🤔 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 забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое Web Sockets (веб сокет)?

WebSockets (веб-сокеты) — это коммуникационный протокол, предоставляющий возможность устанавливать постоянное, двустороннее соединение между клиентом (обычно веб-браузером) и сервером через один TCP-соединение. Это позволяет обмениваться данными в реальном времени с минимальной задержкой и без необходимости повторного открытия соединения для каждого обмена сообщениями, как это происходит в традиционных HTTP-соединениях.

🚩Основные характеристики WebSockets:

🟠Двусторонняя коммуникация: WebSockets поддерживают полноценную двустороннюю (или full-duplex) коммуникацию, что позволяет как клиенту, так и серверу отправлять данные в любое время без необходимости инициирования запроса.
🟠Постоянное соединение: После установления WebSocket-соединение остается открытым, что значительно уменьшает задержки, связанные с установлением новых соединений, характерных для HTTP-запросов.
🟠Меньший накладной расход: WebSockets используют меньше заголовков по сравнению с HTTP-запросами, что делает передачу данных более эффективной и менее затратной по времени и ресурсам.
🟠Протокол: WebSocket протокол стандартизирован в RFC 6455 и поддерживается большинством современных веб-браузеров. Соединение начинается с обычного HTTP-запроса, который затем "обновляется" до WebSocket-соединения через HTTP-заголовок Upgrade.

🚩Как работает WebSocket:

🟠Установление соединения: Клиент отправляет HTTP-запрос с заголовком Upgrade: websocket на сервер, указывая на желание перейти к протоколу WebSocket. Сервер отвечает подтверждением, если поддерживает WebSockets, и соединение устанавливается.
🟠Передача данных: После установления соединения клиент и сервер могут обмениваться данными в обе стороны по мере необходимости. Сообщения передаются как фреймы (frames), которые могут содержать текстовые или бинарные данные.
🟠Закрытие соединения: Соединение может быть закрыто любой стороной в любой момент времени с отправкой соответствующего фрейма закрытия.

🚩Применения WebSocket:

🟠Реальное время: Приложения, требующие обновлений в реальном времени, такие как чаты, системы обмена сообщениями, онлайн-игры, торги на биржах.
🟠Потоковая передача данных: Веб-сокеты идеально подходят для приложений, передающих данные в реальном времени, таких как спортивные трансляции или финансовые данные.
🟠Уведомления и оповещения: Приложения, отправляющие мгновенные уведомления пользователям, например, социальные сети или системы мониторинга.
🟠Коллаборативные инструменты: Инструменты для совместной работы, такие как совместное редактирование документов или доски с заметками.

Преимущества WebSocket:
🟠Эффективность: Меньший накладной расход и постоянное соединение делают WebSockets более эффективными для приложений, требующих частого обмена данными.
🟠Скорость: WebSockets обеспечивают более низкую задержку, что делает их идеальными для приложений, работающих в реальном времени.
🟠Простота использования: WebSockets имеют простой API, который легко интегрируется с современными веб-приложениями.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔Как определить, что у кода плохая организация?

Плохая организация кода — это один из главных факторов, который делает поддержку и развитие проекта сложными. Определить, что код плохо организован, можно по следующим признакам:

🟠Отсутствие структуры
- Файлы и каталоги разбросаны хаотично.
- Код находится в одном огромном файле без логического разделения.
- Нет четкой модулярности (всё смешано в одном месте).

🟠Дублирование кода
- Один и тот же фрагмент кода повторяется в разных местах вместо вынесения в отдельные функции или классы.
- При внесении изменений приходится исправлять одну и ту же логику в нескольких местах.

🟠Чрезмерная сложность
- Функции или методы слишком длинные и делают слишком много.
- Код трудно читать из-за вложенных конструкций (if, for, while и т. д.).
- Используются сложные алгоритмы там, где можно было бы обойтись более простыми.

🟠Нарушение принципов SOLID
- Один класс выполняет несколько задач (нарушение *Single Responsibility Principle*).
- Сильная зависимость между модулями (нарушение *Dependency Inversion Principle*).
- Проблемы с расширяемостью кода.

🟠Плохие наименования переменных, функций и классов
- Используются непонятные или слишком короткие названия (a, x1, doSomething).
- Название не отражает суть выполняемой операции.

🟠Отсутствие или избыточная документация
- Если документации нет, код сложно понять.
- Если документации слишком много, и она не актуальна, это также мешает.

🟠Сильная связанность (high coupling)
- Компоненты сильно зависят друг от друга, что усложняет тестирование и внесение изменений.
- Модули не могут использоваться независимо.

🟠Отсутствие тестов
- Если код сложно протестировать, это признак плохой организации.
- Нет юнит-тестов или они покрывают только тривиальные случаи.

🟠Отсутствие обработчиков ошибок
- Ошибки не логируются, а просто подавляются (try...catch с пустым catch).
- Ошибки обрабатываются хаотично.

🟠Проблемы с производительностью
- Избыточное потребление памяти или процессорных ресурсов из-за неоптимальных алгоритмов.
- Использование ненужных циклов, повторные вызовы функций.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 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 забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое cherrypick?

Это команда в системе управления версиями Git, которая позволяет выбрать один или несколько конкретных коммитов из одной ветки и применить их в другую ветку. Это полезно, когда нужно перенести отдельные изменения без необходимости слияния целых веток.

🚩Основные аспекты cherry-pick

🟠Избирательное применение коммитов
Позволяет выбрать конкретные изменения из истории одной ветки и перенести их в другую ветку.
🟠Избежание полного слияния
В отличие от обычного слияния (merge), cherry-pick переносит только выбранные коммиты, а не всю историю изменений.

🚩Как использовать cherry-pick

Основной синтаксис

git cherry-pick <commit_hash>

🚩Пример использования

🟠Переход на целевую ветку
Переключитесь на ветку, в которую нужно перенести изменения.

git checkout target-branch

🟠Применение коммита
Используйте команду cherry-pick, чтобы применить нужный коммит.

git cherry-pick a1b2c3d4 

🟠Решение конфликтов (если они возникли)
Если во время cherry-pick возникают конфликты, Git предложит их решить. Разрешите конфликты, затем завершите процесс:

git add <resolved_files>
git cherry-pick --continue

Предположим, у вас есть коммит с хешем a1b2c3d4 в ветке feature-branch, который вы хотите перенести в main-branch.

git checkout main-branch
git cherry-pick a1b2c3d4

🚩Когда использовать cherry-pick

🟠Перенос исправлений
Когда нужно быстро перенести исправление из одной ветки в другую (например, багфикс из develop в release).
🟠Избирательное применение новых функций
Когда нужно перенести конкретную функцию или изменение без переноса всей ветки.

🚩Ограничения и риски

🟠Конфликты
Перенос коммитов может вызвать конфликты, особенно если изменяемые файлы были модифицированы в целевой ветке.
🟠Историческая чистота
Частое использование cherry-pick может запутать историю изменений, так как один и тот же коммит будет существовать в нескольких ветках с разными хешами.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 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 <script>...</script>, 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=<script>alert('XSS')</script> 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 (#<script>alert('XSS')</script>) 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 <script>).

🟠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 забирай 📚 Базу знаний

🤔 Объяснение легаси-кода для непрофессионалов?

Это термин, которым называют старый код или программное обеспечение, созданное много лет назад, но до сих пор используемое. Важно понимать, что "легаси" не обязательно означает "плохой". Этот код может быть ценным и выполнять критически важные задачи, но у него есть свои особенности и проблемы, которые делают работу с ним сложной.

🚩Почему появляется легаси-код?

