🤔 Как узнать свободное место на диске в консоли Linux?

В Linux есть несколько команд для проверки свободного места на диске.

🟠`df` — информация о дисках
Эта команда отображает информацию о файловых системах, включая общий объём, использованное и свободное пространство.

  df -h
  

Чтобы посмотреть только свободное место на корневом (/) разделе:

df -h /

Если нужно узнать место на конкретном диске или разделе:

df -h /dev/sda1

🟠`du` — информация об использовании места каталогом
Команда du показывает, сколько места занимает конкретная директория

du -sh /путь/к/папке

lsblk — информация о дисках и разделах

lsblk -o NAME,SIZE,FSTYPE,MOUNTPOINT

🟠`fdisk` и `parted` — детальная информация о разделах
Если нужно увидеть структуру разделов диска

sudo fdisk -l

или

sudo parted -l

🟠`ncdu` — удобный просмотр занятого пространства
Если du неудобен, можно установить и использовать ncdu:

sudo apt install ncdu  # Для Debian/Ubuntu
sudo yum install ncdu  # Для CentOS/RHEL
ncdu

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем отличаются LEFT JOIN от INNER JOIN?

Это два типа соединений (joins) в языке SQL, которые используются для объединения строк из двух или более таблиц на основе связанных столбцов. Основное различие между ними заключается в том, какие строки включаются в результирующий набор данных.

🚩INNER JOIN

Возвращает только те строки, которые имеют совпадающие значения в обеих таблицах, участвующих в соединении. Возвращает строки, где существует совпадение значений в обоих таблицах. Если нет совпадающих значений, строка не будет включена в результирующий набор.

SELECT Employees.name, Departments.department_name
FROM Employees
INNER JOIN Departments ON Employees.department_id = Departments.id;

🚩LEFT JOIN

Возвращает все строки из левой таблицы (первой таблицы в запросе) и соответствующие строки из правой таблицы. Если в правой таблице нет совпадающих строк, в результирующем наборе будут NULL значения для столбцов правой таблицы. Возвращает все строки из левой таблицы и соответствующие строки из правой таблицы. Если в правой таблице нет соответствия, возвращаются NULL значения для правой таблицы.

SELECT Employees.name, Departments.department_name
FROM Employees
LEFT JOIN Departments ON Employees.department_id = Departments.id;

🚩Сравнение

🟠INNER JOIN
Возвращает только совпадающие строки. Если нет совпадений, строки не включаются в результат.

🟠LEFT JOIN
Возвращает все строки из левой таблицы. Включает совпадающие строки из правой таблицы. Если нет совпадений, строки из правой таблицы будут заполнены NULL значениями.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чем разница char и varchar в SQL ?

Это два типа данных в SQL, которые используются для хранения строковых данных. Основные различия между ними касаются способа хранения данных и управления памятью.

🚩`CHAR` (Fixed-length Character Data)

🟠Фиксированная длина
CHAR(n) хранит строки фиксированной длины n. Если строка короче, она дополняется пробелами до указанной длины.

🟠Использование памяти
Использует фиксированное количество памяти, равное указанной длине n, независимо от фактической длины строки.

🟠Производительность
Может быть быстрее в некоторых случаях, так как длина строк фиксирована и известна заранее, что упрощает управление памятью.

🟠Пример использования
Подходит для хранения данных, которые всегда имеют одинаковую длину, например, коды стран, идентификаторы и т.д.

CREATE TABLE example (
    fixed_char CHAR(10)
);

🚩`VARCHAR` (Variable-length Character Data)

🟠Переменная длина
VARCHAR(n) хранит строки переменной длины, где n — это максимальная длина строки. Реальная длина строки определяется по количеству символов в ней.

🟠Использование памяти
Использует только столько памяти, сколько необходимо для хранения фактической длины строки, плюс дополнительные байты для хранения информации о длине строки.

🟠Производительность
Может быть менее эффективным в некоторых случаях по сравнению с CHAR, так как длина строки не фиксирована и требует дополнительной обработки для управления памятью.

🟠Пример использования
Подходит для хранения данных, длина которых может варьироваться, например, имена, адреса, описания и т.д.

CREATE TABLE example (
    variable_char VARCHAR(50)
);

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Почему NULL часто называют «Ошибкой на миллиард долларов»?

Термин «Ошибка на миллиард долларов» (The Billion Dollar Mistake) был введён Тони Хоаром (Tony Hoare), создателем NULL, который в 2009 году на конференции признался, что введение NULL было его крупнейшей ошибкой. Название связано с тем, что NULL стал причиной множества багов, сбоев в программах и уязвимостей, что привело к огромным финансовым потерям в индустрии.

🚩Какие проблемы вызывает `NULL`?

🟠NullPointerException (NPE) и аварийные сбои
- Попытка вызвать метод у NULL приводит к ошибке NullPointerException в Java, NullReferenceException в C# и аналогичным сбоям в других языках.
- Это одна из самых распространённых ошибок в программировании.

🟠Дополнительные проверки и сложность кода
- Из-за NULL приходится постоянно писать проверки if (x != null), что раздувает код и делает его менее читаемым.
- Если забыть такую проверку, можно получить неожиданный сбой.

