Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

SQL Ready | Базы Данных

Открыть в Telegram

Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Cотрудничество: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc

Больше

Россия37 136 Технологии и приложения7 336...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала SQL Ready | Базы Данных

Канал SQL Ready | Базы Данных (@sql_ready) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 17 719 подписчиков, занимая 7 336 место в категории Технологии и приложения и 37 136 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 17 719 подписчиков.

Согласно последним данным от 18 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 696, а за последние 24 часа — 5, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 12.57%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.05% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 222 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 069 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 23.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как sql, строка, users, индекс, user_id.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Cотрудничество: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 19 октября, 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.

17 719

Подписчики

+524 часа

+1807 дней

+69630 дней

2 222

Просмотры поста

~ 1 06924 часа

~ 1 29948 часов

12.57%

Коэффициент вовлеченности

~ 1

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

17 719

📂 Напоминалка как выполняется SQL-запрос в реляционной СУБД! Например, Transport Subsystem — приём запроса от клиента по сетевому протоколу, установка сессии, а Query Processor — синтаксический и семантический разбор, построение дерева запроса (parse tree). На схеме показан полный путь запроса — от клиента до хранения данных. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс

17 719

Индекс для поиска по шаблону, который действительно работает! Обычные B-tree индексы хорошо работают только для шаблонов вида prefix%. Но при поиске по подстроке (%text%) или сложных шаблонах они обычно не используются, и запрос превращается в полный скан таблицы даже на миллионах строк.

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm;

Расширение pg_trgm добавляет триграммные индексы, которые эффективно ищут подстроки, частичные совпадения и нечёткие шаблоны:

CREATE INDEX users_email_trgm_idx
ON users USING gin (email gin_trgm_ops);

После этого запросы вроде:

SELECT *
FROM users
WHERE email ILIKE '%company%';

Начинают использовать индекс и ускоряются, особенно для поиска по почте, логинам, URL и другим текстовым идентификаторам:

EXPLAIN ANALYZE
SELECT *
FROM users
WHERE email ILIKE '%company%';

🔥 Важно: триграммный индекс занимает больше места и замедляет INSERT/UPDATE, но для больших таблиц с поиском по подстроке это почти всегда оправдано. ➡️ SQL Ready | #совет

17 719

Импортозамещение СУБД: как не прогадать и выбрать подходящую отечественную платформу? При миграции на российскую СУБД очень важно выбрать решение, которое не просто соответствует определенным характеристикам, а действительно впишется в вашу инфраструктуру и обеспечит стабильность в долгосрочной перспективе. Эксперты К2Тех приняли участие в исследовании отечественных СУБД, организованном аналитическим порталом «ИТ-инфраструктура». На портале вы найдете таблицы сравнения решений по 30+ критически важным параметрам, в том числе: • Надежность и High Availability • Производительность • Управление и мониторинг • Эксплуатация Таблицы позволят сопоставить решения по архитектурным и эксплуатационным характеристикам и станут основой для технической оценки перед пилотом. 🔗 Получите доступ к материалам портала «ИТ-инфраструктура» для первичного анализа решений по ссылке

17 719

☕️ Introduction to SQL — открытая книга по SQL, краткое и практичное руководство! Это полноценный бесплатный ресурс в формате репозитория, который даёт основу работы с реляционными базами данных. Здесь структура БД, таблицы, SELECT, JOIN, подзапросы, агрегаты, изменение данных и экспорт баз. Материал ориентирован на реальные задачи DevOps, backend-разработки и системного администрирования.

Оставляю ссылочку: GitHub 📱

➡️ SQL Ready | #репозиторий

17 719

Постоянные представления, как слой архитектуры! VIEW — сохранённый запрос, как объект схемы. Для обычных VIEW данные не дублируются: оптимизатор, как правило, раскрывает их в подзапрос и строит единый план (зависит от СУБД):

SELECT *
FROM active_users
WHERE email LIKE '%@company.com';

Логика фильтрации находится в одном месте, без копирования условий по коду.

CREATE OR REPLACE VIEW active_users AS
SELECT id, name, email
FROM users
WHERE deleted_at IS NULL
  AND NOT is_blocked;

CREATE OR REPLACE позволяет централизованно менять логику (если сохраняется совместимый контракт колонок), не переписывая клиентские запросы:

GRANT SELECT ON active_users TO reporting_role;

🔥 Права можно выдавать на VIEW, а не на таблицу, скрывая лишние поля и фиксируя допустимую проекцию (механика зависит от СУБД). ➡️ SQL Ready | #совет

17 719

Собрал чат-бота за вечер → заработал 9 000₽. Так и работают специалисты по чат-ботам: открыл шаблон → собрал бота как конструктор → получил деньги. Работы — на 2–3 часа. Оплата — 9–15 000₽ за сборку. Никакого программирования и долгих задач. Если умеешь открыть ворд или запустить косынку — справишься. А спрос сейчас бешеный: более 10 000 предпринимателей в месяц ищут тех, кто делает ботов и авторассылки. Это одна из самых простых и пустых ниш в онлайне — бери и зарабатывай. И главное: Собрать первого бота без опыта и получить клиента — проще, чем кажется. Все инструкции лежат здесь: 👉 @other_digital_bot Кто готов кликать мышкой и брать заказы — тот спокойно накопит на отдых, машину, квартиру и любые хотелки. Пробуй: @other_digital_bot

