🤔 Как обнаружить самые затратные запросы?
Обнаружение самых затратных запросов важно для оптимизации производительности базы данных. Затратные запросы могут потреблять больше ресурсов, чем необходимо, что приводит к увеличению времени выполнения, нагрузке на сервер и замедлению работы системы. Существует несколько подходов и инструментов для выявления таких запросов.
🚩Включение логирования медленных запросов (Slow Query Logging)
Многие системы управления базами данных (СУБД) поддерживают логирование запросов, выполнение которых занимает больше определённого времени.
🟠MySQL
Используйте slow_query_log. Активировать лог:
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 1; -- Время выполнения в секундах
🟠PostgreSQL
Включите log_min_duration_statement.
SET log_min_duration_statement = 1000; -- Логировать запросы, выполняющиеся более 1 секунды
🚩Использование EXPLAIN или ANALYZE
Эти команды дают подробный план выполнения запросов, показывая, как база данных интерпретирует их.
MySQL
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending';
PostgreSQL
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending';
🚩Использование системных представлений и мониторинга запросов
🟠MySQL
Используйте таблицу performance_schema для анализа запросов.
SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC LIMIT 10;
🟠PostgreSQL
Используйте расширение pg_stat_statements.
CREATE EXTENSION pg_stat_statements;
Получите информацию
SELECT query, calls, total_time, mean_time
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 10;
🚩Мониторинг с использованием внешних инструментов
🟠New Relic
Проводит анализ SQL-запросов, показывая самые медленные.
🟠Datadog
Позволяет отслеживать производительность запросов в реальном времени.
🟠SolarWinds DPA (Database Performance Analyzer)
Специализированный инструмент для анализа производительности баз данных.
🚩Оптимизация индексов
🟠MySQL
SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes;
🟠PostgreSQL
Проверьте в плане выполнения запросов (EXPLAIN), используются ли индексы.
🚩Нагрузочное тестирование (Load Testing)
Используйте нагрузочные тесты, чтобы выявить запросы, создающие "бутылочные горлышки":
🟠Apache JMeter
Симулирует многопоточную нагрузку на базу данных.
🟠Gatling
Анализирует производительность системы под высокой нагрузкой.
🚩Анализ трассировки запросов
Включите трассировку (например, в MySQL — SHOW PROFILE):
SET profiling = 1;
SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending';
SHOW PROFILE FOR QUERY 1;
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Обнаружение самых затратных запросов важно для оптимизации производительности базы данных. Затратные запросы могут потреблять больше ресурсов, чем необходимо, что приводит к увеличению времени выполнения, нагрузке на сервер и замедлению работы системы. Существует несколько подходов и инструментов для выявления таких запросов.
🚩Включение логирования медленных запросов (Slow Query Logging)
Многие системы управления базами данных (СУБД) поддерживают логирование запросов, выполнение которых занимает больше определённого времени.
🟠MySQL
Используйте slow_query_log. Активировать лог:
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 1; -- Время выполнения в секундах
🟠PostgreSQL
Включите log_min_duration_statement.
SET log_min_duration_statement = 1000; -- Логировать запросы, выполняющиеся более 1 секунды
🚩Использование EXPLAIN или ANALYZE
Эти команды дают подробный план выполнения запросов, показывая, как база данных интерпретирует их.
MySQL
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending';
PostgreSQL
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending';
🚩Использование системных представлений и мониторинга запросов
🟠MySQL
Используйте таблицу performance_schema для анализа запросов.
SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest
ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC LIMIT 10;
🟠PostgreSQL
Используйте расширение pg_stat_statements.
CREATE EXTENSION pg_stat_statements;
Получите информацию
SELECT query, calls, total_time, mean_time
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 10;
🚩Мониторинг с использованием внешних инструментов
🟠New Relic
Проводит анализ SQL-запросов, показывая самые медленные.
🟠Datadog
Позволяет отслеживать производительность запросов в реальном времени.
🟠SolarWinds DPA (Database Performance Analyzer)
Специализированный инструмент для анализа производительности баз данных.
🚩Оптимизация индексов
🟠MySQL
SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes;
🟠PostgreSQL
Проверьте в плане выполнения запросов (EXPLAIN), используются ли индексы.
🚩Нагрузочное тестирование (Load Testing)
Используйте нагрузочные тесты, чтобы выявить запросы, создающие "бутылочные горлышки":
🟠Apache JMeter
Симулирует многопоточную нагрузку на базу данных.
🟠Gatling
Анализирует производительность системы под высокой нагрузкой.
🚩Анализ трассировки запросов
Включите трассировку (например, в MySQL — SHOW PROFILE):
SET profiling = 1;
SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending';
SHOW PROFILE FOR QUERY 1;
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Принципы разделения ответственности (MVC, MVVM и другие)?
Принципы разделения ответственности (Separation of Concerns, SoC) предполагают разделение логики программы на отдельные части, каждая из которых выполняет строго определённую функцию. Это позволяет сделать код более структурированным, гибким и легче сопровождаемым. Популярные паттерны проектирования, основанные на разделении ответственности, включают MVC, MVP, MVVM и другие. Они применяются в разработке приложений для чёткого разграничения пользовательского интерфейса, бизнес-логики и работы с данными.
🚩MVC (Model-View-Controller)
🟠Model (Модель)
Хранит данные и логику их обработки. Отвечает за взаимодействие с базой данных или другими источниками данных. Уведомляет представление об изменениях данных.
🟠View (Представление)
Отображает данные пользователю. Реагирует на обновления данных от модели. Не содержит логики обработки данных.
🟠Controller (Контроллер)
Обрабатывает пользовательский ввод (например, нажатия кнопок, ввод текста). Вызывает соответствующие методы модели и обновляет представление.
🚩Плюсы и минусы
➕Хорошее разделение обязанностей.
➕Легче тестировать отдельные компоненты.
➖При большом приложении контроллер может стать перегруженным.
🚩MVP (Model-View-Presenter)
🟠Model (Модель)
Работает с данными и бизнес-логикой.
🟠View (Представление)
Интерфейс пользователя. Не содержит логики, только вызывает методы презентера.
🟠Presenter (Презентер)
Посредник между моделью и представлением. Получает данные из модели и передаёт их в представление. Не знает деталей реализации интерфейса (только абстракция).
Плюсы и минусы
➕Более чёткое разделение обязанностей по сравнению с MVC.
➕Упрощённое тестирование.
➖Возможен рост сложности презентера.
🚩MVVM (Model-View-ViewModel)
🟠Model (Модель)
Управляет данными и бизнес-логикой.
🟠View (Представление)
Отображает данные и предоставляет интерфейс для взаимодействия.
🟠ViewModel
Посредник между моделью и представлением. Содержит логику преобразования данных для представления. Часто использует привязку данных (data binding), что позволяет автоматически обновлять UI при изменении данных.
Плюсы и минусы
➕Простота взаимодействия между представлением и данными.
➕Легко тестировать ViewModel.
➖Возможна сложность с реализацией привязки данных.
🚩Flux/Redux
🟠Store (Хранилище)
Централизованное состояние приложения.
🟠View (Представление)
Компоненты, которые отображают состояние.
🟠Actions (Действия)
Описывают, какие изменения должны произойти в состоянии.
🟠Reducers (Редьюсеры)
Функции, описывающие, как изменяется состояние на основе действий.
Плюсы и минусы
➕Прогнозируемость состояния.
➕Централизованное управление состоянием.
➖Дополнительная сложность при реализации.
🚩Чем полезны принципы разделения ответственности
🟠Упрощение тестирования
можно тестировать компоненты независимо друг от друга.
🟠Повышение читаемости
код проще понять и сопровождать.
🟠Повторное использование кода
компоненты можно использовать в других частях приложения.
🟠Гибкость в разработке
команда может работать над разными частями параллельно.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Принципы разделения ответственности (Separation of Concerns, SoC) предполагают разделение логики программы на отдельные части, каждая из которых выполняет строго определённую функцию. Это позволяет сделать код более структурированным, гибким и легче сопровождаемым. Популярные паттерны проектирования, основанные на разделении ответственности, включают MVC, MVP, MVVM и другие. Они применяются в разработке приложений для чёткого разграничения пользовательского интерфейса, бизнес-логики и работы с данными.
🚩MVC (Model-View-Controller)
🟠Model (Модель)
Хранит данные и логику их обработки. Отвечает за взаимодействие с базой данных или другими источниками данных. Уведомляет представление об изменениях данных.
🟠View (Представление)
Отображает данные пользователю. Реагирует на обновления данных от модели. Не содержит логики обработки данных.
🟠Controller (Контроллер)
Обрабатывает пользовательский ввод (например, нажатия кнопок, ввод текста). Вызывает соответствующие методы модели и обновляет представление.
🚩Плюсы и минусы
➕Хорошее разделение обязанностей.
➕Легче тестировать отдельные компоненты.
➖При большом приложении контроллер может стать перегруженным.
🚩MVP (Model-View-Presenter)
🟠Model (Модель)
Работает с данными и бизнес-логикой.
🟠View (Представление)
Интерфейс пользователя. Не содержит логики, только вызывает методы презентера.
🟠Presenter (Презентер)
Посредник между моделью и представлением. Получает данные из модели и передаёт их в представление. Не знает деталей реализации интерфейса (только абстракция).
Плюсы и минусы
➕Более чёткое разделение обязанностей по сравнению с MVC.
➕Упрощённое тестирование.
➖Возможен рост сложности презентера.
🚩MVVM (Model-View-ViewModel)
🟠Model (Модель)
Управляет данными и бизнес-логикой.
🟠View (Представление)
Отображает данные и предоставляет интерфейс для взаимодействия.
🟠ViewModel
Посредник между моделью и представлением. Содержит логику преобразования данных для представления. Часто использует привязку данных (data binding), что позволяет автоматически обновлять UI при изменении данных.
Плюсы и минусы
➕Простота взаимодействия между представлением и данными.
➕Легко тестировать ViewModel.
➖Возможна сложность с реализацией привязки данных.
🚩Flux/Redux
🟠Store (Хранилище)
Централизованное состояние приложения.
🟠View (Представление)
Компоненты, которые отображают состояние.
🟠Actions (Действия)
Описывают, какие изменения должны произойти в состоянии.
🟠Reducers (Редьюсеры)
Функции, описывающие, как изменяется состояние на основе действий.
Плюсы и минусы
➕Прогнозируемость состояния.
➕Централизованное управление состоянием.
➖Дополнительная сложность при реализации.
🚩Чем полезны принципы разделения ответственности
🟠Упрощение тестирования
можно тестировать компоненты независимо друг от друга.
🟠Повышение читаемости
код проще понять и сопровождать.
🟠Повторное использование кода
компоненты можно использовать в других частях приложения.
🟠Гибкость в разработке
команда может работать над разными частями параллельно.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Что такое нормализация баз данных?
