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📈 Аналитический обзор Telegram-канала SQL Ready | Базы Данных
Канал SQL Ready | Базы Данных (@sql_ready) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 17 768 подписчиков, занимая 7 318 место в категории Технологии и приложения и 37 051 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 17 768 подписчиков.
Согласно последним данным от 20 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 730, а за последние 24 часа — 24, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 11.55%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.98% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 052 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 062 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 21 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.
17 768
Подписчики
+2424 часа
+2637 дней
+73030 дней
Архив постов
17 763
👍 Еще одна интересная статья попалась мне на Хабре — подборка прикладных задач для аналитики данных
В этой статье:
• Работа с NULL и применение логики ветвления IF-THEN-ELSE
• Дедупликация данных
• Анализ истории со Slowly Changing Dimensions
🔊 Продолжить читать можешь на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
17 763
Знали про StrataScratch? Это платформа по типу leetcode, но только для SQL
На этом сайте вы сможете выбрать задачи разного уровня и профиля, а также выбрать подходящую СУБД для практики.
📌 Ссылочка: stratascratch.com
➡️ SQL Ready | #ресурс
17 763
+1
🖥 Разберем два похожих метода для работы с разными типами данных
Как мы помним из викторины, чтобы не столкнуться с неожиданным результатом запроса, важно явно указать типы данных при взаимодействии разных типов. Для этого существуют методы:
•
CAST — преобразует указанное значение в заданный тип данных. Необходимо для преобразования строковых значений в числовые, чтобы их можно было сравнить.
• CONVERT — аналогичный метод преобразования данных, но предлагает расширенный функционал для форматирования, но поддерживается не всеми СУБД.
🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался
➡️ SQL Ready | #метод17 763
«Вместо философии учил java, вместо доты — питон. Через 3 месяца нашёл работу с зп 90к»
Думаете, повезло?
Уверен, что так сможет каждый — потому что эти языки востребованы (70% программ и сервисов работают на них) и просты в усвоении (за 3 месяца можно выйти на достойный уровень без напряга).
А вот и каналы, где нашёл всю инфу. Её грамотно собрали, даже сложные темы изучаются легко:
Java (теория)
Java (практика)
Python
Уже через месяц сможете писать простеньких ботов для телеги и продавать по 5-7к, кайф же 🥰
17 763
😎 Нашел для вас незаконно полезную статью на Хабре, в которой автор делится своим опытом и хитростями в работе с БД и SQL.
В этой статье:
• Лайфхаки при работе с большими загрузками.
• В каком виде стоит загружать данные.
• Неочевидные советы при работе с индексами.
🔊 Продолжить читать можешь на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
17 763
📥 7539 ГБ платного контента из онлайн-школ утекли в Telegram и теперь лежат в открытом доступе:
😡 Hacking & InfoSec (644 ГБ)
🖥 Python (724 ГБ)
🖥 Frontend (981 ГБ)
🖥 Backend (817 ГБ)
🖥 Все направления (4373 ГБ)
Вход открыт ровно на 48 часов 🕔
17 763
Почему неожиданно увеличилось время запроса?
Причин тому может быть много - неоптимизированный запрос, запрос вне индекса, устаревшая статистика таблицы и так далее. И точно определить причину помогут инструменты
EXPLAIN и ANALYZE.
Предположим, у нас есть большая таблица, которая содержит около миллиона строк с разными книгами. Естественно у нас уже есть некластерный индекс по столбцу жанр — для быстрого поиска книг по жанрам, сделаем запрос:
SELECT book_title, author FROM books WHERE genre = 'Фантастика';EXPLAIN ANALYZE SELECT book_title, author FROM books WHERE genre = 'Фантастика';EXPLAIN ANALYZE возвращает план запроса и время выполнения каждой операции в запросе:
QUERY PLAN Seq Scan on books (cost=0.00..25000.00 rows=1000 width=100) (actual time=0.010..900.000 rows=500 loops=1) Filter: (genre = 'Фантастика'::text) Rows Removed by Filter: 999500 Planning Time: 0.200 ms Execution Time: 900.500 ms (4 rows)Проанализируем план запроса и увидим, что планировщик запроса собирается обойти всю таблицу —
Seq Scan on books, хотя должен использовать индекс по жанру. Это значит, планировщик не использует индекс из-за устаревшей статистики или из-за быстрого роста записей в таблице.
