uk
Feedback
SQL Ready | Базы Данных

SQL Ready | Базы Данных

Відкрити в Telegram

Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Автор: @energy_it 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 15 548 підписників, посідаючи 8 399 місце в категорії Технології та додатки та 43 153 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 15 548 підписників.

За останніми даними від 13 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 55, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 11.74%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.25% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 826 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 971 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 22.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sql, строка, user_id, created_at, desc.

📝 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_it РКН: https://clck.ru/3QREBc Реклама на бирже: https://telega.in/c/sql_ready

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 14 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.

15 548
Підписники
-424 години
-127 днів
+5530 день
Архів дописів
photo content

photo content

🖥 Senior Data Analyst — канал для тех, кто действительно работает с данными SQL, Python, pandas, GPT — только практичные при
+4
🖥 Senior Data Analyst — канал для тех, кто действительно работает с данными SQL, Python, pandas, GPT — только практичные приёмы, без воды и магии. Разборы, визуализации, немного иронии и всё, что ускоряет аналитику. ➡️ Подписывайся: t.me/senior_data_analyst

ALL и ANY в SQL — учимся использовать для сравнения с подзапросами! Эти операторы предназначены для сравнения результатов одного SELECT с результатами второго SELECT из подзапроса, что может быть удобно в некоторых случаях: если подзапрос возвращает небольшое количество строк или когда нужно сравнить значение хотя бы с одним значением из подзапроса. Представим, что нам нужно найти все продукты, цена которых выше, чем цена любого продукта в категории Discount:
SELECT product, price 
FROM products
WHERE price > ALL (SELECT price FROM products WHERE category = 'Discount');
Теперь найдем всех клиентов, заказавших хотя бы один продукт с ценой выше 1000 рублей:
SELECT DISTINCT customer_id 
FROM orders
WHERE product_id = ANY (SELECT product_id FROM products WHERE price > 1000);
И найдем всех клиентов, которые заказывали продукты из определенной категории:
SELECT DISTINCT customer_id
FROM orders
WHERE product_id = ANY (SELECT product_id FROM products WHERE category = 'Electronics');
🔥 Но помните, что использование ALL и ANY возможно только с подзапросами и может быть неэффективным, если подзапрос возвращает большое количество строк. ➡️ SQL Ready | #практика

🥇 Пройди ЛЮБОЕ собеседование! Большая база вопросов с реальных собеседований: → Тинькофф, Авито, Сбер, Озон, Яндекс, VK и ещ
🥇 Пройди ЛЮБОЕ собеседование! Большая база вопросов с реальных собеседований: Тинькофф, Авито, Сбер, Озон, Яндекс, VK и еще 100+ компаний 20+ направлений: Frontend, Backend, DevOps, QA, Mobile и другие 60+ технологий: React, Python, Docker, Git, Java, Go, JavaScript и не только Выбирай направление: 👩‍💻 C# 🤖 ML Engineer 👩‍💻 C/C++ 🖥 Data Science 👩‍💻 Java 👩‍💻 Python 🖥 PHP 👩‍💻 Frontend 👣 Rust 👣 Golang 👩‍💻 Node.js 💻 DevOps 👩‍💻 QA 👩‍💻 Android 👩‍💻 iOS 👩‍💻 Game Dev 🖥 Общее IT 👨‍💻 Вакансии База обновляется еженедельно — всегда актуальные вопросы с последних собеседований. 💸 Хочешь оффер в Big Tech? Готовься с нами!

🖥 Полезнейшая статья от TheCode, где показано, как собрать полноценный проект с использованием SQLite! В этой статье: • SQLi
🖥 Полезнейшая статья от TheCode, где показано, как собрать полноценный проект с использованием SQLite! В этой статье: • SQLite в браузере с помощью sql.js • Веб-приложение с локальным сохранением данных • Интерфейс с поддержкой SQL-запросов
🔊 Советую прочитать на TheCode!
➡️ SQL Ready | #статья

🖥 Завез вам шпаргалку по регулярочкам в SQL: оператор REGEXP для точечного поиска по шаблону! REGEXP — инструмент, который у
+4
🖥 Завез вам шпаргалку по регулярочкам в SQL: оператор REGEXP для точечного поиска по шаблону! REGEXP — инструмент, который удобно использовать, если требуется сложный и гибкий поиск по шаблону. Например, поиск по нескольким условиям или использование специальных символов и диапазонов. SQL Ready | #шпора

