Data Science. SQL hub
Відкрити в Telegram
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
Сітка:📈 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 35 942 підписників, посідаючи 3 613 місце в категорії Технології та додатки та 17 732 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 35 942 підписників.
За останніми даними від 30 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 45, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.57%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.47% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 361 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 246 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 11.
- 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 31 серпня, 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.
35 942
Підписники
Немає даних24 години
Немає даних7 днів
+4530 день
Архів дописів
35 941
+1
Вы играли в детстве в «Героев меча и магии»? А что, если в них добавить немного дата-аналитики и технологий работы с данными?
Yandex Cloud вместе с Forbes запустили мини-игру, отчасти вдохновленную «Героями».
⚔️ В этой игре ты становишься «Героем данных и киберпанка», а привычные инструменты — PostgreSQL, ClickHouse, Trino, DataLens и другие — превращаются в артефакты с уникальными свойствами. Их можно получить у хранителей или создать в кибер-кузнице.
🐉 В проекте можно найти отсылки к классической игре, например, «Аналитики объявили месяц Чистых Логов. Время поиска багов уменьшилось втрое».
🎯 Игроки выбирают героя и помогают ему решить задачи из финтеха, ритейла или промышленности. Для победы нужно собрать нужный набор артефактов и справиться с «дата-хаосом».
🖥 Игра доступна на десктопе и мобильных устройствах.
📊 В дополнение к игровому опыту на лендинге есть реальные примеры, как компании используют решения Yandex Cloud для аналитики и обработки данных в бизнесе.
👉 Подробнее и поиграть можно здесь.
35 941
Полезная шпаргалка по консольным командам Git 👍
В Git полно команд, и если ты часто их забываешь, эта шпаргалка специально для тебя. В репозитории можно быстро почитать об основных командах и концепциях, а затем одним вальяжным нажатием на Ctrl+C скопировать их.
Приятный бонус — всё написано на русском. Так что сохраняем!
#git #шпаргалка
35 941
Развернуть PostgreSQL в MWS Cloud Platform ⬜️ — быстрее, чем вспомнить пароль от pgAdmin. И точно быстрее, чем объяснить DevOps'у, зачем ещё одна база.
Всего несколько минут и у вас:
⏺️готовая база на сетевых или локальных дисках ⏺️постоянный primary endpoint ⏺️безопасное подключение через Private Link ⏺️автоматические бэкапы и обслуживания по твоему расписанию🎄🎁 И грант до 10 000 ₽ на запуск — чтобы точно не пришлось вспоминать, как настраивать failover вручную. ➡️Развернуть кластер
35 941
📦 Распределенная база данных FoundationDB 🚀
FoundationDB — это распределенная база данных, оптимизированная для обработки больших объемов структурированных данных. Она использует упорядоченное хранилище ключ-значение и поддерживает ACID-транзакции, обеспечивая высокую производительность как для чтения, так и для записи.
🚀Основные моменты:
- Поддержка ACID-транзакций для надежности данных.
- Высокая производительность для рабочих нагрузок с частыми записями.
- Гибкая архитектура для масштабирования на кластерах серверов.
- API для взаимодействия на различных языках программирования.
📌 GitHub: https://github.com/apple/foundationdb
@sqlhub
35 941
🐘 Postgres использует архитектуру «отдельный процесс на каждое подключение», поэтому в большинстве случаев вам нужен connection pooler.
Пул соединений вставляется между приложением и базой: он держит набор постоянных подключений и динамически назначает их входящим запросам. Самый распространённый инструмент - PgBouncer, у которого есть три режима работы.
1) Session pooling - каждое приложение-подключение закрепляется за одним pooled-соединением.
2) Transaction pooling - каждую транзакцию привязывают к pooled-соединению и освобождают сразу после завершения.
3) Statement pooling - каждое выражение получает соединение, но нет поддержки многозапросных транзакций, что сильно ограничивает кейсы.
Режим 1 плохо решает проблемы высокой конкуренции Postgres, поэтому обычно не подходит при большом числе подключений. Режим 3 слишком ограничивающий, так как многозапросные транзакции нужны многим приложениям. В итоге режим 2 даёт лучший баланс возможностей и контроля над соединениями.
Именно transaction pooling, тот режим, который PlanetScale применяет для всех своих PgBouncer-инстансов.
@sqlhub
35 941
🛠 SQL всему голова! 24 декабря в 20:00 на бесплатном уроке поговорим про PostgreSQL FDW: швейцарский нож для интеграций или как я перестал бояться разнородных данных. Будет интересно!
🔭 Разберем Foreign Data Wrappers — встроенную возможность PostgreSQL подключаться к любым внешним источникам данных. Научитесь делать JOIN между MySQL, MongoDB, Redis и даже CSV-файлами в одном SQL-запросе.
