Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

SQL Ready | Базы Данных

Kanalga Telegram’da o‘tish

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

Rossiya37 051 Texnologiyalar & Aralashmalar7 318...

📈 Telegram kanali SQL Ready | Базы Данных analitikasi

SQL Ready | Базы Данных (@sql_ready) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 17 766 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 7 318-o'rinni va Rossiya mintaqasida 37 051-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 17 766 obunachiga ega bo‘ldi.

20 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 730 ga, so‘nggi 24 soatda esa 24 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 11.55% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.98% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 052 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 21 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.

17 766

Obunachilar

+2424 soatlar

+2637 kun

+73030 kun

2 052

Post ko'rishlar

~ 1 06224 soatlar

~ 1 31048 soatlar

11.55%

Muloqot nisbati

~ 1

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

17 766

Если вы работаете в айти и не хотите вылететь с рынка через 3-4 года, развивайте софт-скиллы. Тимлиду не нужно уметь писать код – с этим лучше справляется его команда и даже нейронки, а вот грамотно менеджерить команду и выстраивать процессы – реально важный навык. Прокачивайте не только хард-скиллы, но и «гибкие» навыки — это то, что останется востребованным даже в эпоху ИИ. А если с головой нырять в обучение лень, читайте канал Тимлид на удалёнке. Там вся внутрянка от первого лица: как справляться с выгоранием, не терять фокус в условиях многозадачности и развить управленческие качества. С юмором, честно и без занудства. Почитайте на досуге, много нового узнаете: @teamleadonline

17 766

EXPLAIN — узнаём, как СУБД реально выполняет ваш запрос! Команда 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 | #практика

17 766

🖥 Полезные запросы для работы с датой и временем!

В 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

17 766

🖥 Ищем клиентов без ни одного заказа — полезный приём для выявления неактивных пользователей и повышения конверсии! Цель — найти всех зарегистрированных пользователей, которые так и не оформили ни одного заказа. Это поможет вернуться к ним с акциями или напоминаниями. Основные моменты:

• 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

17 766

🖥 Сегодня разберём оконные функции и OVER() Иногда нужно посчитать сумму, номер строки или ранг — но без группировки и потери данных. Именно для этого и используется OVER(). Что важно знать:

• 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

17 766

⚡️ Linux теперь в Telegram! Ребята сделали крутейший канал про Linux, где на простых картинках и понятном языке обучают работе с этой ОС, делятся полезными фишками и инструментами Подписывайтесь: @linuxos_tg

17 766

📂 Напоминалка по типам IP-адресов! Локальные — для внутренней сети, публичные — выданы провайдером. Бывают статические (постоянные) и динамические (меняются со временем). IPv4 — привычный формат, но уже не хватает адресов, IPv6 — более современный и масштабируемый. На картинке — основные типы IP-адресов, различия между ними и зачем нужен VPN для защиты. Сохрани, чтобы не запутаться в сетях! ➡ SQL Ready | #ресурс

17 766

🖥 Сегодня рассмотрим два полезных текстовых инструмента — CHARINDEX и LTRIM! • 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 | #метод

17 766

🖥 Быстрый ориентир по SQL-командам! Когда нужно создать таблицу или изменить её структуру — берём DDL. 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

17 766

👨‍💻 Эти каналы реально помогают в изучении программирования и IT Не веришь? Проверь сам: 👩‍💻 Easy GitHub — лучшие репозитории с гитхаба для практики и освоения IT. 🌐 Easy WebDev — всё про Frontend, Backend и сопутствующие технологии. 🖥 Easy Python — лёгкое изучение самого универсального языка в мире. 🔠 Easy InfoSec — ИБ, хакинг, OSINT, анонимность, пентест и многое другое. 🖥 Easy Coder — а здесь вообще про всё, что нужно знать для работы в IT.

🖱 Просто выбери нужное и получай топовые материалы каждый день!

