SQL Ready | Базы Данных
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 15 548 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, 15 548 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.
alias) — это не просто временные имена, а мощный инструмент управления структурой и выводом SQL-запросов.
Важно запомнить:
• Нужны для агрегаций, оконных функций, CTE и подзапросов. • Делают код самодокументируемым — особенно в BI и API. • Облегчают работу с JOIN’ами и повышают читаемость.🔥 — если узнал что-то новое 🤝 — если уже пользовался ➡ SQL Ready | #гайд
EXPLAIN показывает, что делает база данных под капотом при выполнении SQL-запроса. Это помогает найти узкие места и понять, почему запрос может работать медленно.
Допустим, у нас есть запрос:
SELECT * FROM books WHERE author = 'Толстой';
Запускаем EXPLAIN, чтобы посмотреть план выполнения:
EXPLAIN SELECT * FROM books WHERE author = 'Толстой';
Если видим Table Scan или Seq Scan — это означает, что происходит полный просмотр таблицы. Такой способ может быть медленным, особенно при большом объёме данных.
Чтобы ускорить выполнение, создаём индекс:
CREATE INDEX idx_author ON books(author);
🔥 Теперь при повторном EXPLAIN запрос может использовать Index Scan, что значительно быстрее.
➡️ SQL Ready | #практикаВ любой БД вы обязательно встретитесь с даными формата DATETIME или TIMESTAMP, и хорошо знать методы работы с датами и временем. Собрал для вас топ-8 самых популярных операций. Зная их, вы сможете решать большинство задач, связанных с обработкой дат и времени в своих приложениях.
➡️ SQL Ready | #шпора• LEFT JOIN — соединяем таблицы, чтобы сохранить всех клиентов, даже тех, у кого нет заказов. • WHERE o,id IS NULL — отбираем только тех, для кого заказов не найдено. • SELECT — выводим имя, email и дату регистрации.🔥 — если попробуешь повторить 🤝 — если уже делал подобное ➡ SQL Ready | #задача
• Оконные функции считают агрегаты по строкам, не объединяя их — все данные остаются на месте. • OVER() работает с PARTITION BY — чтобы разбить на группы, и ORDER BY — чтобы задать порядок. • Это как GROUP BY, только без удаления строк — аналитика поверх полного набора данных.🔥 — если узнал что-то новое 🤝 — если уже давно используешь ➡ SQL Ready | #гайд
CHARINDEX — ищет подстроку в строке и возвращает её позицию. Отлично для анализа, парсинга и фильтрации по шаблонам.
• LTRIM — удаляет начальные пробелы из строки. Полезно при работе с ручным вводом, логами и грязными данными.
🔥 — если узнали новое
🤝 — если уже пользовались
➡ SQL Ready | #методDDL. Хотим изменить данные внутри — используем DML. А если нужно просто вытянуть информацию — поможет DQL с её незаменимым select.
Полезно держать под рукой, чтобы не забыть!
➡️ SQL Ready | #ресурс🖱 Просто выбери нужное и получай топовые материалы каждый день!
• Использование BitDive и Cursor для анализа поведения приложений
• Обнаружение и устранение N+1 проблемы в SQL-запросах
• Сокращение количества SQL-запросов и ускорение отклика
🔊 Очень советую прочитать на Habr!➡️ SQL Ready | #статья
• EXTRACT(HOUR FROM ...) — вытаскиваем час из order_date. • GROUP BY + COUNT — группируем по часу и считаем, сколько заказов было. • ORDER BY — сортируем по убыванию, чтобы получить часы с наибольшей активностью.🔥 — если попробуешь повторить 🤝 — если уже делал подобное ➡ SQL Ready | #задача
Плейлист для тех, кто хочет не просто писать запросы, а понимать, как устроены базы данных. Реляционная модель, поведение SQL-операторов, индексы, нормализация, ACID, CRUD, NoSQL — всё по делу и с акцентом на логику работы с данными.
Ссылочка на плейлист: YouTube 🖤➡ SQL Ready | #курс
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
