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 13 952 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 9 090-o'rinni va Rossiya mintaqasida 47 104-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 13 952 obunachiga ega bo‘ldi.

27 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -121 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 10.62% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.11% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 482 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 714 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 5 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 28 Iyul, 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.

13 952
Obunachilar
-624 soatlar
-287 kunlar
-12130 kunlar
Obunachilarni jalb qilish
Iyul '26
Iyul '26
+43
1 kanalda
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
28 Iyul0
27 Iyul+3
26 Iyul+3
25 Iyul+1
24 Iyul+3
23 Iyul+5
22 Iyul0
21 Iyul+1
20 Iyul0
19 Iyul+1
18 Iyul0
17 Iyul+1
16 Iyul+2
15 Iyul0
14 Iyul0
13 Iyul0
12 Iyul+3
11 Iyul0
10 Iyul+3
09 Iyul+1
08 Iyul0
07 Iyul+4
06 Iyul0
05 Iyul+2
04 Iyul+3
03 Iyul+4
02 Iyul+1
01 Iyul+2
Kanal postlari
20 нюансов PostgreSQL, о которых нужно знать Подробный разбор основных аспектов работы с PostgreSQL — NULL, JSONB, индексация
20 нюансов PostgreSQL, о которых нужно знать Подробный разбор основных аспектов работы с PostgreSQL — NULL, JSONB, индексация, вывод и многое другое. 👉 @SQLPortal

2
Варианты
751
3
Вопрос по SQL: Что вернёт этот запрос, если значение score равно NULL? 👉 @SQLPortal
Вопрос по SQL: Что вернёт этот запрос, если значение score равно NULL? 👉 @SQLPortal
722
4
Сегодня я разбирал реальные бизнес-кейсы на основе финтех-датасета. Что удалось сделать: Создал таблицу для проверки крупных
Сегодня я разбирал реальные бизнес-кейсы на основе финтех-датасета. Что удалось сделать: Создал таблицу для проверки крупных транзакций. Добавил тестовые транзакции вручную. Автоматически перенёс успешные транзакции свыше ₦100 000 в отдельную таблицу с помощью INSERT INTO ... SELECT. Но главный урок оказался вовсе не в синтаксисе SQL. Я столкнулся с классической ошибкой новичков. Исходная таблица использовала стиль именования PascalCase (TransactionAmount), а новую таблицу я создал в snake_case (transaction_amount). Из-за этого мои запросы постоянно выдавали ошибки. В итоге я понял важное правило: в операторе SELECT всегда нужно обращаться к именам столбцов именно так, как они называются в исходной таблице, независимо от того, как эти столбцы названы в таблице назначения. 👉 @SQLPortal
798
5
SQL-совет: ORDER BY может учитывать регистр Многие считают, что сортировка текста в SQL всегда происходит просто — от A до Z.
