🤔 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 _users;
public ObservableCollection Users
{
get { return _users; }
set
{
_users = value;
OnPropertyChanged(nameof(Users));
}
}
public UserViewModel()
{
Users = new ObservableCollection
{
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)
Код за View (Code-behind)
public partial class MainWindow : Window
{
public MainWindow()
{
InitializeComponent();
DataContext = new UserViewModel();
}
}
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
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 _users;
public ObservableCollection Users
{
get { return _users; }
set
{
_users = value;
OnPropertyChanged(nameof(Users));
}
}
public UserViewModel()
{
Users = new ObservableCollection
{
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)
Код за View (Code-behind)
public partial class MainWindow : Window
{
public MainWindow()
{
InitializeComponent();
DataContext = new UserViewModel();
}
}
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 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
👍2
🤔 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 📚
@backendquiz
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 📚
@backendquiz
👍1
🤔 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 📚
@backendquiz
➖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 📚
@backendquiz
👍1
🤔 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
👍2
🤔 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 📚
@backendquiz
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 📚
@backendquiz
🤔 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 📚
@backendquiz
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 📚
@backendquiz
👍2
🤔 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 📚
@backendquiz
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 📚
@backendquiz
🤔 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 📚
@backendquiz
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 📚
@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
🤔 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 📚
@backendquiz
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 📚
@backendquiz
🤔 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 📚
@backendquiz
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 📚
@backendquiz
🤔 Как защитить куки от воровства и от подделки?
🟠Использование HTTPS
Передача данных через HTTPS (SSL/TLS) обеспечивает шифрование данных между клиентом и сервером, что предотвращает их перехват и чтение третьими лицами. Настройте ваш веб-сервер для использования HTTPS, получив и установив SSL/TLS сертификат.
🟠Флаг Secure
Куки передаются только по HTTPS-соединениям. Добавьте флаг Secure при установке куки.
Set-Cookie: sessionId=abc123; Secure
🟠Флаг HttpOnly
Куки недоступны через JavaScript, что предотвращает их кражу с помощью XSS (Cross-Site Scripting) атак. Добавьте флаг HttpOnly при установке куки.
Set-Cookie: sessionId=abc123; HttpOnly
🟠Флаг SameSite
Предотвращает отправку куки на другие сайты, что защищает от CSRF (Cross-Site Request Forgery) атак. Добавьте флаг SameSite при установке куки. Варианты включают Strict, Lax, и None.
Set-Cookie: sessionId=abc123; SameSite=Strict
🟠Шифрование содержимого куки
Делает данные бесполезными для злоумышленников, даже если они смогут украсть куки. Используйте серверные библиотеки для шифрования и дешифрования данных в куки перед отправкой и после получения.
🟠Подпись куки
С помощью HMAC (Hash-based Message Authentication Code) позволяет проверить целостность и подлинность данных в куки. Используйте секретный ключ для генерации HMAC подписи и добавьте её к куки.
import hmac
import hashlib
secret_key = b'secret'
cookie_value = b'sessionId=abc123'
signature = hmac.new(secret_key, cookie_value, hashlib.sha256).hexdigest()
cookie = f'{cookie_value.decode()}; Signature={signature}'
🟠Защита от XSS атак
Могут использоваться для кражи куки. Включает в себя валидацию и фильтрацию пользовательских вводов, использование Content Security Policy (CSP) и безопасное кодирование данных. Внедрите валидацию и фильтрацию вводов на стороне сервера, настройте CSP заголовки.
Content-Security-Policy: noscript-src 'self'
🟠Регулярное обновление и истечение срока действия куки
Значений куки и установка короткого срока действия уменьшает временное окно для атакующих. Устанавливайте короткий срок действия и обновляйте значение куки при каждой сессии.
Set-Cookie: sessionId=abc123; Max-Age=3600 # 1 час
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🟠Использование HTTPS
Передача данных через HTTPS (SSL/TLS) обеспечивает шифрование данных между клиентом и сервером, что предотвращает их перехват и чтение третьими лицами. Настройте ваш веб-сервер для использования HTTPS, получив и установив SSL/TLS сертификат.
🟠Флаг Secure
Куки передаются только по HTTPS-соединениям. Добавьте флаг Secure при установке куки.
Set-Cookie: sessionId=abc123; Secure
🟠Флаг HttpOnly
Куки недоступны через JavaScript, что предотвращает их кражу с помощью XSS (Cross-Site Scripting) атак. Добавьте флаг HttpOnly при установке куки.
