Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Библиотека баз данных
Відкрити в Telegram
Самая большая библиотека бесплатных книг по SQL По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI РКН: № 5037640984
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Библиотека баз данных
Канал Библиотека баз данных (@sql_lib) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 10 330 підписників, посідаючи 11 960 місце в категорії Технології та додатки та 63 533 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 330 підписників.
За останніми даними від 09 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -78, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.66%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.94% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 791 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 407 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sql, субд, индекс, user_id, архитектура.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Самая большая библиотека бесплатных книг по SQL
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
РКН: № 5037640984”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 10 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.
10 330
Підписники
-324 години
-247 днів
-7830 день
Архів дописів
10 332
💡 SQL: быстрое нахождение первых или последних записей с DISTINCT ON !!!
В PostgreSQL есть полезный приём — DISTINCT ON, который позволяет взять первую строку в каждой группе по определённому полю.
SELECT DISTINCT ON (customer_id)
customer_id,
order_date,
amount
FROM orders
ORDER BY customer_id, order_date DESC;
10 332
🎮💾 DOOMQL: Мультиплеерный шутер на чистом SQL
DOOMQL — это уникальный шутер, полностью реализованный на SQL, использующий CedarDB. Проект возник как эксперимент: возможно ли создать игру в стиле DOOM, используя только SQL для рендеринга, игрового цикла и многопользовательской синхронизации? Ответ — да!
🚀Основные моменты:
- Чистый SQL рендерер с поддержкой рендеринга спрайтов и HUD.
- Мультиплеерная игра с синхронизацией и управлением состоянием через CedarDB.
- Легкость в изменении игрового состояния с помощью простых SQL-запросов.
- Поддержка читов, что добавляет интерес к игровому процессу.
- Минимальный клиент на Python для управления вводом и отображения.
📌 GitHub: https://github.com/cedardb/DOOMQL
#sql
10 332
+4
⚡️SQL на собеседованиях: где тренироваться
Принесли вам отличный ресурс, который собрал огромное количество практических задач по SQL.
Там можно найти всё: от базовых упражнений до сложных вопросов, включая отдельный блок с заданиями от FAANG.
Но самое ценное здесь не сами вопросы, а структура подачи:
- Формулировка задачи в формате собеседования
- Подробное решение с объяснением
- Встроенный редактор, чтобы попробовать свои силы прямо на месте
И главное — доступ полностью бесплатный.
Начать тренироваться
10 332
🖥 Полный гайд по реальным SQL-вопросам с собеседований
Введение. Собеседования на позиции, связанные с данными (аналитики, инженеры, ученые данных), всё чаще включают нестандартные и продвинутые вопросы по SQL.
Большие технологические компании (Google, Amazon и др.) предъявляют высокие требования: важна не только правильность запроса, но и умение оптимизировать его и разбираться в реальных бизнес-данных[1][2].
В этом гайде мы разберем категории наиболее распространенных сложных SQL-задач с реальных собеседований – от платформ вроде DataLemur, LeetCode, StrataScratch – и подробно поясним решения.
Каждая задача сопровождена анализом: условие, оптимальный подход, используемые SQL-конструкции, возможные ошибки и финальное решение (для PostgreSQL и MySQL, с указанием различий где необходимо).
В конце добавлен отдельный раздел о современных базах данных, включая векторные БД (Pinecone, Weaviate, Milvus и др.), с примерами того, что могут спросить про них на собеседовании и как выглядят SQL-подобные запросы для работы с векторами.
10 332
⚡️ SQL от А до Я: руководство с примерами
Это гайд на 150 страниц для тех, кто хочет разобраться в SQL. Здесь есть всё: от базовых запросов до функций и сложных приёмов.
Руководство, которое поможет быстро освежить или подтянуть знания.
10 332
📇 Структурированная SQL шпаргалка
➕Выборка одиночных и множественных значений;
➕Объединение и группировка;
➕Фильтрация данных;
➕Алиасы и джоины.
#sql #doc #cheatsheet
10 332
Крутой интерактивный тренажер по основам SQL
Внутри пошаговые уроки, где пишешь реальные запросы и сразу видишь результат. По пути решаешь задачки и помогаешь Дакберту пробираться по потокам данных
Всё это бесплатно, прямо в браузере или на мобиле
https://dbquacks.com/
10 332
📚🎮 SQL + Покемоны = Querymon!
Энтузиасты сделали игру, которая превращает изучение баз данных в настоящее приключение.
✨ С нуля — начнёте с простых таблиц и базовых запросов, сложность растёт постепенно.
