SQL Ready | Базы Данных
Авторский канал про Базы Данных и SQL Ресурсы, гайды, задачи, шпаргалки. Информация ежедневно пополняется! Cотрудничество: @energy_c РКН: https://clck.ru/3QREBc
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 17 765 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 7 324-o'rinni va Rossiya mintaqasida 37 073-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 17 765 obunachiga ega bo‘ldi.
19 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 712 ga, so‘nggi 24 soatda esa 32 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 12.57% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.99% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 230 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 062 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 23 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent sql, строка, users, индекс, user_id 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!
Cотрудничество: @energy_c
РКН: https://clck.ru/3QREBc”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 20 Oktabr, 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.
В этой шпаргалке собраны ключевые команды для создания, изменения и удаления пользователей, назначения и отзыва прав, а также проверки текущих ролей и сессий. Они применяются при управлении безопасностью базы данных, настройке доступа и аналитической работе с ролями.
➡️ SQL Ready | #шпораGENERATE_SERIES:
SELECT *
FROM generate_series(1, 10) AS number;
Функция отлично работает и с датами, позволяя создавать последовательность с нужным шагом или произвольный интервал:
SELECT *
FROM generate_series('2025-01-01'::date, '2025-01-07'::date, '1 day') AS day;
Можно использовать вместе с JOIN для заполнения пропусков в таблицах:
SELECT d.day, COALESCE(o.total, 0) AS total_orders
FROM generate_series('2025-01-01'::date, '2025-01-07'::date, '1 day') AS d(day)
LEFT JOIN orders o ON o.order_date = d.day;
🔥 Подходит для аналитики, построения сквозных временных рядов и подготовки тестовых наборов данных без лишних ручных операций.
➡️ SQL Ready | #практика• Считаем среднюю скорость по каждому участку дороги за последние 10 минут; • Отмечаем «пробку», если средняя скорость падает ниже 15 км/ч; • Определяем топ-участки, где движение затруднено чаще всего.Такой анализ помогает не только в транспорте: его можно использовать и в бизнесе — для поиска «узких мест» в процессах или системах. ➡️ SQL Ready | #задача
• PATTERN описывает последовательность (например, рост => падение) • DEFINE задаёт правила для каждого шага; • Можно строить аналитику для временных рядов, активности, безопасности.
MATCH_RECOGNIZE делает SQL гибким и превращает его в язык сценариев — без циклов и внешних процедур.
➡️ SQL Ready | #гайдWHERE не помогает — нужна агрегация.
Посчитаем количество каждого типа события:
SELECT EventType, COUNT(*) AS EventCount
FROM Logs
GROUP BY EventType;
Теперь выберем только популярные типы с более чем 100 событиями:
SELECT EventType, COUNT(*) AS EventCount
FROM Logs
GROUP BY EventType
HAVING COUNT(*) > 100;
Можно сразу добавить среднее время отклика для каждого типа:
SELECT EventType,
COUNT(*) AS EventCount,
AVG(ResponseTime) AS AvgResponse
FROM Logs
GROUP BY EventType
HAVING COUNT(*) > 100;
🔥 Важно: сначала агрегируем по типу события, потом фильтруем по количеству или другим метрикам — так легко выявлять «тяжёлые» или проблемные категории.
➡️ SQL Ready | #практикаЭто 2 в степени 8, то есть максимальное количество значений, которые может хранить один байт — основа работы компьютеров. В невисокосный год праздник выпадает на 13 сентября, а в високосный — на 12-е.Так что, поздравляю всех программистов! ❤️
ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE и PERCENT_RANK можно добавлять к каждой строке информацию о её позиции, ранге или квантиле прямо в запросе.
В этом гайде:
• Присвоение уникальных номеров строкам с ROW_NUMBER(); • Разбор разницы между RANK() и DENSE_RANK() при одинаковых значениях; • Сегментация с NTILE() и относительное положение с PERCENT_RANK().Это позволяет строить топ-N, сегментировать клиентов и анализировать данные. ➡️ SQL Ready | #гайд
• Определение исходной точки на примере таблицы заказов
• Шаблон построения когорт и связывание с заказами через CTEs
• Разбор edge-кейсов, построение LTV по когортам и RFM-анализ с сегментацией
🔊 Продолжай чтение на Habr!➡ SQL Ready | #статья
• Считаем общий объём ставок и выигрышей; • Определяем топ-5 игроков и их «удачливость»; • Смотрим итоговый доход системы.Такой приём можно использовать не только в играх, но и в любых системах с «ставками» и «возвратами» ➡️ SQL Ready | #задача
В этой шпаргалке собраны ключевые приёмы для работы с пропущенными значениями: проверка, замена, защита от ошибок, гибкая логика условий и поиск экстремальных значений. Они применяются при аналитике, подготовке отчётов и построении корректных продакшн-запросов.
➡️ SQL Ready | #шпора