Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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📈 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
Архів дописів
35 808
С помощью какого запроса можно получить пользователей, в email которых содержится более двух точек?
35 808
35 808
SQLite: как организовывать таблицы
https://nuancesprog.ru/p/12028/
@sqlhub
35 808
🚀 Советы по производительности оператора SQL TOP
Оператор TOP используется для ограничения числа строк, которые извлекаются или обновляются в одной или нескольких таблицах. Это ограничение на число строк можно задать как фиксированным значением, так и процентом строк в таблице. Например, следующий запрос вернет первые 10 случайных строк из таблицы Production.
SELECT TOP 10 Name,ProductNumber,SafetyStockLevel FROM Production.Product
Читать дальше
@sqlhub
35 808
⚡️ Аналитика данных с SQL- блог ведущего Дата саентиста, работющего с данными в Uber, одного из авторов🔥 Machine Learning. Материал канала поможет реально вырасти до профессионала по работе с данными и получить самую высокоплачиваю ит-профессию.
1 канал вместо тысячи учебников и курсов, подписывайтесь: 👇👇👇
@data_analysis_ml
35 808
35 808
Что такое SQL-инъекции и как им противостоять
SQL-инъекции (SQL injections, SQLi) — самый хорошо изученный и простой для понимания тип атаки на веб-сайт или веб-приложение. Тем не менее, он странным образом остается весьма распространенным и в наши дни. Организация OWASP (Open Web Application Security Project) упоминает SQL-инъекции в своем документе OWASP Top 10 2017 как угрозу номер один для безопасности веб-приложений, и вряд ли положение сильно изменилось за четыре года.
Читать
@sqlhub
35 808
Поясните разницу между кластерными и некластерными индексами
#вопросы_с_собеседований
Кластерный индекс используется для сортировки данных в строках по их ключевым значениям. Кластерный индекс напоминает телефонный справочник. Мы можем открыть справочник на David (например, в поисках «David, Thompson») и найти информацию обо всех Дэвидах, по порядку. Поскольку данные расположены друг за другом, это помогает выбирать их в запросах с указанием диапазона. Также кластерный индекс имеет отношение к тому, как, собственно, хранятся данные. В таблице может быть только один кластерный индекс.
Некластерный индекс хранит данные в одном месте, а индексы — в другом. Этот индекс имеет указатели на расположение данных. Поскольку индекс не хранится там же, где и данные, для каждой таблицы может существовать много некластерных индексов.
Давайте рассмотрим основные различия между кластерными и некластерными индексами.
@sqlhub
35 808
5 полезных запросов для MS SQL
За 2 года работы с MS SQL у меня накопился перечень из 5 запросов: для поиска, отладки, агрегации и обработки множеств и таблиц.
https://tproger.ru/articles/5-poleznyh-zaprosov-dlja-ms-sql/
@sqlhub
35 808
Колоночные базы данных
#nosql
"Колоночные базы данных позволяют эффективно делать сложные выборки на больших таблицах. Изменение структуры больших таблиц происходит мгновенно, а сжатие данных позволяет сэкономить кучу места. Однако не следует использовать колоночные базы для случаев с обычными выборками по ключу и известными структурами запросов. Для этого лучше подойдут обычные (строчные) СУБД."
Читать
35 808
Библиотеки Python для работы с базами данных и SQL-запросами
1. sqlite3
Библиотека позволяет работать с базами данных SQLite, которые записывают и читают данные с файлов, а значит пользователю не нужно устанавливать сервер для БД, что очень удобно)
2. psycopg2
Модуль для работы с базами данных PostgreSQL. Также позволяет все основные функции с базой данных: работа с таблицами, написание запросов и т.д.
3. mysql-connector-python
Как уже понятно из названия, модуль позволяет подключаться к БД MySQL) Включает в себя все те же функции, что и описанные выше модули. Подробная документация доступна по ссылкам в названии модулей
4. pymssql
Модуль позволяет подключаться к БД Microsoft SQL Server
5. SQLAlchemy
Алхимия при работе с базами данных из python) Библиотека позволяет подключаться к различным БД. Есть множество функций: создание/изменение/удаление таблиц, извлечение/вставка данных, написание запросов, изменение данных. Библиотека позволяет работать с БД с помощью объектно-ориентированного кода, не используя при этом SQL
6. PandaSQL
Модуль позволяет расширить функционал pandas и писать SQL запросы прямо к датафреймам. Как вариант использования модуля с другими библиотеками, после подключения к БД и извлечения данных, к датафрейму можно писать запросы как будто бы к обычной таблице в БД, не используя синтаксис pandas
35 808
Repost from Анализ данных (Data analysis)
Автоматическое масштабирование БД в Kubernetes для MongoDB, MySQL и PostgreSQL
Читать
@data_analysis_ml
35 808
Иерархические структуры данных и Doctrine
Введение
Хранение иерархических данных (или попросту — деревьев) в реляционных структурах задача довольно нетривиальная и вызывает некоторые проблемы, когда разработчики сталкиваются с подобной задачей.
В первую очередь, это связано с тем, что реляционные базы не приспособлены к хранению иерархических структур (как, например, XML-файлы), структура реляционных таблиц представляет из себя простые списки. Иерархические же данные имеют связь родитель-наследники, которая не реализована в реляционной структуре.
Тем не менее, задача хранить деревья в базе данных рано или поздно возникает перед любым разработчиком.
Ниже мы подробно рассмотрим, какие существуют подходы в организации хранения деревьев в реляционных БД, а также рассмотрим инструментарий, который нам предоставляет ORM Doctrine для работы с такими структурами.
Читать дальше
@sqlhub
35 808
Какой оператор нужно вставить вместо [?], чтобы создать временную таблицу?
