SQL Ready | Базы Данных
Відкрити в Telegram
Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Автор: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc Реклама на бирже: https://telega.in/c/sql_ready
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу SQL Ready | Базы Данных
Канал SQL Ready | Базы Данных (@sql_ready) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 16 610 підписників, посідаючи 7 596 місце в категорії Технології та додатки та 39 484 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 16 610 підписників.
За останніми даними від 31 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 1 234, а за останні 24 години на 23, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.62%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.17% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 097 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 025 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 23.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sql, строка, users, индекс, user_id.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Авторский канал про Базы Данных и SQL
Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки.
Информация ежедневно пополняется!
Автор: @energy_c
РКН: https://clck.ru/3QREBc
Реклама на бирже: https://telega.in/c/sql_ready”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 01 вересня, 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.
16 610
Підписники
+2324 години
+1547 днів
+1 23430 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Немає даних
Виникли проблеми? Будь ласка, оновіть сторінку або зверніться до нашого support-менеджера.
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
вересень '26
вересень '260
в 1 каналах
серпень '26
+1 430
в 299 каналах
Get PRO
липень '26
+121
в 37 каналах
Get PRO
червень '26
+170
в 19 каналах
Get PRO
травень '26
+73
в 30 каналах
Get PRO
квітень '26
+138
в 31 каналах
Get PRO
березень '26
+315
в 66 каналах
Get PRO
лютий '26
+246
в 22 каналах
Get PRO
січень '26
+1 259
в 127 каналах
Get PRO
грудень '25
+565
в 121 каналах
Get PRO
листопад '25
+1 800
в 273 каналах
Get PRO
жовтень '25
+1 107
в 100 каналах
Get PRO
вересень '25
+1 637
в 109 каналах
Get PRO
серпень '25
+1 628
в 240 каналах
Get PRO
липень '25
+1 154
в 53 каналах
Get PRO
червень '25
+1 368
в 87 каналах
Get PRO
травень '25
+2 597
в 331 каналах
Get PRO
квітень '25
+15
в 1 каналах
Get PRO
березень '25
+13
в 0 каналах
Get PRO
лютий '25
+28
в 0 каналах
Get PRO
січень '25
+26
в 1 каналах
Get PRO
грудень '24
+18
в 1 каналах
Get PRO
листопад '24
+73
в 5 каналах
Get PRO
жовтень '24
+2 310
в 253 каналах
Get PRO
вересень '24
+2 772
в 270 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 01 вересня | 0 |
Дописи каналу
Почему коррелированные подзапросы могут снижать производительность SQL-запроса!
Коррелированные подзапросы удобны: внутри них можно обращаться к значениям текущей строки внешнего запроса.
Проблема в том, что оптимизатор может выбрать план, при котором такой подзапрос будет выполняться повторно для каждой строки внешней выборки. На больших объёмах данных это может стать узким местом. Например:
SELECT
u.id,
u.name,
(
SELECT SUM(o.amount)
FROM orders o
WHERE o.user_id = u.id
) AS total_amount
FROM users u;users содержит миллион строк, подзапрос потенциально может быть выполнен миллион раз. Даже при наличии индекса по orders.user_id такой подход иногда становится менее эффективным, особенно в сложных отчётах.
Часто можно сначала агрегировать данные, а затем присоединить результат:
SELECT
u.id,
u.name,
COALESCE(o.total_amount, 0) AS total_amount
FROM users u
LEFT JOIN (
SELECT
user_id,
SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY user_id
) o
ON o.user_id = u.id;EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE.
Для получения последнего заказа пользователя часто используют оконные функции:
SELECT
user_id,
created_at
FROM (
SELECT
user_id,
created_at,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY created_at DESC
) AS rn
FROM orders
) t
WHERE rn = 1;(user_id, created_at DESC)SELECT ...
FROM orders
WHERE user_id = ?
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 1;JOIN, предварительная агрегация или оконные функции позволяют значительно уменьшить количество лишних операций.
➡️ SQL Ready | #практика| 2 |  Уже очевидно, что ВАЙБКОДИНГ — главный навык ближайших лет
Посмотрите сами. ИИ уже забирает на себя работу целых команд: пишет код, закрывает задачи джунов и позволяет стартапам запускать продукты в 2–3 раза меньшим составом. То, на что раньше нужны были несколько разработчиков, сегодня всё чаще делает один человек с ИИ-агентами.
И это только начало. Те, кто освоит вайбкодинг сейчас, смогут быстрее запускать проекты, автоматизировать огромный объём работы, увереннее конкурировать на рынке и зарабатывать больше тех, кто продолжает делать всё вручную.
Начать с нуля поможет канал Вайб-кодинг. Там ребята круглосуточно мониторят более 320 российских и зарубежных источников и публикуют только главное: релизы, инструменты, гайды, курсы и практические кейсы.
Подписывайтесь, нас уже 60 тысяч: @vibecoding_tg | 818 |
| 3 |  📂 Шпаргалка по Backend-разработке!
Например, REST используется для построения API, Redis помогает кэшировать данные, а Docker позволяет упаковать приложение вместе со всеми его зависимостями.
На картинке — основные направления Backend-разработки: языки программирования, базы данных, API, авторизация, серверы, контейнеризация, CI/CD и мониторинг. Полезная карта того, что стоит изучить Backend-разработчику.
Сохрани, чтобы не потерять!
➡️ SQL Ready | #ресурс | 1 057 |
| 4 |  Научите оптимизатор понимать ваши данные!
PostgreSQL по умолчанию считает, что значения в разных колонках независимы друг от друга. Но в реальных данных это часто не так.
Например, если city = 'Paris', то country почти всегда будет 'France'. Без этой информации оптимизатор может сильно ошибиться при оценке количества строк и выбрать неудачный план.
EXPLAIN
SELECT *
FROM users
WHERE country = 'France'
AND city = 'Paris';
Вместо того чтобы сразу создавать новый индекс, попробуйте расширенную статистику.
CREATE STATISTICS users_dep (dependencies)
ON country, city
FROM users;
ANALYZE users;
После ANALYZE PostgreSQL сможет учитывать зависимость между колонками и точнее оценивать селективность условий. Во многих случаях этого достаточно, чтобы оптимизатор выбрал более эффективный план выполнения.
🔥 Если запрос фильтрует по нескольким связанным колонкам и оптимизатор ошибается в оценке, сначала попробуйте CREATE STATISTICS, а уже потом решайте, нужен ли новый индекс.
➡️ SQL Ready | #совет | 1 155 |
| 5 |  🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
ВАЙБКОДИНГ: t.me/data_analysis_ml
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. | 1 097 |
| 6 |  🤔 SQL Lab — интерактивная платформа для изучения и практики SQL!
Сайт для тех, кто хочет освоить SQL через работу с запросами. Код пишется прямо в браузере: выполняете запрос, сразу видите результат и получаете автоматическую проверку решения. Обучение построено от базовых SELECT и ORDER BY до JOIN, подзапросов, транзакций, индексов, оптимизации запросов и PostgreSQL. Есть структурированные курсы с теорией и практикой.
📌 Оставляю ссылочку: sqllab.ru
➡️ SQL Ready | #ресурс | 1 295 |
| 7 |  UNIQUE и NULL в PostgreSQL 15!
До PostgreSQL 15 уникальные ограничения считали NULL разными значениями. Это означало, что таблица спокойно принимала сколько угодно строк с NULL, даже если на колонке стоял UNIQUE.
CREATE TABLE users (
email text UNIQUE
);
INSERT INTO users VALUES (NULL);
INSERT INTO users VALUES (NULL);
Обе вставки выполнятся успешно.
Если NULL тоже должен быть уникальным, приходилось придумывать обходные пути. Кто-то делал частичные индексы, кто-то использовал COALESCE(), кто-то заводил отдельные флаги.
CREATE TABLE users (
email text,
CONSTRAINT users_email_key
UNIQUE NULLS NOT DISTINCT (email)
);
INSERT INTO users VALUES (NULL);
INSERT INTO users VALUES (NULL);
Вторая вставка уже завершится ошибкой. Для ограничения NULL считается таким же значением, как и любой другой ключ.
