Библиотека баз данных
Самая большая библиотека бесплатных книг по SQL По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI РКН: № 5037640984
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Библиотека баз данных analitikasi
Библиотека баз данных (@sql_lib) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 10 349 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 11 949-o'rinni va Rossiya mintaqasida 63 517-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 349 obunachiga ega bo‘ldi.
04 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -67 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.12% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.99% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 634 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 310 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 2 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent sql, субд, индекс, user_id, архитектура kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Самая большая библиотека бесплатных книг по SQL
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
РКН: № 5037640984”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 05 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.
📎Решение застарелых архитектурных проблем PostgreSQL для современных нагрузок и масштабирования 📎Временные таблицы для Postgres. Почему это важно для платформы 1С и что можно улучшить? 📎Разделение Compute и Storage: архитектурный прорыв для PostgreSQL в облаке 📎Опыт вынесения OLAP-нагрузки на реплику 📎Highload "из ниоткуда": когда проблема не в СУБД, а в клиентской архитектуре 📎Опыт эксплуатации, проблемы и производительность PostgreSQL на Эльбрус, Baikal-S, Loongson, Repka Pi, x86 📎Поиск проблем планирования запросов до их воздействия на производительность 📎Тестирование, баги и уроки работы с патчем 64-битного счетчика транзакций PostgreSQL 📎Работа с логами PostgreSQL 📎…и другие (всего 25 выступлений)🗓 19 марта 📍 Москва, офлайн + онлайн ➡️ БЕСПЛАТНАЯ РЕГИСТРАЦИЯ
Существующие решения не подходят для маломощных устройств: Faiss дает только ANN-индекс без скалярного хранилища и крэш-рекавери; DuckDB-VSS ограничен в опциях индексирования; Milvus и облачные векторные хранилища требуют сеть.Под капотом - Proxima, векторный движок продакшен-уровня, который Alibaba сама использует в собственных сервисах. Поверх него сделали лаконичный Python API: 🟢полный CRUD и поддержка схем; 🟢поиск по нескольким векторам для комбинации разных эмбеддинг-моделей; 🟢встроенный реранкер с weighted и RRF; 🟢гибридный поиск (векторный + фильтры по скалярным полям) с инвертированными индексами. Это позволяет собирать локальных ассистентов, которые одновременно используют семантический поиск, множественную фильтрацию и несколько эмбеддинг-моделей - все в одном движке. По производительности Zvec заявляет победу на бенче VectorDBBench с датасетом Cohere 10M - более 8 000 QPS при сопоставимом реколле. Это вдвое больше, чем у лидера ZillizCloud и с более быстрым построением индекса. Авторы объясняют успех глубокой оптимизацией под CPU: SIMD, кэш-эффективные структуры, многопоточность и prefetching. Пока платформенная поддержка ограничена (Windows отсутствует), но для Linux x86/ARM64 и macOS Zvec уже готов к экспериментам на Python 3.10–3.12. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Документация 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VDB #ZVEC #Alibaba
-- Плохо
SELECT COUNT(*)
FROM orders
WHERE user_id = 123;
-- Хорошо
SELECT EXISTS (
SELECT 1
FROM orders
WHERE user_id = 123
);
-- Или в условии
SELECT *
FROM users u
WHERE EXISTS (
SELECT 1
FROM orders o
WHERE o.user_id = u.id
);🔸 Узнаете об эффективных подходах — от тактических SQL-приёмов до стратегических архитектурных решений. 🔸 Разберёте конкретные методы, применимые к любой СУБД, и тонкие нюансы оптимизации. 🔸 Получите готовый набор фишек для ускорения запросов и витрин уже на следующий день.Проведет вебинар Георгий Семенов, руководитель команды Analytics Engineering в Яндексе. Его опыт (VK, Wildberries, ЦУМ, ВТБ) и 14 лет в управлении IT-проектами — это концентрат практических знаний без воды. Все участники получат в подарок практический урок из курса SQL Pro про оптимизацию запросов — навсегда. Ускорьте свою аналитику одним кликом: simulative.ru/web-sql-speedup
NULL, то NOT IN ломает логику и не вернёт ничего.
Правило:
- ❌ Не используй `NOT IN` с подзапросами
- ✅ Используй `NOT EXISTS` или LEFT JOIN ... IS NULL
-- ❌ ПЛОХО: NOT IN ломается из-за NULL
SELECT *
FROM users u
WHERE u.id NOT IN (
SELECT user_id
FROM banned_users
);
-- ✅ ХОРОШО: NOT EXISTS безопасен
SELECT *
FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM banned_users b
WHERE b.user_id = u.id
);COUNT(*) FILTER вместо CASE WHEN — быстрее, чище и читаемее.
❌ Как делают обычно:
SELECT
COUNT(CASE WHEN status = 'success' THEN 1 END) AS success_cnt,
COUNT(CASE WHEN status = 'error' THEN 1 END) AS error_cnt
FROM events;
✅ Как делают профи:
Копировать код
SELECT
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'success') AS success_cnt,
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'error') AS error_cnt
FROM events;
Почему это важно:
- меньше вычислений внутри агрегаций
- оптимизатору проще строить план
- код короче и легче поддерживать
- особенно эффективно в аналитических запросах
Где работает:
- PostgreSQL
- SQLite (частично)
- DuckDB
- ClickHouse (через аналоги)
Мелочь, но именно из таких мелочей складывается SQL уровня senior.IN (subquery) - почти всегда выгоднее заменить его на EXISTS.
❌ Часто медленно:
SELECT *
FROM orders o
WHERE o.user_id IN (
SELECT u.id FROM users u WHERE u.country = 'US'
);
✅ Обычно быстрее и безопаснее:
SELECT *
FROM orders o
WHERE EXISTS (
SELECT 1
FROM users u
WHERE u.id = o.user_id
AND u.country = 'US'
);
Почему это важно:
- IN может материализовать подзапрос целиком
- EXISTS работает как semi-join и рано останавливается
- Лучше масштабируется на больших данных
- Меньше сюрпризов с NULL
Особенно критично в PostgreSQL, MySQL и Oracle на больших таблицах.
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
