преобразовывать текст в SQL, изучать данные из БД без написания SQL, и делать многое другое
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubcurl https://install.timeplus.com/oss | sh
Timeplus Proton, это SQL-движок от ClickHouse, который позволяет обрабатывать, маршрутизировать и анализировать потоковые данные из Apache Kafka, Redpanda и других источников, а также отправлять агрегированные данные в другие системы.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubdocker run -itd --name=graph -p 8080:8080 hugegraph/hugegraph
# docker exec -it graph bash
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubdocker run --name esdb-single-node -it -p 2113:2113 -p 1113:1113 eventstore/eventstore:latest --insecure --run-projections=All --enable-atom-pub-over-http
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubcargo add sea-query
SeaQuery — это конструктор запросов, который поможет создавать динамические SQL-запросы в Rust.
При помощи SeaQuery можно строить выражения, запросы и схемы как абстрактные синтаксические деревья, используя удобный API.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubnpm i graphjin
GraphJin позволяет создавать NodeJS / Go API за 5 минут, а не за несколько недель.
Достаточно использовать простой запрос GraphQL для определения API, а GraphJin автоматически преобразует его в SQL.
GraphJin поддерживает Postgres, MySQL, Yugabyte, AWS Aurora/RDS и Google Cloud SQL
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub