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 122 Технологии и приложения3 835...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science. SQL hub

Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 35 833 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 35 833 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.

35 833

Подписчики

-124 часа

-427 дней

-3930 день

3 455

Просмотры поста

~ 1 48024 часа

~ 1 73748 часов

9.64%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

35 835

Tarantool Column Store — это новая российская in-memory колоночная СУБД для гибридной транзакционно-аналитической обработки данных (HTAP) в реальном времени. Позволяет анализировать данные в real-time, ускорять аналитические расчеты. Обладает высокой производительностью благодаря многопоточности. Где можно применять новую СУБД: • Формирование финансовой отчетности в real-time; • Ускорение и повышение точности антифрод-систем — обнаружение подозрительных транзакций практически с нулевой задержкой; • Повышение производительности системы выдачи кредитов. Tarantool Columnstore в реальном времени анализирует матрицы, в которых содержится более 100 000 вариантов кредитных предложений и дополнительных услуг. Попробуйте высокую производительность и скорость — 1,6 млн. сканирований и 200 тыс. агрегаций в секунду на ядро, <200 микросекунд на запрос. ➡️ Оставить заявку

35 835

💻 Шпаргалка по SQL-инъекциям Эта шпаргалка по SQL-инъекциям содержит примеры синтаксиса, который часто используется для проведения атак на БД. Примеры инъекций приведены для разных СУБД: Oracle, PostgreSQL, MySQL, MicrosoftSQL. Проверьте, не подвержено ли ваше приложение SQL-инъекциям 🟡Рассматриваются SQL-инъекции для извлечения такой информации как: ├╼ Объединение строк ├╼ Подстрока ├╼ Комментарии ├╼ Версия базы данных ├╼ Содержимое базы данных ├╼ Условные ошибки ├╼ Извлечение данных с помощью сообщений об ошибках ├╼ Пакетные (или штабелированные) запросы ├╼ Временные задержки ├╼ Условные временные задержки ├╼ DNS lookup (Поиск DNS) ╰╼ DNS lookup с эксфильтрацией данных 📎 Шпаргалка @sqlhub

35 835

💻Работа с PostgreSQL: настройка и масштабирование — открытый учебник Держите ценный контент — открытый учебник от А. Ю. Васильева aka leopard по Postgres. Нереально полезно, здесь раскрывается множество важных моментов, связанных с этой СУБД 📎 PDF @sqlhub

35 835

Переходите на формат монитора 4K Вы сможете увидеть больше контента, чем при обычных разрешениях, и наслаждаться детализированным изображением. Компания MSI рекомендует свою новинку Modern MD27UL для повседневной работы c фото- и видеоредакторами, проведения стриминговых сессий и удаленной работы. Именно сейчас удачный момент воспользоваться выгодным предложением, чтобы обновить свой старый монитор на новый в сети магазинов DNS.

35 835

💻 Внутренности PostgreSQL: кэш системного каталога Системный каталог, или просто каталог — это таблицы, в которых PostgreSQL хранит информацию обо всех остальных объектах, хранящихся в базе данных. К ним относятся таблицы, функции, триггеры, и т.д. Обращение к системному каталогу происходит часто, поэтому для него предусмотрен кэш. Давайте же разберемся, как этот кэш устроен. Реализация кэша находится в следующих файлах: ⏩syscache.{c,h} — реализация основных функций кэша. Функции оперируют с Datum’ами и HeapTuple’ами; ⏩catcache.{c,h} — низкоуровневые функции, используемые syscache.c. Выделение и освобождение памяти реализовано здесь; ⏩lsyscache.{c,h} — высокоуровневая обертка над syscache.c. Содержит функции «получить имя отношения по его Oid» и подобного рода; ⏩inval.{c,h} — логика инвалидации кэша. Подробности см ниже по тексту; ⏩sinvaladt.{c,h} — реализация кольцевого буфера в разделяемой памяти, через который рассылаются сообщения об инвалидации кэшей; ⏩sinval.{c,h} — интерфейс коммуникации через sinvaladt.c. Содержит функции вроде «отправить / получить SharedInvalidationMessage»; 📎 Подробнее @sqlhub

35 835

✅ Что нужно знать для работы с Greenplum? Разберем предпосылки, историю, особенности на бесплатном практическом уроке посвященному курсу «Базы данных» от OTUS. 🔹На вебинаре мы разберём архитектуру и отказоустойчивость кластера Greenplum. Рассмотрим резервное копирование Greenplum и рекомендации по оптимизации. 🔹На уроке вы получите рекомендации: по загрузке \ выгрузке; Update \ deletes в таблицах GP; Append-Optimized таблицы 👉 Регистрация https://clck.ru/3AABdJ?erid=LjN8KMoDr

35 835

💻Как сделать дамп PostgreSQL ⏩Держите полезную статью В ней рассматриваются процессы резервного копирования и восстановления данных в PostgreSQL, обсуждаются различные стратегии и методы, которые позволят обеспечить надежность и доступность ценных информационных ресурсов. Уверен, будет полезно) 📎 Статья @sqlhub

35 835

Считаешь себя экспертом в IT? Участвуй в «Цифровом марафоне» от Сбера и «Школы 21» и будь на код впереди! Миллион рублей уже ждёт тебя. В этом масштабном конкурсе ты будешь соревноваться со специалистами по всей России. Тройка лучших поделит в финале в Москве призовой фонд в 1,8 миллионов рублей. Но сначала нужно пройти онлайн-игру, тестирование и цифровой диктант. Начнёшь с «разминки» и покажешь свои аналитические и мягкие навыки. Далее — ответь на вопросы теста согласно своему уровню подготовки. Прослушай на диктанте техническое задание и напиши код решения. Поспеши: 20 апреля — твой последний шанс нажать на кнопку «Хочу участвовать». Переходи на сайт и регистрируйся прямо сейчас!

35 835

💻Как в Postgresql реализовать поиск по первым символам каждого слова в строке? ▶️Суть задачи: На ввод подаются строки. Например: "один". Запрос в базу должен матчить записи типа "три два один", "одиннадцатый", но не должен матчить записи типа "иван родин" Как реализовать такое в SQL запросе? ▶️Для этого в PostgreSQL можно использовать оператор ~ и соответствующее регулярное выражение с '\m', обозначающим начало слова:

SELECT * 
FROM tbl 
WHERE name ~ '\mодин'

@sqlhub

35 835

🔊 X5 Tech на связи! Проводим новый митап по Data Science 25 апреля обсудим с экспертами ML системы и все, что вокруг: проверенные и новые методы взаимодействия с пользователями от рекомендаций музыки до генерации контента и чат-ботов на основе ИИ, а также сложности: галлюцинации, мониторинг языковых моделей, методы улучшения RAG-систем. 🎙️У микрофона: Дарья Андреева и Глеб Панин — менеджеры по работе с большими данными, X5 Tech Дмитрий Астанков — Machine Learning Engineer, Звук Артем Ерохин — ведущий менеджер по работе с большими данными, X5 Tech ✅ 25 апреля, 19:00 Москва, пространство Articon + онлайн трансляция За деталями и регистрацией - сюда __ Реклама. ООО "Корпоративный центр ИКС 5", ИНН: 7728632689, erid: LjN8KNVda

35 835

🖥 Решение задач с помощью SQL является важным навыком для дата-саентиста по нескольким причинам: 1. SQL позволяет эффективно извлекать, фильтровать и обрабатывать данные из баз данных. 2. SQL предоставляет возможность проводить аналитические запросы к данным, выявлять закономерности, тренды и паттерны, что помогает в принятии бизнес-решений. 3. Часто данные хранятся в различных базах данных или системах. Знание SQL помогает дата-саентисту объединять данные из разных источников для создания цельных наборов данных. 4. Написание оптимизированных SQL-запросов позволяет ускорить обработку данных и повысить производительность аналитических процессов. В целом, знание SQL позволяет дата-саентисту эффективно работать с данными, проводить анализ и извлекать ценные инсайты для бизнеса. Предлагаю немного попрактиковаться и порешать задачи на знание SQL. 🖇 Решение заданий из тренажера SQL Academy 🖇 Вводный Курс с задачами по работе с Базами данных 🖇В репозитории представлены проекты курса Аналитик данных 🖇Решение задач hackerrank по SQL 🖇100 ключевых Вопросов с собеседований @machinelearning_interview

35 835

💻Работа с json в PostgreSQL В PostgreSQL есть два типа данных для работы с JSON: json и jsonb. Они отличаются друг от друга способом хранения данных и способом работы с ними. ⏩Тип данных json использует текстовый формат хранения JSON-данных, который позволяет хранить только простые типы данных JSON: строки, числа, логические значения, null и массивы или объекты, состоящие только из этих типов. Это означает, что при хранении данных типа json не происходит никакой оптимизации, и любые изменения в данных приводят к перезаписи всей строки JSON. ⏩Тип данных jsonb использует бинарный формат хранения JSON-данных, который позволяет хранить все типы данных JSON, включая вложенные объекты и массивы, а также дополнительные типы данных, такие как булевы значения, даты и времена и т.д. Бинарный формат данных jsonb позволяет эффективно хранить, индексировать и быстро выполнять запросы к данным в формате JSON, и при изменении данных не требует перезаписи всей строки JSON, а лишь тех частей, которые изменились. ⏩Создание объектов json Одной из основных функций для работы с JSON является jsonb_build_object(), которая позволяет создавать объекты JSON внутри запросов. Это может быть полезно, например, при импорте данных из внешних источников. Предположим, что мы хотим в select-запросе динамически сгенерировать json-объект. Сделать это можно так:

SELECT jsonb_build_object('name', 'Иван', 'age', 30, 'city', 'Москва') AS person;

Этот запрос создаст JSON-объект со свойствами name, age и city, которые будут содержать соответствующие значения. Результатом запроса будет следующий JSON-объект:

{
  "age": 30,
  "city": "Москва",
  "name": "Иван"
}

📎 Подробнее @sqlhub

35 835

Аналитики данных, отзовитесь! 🔍 В Авито сильная культура использования данных и удобная развитая инфраструктура для аналитиков: 1️⃣ Руководитель группы аналитики в Core Analytics 2️⃣ Аналитик данных в команду антифрода 3️⃣ BI-разработчик в команду Core Analytics Вас ждут интересные и разнообразные задачи: аналитики в Авито ищут точки роста бизнеса, изучают поведение пользователей, придумывают фреймворки и настраивают дашборды. А ещё: – достойная зарплата, размер которой обсуждается на собеседовании; – много качественных данных, мощная инфраструктура и инструменты, любое необходимое железо; – талантливая команда, крутая аналитическая культура и сообщество профессионалов; – удалёнка и классный офис в 2-х минутах от метро «Белорусская»; – ДМС со стоматологией с первого дня; – личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции. Скорее переходите по ссылкам и откликайтесь!

35 835

🖥 Знаете ли вы, что в MySQL есть невидимые столбцы! Они нужны для обеспечения безопасности ваших данных (скрыть приватные данные, ключи).



CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 INT INVISIBLE);
 INSERT INTO t1 (col1, col2) VALUES(1, 2), (3, 4);

SELECT * FROM t1;
+------+
| col1 |
+------+
|    1 |
|    3 |
+------+

SELECT col1, col2 FROM t1;
+------+------+
| col1 | col2 |
+------+------+
|    1 |    2 |
|    3 |    4 |
+------+------+

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/invisible-columns.html @sqlhub

35 835

💻Настройка обслуживания PostgreSQL. Основное и простое ⏩Обслуживание БД — это не единственный вопрос, который следует решать администратору СУБД. И при этом не самый первый, если речь идет о сопровождении сервера. ⏩В этой статье мы не будем рассматривать все вопросы обслуживания и сопровождения в этой публикации, это слишком большое количество информации. Вместо этого мы рассмотрим только самые основные стороны вопроса обслуживания баз данных, при этом подразумевая, что вы уже сделали: — Настроили под себя оптимальным образом настройки PostgreSQL, например, с помощью сервиса pgtune. — Решены все инфраструктурные вопросы в части работы сети, железа, дисков и так далее. — Вы понимаете как работает PostgreSQL в части модификации строк, как работает версионирование, что такое “мертвые” строки и так далее. Сосредоточимся только на базовых вопросах обслуживания. Итак, поехали! 📎 Статья @sqlhub

35 835

Магистратура для Data Scientists с возможностью трудоустройства — Авито х МФТИ Бесплатная программа обучения в МФТИ со стипендией 25 000 рублей для лучших студентов. Пройдите путь от студента до Middle Data Scientist за два года. За время учёбы вы научитесь работать с полным циклом задач в Data Science — от обучения продвинутых моделей до их релиза. Всё это — на реальных данных и со специализацией в разных доменных областях. Полученные знания будете использовать на стажировке в одной из DS-команд Авито. У вас будет свой проект — реальная задача, которая повлияет на бизнес и станет основой вашего диплома. А персональный ментор поделится опытом и поможет развиваться, искать решения и изучать инструменты и технологии. Условия: – длительность программы — 2 года; – оплачиваемая стажировка с первого семестра; – повышение грейда и оклада со второго года, если всё получается хорошо; – 40 часов учёбы и работы в неделю в гибридном формате: дома или в университете и офисе в Москве; – общежитие на время обучения для иногородних студентов. Программа подойдёт студентам последнего курса обучения, выпускникам или учащимся в магистратуре, готовым перевестись. Заявки принимаются до 26 апреля включительно. Регистрируйтесь, пока есть места.

