TGViewer
SQL Ready | Базы Данных SQL Ready | Базы Данных @sql_ready · 17.5K subscribers
Post #997 4.26K
🖥 Анализируем музыкальные тренды!

Хотим узнать, какие жанры и исполнители сейчас популярны, и в какие дни они слушаются чаще всего. Это помогает прогнозировать и подобрать рекомендации для плейлистов.

В этом посте:
• EXTRACT(DOW FROM play_time) — выделяем день недели прослушивания.

• EXTRACT(HOUR FROM play_time) — смотрим, в какие часы включают музыку.

• COUNT(*) + GROUP BY — считаем, сколько треков играло по жанрам и времени.

• ORDER BY — сортируем, чтобы увидеть пики популярности.


В итоге получаем SQL-инструмент для поиска «вирусных» жанров и артистов.

➡️ SQL Ready | #задача
  • 🔥 21
  • 👍 12
  • ❤ 5
  • 🤝 4
More from @sql_ready
  1. Oct 13, 2026🖥 Oracle - ограничение количества строк и выборка Top-N! Получение первых N строк с FETCH…
  2. Oct 12, 2026Обновляйте несколько колонок одним подзапросом! Вместо нескольких одинаковых подзапросов:…
  3. Oct 9, 2026❤️ sqlite-postgres-cours — большой практический курс по базам данных! Материал ведёт от пе…
  4. Oct 8, 2026Почему UNIQUE допускает несколько NULL в PostgreSQL! Ограничение UNIQUE гарантирует уникал…
  5. Oct 7, 2026📂 Шпаргалка по паттернам распределённых систем! Например, Replication повышает доступност…
  6. Oct 6, 2026Проверяйте связи с учётом периода! В PostgreSQL 18 связь может учитывать ещё и период его…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →