SQL Ready | Базы Данных
Відкрити в Telegram
Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Cотрудничество: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc
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 17 768 підписників, посідаючи 7 318 місце в категорії Технології та додатки та 37 051 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 17 768 підписників.
За останніми даними від 20 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 730, а за останні 24 години на 24, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 11.55%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.98% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 052 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 062 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!
Cотрудничество: @energy_c
РКН: https://clck.ru/3QREBc”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 21 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.
17 768
Підписники
+2424 години
+2637 днів
+73030 днів
Архів дописів
17 763
👍 Еще одна интересная статья попалась мне на Хабре — подборка прикладных задач для аналитики данных
В этой статье:
• Работа с NULL и применение логики ветвления IF-THEN-ELSE
• Дедупликация данных
• Анализ истории со Slowly Changing Dimensions
🔊 Продолжить читать можешь на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
17 763
Знали про StrataScratch? Это платформа по типу leetcode, но только для SQL
На этом сайте вы сможете выбрать задачи разного уровня и профиля, а также выбрать подходящую СУБД для практики.
📌 Ссылочка: stratascratch.com
➡️ SQL Ready | #ресурс
17 763
+1
🖥 Разберем два похожих метода для работы с разными типами данных
Как мы помним из викторины, чтобы не столкнуться с неожиданным результатом запроса, важно явно указать типы данных при взаимодействии разных типов. Для этого существуют методы:
•
CAST — преобразует указанное значение в заданный тип данных. Необходимо для преобразования строковых значений в числовые, чтобы их можно было сравнить.
• CONVERT — аналогичный метод преобразования данных, но предлагает расширенный функционал для форматирования, но поддерживается не всеми СУБД.
🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался
➡️ SQL Ready | #метод17 763
«Вместо философии учил java, вместо доты — питон. 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 🥰
17 763
😎 Нашел для вас незаконно полезную статью на Хабре, в которой автор делится своим опытом и хитростями в работе с БД и SQL.
В этой статье:
• Лайфхаки при работе с большими загрузками.
• В каком виде стоит загружать данные.
• Неочевидные советы при работе с индексами.
🔊 Продолжить читать можешь на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
17 763
📥 7539 ГБ платного контента из онлайн-школ утекли в Telegram и теперь лежат в открытом доступе:
😡 Hacking & InfoSec (644 ГБ)
🖥 Python (724 ГБ)
🖥 Frontend (981 ГБ)
🖥 Backend (817 ГБ)
🖥 Все направления (4373 ГБ)
Вход открыт ровно на 48 часов 🕔
17 763
Почему неожиданно увеличилось время запроса?
Причин тому может быть много - неоптимизированный запрос, запрос вне индекса, устаревшая статистика таблицы и так далее. И точно определить причину помогут инструменты
EXPLAIN и ANALYZE.
Предположим, у нас есть большая таблица, которая содержит около миллиона строк с разными книгами. Естественно у нас уже есть некластерный индекс по столбцу жанр — для быстрого поиска книг по жанрам, сделаем запрос:
SELECT book_title, author FROM books WHERE genre = 'Фантастика';EXPLAIN ANALYZE SELECT book_title, author FROM books WHERE genre = 'Фантастика';EXPLAIN ANALYZE возвращает план запроса и время выполнения каждой операции в запросе:
QUERY PLAN Seq Scan on books (cost=0.00..25000.00 rows=1000 width=100) (actual time=0.010..900.000 rows=500 loops=1) Filter: (genre = 'Фантастика'::text) Rows Removed by Filter: 999500 Planning Time: 0.200 ms Execution Time: 900.500 ms (4 rows)Проанализируем план запроса и увидим, что планировщик запроса собирается обойти всю таблицу —
Seq Scan on books, хотя должен использовать индекс по жанру. Это значит, планировщик не использует индекс из-за устаревшей статистики или из-за быстрого роста записей в таблице.
