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 125 Технології та додатки3 833...

📈 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 35 853 підписників, посідаючи 3 833 місце в категорії Технології та додатки та 18 125 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 35 853 підписників.

За останніми даними від 12 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 8, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.08%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.38% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 614 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 571 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 15.
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 13 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.

35 853

Підписники

-224 години

-287 днів

+830 день

3 614

Перегляди допису

~ 1 57124 години

~ 1 85748 годин

10.08%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

35 852

🧩 SQL полезный приём Нужно выбрать из таблицы записи с максимальным или минимальным значением по группе? Вместо вложенных подзапросов удобно использовать оконные функции. Пример: найти для каждого пользователя его последний заказ.


WITH ranked AS (
    SELECT 
        user_id,
        order_id,
        order_date,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date DESC) AS rn
    FROM orders
)
SELECT user_id, order_id, order_date
FROM ranked
WHERE rn = 1;

📌 Как это работает: PARTITION BY user_id делит данные по пользователям ORDER BY order_date DESC сортирует заказы от нового к старому ROW_NUMBER() присваивает каждой записи номер в рамках группы WHERE rn = 1 берёт только последний заказ для каждого пользователя 💡 Такой подход легко адаптируется: можно выбирать первый/последний элемент в группе, топ-N значений или фильтровать дубликаты. @sqlhub

35 852

Твой шанс прокачаться в ИТ, получить карьерный буст и побороться за призовой фонд 10 250 000 рублей 💰 Успей зарегистрироваться до 20 октября. МТС приглашает на True Tech Champ — всероссийский чемпионат по программированию. Соревнование будет проходить в двух треках. Трек 1. Алгоритмический. Индивидуальный зачет [призовой фонд 2 750 000 рублей] Реши задачи, которые помогут прокачаться в работе с алгоритмами и структурами данных. Похожие задания встречаются на собеседованиях в МТС и других крупных компаниях. До 240 лучших участников попадут в финал и сразятся в лайв-кодинге. Трек 2. Программирование роботов. Командный формат [призовой фонд 7 500 000 рублей] Проведи робота по виртуальному лабиринту, затем управляй им дистанционно на офлайн-полигоне, а в финале — пройди испытания на реальной площадке и выбей соперников с платформы. Организаторы отправят командам финалистов по одному роботу Waveshare Cobra Flex для кастомизации. После соревнований они останутся у участников в качестве подарка. 📍 Зрелищный шоу-финал с ИИ-технологиями, кодерскими челленджами и выступлениями международных и российских спикеров пройдет 21 ноября в МТС Live Холл. 🎁 Регистрация участников до 20 октября на сайте.

35 852


WITH ranked AS (
    SELECT 
        user_id,
        order_id,
        order_date,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date DESC) AS rn
    FROM orders
)
SELECT user_id, order_id, order_date
FROM ranked
WHERE rn = 1;

35 852

🖥 Гайд по PostgreSQL для продвинутых разработчиков PostgreSQL – одна из самых мощных СУБД с открытым исходным кодом. Этот гайд подробно охватывает ключевые аспекты PostgreSQL: от внутренней архитектуры до приёмов оптимизации. Мы рассмотрим администрирование, производительность, расширения, инструменты, а также сравним популярные ORM для Python и Go. В конце приведён список продвинутых вопросов, часто встречающихся на собеседованиях. 🟠Гайд

35 852

💡 SQL trick: уникальные значения прямо в агрегатах Иногда нужно посчитать уникальные значения по каждому пользователю. Мало кто знает, что для этого есть COUNT(DISTINCT ...).