Нормализация баз данных - это процесс организации данных в базе данных для минимизации избыточности данных и обеспечения их целостности. Цель нормализации - структурировать таблицы таким образом, чтобы устранить аномалии обновления, вставки и удаления данных. Нормализация достигается путем разбиения больших таблиц на более мелкие, связанных между собой отношениями, что упрощает управление данными и делает их более логически связанными.
🚩Зачем нужна нормализация
🟠Устранение избыточности данных
Нормализация позволяет минимизировать дублирование данных, что экономит пространство и упрощает управление базой данных.
🟠Обеспечение целостности данных
Нормализация помогает поддерживать целостность данных, обеспечивая правильное и единообразное хранение данных.
🟠Упрощение структуры базы данных
Разделение данных на логические таблицы делает структуру базы данных более понятной и удобной для использования.
🟠Избежание аномалий данных
Нормализация предотвращает возникновение аномалий при обновлении, вставке и удалении данных.
🚩Основные формы нормализации
🟠Первая нормальная форма (1NF)
Удаление повторяющихся групп в таблице. Каждый столбец должен содержать только атомарные (неделимые) значения. Все записи в таблице должны быть уникальными.
🟠Вторая нормальная форма (2NF)
Таблица должна быть в 1NF. Удаление частичной функциональной зависимости: каждый неключевой атрибут должен быть полностью зависим от первичного ключа.
🟠Третья нормальная форма (3NF)
Таблица должна быть в 2NF. Удаление транзитивной зависимости: все неключевые атрибуты должны быть напрямую зависимы от первичного ключа, а не от других неключевых атрибутов.
🟠Бойс-Кодд нормальная форма (BCNF)
Усиление 3NF: каждая детерминанта должна быть кандидатом на ключ, что означает, что в любой нетривиальной функциональной зависимости X -> Y, X должно быть суперключом.
🟠Четвертая нормальная форма (4NF)
Таблица должна быть в BCNF. Устранение многозначных зависимостей: таблица не должна содержать многозначных зависимостей, когда один атрибут зависит от нескольких значений другого атрибута.
🟠Пятая нормальная форма (5NF)
Таблица должна быть в 4NF. Устранение соединительных зависимостей: данные должны быть разбиты так, чтобы каждая зависимость сохранялась.
🚩Примеры применения нормализации
🟠Первая нормальная форма
Если у вас есть таблица с повторяющимися группами, такими как несколько телефонных номеров для одного клиента, вы создаете отдельную таблицу для телефонов и связываете ее с таблицей клиентов.
🟠Вторая нормальная форма
Если у вас есть таблица заказов с колонками "номер заказа", "название товара" и "цена товара", вы можете создать отдельные таблицы для заказов и товаров, чтобы цена товара зависела только от товара, а не от комбинации заказа и товара.
🟠Третья нормальная форма
Если у вас есть таблица сотрудников с колонками "идентификатор сотрудника", "название отдела" и "имя начальника отдела", вы можете создать отдельные таблицы для сотрудников и отделов, чтобы имя начальника отдела зависело только от отдела, а не от сотрудника.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Нормализация баз данных - это процесс организации данных в базе данных для минимизации избыточности данных и обеспечения их целостности. Цель нормализации - структурировать таблицы таким образом, чтобы устранить аномалии обновления, вставки и удаления данных. Нормализация достигается путем разбиения больших таблиц на более мелкие, связанных между собой отношениями, что упрощает управление данными и делает их более логически связанными.
🚩Зачем нужна нормализация
🟠Устранение избыточности данных
Нормализация позволяет минимизировать дублирование данных, что экономит пространство и упрощает управление базой данных.
🟠Обеспечение целостности данных
Нормализация помогает поддерживать целостность данных, обеспечивая правильное и единообразное хранение данных.
🟠Упрощение структуры базы данных
Разделение данных на логические таблицы делает структуру базы данных более понятной и удобной для использования.
🟠Избежание аномалий данных
Нормализация предотвращает возникновение аномалий при обновлении, вставке и удалении данных.
🚩Основные формы нормализации
🟠Первая нормальная форма (1NF)
Удаление повторяющихся групп в таблице. Каждый столбец должен содержать только атомарные (неделимые) значения. Все записи в таблице должны быть уникальными.
🟠Вторая нормальная форма (2NF)
Таблица должна быть в 1NF. Удаление частичной функциональной зависимости: каждый неключевой атрибут должен быть полностью зависим от первичного ключа.
🟠Третья нормальная форма (3NF)
Таблица должна быть в 2NF. Удаление транзитивной зависимости: все неключевые атрибуты должны быть напрямую зависимы от первичного ключа, а не от других неключевых атрибутов.
🟠Бойс-Кодд нормальная форма (BCNF)
Усиление 3NF: каждая детерминанта должна быть кандидатом на ключ, что означает, что в любой нетривиальной функциональной зависимости X -> Y, X должно быть суперключом.
🟠Четвертая нормальная форма (4NF)
Таблица должна быть в BCNF. Устранение многозначных зависимостей: таблица не должна содержать многозначных зависимостей, когда один атрибут зависит от нескольких значений другого атрибута.
🟠Пятая нормальная форма (5NF)
Таблица должна быть в 4NF. Устранение соединительных зависимостей: данные должны быть разбиты так, чтобы каждая зависимость сохранялась.
🚩Примеры применения нормализации
🟠Первая нормальная форма
Если у вас есть таблица с повторяющимися группами, такими как несколько телефонных номеров для одного клиента, вы создаете отдельную таблицу для телефонов и связываете ее с таблицей клиентов.
🟠Вторая нормальная форма
Если у вас есть таблица заказов с колонками "номер заказа", "название товара" и "цена товара", вы можете создать отдельные таблицы для заказов и товаров, чтобы цена товара зависела только от товара, а не от комбинации заказа и товара.
🟠Третья нормальная форма
Если у вас есть таблица сотрудников с колонками "идентификатор сотрудника", "название отдела" и "имя начальника отдела", вы можете создать отдельные таблицы для сотрудников и отделов, чтобы имя начальника отдела зависело только от отдела, а не от сотрудника.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 В чём смысл инкапсуляции?
Один из основных принципов объектно-ориентированного программирования (ООП), наряду с наследованием и полиморфизмом. Смысл инкапсуляции заключается в объединении данных и методов, работающих с этими данными, в одном объекте, а также в ограничении доступа к этим данным из внешнего мира.
🚩Основные аспекты инкапсуляции
🟠Сокрытие данных
В инкапсуляции данные (свойства) объекта скрываются от внешнего доступа и защищаются от некорректных изменений. Это достигается путем использования модификаторов доступа (например, private, protected, public).
🟠Контролируемый доступ
Вместо прямого доступа к данным, предоставляются методы (геттеры и сеттеры) для чтения и изменения значений свойств. Это позволяет контролировать, каким образом данные могут быть изменены или получены.
🟠Защита целостности данных
Инкапсуляция помогает защитить внутреннее состояние объекта от некорректных или неожиданных изменений, обеспечивая целостность данных и уменьшая вероятность ошибок.
🚩Примеры инкапсуляции
На Java
public class Person {
private String name;
private int age;
// Конструктор
public Person(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
// Геттер для имени
public String getName() {
return name;
}
// Сеттер для имени
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
// Геттер для возраста
public int getAge() {
return age;
}
// Сеттер для возраста
public void setAge(int age) {
if (age > 0) {
this.age = age;
} else {
System.out.println("Возраст должен быть положительным числом.");
}
}
}
На Python
class Person:
def __init__(self, name, age):
self._name = name
self._age = age
# Геттер для имени
@property
def name(self):
return self._name
# Сеттер для имени
@name.setter
def name(self, name):
self._name = name
# Геттер для возраста
@property
def age(self):
return self._age
# Сеттер для возраста
@age.setter
def age(self, age):
if age > 0:
self._age = age
else:
print("Возраст должен быть положительным числом.")
# Пример использования
person = Person("John", 30)
print(person.name) # John
person.age = -5 # Возраст должен быть положительным числом.
print(person.age) # 30
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Один из основных принципов объектно-ориентированного программирования (ООП), наряду с наследованием и полиморфизмом. Смысл инкапсуляции заключается в объединении данных и методов, работающих с этими данными, в одном объекте, а также в ограничении доступа к этим данным из внешнего мира.
🚩Основные аспекты инкапсуляции
🟠Сокрытие данных
В инкапсуляции данные (свойства) объекта скрываются от внешнего доступа и защищаются от некорректных изменений. Это достигается путем использования модификаторов доступа (например, private, protected, public).
🟠Контролируемый доступ
Вместо прямого доступа к данным, предоставляются методы (геттеры и сеттеры) для чтения и изменения значений свойств. Это позволяет контролировать, каким образом данные могут быть изменены или получены.
🟠Защита целостности данных
Инкапсуляция помогает защитить внутреннее состояние объекта от некорректных или неожиданных изменений, обеспечивая целостность данных и уменьшая вероятность ошибок.
🚩Примеры инкапсуляции
На Java
public class Person {
private String name;
private int age;
// Конструктор
public Person(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
// Геттер для имени
public String getName() {
return name;
}
// Сеттер для имени
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
// Геттер для возраста
public int getAge() {
return age;
}
// Сеттер для возраста
public void setAge(int age) {
if (age > 0) {
this.age = age;
} else {
System.out.println("Возраст должен быть положительным числом.");
}
}
}
На Python
class Person:
def __init__(self, name, age):
self._name = name
self._age = age
# Геттер для имени
@property
def name(self):
return self._name
# Сеттер для имени
@name.setter
def name(self, name):
self._name = name
# Геттер для возраста
@property
def age(self):
return self._age
# Сеттер для возраста
@age.setter
def age(self, age):
if age > 0:
self._age = age
else:
print("Возраст должен быть положительным числом.")
# Пример использования
person = Person("John", 30)
print(person.name) # John
person.age = -5 # Возраст должен быть положительным числом.
print(person.age) # 30
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 В чем разница между Scrum и Kanban ?
Это два популярных метода управления проектами и процессами, используемых в Agile-разработке. Оба они помогают командам улучшать производительность и управление работой, но имеют различные подходы и принципы. Вот основные различия между Scrum и Kanban:
🚩Scrum
🟠Структура
Фиксированные спринты: Работа делится на временные интервалы, называемые спринтами, обычно длительностью 2-4 недели.
Роли: В Scrum определены конкретные роли, такие как Scrum-мастер, Product Owner и команда разработки.
🟠Процессы и церемонии
Планирование спринта: Каждому спринту предшествует планирование, где команда определяет, какие задачи будут выполнены.
Ежедневные Scrum-встречи: Короткие ежедневные встречи (Stand-ups) для обсуждения прогресса, препятствий и планов на день.
Ретроспектива спринта: В конце каждого спринта команда анализирует, что прошло хорошо, что можно улучшить, и как это сделать.