🔥 В следующей части расскажу, что делать для обновления статистики таблицы и как избежать таких ситуаций с помощью VACUUM ANALYZE.
➡️ SQL Ready | #практика17 763
Верстаешь?
Оцени 7 причин пройти наш бесплатный интенсив по Frontend-разработке:
1. Ты сверстаешь веб-сайт на HTML + CSS;
2. Оживишь страницу с помощью JavaScript;
3. Используешь фронтенд-фреймворк Angular;
4. Подключишь Backend и загрузишь сайт на хостинг;
5. Получишь советы по доработке от эксперта;
6. Научишься использовать ChatGPT и Giga во Frontend-разработке;
7. Узнаешь 9 способов найти первый заказ даже без опыта.
А главное, ты проведёшь 7 дней в приятной компании Fullstack-разработчика с 10-летним стажем – Романа Чернова.
👉 Проскочить на интенсив бесплатно
Начинаем уже завтра.
🔥 С нас обучение, практика и помощь с выходом на фриланс или собеседованием.
17 763
Exercism — это платформа для изучения программирования через практические задания. Можно практиковаться на 70 различных языках, в том числе и на SQL.
📌 Ссылочка: exercism.org
➡️ SQL Ready | #ресурс
17 763
+4
🖥 Держите хорошую напоминалку с порядком работы операторов в запросе!
Эта шпаргалка поможет понять, в каком порядке вызываются SQL операторы и как правильно писать запросы, учитывая этот порядок.
➡️ SQL Ready | #шпора17 763
Подборка популярных каналов по информационной безопасности и этичному хакингу:
🔐 infosec — ламповое сообщество, которое публикует редкую литературу, курсы и полезный контент для ИБ специалистов любого уровня и направления.
😈 Social Engineering — самый крупный ресурс в Telegram, посвященный этичному Хакингу, OSINT и социальной инженерии.
💬 Вакансии в ИБ — актуальные предложения от самых крупных работодателей и лидеров рынка в сфере информационной безопасности.
17 763
+4
Как отследить, кто внес изменения в вашу таблицу?
Поговорим про снифферы трафика триггеры в SQL:
При внесении изменений в таблицу триггеры автоматически запускают выполнение разного рода и назначения функции. Рассмотрим, какие бывают типы триггеров и для каких событий.
В основном их используют для:
• Предобработка данных перед записью в БД. • Логирование изменений - кто внес изменения, добавил или удалил строчки. • Оповещение другие модулей или сервисов при взаимодействии с таблицей. • Реализация бизнес-логики.В следующей части рассмотрим как создать исполняемую функцию для такого триггера! ➡️ SQL Ready | #гайд
17 763
Если надоело читать разные каналы по программированию, то вот вам хороший канал
Это канал с новостями программирования, который стоит читать ежедневно
📌 Ссылочка: @umnyiprogrammist
17 763
Как защитить свои запросы от SQL-инъекций?
Если вы используете данные, введенные пользователем, напрямую в SQL запросах, вы рискуете дать доступ к вашей БД вредоносному коду.
Разберем, как НЕ нужно писать запросы, и какая практика обезопасит вас от SQL Injection.
Например, для авторизации пользователя проверяем его существование в нашей БД:
SELECT * FROM users WHERE username = '$username' AND password = '$password'' OR '1'='1'Тогда запрос приобретет вид:
SELECT * FROM users WHERE username = '' OR '1'='1' AND password = '$password'username остается пустым, левая часть оператора OR будет истиной, запрос вернет пользователю все учетные записи из БД, и тот сможет авторизоваться под любой из них.
Решение — использование параметризованных запросов и placeholders вида %s для PostgreSQL.
Перепишем запрос с помощью Python, но условимся, что уже подключены к БД и объекту курсора для выполнения запросов:
username = input()
password = input()
sql = "SELECT * FROM users WHERE username = %s AND password = %s;"
cur.execute(sql, (username, password)) # метод объекта курсора, выполняющий запрос
results = cur.fetchall() # возвращает все строки результата запроса