«Вместо философии учил Java, вместо доты — Python. Через 3 месяца нашёл работу с зп 90к» Думаете, повезло? Уверен, что так см
«Вместо философии учил Java, вместо доты — Python. Через 3 месяца нашёл работу с зп 90к» Думаете, повезло? Уверен, что так сможет каждый — потому что эти языки востребованы (70% программ и сервисов работают на них) и просты в усвоении (за 3 месяца можно выйти на достойный уровень без напряга). А вот и каналы, где нашёл всю инфу. Её грамотно собрали, даже сложные темы изучаются легко: Java (теория) Java (практика) Python Уже через месяц сможете писать простеньких ботов для телеги и продавать по 5-7к, кайф же 🥰

photo content

🖥 INSERT ON CONFLICT — решаем конфликты элегантно! INSERT ON CONFLICT очень полезен в случаях, когда нужно вставить новую за
+4
🖥 INSERT ON CONFLICT — решаем конфликты элегантно! INSERT ON CONFLICT очень полезен в случаях, когда нужно вставить новую запись в таблицу, но если запись с таким же уникальным ключом уже существует — нужно обновить эту запись. Следует использовать:
• Для сокращения запросов — когда вместо двух запросов (SELECT + INSERT/UPDATE) нужно выполнить только один. Для оптимизации — производительности и минимизации количества запросов к базе данных. Для конкурентный доступа — когда нужно избежать проблем с конкурентным доступом.
🔥 — если узнал новое 🤝 — если уже пользовался SQL Ready | #гайд

💥 Хочешь расти в IT, но информационный шум тормозит? ITCamp - канал синьера, который расскажет тебе, почему одни айтишники б
💥 Хочешь расти в IT, но информационный шум тормозит? ITCamp - канал синьера, который расскажет тебе, почему одни айтишники богатые, а другие бедные. Здесь тебя ждет море авторского контента: — Обучение Linux, JS, Python, C/C++, Java, HTML/CSS, С#, SQL, GO, PHPКак превратить пет проект в стартап на 1 000 000$?Как новичку пройти на мидла и не вылететь после испыта? Такому не учат на «курсах». Подписывайся — @itcamp_tg

SQL Murder Mystery — это интерактивная игра, в которой нужно использовать SQL-запросы для расследования виртуального убийства.
Игрокам предоставляется доступ к базе данных с информацией о преступлении, и они должны применять свои навыки работы с SQL для поиска улик, анализа данных и выявления преступника.
📌 Ссылочка: mystery.knightlab ➡️ SQL Ready | #ресурс

Materialized Views — решение для сложных аналитических запросов! Материализованные представления — это отдельная структура, скажем с данными о продажах за последний месяц, использование которой позволяет разгрузить основную таблицу и значительно ускорить сложные аналитические запросы. Синтаксис создания представления:
CREATE MATERIALIZED VIEW daily_sales_summary AS
Далее мы по сути пишем обычный запрос с учетом данных, которые нам понадобятся в нашем представлении:
SELECT
    DATE_TRUNC('day', order_date) AS sale_day,
    SUM(amount) AS total_sales
FROM orders
Теперь выберем записи о продажах за последний месяц:
WHERE created_at > NOW - INTERVAL '30 days'
DATE_TRUNC используем для округления момента продажи до дня, чтобы затем группировать продажи по дням:
GROUP BY DATE_TRUNC('day', order_date);
Из минусов materialized views — необходимость их постоянного обновления, иначе данные могут быть неактуальными:
REFRESH MATERIALIZED VIEW daily_sales_summary;
Materialized views физически сохраняются на диске и занимают место. Используйте этот инструмент, если ваши аналитические запросы действительно сложные и выполняются медленно. SQL Ready | #практика

Я пожалею об этом, но ладно... В общем сливаю вам самый топовый источник слитых курсов, бесплатных книг, программ, лучших шпаргалок для разработчиков. Если после этого не сможешь стать Сениором, то ты безнадежен! Вот ссылка - https://t.me/+VHZ7JQpy8FU0OTUy

photo content

Что же выведет консоль?
Anonymous voting

photo content

photo content

Что же выведет консоль?
Anonymous voting

😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ: Python: https://t.me/+p3Xjk1JM6-RhMDYy Программирование: https://t.me/+mF35K2
😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ: Python: https://t.me/+p3Xjk1JM6-RhMDYy Программирование: https://t.me/+mF35K2cer3VhNzMy Графика и дизайн: https://t.me/+VU3Y96_H5Xs0Y2Vi Frontend и Web: https://t.me/+RE1oXzjJznExYTBi