17 766

😎 Нашёл интересную статью на Хабре о том, как AI-ассистенты находят и чинят ошибки в SQL-запросах! В этой статье: • 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

17 766

🖥 Находим часы максимальной активности заказов — полезный приём для анализа поведения пользователей и оптимизации продаж! Нужно найти пиковые часы заказов по времени суток. Для этого воспользуемся функцией EXTRACT, чтобы вытащить час из даты заказа, и посчитаем количество заказов в каждом часе. В этой задаче:

• 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

17 766

Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает? Психолог взрослого человека — канал для айтишников, у которых периодически опускаются руки и отключается мозг, ибо переработки и постоянная тревожность не приводят к другим исходам. ✔️ Как научиться отвлекаться от работы и отдыхать? ✔️ Как совместить кучу рабочих задач и время с семьей? ✔️ Как справиться с прокрастинацией? ✔️ Как не растерять запал, даже если начальник и коллеги 💩 и кажется, что ничего не выходит? Подписывайтесь на канал @vadimpetrovpsi и научитесь работать без упахивания, выгорания и ущерба для личной жизни! 👨🏻‍💻 Псс. Заходите в закреп — там много полезного, и даже бесплатный мини-курс по выходу из апатии: https://t.me/+O-nvMiHebJowZmEy

17 766

🖥 SQL: системное понимание и практика

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

17 766

Что же выведет консоль?

Anonymous voting

17 766

🖥 Senior Data Analyst — канал для тех, кто действительно работает с данными SQL, Python, pandas, GPT — только практичные приёмы, без воды и магии. Разборы, визуализации, немного иронии и всё, что ускоряет аналитику. ➡️ Подписывайся: t.me/senior_data_analyst

17 766

ALL и ANY в SQL — учимся использовать для сравнения с подзапросами! Эти операторы предназначены для сравнения результатов одного SELECT с результатами второго SELECT из подзапроса, что может быть удобно в некоторых случаях: если подзапрос возвращает небольшое количество строк или когда нужно сравнить значение хотя бы с одним значением из подзапроса. Представим, что нам нужно найти все продукты, цена которых выше, чем цена любого продукта в категории Discount:

SELECT product, price 
FROM products
WHERE price > ALL (SELECT price FROM products WHERE category = 'Discount');

Теперь найдем всех клиентов, заказавших хотя бы один продукт с ценой выше 1000 рублей:

SELECT DISTINCT customer_id 
FROM orders
WHERE product_id = ANY (SELECT product_id FROM products WHERE price > 1000);

И найдем всех клиентов, которые заказывали продукты из определенной категории:

SELECT DISTINCT customer_id
FROM orders
WHERE product_id = ANY (SELECT product_id FROM products WHERE category = 'Electronics');

🔥 Но помните, что использование ALL и ANY возможно только с подзапросами и может быть неэффективным, если подзапрос возвращает большое количество строк. ➡️ SQL Ready | #практика

17 766

🥇 Пройди ЛЮБОЕ собеседование! Большая база вопросов с реальных собеседований: → Тинькофф, Авито, Сбер, Озон, Яндекс, VK и еще 100+ компаний → 20+ направлений: Frontend, Backend, DevOps, QA, Mobile и другие → 60+ технологий: React, Python, Docker, Git, Java, Go, JavaScript и не только Выбирай направление: 👩‍💻 C# 🤖 ML Engineer 👩‍💻 C/C++ 🖥 Data Science 👩‍💻 Java 👩‍💻 Python 🖥 PHP 👩‍💻 Frontend 👣 Rust 👣 Golang 👩‍💻 Node.js 💻 DevOps 👩‍💻 QA 👩‍💻 Android 👩‍💻 iOS 👩‍💻 Game Dev 🖥 Общее IT 👨‍💻 Вакансии База обновляется еженедельно — всегда актуальные вопросы с последних собеседований. 💸 Хочешь оффер в Big Tech? Готовься с нами!