CREATE TABLE users (
tenant_id int,
email text,
CONSTRAINT uq_user
UNIQUE NULLS NOT DISTINCT (tenant_id, email)
);
Полезно, когда NULL — это полноценное значение предметной области, а не просто "неизвестно".
🔥 Небольшая возможность PostgreSQL 15, которая позволяет удалить сразу несколько старых костылей вокруг UNIQUE.
➡️ SQL Ready | #совет | 1 527 |
| 8 | +85.000р. получил в январе
+141.000р. пришло в июне
+187.000р. получил в июле
Согласись, похоже на цифры с потолка. Но так сейчас зарабатывает Андрей Д. на запуске контент-заводов для бизнеса.
В 2026 бизнес по всей РФ начал активно внедрять ИИ, чтобы автоматизировать создание текстов, видео и фото для соцсетей и маркетплейсов.
Такие ИИ настраивает Евгений Андрианов с командой.
Андрей присоединился к команде Евгения и за пару недель с нуля научился работать с ИИ. На старте он заработал 85 тыс., а сейчас вышел на более 180 тыс в месяц.
Как это работает:
- Проходишь обучение пару недель;
- Получаешь реальный заказ из базы;
- Собираешь ИИ-контент-завод по формуле;
- Сдаёшь проект — получаешь деньги.
Объём работом выбираешь сам. График свободный. Средний доход участников команды — 92 852р. в месяц.
Не нужно искать клиентов самостоятельно.
Не нужен опыт.
Не требуется техническое образование.
Всё, что нужно для старта — запустить вводный инструктаж на сайте бесплатно.
Осталось 14 мест.
👉 Пробуй
Реклама. ООО "АИМ" ИНН 9723249701 | 1 342 |
| 9 |  Немає тексту... | 1 550 |
| 10 |  ❤️ Интересная статья на Хабре: «Что такое RAGFlow и с чем его едят»!
В этой статье:
• Разберётесь, как RAGFlow помогает LLM работать с внутренними документами и снижать количество галлюцинаций;
• Узнаете, чем RAGFlow отличается от классического RAG и как он обрабатывает PDF, таблицы, схемы и сканы;
• Посмотрите, как развернуть RAGFlow и использовать его для баз знаний, техподдержки и аналитики.
🔊 Продолжай читать на Habr!
➡️ SQL Ready | #статья | 1 861 |
| 11 |  📂 Шпаргалка по нормализации баз данных в MySQL!
Например, 1NF требует атомарных значений, 2NF избавляет от частичных зависимостей, а 3NF — от транзитивных. Для более сложных схем пригодятся BCNF и 4NF.
На картинке — основные нормальные формы с требованиями, примерами и пользой каждой из них.
Сохрани, чтобы не потерять!
➡️ SQL Ready | #ресурс | 1 926 |
| 12 |  +4🖥 PostgreSQL — блокировки строк и конкурентный доступ!
Шпаргалка по механизмам синхронизации параллельных транзакций в PostgreSQL: защита строк от конкурентных изменений и удаления, управление ожиданием и пропуском занятых строк, явная блокировка таблиц и диагностика ожидающих блокировок. Помогает контролировать конкурентный доступ и корректно реализовывать транзакционные сценарии.
➡️ SQL Ready | #шпора | 2 211 |
| 13 |  👨💻 Junior Database — база вопросов и ответов по SQL и базам данных!
В репозитории собраны 27 тем, которые часто встречаются при изучении баз данных и подготовке к техническим собеседованиям: транзакции и ACID, нормализация и денормализация, первичные и внешние ключи, JOIN, GROUP BY и HAVING, индексы, миграции, хранимые процедуры и триггеры. Также затрагиваются оптимизация запросов, партицирование, репликация, шардинг и различия между SQL и NoSQL.
Оставляю ссылочку: GitHub 📱
➡️ SQL Ready | #репозиторий | 2 058 |
| 14 |  📂 SQL в одной шпаргалке!
Например, SELECT, WHERE и ORDER BY отвечают за выборку, фильтрацию и сортировку данных, JOIN связывает таблицы, а GROUP BY, агрегатные и оконные функции помогают анализировать результаты запросов.