🟠Возраст программного обеспечения.
Программы, написанные 5, 10 или даже 20 лет назад, продолжают работать, хотя технологии уже изменились.
🟠Отсутствие документации.
Разработчики, написавшие код, могли уйти из компании, не оставив подробных объяснений.
🟠Эволюция требований.
Код, который был написан для одних задач, со временем начинает использоваться для других, часто без переработки.
🟠Изменения технологий.
Код создавался на старых версиях языков программирования, библиотек или платформ, которые сегодня уже не поддерживаются.

🚩Проблемы легаси-кода

🟠Плохая читаемость
Код может быть сложно понять, особенно если он написан без соблюдения современных стандартов или правил.
🟠Отсутствие тестов
Старый код часто создавался без автоматизированных тестов, что усложняет внесение изменений.
🟠Зависимость от устаревших технологий
Код может использовать библиотеки или платформы, которые больше не обновляются или не поддерживаются.
🟠Сложность изменений
Даже небольшие правки могут вызвать неожиданные ошибки, поскольку никто не знает всех последствий изменений.

🚩Зачем сохранять легаси-код?

🟠Работает — не трогай
Если код выполняет свою задачу, компании часто решают оставить его как есть.
🟠Критически важные задачи
Легаси-код может управлять банковскими системами, производственными линиями или другими системами, от которых зависит бизнес.
🟠Высокая стоимость переписывания
Полная переработка кода может занять годы и потребовать огромных ресурсов.

🚩Что с ним делать?

🟠Поддерживать
Исправлять ошибки и улучшать работу системы по мере необходимости.
🟠Обновлять
Переходить на современные технологии частями, чтобы минимизировать риски.
🟠Переписывать
Создать новую систему, если старая больше не отвечает требованиям, но это требует времени и ресурсов.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть виды join?

В реляционных базах данных SQL используется несколько видов операций JOIN для объединения строк из двух или более таблиц на основе связанных столбцов. Каждая из этих операций предназначена для определенных сценариев. Основные виды JOIN включают:

🟠INNER JOIN
INNER JOIN возвращает строки, которые имеют совпадающие значения в обеих таблицах. Это наиболее часто используемый тип JOIN.
Использование: Для извлечения данных, которые имеют соответствующие записи в обеих таблицах.

🟠LEFT (OUTER) JOIN
LEFT JOIN (или LEFT OUTER JOIN) возвращает все строки из левой таблицы и совпадающие строки из правой таблицы. Если нет совпадения, то результаты из правой таблицы будут NULL. Использование: Когда необходимо получить все данные из одной таблицы и только соответствующие данные из другой.

🟠RIGHT (OUTER) JOIN
RIGHT JOIN (или RIGHT OUTER JOIN) возвращает все строки из правой таблицы и совпадающие строки из левой таблицы. Если нет совпадения, то результаты из левой таблицы будут NULL. Использование: Когда необходимо получить все данные из правой таблицы и только соответствующие данные из левой.

🟠FULL (OUTER) JOIN
FULL JOIN (или FULL OUTER JOIN) возвращает все строки, когда есть совпадение в одной из таблиц. Если совпадения нет, то возвращаются NULL для соответствующей таблицы. Использование: Для получения всех данных из обеих таблиц, независимо от совпадений.

🟠CROSS JOIN
CROSS JOIN возвращает декартово произведение двух таблиц, то есть каждая строка из первой таблицы соединяется с каждой строкой из второй таблицы. Использование: Когда требуется комбинировать все строки из двух таблиц без учета связи.

🟠SELF JOIN
SELF JOIN это особый случай JOIN, где таблица соединяется сама с собой. Обычно используется с псевдонимами таблиц для различения различных экземпляров одной и той же таблицы. Использование: Для сравнения строк внутри одной таблицы.

🚩Примеры использования

🟠INNER JOIN
Для получения списка студентов и их курсов.
🟠LEFT JOIN
Для получения всех сотрудников и их проектов, даже если у сотрудника нет проекта.
🟠RIGHT JOIN
Для получения всех проектов и сотрудников, даже если у проекта нет назначенного сотрудника.
🟠FULL JOIN
Для получения полной информации о студентах и курсах, включая тех, кто еще не записан на курс или курсы, на которые еще никто не записан.
🟠CROSS JOIN
Для создания всех возможных комбинаций продуктов и категорий.
🟠SELF JOIN
Для нахождения пар сотрудников из одной таблицы с одинаковыми менеджерами.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое MVVM?