Set-Cookie: sessionId=abc123; HttpOnly
🟠Флаг SameSite
Предотвращает отправку куки на другие сайты, что защищает от CSRF (Cross-Site Request Forgery) атак. Добавьте флаг SameSite при установке куки. Варианты включают Strict, Lax, и None.
Set-Cookie: sessionId=abc123; SameSite=Strict
🟠Шифрование содержимого куки
Делает данные бесполезными для злоумышленников, даже если они смогут украсть куки. Используйте серверные библиотеки для шифрования и дешифрования данных в куки перед отправкой и после получения.
🟠Подпись куки
С помощью HMAC (Hash-based Message Authentication Code) позволяет проверить целостность и подлинность данных в куки. Используйте секретный ключ для генерации HMAC подписи и добавьте её к куки.
import hmac
import hashlib
secret_key = b'secret'
cookie_value = b'sessionId=abc123'
signature = hmac.new(secret_key, cookie_value, hashlib.sha256).hexdigest()
cookie = f'{cookie_value.decode()}; Signature={signature}'
🟠Защита от XSS атак
Могут использоваться для кражи куки. Включает в себя валидацию и фильтрацию пользовательских вводов, использование Content Security Policy (CSP) и безопасное кодирование данных. Внедрите валидацию и фильтрацию вводов на стороне сервера, настройте CSP заголовки.
Content-Security-Policy: noscript-src 'self'
🟠Регулярное обновление и истечение срока действия куки
Значений куки и установка короткого срока действия уменьшает временное окно для атакующих. Устанавливайте короткий срок действия и обновляйте значение куки при каждой сессии.
Set-Cookie: sessionId=abc123; Max-Age=3600 # 1 час
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
👍1
🤔 Как работает браузер?
Это программное обеспечение, которое позволяет пользователям просматривать и взаимодействовать с информацией в Интернете. Основные функции браузера включают получение, рендеринг и отображение веб-страниц, а также выполнение веб-приложений.
🚩Этапы работы
🟠Ввод URL и запрос к серверу
Пользователь вводит URL (Uniform Resource Locator) в адресную строку браузера. Браузер определяет тип протокола (например, HTTP или HTTPS) и преобразует доменное имя в IP-адрес с помощью DNS (Domain Name System). Затем браузер отправляет HTTP-запрос к веб-серверу по указанному IP-адресу.
🟠Получение ответа от сервера
Веб-сервер получает запрос и отправляет HTTP-ответ, который обычно содержит HTML-документ, CSS-стили, JavaScript-код и другие ресурсы, такие как изображения и видео. Ответ передается обратно браузеру.
🟠Анализ и построение DOM
Браузер анализирует полученный HTML-документ и строит дерево DOM (Document Object Model), представляющее структуру страницы. Одновременно браузер загружает и обрабатывает связанные ресурсы (CSS, JavaScript, изображения).
🟠Применение CSS и построение CSSOM
Браузер анализирует CSS-файлы и строит CSSOM (CSS Object Model), описывающую, как элементы должны отображаться. DOM и CSSOM объединяются для создания render tree, которая содержит видимые элементы страницы с их стилями.
🟠Рендеринг страницы
Render tree используется для определения положения и внешнего вида элементов на экране. Браузер выполняет layout (разметку) элементов и отрисовывает их на экране.
🟠Выполнение JavaScript
Браузер интерпретирует и выполняет JavaScript-код, который может изменять DOM и CSSOM. JavaScript может также взаимодействовать с сервером через AJAX-запросы для динамического обновления страницы без перезагрузки.
🟠Интерактивность
Браузер обрабатывает взаимодействие пользователя с элементами страницы (клики, ввод текста и т.д.). Изменения, вызванные действиями пользователя или выполнением JavaScript, могут обновлять render tree и перерисовывать элементы.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Это программное обеспечение, которое позволяет пользователям просматривать и взаимодействовать с информацией в Интернете. Основные функции браузера включают получение, рендеринг и отображение веб-страниц, а также выполнение веб-приложений.
🚩Этапы работы
🟠Ввод URL и запрос к серверу
Пользователь вводит URL (Uniform Resource Locator) в адресную строку браузера. Браузер определяет тип протокола (например, HTTP или HTTPS) и преобразует доменное имя в IP-адрес с помощью DNS (Domain Name System). Затем браузер отправляет HTTP-запрос к веб-серверу по указанному IP-адресу.
🟠Получение ответа от сервера
Веб-сервер получает запрос и отправляет HTTP-ответ, который обычно содержит HTML-документ, CSS-стили, JavaScript-код и другие ресурсы, такие как изображения и видео. Ответ передается обратно браузеру.
