Data Science. SQL hub
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science. SQL hub
Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 35 981 підписників, посідаючи 3 610 місце в категорії Технології та додатки та 17 754 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 35 981 підписників.
За останніми даними від 03 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 99, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.10%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.48% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 196 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 252 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 9.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sql, индекс, postgres, index, sqlite.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“По всем вопросам- @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
РКН: https://vk.cc/cIi9vo
#VRHSZ”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 04 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
io_method=worker принёс в Postgres. Вместе с ним можно было задать io_workers=X, то есть количество background workers, выделенных под I/O. Бенчмарки 17 vs 18 - на картинке ниже.
В 19-й версии это расширили: теперь пул может динамически расти через четыре настройки:
io_min_workers - минимальный размер пула I/O workers
io_max_workers - максимальный размер пула
io_worker_idle_timeout - скорость уменьшения пула
io_worker_launch_interval - скорость увеличения пула
По сути, теперь это больше похоже на I/O connection pool, а не на простую статическую настройку.
Мне нравится это направление. Жду бенчмарки. Скоро?pip install, лицензия MIT.
https://github.com/kjgpta/tracesage
NULL <> 'new value'
не возвращает true. В SQL NULL ломает привычную логику сравнений.
Вместо этого можно писать так:
UPDATE users
SET email = :new_email
WHERE id = :id
AND email IS DISTINCT FROM :new_email;
Зачем это нужно:
1. обновляешь строку только если значение реально изменилось
2. корректно работаешь с NULL
3. не плодишь лишние записи в WAL
4. не триггеришь лишние updated_at, triggers и replication events
Особенно полезно в API, где фронт постоянно присылает одни и те же данные.
Маленький оператор, который делает SQL сильно аккуратнее.