SQL Academy: всё о реляционных БД и SQL
По всем вопросам и коммерческим предложениям писать @LadanovNick Купить рекламу: https://telega.in/c/sqlacademyofficial Чат студентов SQL Academy https://t.me/sqlacademyorg
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу SQL Academy: всё о реляционных БД и SQL
Канал SQL Academy: всё о реляционных БД и SQL (@sqlacademyofficial) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 11 365 підписників, посідаючи 10 911 місце в категорії Технології та додатки та 57 339 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 11 365 підписників.
За останніми даними від 28 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 180, а за останні 24 години на 9, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 17.77%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 11.66% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 020 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 325 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 16.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sql, строка, индекс, auto_increment, created_at.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“По всем вопросам и коммерческим предложениям писать @LadanovNick
Купить рекламу: https://telega.in/c/sqlacademyofficial
Чат студентов SQL Academy
https://t.me/sqlacademyorg”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 29 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.
SELECT
name,
price,
CASE
WHEN price < 50 THEN 'Дешево'
WHEN price BETWEEN 50 AND 100 THEN 'Средне'
ELSE 'Дорого'
END AS price_label
FROM products;
Что тут происходит?
1. CASE проверяет цену в каждой строке:
🔹Если цена < 50, то подставляем строку 'Дешево'.
🔹Если цена между 50 и 100, получаем 'Средне'.
🔹И во всех остальных случаях — 'Дорого'.
2. Результат помещаем в новый столбец — price_label.
Зачем это нужно?
🔹Быстрая категоризация данных без изменений в самой таблице.
🔹Условная логика в запросах: выводим разные значения в зависимости от условий.
🔹Упрощает отчёты и помогает строить «человеко-понятные» выводы данных.
Попрактиковаться в написание запроса с использование CASE оператора можно в заданиях для самопроверки по ссылке
https://sql-academy.org/ru/guide/case-expression
SELECT YEAR(NOW()) - YEAR('2003-07-03 14:10:26');
Проблема такого подхода в том, что он не учитывает был ли день рождения у данного человека в этом году или ещё нет. То есть, если на момент запроса уже наступило 3-е июля (07-03), то человек отпраздновал свой день рождения и ему уже 21 лет, иначе ему по-прежнему 20 года. Разница функций YEAR тут будет бесполезна — в обоих случаях она даст 21 лет.
🤔 Что же делать? Мы могли бы пойти по пути вычисления разницы в днях и деления на 365:
SELECT FLOOR(DATEDIFF(NOW(), '2003-07-03 14:10:26') / 365);
Это лучше, но всё же не совсем точно из-за наличия високосных годов. 📆
✅ Правильный подход с TIMESTAMPDIFF:
TIMESTAMPDIFF(YEAR, '2003-07-03 14:10:26', NOW());
Используя функцию TIMESTAMPDIFF, мы получаем точную разницу в годах между двумя датами, учитывая все нюансы календаря! 🎯
Так что, когда дело доходит до вычисления возраста, доверяйте TIMESTAMPDIFF — и ваши расчёты будут точны как никогда! 🚀💡
SELECT name,
(SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE customer_id = customers.id) AS order_count
FROM customers;
🔹 В WHERE — используется для фильтрации:
SELECT name FROM products
WHERE price > (SELECT AVG(price) FROM products);
🔹 В FROM — подзапрос как временная таблица:
SELECT avg_price FROM
(SELECT AVG(price) AS avg_price FROM products) AS temp;
CREATE TEMPORARY TABLE temp_high_value_orders AS
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING total_amount > 1000;
🔍 Что делает этот запрос?
🔹 Создает временную таблицу temp_high_value_orders.
🔹 Сохраняет информацию о клиентах и сумме их заказов.
🔹 Оставляет только тех клиентов, чья сумма заказов превышает 1000.
🤔 Зачем использовать временные таблицы?
✅ Уменьшить нагрузку на базу данных.
Сложные вычисления выполняются один раз, а результаты сохраняются для последующих запросов.
✅ Упростить основной запрос.
После создания временной таблицы можно использовать ее как обычную таблицу:
SELECT c.name, t.total_amount
FROM customers c
JOIN temp_high_value_orders t ON c.id = t.customer_id;
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
