😎😁 А какие у вас рабочие мемы ? . #meme
😐4👎1😁1
Signed double_data_auto_bot

Channel
@double_data
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Cite this entry
218subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001779601371 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @double_data |
| Created | Between 1 December 2021 and 30 April 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 12 October 2026 |
| Measurements held | 6 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 12 October 2026 |
| On Telegram | t.me/double_data |
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 24 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 84% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 12 Oct 2026, 11:40 | 218 | -1 |
| 8 Sept 2026, 19:19 | 219 | -1 |
| 30 Aug 2026, 06:08 | 220 | +1 |
| 15 Aug 2026, 17:27 | 219 | +1 |
| 8 Aug 2026, 10:35 | 218 | no change |
| 7 Aug 2026, 14:07 | 218 | first reading |
17 posts held, back to 2 February 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 17 posts for this entry, the most recent from 26 October 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
33 reactions across 14 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 57.6% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 19 | 57.6% | |
| 😐 | 4 | 12.1% | |
| 💯 | 3 | 9.09% | |
| 🔥 | 3 | 9.09% | |
| 👎 | 1 | 3.03% | |
| 😁 | 1 | 3.03% | |
| 😈 | 1 | 3.03% | |
| 🤨 | 1 | 3.03% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 16 of the 17 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 33 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 17 most recent posts we hold, published 2 February 2025 to 26 October 2025, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
😎😁 А какие у вас рабочие мемы ? . #meme
😐4👎1😁1
Signed double_data_auto_bot
️⃣ Сортировка, не всё хорошо, что упорядочено! При создании таблицы указывается набор полей по которым данные будут отсортированы и по которым создадутся индексы. ORDER BY (param1, param2, ...., paramN) А что здесь-то интересного: - кол-во (можно же и 1 и 100500) - выбор самих параметров (а чего выбирать-то? типы, категории, время, ...) - взаимное расположение (что за чем должно следовать) А что выбрать: - обыч…
👍1
Signed double_data_auto_bot
💡 Sort (partition) me, if you can Разрываем осеннюю непогоду 🍁 заметками про Clickhouse: немного наюнсов, связанных PARTITION BY и ORDER BY Чуть-чуть тема затронута в посте О-Optimization, там дан инструмент для поиска неоптимальности при запросах в Clickhouse. Зачем все эти BY: - PARTITION BY - ключ партицирования = физическое разделение данных на дисках, то данные для разных партиций хранятся отдельно, это да…
Signed double_data_auto_bot
# Refreshable materialized view (продолжение) Ну как мне всё это мониторить 🖥 Для просмотра статуса по RMV существует системная таблица system.view_refreshes, дает представление: - какие RMV есть - последний успешный рефреш - следующий рефреш - ошибки - и др. Ошибки всегда интересно: - удаляем таблицу-приемник _v2 - принудительно рефрешим cdc.openweathermap_raw_refreshmv_v2 - смотрим в мониторинг SELECT exception…
👍1
Signed double_data_auto_bot
# Refreshable materialized view . 💣 Что еще за Refreshable MV ? Ранее были рассмотрены materialized view: - MV 1 - MV 2 Clickhouse MV - аналог из мира реляционных СУБД - триггеры, некий код который запускается в момент вставки блока данных в таблицу. Обычно MV выполняеют роль первичного processing данных (фильтрация некорректных значений, преобразование структуры (например из JSON -> FLAT) и др) со вставкой в це…
🔥1
Signed double_data_auto_bot
🫣Я по рекомендации . Живем в эпоху рекомендательных систем: - рекомендуют что посмотреть, с оценкой насколько тебе понравится - рекомендуют прикупить что-то - что послушать - куда сходить и тд - даже друзей могут рекомендовать Не имею глубоких знаний в области рекомендашек, но на вскидку, как это можно сделать: - наиболее частые действия (покупки, просмотры и тд) - поиск ассоциативных правил ( когда товары покупаю…
👍1🔥1
Signed double_data_auto_bot
📊Визуал/дизайн должен быть полезным . Не могу больше держать в себе, парочка примеров из реальной жизни, которые больше мешают: 1⃣ Black theme, которая ломает всё🤪 Если вы счастливый пользователь Airflow 2.10.x, то успели оценить возможность переключиться на темную тему, если нет, то пример цветовой схемы на скрине. Есть ощущение, что темный цвет просто наложен поверх, что меняет привычные цвета статусов тасок до не…
👍2💯1
Signed double_data_auto_bot
☕ Следующая, еда по рецепту deepseek #ai
Signed Oleg Urev
🍉 Принес парочку интересных кейсов поведения оптимизатора Greenplum - GPORCA 1️⃣ Плевать я хотел на тип данных Дано: 1. Таблица партицированная по полю с типом timestamp PARTITION BY RANGE (date) ( START ('2025-01-01'::timestamp) INCLUSIVE END ('2026-01-01'::timestamp) EXCLUSIVE EVERY (INTERVAL '1 day') ) При таком отборе дат, оптимизатор отказывается делать Partition Selector…
👍1
Signed double_data_auto_bot
🚫Разрешение без разрешения: красивая история В любом бизнесе испокон веков присутствует элемент азарта. В 1962 году Фредерик Смит подготовил для семинара в Йельском уникверситете работу, где описал службу срочной курьерской доставки. Идея была проста: отправялешь пакет из Миссури во вторник, и, если хорошо заплатить, он прибудет в Калифорнию с среду. Легенда гласит, что за эту работу поставили низкий балл и преп…
👍2🤨1
Signed double_data_auto_bot
🚫Разрешение без разрешения Речь пойдет про децентрализованную модель принятия решений, а она может сработать лишь при высокой концентрации таланта и беспрецендентной прозрачности рабочего процесса. Суть принципа: сотруднику не требуется одобрения от руководства для совершения некоего шага, но начальство при этом должно быть в курсе происходящего. В книге приведен интересный минитест, в случае выше задайте себе вопр…
👍5
Signed double_data_auto_bot
Как это ты пойдешь гулять, а спросить Разрешения😈 #netflix #norules
👍1😈1
Signed double_data_auto_bot
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @double_data. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 12 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Where is data, Lebowski” (@double_data), 218 subscribers as measured 12 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/double_data.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.