4678. Вы обнаружили, что в таблице events с временными рядами 99% запросов обращаются только к данным за последние 7 дней. Таблица содержит данные за 5 лет. Какое изменение структуры хранения даст максимальный эффект ?
Anonymous Quiz
62%
Создать партиционирование таблицы по диапазону дат (например, по дням или неделям).
14%
Добавить индекс на поле с датой, включив в него все часто запрашиваемые колонки.
3%
Запустить процедуру полной перестройки (REINDEX) всех индексов таблицы.
22%
Регулярно (раз в неделю) удалять старые данные, перемещая их в архивную таблицу.
👩🏫Объяснение:
Партиционирование — наиболее фундаментальное и эффективное решение для временных рядов с ярко выраженным паттерном доступа к «горячим» (свежим) данным. Оно позволяет:
* Резко уменьшить объем сканируемых данных: оптимизатор запросов будет обращаться только к партициям за последние 7 дней (партициональная прунинг).
* Упростить управление жизненным циклом: удаление старых данных (DROP PARTITION) — мгновенная и дешевая операция.
* Улучшить производительность обслуживания: операции VACUUM, REINDEX можно выполнять точечно на устаревших партициях.
Создание покрывающего индекса (B) или его перестройка (C) могут помочь, но не решат проблему работы с огромной неделимой таблицей. Ручное перемещение данных (D) — это, по сути, «ручное» партиционирование, но менее эффективное и встроенное в СУБД.
* Резко уменьшить объем сканируемых данных: оптимизатор запросов будет обращаться только к партициям за последние 7 дней (партициональная прунинг).
* Упростить управление жизненным циклом: удаление старых данных (DROP PARTITION) — мгновенная и дешевая операция.
* Улучшить производительность обслуживания: операции VACUUM, REINDEX можно выполнять точечно на устаревших партициях.
Создание покрывающего индекса (B) или его перестройка (C) могут помочь, но не решат проблему работы с огромной неделимой таблицей. Ручное перемещение данных (D) — это, по сути, «ручное» партиционирование, но менее эффективное и встроенное в СУБД.
4679. Какую репликацию нужно настроить для гарантии того, что реплика всегда имеет актуальные данные.
Anonymous Quiz
54%
Синхронную репликацию (Synchronous Replication).
31%
Асинхронную репликацию (Asynchronous Replication) с более быстрым сетевым оборудованием.
4%
Логическую репликацию (Logical Replication).
10%
Каскадную репликацию (Cascade Replication).
👩🏫Объяснение:
Синхронная репликация гарантирует, что транзакция на мастере будет считаться завершенной (получит COMMIT) только после того, как изменения будут записаны не только на мастер, но и на реплику (или реплики). Это обеспечивает нулевое отставание (RPO=0) для выбранных реплик и защиту от потери данных. Недостаток — повышенная задержка записи на мастер и его остановка, если реплика «упала». Асинхронная репликация (B) всегда имеет лаг. Логическая (C) и каскадная (D) репликации — это варианты реализации, которые сами по себе могут быть как синхронными, так и асинхронными.
4680. Вы проектируете схему для хранения древовидных комментариев (как в Reddit или Хабре) с неограниченным уровнем вложенности. Какой метод хранения иерархии позволит наиболее эффективно выбрать всю ветку обсуждения для одного корневого комментария?
Anonymous Quiz
42%
Структура «Вложенные множества» (Nested Sets).
25%
Поле parent_id со ссылкой на родительский комментарий.
25%
Хранение пути (path) в виде материализованного пути (например, 1.5.12.34).
7%
Таблица замыканий (Closure Table).
👩🏫Объяснение:
Для задачи выборки целого поддерева структура «Вложенные множества» является самой эффективной. Каждая вершина хранит два числа: left и right. Все потомки вершины X имеют left между X.left и X.right. Чтобы выбрать всё поддерево, нужен один простой запрос: SELECT * FROM comments WHERE left >= @root_left AND right <= @root_right ORDER BY left. Это выполняется за один проход по индексу. Поле parent_id (B) потребует рекурсивного запроса (CTE) или множества обращений к БД. Материализованный путь (C) потребует использования LIKE. Closure Table (D) также эффективен, но требует JOIN со служебной таблицей. Nested Sets идеальны для частого чтения поддеревьев, но очень неэффективны для вставки/перемещения узлов.
❤1👍1🔥1
4681. Онлайн викторина. Ключевая сущность — ответ участника на вопрос. В пиковые моменты (например, финальный вопрос) до 100 000 пользователей могут отправить ответ практически одновременно в течение 2-3 секунд. Какая архитектура таблицы для запи
Anonymous Quiz
21%
Одна таблица user_answers с полями: id, user_id, quiz_id, question_id, answer, created_at
39%
Та же таблица user_answers, но с горизонтальным шардингом по user_id.
22%
Использовать временную таблицу с простой структурой и без индексов
17%
Для каждого активного квиза создавать отдельную таблицу, например, quiz_12345_answers.
👩🏫Объяснение:
Этот кейс — классический пример «проблемы горячей точки» (hotspot) при массовых одновременных вставках. Хотя варианты A и B кажутся логичными, они имеют критические недостатки в момент пика:
Вариант A (Единая таблица с автоинкрементом): BIGSERIAL создает последовательность, которая становится узким местом, так как все 100 000 вставок будут бороться за следующий ID, создавая блокировки.
Вариант B (Шардинг по user_id): Распределит нагрузку, но сложен в реализации и избыточен, если такая пиковая нагрузка возникает лишь эпизодически.
Вариант D (Таблица на квиз): Устраняет конкуренцию за одну таблицу, но требует динамического DDL (создания таблиц на лету), что усложняет логику и администрирование.
Вариант C — паттерн «Буферной таблицы» — наиболее практичное решение:
Пиковая нагрузка: Данные летят в максимально упрощенную таблицу (минимум индексов, возможно, даже без первичного ключа или с UUID). Это позволяет достичь максимальной скорости вставки.
Фоновая обработка: Отдельный воркер асинхронно вычитывает данные из буфера пачками, проводит валидацию, обогащение и записывает в основную, правильно нормализованную и проиндексированную таблицу user_answers.
Гибкость: Система легко переживает всплески, а основная БД работает в штатном режиме. Этот подход часто используется в системах обработки событий и аналитики (например, через Kafka + потребитель).
Вариант A (Единая таблица с автоинкрементом): BIGSERIAL создает последовательность, которая становится узким местом, так как все 100 000 вставок будут бороться за следующий ID, создавая блокировки.
Вариант B (Шардинг по user_id): Распределит нагрузку, но сложен в реализации и избыточен, если такая пиковая нагрузка возникает лишь эпизодически.
Вариант D (Таблица на квиз): Устраняет конкуренцию за одну таблицу, но требует динамического DDL (создания таблиц на лету), что усложняет логику и администрирование.
Вариант C — паттерн «Буферной таблицы» — наиболее практичное решение:
Пиковая нагрузка: Данные летят в максимально упрощенную таблицу (минимум индексов, возможно, даже без первичного ключа или с UUID). Это позволяет достичь максимальной скорости вставки.
Фоновая обработка: Отдельный воркер асинхронно вычитывает данные из буфера пачками, проводит валидацию, обогащение и записывает в основную, правильно нормализованную и проиндексированную таблицу user_answers.
Гибкость: Система легко переживает всплески, а основная БД работает в штатном режиме. Этот подход часто используется в системах обработки событий и аналитики (например, через Kafka + потребитель).
❤4🔥1💯1
4682. Аналитик завершил спецификацию модуля «Оплата». Какое первое действие сильнее всего повысит эффективность тестирования?
Anonymous Quiz
10%
Писать детальные тест-кейсы
71%
Провести ревью требований с QA
9%
Сгенерировать тестовые данные
9%
Составить план UAT
👩🏫Объяснение:
Наиболее критичный и эффективный вклад аналитика в этап тестирования происходит до написания кода — на стадии верификации самих требований. 🤔
Почему?
Подавляющее большинство дорогих и сложных дефектов возникают не из-за ошибки в коде, а из-за неоднозначных, противоречивых или неполных требований. Разработчик и тестировщик могут по-разному интерпретировать расплывчатую формулировку, что приводит к функционалу, не соответствующему ожиданиям бизнеса.
Ревью требований с QA решает ключевые проблемы:
✅ Тестируемость: Тестировщики помогают убедиться, что каждое требование может быть объективно проверено. Например, требование «система должна работать быстро» → превращается в «время отклика интерфейса при оформлении платежа не должно превышать 2 секунд при нагрузке до 1000 concurrent users». ⏱️
✅ Однозначность: Исключаются формулировки типа «как правило», «может быть», «удобный интерфейс».
✅ Полнота: QA, мысля сценариями, сразу видят «дыры» в логике — что должно происходить при ошибке сети? При повторном нажатии кнопки? При истечении таймаута сессии? 🕳
✅ Раннее вовлечение: Тестировщики начинают погружаться в логику системы с самого начала, что ускоряет последующее проектирование тестов.
Почему?
Подавляющее большинство дорогих и сложных дефектов возникают не из-за ошибки в коде, а из-за неоднозначных, противоречивых или неполных требований. Разработчик и тестировщик могут по-разному интерпретировать расплывчатую формулировку, что приводит к функционалу, не соответствующему ожиданиям бизнеса.
Ревью требований с QA решает ключевые проблемы:
✅ Тестируемость: Тестировщики помогают убедиться, что каждое требование может быть объективно проверено. Например, требование «система должна работать быстро» → превращается в «время отклика интерфейса при оформлении платежа не должно превышать 2 секунд при нагрузке до 1000 concurrent users». ⏱️
✅ Однозначность: Исключаются формулировки типа «как правило», «может быть», «удобный интерфейс».
✅ Полнота: QA, мысля сценариями, сразу видят «дыры» в логике — что должно происходить при ошибке сети? При повторном нажатии кнопки? При истечении таймаута сессии? 🕳
✅ Раннее вовлечение: Тестировщики начинают погружаться в логику системы с самого начала, что ускоряет последующее проектирование тестов.
❤1
4683. Веб-приложению нужно отправлять SMS через внешний сервис. Отправка долгая, но основной процесс не должен ждать. Какой способ интеграции выбрать?
Anonymous Quiz
9%
Синхронный REST API вызов
84%
Асинхронная очередь через брокер сообщений
4%
Фоновая синхронизация по расписанию
3%
Общая база данных для обмена
👩🏫Объяснение:
Выбор асинхронного взаимодействия через брокер сообщений (Kafka, RabbitMQ) — это классический паттерн для связывания слабосвязанных сервисов, где важна надежность и независимая масштабируемость.
✅ Почему B — верно:
Развязка (decoupling): Приложение и сервис работают независимо. Падение или медленная работа сервиса рассылок не «положит» основное приложение.
Гарантированная доставка: Брокер обеспечивает сохранность сообщения до его обработки.
Масштабируемость: Можно легко добавить новых потребителей события (например, сервис email-рассылок или система аналитики) без изменения кода основного приложения.
Асинхронность: Основной поток выполнения не блокируется на время отправки SMS.
❌ Почему другие варианты — хуже:
A (Синхронный REST): Создаст хрупкую прямую зависимость. При недоступности или высокой задержке сервиса SMS пользовательский опыт в основном приложении будет испорчен.
C (Периодическая синхронизация): Вносит задержку (латентность) до минуты, что неприемлемо для многих оперативных уведомлений. Также создает нагрузку на БД.
D (Shared Database): Является антипаттерном в микросервисной архитектуре, так как создает жесткую связь на уровне данных, усложняет эволюцию схемы и нарушает инкапсуляцию сервисов.
Выбор паттерна интеграции напрямую влияет на надежность (reliability), производительность (performance) и поддерживаемость (maintainability) всей системы. Аналитик должен закладывать асинхронные, событийно-ориентированные взаимодействия для фоновых и не критичных ко времени отклика операций.
✅ Почему B — верно:
Развязка (decoupling): Приложение и сервис работают независимо. Падение или медленная работа сервиса рассылок не «положит» основное приложение.
Гарантированная доставка: Брокер обеспечивает сохранность сообщения до его обработки.
Масштабируемость: Можно легко добавить новых потребителей события (например, сервис email-рассылок или система аналитики) без изменения кода основного приложения.
Асинхронность: Основной поток выполнения не блокируется на время отправки SMS.
❌ Почему другие варианты — хуже:
A (Синхронный REST): Создаст хрупкую прямую зависимость. При недоступности или высокой задержке сервиса SMS пользовательский опыт в основном приложении будет испорчен.
C (Периодическая синхронизация): Вносит задержку (латентность) до минуты, что неприемлемо для многих оперативных уведомлений. Также создает нагрузку на БД.
D (Shared Database): Является антипаттерном в микросервисной архитектуре, так как создает жесткую связь на уровне данных, усложняет эволюцию схемы и нарушает инкапсуляцию сервисов.
Выбор паттерна интеграции напрямую влияет на надежность (reliability), производительность (performance) и поддерживаемость (maintainability) всей системы. Аналитик должен закладывать асинхронные, событийно-ориентированные взаимодействия для фоновых и не критичных ко времени отклика операций.
📊 Компании перестают экспериментировать с ИИ и требуют реального ROI — Штаб-квартира IBM заявила, что эпоха «игры с ИИ»заканчивается, и теперь инвестиции должны приносить измеримые бизнес-результаты, а не оставаться пилотами.
📂 МЫ СОБРАЛИ ПАПКУ ЭКСПЕРТОВ В НИШЕ БИЗНЕС И СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА — И В НЕЙ ВЫ НАЙДЁТЕ:
📌 Лидеров рынка — практиков, которые уже внедряют аналитику и системные решения в реальных компаниях
📌 Готовые кейсы по автоматизации процессов, цифровой трансформации и измеримым бизнес-эффектам
📌 Шаблоны и инструменты: BPMN, KPI-матрицы, CJM, roadmap’ы и метрики
📌 Стратегии по интеграции данных и ИИ в процессы с показателями эффективности
📌 Фреймворки для масштабирования аналитики в командах и организациях
📌увлекательные обзоры продуктов, новинки FMCG, маркетинг и немного бизнес-философии.
НАША ПОДБОРКА БУДЕТ ПОЛЕЗНА ТЕМ:
• строит стратегии на основе данных и хочет
• видеть реальный ROI
• внедряет BI/AI-решения в процессы
• системно улучшает процессы и управляет изменениями.
📌ЗАБРАТЬ ПАПКУ
📂 МЫ СОБРАЛИ ПАПКУ ЭКСПЕРТОВ В НИШЕ БИЗНЕС И СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА — И В НЕЙ ВЫ НАЙДЁТЕ:
📌 Лидеров рынка — практиков, которые уже внедряют аналитику и системные решения в реальных компаниях
📌 Готовые кейсы по автоматизации процессов, цифровой трансформации и измеримым бизнес-эффектам
📌 Шаблоны и инструменты: BPMN, KPI-матрицы, CJM, roadmap’ы и метрики
📌 Стратегии по интеграции данных и ИИ в процессы с показателями эффективности
📌 Фреймворки для масштабирования аналитики в командах и организациях
📌увлекательные обзоры продуктов, новинки FMCG, маркетинг и немного бизнес-философии.
НАША ПОДБОРКА БУДЕТ ПОЛЕЗНА ТЕМ:
• строит стратегии на основе данных и хочет
• видеть реальный ROI
• внедряет BI/AI-решения в процессы
• системно улучшает процессы и управляет изменениями.
📌ЗАБРАТЬ ПАПКУ
❤1
🎯 ХОЧУ РАССКАЗАТЬ, КАК Я ИЗ БЕЗОПАСНОСТИ ПЕРЕТАЩИЛ 1000+ ЧЕЛОВЕК В СИСТЕМНЫЕ АНАЛИТИКИ
Знакомьтесь, это я — Вадим, Lead System Analyst с 8-летним опытом. Раньше я работал в кибербезопасности и ненавидел документы. Теперь я строю архитектуру FinTech-систем и учу других системному анализу.
Почему стоит послушать меня? Потому что я прошёл путь от:
📄 Требований в стиле «сделайте красиво» → к конкретным user stories с критериями приёмки
🧩 Хаотичных встреч → к управлению backlog’ом по Scrum
😱 Страха UML/BPMN → к их использованию без зубрёжки
И за 3 года я помог более 1000 ученикам сменить профессию, повысить квалификацию или систематизировать знания.
🔥 ЧТО ВЫ ПОЛУЧИТЕ НА КУРСЕ:
✔️ ОТ ТЕОРИИ К ПРАКТИКЕ: Не просто лекции, а работа с реальными ТЗ из моей практики (от e-commerce до банковских систем).
✔️ ИНСТРУМЕНТЫ, КОТОРЫЕ ПРИМЕНЯЮТСЯ В 2024: Figma для прототипов, Jira/Confluence, диаграммы в Miro, ChatGPT для аналитика.
✔️ СОБЕСЕДОВАНИЯ БЕЗ ПАНИКИ: Разбор 20+ реальных кейсов с собесов от Yandex, Tinkoff, VK + симуляция интервью.
✔️ ПОДДЕРЖКА И НЕТВОРКИНГ: Закрытый чат с коллегами, разбор домашних заданий, ответы на вопросы в течение 6 месяцев после курса.
📈 РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПУСКНИКОВ:
«С нуля вышел на зарплату 110к через 4 месяца после курса» (история Максима)
«Смогла перейти с позиции тестировщика на аналитика в одном продуктовой команде» (история Анны)
«Систематизировал хаос в требованиях, теперь говорю с разработчиками на одном языке» (история Дмитрия)
💬 ЧТОБЫ ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО ИЛИ УЗНАТЬ ПОДРОБНОСТИ:
Переходи по ссылке👇
https://bitbitgo.by/
Знакомьтесь, это я — Вадим, Lead System Analyst с 8-летним опытом. Раньше я работал в кибербезопасности и ненавидел документы. Теперь я строю архитектуру FinTech-систем и учу других системному анализу.
Почему стоит послушать меня? Потому что я прошёл путь от:
📄 Требований в стиле «сделайте красиво» → к конкретным user stories с критериями приёмки
🧩 Хаотичных встреч → к управлению backlog’ом по Scrum
😱 Страха UML/BPMN → к их использованию без зубрёжки
И за 3 года я помог более 1000 ученикам сменить профессию, повысить квалификацию или систематизировать знания.
🔥 ЧТО ВЫ ПОЛУЧИТЕ НА КУРСЕ:
✔️ ОТ ТЕОРИИ К ПРАКТИКЕ: Не просто лекции, а работа с реальными ТЗ из моей практики (от e-commerce до банковских систем).
✔️ ИНСТРУМЕНТЫ, КОТОРЫЕ ПРИМЕНЯЮТСЯ В 2024: Figma для прототипов, Jira/Confluence, диаграммы в Miro, ChatGPT для аналитика.
✔️ СОБЕСЕДОВАНИЯ БЕЗ ПАНИКИ: Разбор 20+ реальных кейсов с собесов от Yandex, Tinkoff, VK + симуляция интервью.
✔️ ПОДДЕРЖКА И НЕТВОРКИНГ: Закрытый чат с коллегами, разбор домашних заданий, ответы на вопросы в течение 6 месяцев после курса.
📈 РЕЗУЛЬТАТЫ ВЫПУСКНИКОВ:
«С нуля вышел на зарплату 110к через 4 месяца после курса» (история Максима)
«Смогла перейти с позиции тестировщика на аналитика в одном продуктовой команде» (история Анны)
«Систематизировал хаос в требованиях, теперь говорю с разработчиками на одном языке» (история Дмитрия)
💬 ЧТОБЫ ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО ИЛИ УЗНАТЬ ПОДРОБНОСТИ:
Переходи по ссылке
https://bitbitgo.by/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ЭТУ ПАПКУ ИЩУТ ВСЕ, КТО ХОЧЕТ ВНЕДРИТЬ ИИ В 2026🚀
Мир разделился на два лагеря: тех, кто тратит часы на рутину, и тех, кто нажал «Добавить» и переложил 80% задач на нейросети.
Пока вы читаете этот текст, ИИ уже генерирует контент, строит воронки и закрывает сделки.
15 промтов для сверх способностей ИИ на канале Нейромен
Внутри папки — ваш арсенал для захвата рынка в этом году:
✅ Промты «нового поколения»: забудьте про плоские тексты. Учимся писать так, чтобы никто не догадался, что это ИИ
✅ ИИ-сотрудник 24/7: пошаговый план сборки ассистента, который знает ваш продукт от А до Я и продает с эмоциями
✅ Автоворонки: как сделать так, чтобы заявки из нейросетей падали в CRM сами, без вашего участия.
Бонусы, которые вы получите сразу после подписки:
👇 Успейте забрать базу, пока доступ открыт👇
СКАЧАТЬ ПАКЕТ ИНСТРУМЕНТОВ
Мир разделился на два лагеря: тех, кто тратит часы на рутину, и тех, кто нажал «Добавить» и переложил 80% задач на нейросети.
Пока вы читаете этот текст, ИИ уже генерирует контент, строит воронки и закрывает сделки.
15 промтов для сверх способностей ИИ на канале Нейромен
Внутри папки — ваш арсенал для захвата рынка в этом году:
✅ Промты «нового поколения»: забудьте про плоские тексты. Учимся писать так, чтобы никто не догадался, что это ИИ
✅ ИИ-сотрудник 24/7: пошаговый план сборки ассистента, который знает ваш продукт от А до Я и продает с эмоциями
✅ Автоворонки: как сделать так, чтобы заявки из нейросетей падали в CRM сами, без вашего участия.
Бонусы, которые вы получите сразу после подписки:
🎁 Как пошагово с нуля собрать полностью автоматизированный канал под определенную ЦА с помощью ИИ
🎁 Инструкция Как собирать ИИ-менеджера по продажам с эмоциями, базой знаний и целями
🎁 Нейротренажер по продажам
🎁15 способов заработать с нейросетями
👇 Успейте забрать базу, пока доступ открыт👇
СКАЧАТЬ ПАКЕТ ИНСТРУМЕНТОВ