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 35 960 підписників, посідаючи 3 610 місце в категорії Технології та додатки та 17 707 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 35 960 підписників.
За останніми даними від 31 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 66, а за останні 24 години на 19, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.43%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.46% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 311 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 243 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 10.
- 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 01 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.
-- Найдём последнюю покупку по каждому customer_id
SELECT o.*
FROM orders o
JOIN (
SELECT customer_id, MAX(order_date) AS max_date
FROM orders
GROUP BY customer_id
) latest
ON o.customer_id = latest.customer_id
AND o.order_date = latest.max_date;
-- Работает даже если в таблице десятки миллионов строк, индекс на order_date и customer_id ускорит запрос
@sqlhubGROUP BY и JOIN:
SELECT t1.*
FROM orders t1
JOIN (
SELECT customer_id, MIN(order_date) AS min_date
FROM orders
GROUP BY customer_id
) t2 ON t1.customer_id = t2.customer_id AND t1.order_date = t2.min_date;
✅ Этот приём вытаскивает первую покупку каждого клиента без оконных функций.
@sqlhubread_csv("flight_data.csv") → весь файл свалился в одну колонку
2. DuckDB SELECT * FROM read_csv('flight_data.csv') → автоматически подхватил разделитель и выдал аккуратные столбцы
💡 Вывод
Если работаете с CSV с нестандартным delimiter’ом, попробуйте прочитать его через DuckDB: детектирует разделители сам и экономит ваше время на ручной настройке.
@sqlhublevenshtein() из расширения pg_trgm в PostgreSQL, можно находить строки, отличающиеся ровно на 1 символ. Это удобно для очистки данных, поиска дублей и реализации "умного" поиска в интерфейсе.
-- Убедись, что pg_trgm расширение включено
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm;
-- Найдём строки из таблицы users, у которых name отличается на 1 символ
SELECT a.name AS name1, b.name AS name2
FROM users a
JOIN users b ON a.id < b.id
WHERE levenshtein(a.name, b.name) = 1;
-- Пример: найдёт пары вроде ('Anna', 'Anya') или ('John', 'Joan')
📌Больше видео
@sqlhub