Это архитектурный шаблон, который разделяет приложение на три части: Model (данные и логика), View (интерфейс) и ViewModel (связь между Model и View).

🚩Пример

Model

public class User
{
    public string Name { get; set; }
    public int Age { get; set; }
}

ViewModel

public class UserViewModel : INotifyPropertyChanged
{
    private ObservableCollection<User> _users;
    public ObservableCollection<User> Users
    {
        get { return _users; }
        set 
        {
            _users = value;
            OnPropertyChanged(nameof(Users));
        }
    }

    public UserViewModel()
    {
        Users = new ObservableCollection<User>
        {
            new User { Name = "John Doe", Age = 30 },
            new User { Name = "Jane Doe", Age = 25 }
        };
    }

    public event PropertyChangedEventHandler PropertyChanged;
    protected void OnPropertyChanged(string propertyName)
    {
        PropertyChanged?.Invoke(this, new PropertyChangedEventArgs(propertyName));
    }
}

View (XAML)

<Window x:Class="MVVMExample.MainWindow"
        xmlns="https://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
        xmlns:x="https://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
        Title="MainWindow" Height="350" Width="525">
    <Grid>
        <ListBox ItemsSource="{Binding Users}">
            <ListBox.ItemTemplate>
                <DataTemplate>
                    <StackPanel>
                        <TextBlock Text="{Binding Name}" />
                        <TextBlock Text="{Binding Age}" />
                    </StackPanel>
                </DataTemplate>
            </ListBox.ItemTemplate>
        </ListBox>
    </Grid>
</Window>

Код за View (Code-behind)

public partial class MainWindow : Window
{
    public MainWindow()
    {
        InitializeComponent();
        DataContext = new UserViewModel();
    }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 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 забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чём разница между SQL и NoSQL?

Разница между SQL и NoSQL базами данных заключается в их архитектуре, структуре, методах хранения данных и использовании. Рассмотрим эти различия подробнее.

🟠Архитектура и структура данных
SQL (Structured Query Language) базы данных
Реляционные базы данных: SQL базы данных являются реляционными и используют таблицы для хранения данных. Каждая таблица состоит из строк и столбцов, что позволяет структурировать данные в виде отношений.
Схемы данных: SQL базы данных требуют четко определенных схем (schemas), которые строго контролируют структуру данных. Все записи в таблице должны следовать заранее определенной структуре.
Язык запросов: SQL использует структурированный язык запросов для манипуляции данными. Язык SQL стандартизирован и включает команды для создания, чтения, обновления и удаления данных (CRUD).
🟠NoSQL (Not Only SQL)
Нереляционные базы данных: NoSQL базы данных не обязательно используют таблицы для хранения данных. Вместо этого они могут использовать различные модели данных, такие как документы, графы, ключ-значение и столбцы
Гибкость схем: NoSQL базы данных часто не требуют фиксированных схем. Это позволяет хранить данные разной структуры в одной и той же коллекции или таблице.
Разнообразие языков запросов: В NoSQL базах данных отсутствует единый стандарт языка запросов. Они могут использовать различные методы доступа к данным, включая REST API и собственные языки запросов.

🚩Масштабируемость и производительность

🟠SQL базы данных
Вертикальная масштабируемость: SQL базы данных обычно масштабируются вертикально, то есть увеличивая мощность сервера (CPU, RAM, дисковое пространство).
Транзакции и консистентность: SQL базы данных поддерживают ACID транзакции (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), что обеспечивает высокую надежность и консистентность данных.
🟠NoSQL базы данных
Горизонтальная масштабируемость: NoSQL базы данных предназначены для горизонтального масштабирования, что позволяет распределять данные по множеству серверов.
Гибкость и скорость: NoSQL базы данных обычно более гибки и могут обеспечивать высокую производительность при работе с большими объемами данных и высокими нагрузками на запись и чтение.

