Базы данных и хранилища

На интервью по базам данных проверяют, умеете ли вы выбирать хранилище, моделировать данные и эксплуатировать системы в реальных ограничениях — а не цитировать слоганы вендоров. Сильные ответы начинаются с паттернов доступа, инвариантов, частоты записи, латентности чтения, объёма данных и сценариев отказа — до упоминания PostgreSQL, MongoDB, Redis или Elasticsearch.

Домен охватывает основы SQL, реляционные СУБД (PostgreSQL, MySQL, SQLite), документные и кэш-хранилища (MongoDB, Redis), поисковые движки, опционально vector storage и основы data engineering (OLTP vs OLAP, репликация, CDC, пайплайны).

На интервью: для фичи продукта назовите, что должно быть строго консистентным, что может устаревать, какие индексы или формы документов обслуживают горячий путь, и что ломается при миграции, vacuum, lag репликации или инвалидации кэша.

Типовые ошибки: выбор БД по популярности; индексы без планов запросов; инварианты только в коде приложения; кэш как слой корректности; игнорирование бэкапов, lag репликации и блокировок.

Компромисс — между консистентностью, латентностью, эксплуатацией и знакомством команды с технологией: назовите, что оптимизировали и какую цену приняли.

Чеклист:

• Начинайте с паттерна доступа и инварианта, не с логотипа технологии.
• Разделяйте транзакционную нагрузку, аналитику и поиск.
• Планируйте индексы, миграции и операционные отказы.
• Углубляйтесь через дочерние темы по конкретным движкам.