uz
Feedback
SQL Portal | Базы Данных

SQL Portal | Базы Данных

Kanalga Telegram’da o‘tish

Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир баз данных Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3H4Wo3

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali SQL Portal | Базы Данных analitikasi

SQL Portal | Базы Данных (@sqlportal) kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 13 710 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 8 976-o'rinni va Rossiya mintaqasida 46 891-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 13 710 obunachiga ega bo‘ldi.

06 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -59 ga, so‘nggi 24 soatda esa -6 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.65% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.63% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 049 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 635 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 строка, sql, индекс, postgres, колонка kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир баз данных Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3H4Wo3”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 07 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.

13 710
Obunachilar
-624 soatlar
-237 kun
-5930 kun
Obunachilarni jalb qilish
Okt '26
Oktabr '26
+12
0 kanalda
Sentabr '26
+95
0 kanalda
Get PRO
Avgust '26
+40
0 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+49
1 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+41
3 kanalda
Get PRO
May '26
+45
1 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+33
0 kanalda
Get PRO
Mart '26
+116
1 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+77
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+65
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+327
8 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+1 089
318 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+76
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+76
0 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+100
0 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+1 881
267 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+489
1 kanalda
Get PRO
May '25
+287
1 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+939
1 kanalda
Get PRO
Mart '25
+994
0 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+750
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+1 163
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+1 753
405 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+1 137
170 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+1 973
286 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+1 504
282 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+3 285
234 kanalda
Sana
Obunachilarni jalb qilish
Esdaliklar
Kanallar
07 Oktabr+2
06 Oktabr+1
05 Oktabr+3
04 Oktabr+2
03 Oktabr+2
02 Oktabr0
01 Oktabr+2
Kanal postlari
Разбираем SQL-запросы с помощью Python Какие таблицы и колонки использует запрос? Библиотека sql-metadata извлечёт эту информ
Разбираем SQL-запросы с помощью Python Какие таблицы и колонки использует запрос? Библиотека sql-metadata извлечёт эту информацию из SQL без подключения к базе и выполнения запроса. Умеет работать с алиасами и подзапросами, определять колонки в SELECT, WHERE, JOIN и других частях запроса. Поддерживает синтаксис PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server и Apache Hive. Пригодится для анализа SQL-файлов, автоматической документации и поиска зависимостей между запросами и таблицами. https://github.com/macbre/sql-metadata 👉 @SQLPortal