🟠Артефакты
Product Backlog: Список всех задач и требований для продукта.
Sprint Backlog: Список задач, выбранных для выполнения в текущем спринте.
Burn-down Chart: График, показывающий оставшееся количество работы в спринте.
🟠Изменения в ходе спринта
Изменения в задачах не допускаются после начала спринта. Все задачи должны быть зафиксированы до начала спринта.
🚩Kanban
🟠Структура
Непрерывный поток работы: Kanban не имеет фиксированных временных интервалов или спринтов. Работа выполняется непрерывно.
Роли: В Kanban нет строгих определений ролей. Команда может включать любые роли по мере необходимости.
🟠Процессы и церемонии
Визуализация работы: Kanban использует доску с колонками для визуализации рабочего процесса (например, "To Do", "In Progress", "Done").
Лимиты на количество задач в работе (WIP): Ограничивает количество задач, которые могут находиться в определенных колонках одновременно, чтобы предотвратить перегрузку и улучшить поток работы.
🟠Артефакты
Kanban-доска: Основной инструмент для визуализации работы и контроля за её состоянием.
Карточки задач: Представляют отдельные задачи на Kanban-доске.
🟠Изменения в ходе работы
Изменения допускаются в любой момент времени. Задачи могут добавляться, изменяться и удаляться по мере необходимости.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Это два популярных метода управления проектами и процессами, используемых в Agile-разработке. Оба они помогают командам улучшать производительность и управление работой, но имеют различные подходы и принципы. Вот основные различия между Scrum и Kanban:
🚩Scrum
🟠Структура
Фиксированные спринты: Работа делится на временные интервалы, называемые спринтами, обычно длительностью 2-4 недели.
Роли: В Scrum определены конкретные роли, такие как Scrum-мастер, Product Owner и команда разработки.
🟠Процессы и церемонии
Планирование спринта: Каждому спринту предшествует планирование, где команда определяет, какие задачи будут выполнены.
Ежедневные Scrum-встречи: Короткие ежедневные встречи (Stand-ups) для обсуждения прогресса, препятствий и планов на день.
Ретроспектива спринта: В конце каждого спринта команда анализирует, что прошло хорошо, что можно улучшить, и как это сделать.
🟠Артефакты
Product Backlog: Список всех задач и требований для продукта.
Sprint Backlog: Список задач, выбранных для выполнения в текущем спринте.
Burn-down Chart: График, показывающий оставшееся количество работы в спринте.
🟠Изменения в ходе спринта
Изменения в задачах не допускаются после начала спринта. Все задачи должны быть зафиксированы до начала спринта.
🚩Kanban
🟠Структура
Непрерывный поток работы: Kanban не имеет фиксированных временных интервалов или спринтов. Работа выполняется непрерывно.
Роли: В Kanban нет строгих определений ролей. Команда может включать любые роли по мере необходимости.
🟠Процессы и церемонии
Визуализация работы: Kanban использует доску с колонками для визуализации рабочего процесса (например, "To Do", "In Progress", "Done").
Лимиты на количество задач в работе (WIP): Ограничивает количество задач, которые могут находиться в определенных колонках одновременно, чтобы предотвратить перегрузку и улучшить поток работы.
🟠Артефакты
Kanban-доска: Основной инструмент для визуализации работы и контроля за её состоянием.
Карточки задач: Представляют отдельные задачи на Kanban-доске.
🟠Изменения в ходе работы
Изменения допускаются в любой момент времени. Задачи могут добавляться, изменяться и удаляться по мере необходимости.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Какие знаешь принципы ООП?
Объектно-ориентированное программирование (ООП) базируется на нескольких ключевых принципах, которые помогают создавать гибкие, понятные и легко поддерживаемые программы.
🟠Абстракция (Abstraction)
Абстракция заключается в выделении значимых характеристик объекта и игнорировании незначимых. Это позволяет создавать упрощенные модели реальных объектов.
🟠Инкапсуляция (Encapsulation)
Инкапсуляция скрывает внутренние детали объекта и позволяет взаимодействовать с объектом только через определенные методы. Это защищает данные от некорректного использования и облегчает изменение и поддержку кода.
🟠Наследование (Inheritance)
Наследование позволяет создавать новые классы на основе существующих. Новый класс (наследник) получает все свойства и методы родительского класса и может добавлять новые или изменять существующие.
🟠Полиморфизм (Polymorphism)
Полиморфизм позволяет объектам разных классов обрабатывать запросы одинаковым образом. Это достигается через переопределение методов в наследуемых классах и интерфейсы.
🟠Композиция (Composition)
Композиция предполагает создание объектов других классов внутри данного класса. Это позволяет использовать функциональность существующих классов, не создавая зависимостей через наследование.
🟠Агрегация (Aggregation)
Агрегация - это специальный вид композиции, который позволяет одному объекту быть частью другого с возможностью существования вне этого объекта. Агрегация описывает "имеет" отношения.
🚩Важность принципов ООП
🟠Упрощение разработки
Принципы ООП позволяют создавать более понятный и структурированный код.
🟠Повторное использование кода
Наследование и полиморфизм способствуют использованию уже написанных классов в новых контекстах.
🟠Поддерживаемость кода
Инкапсуляция и абстракция делают код легче в сопровождении и модификации.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Объектно-ориентированное программирование (ООП) базируется на нескольких ключевых принципах, которые помогают создавать гибкие, понятные и легко поддерживаемые программы.
🟠Абстракция (Abstraction)
Абстракция заключается в выделении значимых характеристик объекта и игнорировании незначимых. Это позволяет создавать упрощенные модели реальных объектов.
🟠Инкапсуляция (Encapsulation)
Инкапсуляция скрывает внутренние детали объекта и позволяет взаимодействовать с объектом только через определенные методы. Это защищает данные от некорректного использования и облегчает изменение и поддержку кода.
🟠Наследование (Inheritance)
Наследование позволяет создавать новые классы на основе существующих. Новый класс (наследник) получает все свойства и методы родительского класса и может добавлять новые или изменять существующие.
🟠Полиморфизм (Polymorphism)
Полиморфизм позволяет объектам разных классов обрабатывать запросы одинаковым образом. Это достигается через переопределение методов в наследуемых классах и интерфейсы.
🟠Композиция (Composition)
Композиция предполагает создание объектов других классов внутри данного класса. Это позволяет использовать функциональность существующих классов, не создавая зависимостей через наследование.
🟠Агрегация (Aggregation)
Агрегация - это специальный вид композиции, который позволяет одному объекту быть частью другого с возможностью существования вне этого объекта. Агрегация описывает "имеет" отношения.
🚩Важность принципов ООП
🟠Упрощение разработки
Принципы ООП позволяют создавать более понятный и структурированный код.
🟠Повторное использование кода
Наследование и полиморфизм способствуют использованию уже написанных классов в новых контекстах.
🟠Поддерживаемость кода
Инкапсуляция и абстракция делают код легче в сопровождении и модификации.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Примеры систем CP, AP и CA?
В контексте CAP-теоремы(Consistency, Availability, Partition Tolerance) системы обычно делят на три группы: CP (Consistency + Partition Tolerance), AP (Availability + Partition Tolerance) и CA (Consistency + Availability).
🚩CP-системы (Consistency + Partition Tolerance)
Системы, которые обеспечивают согласованность данных и устойчивость к разделению сети, но могут временно отказаться от доступности при возникновении сетевых сбоев. Такие системы при сетевом разделении блокируют часть данных или операций, чтобы сохранить согласованное состояние.
🟠HBase и MongoDB в режиме CP
Оба эти хранилища данных поддерживают согласованность при сетевых сбоях, но могут ограничивать доступность данных, блокируя операции до восстановления связи.
🟠Zookeeper
Система координации распределённых приложений, обеспечивающая согласованность, но жертвующая доступностью в случае сетевых проблем. Она часто используется для управления конфигурацией и синхронизацией данных.
🚩AP-системы (Availability + Partition Tolerance)
Системы, которые фокусируются на доступности и устойчивости к разделению сети, но допускают временную неидеальную согласованность данных (например, данные могут быть не сразу синхронизированы между репликами).
🟠Cassandra
Эта система обеспечивает доступность и устойчивость к разделению сети, но может допускать задержки в синхронизации данных между узлами.
🟠DynamoDB (режим AP)
Поддерживает доступность и устойчивость к разделению сети, за счёт возможного отклонения в согласованности. DynamoDB был разработан Amazon для обеспечения высокой доступности даже в условиях сбоя сети.
🟠Riak
Распределённое хранилище, оптимизированное для доступности и устойчивости к разделениям сети. Оно допускает временные рассогласования данных, которые разрешаются позже.
🚩CA-системы (Consistency + Availability)
Системы, обеспечивающие согласованность и доступность данных, но не гарантирующие устойчивости к разделению сети. В реальных распределённых системах подобный подход встречается редко, так как любая сеть может столкнуться с разделением, что нарушит работу.
🟠Реляционные базы данных на одном сервере
Например, PostgreSQL или MySQL в традиционной конфигурации, работающей на одном сервере без распределения данных. Они поддерживают согласованность и доступность, так как нет сетевого разделения.
🟠Системы кэширования в локальной сети
Такие системы, как Redis, при отсутствии распределённой конфигурации и работе в пределах одного узла, могут обеспечить согласованность и доступность.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
В контексте CAP-теоремы(Consistency, Availability, Partition Tolerance) системы обычно делят на три группы: CP (Consistency + Partition Tolerance), AP (Availability + Partition Tolerance) и CA (Consistency + Availability).
🚩CP-системы (Consistency + Partition Tolerance)
Системы, которые обеспечивают согласованность данных и устойчивость к разделению сети, но могут временно отказаться от доступности при возникновении сетевых сбоев. Такие системы при сетевом разделении блокируют часть данных или операций, чтобы сохранить согласованное состояние.
🟠HBase и MongoDB в режиме CP
Оба эти хранилища данных поддерживают согласованность при сетевых сбоях, но могут ограничивать доступность данных, блокируя операции до восстановления связи.
🟠Zookeeper
Система координации распределённых приложений, обеспечивающая согласованность, но жертвующая доступностью в случае сетевых проблем. Она часто используется для управления конфигурацией и синхронизацией данных.
🚩AP-системы (Availability + Partition Tolerance)
Системы, которые фокусируются на доступности и устойчивости к разделению сети, но допускают временную неидеальную согласованность данных (например, данные могут быть не сразу синхронизированы между репликами).
🟠Cassandra
Эта система обеспечивает доступность и устойчивость к разделению сети, но может допускать задержки в синхронизации данных между узлами.
🟠DynamoDB (режим AP)
Поддерживает доступность и устойчивость к разделению сети, за счёт возможного отклонения в согласованности. DynamoDB был разработан Amazon для обеспечения высокой доступности даже в условиях сбоя сети.