17 719

😎 Kaggle Learn — короткие практические модули с упражнениями и датасетами! Серия коротких и чётких микро-курсов с упором на практику: каждый модуль - это конкретная тема, упражнения и работа с настоящими датасетами прямо в браузере. Подходит для быстрого освоения основ языка, закрепления синтаксиса и понимания, как Python используется в реальных задачах. 📌 Оставляю ссылочку: kaggle.com ➡️ SQL Ready | #сайт

17 719

NTILE — разбиение данных на равные группы внутри партиций! Оконные функции полезны не только для топов и агрегатов. Частый аналитический кейс — разложить данные по корзинам одинакового размера: квартилям, децилям, сегментам. Представим таблицу:

users(id, country, revenue)

Нужно разбить пользователей каждой страны на 4 группы по выручке — от меньшей к большей. Решение через NTILE:

SELECT
    id,
    country,
    revenue,
    NTILE(4) OVER (
        PARTITION BY country
        ORDER BY revenue
    ) AS revenue_quartile
FROM users;

NTILE(4) распределяет строки внутри каждой партиции на 4 группы максимально равного размера. ORDER BY определяет, какие значения попадут в «нижние» и «верхние» группы. Результат: quartile = 1 — пользователи с минимальной выручкой, quartile = 4 — пользователи с максимальной выручкой Важно: группы не всегда будут строго одинаковыми по размеру. Если строк не делится нацело, первые группы получат на одну строку больше. Если убрать PARTITION BY:

NTILE(4) OVER (ORDER BY revenue)

Разбиение произойдёт по всей таблице, без учёта страны. Практический кейс — сегментация:

SELECT *
FROM (
    SELECT
        *,
        NTILE(10) OVER (
            PARTITION BY country
            ORDER BY revenue DESC
        ) AS decile
    FROM users
) t
WHERE decile = 1;

Так можно выбрать топ-10% пользователей в каждой стране. NTILE работает построчно и не агрегирует данные — каждая строка сохраняется, а группа добавляется как аналитическая метка. 🔥 Используйте NTILE, когда нужно сегментировать данные внутри группы на равные части без предварительной агрегации. ➡️ SQL Ready | #практика

17 719

Бесплатные нейронки, изменившие жизнь: 🤬 Обход GPT, Deepseek, Gemini, Sora - Читать гайд 🎁 Флирт бот, влюбит в тебя любую только он - Узнать название 💪 Помогает накачаться знает ВСЁ о питании - Узнать название 🎁 Решает домашку, по фотке твоего задания - Узнать название 💸 Генерир‌‎ует идеи для заработка, без бюджета - Узнать название 📉 Мониторит сайты и уведомляет о падении цен - Узнать название 📹 Делает тиктоки на сотни тысяч просмотров - Узнать название

17 719

👍 SQL Bootcamp — структурированная практика с упором на реальные задачи! Этот репозиторий построен как полноценный тренажёр: реальные схемы данных, последовательные задания и разборы запросов разной сложности. Помогает системно разобраться в работе с базами данных: выборки, сложные JOIN, агрегации, подзапросы, фильтрация, изменение данных и др.

Оставляю ссылочку: GitHub 📱

➡️ SQL Ready | #репозиторий

17 719

🖥 Oracle: условная логика и выбор значений!

Разбор типовых приёмов классификации данных, обработки NULL, подстановки значений по условиям и вычисления итоговых результатов прямо в запросах. Полезно для отчётов, аналитики, бизнес-логики в SELECT, упрощения WHERE и ORDER BY, а также для написания компактного и читаемого SQL без изменения схемы БД.

➡️ SQL Ready | #шпора

17 719

Пачку офферов заказывали? О всех трудоустройствах через ИИ-ассистента Софи ребята узнают от пользователей. И какой же кайф, когда они делятся своими историями. Вот так в чате узнали сразу о трех новых офферах: • Кейс Сергея - 2 недели в Софи и 2 оффера. • Кейс Елены - 1 неделя в Софи и оффер спустя 10 лет перерыва в работе. Елене 52 года. • Кейс Юлии - 1 месяц в Софи, свитчер из финансового аналитика в разработчика SQL. И еще один оффер🎉 Искренние поздравления ребятам и удачи им на новой работе! В следующий раз доступ в Софи откроется 24 февраля. Если хочешь получить 3 дня бесплатного доступа - подписывайся на этот канал, все анонсы будут там.

