Расскажите о вашем опыте работы с базами данных и Kafka.
Для БД и Kafka назовите конкретные задачи и свой уровень ответственности: проектирование данных, запросы, интеграции, обработка событий и эксплуатация.
Читать ответПодготовка к интервью
Разбирайте реальные вопросы, сверяйтесь с подробными ответами и готовьтесь по технологиям и компаниям.
Проверьте, насколько резюме подходит выбранной позиции, и получите рекомендации по улучшению.
Каталог
Для БД и Kafka назовите конкретные задачи и свой уровень ответственности: проектирование данных, запросы, интеграции, обработка событий и эксплуатация.
Читать ответПеречислите хранилища по роли: основная БД, кэш, поиск, аналитика или файлы. Для каждого важнее пример задачи и глубина работы, чем само название.
Читать ответСначала проверьте реальный запрос, план, индекс по ID и ожидания: медленное чтение не обязательно требует немедленного шардирования.
Читать ответНормализация уменьшает аномалии изменения данных через корректные зависимости: 1НФ — атомарные значения, 2НФ — нет частичной зависимости, 3НФ — нет недопустимой транзитивной зависимости.
Читать ответИндекс используется, только если планировщик считает подходящий индексный план выгодным. Последовательное чтение может быть дешевле для большой доли таблицы.
Читать ответПеречислите реальные нереляционные хранилища и задачи, для которых их использовали, затем объясните модель данных и ограничения.
Читать ответВыбор определяется моделью данных и операциями: SQL удобен для связей и транзакций, а конкретная NoSQL-модель — для подходящих ей паттернов доступа.
Читать ответPostgreSQL — реляционная СУБД: принимает SQL, строит план, выполняет его над таблицами и индексами, а транзакции обеспечивают согласованность и восстановление.
Читать ответОбычная агрегация сворачивает строки в группы, а оконная функция сохраняет строки и добавляет вычисление по связанному набору, заданному OVER.
Читать ответСтатистику планировщика PostgreSQL обновляет ANALYZE: для всей базы, отдельной таблицы или выбранных колонок. Это не перестроение индексов.
Читать ответОпишите архитектурное решение, в котором участвовали лично: требования, варианты, модель данных и компромиссы между простотой, нагрузкой и надёжностью.
Читать ответПроверьте первичные и внешние ключи, допустимость quantity, нужные NOT NULL и индексы для фактических запросов. Добавляйте ограничения по смыслу данных, а не только ради ускорения.
Читать ответ