🟠Анализ и построение DOM
Браузер анализирует полученный HTML-документ и строит дерево DOM (Document Object Model), представляющее структуру страницы. Одновременно браузер загружает и обрабатывает связанные ресурсы (CSS, JavaScript, изображения).
🟠Применение CSS и построение CSSOM
Браузер анализирует CSS-файлы и строит CSSOM (CSS Object Model), описывающую, как элементы должны отображаться. DOM и CSSOM объединяются для создания render tree, которая содержит видимые элементы страницы с их стилями.
🟠Рендеринг страницы
Render tree используется для определения положения и внешнего вида элементов на экране. Браузер выполняет layout (разметку) элементов и отрисовывает их на экране.
🟠Выполнение JavaScript
Браузер интерпретирует и выполняет JavaScript-код, который может изменять DOM и CSSOM. JavaScript может также взаимодействовать с сервером через AJAX-запросы для динамического обновления страницы без перезагрузки.
🟠Интерактивность
Браузер обрабатывает взаимодействие пользователя с элементами страницы (клики, ввод текста и т.д.). Изменения, вызванные действиями пользователя или выполнением JavaScript, могут обновлять render tree и перерисовывать элементы.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
👍1
🤔 Что такое транзакция?
Транзакция в контексте баз данных - это последовательность операций, выполняемых как единое целое. Она должна быть полностью выполнена или полностью отменена, чтобы обеспечить целостность и консистентность данных. Основные свойства транзакции определяются набором правил, известных как ACID:
🚩ACID свойства
🟠Atomicity (Атомарность):
Транзакция либо выполняется полностью, либо не выполняется вовсе. Если происходит ошибка, все операции транзакции откатываются. Например, в банковской системе перевод денег между счетами требует списания суммы с одного счета и зачисления на другой. Если одна из операций не выполнится, другая также должна быть отменена.
🟠Consistency (Консистентность):
После завершения транзакции данные должны оставаться в согласованном состоянии, соответствующем всем определенным правилам и ограничениям. В инвентарной системе при добавлении нового товара должна проверяться допустимость всех значений, таких как положительное количество и правильная категория.
🟠Isolation (Изоляция):
Выполнение транзакций изолировано друг от друга, так что параллельные транзакции не влияют на промежуточные состояния друг друга. Если две транзакции пытаются изменить одни и те же данные, одна из них должна завершиться до того, как другая начнет свои изменения, чтобы избежать конфликтов.
🟠Durability (Долговечность):
После завершения транзакции её результаты сохраняются даже в случае сбоя системы. Если транзакция по записи данных в базу данных завершилась успешно, данные останутся сохраненными даже после перезагрузки сервера.
🚩Этапы выполнения транзакции
1⃣начало выполнения транзакции.
2⃣Выполняются все необходимые операции (вставка, обновление, удаление и т.д.).
3⃣Если все операции выполнены успешно, изменения фиксируются.
4⃣Если произошла ошибка, все изменения отменяются, возвращая базу данных в исходное состояние.
🚩Применение транзакций
🟠Обеспечивают целостность операций перевода денежных средств.
🟠Гарантируют корректное обновление информации о заказах и инвентаре.
🟠Обеспечивают корректность резервирования мест или ресурсов.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Транзакция в контексте баз данных - это последовательность операций, выполняемых как единое целое. Она должна быть полностью выполнена или полностью отменена, чтобы обеспечить целостность и консистентность данных. Основные свойства транзакции определяются набором правил, известных как ACID:
🚩ACID свойства
🟠Atomicity (Атомарность):
Транзакция либо выполняется полностью, либо не выполняется вовсе. Если происходит ошибка, все операции транзакции откатываются. Например, в банковской системе перевод денег между счетами требует списания суммы с одного счета и зачисления на другой. Если одна из операций не выполнится, другая также должна быть отменена.
🟠Consistency (Консистентность):
После завершения транзакции данные должны оставаться в согласованном состоянии, соответствующем всем определенным правилам и ограничениям. В инвентарной системе при добавлении нового товара должна проверяться допустимость всех значений, таких как положительное количество и правильная категория.
🟠Isolation (Изоляция):
Выполнение транзакций изолировано друг от друга, так что параллельные транзакции не влияют на промежуточные состояния друг друга. Если две транзакции пытаются изменить одни и те же данные, одна из них должна завершиться до того, как другая начнет свои изменения, чтобы избежать конфликтов.
🟠Durability (Долговечность):
После завершения транзакции её результаты сохраняются даже в случае сбоя системы. Если транзакция по записи данных в базу данных завершилась успешно, данные останутся сохраненными даже после перезагрузки сервера.
🚩Этапы выполнения транзакции
1⃣начало выполнения транзакции.
2⃣Выполняются все необходимые операции (вставка, обновление, удаление и т.д.).
3⃣Если все операции выполнены успешно, изменения фиксируются.
4⃣Если произошла ошибка, все изменения отменяются, возвращая базу данных в исходное состояние.
🚩Применение транзакций
🟠Обеспечивают целостность операций перевода денежных средств.
🟠Гарантируют корректное обновление информации о заказах и инвентаре.
🟠Обеспечивают корректность резервирования мест или ресурсов.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
👍1
🤔 Какая разница у протоколов http и https ?
Основное различие между протоколами HTTP (HyperText Transfer Protocol) и HTTPS (HyperText Transfer Protocol Secure) заключается в уровне безопасности, который они обеспечивают при передаче данных между клиентом (например, веб-браузером) и сервером.
🚩Основные различия
🟠Шифрование
HTTP: Данные передаются в открытом виде, что делает их уязвимыми для перехвата и чтения злоумышленниками.
HTTPS: Данные передаются в зашифрованном виде с использованием SSL/TLS (Secure Sockets Layer/Transport Layer Security). Это обеспечивает защиту данных от перехвата и несанкционированного доступа.
🟠Аутентификация
HTTP: Отсутствует механизм аутентификации, что затрудняет проверку подлинности веб-сайта.
HTTPS: Использует сертификаты SSL/TLS, которые удостоверяют подлинность веб-сайта, подтверждая, что соединение установлено с тем сервером, с которым намеревался связаться пользователь.
🟠Интегритет данных
HTTP: Данные могут быть изменены или повреждены во время передачи, и это не будет обнаружено.
HTTPS: Гарантирует целостность данных, так как любые изменения данных при передаче будут обнаружены, и соединение будет разорвано.
🟠Порт
HTTP: Использует порт 80 по умолчанию.
HTTPS: Использует порт 443 по умолчанию.
🚩Плюсы
➕Безопасность
Обеспечивает защиту конфиденциальной информации, такой как логины, пароли, номера кредитных карт.
➕Доверие пользователей
Пользователи склонны больше доверять веб-сайтам, использующим HTTPS, так как это указывает на то, что сайт заботится о безопасности данных.
➕SEO
Поисковые системы, такие как Google, предпочитают сайты, использующие HTTPS, и ранжируют их выше по сравнению с сайтами, использующими HTTP.
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Основное различие между протоколами HTTP (HyperText Transfer Protocol) и HTTPS (HyperText Transfer Protocol Secure) заключается в уровне безопасности, который они обеспечивают при передаче данных между клиентом (например, веб-браузером) и сервером.
🚩Основные различия
🟠Шифрование
HTTP: Данные передаются в открытом виде, что делает их уязвимыми для перехвата и чтения злоумышленниками.
HTTPS: Данные передаются в зашифрованном виде с использованием SSL/TLS (Secure Sockets Layer/Transport Layer Security). Это обеспечивает защиту данных от перехвата и несанкционированного доступа.
🟠Аутентификация
HTTP: Отсутствует механизм аутентификации, что затрудняет проверку подлинности веб-сайта.
HTTPS: Использует сертификаты SSL/TLS, которые удостоверяют подлинность веб-сайта, подтверждая, что соединение установлено с тем сервером, с которым намеревался связаться пользователь.
🟠Интегритет данных
HTTP: Данные могут быть изменены или повреждены во время передачи, и это не будет обнаружено.
HTTPS: Гарантирует целостность данных, так как любые изменения данных при передаче будут обнаружены, и соединение будет разорвано.
🟠Порт
HTTP: Использует порт 80 по умолчанию.
HTTPS: Использует порт 443 по умолчанию.
🚩Плюсы
➕Безопасность
Обеспечивает защиту конфиденциальной информации, такой как логины, пароли, номера кредитных карт.
➕Доверие пользователей
Пользователи склонны больше доверять веб-сайтам, использующим HTTPS, так как это указывает на то, что сайт заботится о безопасности данных.
➕SEO
Поисковые системы, такие как Google, предпочитают сайты, использующие HTTPS, и ранжируют их выше по сравнению с сайтами, использующими HTTP.
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 join'ы?
Это операции в языке SQL, которые позволяют объединять строки из двух или более таблиц на основе логических связей между ними. Существует несколько типов JOIN'ов, каждый из которых используется для разных сценариев объединения данных.
🚩Основные типы JOIN'ов
🟠INNER JOIN
Возвращает только те строки, которые имеют совпадающие значения в обеих таблицах.
SELECT employees.name, departments.department_name
FROM employees
INNER JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
🟠LEFT JOIN (LEFT OUTER JOIN)
Возвращает все строки из левой таблицы и совпадающие строки из правой таблицы. Если совпадений нет, то в столбцах правой таблицы будут NULL.
SELECT employees.name, departments.department_name
FROM employees
LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
🟠RIGHT JOIN (RIGHT OUTER JOIN)
Возвращает все строки из правой таблицы и совпадающие строки из левой таблицы. Если совпадений нет, то в столбцах левой таблицы будут NULL.
SELECT employees.name, departments.department_name
FROM employees
RIGHT JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
🟠FULL JOIN (FULL OUTER JOIN)
Возвращает все строки, когда есть совпадения в одной из таблиц. Если совпадений нет, то в соответствующих столбцах будут NULL.
SELECT employees.name, departments.department_name
FROM employees
FULL JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
🟠CROSS JOIN
Возвращает декартово произведение строк из двух таблиц. Каждая строка из первой таблицы соединяется со всеми строками из второй таблицы.
SELECT employees.name, departments.department_name
FROM employees
CROSS JOIN departments;
🟠SELF JOIN
Использует JOIN для объединения таблицы с самой собой. Это полезно, когда нужно сравнить строки внутри одной таблицы.
SELECT e1.name AS Employee1, e2.name AS Employee2
FROM employees e1
INNER JOIN employees e2 ON e1.manager_id = e2.id;
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Это операции в языке SQL, которые позволяют объединять строки из двух или более таблиц на основе логических связей между ними. Существует несколько типов JOIN'ов, каждый из которых используется для разных сценариев объединения данных.
🚩Основные типы JOIN'ов
🟠INNER JOIN
Возвращает только те строки, которые имеют совпадающие значения в обеих таблицах.
SELECT employees.name, departments.department_name
FROM employees
INNER JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
🟠LEFT JOIN (LEFT OUTER JOIN)
Возвращает все строки из левой таблицы и совпадающие строки из правой таблицы. Если совпадений нет, то в столбцах правой таблицы будут NULL.
SELECT employees.name, departments.department_name
FROM employees
LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
🟠RIGHT JOIN (RIGHT OUTER JOIN)
Возвращает все строки из правой таблицы и совпадающие строки из левой таблицы. Если совпадений нет, то в столбцах левой таблицы будут NULL.
SELECT employees.name, departments.department_name
FROM employees
RIGHT JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
🟠FULL JOIN (FULL OUTER JOIN)
Возвращает все строки, когда есть совпадения в одной из таблиц. Если совпадений нет, то в соответствующих столбцах будут NULL.
SELECT employees.name, departments.department_name
FROM employees
FULL JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;
🟠CROSS JOIN
Возвращает декартово произведение строк из двух таблиц. Каждая строка из первой таблицы соединяется со всеми строками из второй таблицы.
SELECT employees.name, departments.department_name
FROM employees
CROSS JOIN departments;
🟠SELF JOIN
Использует JOIN для объединения таблицы с самой собой. Это полезно, когда нужно сравнить строки внутри одной таблицы.
SELECT e1.name AS Employee1, e2.name AS Employee2
FROM employees e1
INNER JOIN employees e2 ON e1.manager_id = e2.id;
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
🤔 Что такое операция GROUP BY ?
Это конструкция SQL, используемая для группировки строк в таблице на основе значений одного или нескольких столбцов. Она часто используется в сочетании с агрегатными функциями (такими как COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN), чтобы выполнять вычисления для каждой группы в результате запроса.
🚩Основные аспекты `GROUP BY`
🟠Группировка данных
Операция GROUP BY группирует строки, имеющие одинаковые значения в указанных столбцах, в одну группу.
🟠Агрегатные функции
В сочетании с GROUP BY часто используются агрегатные функции для выполнения вычислений на уровне групп, а не отдельных строк.
SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table_name
GROUP BY column1;
Ставь 👍 и 📚
@backendquiz
Это конструкция SQL, используемая для группировки строк в таблице на основе значений одного или нескольких столбцов. Она часто используется в сочетании с агрегатными функциями (такими как COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN), чтобы выполнять вычисления для каждой группы в результате запроса.
🚩Основные аспекты `GROUP BY`
🟠Группировка данных
Операция GROUP BY группирует строки, имеющие одинаковые значения в указанных столбцах, в одну группу.
🟠Агрегатные функции
В сочетании с GROUP BY часто используются агрегатные функции для выполнения вычислений на уровне групп, а не отдельных строк.
SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table_name
GROUP BY column1;
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": "john.doe@example.com"
}
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": "john.doe@example.com"
}
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": "john.doe@example.com"
}
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": "john.doe@example.com"
}
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