ru
Feedback
Библиотека баз данных

Библиотека баз данных

Открыть в Telegram

Самая большая библиотека бесплатных книг по SQL По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI РКН:  № 5037640984

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Библиотека баз данных

Канал Библиотека баз данных (@sql_lib) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 10 351 подписчиков, занимая 11 949 место в категории Технологии и приложения и 63 517 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 351 подписчиков.

Согласно последним данным от 04 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -67, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.12%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.99% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 634 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 310 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как sql, субд, индекс, user_id, архитектура.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
Самая большая библиотека бесплатных книг по SQL По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI РКН:  № 5037640984

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 05 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.

10 351
Подписчики
-324 часа
-157 дней
-6730 день
Архив постов
🐘 Бесплатная конференция по PostgreSQL — Москва, 19 марта PG BootCamp Russia 2026 — комьюнити-конференция российского сообще
🐘 Бесплатная конференция по PostgreSQL — Москва, 19 марта PG BootCamp Russia 2026 — комьюнити-конференция российского сообщества PostgreSQL с подтвержденным официальным международным статусом. Мероприятие бесплатное, онлайн+офлайн, ориентировано на администраторов БД, разработчиков, инженеров, аналитиков, архитекторов. Эксперты из Tantor, Яндекс, СберТех, Тензор, Хи-квадрат, Luxms BI и других компаний выступят по темам, связанным с разработкой, эксплуатацией и взаимодействием PostgreSQL с другими системами. В предварительной программе:
📎Решение застарелых архитектурных проблем PostgreSQL для современных нагрузок и масштабирования 📎Временные таблицы для Postgres. Почему это важно для платформы 1С и что можно улучшить? 📎Разделение Compute и Storage: архитектурный прорыв для PostgreSQL в облаке 📎Опыт вынесения OLAP-нагрузки на реплику 📎Highload "из ниоткуда": когда проблема не в СУБД, а в клиентской архитектуре 📎Опыт эксплуатации, проблемы и производительность PostgreSQL на Эльбрус, Baikal-S, Loongson, Repka Pi, x86 📎Поиск проблем планирования запросов до их воздействия на производительность 📎Тестирование, баги и уроки работы с патчем 64-битного счетчика транзакций PostgreSQL 📎Работа с логами PostgreSQL 📎…и другие (всего 25 выступлений)
🗓 19 марта 📍 Москва, офлайн + онлайн ➡️ БЕСПЛАТНАЯ РЕГИСТРАЦИЯ

Repost from Machinelearning
🌟 Zvec: встраиваемая векторная база данных для RAG без внешних сервисов. Alibaba открыла исходный код Zvec - встраиваемой ве
+2
🌟 Zvec: встраиваемая векторная база данных для RAG без внешних сервисов. Alibaba открыла исходный код Zvec - встраиваемой векторной СУБД, которую авторы называют «SQLite для векторных баз данных». Проект заточен на локальные RAG-пайплайны, семантический поиск и агентские сценарии на ноутбуках, мобильных устройствах или другом edge-железе. Идея в том, что разворачивать отдельный сервер ради векторного поиска и фильтрации по метаданным избыточно. Zvec встраивается в процесс Python-приложения и не требует ни отдельного демона, ни сетевых вызовов.
Существующие решения не подходят для маломощных устройств: Faiss дает только ANN-индекс без скалярного хранилища и крэш-рекавери; DuckDB-VSS ограничен в опциях индексирования; Milvus и облачные векторные хранилища требуют сеть.
Под капотом - Proxima, векторный движок продакшен-уровня, который Alibaba сама использует в собственных сервисах. Поверх него сделали лаконичный Python API: 🟢полный CRUD и поддержка схем; 🟢поиск по нескольким векторам для комбинации разных эмбеддинг-моделей; 🟢встроенный реранкер с weighted и RRF; 🟢гибридный поиск (векторный + фильтры по скалярным полям) с инвертированными индексами. Это позволяет собирать локальных ассистентов, которые одновременно используют семантический поиск, множественную фильтрацию и несколько эмбеддинг-моделей - все в одном движке. По производительности Zvec заявляет победу на бенче VectorDBBench с датасетом Cohere 10M - более 8 000 QPS при сопоставимом реколле. Это вдвое больше, чем у лидера ZillizCloud и с более быстрым построением индекса. Авторы объясняют успех глубокой оптимизацией под CPU: SIMD, кэш-эффективные структуры, многопоточность и prefetching. Пока платформенная поддержка ограничена (Windows отсутствует), но для Linux x86/ARM64 и macOS Zvec уже готов к экспериментам на Python 3.10–3.12. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Документация 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VDB #ZVEC #Alibaba