17 719

Одна таблица играет сразу несколько ролей? Иногда данные уже есть в одной таблице, но логически это разные сущности. Классический пример, иерархия: сотрудник и его менеджер хранятся в одной таблице employees:

FROM employees e
JOIN employees m

e — это сотрудник, m — это менеджер. Физически это одна и та же таблица, но логически, разные роли:

ON m.id = e.manager_id

Связь читается так, у сотрудника есть manager_id, который указывает на id другого сотрудника. 🔥 Такой приём используется не только для менеджеров. Категории и родительские категории, комментарии и ответы, версии сущностей, связи предыдущий / следующий, графы, цепочки состояний и др. ➡️ SQL Ready | #совет

17 719

Что же выведет консоль?

Anonymous voting

17 719

🖥 Стажировки и вакансии для SQL разработчиков и администраторов. - Вакансии которых нет на джоб-агрегаторах - Только прямые контакты HR в Telegram 👉 @jobs_sql 🤖 ML & DS 👩‍💻 DevOps 👨‍✈️ ИБ & OSINT 👣 Go 👩‍💻 Mobile 👩‍💻 C# 👩‍💻 Node.js 👩‍💻 Python 🔎 QA 👩‍💻 Java 👩‍💻 UX/UI 👩‍💻 Frontend 🖼️ PHP 📋 Analyst 💼 1C 🖥 SQL 👩‍💻 IT HR Пока другие листают джоб-сайты — ты уже пишешь HR в Telegram.

17 719

😎 На Хабре вышла полезнейшая статья про репликацию в 1С и реальные нагрузки на СУБД! В этой статье:

• Разбирается, как вынести тяжёлые отчёты 1С с мастер-базы на реплику;
• Показывается настройка репликации PostgreSQL/Tantor DB под реальные сценарии 1С;
• Анализируются узкие места, задержки репликации и влияние отчётных запросов;
• Даются результаты нагрузочного тестирования и выводы, которые можно применить в системах.

🔊 Продолжайте читать на Habr!

➡️ SQL Ready | #статья

17 719

ORDER BY в подзапросах: почему порядок не гарантируется! ORDER BY управляет порядком строк только в финальном результате запроса. В подзапросах и CTE он не гарантирует порядок строк, если не используется вместе с ограничением количества возвращаемых данных. Причина в том, что оптимизатор может свободно менять план выполнения, пока итоговый результат формально остаётся корректным. Таблица событий:

events(id, user_id, created_at)

Попытка взять последние события через подзапрос:

SELECT *
FROM (
    SELECT *
    FROM events
    ORDER BY created_at DESC
) t;

Несмотря на явный ORDER BY внутри подзапроса, внешний запрос не содержит сортировки. Это означает, что порядок строк на выходе не определён, и СУБД имеет право проигнорировать внутреннюю сортировку как не влияющую на результат. Корректный вариант — сортировать во внешнем запросе:

SELECT *
FROM events
ORDER BY created_at DESC;

Именно этот ORDER BY гарантирует порядок строк, который получит клиент или приложение. Когда ORDER BY в подзапросе имеет смысл — он становится значимым только вместе с ограничением:

SELECT *
FROM (
    SELECT *
    FROM events
    ORDER BY created_at DESC
    LIMIT 10
) t
ORDER BY created_at DESC;

В этом случае сортировка в подзапросе используется для выбора нужных строк, а не для их отображения. Внутренний ORDER BY определяет, какие именно 10 строк попадут в подзапрос, а внешний ORDER BY задаёт порядок финального результата. Аналогичный принцип работает с оконными функциями:

SELECT id, user_id, created_at
FROM (
    SELECT
        id,
        user_id,
        created_at,
        ROW_NUMBER() OVER (
            PARTITION BY user_id
            ORDER BY created_at DESC
        ) AS rn
    FROM events
) s
WHERE rn = 1;

Здесь ORDER BY влияет на вычисление ROW_NUMBER, то есть на логику нумерации строк внутри окна, но не определяет порядок вывода строк в результирующем наборе. 🔥 ORDER BY — это про порядок выдачи результата, а не про порядок хранения данных. Без внешнего ORDER BY СУБД не обязана возвращать строки в каком-либо определённом порядке. ➡️ SQL Ready | #практика

17 719

Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает? Homo Manifestans — канал для айтишников, у которых периодически опускаются руки и отключается мозг, ибо переработки и постоянная тревожность не приводят к другим исходам 🤗 ✓ Как научиться отвлекаться от работы и отдыхать? ✓ Как совместить кучу рабочих задач и время с семьей? ✓ Как справиться с прокрастинацией? ✓ Как не растерять запал, даже если начальник и коллеги 💩 и кажется, что ничего не выходит? Подписывайтесь на канал @vadimpetrovpsi и научитесь работать без упахивания, выгорания и ущерба для личной жизни! Псс. Заходите в закреп — там много полезного, и даже бесплатный мини-курс по выходу из апатии: 👉 https://t.me/+1JwcbmRaKrFlZmQy

17 719

📂 Напоминалка по шардингу баз данных! Например, шардинг позволяет масштабировать базу данных, распределяя данные по нескольким серверам, а правильно выбранный ключ шарда напрямую влияет на производительность и равномерность нагрузки. На картинке — основные принципы шардинга баз данных, которые стоит держать под рукой. Сохрани, чтобы не забыть! ➡️ SQL Ready | #ресурс