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 35 831 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 835-o'rinni va Rossiya mintaqasida 18 122-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 35 831 obunachiga ega bo‘ldi.
15 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -39 ga, so‘nggi 24 soatda esa -1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.64% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.13% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 455 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 480 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 14 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 16 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.
ref, чтобы разбить длинный SQL-запросы на более мелкие компоненты, делая их более читаемыми и удобными для обслуживания.
-- models/total_order_amount.sql
SELECT
order_id,
customer_id,
SUM(order_amount) AS total_amount
FROM
raw_orders
GROUP BY order_id, customer_id
models/average_order_amount.sql:
-- models/average_order_amount.sql
SELECT
customer_id,
AVG(total_amount) AS avg_amount
FROM {{ ref('total_order_amount') }}
GROUP BY customer_id
▪ Github
@data_analysis_mlSELECT, но с токеном для каждого пространства имен.
— асинхронная репликация с использованием binlog, как в MySQL.
— поддержка Redis sentinel для аварийного переключения при сбое ведущего или ведомого устройства.
Быстрый старт с Docker:
docker run -it -p 6666:6666 apache/kvrocks --bind 0.0.0.0
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhubmkdir HelloWorld && cd HelloWorld dotnet new console dotnet add package RavenDB.Client --version 6.0.0-* # изменить Program.cs dotnet restore && dotnet build && dotnet runВообще, RavenDB — довольно известная NoSQL БД; если кто не пробовал — возможно именно RavenDB поможет в вашем кейсе. Особенности RavenDB: — Простота развертывания. Можно использовать как встроенное в проект решение, так Windows service и консольное приложение. — Простота перехода на новую версию. Просто нужно остановить Raven и закинуть новый билд в рабочую папку сервера. В проекте все обходится обновлением NuGet пакета. — Расширяемость. Есть множество возможностей по встраиванию своего функционала на стороне сервера. Можно кастомизировать всё, начиная от триггеров на изменение данных и индексов до создания своих расширений, позволяющих обогатить API сервера. 🖥 GitHub 🟡 Доки @sqlhub
curl https://install.spiceai.org | /bin/bash
spice init spice_qs
cd spice_qs
spice run
Spice — open-source портативная среда выполнения, предлагающая унифицированный интерфейс SQL для получения данных из любой базы данных и не только.
Spice написана на Rust для максимальной производительности.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@sqlhub
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