Как выстроить карьеру аналитика Сегодня легко начать учиться, но сложно понять, что действительно приведет к профессии, а не просто к очередному набору знаний. Без понимания рынка и траекторий роста путь в аналитику становится хаотичным. Чтобы разобраться в этом, karpovꓸcourses собрали бесплатный стартер-пак в аналитику данных: вебинар с Анатолием Карповым о рынке аналитики в 2026 году, навыках, дающих преимущество, и возможных траекториях в профессии, а также 4 полезных гайда — про собеседования, нейросети, карьерный рост от Junior до Senior и A/B-тесты без ошибок. Переходите по ссылке и забирайте стартер-пак бесплатно: https://clc.to/erid_2W5zFJoJa1v Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJoJa1v

📌 EXISTS РАБОТАЕТ БЫСТРЕЕ COUNT SQL-совет: перестаньте считать всё через COUNT(*) Многие пишут так: SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id = 123; Чтобы проверить — есть ли записи. Проблема: COUNT(*) считает все строки, даже если нужна просто проверка существования. На больших таблицах это лишняя нагрузка и медленный запрос. Правильнее использовать EXISTS. Почему это лучше: - База останавливается на первой найденной строке - Меньше чтения данных - Быстрее на больших таблицах - Использует индексы эффективнее Пример:

-- Плохо
SELECT COUNT(*)
FROM orders
WHERE user_id = 123;

-- Хорошо
SELECT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders
    WHERE user_id = 123
);

-- Или в условии
SELECT *
FROM users u
WHERE EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.user_id = u.id
);

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас
🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇 🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data 🖥 Python: t.me/pythonl 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🖥 C++ t.me/cpluspluc 🖥 Docker: t.me/DevopsDocker 🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥 C#: t.me/csharp_ci 🖥 Java: t.me/javatg 🖥 Базы данных: t.me/sqlhub 👣 Rust: t.me/rust_code 🤖 Технологии: t.me/vistehno 💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable 💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi 🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot 📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy 🖥Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi ⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.

Как PostgreSQL обрабатывает NULL при использовании оператора DISTINCT ON?
Anonymous voting

💨 Тормозят SQL-запросы и дашборды? Освободите своё время и нервы! Устали каждый раз пить кофе, пока выполняется запрос? Разд
💨 Тормозят SQL-запросы и дашборды? Освободите своё время и нервы! Устали каждый раз пить кофе, пока выполняется запрос? Раздражает, когда дашборд висит на последнем проценте загрузки? Пора это прекратить! Приглашаем вас на практический вебинар «Аналитика без тормозов» 11 февраля в 19:00. Мы разберем, как радикально ускорить вашу работу. На вебинаре вы:
🔸 Узнаете об эффективных подходах — от тактических SQL-приёмов до стратегических архитектурных решений. 🔸 Разберёте конкретные методы, применимые к любой СУБД, и тонкие нюансы оптимизации. 🔸 Получите готовый набор фишек для ускорения запросов и витрин уже на следующий день.
Проведет вебинар Георгий Семенов, руководитель команды Analytics Engineering в Яндексе. Его опыт (VK, Wildberries, ЦУМ, ВТБ) и 14 лет в управлении IT-проектами — это концентрат практических знаний без воды. Все участники получат в подарок практический урок из курса SQL Pro про оптимизацию запросов — навсегда. Ускорьте свою аналитику одним кликом: simulative.ru/web-sql-speedup

Интеллектуальное импортозамещение СУБД: миграция с MS SQL и Oracle без переписывания кода В условиях новых технологических ре
Интеллектуальное импортозамещение СУБД: миграция с MS SQL и Oracle без переписывания кода В условиях новых технологических реалий перед CIO, IT-директорами и руководителями проектов стоит критически важная задача - обеспечить плавный переход на отечественные решения без остановки бизнес-процессов и роста бюджетов. Digital Q.DataBase от Диасофт предлагает принципиально иной подход: миграция с западных СУБД без необходимости переписывания сотен тысяч строк кода. Программа вебинара: 📊 Стратегия импортозамещения СУБД: новые критерии выбора. 🔧 Архитектура Digital Q.DataBase: технические возможности и преимущества. ⚙️ Технология "Полиглот" в действии: механизмы поддержки T-SQL и PL/SQL, минимизация доработок при миграции. ✅ Практический опыт внедрения: анализ реальных проектов: от пилота до промышленной эксплуатации. Метрики, сроки, результаты. Дата и время: 3 февраля, 14:00 (МСК) Регистрация по ссылке Реклама. ООО "ДИАСОФТ ЭКОСИСТЕМА". ИНН 9715403607.

💡 SQL-совет, который спасает от самой “хитрой” ошибки Одна из самых коварных ситуаций в SQL - когда ты ожидаешь данные, а запрос возвращает 0 строк, хотя “всё правильно”. Чаще всего причина - `NOT IN` + `NULL`. Если в подзапросе есть хотя бы один NULL, то NOT IN ломает логику и не вернёт ничего. Правило: - ❌ Не используй `NOT IN` с подзапросами - ✅ Используй `NOT EXISTS` или LEFT JOIN ... IS NULL -- ❌ ПЛОХО: NOT IN ломается из-за NULL

SELECT *
FROM users u
WHERE u.id NOT IN (
  SELECT user_id
  FROM banned_users
);
-- ✅ ХОРОШО: NOT EXISTS безопасен

SELECT *
FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT 1
  FROM banned_users b
  WHERE b.user_id = u.id
);

PostgreSQL: архитектура и тюнинг SQL-запросов Погрузись в архитектуру и прокачай оптимизацию запросов одной из самых популярн
PostgreSQL: архитектура и тюнинг SQL-запросов Погрузись в архитектуру и прокачай оптимизацию запросов одной из самых популярных open source СУБД – PostgreSQL. 🌐 В программе курса: 🤩 Разберем, как работают СУБД вообще и PostgreSQL в частности: что такое MVCC, ACID, WAL, LRU, PPC/TPC и другие фундаментальные понятия архитектуры баз данных 🤩 Получите теорию и практику EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE на разных типа запросов: без индексов, с индексами, index only, нормализованные и документ-ориентированные данные и json-поля, изменение параметров сессии/конфигурации для ускорения запросов 🤩 Изучите архитектуру хранения данных в PostgreSQL, типы и особенности индексов, а также получите полезные советы и трюки оптимизации БД 🤩 Получите свой собственный выделенный облачный PostgreSQL-сервер (8 vCPU, 12G RAM, 100G NVMe) – предоставляется БЕСПЛАТНО на время обучения + готовый e-commerce датасет TPC-H (миллион пользователей, несколько миллионов заказов на десятки гигабайт) 🗓 Старт курса: 22 января. 5 недель обучения. Изучить программу и записаться можно здесь. 🤩Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы Алексей Рыбак. Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО. Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqug1BVk

🖥 Интерактивный SQL-тренажёр для аналитиков в телеграм боте: Прокачай навыки на задачах, которые встречаются в реальной рабо
+4
🖥 Интерактивный SQL-тренажёр для аналитиков в телеграм боте: Прокачай навыки на задачах, которые встречаются в реальной работе. Бот в Telegram помогает тренироваться каждый день: задания обновляются, сложность растёт, а ошибки разбираются. ✔ практические кейсы ✔ удобный эмулятор работы Аналитика бесплатно ✔ пополняем задачами с реальных собеседований ✔ собираем фидбек и улучшаем тренажёр вместе с вами Готов работать с данными уверенно? Попробуй симулятор и расти как аналитик. t.me/Analitics_databot

🖥 SQL-квест: фэнтезийное приключение для аналитиков данных Представь фэнтези-мир, где заклинания - это SQL-запросы, а древни
+5
🖥 SQL-квест: фэнтезийное приключение для аналитиков данных Представь фэнтези-мир, где заклинания - это SQL-запросы, а древние артефакты спрятаны в таблицах и JSON-документах. 🧙Ты - боевой дата-аналитик, который с помощью SQL, Python, ETL и визуализаций охотится за харизматичным злодеем Архивариусом Пакостусом, что ломает индексы, крадёт данные и готовит “шторм данных” на столицу.🔮 В каждом эпизоде тебя ждут: выборы с последствиями, хитрые задачи от простых SELECT до рекурсивных CTE и BigQuery, юмор, эпик и неожиданные повороты. Хочешь проверить, сможешь ли ты спасти королевство не мечом, а запросами? Тогда добро пожаловать в SQL-квест. 🪄 Начать квест: https://uproger.com/sql-kvest-fentezijnoe-priklyuchenie-dlya-analitikov-dannyh/

SQL хитрый совет для про 💡 Используй COUNT(*) FILTER вместо CASE WHEN — быстрее, чище и читаемее. ❌ Как делают обычно:

SELECT
  COUNT(CASE WHEN status = 'success' THEN 1 END) AS success_cnt,
  COUNT(CASE WHEN status = 'error' THEN 1 END)   AS error_cnt
FROM events;
✅ Как делают профи:

Копировать код
SELECT
  COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'success') AS success_cnt,
  COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'error')   AS error_cnt
FROM events;
Почему это важно: - меньше вычислений внутри агрегаций - оптимизатору проще строить план - код короче и легче поддерживать - особенно эффективно в аналитических запросах Где работает: - PostgreSQL - SQLite (частично) - DuckDB - ClickHouse (через аналоги) Мелочь, но именно из таких мелочей складывается SQL уровня senior.

