Data Science. SQL hub

Kanalga Telegram’da o‘tish

По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:Machinelearning Rossiya18 102 Texnologiyalar & Aralashmalar3 821...

📈 Telegram kanali Data Science. SQL hub analitikasi

Data Science. SQL hub (@sqlhub) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 35 809 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 821-o'rinni va Rossiya mintaqasida 18 102-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 35 809 obunachiga ega bo‘ldi.

21 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -52 ga, so‘nggi 24 soatda esa -20 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.42% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.88% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 658 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 389 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 11 ta reaksiya keladi.
Tematik yo‘nalishlar: Kontent sql, индекс, postgres, index, sqlite kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 22 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

35 809

Obunachilar

-2024 soatlar

-197 kunlar

-5230 kunlar

2 658

Post ko'rishlar

~ 1 38924 soatlar

~ 1 73748 soatlar

7.42%

Muloqot nisbati

Ma'lumot yo'q

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

35 810

💉 SQL Injection от А до Я Туториал на русском по SQL инъекциям #sql #doc #pentest #redteam #russian

35 810

Запросы сразу к нескольким базам данных MySQL https://nuancesprog.ru/p/6867/ @sqlhub

35 810

Какое значение вернёт следующий PostgreSQL запрос: SELECT CEIL(53.2);

Anonymous voting

35 810

100+ самых популярных вопросов и ответов на собеседовании по SQL https://atesting.ru/100-samyh-popyliarnyh-voprosov-i-otvetov-na-sobesedovanii-po-sql/ @sqlhub

35 810

Оптимизация работы баз данных с PostgreSQL 12 https://nuancesprog.ru/p/12088/ @sqlhub

35 810

7 cайтов для оттачивания навыка написания SQL запросов Смотреть @sqlhub

35 810

Repost from Анализ данных (Data analysis)

➕ SQL-запросы, о которых должен знать каждый дата-инженер. Гайд по по работе с SQL в Data Science. Знание продвинутого синтаксиса SQL необходимо и новичку, и опытному дата-инженеру или аналитику данных. В связи с бурным ростом объема данных все более важным становится умение очень быстро их анализировать. Объем данных на этом графике показан в зеттабайтах. 1 зеттабайт = 1 триллион гигабайтов Есть много очень вместительных нереляционных хранилищ, которые отлично выполняют свою работу, поддерживая массовое горизонтальное масштабирование с низкими затратами. Однако они не заменяют высококачественные хранилища на основе SQL, а лишь дополняют их. Высококачественными и очень надежными для относительно естественного моделирования данных их делают ACID-свойства SQL. Читать дальше @data_analysis_ml

35 810

20 вопросов и задач по SQL на собеседовании с ответами Читать @sqlhub

35 810

Что покажет следующий запрос: select concat(`index`," ", `city`) AS delivery_address from Orders;

Anonymous voting

35 810

Статья дня. Индексы в PostgreSQL Статья может быть полезна начинающим разработчикам и студентам, имеющим общие представления о реляционных базах данных, и опытным разработчикам, не сталкивавшимся раньше с индексами и их устройством. Содержание: 1. Предназначение индексов 2. Индексы в PostgreSQL 3. B-tree 4. GiST и SP-GiST 5. и т.д. Читать дальше @sqlhub

35 810

Для чего используется LIMIT: select * from Orders limit 10

Anonymous voting

35 810

Интеллектуальный анализ кэша планов SQL Server - атрибуты плана Кэш планов выполнения в SQL Server является кладезью информации о запросах, которые выполнялись за последнее время. Помимо текста запроса и деталей плана выполнения доступны для исследования разнообразная статистика, опции и параметры. Эта информация, возможно, не всегда нужна для настройки производительности, но, когда она есть, знание куда обратиться и как её использовать, может сэкономить массу времени. В этой статье рассматриваются атрибуты, хранящиеся в кэше планов, и их структурирование в легко воспринимаемый формат. Это может помочь для исследования поведения необычных запросов, например, обладающих плохой производительностью, частой перекомпиляции или аномальных результатов. Читать дальше @sqlhub

35 810

Immudb – самая быстрая в мире неизменная база данных, построенная на модели нулевого доверия Immudb - это база данных со встроенной криптографической проверкой. Она отслеживает изменения в конфиденциальных данных, и целостность истории будет защищена клиентами без необходимости доверять самой базе. Она может работать как хранилище ключей и значений, так и/или как реляционная база данных (SQL). #GitHub | #SQL #Data 👉 @Githublib

35 810

Как подключить базу данных MySQL к сайту на PHP https://nuancesprog.ru/p/13519/ @sqlhub

35 810

Обзор полезных инструкций SQL, которые помогут оптимизировать рабочий процесс. https://nuancesprog.ru/p/15071/ @nuancesprog #SQL

35 810

Продвинутый курс SQL https://www.youtube.com/watch?v=iawjAmwTo9E @sqlhub

35 810

DBeaver – Бесплатный, мультиплатформенный инструмент баз данных для разработчиков, SQL программистов, администраторов баз данных и аналитиков. Поддерживает любую базу данных, которая имеет драйвер JDBC (что означает - почти любую базу данных). Также поддерживаются базы не на основе драйверов JDBC, такие как MongoDB, Cassandra, Couchbase, Redis, BigTable, DynamoDB и т. д. DBeaver меет множество функций, включая редактор метаданных, редактор SQL, rich data editor, ERD, экспорт/импорт/миграцию данных, планы выполнения SQL и т. д. GitHub | #Java #Database #SQL

35 810

Выбор между SQL и NoSQL: ACID и CAP, схема и транзакции https://nuancesprog.ru/p/14796/ @sqlhub

35 810

Пример пошагового решения проблемы производительности на базе Postgres SQL с картинками https://infostart.ru/1c/articles/1611069/ @sqlhub

35 810

Оптимизация SQL запросов Часть 1 Часть 2 @sqlhub