🚩Использование и примеры

🟠SQL базы данных
MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server.
Финансовые системы, системы управления запасами, системы управления клиентами (CRM), где требуется сложные запросы и транзакции.
🟠NoSQL базы данных
MongoDB, Cassandra, Redis, Couchbase.
Системы больших данных, реального времени аналитика, социальные сети, приложения для интернета вещей (IoT), где требуется высокая производительность и гибкость.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие минусы есть у индекса?

➖Дополнительное пространство на диске
Индексы требуют дополнительного места на диске для хранения. Чем больше данных в таблице, тем больше место занимает индекс. Если таблица содержит большое количество индексов, это может значительно увеличить объем хранимых данных.

➖Замедление операций записи
Вставка, обновление и удаление данных в таблице с индексами требует дополнительных операций для обновления индексов. Это может существенно замедлить производительность операций модификации данных, особенно в таблицах с большим количеством индексов.

➖Сложность управления
Администрирование и оптимизация индексов требует дополнительных усилий. Необходимо периодически проверять и оптимизировать индексы, чтобы избежать фрагментации и падения производительности. Неэффективное использование индексов может привести к ухудшению производительности запросов.

➖Проблемы с блокировками
При выполнении операций модификации данных индексы могут вызывать блокировки, что может приводить к конфликтам и снижению производительности в условиях высокой конкурентности.

➖Проблемы с выбором индексов
Неправильный выбор колонок для индексирования может не только не улучшить, но и ухудшить производительность запросов. Индексы должны быть тщательно подобраны и настроены в соответствии с типичными запросами к базе данных.

➖Риск избыточности
Избыточные или дублирующие индексы могут привести к ненужному расходу ресурсов и снижению производительности операций модификации данных.

➖Неэффективность для малых таблиц
В небольших таблицах накладные расходы на поддержку индексов могут превышать выигрыш в производительности запросов. В таких случаях индексы могут быть неэффективными.

➖Сложность при изменении структуры данных
Изменение структуры таблиц (например, добавление или удаление колонок) может потребовать перестройки существующих индексов, что может быть трудоемким процессом.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 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 забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое Docker Compose?

Это инструмент, который позволяет определить и управлять многоконтейнерными Docker приложениями. С помощью Docker Compose можно описать конфигурацию всех сервисов вашего приложения в одном файле и затем легко запустить их вместе с помощью одной команды.

🚩Функции

🟠Определение многоконтейнерного приложения
Docker Compose использует YAML-файл (docker-compose.yml) для описания всех контейнеров (сервисов), которые составляют ваше приложение. В этом файле можно указать образы, настройки сети, монтируемые тома и переменные окружения.

🟠Управление зависимостями
Позволяет указать зависимости между сервисами, что обеспечивает правильный порядок запуска контейнеров.

🟠Запуск и остановка сервисов
С помощью простой команды docker-compose up можно запустить все контейнеры, указанные в docker-compose.yml. Команда docker-compose down останавливает и удаляет все контейнеры, сети и тома, созданные up.

🟠Поддержка масштабирования
Можно легко масштабировать сервисы (запускать несколько экземпляров одного контейнера) с помощью команды docker-compose up --scale.

🚩Пример использования

docker-compose.yml для веб-приложения, состоящего из веб-сервера и базы данных:

version: '3'
services:
  web:
    image: nginx:latest
    ports:
      - "80:80"
    volumes:
      - ./html:/usr/share/nginx/html
    depends_on:
      - db

  db:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: example
    volumes:
      - db_data:/var/lib/mysql

volumes:
  db_data:

🚩Команды

🟠docker-compose up
Создает и запускает все контейнеры, указанные в docker-compose.yml.
🟠docker-compose down
Останавливает и удаляет все контейнеры, сети и тома, созданные docker-compose up.
🟠docker-compose ps
Показывает статус запущенных контейнеров.
🟠docker-compose logs
Выводит логи всех контейнеров.
🟠docker-compose exec [service] [command]
Выполняет команду в запущенном контейнере.

