Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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📈 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
Postlar arxiv
35 807
Трюк дня. Агрегирование записей в PostgreSQL. Решение
WITH projects (task_id, start_date, end_date)
AS (VALUES
(1, CAST('10-01-20' AS date), CAST('10-02-20' AS date)),
(2, CAST('10-02-20' AS date), CAST('10-03-20' AS date)),
(3, CAST('10-03-20' AS date), CAST('10-04-20' AS date)),
(4, CAST('10-13-20' AS date), CAST('10-14-20' AS date)),
(5, CAST('10-14-20' AS date), CAST('10-15-20' AS date)),
(6, CAST('10-28-20' AS date), CAST('10-29-20' AS date)),
(7, CAST('10-30-20' AS date), CAST('10-31-20' AS date))),
-- получим такие даты начала, которых не существует в колонке даты окончания (это 'настоящие' даты начала проекта)
t1 AS (
SELECT start_date
FROM projects
WHERE start_date NOT IN (SELECT end_date FROM projects) ),
-- получим такие даты окончания, которые не существуют в колонке дат начала (это 'настоящие' даты окончания проекта)
t2 AS (
SELECT end_date
FROM projects
WHERE end_date NOT IN (SELECT start_date FROM projects) ),
--отфильтруем допустимые пары начало-окончание (начало < окончание), затем найдем правильную дату окончания для каждой даты начала (минимальная дата окончания, поскольку нет пересекающихся проектов)
t3 AS (
SELECT
start_date,
MIN(end_date) AS end_date
FROM t1, t2
WHERE start_date < end_date
GROUP BY 1 )
SELECT
*,
end_date - start_date AS project_duration
FROM t3
ORDER BY 3, 1
#tips35 807
+1Трюк дня. Агрегирование записей в PostgreSQL
Таблица
projects содержит три столбца: task_id, start_date и end_date.
Разница между датой окончания (end_date) и датой начала (start_date) составляет 1 день для каждой строки таблицы. Если даты окончания задач последовательны, они являются частью одного проекта. Даты проектов не пересекаются.
Напишите запрос, возвращающий даты начала и окончания каждого проекта, а также количество дней, затраченных на его выполнение. Расположите их в порядке возрастания продолжительности проекта, а в случае равенства - по возрастанию даты начала.
Код создания view исходной таблицы projects здесь.
Решение будет вечером.
#tips35 807
Какой запрос возвратит работников с зарплатой >=2500 и <=4500?
35 807
Шпаргалки по SQL: сохранить и не забыть
Держите полезные шпаргалки по SQL, с которыми вы никогда не забудете основное из работы с реляционными базами данных.
https://tproger.ru/articles/shpargalki-po-sql/
@sqlhub
35 807
Шпаргалки по SQL: сохранить и не забыть
https://tproger.ru/articles/shpargalki-po-sql/
@sqlhub
35 807
Проблемы производительности запросов с EXISTS
Мне на самом деле нравится EXISTS и NOT EXISTS. Правда. Они решают множество проблем.ъ
Эта публикация не является их общей критикой, и я ни в коем случае не призываю вас отказаться от них. Я бы посоветовал вам даже использовать их почаще.
Но есть некоторые моменты, о которых вам следует знать, когда вы их используете, будь то в логике потока управления или в запросах.
Если вы будете помнить о них, у вас все будет хорошо.
Читать дальше
@sqlhub
35 807
Друзья, для тех из вас кто хочет проверить свои знания в SQL запросах - у наших друзей из @sqlquestions сейчас как раз идет марафон SQL-задач.
Приходите, решайте задачи и общайтесь с любителями SQL.
Решай задачи
35 807
Функции TRIM, LTRIM и RTRIM в T-SQL - описание, отличия и примеры
#tsql #mssqlserver #функции
Читать
35 807
Трюк дня. COALESCE() для перезаписи NULL
При помощи функции COALESCE() можно перезаписать NULL на другое значение:
SELECT
id,
null_var,
COALESCE(null_var, 'missing') AS recode_null_var
FROM
current_table
ORDER BY id
Запрос вернёт значение ‘missing‘ для всех строк таблицы, где null_var IS NULL
#tips35 807
Производительность запросов в SQL
Использование OR внутри оператора JOIN или WHERE для нескольких столбцов.
SQL Server может эффективно обрабатывать набор данных, если используется оператор WHERE или любая комбинация фильтров, разделенных AND. Будучи исключающими, эти операторы берут данные и нарезают их на все более мелкие части, пока не останется нужный набор данных.
Оператор OR – совсем другая история. SQL Server не может обработать его за одну операцию. Вместо этого каждый компонент OR рассмотривается отдельно. Когда каждая такая затратная операция завершена, результаты объединяются.
Сценарий, в котором OR работает хуже всего, – это когда задействовано несколько столбцов или таблиц. Даже если используется всего несколько таблиц или столбцов, производительность может стать крайне низкой.
Давайте рассмотрим простой пример использования OR, который приводит к плохой производительности:
SELECT DISTINCT
PRODUCT.ProductID,
PRODUCT.Name
FROM Production.Product PRODUCT
INNER JOIN Sales.SalesOrderDetail DETAIL
ON PRODUCT.ProductID = DETAIL.ProductID
OR PRODUCT.rowguid = DETAIL.rowguid;
Читать дальше
@sqlhub
35 807
Repost from SQL задачи
Выберите правильный ответ касательно SQL оператора CASE.
35 807
Малоизвестные инструменты разработки: gRPC и SQL Syntax Intellisense
Описываем три инструмента разработки, которые малоизвестны, но очень полезны: gRPC, Protobuf и SQL Syntax Intellisense.
https://tproger.ru/articles/maloizvestnye-no-ochen-poleznye-instrumenty-dlja-razrabotki/
@sqlhub
35 807
Арифметика с DATETIME
#tsql #datetime
Статья 1: Получите удовольствие от арифметики с DATETIME
Статья 2: Еще больше удовольствия с арифметикой DATETIME
Автор данных статей приводит способы использования "математики" для манипуляции со значениями типа datetime с целью эффективной генерации, вычислений и отображения интервалов.
35 807
Repost from Kali Linux
Тестирование на проникновение MSSQL
Эта шпаргалка предназначена для Red Teamers и пентестеров. Она разработан таким образом, что новички могут понять основы, а профессионалы могут освежить свои навыки с помощью расширенных опций.
https://github.com/Ignitetechnologies/MSSQL-Pentest-Cheatsheet
@linuxkalii
35 807
📝 Alibaba открыла код распределённой СУБД PolarDB, основанной на PostgreSQL
Несколько месяцев назад Alibaba Cloud открыла исходный код PolarDB PostgreSQL, которая на 100% совместима с PostgreSQL и расширяет ее возможности средствами для распределённого хранения данных с обеспечением целостности и поддержкой ACID-транзакций в контексте всей глобальной базы данных, разнесённой по разным узлам кластера.
PolarDB поддерживает распределённую обработку SQL-запросов, обеспечение отказоустойчивости и избыточное хранение данных для восполнения информации после выхода из строя одного или нескольких узлов. Архитектуру и основные возожности PolarDB прикрепили к посту.
Код: https://github.com/ApsaraDB/PolarDB-for-PostgreSQL
@sqlhub
35 807
COALESCE или NVL
Содержание:
1. Вступление
2. COALESCE
3. NVL
4. Отличия
5. Заключение
Ссылка на Youtube
@sqlhub