SELECT 
    customer_id,
    COUNT(DISTINCT product_id) AS unique_products
FROM orders
GROUP BY customer_id;

🔎 Такой запрос покажет, сколько разных товаров купил каждый клиент. Работает не только с COUNT(), но и с SUM(DISTINCT ...) или AVG(DISTINCT ...). @sqlhub

35 852

Нужен один «топ-элемент» на группу без оконных функций и лишних джойнов? В PostgreSQL есть недооценённый приём: DISTINCT ON. Он берёт первую строку в каждой группе по указанным полям, какую именно, ты задаёшь через ORDER BY. Так за один проход можно выбрать, например, последний заказ клиента, самую дорогую позицию в категории или актуальную запись по состоянию. Важно: в ORDER BY сначала идут поля из DISTINCT ON, а следом — критерий «топа» (например, created_at DESC). Для скорости добавь составной индекс в том же порядке (ключи группировки → поле сортировки).


-- Возьмём по 1 строке на группу (g1, g2), выбирая «лучшую» по metric DESC
SELECT DISTINCT ON (g1, g2) *
FROM some_table
ORDER BY g1, g2, metric DESC;

-- Пример: последний заказ каждого пользователя
SELECT DISTINCT ON (o.user_id)
       o.user_id, o.id AS order_id, o.created_at, o.total
FROM orders o
ORDER BY o.user_id, o.created_at DESC;

-- Рекомендуемый индекс для скорости (соответствует ORDER BY)
CREATE INDEX ON orders (user_id, created_at DESC);

-- Ещё пример: самая дорогая товарная позиция в категории
SELECT DISTINCT ON (p.category_id)
       p.category_id, p.id, p.price
FROM products p
ORDER BY p.category_id, p.price DESC;

-- Индекс под этот запрос
CREATE INDEX ON products (category_id, price DESC);

@sqlhub

35 852

🖥 Новый курс на Stepik - PostgreSQL для разработчиков: от основ к созданию API Здесь на пальцах объясняют не только как писать SQL-запросы, а строить настоящие backend-сервисы с базой данных как у профи. В этом курсе ты шаг за шагом создашь REST API на FastAPI + PostgreSQL: от установки среды и первых таблиц - до масштабируемого приложения с безопасностью и CRUD-операциями. 🔹 На практике разберете: • SQL-запросы, фильтры, агрегаты и подзапросы • Связи между таблицами и нормализацию БД • Взаимодействие Python и PostgreSQL • Реализацию REST API и подключение базы • Оптимизацию и разбор реальных задач с собеседований ⚡ После курса у вас будет свой работающий API-проект и реальные навыки работы с PostgreSQL в продакшене. 🎁 Сегодня –30% от цены! 🚀 Прокачаю свои знания: https://stepik.org/course/255542/

35 852

Какой из следующих запросов отобразит всех студентов, у которых вторая буква в имени - «i»?

Anonymous voting

35 852

💾 Зачем нужен Delta Lake, если есть Parquet Обычный Parquet хранит только одно состояние таблицы. Если вы сохранили отфильтрованный DataFrame, то старые данные исчезли навсегда. ❌ Отката (rollback) нет → потеряли 10 000 строк, осталось только 3 500. ⚡ Delta Lake работает иначе: - каждый раз создаётся новая версия данных - можно вернуться к любой версии в прошлом - данные всегда под контролем и без потерь 📌 Пример: - Parquet → фильтр → оригинал стёрт - Delta Lake → версия 0 (10 000 строк) + версия 1 (3 500 строк) → всегда можно вернуться к версии 0 ✅ Итог: с Delta Lake данные становятся версионируемыми и надёжными. #datalake #parquet #bigdata #delta

35 852

Новое техношоу о фейлах на дата-платформах Все упало, все сломалось, бизнес в панике. Для дата-инженеров это обычный вторник, а для шоу «Дропнуто» — повод снять свежий выпуск. «Дропнуто» превращает фейлы дата-платформ в истории, которые полезно услышать каждому, кто работает с данными. В центре каждого эпизода — один герой и одна яркая история фейла, развернутое обсуждение архитектуры и процессов, а также немного самоиронии. Анонсы и ссылки на прямые эфиры появятся в телеграм-боте проекта. Подписывайтесь, чтобы узнавать о премьерах первыми.

35 852

🌐 OrbitDB — распределённая serverless P2P-база данных для децентрализованных приложений OrbitDB создана для веба без централизованных серверов: блокчейн-систем, локальных оффлайн-сценариев и P2P-приложений. ⚙️ Основные принципы: - IPFS — хранение данных. - Libp2p Pubsub — репликация и синхронизация между узлами. - Merkle-CRDT — гарантирует бесконфликтные записи и объединение данных в условиях многоверсионности. 📊 Типы БД: - Журнал событий (append-only log) - Key-Value store - Документная база - Индексируемые коллекции Все они построены на иммутабельном OpLog, который обеспечивает eventual consistency без выделенного сервера. 📌 Github

35 852

🖥 Практический гайд по автоматизации процессов на Python Перед вами подробный практический гайд по автоматизации процессов на Python для продвинутых разработчиков. Он фокусируется на промышленном уровне качества: архитектура, надёжность, наблюдаемость, упаковка и деплой. В каждом разделе - конкретные паттерны и готовые фрагменты кода. ✔️ Подробнее

35 852

PostgreSQL 17: архитектура и тюнинг SQL-запросов Погрузись в архитектуру и прокачай оптимизацию запросов одной из самых популярных open source СУБД – PostgreSQL. 🌐 В программе курса: 🤩 Разберем, как работают СУБД вообще и PostgreSQL в частности: что такое MVCC, ACID, WAL, LRU, PPC/TPC и другие фундаментальные понятия архитектуры баз данных 🤩 Получите свой собственный выделенный облачный PostgreSQL-сервер (8 vCPU, 12G RAM, 100G NVMe) – БЕСПЛАТНО на время обучения предоставляется 🤩 Получите теорию и практику EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE на разных типа запросов 🤩 Изучите архитектуру хранения данных в PostgreSQL, типы и особенности индексов, а также получите полезные советы и трюки оптимизации БД Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы Алексей Рыбак. Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО. 🗓 Старт курса: 16 октября, 5 недель обучения. Изучить программу и записаться можно здесь. Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzquiQ76e

35 852

Отличный курс для тех, кто хочет разобраться в нейронках с нуля от Андрея Карпати (OpenAI/Tesla). Внутри бесплатная серия лекций на YouTube (и репа на GitHub), где ты с нуля учишься собирать нейронки. Всё максимально hands-on: Автор не просто рассказывает теорию, а пишет код вместе с тобой — от самых азов до тренировки сетей. https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero/

35 852

Знали ли вы, что у SQLite есть векторное расширение? 🧮 SQLite — самая используемая база данных в мире, работает практически на любом устройстве. Теперь можно легко строить AI-приложения с помощью SQLite-vec и новой Embedding Gemma прямо на устройстве, без интернета. На скрине — простой пример с Python + SQLite и Ollama. SQLite-vec совместим с WASM и запускается где угодно. Пример можно адаптировать почти под любой язык: Swift, Kotlin, Java, JavaScript… 🟢Script: https://github.com/philschmid/gemini-samples/blob/main/scripts/embeddinggemma-sqlite-ollama.py 🟢Sqlite-vec: https://alexgarcia.xyz/sqlite-vec/ 🟢EmbeddingGemma: https://developers.googleblog.com/en/introducing-embeddinggemma/ @sqlhub

35 852

⚠️ SQL-инъекция через f-string Если подставлять значения прямо в SQL через f-string, злоумышленник может выполнить любой код в базе:


name = "Alice'; DROP TABLE accounts; --"
query = f"SELECT * FROM accounts WHERE name = '{name}'"
conn.sql(query)

💥 И вот таблица accounts удалена! Почему так? Потому что строка с именем вставляется как есть и воспринимается как часть SQL-запроса. ✅ Правильный способ — использовать параметры:


name = "Alice'; DROP TABLE accounts; --"
query = "SELECT * FROM accounts WHERE name = ?"
conn.sql(query, params=(name,))

✔ Имя ищется как текст, база остаётся в безопасности. 👉 Запомни: никогда не вставляй пользовательские данные напрямую в SQL. Используй параметризованные запросы — это надёжная защита от SQL-инъекций. @sqlhub

35 852

⁉️ Как понять и улучшить архитектуру IT-системы? Archimate помогает увидеть полную картину, связывая бизнес-цели и технические решения в одну целостную модель. На курсе «Archimate» мы научим вас моделировать архитектуру на 3 уровнях: бизнес-уровне, программном и технологическом. Вы освоите стратегическое планирование, сможете выявлять «узкие места» и эффективно проектировать IT-решения. Мы научим вас анализировать требования бизнеса и моделировать архитектуру, которая соответствует этим требованиям. Этот курс поможет архитекторам, аналитикам и тимлидам углубить знания и научиться стратегически мыслить, создавая решения, которые действительно работают. Реальные кейсы, подробные примеры и практика моделирования на Archimate — всё это ждёт вас. ➡️ Старт уже 30 сентября! Оставьте заявку, чтобы получить скидку по промокоду ArchiSept: https://tglink.io/5086a78f95a5?erid=2W5zFHYd6fa #реклама О рекламодателе

35 852

🟠 ParadeDB — альтернатива Elasticsearch на базе PostgreSQL В эпоху data-driven решений поиск и аналитика в реальном времени стали обязательной частью любой стратегии. ParadeDB — это новый open-source игрок: расширение для PostgreSQL, превращающее его в мощный движок полнотекстового поиска и аналитики. ✨ Возможности: Реал-тайм поиск по данным прямо в Postgres Высокая производительность без внешних сервисов Open-source и легко встраивается в существующую инфраструктуру 🔗 Подробнее: blackslate.io/articles/paradedb-an-elasticsearch-alternative-built-on-postgresql @sqlhub

35 852

🆕 На Stepik вышел курс — «Golang + SQLx: построение высоконагруженных сервисов с нуля до продакшена» Уже пишете на Go и хотите разобраться, как строить быстрые и отказоустойчивые сервисы? Этот курс — именно то, что нужно, чтобы прокачать навыки работы с SQLx и backend-архитектурой. • Полный путь от CRUD-операций до масштабируемых систем: транзакции, уровни изоляции, конкурентное программирование, балансировка нагрузки • Оптимизация SQL: индексы, кэширование, профилирование запросов • Масштабирование и администрирование сервисов: кластеры, отказоустойчивость, мониторинг и логирование • Практика на реальных кейсах: проектируем API, отрабатываем ошибки, настраиваем CI/CD • 150+ интерактивных заданий с автопроверкой — пишите код прямо в браузере, когда удобно • Итоговый pet-project: к концу курса у вас будет готовый сервис уровня продакшн 🎓 Сертификат по завершении — добавьте его в резюме или профиль LinkedIn 🚀 Прокачайте Golang и SQLx с пользой и практикой. Начните уже сегодня и получите скидку 30%, которая действует в течение 48 часов. 👉 Пройти курс на Stepik

35 852

⚡️ Chroma — база данных для эмбеддингов с открытым исходным кодом Если строишь чат-бота или RAG-систему — Chroma даст твоему приложению память и быстрый поиск по векторным представлениям. ✨ Что умеет: - Поддержка Python и JavaScript - Быстрый поиск и фильтрация по embeddings - Интеграция с LangChain и LlamaIndex - Простое API для добавления документов и метаданных 🚀 Установка:


pip install chromadb
# или
npm install chromadb
chroma run --path ./chroma_db

🧩 Пример на Python:


import chromadb
client = chromadb.Client()
col = client.create_collection("docs")
col.add(documents=["Doc1","Doc2"], ids=["1","2"])
res = col.query(query_texts=["найди похожее"], n_results=1)

▪Github ▪Colab