🔥 В следующей части расскажу, что делать для обновления статистики таблицы и как избежать таких ситуаций с помощью VACUUM ANALYZE.
➡️ SQL Ready | #практика17 763
Верстаешь?
Оцени 7 причин пройти наш бесплатный интенсив по Frontend-разработке:
1. Ты сверстаешь веб-сайт на HTML + CSS;
2. Оживишь страницу с помощью JavaScript;
3. Используешь фронтенд-фреймворк Angular;
4. Подключишь Backend и загрузишь сайт на хостинг;
5. Получишь советы по доработке от эксперта;
6. Научишься использовать ChatGPT и Giga во Frontend-разработке;
7. Узнаешь 9 способов найти первый заказ даже без опыта.
А главное, ты проведёшь 7 дней в приятной компании Fullstack-разработчика с 10-летним стажем – Романа Чернова.
👉 Проскочить на интенсив бесплатно
Начинаем уже завтра.
🔥 С нас обучение, практика и помощь с выходом на фриланс или собеседованием.
17 763
Exercism — это платформа для изучения программирования через практические задания. Можно практиковаться на 70 различных языках, в том числе и на SQL.
📌 Ссылочка: exercism.org
➡️ SQL Ready | #ресурс
17 763
+4
🖥 Держите хорошую напоминалку с порядком работы операторов в запросе!
Эта шпаргалка поможет понять, в каком порядке вызываются SQL операторы и как правильно писать запросы, учитывая этот порядок.
➡️ SQL Ready | #шпора17 763
Подборка популярных каналов по информационной безопасности и этичному хакингу:
🔐 infosec — ламповое сообщество, которое публикует редкую литературу, курсы и полезный контент для ИБ специалистов любого уровня и направления.
😈 Social Engineering — самый крупный ресурс в Telegram, посвященный этичному Хакингу, OSINT и социальной инженерии.
💬 Вакансии в ИБ — актуальные предложения от самых крупных работодателей и лидеров рынка в сфере информационной безопасности.
17 763
+4
Как отследить, кто внес изменения в вашу таблицу?
Поговорим про снифферы трафика триггеры в SQL:
При внесении изменений в таблицу триггеры автоматически запускают выполнение разного рода и назначения функции. Рассмотрим, какие бывают типы триггеров и для каких событий.
В основном их используют для:
• Предобработка данных перед записью в БД. • Логирование изменений - кто внес изменения, добавил или удалил строчки. • Оповещение другие модулей или сервисов при взаимодействии с таблицей. • Реализация бизнес-логики.В следующей части рассмотрим как создать исполняемую функцию для такого триггера! ➡️ SQL Ready | #гайд
17 763
Если надоело читать разные каналы по программированию, то вот вам хороший канал
Это канал с новостями программирования, который стоит читать ежедневно
📌 Ссылочка: @umnyiprogrammist
17 763
Как защитить свои запросы от SQL-инъекций?
Если вы используете данные, введенные пользователем, напрямую в SQL запросах, вы рискуете дать доступ к вашей БД вредоносному коду.
Разберем, как НЕ нужно писать запросы, и какая практика обезопасит вас от SQL Injection.
Например, для авторизации пользователя проверяем его существование в нашей БД:
SELECT * FROM users WHERE username = '$username' AND password = '$password'' OR '1'='1'Тогда запрос приобретет вид:
SELECT * FROM users WHERE username = '' OR '1'='1' AND password = '$password'username остается пустым, левая часть оператора OR будет истиной, запрос вернет пользователю все учетные записи из БД, и тот сможет авторизоваться под любой из них.
Решение — использование параметризованных запросов и placeholders вида %s для PostgreSQL.
Перепишем запрос с помощью Python, но условимся, что уже подключены к БД и объекту курсора для выполнения запросов:
username = input()
password = input()
sql = "SELECT * FROM users WHERE username = %s AND password = %s;"
cur.execute(sql, (username, password)) # метод объекта курсора, выполняющий запрос
results = cur.fetchall() # возвращает все строки результата запроса