Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
SQL Ready | Базы Данных
Kanalga Telegram’da o‘tish
Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Автор: @energy_it РКН: https://clck.ru/3QREBc Реклама на бирже: https://telega.in/c/sql_ready
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali SQL Ready | Базы Данных analitikasi
SQL Ready | Базы Данных (@sql_ready) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 15 544 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 8 399-o'rinni va Rossiya mintaqasida 43 153-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 15 544 obunachiga ega bo‘ldi.
13 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 55 ga, so‘nggi 24 soatda esa -4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 11.74% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.25% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 826 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 971 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 22 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent sql, строка, user_id, created_at, desc kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Авторский канал про Базы Данных и SQL
Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки.
Информация ежедневно пополняется!
Автор: @energy_it
РКН: https://clck.ru/3QREBc
Реклама на бирже: https://telega.in/c/sql_ready”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 14 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.
15 544
Obunachilar
-424 soatlar
-127 kunlar
+5530 kunlar
Postlar arxiv
15 544
Кросс-таблица для удобного анализа данных!
#новичкам
Создадим pivot-таблицу для повышения читаемости и визуализации данных о продажах в разных городах.
Предположим, что нам дали задание визуализировать продажи за последние 3 месяца. Исходная таблица
Sales имеет поля City, Month и Amount. Пусть строками будут города, столбцами — месяцы, а значениями — количество продаж:
SELECT
City,
SUM(CASE WHEN Month = 'Январь' THEN Amount ELSE 0 END) AS Январь,
SUM(CASE WHEN Month = 'Декабрь' THEN Amount ELSE 0 END) AS Декабрь,
SUM(CASE WHEN Month = 'Ноябрь' THEN Amount ELSE 0 END) AS Ноябрь
FROM SalesGROUP BY CityORDER BY City;City | Январь | Декабрь | Ноябрь -------------------+--------+---------+--------- Казань | 97986 | 129960 | 112784 Москва | 165678 | 246572 | 198880 Нижний Новгород | 112326 | 148901 | 136867 Новосибирск | 65920 | 92800 | 88965 Санкт-Петербург | 144569 | 213478 | 167450Теперь данные о продажах находятся в гораздо удобном для чтения и визуализации виде, используйте кросс-таблицы для практичного анализа данных! ➡️ SQL Ready | #практика
15 544
+1
🖥 Получаем доступ к соседним записям с помощью методов:
LAG и LEAD — методы оконных функций, которые применяются для сравнения записей:
•
LEAD — предоставляет доступ к записям следующим за текущей. Принимает текущую запись, значение смещения (в цифрах) и значение по умолчанию в случае отсутствия указанной записи.
• LAG — аналогично LEAD, но единственный момент, что он дает доступ к записям предыдущим текущей.
🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался
➡️ SQL Ready | #метод15 544
+4
Нужно собрать клиентов, которые давно не делали покупок!
#новичкам
Сегодня мы разберемся, как несложные операции множеств помогут вам в решении подобных задач:
Операции множеств — операции объединения, пересечения и вычитания записей из разных таблиц и объединение в одну результирующую.
Основные функции:
• UNION — объединение записей по заданным условиям с удалением дубликатов. • INTERSECT — вывод только тех записей, которые есть в обоих таблицах. • EXCEPT — возвращает только те строки, которые присутствуют в первом запросе, но отсутствуют во втором.🔥 — если узнал новое 🤝 — если уже пользовался ➡️ SQL Ready | #ресурс
15 544
• infosec - это один из самых ламповых каналов по информационной безопасности, где говорят об истории ИТ, публикуют актуальные новости и пишут технический материал на разные темы:
- Что из себя представляет официально взломанный iPhone от Apple?
- К чему могла привести опечатка в инфраструктуре платёжной системы MasterCard?
- Авторский материал для ИБ специалистов с закрытого хакерского форума XSS;
- Бесплатный бот, который проверит файлы на предмет угроз более чем 70 антивирусами одновременно.
• А еще у нас часто проходят розыгрыши самых актуальных и новых книг для ИБ специалистов. Так что присоединяйся, у нас интересно!
15 544
codechef — платформа, на которой доступно множество языков программирования, задачи можно решать прямо в редакторе кода, а встроенный AI-ассистент поможет найти и исправить ошибку в коде.
📌 Ссылочка: codechef.com
➡️ SQL Ready | #ресурс
15 544
+4
🖥 Агрегатные функции SQL
В этой шпаргалке собраны 7 агрегатных функций, который позволяют выполнять вычисления на наборе значений и возвращать одно значение, что полезно для анализа данных и создания отчетов.
➡️ SQL Ready | #шпора15 544
💡 Лучшие Менторы выложили в открытый доступ свои базы знаний
10 000+ вопросов с собеседований и 1 000+ курсов и материалов по самым популярным направлениям:
👩💻 C# 🤖 ML Engineer
👩💻 C/C++ 🖥 Data Science
👩💻 Java 👩💻 Python
🖥 PHP 👩💻 Frontend
👣 Rust 👣 Golang
🖥 Ruby 👩💻 Node.js
👩💻 QA 👩💻 Android
👩💻 iOS 👩💻 Game Dev
💻 DevOps 🖥 Общее IT
📆 Митапы 👨💻 Вакансии
Всё, что нужно для подготовки к собеседованию — в одном месте!
💬 Выбирай направление и становись частью IT
15 544
👍 Еще одна интересная статья попалась мне на Хабре — подборка прикладных задач для аналитики данных
В этой статье:
• Работа с NULL и применение логики ветвления IF-THEN-ELSE
• Дедупликация данных
• Анализ истории со Slowly Changing Dimensions
🔊 Продолжить читать можешь на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
15 544
Знали про StrataScratch? Это платформа по типу leetcode, но только для SQL
На этом сайте вы сможете выбрать задачи разного уровня и профиля, а также выбрать подходящую СУБД для практики.
📌 Ссылочка: stratascratch.com
➡️ SQL Ready | #ресурс
15 544
+1
🖥 Разберем два похожих метода для работы с разными типами данных
Как мы помним из викторины, чтобы не столкнуться с неожиданным результатом запроса, важно явно указать типы данных при взаимодействии разных типов. Для этого существуют методы:
•
CAST — преобразует указанное значение в заданный тип данных. Необходимо для преобразования строковых значений в числовые, чтобы их можно было сравнить.
• CONVERT — аналогичный метод преобразования данных, но предлагает расширенный функционал для форматирования, но поддерживается не всеми СУБД.
🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался
➡️ SQL Ready | #метод15 544
«Вместо философии учил java, вместо доты — питон. Через 3 месяца нашёл работу с зп 90к»
Думаете, повезло?
Уверен, что так сможет каждый — потому что эти языки востребованы (70% программ и сервисов работают на них) и просты в усвоении (за 3 месяца можно выйти на достойный уровень без напряга).
А вот и каналы, где нашёл всю инфу. Её грамотно собрали, даже сложные темы изучаются легко:
Java (теория)
Java (практика)
Python
Уже через месяц сможете писать простеньких ботов для телеги и продавать по 5-7к, кайф же 🥰
15 544
😎 Нашел для вас незаконно полезную статью на Хабре, в которой автор делится своим опытом и хитростями в работе с БД и SQL.
В этой статье:
• Лайфхаки при работе с большими загрузками.
• В каком виде стоит загружать данные.
• Неочевидные советы при работе с индексами.
🔊 Продолжить читать можешь на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
15 544
📥 7539 ГБ платного контента из онлайн-школ утекли в Telegram и теперь лежат в открытом доступе:
😡 Hacking & InfoSec (644 ГБ)
🖥 Python (724 ГБ)
🖥 Frontend (981 ГБ)
🖥 Backend (817 ГБ)
🖥 Все направления (4373 ГБ)
Вход открыт ровно на 48 часов 🕔
15 544
Почему неожиданно увеличилось время запроса?
Причин тому может быть много - неоптимизированный запрос, запрос вне индекса, устаревшая статистика таблицы и так далее. И точно определить причину помогут инструменты
EXPLAIN и ANALYZE.
Предположим, у нас есть большая таблица, которая содержит около миллиона строк с разными книгами. Естественно у нас уже есть некластерный индекс по столбцу жанр — для быстрого поиска книг по жанрам, сделаем запрос:
SELECT book_title, author FROM books WHERE genre = 'Фантастика';EXPLAIN ANALYZE SELECT book_title, author FROM books WHERE genre = 'Фантастика';EXPLAIN ANALYZE возвращает план запроса и время выполнения каждой операции в запросе:
QUERY PLAN Seq Scan on books (cost=0.00..25000.00 rows=1000 width=100) (actual time=0.010..900.000 rows=500 loops=1) Filter: (genre = 'Фантастика'::text) Rows Removed by Filter: 999500 Planning Time: 0.200 ms Execution Time: 900.500 ms (4 rows)Проанализируем план запроса и увидим, что планировщик запроса собирается обойти всю таблицу —
Seq Scan on books, хотя должен использовать индекс по жанру. Это значит, планировщик не использует индекс из-за устаревшей статистики или из-за быстрого роста записей в таблице.
🔥 В следующей части расскажу, что делать для обновления статистики таблицы и как избежать таких ситуаций с помощью VACUUM ANALYZE.
➡️ SQL Ready | #практика