🟠Riak
Распределённое хранилище, оптимизированное для доступности и устойчивости к разделениям сети. Оно допускает временные рассогласования данных, которые разрешаются позже.
🚩CA-системы (Consistency + Availability)
Системы, обеспечивающие согласованность и доступность данных, но не гарантирующие устойчивости к разделению сети. В реальных распределённых системах подобный подход встречается редко, так как любая сеть может столкнуться с разделением, что нарушит работу.
🟠Реляционные базы данных на одном сервере
Например, PostgreSQL или MySQL в традиционной конфигурации, работающей на одном сервере без распределения данных. Они поддерживают согласованность и доступность, так как нет сетевого разделения.
🟠Системы кэширования в локальной сети
Такие системы, как Redis, при отсутствии распределённой конфигурации и работе в пределах одного узла, могут обеспечить согласованность и доступность.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Как можно заблокировать конкретные поля в Postgres?
В PostgreSQL можно использовать различные методы для блокировки конкретных полей или строк таблицы, чтобы предотвратить их изменение или обеспечить управление конкурентным доступом к данным. Наиболее распространенные способы включают использование транзакционных блокировок и политик доступа.
🟠Использование блокировок уровня строки (Row-Level Locks)
PostgreSQL поддерживает блокировки уровня строки с помощью команд SELECT FOR UPDATE и SELECT FOR SHARE. Эти команды позволяют заблокировать конкретные строки для изменения другими транзакциями, пока текущая транзакция не завершится.SELECT FOR UPDATE:
BEGIN; -- Начало транзакции
-- Выбираем и блокируем строки для обновления
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1 FOR UPDATE;
-- Выполняем необходимые операции
UPDATE my_table SET field = 'new_value' WHERE id = 1;
COMMIT; -- Завершение транзакции
SELECT FOR SHARE:
BEGIN; -- Начало транзакции
-- Выбираем и блокируем строки для чтения
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1 FOR SHARE;
-- Выполняем необходимые операции
-- Изменение данных будет заблокировано для других транзакций
-- Однако, можно выполнять SELECT
COMMIT; -- Завершение транзакции
🟠Использование политик доступа (Row-Level Security Policies)
Политики безопасности на уровне строк позволяют определить, кто и при каких условиях может видеть или изменять данные в таблице. Это обеспечивается с помощью функций и политик безопасности.
-- Включаем безопасность на уровне строк для таблицы
ALTER TABLE my_table ENABLE ROW LEVEL SECURITY;
-- Создаем роль, которая будет иметь доступ
CREATE ROLE limited_role;
-- Создаем политику, которая позволяет только чтение данных
CREATE POLICY read_only_policy ON my_table
FOR SELECT
USING (true); -- Условие для выполнения SELECT
-- Применяем политику для роли limited_role
GRANT SELECT ON my_table TO limited_role;
🟠Использование триггеров (Triggers)
Триггеры позволяют автоматически выполнять определенные действия перед или после операции INSERT, UPDATE, DELETE. Можно создать триггер, который будет блокировать изменение конкретных полей.
CREATE OR REPLACE FUNCTION prevent_update()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
IF NEW.field IS DISTINCT FROM OLD.field THEN
RAISE EXCEPTION 'Field "field" cannot be updated';
END IF;
RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
-- Применяем триггер к таблице
CREATE TRIGGER prevent_update_trigger
BEFORE UPDATE ON my_table
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION prevent_update();
🟠Ограничения на уровне столбца (Column-Level Constraints)
Ограничения на уровне столбца могут использоваться для ограничения возможных значений или для создания выражений, которые должны быть выполнены для выполнения изменения.
ALTER TABLE my_table
ADD CONSTRAINT field_check CHECK (field IS NOT NULL);
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
В PostgreSQL можно использовать различные методы для блокировки конкретных полей или строк таблицы, чтобы предотвратить их изменение или обеспечить управление конкурентным доступом к данным. Наиболее распространенные способы включают использование транзакционных блокировок и политик доступа.
🟠Использование блокировок уровня строки (Row-Level Locks)
PostgreSQL поддерживает блокировки уровня строки с помощью команд SELECT FOR UPDATE и SELECT FOR SHARE. Эти команды позволяют заблокировать конкретные строки для изменения другими транзакциями, пока текущая транзакция не завершится.SELECT FOR UPDATE:
BEGIN; -- Начало транзакции
-- Выбираем и блокируем строки для обновления
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1 FOR UPDATE;
-- Выполняем необходимые операции
UPDATE my_table SET field = 'new_value' WHERE id = 1;
COMMIT; -- Завершение транзакции
SELECT FOR SHARE:
BEGIN; -- Начало транзакции
-- Выбираем и блокируем строки для чтения
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1 FOR SHARE;
-- Выполняем необходимые операции
-- Изменение данных будет заблокировано для других транзакций
-- Однако, можно выполнять SELECT
COMMIT; -- Завершение транзакции
🟠Использование политик доступа (Row-Level Security Policies)
Политики безопасности на уровне строк позволяют определить, кто и при каких условиях может видеть или изменять данные в таблице. Это обеспечивается с помощью функций и политик безопасности.
-- Включаем безопасность на уровне строк для таблицы
ALTER TABLE my_table ENABLE ROW LEVEL SECURITY;
-- Создаем роль, которая будет иметь доступ
CREATE ROLE limited_role;
-- Создаем политику, которая позволяет только чтение данных
CREATE POLICY read_only_policy ON my_table
FOR SELECT
USING (true); -- Условие для выполнения SELECT
-- Применяем политику для роли limited_role
GRANT SELECT ON my_table TO limited_role;
🟠Использование триггеров (Triggers)
Триггеры позволяют автоматически выполнять определенные действия перед или после операции INSERT, UPDATE, DELETE. Можно создать триггер, который будет блокировать изменение конкретных полей.
CREATE OR REPLACE FUNCTION prevent_update()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
IF NEW.field IS DISTINCT FROM OLD.field THEN
RAISE EXCEPTION 'Field "field" cannot be updated';
END IF;
RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
-- Применяем триггер к таблице
CREATE TRIGGER prevent_update_trigger
BEFORE UPDATE ON my_table
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION prevent_update();
🟠Ограничения на уровне столбца (Column-Level Constraints)
Ограничения на уровне столбца могут использоваться для ограничения возможных значений или для создания выражений, которые должны быть выполнены для выполнения изменения.
ALTER TABLE my_table
ADD CONSTRAINT field_check CHECK (field IS NOT NULL);
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Для чего можно использовать celery?
Celery поддерживает различные брокеры сообщений, включая RabbitMQ и Redis, для управления очередями задач.
🚩Основные возможности
🟠Асинхронное выполнение задач
Позволяет запускать длительные операции в фоновом режиме, освобождая основной поток выполнения приложения для других задач.
🟠Планирование задач
Поддержка периодических и плановых заданий, что позволяет автоматизировать повторяющиеся процессы.
🟠Управление распределёнными системами
Способен управлять задачами в распределенной системе, используя несколько рабочих узлов (workers) для параллельного выполнения задач.
🟠Масштабируемость
Легко масштабируется, добавляя больше рабочих узлов для увеличения производительности.
🚩Основные задачи
🟠Фоновые задачи
Отправка электронной почты: Асинхронная отправка писем для улучшения производительности веб-приложений.
Обработка данных: Включает такие задачи, как анализ данных, обработка изображений или видео, преобразование форматов и другие ресурсоемкие операции.
Взаимодействие с API: Выполнение запросов к внешним API, которое может быть долгим или неэффективным при синхронном выполнении.
🟠Периодические задачи
Обновление данных: Регулярное обновление кэшей, индексов поиска или других данных в базе данных.
Мониторинг и сбор метрик: Периодический сбор и обработка метрик для мониторинга состояния системы.
Очистка данных: Периодическая очистка устаревших или временных данных из базы данных.
🟠Уведомления и оповещения
Уведомления в реальном времени: Отправка уведомлений пользователям через различные каналы (email, SMS, push-уведомления).
Событийное оповещение: Реагирование на события и триггеры, такие как изменения в базе данных или действия пользователя.
🟠Работа с большими данными и машинным обучением
Параллельная обработка данных: Выполнение параллельных вычислений для обработки больших объемов данных.
Машинное обучение: Асинхронное обучение моделей и выполнение предсказаний на больших наборах данных.
🟠Веб-скрейпинг и интеграция данных
Веб-скрейпинг: Асинхронный сбор данных с веб-сайтов для агрегации или анализа.
Интеграция данных: Асинхронная интеграция данных из различных источников и API.
🚩Примеры использования
🟠Веб-приложения
Улучшение производительности веб-приложений за счет выполнения долгих операций в фоне.
🟠Электронная коммерция
Обработка заказов, обновление статусов заказов и управление инвентарем в фоновом режиме.
🟠Социальные сети
Обработка пользовательских данных, отправка уведомлений и обновление лент новостей.
🟠Научные исследования
Выполнение сложных вычислений и обработка больших объемов данных в распределенной среде.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Celery поддерживает различные брокеры сообщений, включая RabbitMQ и Redis, для управления очередями задач.
🚩Основные возможности
🟠Асинхронное выполнение задач
Позволяет запускать длительные операции в фоновом режиме, освобождая основной поток выполнения приложения для других задач.
🟠Планирование задач
Поддержка периодических и плановых заданий, что позволяет автоматизировать повторяющиеся процессы.
🟠Управление распределёнными системами
Способен управлять задачами в распределенной системе, используя несколько рабочих узлов (workers) для параллельного выполнения задач.
🟠Масштабируемость
Легко масштабируется, добавляя больше рабочих узлов для увеличения производительности.
🚩Основные задачи
🟠Фоновые задачи
Отправка электронной почты: Асинхронная отправка писем для улучшения производительности веб-приложений.
Обработка данных: Включает такие задачи, как анализ данных, обработка изображений или видео, преобразование форматов и другие ресурсоемкие операции.
Взаимодействие с API: Выполнение запросов к внешним API, которое может быть долгим или неэффективным при синхронном выполнении.
🟠Периодические задачи
Обновление данных: Регулярное обновление кэшей, индексов поиска или других данных в базе данных.
Мониторинг и сбор метрик: Периодический сбор и обработка метрик для мониторинга состояния системы.
Очистка данных: Периодическая очистка устаревших или временных данных из базы данных.
🟠Уведомления и оповещения
Уведомления в реальном времени: Отправка уведомлений пользователям через различные каналы (email, SMS, push-уведомления).
Событийное оповещение: Реагирование на события и триггеры, такие как изменения в базе данных или действия пользователя.
🟠Работа с большими данными и машинным обучением
Параллельная обработка данных: Выполнение параллельных вычислений для обработки больших объемов данных.
Машинное обучение: Асинхронное обучение моделей и выполнение предсказаний на больших наборах данных.
🟠Веб-скрейпинг и интеграция данных
Веб-скрейпинг: Асинхронный сбор данных с веб-сайтов для агрегации или анализа.
