Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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 10 330 подписчиков, занимая 11 960 место в категории Технологии и приложения и 63 533 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 330 подписчиков.
Согласно последним данным от 09 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -78, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.66%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.94% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 791 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 407 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
- 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 10 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.
10 330
Подписчики
-324 часа
-247 дней
-7830 день
Архив постов
10 332
💡 SQL: быстрое нахождение первых или последних записей с DISTINCT ON !!!
В PostgreSQL есть полезный приём — DISTINCT ON, который позволяет взять первую строку в каждой группе по определённому полю.
SELECT DISTINCT ON (customer_id)
customer_id,
order_date,
amount
FROM orders
ORDER BY customer_id, order_date DESC;
10 332
🎮💾 DOOMQL: Мультиплеерный шутер на чистом SQL
DOOMQL — это уникальный шутер, полностью реализованный на SQL, использующий CedarDB. Проект возник как эксперимент: возможно ли создать игру в стиле DOOM, используя только SQL для рендеринга, игрового цикла и многопользовательской синхронизации? Ответ — да!
🚀Основные моменты:
- Чистый SQL рендерер с поддержкой рендеринга спрайтов и HUD.
- Мультиплеерная игра с синхронизацией и управлением состоянием через CedarDB.
- Легкость в изменении игрового состояния с помощью простых SQL-запросов.
- Поддержка читов, что добавляет интерес к игровому процессу.
- Минимальный клиент на Python для управления вводом и отображения.
📌 GitHub: https://github.com/cedardb/DOOMQL
#sql
10 332
+4
⚡️SQL на собеседованиях: где тренироваться
Принесли вам отличный ресурс, который собрал огромное количество практических задач по SQL.
Там можно найти всё: от базовых упражнений до сложных вопросов, включая отдельный блок с заданиями от FAANG.
Но самое ценное здесь не сами вопросы, а структура подачи:
- Формулировка задачи в формате собеседования
- Подробное решение с объяснением
- Встроенный редактор, чтобы попробовать свои силы прямо на месте
И главное — доступ полностью бесплатный.
Начать тренироваться
10 332
🖥 Полный гайд по реальным SQL-вопросам с собеседований
Введение. Собеседования на позиции, связанные с данными (аналитики, инженеры, ученые данных), всё чаще включают нестандартные и продвинутые вопросы по SQL.
Большие технологические компании (Google, Amazon и др.) предъявляют высокие требования: важна не только правильность запроса, но и умение оптимизировать его и разбираться в реальных бизнес-данных[1][2].
В этом гайде мы разберем категории наиболее распространенных сложных SQL-задач с реальных собеседований – от платформ вроде DataLemur, LeetCode, StrataScratch – и подробно поясним решения.
Каждая задача сопровождена анализом: условие, оптимальный подход, используемые SQL-конструкции, возможные ошибки и финальное решение (для PostgreSQL и MySQL, с указанием различий где необходимо).
В конце добавлен отдельный раздел о современных базах данных, включая векторные БД (Pinecone, Weaviate, Milvus и др.), с примерами того, что могут спросить про них на собеседовании и как выглядят SQL-подобные запросы для работы с векторами.
10 332
⚡️ SQL от А до Я: руководство с примерами
Это гайд на 150 страниц для тех, кто хочет разобраться в SQL. Здесь есть всё: от базовых запросов до функций и сложных приёмов.
Руководство, которое поможет быстро освежить или подтянуть знания.
10 332
📇 Структурированная SQL шпаргалка
➕Выборка одиночных и множественных значений;
➕Объединение и группировка;
➕Фильтрация данных;
➕Алиасы и джоины.
#sql #doc #cheatsheet
10 332
Крутой интерактивный тренажер по основам SQL
Внутри пошаговые уроки, где пишешь реальные запросы и сразу видишь результат. По пути решаешь задачки и помогаешь Дакберту пробираться по потокам данных
Всё это бесплатно, прямо в браузере или на мобиле
https://dbquacks.com/
10 332
📚🎮 SQL + Покемоны = Querymon!
Энтузиасты сделали игру, которая превращает изучение баз данных в настоящее приключение.
✨ С нуля — начнёте с простых таблиц и базовых запросов, сложность растёт постепенно.
🔎 Освоите SELECT, FROM, WHERE, фильтры LIKE, BETWEEN, IN и функции sum(), count(), avg().
🎯 Геймплей — сотни миссий, где, чтобы пройти дальше, нужно правильно писать SQL-запросы.