🚩Плюсы

➕Упрощение разработки
Легко настроить и запустить все необходимые сервисы для разработки.
➕Легкость в использовании
Простота в управлении многоконтейнерными приложениями с помощью нескольких команд.
➕Унификация окружения
Единый файл конфигурации для разработки, тестирования и производства, что снижает вероятность ошибок из-за различий в конфигурациях.
➕Масштабируемость
Легко масштабировать отдельные сервисы приложения.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие бывают ограничения в Базе Данных?

Это правила, которые применяются к данным в таблице для обеспечения точности и целостности данных. Эти ограничения помогают управлять данными и предотвращать вставку или обновление неверных данных. Вот основные типы ограничений:

🟠NOT NULL
Обеспечивает, что столбец не может содержать NULL значения. Это ограничение гарантирует, что данные всегда будут присутствовать в этом столбце.

CREATE TABLE employees (
    emp_id INT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL
);

🟠UNIQUE
Обеспечивает, что все значения в столбце или группе столбцов уникальны. Это ограничение предотвращает дублирование данных.

CREATE TABLE employees (
    emp_id INT UNIQUE,
    email VARCHAR(100) UNIQUE
);

🟠PRIMARY KEY
Сочетает в себе ограничения NOT NULL и UNIQUE. Обеспечивает уникальную идентификацию каждой строки в таблице. В таблице может быть только один первичный ключ.

CREATE TABLE employees (
    emp_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL
);

🟠FOREIGN KEY
Обеспечивает ссылочную целостность между таблицами. Столбец с внешним ключом (или группа столбцов) ссылается на первичный ключ или уникальный ключ в другой таблице.

CREATE TABLE departments (
    dept_id INT PRIMARY KEY,
    dept_name VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE employees (
    emp_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    dept_id INT,
    FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES departments(dept_id)
);

🟠CHECK
Обеспечивает, что значения в столбце соответствуют заданному условию. Это ограничение проверяет данные при вставке или обновлении.

CREATE TABLE employees (
    emp_id INT,
    name VARCHAR(100),
    salary DECIMAL(10, 2),
    CHECK (salary > 0)
);

🟠DEFAULT
Устанавливает значение по умолчанию для столбца, если при вставке строки значение для этого столбца не указано.

CREATE TABLE employees (
    emp_id INT,
    name VARCHAR(100),
    hire_date DATE DEFAULT CURRENT_DATE
);

🟠INDEX
Создает индекс на один или несколько столбцов таблицы для ускорения поиска данных. Хотя индекс не является ограничением в строгом смысле, он помогает оптимизировать запросы к базе данных.

CREATE INDEX idx_name ON employees(name);

Пример создания таблицы с различными ограничениями

CREATE TABLE employees (
    emp_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE,
    dept_id INT,
    salary DECIMAL(10, 2) CHECK (salary > 0),
    hire_date DATE DEFAULT CURRENT_DATE,
    FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES departments(dept_id)
);

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что означает принцип open closed?

Принцип "открытости/закрытости" (Open/Closed Principle, OCP) — это один из пяти принципов SOLID, разработанных для создания устойчивого и легко поддерживаемого кода в объектно-ориентированном программировании. Принцип был предложен Бертраном Мейером в 1988 году и заключается в следующем:

🚩Что это означает

🟠Открыты для расширения
Поведение класса можно расширить, добавив новый код. Это достигается путем создания новых классов, которые наследуют или композируют существующие классы, или путем использования интерфейсов и абстрактных классов.

🟠Закрыты для модификации
Существующий код класса не должен изменяться. Это помогает избежать ошибок, которые могут возникнуть при изменении уже протестированного и проверенного кода.