Интеграция данных: Асинхронная интеграция данных из различных источников и API.
🚩Примеры использования
🟠Веб-приложения
Улучшение производительности веб-приложений за счет выполнения долгих операций в фоне.
🟠Электронная коммерция
Обработка заказов, обновление статусов заказов и управление инвентарем в фоновом режиме.
🟠Социальные сети
Обработка пользовательских данных, отправка уведомлений и обновление лент новостей.
🟠Научные исследования
Выполнение сложных вычислений и обработка больших объемов данных в распределенной среде.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Что такое JSON?
Это легкий формат обмена данными, который легко читается и пишется человеком, а также легко парсится и генерируется компьютером. Он используется для представления структурированных данных в текстовом формате и основан на подмножестве языка программирования JavaScript, но независим от него. JSON часто используется для передачи данных между сервером и веб-приложением в формате, который легко обрабатывается.
🚩Основные характеристики
🟠Простота
JSON имеет простой и понятный синтаксис, состоящий из двух основных структур: коллекций пар "ключ-значение" (объектов) и упорядоченных списков значений (массивов). Это делает его легким для понимания и работы как для людей, так и для машин.
🟠Легковесность
В отличие от более сложных форматов, таких как XML, JSON занимает меньше места благодаря лаконичному синтаксису, что делает его идеальным для передачи данных по сети, особенно в веб-приложениях.
🟠Язык-независимость
Хотя JSON основан на синтаксисе JavaScript, он поддерживается практически всеми языками программирования. В большинстве современных языков существуют библиотеки для парсинга и генерации JSON, что облегчает его интеграцию в различные системы.
🟠Читаемость человеком
JSON форматы легко читаются человеком благодаря своей структурированности и использованию простой текстовой нотации.
🚩Структура
🟠Объекты
Представляют собой коллекции пар "ключ-значение", заключенные в фигурные скобки {}. Ключи являются строками, а значения могут быть любыми допустимыми типами данных JSON (строки, числа, массивы, объекты, логические значения, null).
{
"name": "John",
"age": 30,
"isStudent": false,
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "Anytown"
},
"courses": ["Math", "Science", "History"]
}
🟠Массивы
Представляют собой упорядоченные списки значений, заключенные в квадратные скобки []. Значения могут быть любого типа данных JSON.
["apple", "banana", "cherry"]
🟠Примитивные типы данных
Включают строки, числа, логические значения (true или false), и null.
{
"stringExample": "Hello, World!",
"numberExample": 42,
"booleanExample": true,
"nullExample": null
}
🚩Использование JSON
🟠Передача данных между клиентом и сервером
JSON широко используется в веб-разработке для обмена данными между клиентскими приложениями и сервером через HTTP-запросы, обычно с использованием методов GET или POST.
🟠Конфигурационные файлы
JSON используется для хранения конфигурационных настроек в различных приложениях, поскольку его структура легко читаема и редактируема.
🟠Хранение данных
В некоторых базах данных, таких как MongoDB, JSON используется как формат для хранения документов.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Это легкий формат обмена данными, который легко читается и пишется человеком, а также легко парсится и генерируется компьютером. Он используется для представления структурированных данных в текстовом формате и основан на подмножестве языка программирования JavaScript, но независим от него. JSON часто используется для передачи данных между сервером и веб-приложением в формате, который легко обрабатывается.
🚩Основные характеристики
🟠Простота
JSON имеет простой и понятный синтаксис, состоящий из двух основных структур: коллекций пар "ключ-значение" (объектов) и упорядоченных списков значений (массивов). Это делает его легким для понимания и работы как для людей, так и для машин.
🟠Легковесность
В отличие от более сложных форматов, таких как XML, JSON занимает меньше места благодаря лаконичному синтаксису, что делает его идеальным для передачи данных по сети, особенно в веб-приложениях.
🟠Язык-независимость
Хотя JSON основан на синтаксисе JavaScript, он поддерживается практически всеми языками программирования. В большинстве современных языков существуют библиотеки для парсинга и генерации JSON, что облегчает его интеграцию в различные системы.
🟠Читаемость человеком
JSON форматы легко читаются человеком благодаря своей структурированности и использованию простой текстовой нотации.
🚩Структура
🟠Объекты
Представляют собой коллекции пар "ключ-значение", заключенные в фигурные скобки {}. Ключи являются строками, а значения могут быть любыми допустимыми типами данных JSON (строки, числа, массивы, объекты, логические значения, null).
{
"name": "John",
"age": 30,
"isStudent": false,
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "Anytown"
},
"courses": ["Math", "Science", "History"]
}
🟠Массивы
Представляют собой упорядоченные списки значений, заключенные в квадратные скобки []. Значения могут быть любого типа данных JSON.
["apple", "banana", "cherry"]
🟠Примитивные типы данных
Включают строки, числа, логические значения (true или false), и null.
{
"stringExample": "Hello, World!",
"numberExample": 42,
"booleanExample": true,
"nullExample": null
}
🚩Использование JSON
🟠Передача данных между клиентом и сервером
JSON широко используется в веб-разработке для обмена данными между клиентскими приложениями и сервером через HTTP-запросы, обычно с использованием методов GET или POST.
🟠Конфигурационные файлы
JSON используется для хранения конфигурационных настроек в различных приложениях, поскольку его структура легко читаема и редактируема.
🟠Хранение данных
В некоторых базах данных, таких как MongoDB, JSON используется как формат для хранения документов.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Проблемы с сине-зелёным деплоем при изменении БД
Предполагает, что одновременно существуют две версии приложения: старая (синяя) и новая (зелёная). База данных при этом используется общая. Во время переключения трафика от синей версии к зелёной возникают потенциальные сложности, связанные с изменением структуры данных или логики работы с ними.
🚩Проблемы
🟠Совместимость схемы данных
Если новая версия приложения требует изменений в структуре базы данных (например, добавление колонок, изменение типов данных или удаление полей), старая версия приложения может стать несовместимой с новой схемой.
🟠Изменения данных на уровне логики
Если новая версия изменяет способ обработки или хранения данных, это может вызвать проблемы при переключении трафика обратно на старую версию (например, в случае отката).
🟠Миграции данных
Выполнение миграции данных может занять время и потребовать блокировки таблиц, что может привести к снижению производительности или временному недоступности приложения.
🟠Сложность отката
Если переключение на новую версию произошло, но затем потребовался откат, структура или данные, изменённые новой версией, могут быть несовместимы со старой версией.
🟠Производительность и нагрузка
Изменения в индексации или структуре таблиц могут привести к временной деградации производительности базы данных, что затронет обе версии приложения.
🟠Состояние транзакций
Если новая версия меняет логику транзакций или порядок операций над данными, это может вызвать несогласованность в данных при выполнении параллельных операций обеими версиями.
🚩Подходы для минимизации проблем
🟠Мягкие изменения схемы
Сначала добавить новые поля или таблицы, не удаляя старые. Убедиться, что новая версия поддерживает как старую, так и новую схему. Удалить устаревшие элементы только после полного перехода.
🟠Двусторонняя совместимость
Обеспечить, чтобы новая версия приложения могла работать со старой схемой, а старая версия — с новой (на ограниченное время).
🟠Тестирование миграций
Тщательно тестировать миграции на копии данных в условиях, максимально близких к боевым.
🟠Пошаговые изменения
Сначала внести изменения в базу данных, совместимые с обеими версиями. Затем задеплоить новую версию. Удалить устаревшие элементы только после убедительности в стабильности.
🟠Фичи-флаги
Использовать фичи-флаги, чтобы включать или отключать новую функциональность, связанной с изменениями в БД, без полной смены версии.
🟠Резервное копирование и мониторинг
Выполнять резервное копирование базы данных перед началом миграции. Использовать мониторинг для раннего обнаружения проблем с производительностью или данными.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Предполагает, что одновременно существуют две версии приложения: старая (синяя) и новая (зелёная). База данных при этом используется общая. Во время переключения трафика от синей версии к зелёной возникают потенциальные сложности, связанные с изменением структуры данных или логики работы с ними.
🚩Проблемы
🟠Совместимость схемы данных
Если новая версия приложения требует изменений в структуре базы данных (например, добавление колонок, изменение типов данных или удаление полей), старая версия приложения может стать несовместимой с новой схемой.
🟠Изменения данных на уровне логики
Если новая версия изменяет способ обработки или хранения данных, это может вызвать проблемы при переключении трафика обратно на старую версию (например, в случае отката).
🟠Миграции данных
Выполнение миграции данных может занять время и потребовать блокировки таблиц, что может привести к снижению производительности или временному недоступности приложения.
🟠Сложность отката
Если переключение на новую версию произошло, но затем потребовался откат, структура или данные, изменённые новой версией, могут быть несовместимы со старой версией.
🟠Производительность и нагрузка
Изменения в индексации или структуре таблиц могут привести к временной деградации производительности базы данных, что затронет обе версии приложения.
🟠Состояние транзакций
Если новая версия меняет логику транзакций или порядок операций над данными, это может вызвать несогласованность в данных при выполнении параллельных операций обеими версиями.
🚩Подходы для минимизации проблем
🟠Мягкие изменения схемы
Сначала добавить новые поля или таблицы, не удаляя старые. Убедиться, что новая версия поддерживает как старую, так и новую схему. Удалить устаревшие элементы только после полного перехода.
🟠Двусторонняя совместимость
Обеспечить, чтобы новая версия приложения могла работать со старой схемой, а старая версия — с новой (на ограниченное время).
🟠Тестирование миграций
Тщательно тестировать миграции на копии данных в условиях, максимально близких к боевым.
🟠Пошаговые изменения
Сначала внести изменения в базу данных, совместимые с обеими версиями. Затем задеплоить новую версию. Удалить устаревшие элементы только после убедительности в стабильности.
🟠Фичи-флаги
Использовать фичи-флаги, чтобы включать или отключать новую функциональность, связанной с изменениями в БД, без полной смены версии.
🟠Резервное копирование и мониторинг
Выполнять резервное копирование базы данных перед началом миграции. Использовать мониторинг для раннего обнаружения проблем с производительностью или данными.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Что такое шардирование?
Это метод горизонтального разбиения базы данных на более мелкие, более управляемые сегменты, называемые шардов (shards). Каждый шард является независимой базой данных, содержащей подмножество всех данных. Шардирование используется для повышения производительности и масштабируемости базы данных, особенно при работе с большими объемами данных и высокими нагрузками.
🚩Аспекты
🟠Горизонтальное разбиение
Шардирование распределяет строки таблицы по нескольким базам данных, а не делит таблицы на части. Это позволяет уменьшить нагрузку на одну базу данных и распределить её между несколькими серверами.
🟠Независимость шардов
Каждый шард является автономной базой данных и может находиться на отдельном сервере. Это позволяет шардированным системам эффективно масштабироваться, добавляя новые сервера для хранения и обработки данных.
