Базы данных

Быстрый переход к обучению

1. Базы данных — учебный модуль
2. Все учебные модули

Что нужно знать

1. Реляционные и нереляционные базы: когда что выбирать.
2. SQL основы: joins, group by, фильтрация, пагинация.
3. Индексы, EXPLAIN/ANALYZE, N+1 и write trade-offs.
4. Транзакции, изоляция, idempotency и consistency.
5. Кэширование и read/write trade-offs.

Что уметь объяснить на собеседовании

1. Когда SQL лучше document-store и наоборот.
2. Почему индекс ускоряет один запрос и может замедлить запись.
3. Что такое N+1 и как его предотвращать.
4. Как проектировать API-пагинацию без деградации.

Быстрая SQL-практика

1. SELECT/WHERE: Активные клиенты и Сотрудники без ментора.
2. JOIN: Клиенты без потери нулевых заказов и Оплаченные заказы без дублей.
3. Aggregation: Города с выручкой выше порога и Средний оплаченный чек по городам.
4. Senior SQL: Следующая страница заказов и Второй заказ пользователя.

Грейд-фокус

1. Junior: базовые SQL-запросы и понимание индексов.
2. Middle: оптимизация запросов и моделирование данных.
3. Senior: архитектурный выбор storage и стратегия масштабирования.

Глубокие кейсы собеседования

1. Запрос стал медленным на проде после роста данных.
2. Дубли и несогласованность из-за отсутствия транзакционной границы.
3. Высокая latency из-за N+1 в API.

Практический минимум

1. Решить минимум 6 задач в SQL-песочнице: 2 basic, 2 join, 1 aggregation, 1 cursor/window.
2. Разобрать план запроса и предложить индекс.
3. Спроектировать схему для простого домена (users/orders/payments).

Типовые ловушки

1. Выбирать БД по тренду, а не по нагрузке и требованиям.
2. Игнорировать влияние индексов на write path.
3. Не учитывать миграции схемы и обратную совместимость.

Self-review перед собеседованием

1. Я могу объяснить основы SQL join/aggregation.
2. Я понимаю, как оценивать влияние индексов.
3. Я умею описать storage trade-offs для продуктового кейса.

Связанные материалы

1. Node.js
2. NestJS
3. Frontend System Design