35 835

🔥 Крутой список игр, которые помогут вам изучить программирование без скучных лекций, но с интерактивным подходом: • SQL Murder Mystery — вам предстоит стать шпионом Джаусом и использовать SQL для поиска загадочного убийцы; • CryptoZombies — Игра разделена на уроки, где вы, используя язык программирования Solidity, создадете свою первую веб-игру 3.0, собирая армию зомби; • Playground.tensorflow - браузерная игра, от tensorflow есть в которой можно настраивать и обучать нейросеть • Screeps — игра, которая похожа на Dwarf Fortress, но здесь для управления колонией нужно писать код; • Flexbox Froggy — милая игра про жаб, которая научит вас работе с CSS flexbox. Для полного погружения рекомендуется играть в определенной среде; • Checkio — отличное упражнение для программистов на Python и TypeScript. Сборник интересных интерактивных игр, решение которых требует написания кода. @DevOPSitsec

35 835

💻SQL-запрос для группировки и взятия уникальных значений ▶️Итак, есть табличка:

Number  Item
------------
202     Book
202     Cartoon
202     Book
207     Book
205     Elephant
207     Elephant
208     Book
209     Biggy
209     Smoke
203     Smoke

Нужно сгруппировать по number и вывести уникальные item для него, наподобие:

202 Book Cartoon
207 Book Elephant
205 Elephant
208 Book
209 Biggy Smoke
203 Smoke

Как это можно сделать? ▶️В целом ничего сложного, с этим справится вот такой запрос:

   SELECT Number,
          group_concat (DISTINCT Item separator ' ')
     FROM TABLE
 GROUP BY Number

@sqlhub

35 835

🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов. ➡️ Делитесь с коллегами и сохраняйте себе, чтобы не потерять ⚡Машинное обучение Machine Learning - запускаем лучшие ИИ модели, пишем код, погружаемся в нейросети Ml Собеседование - подготовка к собесу по мл, алгоритмам, коду Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы Ml Jobs - вакансии ML ML Книги - актуальные бесплатные книги МО ML чат 🏆 Golang Golang собеседование - разбор задач и вопросов с собесов Golang вакансии -работа для Go разработчика Golang книги библиотека книг Golang задачи и тесты Golang чат Golang news - новости из мира go Golang дайджест 💥 Linux /Этичный хакинг Linux Academy - гайды, секреты и лучшие материалы по Linux Kali linux - погрузись в мир этичного хакинга и кибербезопасности linux_kal - kali чат Информационная безопасность 🚀 Data Science Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста Data Jobs - ds вакансии Аналитик данных Data Science книги - актуальные бесплатные книги Big data 🛢Базы данных Sql базы данных - научим работе с базами данных профессионально Библиотека баз данных SQL чат Вакансии Sql аналитик данных #️⃣C# С# академия - лучший канал по c# С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c# С# задачи и тесты С# библиотека - актуальные бесплатные книги C# вакансии - работа 🐍 Python Python/django - самый крупный обучающий канал по Python Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы Python Jobs - вакансии Python Python чат Python книги ☕ Java Java академия - java от Senior разработчика Java вакансии Java чат Java вопросы с собеседований Java книги 💻 C++ C++ академия С++ книги C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам C++ вакансии ⚡️ Frontend Javascript академия - крупнейший js канал React - лучшие гайды и советы по работе с react Frontend - тутрориалы, уроки, гайды, код PHP Книги frontend Задачи frontend 🦀 Rust Rust программирование Rust чат Rust книги для программистов 📲 Мобильная разработка Android разработка Мобильный разработчик гайды и уроки 🇬🇧 Английский для программистов 🧠 Искусственный интеллект ИИ и технологии Neural - нейросети для работы и жизни Книги ИИ Artificial Intelligence 🔥 DevOPs Devops для программистов Книги Devops 🌟 Docker/Kubernets Docker Kubernets 📓 Книги Библиотеки Книг для программситов 💼 Папка с вакансиями: Папка Go разработчика: Папка Python разработчика: Папка Data Science Папка Java разработчика Папка C# Папка Frontend