🔎 Освоите SELECT, FROM, WHERE, фильтры LIKE, BETWEEN, IN и функции sum(), count(), avg().
🎯 Геймплей — сотни миссий, где, чтобы пройти дальше, нужно правильно писать SQL-запросы.
SQL ещё никогда не был таким весёлым: учиться теперь так же увлекательно, как ловить покемонов.
И самое приятное — игра полностью бесплатная.
👉 Попробовать можно здесь.
10 332
💡Big Data — это не только модный термин, а фундамент современной аналитики и AI. Apache Spark — инструмент, который используют крупнейшие компании по всему миру. Хотите понять, как он работает, и применить его в своей практике?
28 августа в 18:00 мы проведем открытый вебинар «Практическое введение в Apache Spark». За 1,5 часа вы узнаете, зачем нужен Spark, как разворачивать тестовую среду в Docker, работать с DataFrame API и Spark SQL, оптимизировать запросы и избегать типичных ошибок.
Вместе разберем реальный кейс на небольшом датасете и вы увидите, что обработка больших данных может быть быстрой и удобной.
➡️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Spark Developer», все участники получат скидку на обучение.
Регистрируйтесь прямо сейчас: https://tglink.io/925647f9a2b2?erid=2W5zFGXqUGG
#реклама
О рекламодателе
10 332
🎮 Погружаемся в SQL, с помощью увлекательной аркадной игры
Разработчики замутили настоящий олдскульный шедевр, который сделает из вас МАСТЕРА баз данных и точно не даст заскучать.
• Проходим уровни, собираем пазлы вместе с уткой DuckDB и прокачиваем SQL на максимум.
• Квесты, задачи, подсказки — всё как в настоящем приключении.
• Работает прямо в браузере и даже на телефоне.
Любые запросы к базам — щёлкаем как семечки 👉 https://dbquacks.com/.
10 332
📝 Вышло большое практическое руководство по работе с VictoriaLogs
Недавно вышло полезное руководство по эффективному использованию VictoriaLogs — системы для работы с логами. В статье разбираются ключевые концепции: как правильно структурировать сообщения (_msg), работать с временными метками (_time) и настраивать потоки (stream) для оптимальной производительности.
Автор объясняет, как избежать типичных проблем:
— Толстых потоков, когда один сервис генерирует слишком много логов
— Высокой кардинальности, когда слишком детализированные потоки замедляют поиск
— Динамических имен полей, которые могут ухудшить сжатие данных
Также в статье есть советы по оптимизации, рассказывающие:
— Как правильно указывать сообщения и временные метки
— Какие поля лучше выбирать для потоков
— Как работать с вложенными структурами
Гайд написан доступно и подойдет тем, кто только начинает работать с VictoriaLogs или хочет улучшить текущую настройку логирования.
🔗 Читать статью - *клик*
@devopsitsec
10 332
🖥 Теперь писать сложные промты самому не обязательно — OpenAI выпустили генератор, который превращает даже простой запрос в подробную инструкцию для ИИ.
Принцип простой: описываете, что хотите получить, нажимаете Optimize — GPT-5 анализирует запрос и выдаёт готовый детализированный промт. Работает бесплатно.
Инструмент может упростить работу с любыми нейросетями, особенно если у вас нет опыта в составлении промтов.
Готовый вы можете сразу попробовать в @Chatgpturbobot
10 332
🖥 Мощный учебник по SQL — охватывает всё от базы до продвинутого уровня.
Внутри — 4 модуля, разбитые по сложности:
🟣 Основы SQL
🟣 Средний уровень
🟣 Продвинутый SQL
🟣 Аналитика на SQL
📚 Каждый модуль — это около 10 практичных уроков с возможностью сразу применять знания.
📌 Ссылка тут: https://mode.com/sql-tutorial
10 332
🔮 CozoDB — графовая база данных с поддержкой Datalog-запросов, временными срезами и векторным поиском через HNSW-индексы.
Инструмент имеет встроенные алгоритмы для работы с графами и кроссплатформенность: работает как embedded-решение на Python, Node.js, Android и даже в браузере через WASM. Поддерживает SQLite, RocksDB и распределённое хранилище TiKV.
🤖 GitHub
@sqlhub
10 332
120 ключевых вопросов по SQL за 2025 год
Статья содержит 120 ключевых вопросов по SQL для собеседований, разделённых по темам и уровням сложности, с краткими пояснениями.
Основываясь на актуальных требованиях 2025 года, вопросы охватывают базу данных, оптимизацию, практические задачи и нюансы СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQL Server).
🔜 Подробности
10 332
🖥 Нашли кладезь знаний из 800+ SQL-вопросов с задачами — идеально для подготовки к собеседованиям.
Подойдёт, чтобы:
— прокачать SQL-навыки с нуля до продвинутого уровня
— быстро освежить синтаксис перед интервью
— попрактиковаться на реальных задачах
Полезно как джунам, так и мидлам. Отличный способ проверить себя и закрыть пробелы.
10 332
Repost from Machinelearning
🌟 Amazon встроила векторную базу данных прямо в хранилище S3.
Amazon анонсировала S3 Vectors - нативную поддержку векторного поиска прямо внутри своего вездесущего объектного хранилища. Заявлено, что это может снизить затраты на хранение и обработку векторов до 90%.
По сути, AWS предлагает не отдельный сервис, а новый тип бакета
vector bucket. Внутри него вы создаете векторные индексы, указывая размерность векторов и метрику расстояния (косинусную или евклидову).
🟡Дальше все работает как магия
Вы просто загружаете в индекс свои эмбеддинги вместе с метаданными для фильтрации, а S3 берет на себя всю грязную работу по хранению, автоматической оптимизации и обеспечению субсекундного ответа на запросы. Никакого управления инфраструктурой.
Один бакет может содержать до 10 тысяч индексов, а каждый индекс, в свою очередь, десятки миллионов векторов.
🟡Главная сила этого решения - в экосистеме.
S3 Vectors бесшовно интегрируется с Bedrock Knowledge Bases. Теперь при создании базы знаний для RAG-приложения можно просто указать S3-бакет в качестве векторного хранилища.
Процесс создания RAG-пайплайна для тех, кто уже живет в облаке AWS, упрощается до нескольких кликов. То же самое касается и SageMaker Unified Studio, где эта интеграция тоже доступна из коробки.
🟡"One more thing" анонса - умная интеграция с сервисом OpenSearch.
AWS предлагает гибкую, многоуровневую стратегию. Нечасто используемые или «холодные» векторы можно экономично хранить в S3 Vectors. А когда для части данных потребуется максимальная производительность и низкая задержка в реальном времени, например, для системы рекомендаций, их можно быстро экспортировать в OpenSearch.
Это очень прагматичный инженерный подход, позволяющий балансировать между стоимостью и производительностью.
Пока сервис находится в статусе превью и доступен в регионах US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Frankfurt), and Asia Pacific (Sydney) Regions.
Попробовать S3 Vectors можно в Amazon S3 console.
🟡Статья
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #RAG #Amazon10 332
Сохраняй себе годноту : сотни бесплатных PDF-книг по языкам и технологиям.
Здесь есть буквально всё: гайды по Bash и основам Linux, книги по всем актуальным языкам программирования (включая Python, JS, Swift и другие), материалы по SQL, Docker, алгоритмам и не только. База регулярно обновляется и полностью бесплатна.
🆖 https://goalkicker.com/
10 332
✅ Как настроить реакцию на изменения в таблицах Postgres?
Как передать эти изменения в микросервисы, в Kafka и в другие СУБД, например в Clickhouse?
Расскажем на открытом уроке «Событийная интеграция Postgres» посвященный курсу «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков»
✅ Научитесь выбирать правильный способ событийной интеграции
✅ Посмотрите, как и что можно реализовать для надежной передачи данных из Postgres во внешние системы
👉Узнаете про опыт других предприятий и протестируйте обучение на открытом уроке
https://tglink.io/4390305eba19?erid=2W5zFJYeg6C
#реклама
О рекламодателе
10 332
🗃️ Работа с JSON в SQLite через JDBC (на Java)
SQLite поддерживает встроенные JSON-функции, и теперь их можно удобно использовать прямо из Java-приложений с помощью JDBC. BlackSlate выпустили подробный гайд, как это делать эффективно.
📌 Что внутри:
- Подключение к SQLite через JDBC
- Хранение, извлечение и обновление JSON-данных в таблицах
- Использование функций
json_extract, json_set, json_insert, json_remove и других
- Примеры SQL-запросов для работы с вложенными JSON-структурами
🔧 Зачем это нужно:
- Хочешь хранить метаинформацию, конфиги или вложенные структуры — JSON в SQLite отличный выбор
- Не нужно ставить отдельную NoSQL-СУБД: всё работает локально
- Идеально подходит для embedded-приложений, десктопных утилит, мобильных приложений
💡 Примеры:
- Вставка JSON:
INSERT INTO configs (id, data) VALUES (1, '{"theme": "dark", "font": {"size": 14}}');
