Data Science. SQL hub
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📈 Telegram kanali Data Science. SQL hub analitikasi
Data Science. SQL hub (@sqlhub) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 35 853 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 833-o'rinni va Rossiya mintaqasida 18 125-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 35 853 obunachiga ega bo‘ldi.
12 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 8 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 10.08% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.38% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 614 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 571 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 15 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 13 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.
CREATE INDEX idx_customer_lastname ON customers(last_name);
SELECT * FROM customers
WHERE last_name = 'Smith'
ORDER BY first_name;
SELECT COUNT(*) FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE last_name = 'Smith');SELECT user_id, MAX(created_at), amount FROM orders GROUP BY user_id и получают тихий баг: amount не гарантированно принадлежит самому свежему заказу, СУБД просто берёт любое значение из группы.
Правильный подход - сначала пронумеровать строки с помощью оконной функции ROW_NUMBER() по каждому пользователю, отсортировав по дате (и, на всякий случай, по id), а потом взять только те записи, где rn = 1.
Так вы всегда получите консистентную пару «последняя дата + правильная сумма» без скрытых расхождений.
WITH w AS (
SELECT
user_id,
amount,
created_at,
SUM(amount) OVER (
PARTITION BY user_id
ORDER BY created_at
RANGE BETWEEN INTERVAL '3 day' PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS sum_3d
FROM payments
)
SELECT DISTINCT user_id
FROM w
WHERE sum_3d > 500;
@sqlhubSELECT, а про настоящую инженерную работу: принципы нормализации, дизайн схем, практики оптимизации SQL, работа с транзакциями, и главное - как выбрать и использовать ORM так, чтобы он помогал, а не мешал.
Если тебе нужен инструмент, который выдержит рост проекта и не взорвётся через год, здесь ты найдёшь системный подход, проверенные шаблоны и практические примеры, которым уже доверяют зрелые инженерные команды.
Готовы? Тогда начинаем строить архитектуру, которую не стыдно масштабировать.
https://uproger.com/sql-bolshoj-gajd-kak-pravilno-vybrat-orm/
@sqlhub@Flow и @Step, а их прогресс автоматически сохраняется. Если процесс падает, можно безопасно перезапустить его без повторного выполнения шагов.
• Идея не новая, но современная Java + SQLite позволяют сделать удивительно компактное и понятное решение без тяжёлой инфраструктуры.
Почему это полезно:
• Упрощает работу с долгоживущими процессами
• Избавляет от повторных вычислений и экономит ресурсы
• Подходит для прототипов, внутренних сервисов и задач средней сложности
Что учитывать:
• Это только прототип - для реальных больших систем нужно масштабирование, отказоустойчивость, параллелизм и дополнительные инструменты
• SQLite отлично подходит для простых сценариев, но не для высоконагруженных распределённых систем
🔗 Читаем тут: morling.dev/blog/building-durable-execution-engine-with-sqlite/🔹Исследование внутренней архитектуры PostgreSQL 🔹 Оптимизация производительности в высоконагруженных системах 🔹Анализ сложных задач и методов их решения 🔹 Инструменты и методологии для DBA 🔹 R&D-исследования, связанные с PostgresЕсли у вас есть материалы, которым вы хотите поделиться с сообществом, — пожалуйста, присылайте тезисы. Это возможность не только представить свою работу, но и получить содержательную обратную связь от ведущих специалистов. 🎙Подать заявку на выступление
SELECT *
FROM users
JOIN orders
-- Ошибка: отсутствует ON, создаётся декартово произведение
LIMIT 100;
-- Правильно:
SELECT u.id, o.id
FROM users u
JOIN orders o ON o.user_id = u.id
LIMIT 100;
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