2
Линтер и автоформаттер для SQL Бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который проверяет SQL на соответствие заданны
Линтер и автоформаттер для SQL Бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который проверяет SQL на соответствие заданным правилам и автоматически исправляет многие нарушения: отступы, пробелы, регистр ключевых слов и другие детали оформления. Поддерживает PostgreSQL, MySQL, T-SQL, ClickHouse, BigQuery и другие диалекты. Работает с шаблонами Jinja и проектами dbt через отдельный плагин. https://github.com/sqlfluff/sqlfluff 👉 @SQLPortal
618
3
Знатоки SQL и те, кто только учится, вопрос к вам Какой из этих запросов вы выберете для выполнения? 👉 @SQLPortal
Знатоки SQL и те, кто только учится, вопрос к вам Какой из этих запросов вы выберете для выполнения? 👉 @SQLPortal
706
4
CSRF ≠ XSS ≠ SQL-инъекция. Все три уязвимости безопасности, но механизмы атак у них разные CSRF — межсайтовая подделка запрос
CSRF ≠ XSS ≠ SQL-инъекция. Все три уязвимости безопасности, но механизмы атак у них разные CSRF — межсайтовая подделка запроса: Злоумышленник заставляет браузер авторизованного пользователя отправить запрос на действие, которого пользователь не собирался выполнять. XSS — межсайтовый скриптинг: Вредоносный JavaScript внедряется в страницу и выполняется в браузере другого пользователя в контексте сайта. SQL-инъекция: Пользовательские данные изменяют структуру SQL-запроса, позволяя злоумышленнику читать, изменять или удалять данные. Как защищаться: CSRF • Использовать CSRF-токены. • Настроить атрибут SameSite для cookies. • Проверять заголовки Origin/Referer для запросов, изменяющих состояние. XSS • Экранировать данные при выводе с учётом контекста: HTML, атрибуты, JavaScript. • Если пользовательский HTML разрешён — очищать его с помощью санитайзера. • Использовать строгую Content Security Policy (CSP) как дополнительный уровень защиты. • Не вставлять недоверенный HTML напрямую в страницу. SQL-инъекций • Использовать подготовленные выражения и параметризованные запросы. • Не подставлять пользовательский ввод в SQL через конкатенацию строк. • Проверять входные данные и ограничивать права учётной записи БД. Как запомнить: CSRF — нежелательный запрос от вашего браузера. XSS — чужой код в вашем браузере. SQL-инъекция — чужая логика в запросе к базе. 👉 @SQLPortal
737
5
Знатоки SQL: в каких случаях стоит использовать код A, а в каких — код B? 👉 @SQLPortal
Знатоки SQL: в каких случаях стоит использовать код A, а в каких — код B? 👉 @SQLPortal
760
6
Один из лучших ресурсов по производительности SQL: use-the-index-luke.com 👉 @SQLPortal
Один из лучших ресурсов по производительности SQL: use-the-index-luke.com 👉 @SQLPortal
845
7
Microsoft представила обновления SQL на SQLCon Barcelona 2026 Среди главных направлений — поддержка ИИ в локальной инфраструк
Microsoft представила обновления SQL на SQLCon Barcelona 2026 Среди главных направлений — поддержка ИИ в локальной инфраструктуре, повышение производительности критически важных приложений и интеллектуальные инструменты управления базами данных. Подробнее об анонсах 👉 @SQLPortal
893
8
6 инструментов в закладки бэкенд-разработчику • Hoppscotch — тестирование API и просмотр ответов. • Webhook.site — отладка ве
6 инструментов в закладки бэкенд-разработчику • Hoppscotch — тестирование API и просмотр ответов. • Webhook.site — отладка вебхуков и проверка их содержимого. • dbdiagram.io — визуализация схем баз данных. • Dalibo Explain — разбор планов выполнения запросов PostgreSQL. • ngrok — доступ к локальному серверу извне для тестирования. • Sentry — отслеживание и отладка ошибок в продакшене. ИИ помогает писать бэкенд. Эти инструменты помогают проверять, как он работает. 👉 @SQLPortal
888
9
Варианты:
877
10
Вопрос по SQL Посмотрите на запрос: как думаете, какой результат он вернёт и почему? 👉 @SQLPortal
Вопрос по SQL Посмотрите на запрос: как думаете, какой результат он вернёт и почему? 👉 @SQLPortal
850
11
В стране 2 000 клиентов. Сколько SQL-запросов этот метод отправит в базу данных? Напишите число в комментариях. 👉 @SQLPortal
В стране 2 000 клиентов. Сколько SQL-запросов этот метод отправит в базу данных? Напишите число в комментариях. 👉 @SQLPortal
858
12
Согласны с этим? Третьего пора повышать? 🙂 👉 @SQLPortal
Согласны с этим? Третьего пора повышать? 🙂 👉 @SQLPortal
821
13
А что, если SQL сможет искать и по точному совпадению, и по смыслу? В YDB от Yandex B2B Tech появился гибридный поиск, которы
А что, если SQL сможет искать и по точному совпадению, и по смыслу? В YDB от Yandex B2B Tech появился гибридный поиск, который объединяет полнотекстовый и векторный поиск. Полнотекстовый индекс ищет конкретные слова и значения, а векторный — похожие по смыслу данные. Например, запрос может одновременно содержать номер документа и описание нужной ситуации. Раньше для такого сценария часто приходилось использовать несколько систем: основную БД, поисковый движок и векторное хранилище. Между ними нужно синхронизировать данные и отдельно поддерживать каждый компонент. В YDB оба индекса работают как распределённые таблицы и обновляются в рамках одной транзакции вместе с основными данными. Поэтому поиск можно строить непосредственно поверх данных в БД. Такой подход пригодится для поиска по документам и корпоративным базам знаний, каталогам, тикетам, а также для RAG и ИИ-ассистентов, где важно одновременно находить точные значения и учитывать контекст запроса. Гибридный поиск доступен в enterprise-редакции версии 26.3 для использования в on-premises и в Managed Service for YDB. Хотите, чтобы ИИ-агенты отвечали точнее, а рекомендации были релевантнее? 15 октября на митапе команда YDB покажет, как совместить смысловой и точный поиск в одной СУБД. 🔥 Регистрация по ссылке
796
14
План оптимизации SQL-запросов Правильный результат ещё не означает, что запрос работает эффективно. Если SQL начинает тормози
План оптимизации SQL-запросов Правильный результат ещё не означает, что запрос работает эффективно. Если SQL начинает тормозить, не переписывайте его наугад. План выполнения (EXPLAIN) → фильтры → выбираемые столбцы → JOIN → индексы → функции → перемещение данных → повторные замеры. Оптимизируйте на основе фактов, а не догадок. Что вы проверяете первым, когда SQL-запрос становится медленным? 👉 @SQLPortal
927
15
Вопрос по SQL Почему условие status = NULL не подходит для проверки на NULL? Ответ: status = NULL даёт UNKNOWN, а WHERE пропу
Вопрос по SQL Почему условие status = NULL не подходит для проверки на NULL? Ответ: status = NULL даёт UNKNOWN, а WHERE пропускает только строки, для которых условие равно TRUE. Поэтому для проверки на NULL используют status IS NULL. 👉 @SQLPortal
985
16
Docker прост, пока всё работает. Но что делать, если контейнер постоянно перезапускается, логи пропали, а приложение теряет д
Docker прост, пока всё работает. Но что делать, если контейнер постоянно перезапускается, логи пропали, а приложение теряет данные после перезапуска? Тут уже недостаточно одного docker run. Команды Docker, которые стоит знать каждому разработчику: • docker logs -f → следить за логами приложения. • docker exec -it → выполнять команды внутри работающего контейнера для диагностики. • docker inspect → изучать конфигурацию контейнера. • docker stats → проверять потребление CPU и памяти. • docker network → управлять сетями и разбираться с соединениями между сервисами. • docker volume → управлять томами для хранения данных вне жизненного цикла контейнера. • docker compose → запускать несколько сервисов вместе. • docker system df → проверять, сколько места на диске занимает Docker. В продакшене не забывайте: • Использовать небольшие базовые образы из доверенных источников. • Запускать приложение от пользователя без прав root. • Настраивать проверки работоспособности и ограничения ресурсов. • Не хранить секреты в Docker-образах. • Использовать тома для постоянного хранения данных. Подготовили шпаргалку по Docker для продакшена: архитектура, команды, примеры, сети, тома, Compose и советы по диагностике проблем. 👉 @SQLPortal
1 014
17
Партиционирование vs шардинг: в чём разница? Таблица растёт, запросы замедляются, обслуживать данные становится сложнее. Парт
Партиционирование vs шардинг: в чём разница? Таблица растёт, запросы замедляются, обслуживать данные становится сложнее. Партиционирование и шардинг помогают разделить данные на части, но решают разные задачи. Партиционирование разбивает большую таблицу на разделы, например по месяцам. В показанном сценарии они остаются на одном сервере. Это упрощает обслуживание и позволяет подходящим запросам читать только нужные разделы. Шардинг распределяет данные между несколькими серверами по ключу, например user_id или tenant_id. Это позволяет распределять нагрузку и объём хранения, но усложняет запросы между шардами и перенос данных. Оба подхода можно сочетать: внутри каждого шарда таблицы могут быть партиционированы. Сохраняйте схему 👉 @SQLPortal
1 015
18
PostgreSQL: почему резерв на 30 минут исчезал через пять Полезный кейс о том, как различия конфигурации между окружениями пре
PostgreSQL: почему резерв на 30 минут исчезал через пять Полезный кейс о том, как различия конфигурации между окружениями превращаются в ошибки бизнес-логики. В статье разбирают инцидент на стеке Go, GORM, pgx и PostgreSQL: разницу между timestamp и timestamptz, влияние таймзоны сессии на NOW() и сравнения дат, а также фиксацию UTC в подключении и проверку настроек при старте. https://habr.com/ru/articles/1085828/ 👉 @SQLPortal
1 029
19
Нет, это не одно и то же. Для проверки на NULL в SQL нельзя использовать = NULL. NULL означает неизвестное значение, поэтому
Нет, это не одно и то же. Для проверки на NULL в SQL нельзя использовать = NULL. NULL означает неизвестное значение, поэтому сравнение с ним возвращает UNKNOWN, а не FALSE. ✔️ Используйте IS NULL. ✔️ Используйте IS NOT NULL. 👉 @SQLPortal
1 007
20
🗄 Что важно учесть, если ИИ-агент ищет по корпоративным данным? 6 октября в Архитектурном клубе Яндекс 360 разберут, как уст
🗄 Что важно учесть, если ИИ-агент ищет по корпоративным данным? 6 октября в Архитектурном клубе Яндекс 360 разберут, как устроить поиск для ИИ-агента: сочетать полнотекстовый и векторный поиск, работать с метаданными и фильтрами и учитывать права доступа. Даниил Смирнов, руководитель разработки ИИ-платформы Яндекс 360, покажет, как изолировать данные пользователей и организаций и не допускать появления чужих фрагментов из индекса или кеша. Ещё обсудят оценку качества поиска и итогового ответа агента. 🗓 6 октября, 17:00 МСК 💻 Онлайн, бесплатно → Зарегистрироваться на эфир
1 049