🟠Ключ шардирования
Ключ шардирования (shard key) используется для определения, в каком шарде будут храниться данные. Выбор правильного ключа шардирования имеет решающее значение для равномерного распределения данных и нагрузки.
🚩Плюсы
➕Масштабируемость
Шардирование позволяет горизонтально масштабировать базу данных, добавляя новые шардовые серверы по мере роста объема данных и нагрузки.
➕Повышение производительности
Распределение данных между несколькими серверами уменьшает нагрузку на каждый сервер, что может улучшить производительность запросов и операций записи.
➕Устойчивость и отказоустойчивость
Шардирование может повысить устойчивость системы к отказам, так как сбой одного шарда не влияет на доступность остальных.
➕Улучшенное управление
Меньшие по объему базы данных (шарды) легче управлять, бэкапить и восстанавливать по сравнению с одной большой базой данных.
🚩Минусы
➖Сложность управления
Настройка и управление шардированной базой данных сложнее, чем управление одной большой базой данных. Это требует дополнительного усилия для настройки и мониторинга.
➖Распределенные транзакции
Транзакции, охватывающие несколько шардов, становятся сложнее и могут требовать использования распределенных транзакционных механизмов, что может негативно сказаться на производительности.
➖Сложность запросов
Некоторые запросы, особенно те, которые требуют объединения данных из разных шардов, становятся сложнее и могут требовать дополнительной логики на уровне приложения.
➖Неравномерное распределение данных
Неправильный выбор ключа шардирования может привести к неравномерному распределению данных, где одни шарды перегружены, а другие остаются недозагруженными.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Это метод горизонтального разбиения базы данных на более мелкие, более управляемые сегменты, называемые шардов (shards). Каждый шард является независимой базой данных, содержащей подмножество всех данных. Шардирование используется для повышения производительности и масштабируемости базы данных, особенно при работе с большими объемами данных и высокими нагрузками.
🚩Аспекты
🟠Горизонтальное разбиение
Шардирование распределяет строки таблицы по нескольким базам данных, а не делит таблицы на части. Это позволяет уменьшить нагрузку на одну базу данных и распределить её между несколькими серверами.
🟠Независимость шардов
Каждый шард является автономной базой данных и может находиться на отдельном сервере. Это позволяет шардированным системам эффективно масштабироваться, добавляя новые сервера для хранения и обработки данных.
🟠Ключ шардирования
Ключ шардирования (shard key) используется для определения, в каком шарде будут храниться данные. Выбор правильного ключа шардирования имеет решающее значение для равномерного распределения данных и нагрузки.
🚩Плюсы
➕Масштабируемость
Шардирование позволяет горизонтально масштабировать базу данных, добавляя новые шардовые серверы по мере роста объема данных и нагрузки.
➕Повышение производительности
Распределение данных между несколькими серверами уменьшает нагрузку на каждый сервер, что может улучшить производительность запросов и операций записи.
➕Устойчивость и отказоустойчивость
Шардирование может повысить устойчивость системы к отказам, так как сбой одного шарда не влияет на доступность остальных.
➕Улучшенное управление
Меньшие по объему базы данных (шарды) легче управлять, бэкапить и восстанавливать по сравнению с одной большой базой данных.
🚩Минусы
➖Сложность управления
Настройка и управление шардированной базой данных сложнее, чем управление одной большой базой данных. Это требует дополнительного усилия для настройки и мониторинга.
➖Распределенные транзакции
Транзакции, охватывающие несколько шардов, становятся сложнее и могут требовать использования распределенных транзакционных механизмов, что может негативно сказаться на производительности.
➖Сложность запросов
Некоторые запросы, особенно те, которые требуют объединения данных из разных шардов, становятся сложнее и могут требовать дополнительной логики на уровне приложения.
➖Неравномерное распределение данных
Неправильный выбор ключа шардирования может привести к неравномерному распределению данных, где одни шарды перегружены, а другие остаются недозагруженными.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Что такое XSS. Примеры. Как защитить приложение?
XSS (Cross-Site Scripting) — это тип атаки на веб-приложения, при котором злоумышленник внедряет вредоносный скрипт (обычно JavaScript) в веб-страницу, которую просматривает пользователь. Это позволяет атакующему выполнять произвольный код в контексте браузера жертвы, что может привести к краже данных, угону сессий или изменению содержимого страницы.
🚩Виды XSS-атак
🟠Stored XSS (Хранимый XSS)
Вредоносный код сохраняется в базе данных или другом постоянном хранилище. Например, пользователь вводит в комментарий ..., который сохраняется в БД и выполняется при просмотре комментариев.
🟠Reflected XSS (Отражённый XSS)
Вредоносный код передаётся в запросе и немедленно отображается без обработки. Например, если строка запроса ?search=alert('XSS') отображается на странице без фильтрации, скрипт выполнится.
🟠DOM-based XSS
Возникает, когда JavaScript на клиенте изменяет DOM, используя входные данные, не проверяя их безопасность. Например, если код document.write(location.hash); вставляет содержимое URL-хэша (#alert('XSS')) в страницу, скрипт выполнится.
🚩Последствия XSS
Кража cookies и сессионных данных.
Фишинг-атаки (изменение содержимого страниц).
Выполнение произвольных действий от лица пользователя.
Перенаправление на вредоносные сайты.
🚩Как защитить приложение от XSS
🟠Экранирование (escaping) выходных данных
Используйте htmlspecialchars() (PHP), encodeURIComponent() (JS) или аналогичные методы для предотвращения исполнения HTML-кода.
🟠Фильтрация и валидация входных данных
Проверяйте и ограничивайте вводимые пользователем данные (например, запрещайте ).
🟠Использование Content Security Policy (CSP)
CSP ограничивает выполнение скриптов только из доверенных источников.
🟠HttpOnly и Secure cookies
Флаг HttpOnly запрещает доступ к cookie через JavaScript, а Secure требует HTTPS.
🟠Не используйте `eval()`, `innerHTML`, `document.write()`
Эти методы позволяют вставлять HTML и JavaScript без защиты.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
XSS (Cross-Site Scripting) — это тип атаки на веб-приложения, при котором злоумышленник внедряет вредоносный скрипт (обычно JavaScript) в веб-страницу, которую просматривает пользователь. Это позволяет атакующему выполнять произвольный код в контексте браузера жертвы, что может привести к краже данных, угону сессий или изменению содержимого страницы.
🚩Виды XSS-атак
🟠Stored XSS (Хранимый XSS)
Вредоносный код сохраняется в базе данных или другом постоянном хранилище. Например, пользователь вводит в комментарий ..., который сохраняется в БД и выполняется при просмотре комментариев.
🟠Reflected XSS (Отражённый XSS)
Вредоносный код передаётся в запросе и немедленно отображается без обработки. Например, если строка запроса ?search=alert('XSS') отображается на странице без фильтрации, скрипт выполнится.
🟠DOM-based XSS
Возникает, когда JavaScript на клиенте изменяет DOM, используя входные данные, не проверяя их безопасность. Например, если код document.write(location.hash); вставляет содержимое URL-хэша (#alert('XSS')) в страницу, скрипт выполнится.
🚩Последствия XSS
Кража cookies и сессионных данных.
Фишинг-атаки (изменение содержимого страниц).
Выполнение произвольных действий от лица пользователя.
Перенаправление на вредоносные сайты.
🚩Как защитить приложение от XSS
🟠Экранирование (escaping) выходных данных
Используйте htmlspecialchars() (PHP), encodeURIComponent() (JS) или аналогичные методы для предотвращения исполнения HTML-кода.
🟠Фильтрация и валидация входных данных
Проверяйте и ограничивайте вводимые пользователем данные (например, запрещайте ).
🟠Использование Content Security Policy (CSP)
CSP ограничивает выполнение скриптов только из доверенных источников.
🟠HttpOnly и Secure cookies
Флаг HttpOnly запрещает доступ к cookie через JavaScript, а Secure требует HTTPS.
🟠Не используйте `eval()`, `innerHTML`, `document.write()`
Эти методы позволяют вставлять HTML и JavaScript без защиты.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Что такое singleton?
Это порождающий шаблон проектирования, который гарантирует, что у класса есть только один экземпляр, и предоставляет глобальную точку доступа к этому экземпляру. Этот шаблон часто используется для управления ресурсами, такими как базы данных или логирование, где требуется, чтобы доступ был централизованным и единичным.
🚩Характеристики
🟠Единственный экземпляр
Класс Singleton создаёт только один экземпляр своего типа и предотвращает создание дополнительных экземпляров.
🟠Глобальная точка доступа
Singleton предоставляет глобальный доступ к своему экземпляру. Это может быть реализовано через статический метод, который возвращает экземпляр класса.
🚩Реализация на Python
class Singleton:
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not cls._instance:
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
return cls._instance
# Пример использования
singleton1 = Singleton()
singleton2 = Singleton()
print(singleton1 is singleton2) # True
🚩Реализация на Java
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {
// приватный конструктор предотвращает создание объектов вне класса
}
public static Singleton getInstance() {
if (instance == null) {
instance = new Singleton();
}
return instance;
}
}
// Пример использования
Singleton singleton1 = Singleton.getInstance();
Singleton singleton2 = Singleton.getInstance();
System.out.println(singleton1 == singleton2); // True
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Это порождающий шаблон проектирования, который гарантирует, что у класса есть только один экземпляр, и предоставляет глобальную точку доступа к этому экземпляру. Этот шаблон часто используется для управления ресурсами, такими как базы данных или логирование, где требуется, чтобы доступ был централизованным и единичным.
🚩Характеристики
🟠Единственный экземпляр
Класс Singleton создаёт только один экземпляр своего типа и предотвращает создание дополнительных экземпляров.
🟠Глобальная точка доступа
Singleton предоставляет глобальный доступ к своему экземпляру. Это может быть реализовано через статический метод, который возвращает экземпляр класса.
🚩Реализация на Python
class Singleton:
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not cls._instance:
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
return cls._instance
# Пример использования
singleton1 = Singleton()
singleton2 = Singleton()
print(singleton1 is singleton2) # True
🚩Реализация на Java
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {
// приватный конструктор предотвращает создание объектов вне класса
}
public static Singleton getInstance() {
if (instance == null) {
instance = new Singleton();
}
return instance;
}
}
// Пример использования
Singleton singleton1 = Singleton.getInstance();
Singleton singleton2 = Singleton.getInstance();
System.out.println(singleton1 == singleton2); // True
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Из чего состоит ответ на сервере?
Ответ на сервере, особенно в контексте HTTP, состоит из нескольких ключевых компонентов. Эти компоненты обеспечивают клиенту информацию о результате запроса, статусе обработки, а также предоставляют сами данные, если это необходимо. Основные части ответа включают:
🟠Стартовая линия (Status Line)
Стартовая линия содержит информацию о статусе ответа и состоит из следующих частей:
Версия протокола HTTP: Например, HTTP/1.1.
Код состояния (Status Code): Числовой код, который указывает результат обработки запроса. Примеры включают 200 (OK), 404 (Not Found), 500 (Internal Server Error).
Причинная фраза (Reason Phrase): Человеко-читаемое описание статуса. Например, OK, Not Found, Internal Server Error.
HTTP/1.1 200 OK
🟠Заголовки (Headers)
Заголовки предоставляют метаданные о ответе. Они состоят из пар "ключ-значение" и могут включать:
Date: Дата и время отправки ответа.
Content-Type: Тип содержимого ответа (например, text/html, application/json).
Content-Length: Размер тела ответа в байтах.
Server: Информация о сервере, отправившем ответ.
Set-Cookie: Установка cookies.
Content-Type: application/json
Content-Length: 85
Server: Apache/2.4.1 (Unix)
Set-Cookie: sessionId=abc123; Path=/; HttpOnly
🟠Тело ответа (Body)
Тело ответа содержит данные, которые сервер отправляет клиенту. Формат и содержание тела зависят от типа ответа и могут включать:
HTML-страницы
JSON-объекты
XML-данные
Файлы (например, изображения, документы)
{
"id": 123,
"name": "John Doe",
"email": "[email protected]"
}
Пример полного HTTP-ответа
HTTP/1.1 200 OK
Date: Tue, 27 Jul 2024 12:28:53 GMT
Content-Type: application/json
Content-Length: 85
Server: Apache/2.4.1 (Unix)
Set-Cookie: sessionId=abc123; Path=/; HttpOnly
{
"id": 123,
"name": "John Doe",
"email": "[email protected]"
}
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Ответ на сервере, особенно в контексте HTTP, состоит из нескольких ключевых компонентов. Эти компоненты обеспечивают клиенту информацию о результате запроса, статусе обработки, а также предоставляют сами данные, если это необходимо. Основные части ответа включают:
🟠Стартовая линия (Status Line)
Стартовая линия содержит информацию о статусе ответа и состоит из следующих частей:
Версия протокола HTTP: Например, HTTP/1.1.
Код состояния (Status Code): Числовой код, который указывает результат обработки запроса. Примеры включают 200 (OK), 404 (Not Found), 500 (Internal Server Error).
Причинная фраза (Reason Phrase): Человеко-читаемое описание статуса. Например, OK, Not Found, Internal Server Error.
HTTP/1.1 200 OK
🟠Заголовки (Headers)
Заголовки предоставляют метаданные о ответе. Они состоят из пар "ключ-значение" и могут включать:
Date: Дата и время отправки ответа.
Content-Type: Тип содержимого ответа (например, text/html, application/json).
Content-Length: Размер тела ответа в байтах.
Server: Информация о сервере, отправившем ответ.
Set-Cookie: Установка cookies.
Content-Type: application/json
Content-Length: 85
Server: Apache/2.4.1 (Unix)
Set-Cookie: sessionId=abc123; Path=/; HttpOnly
🟠Тело ответа (Body)
Тело ответа содержит данные, которые сервер отправляет клиенту. Формат и содержание тела зависят от типа ответа и могут включать:
HTML-страницы
JSON-объекты
XML-данные
Файлы (например, изображения, документы)
{
"id": 123,
"name": "John Doe",
"email": "[email protected]"
}
Пример полного HTTP-ответа
HTTP/1.1 200 OK
Date: Tue, 27 Jul 2024 12:28:53 GMT
Content-Type: application/json
Content-Length: 85
Server: Apache/2.4.1 (Unix)
Set-Cookie: sessionId=abc123; Path=/; HttpOnly
{
"id": 123,
"name": "John Doe",
"email": "[email protected]"
}
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 В чем разница между SQL lite и Express SQL?
Это две разные системы управления базами данных (СУБД), каждая из которых имеет свои уникальные особенности, применения и случаи использования.
🟠Архитектура
SQLite
Встраиваемая СУБД: SQLite - это библиотека, которая встраивается непосредственно в приложение. Она не требует отдельного сервера для работы.
Без сервера: Работает без необходимости запуска серверного процесса, что упрощает установку и настройку.
Файловая система: Все данные хранятся в одном файле базы данных на диске.
SQL Server Express
Серверная СУБД: SQL Server Express - это урезанная версия Microsoft SQL Server, требующая установки и запуска серверного процесса.
Клиент-серверная архитектура: Клиенты подключаются к серверу базы данных через сеть.
Разделенные файлы данных и логов: Данные и логи хранятся в отдельных файлах.
🟠Производительность и масштабируемость
SQLite
Легковесная и быстрая: Подходит для приложений с небольшими или средними объемами данных и низкими требованиями к многопользовательскому доступу.
Ограниченная многопользовательская поддержка: Поддерживает ограниченное количество одновременных пользователей, так как блокировки осуществляются на уровне файла.
SQL Server Express
Масштабируемость: Подходит для приложений с высокими требованиями к производительности и поддерживает значительное количество одновременных пользователей.
Многопользовательская поддержка: Обеспечивает управление многопользовательским доступом и параллельностью транзакций.
🟠Функциональные возможности
SQLite:
Основные возможности SQL: Поддерживает основные команды SQL, такие как SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
Ограниченные возможности: Отсутствие многих расширенных функций, таких как триггеры, хранимые процедуры, сложные типы данных и транзакции с несколькими заявлениями.
SQL Server Express:
Расширенные возможности: Поддержка триггеров, хранимых процедур, полнотекстового поиска, транзакций и других продвинутых функций.
Ограничения по сравнению с полной версией: SQL Server Express имеет ограничения по объему базы данных (до 10 ГБ на одну базу данных) и по использованию ресурсов (до 1 ГБ ОЗУ и 1 процессор).
🟠Установка и развертывание
SQLite:
Простота установки: Не требует установки, просто включается как библиотека в приложение.
Легкость развертывания: Так как данные хранятся в одном файле, перемещение базы данных сводится к копированию этого файла.
SQL Server Express:
Требует установки: Необходимо установить серверную часть, что может включать несколько шагов настройки.
Администрирование: Требует определенного уровня администрирования для настройки безопасности, резервного копирования и восстановления данных.
🟠Случаи использования
SQLite:
Мобильные приложения: Часто используется в мобильных приложениях (например, Android и iOS) для локального хранения данных.
Встроенные системы: Подходит для встроенных систем и IoT устройств.
Прототипирование и тестирование: Удобен для быстрого создания прототипов и тестирования.
SQL Server Express:
Веб-приложения: Хорошо подходит для небольших веб-приложений и сервисов, особенно на платформе Windows.
Настольные приложения: Используется в настольных приложениях, требующих мощной базы данных.
Учебные цели: Часто используется в образовательных целях для обучения работе с SQL Server.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Это две разные системы управления базами данных (СУБД), каждая из которых имеет свои уникальные особенности, применения и случаи использования.
🟠Архитектура
SQLite
Встраиваемая СУБД: SQLite - это библиотека, которая встраивается непосредственно в приложение. Она не требует отдельного сервера для работы.
Без сервера: Работает без необходимости запуска серверного процесса, что упрощает установку и настройку.
Файловая система: Все данные хранятся в одном файле базы данных на диске.
SQL Server Express
Серверная СУБД: SQL Server Express - это урезанная версия Microsoft SQL Server, требующая установки и запуска серверного процесса.
Клиент-серверная архитектура: Клиенты подключаются к серверу базы данных через сеть.
Разделенные файлы данных и логов: Данные и логи хранятся в отдельных файлах.
🟠Производительность и масштабируемость
SQLite
Легковесная и быстрая: Подходит для приложений с небольшими или средними объемами данных и низкими требованиями к многопользовательскому доступу.
Ограниченная многопользовательская поддержка: Поддерживает ограниченное количество одновременных пользователей, так как блокировки осуществляются на уровне файла.
SQL Server Express
Масштабируемость: Подходит для приложений с высокими требованиями к производительности и поддерживает значительное количество одновременных пользователей.
Многопользовательская поддержка: Обеспечивает управление многопользовательским доступом и параллельностью транзакций.
🟠Функциональные возможности
SQLite:
Основные возможности SQL: Поддерживает основные команды SQL, такие как SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
Ограниченные возможности: Отсутствие многих расширенных функций, таких как триггеры, хранимые процедуры, сложные типы данных и транзакции с несколькими заявлениями.
SQL Server Express:
Расширенные возможности: Поддержка триггеров, хранимых процедур, полнотекстового поиска, транзакций и других продвинутых функций.
Ограничения по сравнению с полной версией: SQL Server Express имеет ограничения по объему базы данных (до 10 ГБ на одну базу данных) и по использованию ресурсов (до 1 ГБ ОЗУ и 1 процессор).
🟠Установка и развертывание
SQLite:
Простота установки: Не требует установки, просто включается как библиотека в приложение.
Легкость развертывания: Так как данные хранятся в одном файле, перемещение базы данных сводится к копированию этого файла.
SQL Server Express:
Требует установки: Необходимо установить серверную часть, что может включать несколько шагов настройки.
Администрирование: Требует определенного уровня администрирования для настройки безопасности, резервного копирования и восстановления данных.
🟠Случаи использования
SQLite:
Мобильные приложения: Часто используется в мобильных приложениях (например, Android и iOS) для локального хранения данных.
Встроенные системы: Подходит для встроенных систем и IoT устройств.
Прототипирование и тестирование: Удобен для быстрого создания прототипов и тестирования.
SQL Server Express:
Веб-приложения: Хорошо подходит для небольших веб-приложений и сервисов, особенно на платформе Windows.
Настольные приложения: Используется в настольных приложениях, требующих мощной базы данных.
Учебные цели: Часто используется в образовательных целях для обучения работе с SQL Server.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Почему возрастает интерес к функциональному программированию (FP)?
Интерес к функциональному программированию (Functional Programming) растёт из-за изменений в требованиях к разработке современных приложений, таких как потребность в масштабируемости, управлении сложностью и обработке больших данных. Функциональное программирование предлагает преимущества, которые позволяют решать эти задачи более эффективно.
🚩Основные причины роста интереса к FP
🟠Эффективная обработка многопоточности и параллелизма
Функциональное программирование делает акцент на чистых функциях, которые не имеют побочных эффектов. Это упрощает разработку многопоточных приложений, поскольку отсутствует необходимость синхронизации общего состояния. Языки, такие как Scala, Clojure, и Haskell, предоставляют мощные инструменты для работы с параллелизмом и потоками данных, что важно в эпоху многоядерных процессоров.
🟠Масштабируемость и управление состоянием
Современные распределённые системы требуют минимизации работы с изменяемым состоянием. FP, с его подходом к неизменяемым данным, позволяет избегать проблем, связанных с изменяемостью, таких как гонки данных или сложные состояния.
🟠Обработка больших данных
Фреймворки, такие как Apache Spark и Apache Flink, используют концепции функционального программирования (например, операции над коллекциями, как map, filter, reduce) для работы с большими данными. Это делает FP особенно полезным для обработки потоков данных и анализа больших объёмов информации.
🟠Повышение читаемости и предсказуемости кода
Код, написанный в функциональном стиле, становится легче для анализа и тестирования благодаря принципам:
Чистые функции: результат функции зависит только от входных данных.
Неизменяемость данных: данные не меняются после создания.
Декларативный стиль: упор на то, что должно быть сделано, а не как.
🟠Популяризация функциональных возможностей в императивных языках
Основные императивные языки программирования (Java, Python, JavaScript, C#) добавляют функциональные возможности, такие как лямбды, стримы и функции высшего порядка. Это делает функциональный стиль более доступным для широкой аудитории разработчиков.
🟠Повышение надёжности кода
Исключение побочных эффектов уменьшает количество ошибок. Код становится проще для тестирования, так как функции можно протестировать в изоляции. Система типов в функциональных языках, таких как Haskell, гарантирует большую безопасность, что снижает вероятность ошибок в рантайме.
🟠Тенденции к модульности и повторному использованию кода
FP способствует созданию более модульного кода. Композиция функций позволяет легко строить новые функциональности из существующих компонентов.
🟠Популярность в веб-разработке и мобильных приложениях
Языки, такие как Elm, ReasonML, и фреймворки, например React (с концепцией функциональных компонентов), активно используют принципы функционального программирования. Это позволяет создавать приложения с минимальным количеством багов и высокой предсказуемостью поведения.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Интерес к функциональному программированию (Functional Programming) растёт из-за изменений в требованиях к разработке современных приложений, таких как потребность в масштабируемости, управлении сложностью и обработке больших данных. Функциональное программирование предлагает преимущества, которые позволяют решать эти задачи более эффективно.
🚩Основные причины роста интереса к FP
🟠Эффективная обработка многопоточности и параллелизма
Функциональное программирование делает акцент на чистых функциях, которые не имеют побочных эффектов. Это упрощает разработку многопоточных приложений, поскольку отсутствует необходимость синхронизации общего состояния. Языки, такие как Scala, Clojure, и Haskell, предоставляют мощные инструменты для работы с параллелизмом и потоками данных, что важно в эпоху многоядерных процессоров.
🟠Масштабируемость и управление состоянием
Современные распределённые системы требуют минимизации работы с изменяемым состоянием. FP, с его подходом к неизменяемым данным, позволяет избегать проблем, связанных с изменяемостью, таких как гонки данных или сложные состояния.
🟠Обработка больших данных
Фреймворки, такие как Apache Spark и Apache Flink, используют концепции функционального программирования (например, операции над коллекциями, как map, filter, reduce) для работы с большими данными. Это делает FP особенно полезным для обработки потоков данных и анализа больших объёмов информации.
🟠Повышение читаемости и предсказуемости кода
Код, написанный в функциональном стиле, становится легче для анализа и тестирования благодаря принципам:
Чистые функции: результат функции зависит только от входных данных.
Неизменяемость данных: данные не меняются после создания.
Декларативный стиль: упор на то, что должно быть сделано, а не как.
🟠Популяризация функциональных возможностей в императивных языках
Основные императивные языки программирования (Java, Python, JavaScript, C#) добавляют функциональные возможности, такие как лямбды, стримы и функции высшего порядка. Это делает функциональный стиль более доступным для широкой аудитории разработчиков.
🟠Повышение надёжности кода
Исключение побочных эффектов уменьшает количество ошибок. Код становится проще для тестирования, так как функции можно протестировать в изоляции. Система типов в функциональных языках, таких как Haskell, гарантирует большую безопасность, что снижает вероятность ошибок в рантайме.
🟠Тенденции к модульности и повторному использованию кода
FP способствует созданию более модульного кода. Композиция функций позволяет легко строить новые функциональности из существующих компонентов.
🟠Популярность в веб-разработке и мобильных приложениях
Языки, такие как Elm, ReasonML, и фреймворки, например React (с концепцией функциональных компонентов), активно используют принципы функционального программирования. Это позволяет создавать приложения с минимальным количеством багов и высокой предсказуемостью поведения.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Что такое IP?
IP (Internet Protocol) — это основной протокол сетевого уровня, который используется для передачи данных через интернет и другие сети. IP отвечает за маршрутизацию и адресацию пакетов данных, обеспечивая их доставку от отправителя к получателю.
🚩Основные аспекты IP:
Адресация: IP адресация обеспечивает уникальные адреса для устройств в сети, что позволяет им взаимодействовать друг с другом. Существует две версии IP адресации:
🟠Использует 32-битные адреса, что позволяет создать около 4,3 миллиарда уникальных адресов.
🟠Пример IPv4 адреса: 192.168.0.1
🟠IPv6 (Internet Protocol version 6):
🟠Использует 128-битные адреса, что позволяет создать около 340 ундециллионов (3,4×10^38) уникальных адресов.
🟠Пример IPv6 адреса: 2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334
Маршрутизация: IP отвечает за определение пути для передачи пакетов от источника к назначению через сеть, включая множество промежуточных маршрутизаторов. Это позволяет передавать данные через различные сети и соединения.
Фрагментация и сборка: IP может разделять большие пакеты данных на более мелкие фрагменты, чтобы они могли быть переданы через сети с различными ограничениями по размеру пакетов. Получатель затем собирает фрагменты обратно в исходный пакет.
Пакетная передача: IP передает данные в виде пакетов. Каждый пакет содержит заголовок с информацией об адресации и маршрутизации, а также полезную нагрузку с передаваемыми данными.
🚩Основные функции IP:
🟠Адресация устройств: IP предоставляет уникальные адреса для каждого устройства в сети, что позволяет им идентифицировать и находить друг друга.
🟠Маршрутизация пакетов: IP определяет маршрут для пакетов данных через различные сети и маршрутизаторы до их конечного назначения.
🟠Фрагментация и сборка: IP разбивает большие пакеты на более мелкие фрагменты для передачи через сеть и собирает их обратно у получателя.
🟠Проверка целостности: IP включает контрольные суммы для проверки целостности заголовка пакета, но не обеспечивает контроль целостности данных.
🚩Преимущества IP
🟠Универсальность
IP является стандартным протоколом для передачи данных в интернете и поддерживается всеми сетевыми устройствами.
🟠Гибкость
IP может передавать данные через различные типы сетей и соединений.
🟠Масштабируемость
IPv6 предоставляет практически неограниченное количество адресов для подключения новых устройств к сети.
🚩Недостатки IP
🟠Безопасность
IP сам по себе не предоставляет механизмов для шифрования или аутентификации данных, что делает его уязвимым для атак.
🟠Отсутствие гарантии доставки: IP не гарантирует доставку пакетов, их последовательность или целостность данных, полагаясь на протоколы более высокого уровня, такие как TCP, для обеспечения надежности.
🚩Взаимодействие с другими протоколами
IP работает в комбинации с другими протоколами, чтобы обеспечить полное взаимодействие в сети:
🟠TCP (Transmission Control Protocol): Работает поверх IP и обеспечивает надежную передачу данных, проверку ошибок и управление потоком.
🟠UDP (User Datagram Protocol): Также работает поверх IP, но не обеспечивает надежность, что делает его подходящим для приложений, требующих высокой скорости и низкой задержки, таких как потоковая передача и игры.
🟠ICMP (Internet Control Message Protocol): Используется для передачи диагностических и управляющих сообщений, таких как запросы ping.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
IP (Internet Protocol) — это основной протокол сетевого уровня, который используется для передачи данных через интернет и другие сети. IP отвечает за маршрутизацию и адресацию пакетов данных, обеспечивая их доставку от отправителя к получателю.
🚩Основные аспекты IP:
Адресация: IP адресация обеспечивает уникальные адреса для устройств в сети, что позволяет им взаимодействовать друг с другом. Существует две версии IP адресации:
🟠Использует 32-битные адреса, что позволяет создать около 4,3 миллиарда уникальных адресов.
🟠Пример IPv4 адреса: 192.168.0.1
🟠IPv6 (Internet Protocol version 6):
🟠Использует 128-битные адреса, что позволяет создать около 340 ундециллионов (3,4×10^38) уникальных адресов.
🟠Пример IPv6 адреса: 2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334
Маршрутизация: IP отвечает за определение пути для передачи пакетов от источника к назначению через сеть, включая множество промежуточных маршрутизаторов. Это позволяет передавать данные через различные сети и соединения.
Фрагментация и сборка: IP может разделять большие пакеты данных на более мелкие фрагменты, чтобы они могли быть переданы через сети с различными ограничениями по размеру пакетов. Получатель затем собирает фрагменты обратно в исходный пакет.
Пакетная передача: IP передает данные в виде пакетов. Каждый пакет содержит заголовок с информацией об адресации и маршрутизации, а также полезную нагрузку с передаваемыми данными.
🚩Основные функции IP:
🟠Адресация устройств: IP предоставляет уникальные адреса для каждого устройства в сети, что позволяет им идентифицировать и находить друг друга.
🟠Маршрутизация пакетов: IP определяет маршрут для пакетов данных через различные сети и маршрутизаторы до их конечного назначения.
🟠Фрагментация и сборка: IP разбивает большие пакеты на более мелкие фрагменты для передачи через сеть и собирает их обратно у получателя.
🟠Проверка целостности: IP включает контрольные суммы для проверки целостности заголовка пакета, но не обеспечивает контроль целостности данных.
🚩Преимущества IP
🟠Универсальность
IP является стандартным протоколом для передачи данных в интернете и поддерживается всеми сетевыми устройствами.
🟠Гибкость
IP может передавать данные через различные типы сетей и соединений.
🟠Масштабируемость
IPv6 предоставляет практически неограниченное количество адресов для подключения новых устройств к сети.
🚩Недостатки IP
🟠Безопасность
IP сам по себе не предоставляет механизмов для шифрования или аутентификации данных, что делает его уязвимым для атак.
🟠Отсутствие гарантии доставки: IP не гарантирует доставку пакетов, их последовательность или целостность данных, полагаясь на протоколы более высокого уровня, такие как TCP, для обеспечения надежности.
🚩Взаимодействие с другими протоколами
IP работает в комбинации с другими протоколами, чтобы обеспечить полное взаимодействие в сети:
🟠TCP (Transmission Control Protocol): Работает поверх IP и обеспечивает надежную передачу данных, проверку ошибок и управление потоком.
🟠UDP (User Datagram Protocol): Также работает поверх IP, но не обеспечивает надежность, что делает его подходящим для приложений, требующих высокой скорости и низкой задержки, таких как потоковая передача и игры.
🟠ICMP (Internet Control Message Protocol): Используется для передачи диагностических и управляющих сообщений, таких как запросы ping.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz