PostgreSQL для собеседования: что нужно знать

PostgreSQL остается самой популярной реляционной БД для production-сред. Вот что нужно понимать для успешного собеседования.

Почему PostgreSQL так популярен?

Надежность и соответствие стандарту SQL

Расширяемость: собственные типы данных, функции, расширения

Полная поддержка транзакций и ACID

Открытая лицензия и активное сообщество

Ключевые темы для изучения:

Индексы
Понимание разницы между B-tree, Hash, GIN и GiST индексами
Когда индекс ускоряет запросы, а когда мешает
EXPLAIN ANALYZE для анализа плана запроса

Оптимизация запросов
Умение читать и анализировать план выполнения запроса
Понимание проблем N+1 запроса
Кэширование и оптимизация рабочих нагрузок

Джойны и агрегации
Различие между INNER, LEFT, RIGHT и FULL JOIN
Эффективное использование GROUP BY и агрегатных функций
Работа с оконными функциями

Масштабирование
Репликация: синхронная и асинхронная
Шардирование: горизонтальное разделение данных
Партиционирование больших таблиц

Управление транзакциями
Уровни изоляции и их влияние на параллелизм
Блокировки и deadlock-ситуации
Транзакционные миграции данных

Понимание этих тем покажет, что вы умеете работать с PostgreSQL на профессиональном уровне, а не просто писать базовые SELECT-запросы.

Kafka для собеседования: что нужно знать Go-разработчику

Apache Kafka — распределенная платформа потоковой обработки данных. Вот ключевые темы, которые стоит изучить для собеседования.

Почему Kafka так популярна?
- Высокая пропускная способность и низкая задержка
- Масштабируемость и отказоустойчивость
- Гарантия доставки сообщений
- Поддержка потоковой обработки в реальном времени

Ключевые концепции:

1. Базовая архитектура
Topics: логические каналы для сообщений
Partitions: параллелизм и масштабирование
Producers: отправка сообщений
Consumers: чтение сообщений
Consumer Groups: распределенная обработка

2. Гарантии доставки
Идемпотентность producers
Транзакционные сообщения
Семантика доставки: at-most-once, at-least-once, exactly-once
Подтверждение получения (acks)

3. Стратегии потребления
Consumer offset management
Автоматическое и ручное подтверждение
Rebalancing partitions
Обработка дубликатов

4. Вопросы производительности
Сжатие сообщений
Оптимальное количество partitions
Мониторинг lag consumers

5 Интеграция с Go
Использование библиотеки sarama
Написание эффективных producers
Реализация consumers с обработкой ошибок
Использование context для graceful shutdown

Что стоит посмотреть на практике:
- Написание producer и consumer на Go
- Настройка exactly-once семантики
- Обработка rebalancing в consumer group
- Решение проблем с дублирующимися сообщениями
- Мониторинг и диагностика проблем

Для Go-разработчика важно понимать не только API клиента, но и принципы работы распределенных систем. Умение настраивать надежную доставку сообщений и обрабатывать ошибки. Эти знания помогут вам положительно выделиться среди других кандидатов и заполучить жирный оффер!