SQL ещё никогда не был таким весёлым: учиться теперь так же увлекательно, как ловить покемонов.
И самое приятное — игра полностью бесплатная.
👉 Попробовать можно здесь.
10 332
💡Big Data — это не только модный термин, а фундамент современной аналитики и AI. Apache Spark — инструмент, который используют крупнейшие компании по всему миру. Хотите понять, как он работает, и применить его в своей практике?
28 августа в 18:00 мы проведем открытый вебинар «Практическое введение в Apache Spark». За 1,5 часа вы узнаете, зачем нужен Spark, как разворачивать тестовую среду в Docker, работать с DataFrame API и Spark SQL, оптимизировать запросы и избегать типичных ошибок.
Вместе разберем реальный кейс на небольшом датасете и вы увидите, что обработка больших данных может быть быстрой и удобной.
➡️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Spark Developer», все участники получат скидку на обучение.
Регистрируйтесь прямо сейчас: https://tglink.io/925647f9a2b2?erid=2W5zFGXqUGG
#реклама
О рекламодателе
10 332
🎮 Погружаемся в SQL, с помощью увлекательной аркадной игры
Разработчики замутили настоящий олдскульный шедевр, который сделает из вас МАСТЕРА баз данных и точно не даст заскучать.
• Проходим уровни, собираем пазлы вместе с уткой DuckDB и прокачиваем SQL на максимум.
• Квесты, задачи, подсказки — всё как в настоящем приключении.
• Работает прямо в браузере и даже на телефоне.
Любые запросы к базам — щёлкаем как семечки 👉 https://dbquacks.com/.
10 332
📝 Вышло большое практическое руководство по работе с VictoriaLogs
Недавно вышло полезное руководство по эффективному использованию VictoriaLogs — системы для работы с логами. В статье разбираются ключевые концепции: как правильно структурировать сообщения (_msg), работать с временными метками (_time) и настраивать потоки (stream) для оптимальной производительности.
Автор объясняет, как избежать типичных проблем:
— Толстых потоков, когда один сервис генерирует слишком много логов
— Высокой кардинальности, когда слишком детализированные потоки замедляют поиск
— Динамических имен полей, которые могут ухудшить сжатие данных
Также в статье есть советы по оптимизации, рассказывающие:
— Как правильно указывать сообщения и временные метки
— Какие поля лучше выбирать для потоков
— Как работать с вложенными структурами
Гайд написан доступно и подойдет тем, кто только начинает работать с VictoriaLogs или хочет улучшить текущую настройку логирования.
🔗 Читать статью - *клик*
@devopsitsec
10 332
🖥 Теперь писать сложные промты самому не обязательно — OpenAI выпустили генератор, который превращает даже простой запрос в подробную инструкцию для ИИ.
Принцип простой: описываете, что хотите получить, нажимаете Optimize — GPT-5 анализирует запрос и выдаёт готовый детализированный промт. Работает бесплатно.
Инструмент может упростить работу с любыми нейросетями, особенно если у вас нет опыта в составлении промтов.
Готовый вы можете сразу попробовать в @Chatgpturbobot
10 332
🖥 Мощный учебник по SQL — охватывает всё от базы до продвинутого уровня.
Внутри — 4 модуля, разбитые по сложности:
🟣 Основы SQL
🟣 Средний уровень
🟣 Продвинутый SQL
🟣 Аналитика на SQL
📚 Каждый модуль — это около 10 практичных уроков с возможностью сразу применять знания.
📌 Ссылка тут: https://mode.com/sql-tutorial
10 332
🔮 CozoDB — графовая база данных с поддержкой Datalog-запросов, временными срезами и векторным поиском через HNSW-индексы.
Инструмент имеет встроенные алгоритмы для работы с графами и кроссплатформенность: работает как embedded-решение на Python, Node.js, Android и даже в браузере через WASM. Поддерживает SQLite, RocksDB и распределённое хранилище TiKV.
🤖 GitHub
@sqlhub
10 332
120 ключевых вопросов по SQL за 2025 год
Статья содержит 120 ключевых вопросов по SQL для собеседований, разделённых по темам и уровням сложности, с краткими пояснениями.
Основываясь на актуальных требованиях 2025 года, вопросы охватывают базу данных, оптимизацию, практические задачи и нюансы СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQL Server).
🔜 Подробности
10 332
🖥 Нашли кладезь знаний из 800+ SQL-вопросов с задачами — идеально для подготовки к собеседованиям.