📚 Что будет на уроке:
✅ Live demo с 4 БД одновременно: подключим MySQL, MongoDB, Redis и CSV-файл к Postgres, сделаем JOIN в одном запросе
✅ Реальный кейс миграции: как перенести данные с MySQL на Postgres без остановки приложения через postgres_fdw
✅ Production tips: производительность FDW, кэширование, когда использовать, а когда это overkill и лучше ETL
🚩 Приходите узнать, как PostgreSQL превращается в универсальный хаб для всех ваших данных: покажем JOIN таблиц из MySQL и MongoDB в одном запросе, миграцию без downtime и почему это может заменить половину ваших ETL-процессов.
👉 Успейте записаться на бесплатный вебинар: https://otus.pw/az47/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
35 941
Microsoft запустила VibeVoice Realtime на Hugging Face - лёгкую стриминговую text-to-speech модель, которая начинает озвучивать текст примерно за 300 миллисекунд.
Идеально для живых данных и разговоров с LLM.
huggingface.co/microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
35 941
🖥 Оптимизация запросов с индексами
Индексы могут значительно ускорить выполнение ваших запросов в SQL, особенно на больших таблицах. Убедитесь, что вы создали индексы на колонках, которые часто используются в условиях WHERE и JOIN.
CREATE INDEX idx_customer_lastname ON customers(last_name);
SELECT * FROM customers
WHERE last_name = 'Smith'
ORDER BY first_name;
SELECT COUNT(*) FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE last_name = 'Smith');35 941
🖥 Хитрая SQL-задача
Одна из самых частых хитрых задач на SQL: достать последний заказ каждого пользователя из таблицы orders(user_id, created_at, amount, id).
Многие пишут что-то вроде
SELECT user_id, MAX(created_at), amount FROM orders GROUP BY user_id и получают тихий баг: amount не гарантированно принадлежит самому свежему заказу, СУБД просто берёт любое значение из группы.
Правильный подход - сначала пронумеровать строки с помощью оконной функции ROW_NUMBER() по каждому пользователю, отсортировав по дате (и, на всякий случай, по id), а потом взять только те записи, где rn = 1.
Так вы всегда получите консистентную пару «последняя дата + правильная сумма» без скрытых расхождений.
WITH w AS (
SELECT
user_id,
amount,
created_at,
SUM(amount) OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY created_at
RANGE BETWEEN INTERVAL '3 day' PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS sum_3d
FROM payments
)
SELECT DISTINCT user_id
FROM w
WHERE sum_3d > 500;35 941
SQLite-Vec — крошечная и портативная vectorDB на базе SQLite
SQLite-Vec — это сверхлёгкая и очень быстрая векторная база данных, встроенная прямо в SQLite. Идеальный вариант для on-device RAG, edge-приложений и локальных AI-сценариев без тяжёлой инфраструктуры.
Почему это интересно:
- Работает поверх обычного SQLite
- Минимальный оверхед и высокая скорость
- Отлично подходит для локального поиска по эмбеддингам
Ключевые возможности:
- Matryoshka embedding slicing — работа с усечёнными эмбеддингами
- До 32x экономии места за счёт бинарной квантизации
- Поддержка метрик L2, cosine и Hamming distance
- SQL-запросы для vector search без отдельной vectorDB
По сути, это vector search без Kubernetes, без сервисов и без боли — просто SQLite с суперспособностями.
Отличный выбор для:
- локальных RAG-агентов
- десктопных AI-приложений
- embedded-систем
- офлайн-поиска по знаниям
35 941
📘 На Stepik вышел курс — «SQL для технических собеседований»
Теряете офферы на SQL-секции? Знаете синтаксис, но теряетесь на лайвкодинге? Этот курс — прямой путь к прохождению технических интервью.
• Базовый SQL: SELECT, WHERE, JOIN — база для любого собеседования
• Агрегация: GROUP BY, HAVING — закрываем 80% задач на интервью
• Подзапросы, CTE, рекурсии — то, что спрашивают на Middle+
• Оконные функции: ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD — любимая тема интервьюеров
• Оптимизация: индексы, план выполнения — отличает сильных кандидатов
• Лайвкодинг: как думать вслух и не зависать под давлением
70+ задач из реальных собеседований в Яндексе, Тинькофф, FAANG
Финальный тест — 15 реальных задач за 60 минут
Подходит разработчикам, аналитикам, тестировщикам, DevOps
🎓 Сертификат для резюме и LinkedIn
🚀 Скидка 25%, действует 48 часов
Старт потока 24 декабря
👉 Пройти курс
35 941
Как MySQL обрабатывает FOREIGN KEY при удалении родительской записи с опцией ON DELETE CASCADE?
35 941
35 941
🔍 Быстрый клиент PostgreSQL для разработчиков
Data Peek — это легкое и быстрое настольное приложение для работы с PostgreSQL, позволяющее разработчикам быстро просматривать данные без лишнего функционала. Поддерживает много вкладок, редактирование данных и визуализацию отношений между таблицами.
