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 36 036 підписників, посідаючи 3 735 місце в категорії Технології та додатки та 17 596 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 36 036 підписників.
За останніми даними від 07 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 60, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.74%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.88% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 511 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 398 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 9.
- 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 08 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.
36 036
Підписники
-824 години
-527 днів
+6030 днів
Архів дописів
36 035
🦾 Встроенная база данных Python
Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом. На официальном сайте можно найти несколько сценариев применения SQLite:
- встроенные устройства и интернет вещей;
- анализ данных;
- передача данных;
- архив файлов и/или контейнер данных;
- внутренние или временные базы данных;
- замена корпоративной базы данных в период демо-версий или тестирования;
- обучение и тестирование;
- экспериментальные расширения языка SQL.
➡️ Читать дальше
@sqlhub
36 035
🔔 Что такое триггеры в SQL
Триггер — это особая разновидность хранимой процедуры, которая автоматически выполняется при возникновении события на сервере базы данных.
Общие сведения
Итак, разберем такую сущность SQL как триггеры. Также как представления и процедуры — триггеры в SQL создаются и хранятся отдельно до момента их удаления. Триггеры по своей сути представляют обработчики событий. Они выполняются при наступлении какого-либо простого действия в SQL. Такими действиями обычно являются: удаление, вставка и обновление данных.
То есть, триггер — это по сути ловушка, которая срабатывает при определенном действии. Триггер позволяет автоматизировать некоторые расчетные рутинные действия. Примеры мы разберем дальше
➡️ Читать дальше
@sqlhub
36 035
🗿➡️☕ От монолита к микросервисам: как металлурги переходят с Oracle и SQL на Java-стек
https://proglib.io/p/ot-monolita-k-mikroservisam-kak-metallurgi-perehodyat-s-oracle-i-sql-na-java-stek-2022-08-18
@sqlhub
36 035
6 SQL-запросов, о которых должен знать каждый дата-инженер
https://nuancesprog.ru/p/14447/
@sqlhub
36 035
Собираем и деплоим приложение на Node.js с помощью werf. Работа с базой данных
Как в MySQL добавить Node.js приложение, развернуть базу данных в кластере, как правильно инициализировать её и выполнить миграции.
https://tproger.ru/articles/sobiraem-i-deploim-prilozhenie-na-node-js-s-pomoshhju-werf-rabota-s-bazoj-dannyh/
@sqlhub
36 035
7 распространенных ошибок в SQL-запросах, которые делал каждый
Сегодня SQL используют уже буквально все на свете: и аналитики, и программисты, и тестировщики, и т.д. Отчасти это связано с тем, что базовые возможности этого языка легко освоить.
Однако работая с большим количеством junior-ов, мы раз от раза находим в их решениях одни и те же ошибки. Реально — иногда просто создается ощущение, что они копируют друг у друга код.
Кстати, иногда такая же участь постигает и специалистов более высокого полета.
Сегодня мы решили собрать 7 таких ошибок в одном месте, чтобы как можно меньше людей их совершали.
Примечание: Ошибки будут 2 видов — реальные ошибки и своего рода best practices, которым часто не следуют.
Но, обо всем по порядку :)
➡️ Читать дальше
@sqlhub
36 035
🐍 Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словарей и запоминания иностранных слов
https://proglib.io/p/python-tkinter-i-sql-razrabatyvaem-prilozhenie-dlya-sozdaniya-slovarey-i-zapominaniya-inostrannyh-slov-2022-08-08
@sqlhub
36 035
Выберите пример корректно написанного запроса с использованием подзапроса, который выводит информацию о заказе с самой дорогой стоимостью:
36 035
Команда SQL для выборки из базы данных (SELECT, WHERE, LIKE, AND, OR)
Команда SELECT позволяет получить данные из базы. Существует возможность задать различные фильтры и лимиты на выборку. Попробуем привести несколько примеров SQL запросов с ограничением выборки в таблице USERS, в которой содержатся данные пользователей.
Условие WHERE в SQL запросе
Читать дальше
@sqlhub
36 035
SQL и тайны коридоров Хогвартса
Практически невозможно найти двух людей, которые отформатировали бы даже самый простой SQL-запрос одинаково. Причем каждый будет абсолютно уверен, что именно его стиль наиболее понятный и правильный. Что приводит к спорам и баталиям на code review, а самое главное к трудностям при чтении чужих запросов. Не существует и какого-нибудь большого авторитетного style-guide для SQL, какие существуют для других языков. И все решается в основном делом вкуса, о котором как известно не спорят. Возможно проблема в отсутствии теоретической основы, некого физического обоснования почему стоит придерживаться каких либо определенных правил при оформлении SQL кода. Давайте попробуем разобраться.
Читать дальше
@sqlhub
36 035
Выгрузка SQL c правами на чтение
Если выборка небольшая, то все выгрузить поможет оператор IN (WHERE ID IN (список идентификаторов), но что делать если объем данных существенный? Можно вручную писать множество запросов и после их завершения выгружать данные на диск, но это долго. Для решения этой проблемы ИТ специалисты службы Аудита разработали программу на C#, позволяющую автоматизировать процесс выгрузки больших объемов данных с серверов с правами доступа только на чтение.
Читать дальше
@sqlhub
36 035
КАК ОЧИСТИТЬ ТАБЛИЦУ В MYSQL
В MySQL, как и в других СУБД можно очищать таблицы. Очистка таблицы позволяет удалять данные при этом не затрагивая саму структуру таблицы. В MySQL существует несколько способов очистки таблицы. В частности, можно выделить очистку таблицы при помощи команд DELETE и TRUNCATE.
Читать дальше
@sqlhub
36 035
Графовые таблицы в SQL Server
В последнее время значимость графовых БД в IT-области стремительно увеличивается, а использование привычных реляционных БД для работы с высокоуровневыми иерархиями является крайне неэффективным, поскольку увеличение уровней связей, а, следовательно, и соединений, что приводит к снижению производительности. Основное преимущество графовых базы данных – их направленность на взаимосвязи между сущностями, что исключает необходимость использования внешних ключей. Это позволяет строить сложные системы, используя только абстракции ребер и вершин.
Рекурсивные табличные выражения, которые позволяют работать с иерархиями, по сути, являются обходным путем. Что же делать, если мы хотим работать в SQL Server с несколькими уровнями данных, но не хотим терять производительность? Ответ прост – использовать графовые таблицы. Они позволяют просто и эффективно обрабатывать сложные иерархии, при этом значительно сокращая объем кода, но важно помнить, что они подходят для работы с данными, которые имеют четко определенные связи.
Рассмотрим применение таких таблиц на примере структуры организации с иерархией сотрудников (данные вымышлены). Ниже представлено создание таблицы сотрудников EMPLOYEES с идентификатором TABNUM и столбцом HEAD, которая будет ссылаться на линейного руководителя сотрудника.
Читать дальше
@javatg
36 035
Repost from Java
«SQL-блокнот» — web-приложение на Java + Spring Boot / MVC
В начале статьи расскажу о возможностях программы, а в конце будет ссылка на репозиторий. Программа запускается везде, где есть JVM (Java Virtual Machine), имеет простой и понятный интерфейс.
Итак, какую программу будем собирать? Ту, которая умеет:
Писать, хранить, редактировать SQL запросы;
Создавать подключения к различным СУБД;
Исполнять SQL запросы;
Выгружать результаты отработки запросов в Excel, обходя его ограничение в 1 млн строк (выборка автоматически разбивается по excel листам);
Разграничивать роли пользователей (пользователь/администратор);
Также программа имеет собственный механизм регистрации/авторизации, логирования действий пользователей;
Для примера я также приложил сервер СУБД Postgres, развернутый через Docker, чтобы описанная программа запускалась «из коробки».
Читать дальше
@javatg
