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 36 052 підписників, посідаючи 3 727 місце в категорії Технології та додатки та 17 578 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 36 052 підписників.
За останніми даними від 04 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 86, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.96%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.89% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 231 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 404 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 05 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.
1. FROM / JOIN
2. WHERE
3. GROUP BY
4. HAVING
5. SELECT
6. DISTINCT
7. ПОРЯДОК СЛЕДОВАНИЯ
8. LIMIT / OFFSET
@sqlhubMERGE для логики "обновить, если существует", "вставить, если не существует
Чтобы получить значения из приложения в Oracle Database, используйте DUAL в качестве исходной таблицы.
@sqlhubCREATE MULTIVALUE INDEX ...
ON t ( t.col.json_array_path[*]... ).
Затем база данных может использовать его для обработки SQL-запросов JSON_exists с поиском пути к массиву.
@sqlhubpip install sqlmesh
▪ Github
▪ Подробнее
▪ Документация
@sqlhubSELECT ... FROM ... VERSIONS BETWEEN TIMESTAMP <start_dt> AND <end_dt>
Возвращаются изменения в диапазоне дат.
@sqlhubpip install fake2db
📌 GitHub
@sqlhubподводных камней".
@sqlhub