Telegram Group & Telegram Channel
🧠 SQL-задача с подвохом: "Невидимые дубликаты"

В таблице users хранятся email-адреса пользователей. Некоторые юзеры регистрируются повторно, маскируя один и тот же email по-разному:

| id | name | email |
|----|----------|--------------------------|
| 1 | Alice | [email protected] |
| 2 | Bob | [email protected] |
| 3 | Charlie | [email protected] |
| 4 | Dave | [email protected] |
| 5 | Eve | [email protected] |


🎯 Цель:
Найти количество уникальных пользователей, если:
- Регистр не учитывается (`alice` = `ALICE`)
- Пробелы игнорируются
- Для @gmail.com:
— Убираются точки в имени
— Всё после + отрезается

SQL-решение:


SELECT COUNT(DISTINCT normalized_email) AS unique_users
FROM (
SELECT
CASE
WHEN email ILIKE '%@gmail.com' THEN
REGEXP_REPLACE(
SPLIT_PART(SPLIT_PART(LOWER(TRIM(email)), '+', 1), '@', 1),
'\.', '', 'g'
) || '@gmail.com'
ELSE
LOWER(REPLACE(TRIM(email), ' ', ''))
END AS normalized_email
FROM users
) AS cleaned;


🔍 Как это работает:

LOWER(TRIM(email)) — убираем пробелы и регистр

SPLIT_PART(..., '+', 1) — отрезаем всё после +

REGEXP_REPLACE(..., '\.', '', 'g') — удаляем точки

Считаем DISTINCT, чтобы получить число уникальных email'ов

🔥 Используй такие трюки для:
• антифрода
• чистки базы
• аналитики поведения пользователей

#SQL #PostgreSQL #Gmail #EmailNormalization #DevTools #AntiFraud #DataCleaning #Analytics
👍103



group-telegram.com/sqlhub/1904
Create:
Last Update:

🧠 SQL-задача с подвохом: "Невидимые дубликаты"

В таблице users хранятся email-адреса пользователей. Некоторые юзеры регистрируются повторно, маскируя один и тот же email по-разному:

| id | name | email |
|----|----------|--------------------------|
| 1 | Alice | [email protected] |
| 2 | Bob | [email protected] |
| 3 | Charlie | [email protected] |
| 4 | Dave | [email protected] |
| 5 | Eve | [email protected] |


🎯 Цель:
Найти количество уникальных пользователей, если:
- Регистр не учитывается (`alice` = `ALICE`)
- Пробелы игнорируются
- Для @gmail.com:
— Убираются точки в имени
— Всё после + отрезается

SQL-решение:


SELECT COUNT(DISTINCT normalized_email) AS unique_users
FROM (
SELECT
CASE
WHEN email ILIKE '%@gmail.com' THEN
REGEXP_REPLACE(
SPLIT_PART(SPLIT_PART(LOWER(TRIM(email)), '+', 1), '@', 1),
'\.', '', 'g'
) || '@gmail.com'
ELSE
LOWER(REPLACE(TRIM(email), ' ', ''))
END AS normalized_email
FROM users
) AS cleaned;


🔍 Как это работает:

LOWER(TRIM(email)) — убираем пробелы и регистр

SPLIT_PART(..., '+', 1) — отрезаем всё после +

REGEXP_REPLACE(..., '\.', '', 'g') — удаляем точки

Считаем DISTINCT, чтобы получить число уникальных email'ов

🔥 Используй такие трюки для:
• антифрода
• чистки базы
• аналитики поведения пользователей

#SQL #PostgreSQL #Gmail #EmailNormalization #DevTools #AntiFraud #DataCleaning #Analytics

BY Data Science. SQL hub


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/sqlhub/1904

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised. "Like the bombing of the maternity ward in Mariupol," he said, "Even before it hits the news, you see the videos on the Telegram channels." "The argument from Telegram is, 'You should trust us because we tell you that we're trustworthy,'" Maréchal said. "It's really in the eye of the beholder whether that's something you want to buy into." On Feb. 27, however, he admitted from his Russian-language account that "Telegram channels are increasingly becoming a source of unverified information related to Ukrainian events." During the operations, Sebi officials seized various records and documents, including 34 mobile phones, six laptops, four desktops, four tablets, two hard drive disks and one pen drive from the custody of these persons.
from br


Telegram Data Science. SQL hub
FROM American