SQL и Анализ данных
Відкрити в Telegram
Базы данных и всё, что с ними связано! Сотрудничество: @haarrp РКН № 6766085482
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу SQL и Анализ данных
Канал SQL и Анализ данных (@databases_tg) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 12 558 підписників, посідаючи 9 991 місце в категорії Технології та додатки та 51 421 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 12 558 підписників.
За останніми даними від 25 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 68, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.98%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.73% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 630 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 845 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sql, индекс, user_id, строка, субд.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Базы данных и всё, что с ними связано!
Сотрудничество: @haarrp
РКН № 6766085482”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 жовтня, 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.
12 558
Підписники
+124 години
+1147 днів
+6830 днів
Завантажуємо дані
Схожі канали
Немає даних
Виникли проблеми? Будь ласка, оновіть сторінку або зверніться до нашого support-менеджера.
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
жовтень '26жовт '26
жовтень '26
+178
в 0 каналах
вересень '26
+49
в 0 каналах
Get PRO
серпень '26
+81
в 1 каналах
Get PRO
липень '26
+59
в 0 каналах
Get PRO
червень '26
+32
в 0 каналах
Get PRO
травень '26
+90
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+79
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+144
в 0 каналах
Get PRO
лютий '26
+171
в 1 каналах
Get PRO
січень '26
+212
в 3 каналах
Get PRO
грудень '25
+118
в 0 каналах
Get PRO
листопад '25
+248
в 4 каналах
Get PRO
жовтень '25
+89
в 0 каналах
Get PRO
вересень '25
+186
в 2 каналах
Get PRO
серпень '25
+272
в 1 каналах
Get PRO
липень '25
+439
в 46 каналах
Get PRO
червень '25
+183
в 0 каналах
Get PRO
травень '25
+339
в 3 каналах
Get PRO
квітень '25
+346
в 0 каналах
Get PRO
березень '25
+587
в 0 каналах
Get PRO
лютий '25
+832
в 19 каналах
Get PRO
січень '25
+754
в 5 каналах
Get PRO
грудень '24
+923
в 7 каналах
Get PRO
листопад '24
+1 736
в 45 каналах
Get PRO
жовтень '24
+8 262
в 265 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 26 жовтня | +1 | |||
| 25 жовтня | +2 | |||
| 24 жовтня | +3 | |||
| 23 жовтня | +4 | |||
| 22 жовтня | +8 | |||
| 21 жовтня | +100 | |||
| 20 жовтня | +6 | |||
| 19 жовтня | +2 | |||
| 18 жовтня | +10 | |||
| 17 жовтня | +8 | |||
| 16 жовтня | +2 | |||
| 15 жовтня | +1 | |||
| 14 жовтня | 0 | |||
| 13 жовтня | +1 | |||
| 12 жовтня | +13 | |||
| 11 жовтня | +2 | |||
| 10 жовтня | +2 | |||
| 09 жовтня | +1 | |||
| 08 жовтня | 0 | |||
| 07 жовтня | +4 | |||
| 06 жовтня | +3 | |||
| 05 жовтня | +3 | |||
| 04 жовтня | +2 | |||
| 03 жовтня | 0 | |||
| 02 жовтня | 0 | |||
| 01 жовтня | 0 |
Дописи каналу
AI Data Science Team — команда специалистов по анализу данных на базе искусственного интеллекта поможет вам выполнять стандартные задачи в 10 раз быстрее.
| 2 |  Вопрос с собеседования по ML: зачем делить на корень из d в attention?
Разбор популярного вопроса на собеседованиях по машинному обучению: почему в attention
скалярное произведение делят на корень из d.
Показываем на реальных расчётах, как без этого softmax насыщается, а градиенты пропадают. Сохрани, чтобы не завалить на интервью. | 986 |
| 3 | Какой метод партиционирования в PostgreSQL разделяет данные на основе вхождения значения в определенные диапазоны (например, даты)? | 1 266 |
| 4 |  One Day Offer: стань щитом для миллионов клиентов! 🔥
В департамент противодействия мошенничеству Сбера нужен аналитик данных в антифрод — чтобы разбирать тренды мошенничества, находить скрытые паттерны и превращать их в правила защиты.
Готов к таким задачам — добро пожаловать на One Day Offer: отбор за один день, разбор реальных кейсов, быстрая обратная связь.
24 октября, онлайн, регистрация и подробности — здесь! | 1 351 |
| 5 | 🧩 SQL-задача: опечатка, которую база не заметит
CREATE TABLE users (user_id INT PRIMARY KEY);
CREATE TABLE orders (order_id INT PRIMARY KEY, buyer_id INT);
INSERT INTO users VALUES (1), (2), (3);
INSERT INTO orders VALUES (101, 1);
SELECT user_id
FROM users
WHERE user_id IN (
SELECT user_id FROM orders
);
Что вернёт запрос? Ошибку, только 1 или всех пользователей?
👇 Разбор
Вернёт 1, 2, 3.
В orders нет user_id, поэтому SQL находит колонку во внешнем запросе. Подзапрос становится коррелированным: для каждого пользователя он возвращает его собственный ID по одному разу на каждую строку orders.
Пока в orders есть строки, условие истинно для каждого пользователя. Если таблица пуста, запрос не вернёт ничего.
Правильный вариант:
SELECT u.user_id
FROM users AS u
WHERE u.user_id IN (
SELECT o.buyer_id
FROM orders AS o
);
💡 Указывайте алиасы таблиц: o.user_id вызвал бы ошибку и сразу выдал опечатку.
#SQL | 1 698 |
| 6 |  Как не дать проекту по переходу на российскую базу данных превратиться в долгострой и сожрать вашу прибыль?
Ответ: увидеть миграцию вживую!
27 октября в Москве, в Кибердоме, пройдёт День СУБД 2026 от «Диасофт».
В программе:
📍 Демо переноса схемы с MS SQL и Oracle без переписывания кода – на сцене, с реальной консолью
📍 Кейсы клиентов с цифрами и сроками
📍 Готовый чек-лист и методика оценки трудоёмкости миграции
📍 Личные консультации с архитекторами Digital Q.DataBase – без тикетов и SLA
📍 3 часа нетворкинга с теми, кто уже завершил переход
Формат офлайн. Участие бесплатное, но количество мест ограничено.
📅 27 октября, 14:00–23:00
📍 Москва, Кибердом
🔗 Регистрация | 776 |
| 7 |  🦀 SurrealDB заменяет RocksDB собственным движком на Rust.
Команда выпустила SurrealKV 1.0 под лицензией Apache 2.0. В SurrealDB 4 он станет единственным движком постоянного хранения.
В тестах разработчиков, где каждый коммит сохраняется на диск до подтверждения, SurrealKV обошёл RocksDB:
⚡ Точечное чтение в 7,95 раза
⚡ Обновление в 6,10 раза
⚡ Создание записей в 26,8 раза
В основе ускорения: radix tree для данных в памяти, групповая запись коммитов в журнал и дешёвые операции чтения. Есть транзакции с изоляцией снимков, история версий и шифрование данных на диске.
Цифры зависят от режима: без синхронного сохранения RocksDB быстрее на записи. Каждый результат получен за один прогон, а необычно большой разрыв на создании записей авторы пока не объяснили.
https://surrealdb.com/blog/we-are-replacing-rocksdb-with-surrealkv-1-0 | 1 563 |
| 8 |  🔎 Конец программирования: создатель InfluxDB считает, что код скоро перестанут писать и читать люди
Пол Дикс, основатель InfluxData и автор InfluxDB, опубликовал эссе «The end of programming». Его тезис: ручное написание кода и построчное ревью вымирают. Софт будут производить агенты, а люди будут проверять результат работы системы, в сам код почти не заглядывая.
Главный аргумент Дикса связан с Bun 1.4. Рантайм переписали с Zig на Rust, это больше миллиона новых строк. Сделал это один разработчик, Джаред Самнер, вместе с предрелизной Fable 5 и почти безлимитным бюджетом на токены. Он собрал харнесс для параллельной работы агентов, и за 11 дней они сделали 6778 коммитов. По API это стоило бы около $165 тысяч.
На возражение, что переписывать готовую программу легко, ведь старая версия служит эталоном, Дикс отвечает так: если есть система верификации и толковое направление, ИИ доводит до рабочего состояния очень сложный софт.
Его собственные эксперименты на форке InfluxDB. Интеграцию с Apache Iceberg, где задействованы API, CLI, компактор, манифесты и S3, Fable собрала за 14 часов: Дикс только описал архитектуру, а дальше работали сабагенты с код-ревью. Репликацию данных с edge-узлов в центральный кластер модель сделала за 28 часов, сама развернула в AWS и чинила баги по логам и метрикам. Система крутится до сих пор. Обе фичи пока остаются прототипами, а держать агента в постоянном цикле улучшений Дикс не может себе позволить: по его оценке, это сотни тысяч долларов в месяц.
По словам Дикса, в Anthropic и OpenAI разработчики уже выпускают десятки и сотни PR в неделю. Они строят системы, промпты и инструменты проверки и не читают каждую строку. Остальная индустрия придёт к этому примерно через год. К концу 2027 года интеллект уровня Fable должен стать достаточно дешёвым для работы на полный день, а железо вроде Cerebras даст в 10-100 раз больше токенов в секунду.
При этом Дикс не обещает мгновенной революции. Из-за инерции организаций ручной код с построчным ревью во многих компаниях проживёт ещё лет десять. И вместе с полезным софтом нас ждёт море слопа.
Самыми продуктивными станут те, кто управляет агентами, строит харнессы, фабрики софта и системы QA. Главными вопросами будут «что мы хотим выпустить?» и «что мы готовы поддерживать?».
https://pauldix.com/the-end-of-programming | 1 611 |
| 9 |  Трюк Карпаты сработал: локальная LLM на Mac M5 выдает 117 токенов в секунду
Как open-source движок Uzu от Mirai обходит потолок пропускной способности памяти на Apple M5 и разгоняет Qwen3.5 9B с 22 до 117 токенов в секунду: квантизация, спекулятивный декодинг, Weaver и бенчмарк против llama.cpp и MLX.
https://uproger.com/uzu-uskorenie-lokalnyh-llm-apple-m5/ | 1 609 |
| 10 | 🌍 SQL-задача: ближайшие точки с подвохом
Карта размером 100 × 100 замкнута: переход вправо от x = 100 возвращает к x = 0. По вертикали действует то же правило.
CREATE TABLE points (
id INT PRIMARY KEY,
x INT,
y INT
);
INSERT INTO points VALUES
(1, 1, 1),
(2, 99, 99),
(3, 50, 50),
(4, 52, 52);
Напишите запрос, который найдёт все пары точек с минимальным расстоянием по прямой с учётом переходов через границы.
Условия:
• точку нельзя сравнивать с собой;
• пары (1, 2) и (2, 1) считаются одной;
• при одинаковом минимуме выведите все пары;
• результат: id1, id2, distance.
Обычная формула расстояния без учёта границ даст неверный ответ 👀 | 2 231 |
| 11 | SQL с подвохом: могут ли IS NULL и IS NOT NULL одновременно вернуть false?
Что выведет PostgreSQL?
SELECT
ROW(1, NULL) IS NULL AS a,
ROW(1, NULL) IS NOT NULL AS b,
NOT (ROW(1, NULL) IS NULL) AS c;
Назови значения a, b, c. | 2 007 |
| 12 |  Как SQLite превращает числа в текст в 2 раза быстрее? Трюк с парами цифр
Обычно число переводят в строку по одной цифре, деля на 10 снова и снова. SQLite делит на 100 и берёт готовую пару символов из строки со всеми комбинациями от 00 до 99. Делений вдвое меньше, а результат получается тот же.
https://youtube.com/shorts/HIGIWINACL4?si=7b36rnwPk08g2QPi | 2 620 |
| 13 |  В субботу, 17 октября, Москва станет точкой притяжения для всех специалистов в области RecSys 🔥
Конференция AI Driver & RecSys — главное событие года для тех, кто создаёт, исследует и развивает рекомендательные системы.
🔝 Весь день ведущие эксперты индустрии из крупнейших IT-компаний проведут на площадке Сбера, чтобы обсудить:
— главные тренды и вызовы RecSys
— реальные кейсы и новейшие исследования
— передовые IT-решения для рекомендательных систем
Вы сможете сами пообщаться с теми, кто создает рекомендации для миллионов пользователей.
📍Офис Сбер, Москва, Кутузовский проспект, 32.
Участие бесплатное!
Количество мест для очного участия ограничено – успейте оставить заявку по ссылке ⚡️ | 2 071 |
| 14 |  Жиз | 1 951 |
| 15 | 📝 5 уровней ИИ-агентов: от промпта до продакшена
Context, loop, Jev, harness и evals: разбираем пять слоёв, которые превращают промпт в надёжного ИИ-агента в продакшене, с примерами кода.
Вокруг ИИ-агентов сейчас крутятся пять модных терминов: context engineering, loop engineering, Jev engineering, harness engineering и eval engineering. Кажется, что это конкурирующие подходы, но на деле это пять слоёв одной системы, и каждый отвечает на свой вопрос. Автор популярного гайда в X под ником Yarchi предлагает простую метафору: представьте, что вы наняли нового сотрудника. Модель это сам человек, а пять слоёв описывают всё, что его окружает: что лежит у него на столе, работает ли он по чек-листу или сам решает, что делать дальше, кто сортирует ему почту, в каком офисе он сидит и какой экзамен сдаёт каждый месяц.