SQL-совет: ORDER BY может учитывать регистр Многие считают, что сортировка текста в SQL всегда происходит просто — от A до Z. Но это не всегда так. В зависимости от СУБД и настроек сортировки (collation), ORDER BY может учитывать регистр символов. Например, вместо привычного порядка: apple banana cherry вы можете получить: Apple Banana apple banana Хотя слова одинаковые, порядок отличается. Почему так происходит? Некоторые базы данных рассматривают прописные и строчные буквы как разные символы при сортировке, поэтому слова с заглавной буквы могут отображаться раньше слов со строчной. Как отключить чувствительность к регистру? В SQLite для этого можно использовать COLLATE NOCASE: SELECT * FROM users ORDER BY name COLLATE NOCASE; Так SQL будет сортировать значения без учёта регистра, не изменяя сами данные. Если результаты ORDER BY выглядят странно, первым делом проверьте настройки collation — именно они часто определяют, как база данных сравнивает и сортирует текст. 👉 @SQLPortal
823
6
Подборка SQL-запросов для быстрой диагностики PostgreSQL, которые помогают обнаружить проблемы ещё до того, как они перерасту
Подборка SQL-запросов для быстрой диагностики PostgreSQL, которые помогают обнаружить проблемы ещё до того, как они перерастут в серьёзные сбои. В статье собраны готовые запросы для поиска «мёртвых» строк, самых затратных SQL-запросов, таблиц с частыми Seq Scan, неиспользуемых индексов, зависших транзакций и блокировок, а также для оценки эффективности кэша PostgreSQL. Автор не только приводит SQL, но и объясняет, что означают результаты, какие значения считаются тревожными и как исправить найденные проблемы. 👉 @SQLPortal
793
7
SQL-совет: функция NULLIF() Функция NULLIF() сравнивает два выражения. Если они равны, функция возвращает NULL. Если не равны
SQL-совет: функция NULLIF() Функция NULLIF() сравнивает два выражения. Если они равны, функция возвращает NULL. Если не равны, возвращается первое выражение. Пример SELECT NULLIF(10, 10); Результат: NULL Поскольку оба значения одинаковые, NULLIF() возвращает NULL. Функция особенно полезна, когда нужно избежать ошибки деления на ноль или заменить определённое значение на NULL для дальнейшей обработки. 👉 @SQLPortal
820
8
Настоящая библия разработчика «Codecademy Cheatsheets» Самая большая библиотека шпаргалок что я когда либо встречал — PDF и о
Настоящая библия разработчика «Codecademy Cheatsheets» Самая большая библиотека шпаргалок что я когда либо встречал — PDF и онлайн чек-листы по Python, JS, SQL, Bash, DevOps, ML, security и множеству других тем Ваш помощник на собеседованиях или при кодинге. За такое можно и лайк поставить ❤️ 👉 @SQLPortal
840
9
SQL-совет: ORDER BY по нескольким столбцам При использовании ORDER BY с несколькими столбцами база данных сначала сортирует в
SQL-совет: ORDER BY по нескольким столбцам При использовании ORDER BY с несколькими столбцами база данных сначала сортирует весь результат по первому указанному столбцу (в данном примере — sales). В результате образуются группы строк с одинаковыми значениями. Например, Mira и Bob оказываются в одной группе, потому что у обоих значение sales равно 12 000. После этого применяется сортировка по второму столбцу, которая служит для разрешения совпадений внутри каждой такой группы. Поскольку второй столбец — age, а сортировка выполняется по возрастанию (ASC), сначала будет выведена Mira (30 лет), а затем Bob. Тот же принцип применяется ко всем строкам, у которых совпадают значения первого столбца сортировки. Что если совпадают значения и во втором столбце? Если одинаковыми оказываются значения и второго столбца, всё зависит от конкретной СУБД. Некоторые базы данных, особенно при работе с небольшими наборами данных, могут сохранить порядок вставки записей как дополнительный критерий сортировки. Однако в большинстве случаев, особенно при работе с большими и сложными таблицами, порядок строк с полностью одинаковыми значениями сортируемых столбцов не гарантируется и может быть произвольным. Совет: если вам важен полностью предсказуемый порядок результатов, всегда добавляйте в ORDER BY дополнительный столбец с уникальными значениями (например, id). Это обеспечит стабильную и воспроизводимую сортировку. 👉 @SQLPortal
843
10
5 причин использовать Common Table Expressions (CTE) CTE (Common Table Expressions) делают сложные SQL-запросы более понятным
5 причин использовать Common Table Expressions (CTE) CTE (Common Table Expressions) делают сложные SQL-запросы более понятными, удобными в сопровождении и отладке. 1. Разбивают сложную логику на понятные этапы: Каждому этапу можно дать осмысленное имя, благодаря чему запрос становится гораздо легче читать. 2. Упрощают отладку: Если в запросе возникла ошибка, каждое CTE можно проверить отдельно, не анализируя весь SQL целиком. 3. Позволяют повторно использовать результат: Описав CTE один раз, вы можете обращаться к нему дальше в запросе, не дублируя одну и ту же логику. 4. Лучше подходят для сложных запросов: По мере роста логики несколько CTE гораздо легче поддерживать, чем один огромный SQL-запрос с множеством вложенных подзапросов. 5. Делают запросы более естественными для чтения: Каждый CTE представляет собой отдельный логический шаг, поэтому запрос читается примерно так же, как если бы вы объясняли решение другому человеку. Это значительно упрощает написание, ревью и сопровождение SQL-кода. CTE — один из самых полезных инструментов SQL. Освоив их, вы сможете писать более читаемые, структурированные и поддерживаемые запросы. 👉 @SQLPortal
903
11
4 сайта, которые помогут прокачать SQL через практику Если обычные упражнения уже наскучили, попробуйте изучать SQL в игровом
4 сайта, которые помогут прокачать SQL через практику Если обычные упражнения уже наскучили, попробуйте изучать SQL в игровом формате. SQL Murder Mystery https://mystery.knightlab.com Расследуйте убийство, используя SQL-запросы для поиска улик и подозреваемых. SQLBolt https://sqlbolt.com Один из лучших интерактивных курсов для новичков с теорией и практическими заданиями. SQLZoo https://sqlzoo.net Большая коллекция уроков и задач по SQL с проверкой решений прямо в браузере. Select Star SQL https://selectstarsql.com Обучение SQL в формате интерактивной игры с постепенным усложнением заданий. Лучший способ освоить SQL — как можно больше практиковаться. Попробуйте один из этих сервисов уже сегодня и превратите обучение в игру.
948
12
PortSwigger выкатили огромную базу знаний по веб-безопасности Не просто статьи, а полноценный хаб по уязвимостям: XSS, SQL-ин
PortSwigger выкатили огромную базу знаний по веб-безопасности Не просто статьи, а полноценный хаб по уязвимостям: XSS, SQL-инъекции, CSRF, баги в аутентификации, API и многое другое. Всё удобно разложено по темам и уровням сложности Плюс к каждой теме идут практические лаборатории, где можно на практике разобраться, как работают уязвимости 🚨 👉 @SQLPortal
1 022
13
SQL-совет, который избавит начинающих от множества ошибок Многие новички путают WHERE и HAVING. Запомните простое правило: • WHERE фильтрует отдельные строки. • HAVING фильтрует уже сгруппированные результаты. Пример WHERE salary > 50000 Отбирает строки до выполнения группировки. HAVING COUNT(*) > 5 Отбирает группы после выполнения GROUP BY. Запомните порядок выполнения SQL-запроса WHERE → GROUP BY → HAVING Или проще: • WHERE — сначала; • GROUP BY — группировка; • HAVING — после группировки. Если SQL кажется сложным, проблема чаще всего не в самом запросе, а в непонимании порядка его выполнения. Освойте этот принцип один раз — и работа с JOIN, агрегатными функциями и аналитическими отчётами станет намного понятнее. 👉 @SQLPortal
1 059
14
Запуск open-source платформы PostgreSQL в Kubernetes с использованием copy-on-write для ветвления данных объёмом в терабайты
Запуск open-source платформы PostgreSQL в Kubernetes с использованием copy-on-write для ветвления данных объёмом в терабайты за считанные секунды и автоматической гибернацией при простое для экономии ресурсов — подходит для компаний, которые строят внутренние базы данных или быстро поднимают окружения для разработки и тестирования. Xata — это open-source облачная платформа PostgreSQL, которая умеет одновременно управлять большим количеством инстансов Postgres в Kubernetes. Ключевые возможности: создание веток данных объёмом в терабайты за секунды и автоматическое масштабирование до нуля при простое с последующим пробуждением при новых подключениях. На уровне инфраструктуры используется CloudNativePG для управления и обслуживания Postgres и OpenEBS для хранения, а на верхнем уровне доступны встроенные SQL-шлюз, управление ветками, REST API и CLI. Компании могут использовать её для построения внутренних платформ баз данных или быстро выделять отдельную копию данных для каждого разработчика и каждого тестового запуска с последующей автоматической гибернацией для экономии ресурсов и затрат. 100% опенсорс 👉 @SQLPortal
1 023
15
Gridex - современная AI-native IDE для работы с базами данных Поддерживает PostgreSQL, MySQL, SQLite, Redis, MongoDB, SQL Ser
Gridex - современная AI-native IDE для работы с базами данных Поддерживает PostgreSQL, MySQL, SQLite, Redis, MongoDB, SQL Server и ClickHouse, включает встроенный AI-чат (Claude, GPT, Gemini, Ollama), MCP-сервер для AI-агентов, ER-диаграммы, редактор запросов и инструменты анализа схем. Работает нативно на macOS, Windows и Linux - без Electron и Java. Интересная альтернатива TablePlus, DBeaver и DataGrip для тех, кто активно использует SQL и AI в ежедневной работе. https://github.com/gridex/gridex 👉 @SQLPortal
1 197
16
Платформа для практики программирования, более 7000 упражнений Каждый язык представлен целой дорожкой с задачами, которые пом
Платформа для практики программирования, более 7000 упражнений Каждый язык представлен целой дорожкой с задачами, которые помогут разобраться во всех тонкостях шаг за шагом. А если застрял, можно получить обратную связь от опытных менторов — не всегда сразу, но всегда по делу ✌️ 👉 @SQLPortal
1 167
17
SQL JOIN простым языком Представьте, что вам объясняет старший коллега. • INNER JOIN — возвращает только совпадающие записи и
SQL JOIN простым языком Представьте, что вам объясняет старший коллега. • INNER JOIN — возвращает только совпадающие записи из обеих таблиц. Это самый простой и безопасный вариант соединения. • LEFT JOIN — возвращает все записи из левой таблицы и совпадающие записи из правой. Если совпадений нет, данные из правой таблицы будут иметь значение NULL. LEFT JOIN особенно полезен при построении отчётов, когда нужно сохранить все записи из основной таблицы, даже если связанные данные отсутствуют. 👉 @SQLPortal
1 236
18
В копилку тренажёров: годный онлайн-тренажёр для SQL-запросов. Простой интерфейс, все задачи бесплатные, есть теоретические р
В копилку тренажёров: годный онлайн-тренажёр для SQL-запросов. Простой интерфейс, все задачи бесплатные, есть теоретические разделы, регистрация по желанию Ещё и на русском, забираем 😋 👉 @SQLPortal
1 267
19
PostgreSQL 19 получил поддержку графовых запросов В PostgreSQL 19 появилась возможность выполнять графовые запросы, позволяющ
PostgreSQL 19 получил поддержку графовых запросов В PostgreSQL 19 появилась возможность выполнять графовые запросы, позволяющие описывать связи между данными как последовательность отношений, а не строить длинные цепочки JOIN. Вместо множества соединений таблиц можно описать путь через данные, например: Клиент → купил → товар ← купил ← похожий клиент → подписан на → бренд Такой подход делает сложные запросы более понятными и приближает PostgreSQL к возможностям специализированных графовых СУБД. Где это может пригодиться? • Рекомендательные системы — поиск пользователей с похожими интересами и рекомендация товаров. • Контроль доступа — анализ цепочек ролей, групп и разрешений. • Выявление мошенничества — поиск подозрительных связей между пользователями, устройствами, платежами и аккаунтами. • Графы знаний (Knowledge Graphs) — моделирование сложных взаимосвязей между сущностями. • AI и LLM — предоставление языковым моделям дополнительного контекста за счёт анализа связанных данных. Появление графовых запросов — один из самых интересных шагов в развитии PostgreSQL. Теперь многие задачи, которые раньше требовали использования отдельной графовой базы данных, можно будет решать непосредственно в PostgreSQL. 👉 @SQLPortal
1 301
20
Вышел AI-инструмент, который позволяет общаться с базами данных на обычном языке → Загружаешь URL своей базы → Задаёшь любой
Вышел AI-инструмент, который позволяет общаться с базами данных на обычном языке → Загружаешь URL своей базы → Задаёшь любой вопрос → Получаешь SQL-запрос, результаты и пояснения 👉 @SQLPortal
1 168