Подойдёт, чтобы:
— прокачать SQL-навыки с нуля до продвинутого уровня
— быстро освежить синтаксис перед интервью
— попрактиковаться на реальных задачах
Полезно как джунам, так и мидлам. Отличный способ проверить себя и закрыть пробелы.
10 332
Repost from Machinelearning
🌟 Amazon встроила векторную базу данных прямо в хранилище S3.
Amazon анонсировала S3 Vectors - нативную поддержку векторного поиска прямо внутри своего вездесущего объектного хранилища. Заявлено, что это может снизить затраты на хранение и обработку векторов до 90%.
По сути, AWS предлагает не отдельный сервис, а новый тип бакета
vector bucket. Внутри него вы создаете векторные индексы, указывая размерность векторов и метрику расстояния (косинусную или евклидову).
🟡Дальше все работает как магия
Вы просто загружаете в индекс свои эмбеддинги вместе с метаданными для фильтрации, а S3 берет на себя всю грязную работу по хранению, автоматической оптимизации и обеспечению субсекундного ответа на запросы. Никакого управления инфраструктурой.
Один бакет может содержать до 10 тысяч индексов, а каждый индекс, в свою очередь, десятки миллионов векторов.
🟡Главная сила этого решения - в экосистеме.
S3 Vectors бесшовно интегрируется с Bedrock Knowledge Bases. Теперь при создании базы знаний для RAG-приложения можно просто указать S3-бакет в качестве векторного хранилища.
Процесс создания RAG-пайплайна для тех, кто уже живет в облаке AWS, упрощается до нескольких кликов. То же самое касается и SageMaker Unified Studio, где эта интеграция тоже доступна из коробки.
🟡"One more thing" анонса - умная интеграция с сервисом OpenSearch.
AWS предлагает гибкую, многоуровневую стратегию. Нечасто используемые или «холодные» векторы можно экономично хранить в S3 Vectors. А когда для части данных потребуется максимальная производительность и низкая задержка в реальном времени, например, для системы рекомендаций, их можно быстро экспортировать в OpenSearch.
Это очень прагматичный инженерный подход, позволяющий балансировать между стоимостью и производительностью.
Пока сервис находится в статусе превью и доступен в регионах US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Frankfurt), and Asia Pacific (Sydney) Regions.
Попробовать S3 Vectors можно в Amazon S3 console.
🟡Статья
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #RAG #Amazon10 332
Сохраняй себе годноту : сотни бесплатных PDF-книг по языкам и технологиям.
Здесь есть буквально всё: гайды по Bash и основам Linux, книги по всем актуальным языкам программирования (включая Python, JS, Swift и другие), материалы по SQL, Docker, алгоритмам и не только. База регулярно обновляется и полностью бесплатна.
🆖 https://goalkicker.com/
10 332
✅ Как настроить реакцию на изменения в таблицах Postgres?
Как передать эти изменения в микросервисы, в Kafka и в другие СУБД, например в Clickhouse?
Расскажем на открытом уроке «Событийная интеграция Postgres» посвященный курсу «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков»
✅ Научитесь выбирать правильный способ событийной интеграции
✅ Посмотрите, как и что можно реализовать для надежной передачи данных из Postgres во внешние системы
👉Узнаете про опыт других предприятий и протестируйте обучение на открытом уроке
https://tglink.io/4390305eba19?erid=2W5zFJYeg6C
#реклама
О рекламодателе
10 332
🗃️ Работа с JSON в SQLite через JDBC (на Java)
SQLite поддерживает встроенные JSON-функции, и теперь их можно удобно использовать прямо из Java-приложений с помощью JDBC. BlackSlate выпустили подробный гайд, как это делать эффективно.
📌 Что внутри:
- Подключение к SQLite через JDBC
- Хранение, извлечение и обновление JSON-данных в таблицах
- Использование функций
json_extract, json_set, json_insert, json_remove и других
- Примеры SQL-запросов для работы с вложенными JSON-структурами
🔧 Зачем это нужно:
- Хочешь хранить метаинформацию, конфиги или вложенные структуры — JSON в SQLite отличный выбор
- Не нужно ставить отдельную NoSQL-СУБД: всё работает локально
- Идеально подходит для embedded-приложений, десктопных утилит, мобильных приложений
💡 Примеры:
- Вставка JSON:
INSERT INTO configs (id, data) VALUES (1, '{"theme": "dark", "font": {"size": 14}}');
