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

Сітка:Machinelearning Росія18 102 Технології та додатки3 821...

📈 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 35 809 підписників, посідаючи 3 821 місце в категорії Технології та додатки та 18 102 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 35 809 підписників.

За останніми даними від 21 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -52, а за останні 24 години на -20, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.42%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.88% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 658 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 389 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 22 червня, 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.

35 809

Підписники

-2024 години

-197 днів

-5230 день

2 658

Перегляди допису

~ 1 38924 години

~ 1 73748 годин

7.42%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

35 810

💉 SQL Injection от А до Я Туториал на русском по SQL инъекциям #sql #doc #pentest #redteam #russian

35 810

Запросы сразу к нескольким базам данных MySQL https://nuancesprog.ru/p/6867/ @sqlhub

35 810

Какое значение вернёт следующий PostgreSQL запрос: SELECT CEIL(53.2);

Anonymous voting

35 810

100+ самых популярных вопросов и ответов на собеседовании по SQL https://atesting.ru/100-samyh-popyliarnyh-voprosov-i-otvetov-na-sobesedovanii-po-sql/ @sqlhub

35 810

Оптимизация работы баз данных с PostgreSQL 12 https://nuancesprog.ru/p/12088/ @sqlhub

35 810

7 cайтов для оттачивания навыка написания SQL запросов Смотреть @sqlhub

35 810

Repost from Анализ данных (Data analysis)

➕ SQL-запросы, о которых должен знать каждый дата-инженер. Гайд по по работе с SQL в Data Science. Знание продвинутого синтаксиса SQL необходимо и новичку, и опытному дата-инженеру или аналитику данных. В связи с бурным ростом объема данных все более важным становится умение очень быстро их анализировать. Объем данных на этом графике показан в зеттабайтах. 1 зеттабайт = 1 триллион гигабайтов Есть много очень вместительных нереляционных хранилищ, которые отлично выполняют свою работу, поддерживая массовое горизонтальное масштабирование с низкими затратами. Однако они не заменяют высококачественные хранилища на основе SQL, а лишь дополняют их. Высококачественными и очень надежными для относительно естественного моделирования данных их делают ACID-свойства SQL. Читать дальше @data_analysis_ml

35 810

20 вопросов и задач по SQL на собеседовании с ответами Читать @sqlhub

35 810

Что покажет следующий запрос: select concat(`index`," ", `city`) AS delivery_address from Orders;

Anonymous voting

35 810

Статья дня. Индексы в PostgreSQL Статья может быть полезна начинающим разработчикам и студентам, имеющим общие представления о реляционных базах данных, и опытным разработчикам, не сталкивавшимся раньше с индексами и их устройством. Содержание: 1. Предназначение индексов 2. Индексы в PostgreSQL 3. B-tree 4. GiST и SP-GiST 5. и т.д. Читать дальше @sqlhub

35 810

Для чего используется LIMIT: select * from Orders limit 10

Anonymous voting

35 810

Интеллектуальный анализ кэша планов SQL Server - атрибуты плана Кэш планов выполнения в SQL Server является кладезью информации о запросах, которые выполнялись за последнее время. Помимо текста запроса и деталей плана выполнения доступны для исследования разнообразная статистика, опции и параметры. Эта информация, возможно, не всегда нужна для настройки производительности, но, когда она есть, знание куда обратиться и как её использовать, может сэкономить массу времени. В этой статье рассматриваются атрибуты, хранящиеся в кэше планов, и их структурирование в легко воспринимаемый формат. Это может помочь для исследования поведения необычных запросов, например, обладающих плохой производительностью, частой перекомпиляции или аномальных результатов. Читать дальше @sqlhub

35 810

Immudb – самая быстрая в мире неизменная база данных, построенная на модели нулевого доверия Immudb - это база данных со встроенной криптографической проверкой. Она отслеживает изменения в конфиденциальных данных, и целостность истории будет защищена клиентами без необходимости доверять самой базе. Она может работать как хранилище ключей и значений, так и/или как реляционная база данных (SQL). #GitHub | #SQL #Data 👉 @Githublib

35 810

Как подключить базу данных MySQL к сайту на PHP https://nuancesprog.ru/p/13519/ @sqlhub

35 810

Обзор полезных инструкций SQL, которые помогут оптимизировать рабочий процесс. https://nuancesprog.ru/p/15071/ @nuancesprog #SQL

35 810

Продвинутый курс SQL https://www.youtube.com/watch?v=iawjAmwTo9E @sqlhub

35 810

DBeaver – Бесплатный, мультиплатформенный инструмент баз данных для разработчиков, SQL программистов, администраторов баз данных и аналитиков. Поддерживает любую базу данных, которая имеет драйвер JDBC (что означает - почти любую базу данных). Также поддерживаются базы не на основе драйверов JDBC, такие как MongoDB, Cassandra, Couchbase, Redis, BigTable, DynamoDB и т. д. DBeaver меет множество функций, включая редактор метаданных, редактор SQL, rich data editor, ERD, экспорт/импорт/миграцию данных, планы выполнения SQL и т. д. GitHub | #Java #Database #SQL

35 810

Выбор между SQL и NoSQL: ACID и CAP, схема и транзакции https://nuancesprog.ru/p/14796/ @sqlhub

35 810

Пример пошагового решения проблемы производительности на базе Postgres SQL с картинками https://infostart.ru/1c/articles/1611069/ @sqlhub

35 810

Оптимизация SQL запросов Часть 1 Часть 2 @sqlhub