Разберём каждый слой: что это, как работает и как построить его своими руками.
https://uproger.com/5-urovnej-ii-agentov-ot-prompta-do-prodakshena/ | 2 053 |
| 16 |  UPDATE — оператор обновления данных в MySQL 🗂️
Если в таблице нужно изменить значение в уже существующей строке, используют команду UPDATE. Она позволяет обновлять записи точечно, но важно правильно задать условие: без него изменения могут затронуть всю таблицу.
UPDATE products
SET price = 50500
WHERE id = 1;
Этот запрос меняет значение price только у записи с id = 1.
С помощью UPDATE можно изменить сразу несколько полей:
UPDATE products
SET price = 78500, quantity = 3
WHERE id = 2;
Этот запрос обновляет параметры price и quantity у записи с id = 2.
💡 UPDATE используют, когда нужно:
➖ изменить значение в конкретной записи,
➖ обновить несколько полей за один запрос,
➖ выбрать строки по условию,
➖ массово изменить набор записей.
🔗 SQL — это база для работы с базами.
Если хотите не просто понять одну команду, а уверенно собирать запросы и менять данные без ошибок, регистрируйтесь на бесплатный мини-курс «MySQL для новичков» от Академии Selectel ➡️
Программа состоит из коротких уроков, которые помогут пройти путь от установки и настройки СУБД до создания таблиц, управления пользователями и основных операций с данными.
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHzH7Eh | 2 104 |
| 17 | 🧠 SQL-задача с подвохом
Есть таблица транзакций:
CREATE TABLE transactions (
id int PRIMARY KEY,
user_id int,
ts timestamp,
amount int
);
Нужно найти пользователей, у которых баланс ни разу не становился отрицательным.
Начальный баланс — 0.
Но есть важное условие:
все операции с одинаковым ts происходят одновременно, поэтому порядок строк внутри одного timestamp учитывать нельзя.
Пример:
10:00 +100
11:00 -80
11:00 -30
11:00 +20
12:00 +50
В 11:00 изменение баланса должно считаться как:
-80 - 30 + 20 = -90
То есть баланс:
10:00 → 100
11:00 → 10
12:00 → 60
Наивный вариант:
SUM(amount) OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY ts
)
может дать неправильную логику, если считать операции с одинаковым ts по отдельности.
Задача: написать SQL-запрос, который сначала объединит операции одного пользователя с одинаковым timestamp, а затем проверит минимальный накопительный баланс. | 1 831 |
| 18 |  Как облегчить работу ИТ-аналитика уже сейчас — без долгосрочных перестроек процессов?
Обсудим на IT-analyst Meetup от Сбера! В программе — прикладные доклады:
— Как эффективнее использовать возможности мозга
— Какие навыки развивать аналитику и как выстроить план роста
— SDD на практике: подводные камни внедрения и новые зоны ответственности аналитика
📆 29 сентября
📍 Офис Сбера (Кутузовский пр-т, 32) и трансляция онлайн
Выбирайте удобный формат и регистрируйтесь по ссылке | 1 424 |
| 19 |  🐧 Linux Cheat Sheet - шпаргалка по командам Linux
Самая удобная шпаргалка по Linux и Bash на русском: теория простым языком (как устроены файлы, процессы, права, память, загрузка и сеть), команды терминала, права доступа, процессы, сеть, SSH, systemd, grep/sed/awk, Vim и готовые однострочники - с примерами.
А для тех, кто идёт дальше, - продвинутый уровень: Bash для профи, LVM и RAID, трассировка и производительность, ядро, безопасность, контейнеры, восстановление системы и вопросы с собеседований.
https://github.com/justxor/Linux-/ | 1 801 |
| 20 | ⚡️ SQL-задача с подвохом
Что вернёт этот запрос в PostgreSQL?
CREATE TABLE payments (
id int,
amount int
);
INSERT INTO payments VALUES
(1, 100),
(2, 100),
(3, 200);
SELECT
id,
amount,
SUM(amount) OVER (ORDER BY amount) AS total
FROM payments
ORDER BY id;
Многие ожидают:
1 | 100 | 100
2 | 100 | 200
3 | 200 | 400
Но результат будет другим:
1 | 100 | 200
2 | 100 | 200
3 | 200 | 400
По умолчанию PostgreSQL использует окно RANGE ... CURRENT ROW. Строки с одинаковым amount считаются равными соседями и попадают в окно вместе.
Для построчного накопления нужно указать ROWS:
SUM(amount) OVER (
ORDER BY amount, id
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
)
#SQL #PostgreSQL #Database | 1 822 |