Чем больше компания, тем больше вызовов 😱 Был десяток команд разработки – теперь их сотни. Единицы развертываний в день прев
Чем больше компания, тем больше вызовов 😱 Был десяток команд разработки – теперь их сотни. Единицы развертываний в день превращаются в тысячи. Как в этом потоке сохранить контроль, прозрачность и управляемость? Как можно автоматизировать рутинные процессы? Разрозненные инструменты и отсутствие единой картины тормозят скорость и снижают качество доставки – что делать? 🎯Если у вас нет ответа на эти вопросы, вашей компании стоит внедрить IT-решение, которое станет "единым источником правды". Оно автоматизирует учет IT-компонентов, управление стендами и планирование поставок, сокращая время на рутину и повышая надежность процессов. Название такого решения – Digital Q.CMDB. Диасофт посвятит этому решению вебинар, который состоится 23 декабря в 14:00 🗓 Эксперты познакомят вас с решением, расскажут про вызовы масштабирования и затронут практику: от бизнес-требований до поставки. Welcome: регистрируйтесь по ссылке! Реклама. ООО "ДИАСОФТ ЭКОСИСТЕМА". ИНН 9715403607.

SQL-совет 💡 Если в запросе используется IN (subquery) - почти всегда выгоднее заменить его на EXISTS. ❌ Часто медленно:

SELECT *
FROM orders o
WHERE o.user_id IN (
  SELECT u.id FROM users u WHERE u.country = 'US'
);
✅ Обычно быстрее и безопаснее:

SELECT *
FROM orders o
WHERE EXISTS (
  SELECT 1
  FROM users u
  WHERE u.id = o.user_id
    AND u.country = 'US'
);
Почему это важно: - IN может материализовать подзапрос целиком - EXISTS работает как semi-join и рано останавливается - Лучше масштабируется на больших данных - Меньше сюрпризов с NULL Особенно критично в PostgreSQL, MySQL и Oracle на больших таблицах.

В условиях повышенных требований к отказоустойчивости и импортозамещению инфраструктуры вопросы бесперебойной работы систем у
В условиях повышенных требований к отказоустойчивости и импортозамещению инфраструктуры вопросы бесперебойной работы систем управления базами данных (СУБД) выходят на первый план ⚡️ Но как не потерять базу данных и обеспечить высокую доступность – в том числе на импортозамещенном ПО? Для этого есть решение, которое обеспечивает комплексную настройку и оптимизацию IT- инфраструктуры (серверы, виртуализация, ОС, СУБД и др.) под прикладные системы, чтобы обеспечить им высокую производительность, отказоустойчивость и стабильную работу, в том числе на импортонезависимом стеке, — и это Digital Q.SystemIntegration 🎯 Ему посвящен вебинар, который пройдет 18 декабря в 14:00! Эксперты Диасофт также разберут: ▪️практические подходы к построению высокодоступных кластеров на базе PostgreSQL и его форков. ▪️реальные кейсы и проблемы (VACUUM, влияние горизонта транзакций) + их решения. Регистрируйтесь по ссылке! Реклама. ООО "ДИАСОФТ". ИНН 7715560268.

🖥 Гайд по продвинутому профессиональному использованию SQL В этом руководстве мы рассмотрим ключевые аспекты работы с SQL на
🖥 Гайд по продвинутому профессиональному использованию SQL В этом руководстве мы рассмотрим ключевые аспекты работы с SQL на практике. Начнём с сравнения популярных СУБД, затем перейдём к продвинутым приёмам аналитического SQL, оптимизации запросов, администрированию баз данных, и закончится всё интеграцией SQL с Python (SQLAlchemy, pandas и т.д.). Для каждого раздела приведены примеры на реальных сценариях (интернет-магазин, CRM, аналитика продаж), код и полезные советы. 👉 Читать гайд

🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты? Этот практический курс п
🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты? Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом. Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям. Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт. 🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов 👉 Начать учиться на Stepik

🚀 Новый продвинутый планировщик заданий для PostgreSQL - лучше, чем cron Если устал от cron и временных триггеров, обрати вн
🚀 Новый продвинутый планировщик заданий для PostgreSQL - лучше, чем cron Если устал от cron и временных триггеров, обрати внимание на pg_timetable: ✅ Сильный: гибкий, надёжный, с богатым функционалом ✅ Легко настраивается, понятен и прозрачен ✅ Позволяет: • запускать SQL-задачи по расписанию • отслеживать их статус и history • обеспечивать graceful restart и защиту от сбоев Идеален для рабочих баз, сложной логики задач и критичных приложений. 📦 Репозиторий: https://github.com/cybertec-postgresql/pg_timetable #golang #postgresql #devops #golang