На картинке — структурированная карта SQL: от базовых запросов и объединения таблиц до CTE, подзапросов, DDL/DML/DCL/TCL, транзакций и ограничений целостности данных.
Сохрани, чтобы не потерять!
➡️ SQL Ready | #ресурс | 2 174 |
| 15 |  Работайте с периодами как с одним значением!
Когда у записи есть start_at и end_at, проверки пересечений быстро превращаются в набор сравнений. В PostgreSQL для этого есть range types: например, tstzrange для диапазона timestamptz.
Вместо:
WHERE start_at < :end_at
AND end_at > :start_at
можно явно работать с диапазонами:
WHERE tstzrange(start_at, end_at, '[)')
&& tstzrange(:start_at, :end_at, '[)')
Оператор && означает «диапазоны пересекаются». [) задаёт полуинтервал: начало включено, конец исключён, поэтому встреча до 12:00 и следующая с 12:00 не считаются пересекающимися.
Но интереснее то, что PostgreSQL умеет проверять диапазоны и другими операторами:
period @> now() -- содержит момент времени
period && :period -- пересекается
period <@ :period -- находится внутри
Если такие проверки выполняются постоянно, диапазон можно хранить непосредственно в таблице и индексировать GiST:
CREATE INDEX bookings_period_idx
ON bookings USING gist (period);
И самое полезное: правило «для одной комнаты интервалы не должны пересекаться» можно перенести из приложения непосредственно в БД:
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS btree_gist;
ALTER TABLE bookings
ADD CONSTRAINT bookings_no_overlap
EXCLUDE USING gist (
room_id WITH =,
period WITH &&
);
Теперь две пересекающиеся брони одной комнаты физически нельзя записать, даже если два конкурентных запроса одновременно прошли предварительную проверку в приложении.
🔥 Range types превращают интервалы времени из пары колонок и ручной логики в полноценный тип данных: его можно сравнивать, индексировать и даже запретить пересечения на уровне констрейнта.
➡️ SQL Ready | #совет | 2 013 |
| 16 |  Очнись, нас готовят к цифровому ГУЛАГу
Уже в десятках регионов России отключают мобильный интернет (даже когда нет атак БПЛА), тестируют «белые списки» и замедляют Телегу.
90% людей тупо смотрят на уплывающий корабль свободного Интернета. Люди поумнее готовятся к новой реальности и читают «Пакет Безопасности».
Здесь дают самые свежие связки для приватности: приложения и утилиты на случай вайтлистов, прокси, браузеры, сервисы — чего тут только нет.
Без шуток, сейчас это один из самых полезных каналов в Телеге. Надеемся на лучшее, но к чему нужно готовиться — вы и сами понимаете: @package_security | 1 077 |
| 17 |  👨💻 Koddo — сайт с теорией и практикой для обучения!
Платформа для изучения SQL через решение реальных задач прямо в браузере. На практике разбираются выборки и фильтрация, GROUP BY и HAVING, JOIN, работа с датами, подзапросы, CTE и оконные функции. Решения автоматически проверяются, а AI-ассистент может дать подсказку, не раскрывая готовый ответ.
📌 Оставляю ссылочку: koddo.ru
➡️ SQL Ready | #ресурс | 1 835 |
| 18 |  +4🖥 Oracle — преобразование и проверка данных!
Шпаргалка по преобразованию и проверке данных в Oracle: работа со строками, числами, датами, временем и Unicode. Используется для явного преобразования типов, форматирования значений, проверки корректности входных данных и обработки символьных данных.
➡️ SQL Ready | #шпора | 2 436 |
| 19 | Временные таблицы: различия между TEMP, CTE и материализацией данных!
В SQL существует несколько способов работать с промежуточными результатами. Основные варианты — временные таблицы, CTE через WITH и обычные подзапросы. Выбор между ними влияет на читаемость запроса, возможность повторного использования данных и работу оптимизатора.
Временная таблица создаётся внутри текущей сессии базы данных и существует до её завершения или до явного удаления. Она подходит для многоэтапной обработки данных, когда результат нужно использовать в нескольких следующих запросах.
CREATE TEMP TABLE monthly_sales AS
SELECT
customer_id,
SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
WHERE created_at >= '2026-01-01'
GROUP BY customer_id;
После создания временная таблица становится отдельным объектом базы данных. К ней можно обращаться как к обычной таблице, создавать индексы и выполнять дополнительные операции.
SELECT *
FROM monthly_sales
WHERE total_amount > 10000;
Временные таблицы особенно полезны при сложных процессах обработки данных, где нужно разделить вычисления на несколько этапов и повторно использовать промежуточный результат.
CREATE INDEX idx_monthly_sales_customer_id
ON monthly_sales(customer_id);
CTE (Common Table Expression) создаётся с помощью конструкции WITH и существует только во время выполнения одного SQL-запроса. Он помогает сделать сложную логику более читаемой и структурированной.
WITH monthly_sales AS (
SELECT
customer_id,
SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY customer_id
)
SELECT *
FROM monthly_sales
WHERE total_amount > 10000;
В PostgreSQL начиная с версии 12 CTE может быть автоматически встроен оптимизатором в основной запрос. Это называется CTE inlining. В таком случае отдельное промежуточное хранилище данных не создаётся.
WITH active_users AS MATERIALIZED (
SELECT *
FROM users
WHERE status = 'active'
)
SELECT *
FROM active_users;
Основное отличие MATERIALIZED заключается в том, что PostgreSQL принудительно сохраняет результат CTE перед дальнейшей обработкой. Это может быть полезно, если один и тот же результат используется несколько раз или нужно избежать повторного выполнения тяжёлого вычисления.
WITH user_stats AS MATERIALIZED (
SELECT
user_id,
COUNT(*) AS orders_count
FROM orders
GROUP BY user_id
)
SELECT
a.user_id,
a.orders_count
FROM user_stats a
JOIN user_stats b
ON a.user_id = b.user_id;
Однако использование CTE не всегда означает материализацию. PostgreSQL самостоятельно выбирает оптимальный способ выполнения запроса, если не указано MATERIALIZED или NOT MATERIALIZED.
WITH user_stats AS NOT MATERIALIZED (
SELECT
user_id,
COUNT(*) AS orders_count
FROM orders
GROUP BY user_id
)
SELECT *
FROM user_stats;
Если промежуточный результат большой и используется несколько раз в рамках сложного процесса, временная таблица часто подходит лучше. Она позволяет создать индексы, выполнять дополнительные запросы и управлять этапами обработки отдельно.
CREATE TEMP TABLE user_stats AS
SELECT
user_id,
COUNT(*) AS orders_count
FROM orders
GROUP BY user_id;
CREATE INDEX idx_user_stats_user_id
ON user_stats(user_id);
ANALYZE user_stats;
Команда ANALYZE после заполнения временной таблицы помогает PostgreSQL получить актуальную статистику и выбрать более эффективный план выполнения запроса.
Обычный подзапрос существует только внутри конкретного SQL-выражения. Он подходит для локальных вычислений, когда результат нужен только в одном месте и не требуется повторное использование.
SELECT *
FROM (
SELECT
user_id,
COUNT(*) AS orders_count
FROM orders
GROUP BY user_id
) s
WHERE orders_count > 50;
🔥 Выбор подходящего варианта зависит от задачи. CTE обычно используют для повышения читаемости и разделения сложной логики внутри одного запроса. Временные таблицы подходят для многошаговой обработки, больших промежуточных результатов и случаев, когда нужны индексы. Подзапросы удобны для простых локальных вычислений внутри одного SQL-выражения.
➡️ SQL Ready | #практика | 1 749 |
| 20 |  Оффер в IT за 3 дня - да!
Вот такой крутой кейс получился у команды ИИ-ассистента Софи🤘
Пользователь зашел на триал, не заплатил за подписку и успел получить оффер с отклика, который сделал бот.
▫️Направление - бэкенд разработка
▫️3 приглашения на собес за 72 часа
▫️Оффер, с зарплатой на 20.000 больше указанной в резюме
Если тоже хочешь попробовать 3 бесплатных дня в Софи - доступ открыт, регистрируйся здесь. | 1 179 |
