Библиотека баз данных
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 10 167 подписчиков, занимая 11 717 место в категории Технологии и приложения и 62 959 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 167 подписчиков.
Согласно последним данным от 25 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -46, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.09%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.55% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 721 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 463 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- 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 26 августа, 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.
Плохо:
WHERE LOWER(email) = 'user@mail.com'
Это ломает индекс — оптимизатор не может его использовать.
Лучше:
ALTER TABLE users
ADD email_lower AS LOWER(email) STORED;
CREATE INDEX idx_users_email_lower ON users(email_lower);
Теперь:
WHERE email_lower = 'user@mail.com'
Запросы становятся мгновенно быстрее, а индекс используется эффективно.
Очень немногие разработчики знают и применяют этот трюк, но он спасает производительность на реальных системах.
SELECT *
FROM (
SELECT
user_id,
event_type,
created_at,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY created_at DESC
) AS rn
FROM events
) t
WHERE rn = 1;
-- Для каждого user_id вернется только самое последнее событиеSELECT, а про настоящую инженерную работу: принципы нормализации, дизайн схем, практики оптимизации SQL, работа с транзакциями, и главное - как выбрать и использовать ORM так, чтобы он помогал, а не мешал.
Если тебе нужен инструмент, который выдержит рост проекта и не взорвётся через год, здесь ты найдёшь системный подход, проверенные шаблоны и практические примеры, которым уже доверяют зрелые инженерные команды.
Готовы? Тогда начинаем строить архитектуру, которую не стыдно масштабировать.
https://uproger.com/sql-bolshoj-gajd-kak-pravilno-vybrat-orm/
Плохо: индекс по email НЕ используется
SELECT *
FROM users
WHERE LOWER(email) = 'user@example.com';
-- Хорошо: нормализуем значение заранее
SELECT *
FROM users
WHERE email = 'user@example.com';
-- Или создаём функциональный индекс (PostgreSQL)
CREATE INDEX idx_users_email_lower ON users (LOWER(email));
https://www.youtube.com/shorts/AyiAslOeJFASQLISGREAT
🚀 Прокачаю свои знания: https://stepik.org/course/255542/