Без соблюдения принципа OCP

public class Shape {
    public void drawCircle() {
        // рисуем круг
    }

    public void drawSquare() {
        // рисуем квадрат
    }
}

public class GraphicEditor {
    private Shape shape;

    public GraphicEditor(Shape shape) {
        this.shape = shape;
    }

    public void draw(String shapeType) {
        if (shapeType.equals("circle")) {
            shape.drawCircle();
        } else if (shapeType.equals("square")) {
            shape.drawSquare();
        }
    }
}

С соблюдением принципа OCP

public interface Shape {
    void draw();
}

public class Circle implements Shape {
    @Override
    public void draw() {
        // рисуем круг
    }
}

public class Square implements Shape {
    @Override
    public void draw() {
        // рисуем квадрат
    }
}

public class GraphicEditor {
    private Shape shape;

    public GraphicEditor(Shape shape) {
        this.shape = shape;
    }

    public void draw() {
        shape.draw();
    }
}

🚩Плюсы

➕Повышение гибкости
Система становится более гибкой и расширяемой, так как новые функциональности добавляются без изменения существующего кода.

➕Уменьшение количества ошибок
Снижается вероятность введения ошибок в существующий код, так как изменения сосредоточены в новых классах.

➕Упрощение тестирования
Легче тестировать новые компоненты отдельно, не затрагивая и не изменяя существующие.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое SQL?

Это язык запросов, предназначенный для управления и манипулирования данными в реляционных базах данных. SQL используется для выполнения различных операций над данными, таких как создание, изменение, удаление и извлечение данных.

🚩Основные возможности SQL

🟠Создание и изменение структуры базы данных
DDL (Data Definition Language): Команды, которые позволяют создавать и изменять структуру базы данных, включая таблицы, индексы, представления и другие объекты базы данных.
CREATE: Создание новых таблиц, баз данных, индексов.
ALTER: Изменение структуры существующих объектов базы данных.
DROP: Удаление объектов из базы данных.

🟠Управление данными
DML (Data Manipulation Language): Команды, которые используются для управления данными в базе данных.
SELECT: Извлечение данных из таблиц.
INSERT: Вставка новых данных в таблицы.
UPDATE: Обновление существующих данных в таблицах.
DELETE: Удаление данных из таблиц.

🟠Управление доступом к данным
DCL (Data Control Language): Команды, которые управляют доступом пользователей к данным в базе данных.
GRANT: Предоставление прав пользователям.
REVOKE: Отзыв ранее предоставленных прав.

🟠Транзакции
TCL (Transaction Control Language): Команды, которые управляют транзакциями в базе данных.
COMMIT: Сохранение всех изменений, сделанных в транзакции.
ROLLBACK: Отмена всех изменений, сделанных в транзакции.

🚩Пример использования SQL

Создание таблицы

CREATE TABLE Employees (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    department_id INT,
    salary DECIMAL(10, 2)
);

Вставка данных в таблицу

INSERT INTO Employees (id, name, department_id, salary)
VALUES (1, 'John Doe', 10, 50000.00);

Извлечение данных из таблицы

SELECT name, salary
FROM Employees
WHERE department_id = 10;

Обновление данных в таблице

UPDATE Employees
SET salary = 55000.00
WHERE id = 1;

Удаление данных из таблицы

DELETE FROM Employees
WHERE id = 1;

🚩Зачем нужен SQL

🟠Управление данными
SQL предоставляет мощные средства для извлечения, вставки, обновления и удаления данных, что позволяет эффективно управлять данными в больших объемах.

🟠Определение структуры данных
С помощью SQL можно создавать и изменять структуру базы данных, обеспечивая гибкость в управлении схемой данных.

🟠Управление доступом
SQL позволяет контролировать доступ к данным, обеспечивая безопасность и конфиденциальность информации.

🟠Обеспечение целостности данных
SQL поддерживает механизмы транзакций и ограничения, которые помогают поддерживать целостность данных и предотвращать их некорректное изменение.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 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 забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чём разница InnerJoin и RightJoin ?


Это два типа объединения таблиц в SQL, которые используются для получения данных из нескольких таблиц на основе условий соединения. Основное различие между ними заключается в том, какие строки включаются в результирующий набор данных.

🚩`INNER JOIN`

INNER JOIN возвращает только те строки, которые имеют совпадающие значения в обеих таблицах, участвующих в соединении. Если нет совпадения, строки не включаются в результирующий набор данных.

SELECT A.*, B.*
FROM TableA A
INNER JOIN TableB B ON A.id = B.id;

🚩`RIGHT JOIN` (или `RIGHT OUTER JOIN`)

RIGHT JOIN возвращает все строки из правой таблицы (TableB) и совпадающие строки из левой таблицы (TableA). Если совпадения нет, строки из правой таблицы все равно включаются в результат с NULL значениями для столбцов из левой таблицы.

SELECT A.*, B.*
FROM TableA A
RIGHT JOIN TableB B ON A.id = B.id;

🚩Основные различия

🟠INNER JOIN
Возвращает только строки с совпадающими значениями в обеих таблицах. Исключает строки без совпадений.
🟠RIGHT JOIN
Возвращает все строки из правой таблицы (TableB) и совпадающие строки из левой таблицы (TableA). Включает строки из правой таблицы, даже если нет совпадений, с NULL значениями для столбцов из левой таблицы.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Взаимодействие с асинхронной коммуникацией в распределённых системах

Позволяет компонентам обмениваться данными и выполнять задачи независимо друг от друга, не дожидаясь завершения операций. Асинхронное общение широко применяется в микросервисных архитектурах и других распределённых системах, так как повышает масштабируемость, гибкость и отказоустойчивость системы.

🚩Принципы и подходы

🟠Использование очередей сообщений и брокеров
Очереди сообщений (например, RabbitMQ, Apache Kafka, Amazon SQS) помогают отправлять и получать сообщения асинхронно, обеспечивая буфер между отправителем и получателем. Брокеры сообщений сохраняют сообщения до тех пор, пока получатель не будет готов их обработать, что помогает управлять потоками данных и уравновешивать нагрузку. Такой подход позволяет отправителю отправить сообщение и сразу продолжить свою работу, не дожидаясь ответа, что повышает производительность системы.

🟠Паттерн «Издатель-подписчик» (Publish-Subscribe)
В модели «издатель-подписчик» компоненты могут публиковать события, на которые подписаны другие компоненты, а брокер сообщений доставляет события всем подписчикам. Этот паттерн позволяет системе оставаться слабосвязанной, так как издатель не знает, сколько и какие конкретно сервисы получат событие. Такие системы часто применяются для уведомлений, регистрации событий, обработки данных и отправки уведомлений нескольким сервисам одновременно.

🟠Паттерн «Очередь задач»
В очереди задач сообщения представляют собой задачи для выполнения, которые обрабатываются одним или несколькими исполнителями. Этот паттерн полезен для распределения нагрузки на сервисы, позволяя выполнять задачи асинхронно, когда они становятся доступны, и автоматически управлять потоками. Например, задача по отправке электронной почты может быть помещена в очередь и обработана отдельным рабочим процессом, что освобождает основной сервис от ожидания завершения отправки.

🚩Плюсы
➕Повышенная производительность и масштабируемость, так как сервисы могут продолжать работу без ожидания ответа.
➕Отказоустойчивость и стабильность за счёт независимости сервисов и использования брокеров сообщений.
➕Гибкость и низкая связанность компонентов, что позволяет легко модифицировать систему и добавлять новые сервисы.

🚩Минусы

➖Увеличенная сложность обработки сообщений и согласованности данных.
➖Возможные задержки доставки, повторные сообщения и необходимость работы с идемпотентностью.
➖Сложности с отладкой и мониторингом взаимодействий между сервисами.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний