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 36 073 підписників, посідаючи 3 727 місце в категорії Технології та додатки та 17 610 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 36 073 підписників.
За останніми даними від 31 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 143, а за останні 24 години на -13, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.65%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.79% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 123 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 369 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
- 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 01 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.
curl -L https://github.com/Canner/WrenAI/releases/latest/download/wren-launcher-darwin.tar.gz | tar -xz && ./wren-launcher-darwin
WrenAI позволяет преобразовывать текст в SQL, изучать данные из БД без написания SQL, и делать многое другое
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubcurl https://install.timeplus.com/oss | sh
Timeplus Proton, это SQL-движок от ClickHouse, который позволяет обрабатывать, маршрутизировать и анализировать потоковые данные из Apache Kafka, Redpanda и других источников, а также отправлять агрегированные данные в другие системы.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubdocker run -itd --name=graph -p 8080:8080 hugegraph/hugegraph
# docker exec -it graph bash
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubdocker run --name esdb-single-node -it -p 2113:2113 -p 1113:1113 eventstore/eventstore:latest --insecure --run-projections=All --enable-atom-pub-over-http
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubcargo add sea-query
SeaQuery — это конструктор запросов, который поможет создавать динамические SQL-запросы в Rust.
При помощи SeaQuery можно строить выражения, запросы и схемы как абстрактные синтаксические деревья, используя удобный API.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubnpm i graphjin
GraphJin позволяет создавать NodeJS / Go API за 5 минут, а не за несколько недель.
Достаточно использовать простой запрос GraphQL для определения API, а GraphJin автоматически преобразует его в SQL.
GraphJin поддерживает Postgres, MySQL, Yugabyte, AWS Aurora/RDS и Google Cloud SQL
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub