SQL Ready | Базы Данных

🖥

Анализируем игровые ставки и выигрыши!

Сегодня разберём мини-задачу по геймификации: соберём отчёт по ставкам и выигрышам игроков. Поймем баланс игры, выявим активных участников и посчитаем прибыль системы.

В этой задаче:

• 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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍18🔥9❤6

1.88K views16:12

SQL Ready | Базы Данных

☕️

Познавательная статья с Хабра, в которой автор реализует полноценный SQL‑пайплайн когортного анализа!

В этой статье:

• 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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤11🔥7👍5

1.71K views08:12

SQL Ready | Базы Данных

Forwarded from GMONIT – Fullstack Observability платформа

«О безопасности подумаем позже» — так рассуждают многие специалисты в погоне за быстрым релизом. Но такая спешка создает слабые места в коде, которые рано или поздно приводят к инцидентам.

18 сентября на техническом вебинаре «Когда разработчику нужно задуматься об ИБ? Observability безопасности» обсудим:

🛡 Ред флаги в работе программистов.
🛡 Обеспечение безопасности на каждом этапе SDLC.
🛡 План действий для непосредственного первого звена в цикле разработки.

Также покажем, как платформа GMonit позволяет выстроить непрерывный процесс мониторинга приложений и находить уязвимости.

⏰ Время встречи: 17:00–18:00 (Мск)

🔗 Регистрация по ссылке!

❤3👍1🤝1

1.41K views12:12

SQL Ready | Базы Данных

🖥 Псевдоколонки — аналитика «рядом с рядком»

С помощью 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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥12👍9❤6🤝1

1.82K views14:12

SQL Ready | Базы Данных

Forwarded from IT Ready

☕️ Чуть не забыл, знали, что каждый 256-й день в году отмечается День программиста?

И как раз сегодня — этот самый день!

Кстати, 256 не с проста:

Это 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! ❤️

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤16👍15🔥8

1.71K views14:56

SQL Ready | Базы Данных

Распределяем события по типам — GROUP BY + агрегаты!

Когда нужно понять, какие типы событий встречаются чаще, обычный WHERE 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 | #практика

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍14🔥10❤6🤝1

2.11K views07:12

SQL Ready | Базы Данных

🖥 Разбираемся с MATCH_RECOGNIZE — поиском паттернов прямо!

Этот инструмент позволяет находить последовательности событий: рост цены и её падение, пропуски активности пользователей.

Что важно знать:

• 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 | #гайд

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤11🔥9👍8🤝2

2.1K views14:44

SQL Ready | Базы Данных

0:16

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

😎

Code — кладезь знаний по SQL на русском!

Это не просто справочники - это структурированный учебник и тренажёр в одном месте. Ты найдёшь понятные теоретические объяснения и сразу приступишь к практике: каждая тема содержит примеры и задачи, которые можно решать прямо на сайте.

📌

Оставляю ссылочку: code.mu

➡️ SQL Ready | #ресурс

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍17❤9🔥5

2.04K views06:12

SQL Ready | Базы Данных

🖥 Находим пробки в городе с помощью!

В этой задаче соберём запрос, который определит «пробки» на дорогах: места, где машины движутся слишком медленно.

Что делаем:

• 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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥21👍10❤6👎1

2.02K views10:12

About

Blog

Apps

Platform