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 36 066 підписників, посідаючи 3 722 місце в категорії Технології та додатки та 17 593 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 36 066 підписників.
За останніми даними від 02 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 122, а за останні 24 години на -6, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.02%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.90% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 255 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 408 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 7.
- 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 03 листопада, 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.
UTF8. Тогда как Django выдавал следующее сообщение:
'latin-1' codec can't encode characters in position 55-64: ordinal not in range(256)Проблема заключалась в том, что кодировка сервера была первоначально выставлена в
LATIN1. То есть следующие команды давали следующий вывод:
postgres=# show server_encoding; server_encoding ----------------- LATIN1(1 row) postgres=# show client_encoding; client_encoding ----------------- LATIN1(1 row) postgres=# \encoding LATIN1Выполнение команды
SET CLIENT_ENCODING TO 'utf8'; не давало результата, после выхода из psql кодировка возвращалась в LATIN1 .
▶️Исправление. Исправление данного бага свелось к настройке кодировки самого сервера. Поскольку в первую очередь сервер русскоязычный, то для исправления была произведена установка русскоязычных пакетов локалей.
sudo apt-get install language-pack-ru
Выполнение процесса русификации
sudo update-locale LANG=ru_RU.UTF-8
И перезагрузка сервера
sudo reboot
После этого кодировка клиента сервера стала UTF8
postgres=# show server_encoding; server_encoding ----------------- LATIN1(1 row) postgres=# show client_encoding; client_encoding ----------------- UTF8(1 row) postgres=# \encoding UTF8Вот такие дела, этого оказалось достаточно для исправления бага. Возможно, кому-то будет особенно актуально @sqlhub
CREATE OR REPLACE FUNCTION 'имя_процедуры(параметры)' RETURNS 'тип_результата' AS $$
DECLARE
-- переменные_локальные тип_переменной
BEGIN
-- Тело процедуры
-- Может содержать SQL запросы, управляющие конструкции и другие операторы
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
⏩Пример простой процедуры, которая выводит текстовое сообщение:
CREATE OR REPLACE FUNCTION hello_world()
RETURNS VOID AS $$
BEGIN
RAISE NOTICE 'Hello, World!';
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
⏩После выполнения этого запроса, процедура hello_world будет создана в вашей базе данных. Чтобы вызвать эту процедуру, используйте следующий запрос:
SELECT hello_world();
Таким образом, вы можете создавать и вызывать процедуры в PostgreSQL с помощью PL/pgSQL.
@sqlhubsudo -u postgres psql -d dbname -c "SELECT * FROM table;"
Здесь dbname — это название вашей БД, table – имя таблицы.
Разумеется, используем права суперпользователя sudo для переключения пользователя на postgres, psql является инструментом командной строки PostgreSQL, а ключ -c нужен для выполнения конкретного запроса.
⏩Для более аккуратного форматирования вывода можно использовать ключ -t, который выводит данные построчно, и -X для того, чтобы .psqlrc не обрабатывался командой psql.
⏩Подобное выполнение SQL-запросов прямо из оболочки может быть особенно актуальным, если вы настраиваете какую-нибудь систему по ssh.
Пишите, кстати, если сталкивались с такими кейсами
@sqlhubrecord и NULL и способы быстрого получения количества записей в большой таблице
⏩Рассматриваются рекурсивные запросы, модификация пользовательских данных (UPSERT) и журналирование изменений таблицы
⏩Рассматриваются модификации схемы данных (DDL) и способы добавления ограничений таблицы и изменения ограничений внешнего ключа без блокирования таблицы
📎 Коллекция
@sqlhubINDEX FULL SCAN (MIN/MAX)
или
INDEX RANGE SCAN (MIN/MAX)
При этом запросе считывается только одна необходимая запись.
@sqlhub// create query to match input with the description or product name
var query = em.createQuery("SELECT p FROM Product p WHERE LOWER(p.description) like OR lower(p.productName) like :input", Product.class);
Это качественный и безопасный запрос с именованными параметрами, что делает невозможным использование инъекций.
⏩После этого в соседнем файле проекта самостоятельно написали уязвимый SQL-запрос и снова попросили нейросеть написать код. Во второй раз GitHub Copilot сгенерировал следующий фрагмент:
// create query to match input with the description or product name
String query = "Select * from Product where lower(description) like '%" + lowerInput + "%' OR lower(product_name) like '%" + lowerInput + "%'";
Для контекста нейросеть использовала уязвимый код и на его основе сгенерировала ещё одну ошибку.
Факторы, усугубляющие использование GitHub Copilot:
— Закрепление плохого подхода. Начинающие разработчики, использующие ИИ-помощников, не замечают своих ошибок и начинают думать, что если код сгенерировала нейросеть, то он верный.
— Отсутствие проверок. Ассистенты не могут проверять безопасность предложенных фрагментов, а разработчики редко пересматривают их. Это увеличивает количество уязвимостей в проекте.
— Устаревшие шаблоны. GitHub Copilot может предлагать фрагменты, которые в сообществе уже признаны неверными и содержащими ошибки.
Будьте аккуратнее, в общем)
@sqlhub#private и *#export.* Модификатор #private определяет функции и процедуры как внутренние, а модификатор #export определяет, какие переменные пакета являются публичными;
⏩добавлены ассоциативные массивы и хэш‑коллекции (аналог indexed by таблиц PL/SQL в Oracle);
📎Подробная информация о новой версии доступна на сайте компании.
@sqlhub