🚀Основные моменты:
- Мгновенный запуск за 2 секунды
- Редактор запросов с подсветкой синтаксиса
- Поддержка темного и светлого режимов
- Безопасное хранение учетных данных
- Анализ производительности запросов
📌 GitHub: https://github.com/Rohithgilla12/data-peek
35 941
Что произойдет при попытке выполнить UPDATE на таблице с триггером BEFORE UPDATE, который изменяет значение обновляемого столбца?
35 941
🕒 Расширенный планировщик задач для PostgreSQL
pg_timetable - это мощный планировщик задач для PostgreSQL, который предлагает гибкие возможности для автоматизации выполнения SQL-команд и системных программ. Он полностью управляется из базы данных и поддерживает сложные сценарии планирования, включая цепочки задач и автоматическое повторение пропущенных заданий.
🚀 Основные моменты:
- Полностью управляемая конфигурация через базу данных
- Поддержка YAML для удобного определения цепочек задач
- Возможность передачи параметров и автоматического повторения задач
- Встроенные задачи, такие как отправка email и импорт файлов
- Расширенные возможности планирования по типу cron
📌 GitHub: https://github.com/cybertec-postgresql/pg_timetable
@sqlhub
35 941
Только в декабре: скидка 10 % на курсы и программы в IT от НИУ ВШЭ
Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ предлагает всем, кто готов начать новый год с погружения в IT-индустрию, скидку 10% на курсы и программы.
Профессии:
🟣Специалист по Data Science: старт — 11 февраля, продолжительность — 1.5 года.
🟣Аналитик данных: старт — 25 февраля, продолжительность — 1 год.
🟣Дата-инженер: старт — март-апрель 2026 год, продолжительность — 1 год.
Очные курсы:
🟣Алгоритмы и структуры данных: старт — 12 января, продолжительность — 10 занятий.
🟣SQL для анализа данных: старт — 14 января, продолжительность — 10 недель.
🟣Прикладная статистика для машинного обучения: старт — 17 января, продолжительность — 10 недель.
🟣Машинное обучение: старт — 9 февраля, продолжительность — 14 недель.
🟣Глубинное обучение: старт — 19 марта, продолжительность — 10 недель.
🟣Математика для анализа данных: старт — 2 апреля, продолжительность — 21 занятие.
🟣BI-аналитика и визуализация данных: старт — 20 мая, продолжительность — 7 недель.
Онлайн-курсы:
🟣Промпт-инжиниринг: нейросети для человека: старт — 30 января, продолжительность — 6 недель.
🟣Python для автоматизации и анализа данных: старт — 3 февраля, продолжительность — 9 недель.
🟣SQL для начинающих: старт — 16 февраля, продолжительность — 2 месяца.
🟣Аналитика в Business Intelligence: старт — 17 февраля, продолжительность — 1 месяц.
🟣LLM: создание и интеграция интеллектуальных ассистентов: старт — 23 марта, продолжительность — 13 недель.
🟣GameDev: разработчик игр: старт — 30 марта, продолжительность — 5 месяцев.
🟣Искусственный интеллект в образовании: старт — 6 апреля, продолжительность — 1 месяц.
🟣Искусственный интеллект для руководителей: старт — 20 апреля.
🟣Frontend-разработчик: старт — апрель 2026 года, продолжительность — 4 месяца.
Скидка действует при подаче заявки до 31 декабря.
⚡️ Узнать подробнее о каждой программе
НИУ "ВШЭ". ИНН 7714030726. erid:2SDnje4QSab
35 941
🖥 SQL большой гайд. Как правильно выбрать ORM
Эта статья - не про «как написать
SELECT, 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/
@sqlhub35 941
🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
35 941
📌 Durable Execution Engine на SQLite:
• Durable Execution (DE) - это подход, который позволяет выполнять длинные многошаговые процессы так, чтобы после сбоя можно было продолжить с последнего успешного шага, а не запускать всё заново.
• В статье показан простой Proof of Concept - Persistasaurus: лёгкий DE-движок на Java, который использует SQLite как хранилище состояния.
• Потоки (flows) пишутся как обычный Java-код: методы помечаются аннотациями
@Flow и @Step, а их прогресс автоматически сохраняется. Если процесс падает, можно безопасно перезапустить его без повторного выполнения шагов.
• Идея не новая, но современная Java + SQLite позволяют сделать удивительно компактное и понятное решение без тяжёлой инфраструктуры.
Почему это полезно:
• Упрощает работу с долгоживущими процессами
• Избавляет от повторных вычислений и экономит ресурсы
• Подходит для прототипов, внутренних сервисов и задач средней сложности
Что учитывать:
• Это только прототип - для реальных больших систем нужно масштабирование, отказоустойчивость, параллелизм и дополнительные инструменты
• SQLite отлично подходит для простых сценариев, но не для высоконагруженных распределённых систем
🔗 Читаем тут: morling.dev/blog/building-durable-execution-engine-with-sqlite/