🟠Слабая типизация и отсутствие явности
- NULL можно передавать в любую функцию или объект, что ломает строгую типизацию.
- Код становится менее предсказуемым.

🟠Проблемы с базами данных
- NULL в SQL ведёт себя неинтуитивно (NULL != NULL, сравнение может давать UNKNOWN).
- Может приводить к некорректным вычислениям в агрегатных функциях.

🟠Уязвимости в безопасности
- Некоторые атаки используют NULL для взлома систем (например, null dereference в C/C++ может привести к DoS-атаке).
- NULL может скрывать ошибки и приводить к утечке данных.

🚩Какие альтернативы `NULL`?

🟠Optional / Maybe (Java, Kotlin, Haskell, Rust)
- Использование обёрток вроде Optional<T> (Java) или Option<T> (Rust) позволяет явно указывать возможность отсутствия значения.

🟠Исключения вместо `NULL` (C# и Java)
- Вместо возврата NULL можно выбрасывать осмысленные исключения (IllegalArgumentException, NotFoundException).

🟠Специальные значения по умолчанию
- Вместо NULL можно использовать дефолтные объекты (EmptyList, GuestUser и т. д.).

🟠Типы-юнит (Tagged Union) в функциональных языках
- Например, в Haskell и Rust применяют Either<T, E>, Option<T>, что делает обработку NULL-подобных случаев более явной.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔Как определить, что у кода плохая организация?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чем разница между Postgres и MySQL?

Это реляционные системы управления базами данных (СУБД), но у них есть значительные различия, которые влияют на выбор той или иной системы в зависимости от проекта.

🟠Архитектура и модель хранения данных
PostgreSQL — объектно-реляционная СУБД (ORDBMS), поддерживающая расширяемость, сложные структуры данных и расширенные функции. Она использует MVCC (Multiversion Concurrency Control) для обработки транзакций.
MySQL — классическая реляционная СУБД (RDBMS). По умолчанию использует механизм хранения InnoDB, который поддерживает ACID, но менее гибок, чем у PostgreSQL.

🟠Язык SQL и расширенные функции
PostgreSQL поддерживает более сложные SQL-конструкции, такие как CTE (Common Table Expressions), оконные функции, пользовательские типы данных и полнотекстовый поиск.
MySQL менее гибок в плане сложных SQL-запросов, хотя в новых версиях поддержка CTE и оконных функций была добавлена.

🟠Производительность
MySQL лучше работает на простых чтениях и небольших нагрузках, особенно в веб-приложениях, где важна скорость выполнения запросов.
PostgreSQL более оптимизирован для сложных аналитических запросов, работы с большими объемами данных и параллельной обработки.

🟠Расширяемость
PostgreSQL позволяет добавлять новые типы данных, операторы и даже писать пользовательские функции на различных языках (PL/pgSQL, Python, JavaScript и др.).
MySQL менее гибок, хотя поддерживает хранимые процедуры и триггеры.

🟠Совместимость с ACID и репликация
PostgreSQL полностью ACID-совместим, поддерживает сложные транзакции и строгую консистентность данных.
MySQL тоже поддерживает ACID (через InnoDB), но раньше его главная фишка была в высокой скорости за счет возможного ослабления требований к консистентности.

🟠Масштабируемость и репликация
MySQL традиционно использовался для масштабирования за счет мастер-слейв репликации и шардинга.
PostgreSQL поддерживает логическую и потоковую репликацию, а также такие расширения, как Citus, позволяющие эффективно масштабировать базу данных горизонтально.

🟠Поддержка JSON и NoSQL-функций
PostgreSQL изначально поддерживает JSONB, что делает его хорошим выбором для гибридных реляционно-документных решений.
MySQL тоже поддерживает JSON, но его функциональность более ограничена.

🟠Сообщество и лицензия
PostgreSQL — полностью open-source (лицензия PostgreSQL), активно развивается сообществом.
MySQL принадлежит Oracle, и хотя есть open-source-версия, некоторые функции доступны только в коммерческих редакциях.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чем разница между MVC и MVVM?

Это две архитектурные паттерны, которые используются для разделения ответственности и улучшения структуры кода в приложениях. Несмотря на схожие цели, они имеют разные подходы к организации кода и взаимодействию компонентов.

🚩MVC (Model-View-Controller)

🟠Model (Модель)
Представляет данные и бизнес-логику. Модель отвечает за получение данных из базы данных, выполнение операций над ними и отправку обновлений обратно в представление через контроллер.

🟠View (Представление)
Отображает данные пользователю. Представление отвечает за визуальное представление данных, полученных от модели, и обновление интерфейса в ответ на изменения данных.

🟠Controller (Контроллер)
Обрабатывает пользовательские вводы и взаимодействует с моделью и представлением. Контроллер получает ввод от пользователя, обрабатывает его (например, валидирует данные), обновляет модель и выбирает соответствующее представление для отображения.

Пользователь взаимодействует с представлением (например, нажимает кнопку).
Контроллер обрабатывает это событие, изменяет данные в модели.
Модель уведомляет представление об изменениях.
Представление обновляет отображение данных для пользователя.

🚩MVVM (Model-View-ViewModel)

🟠Model (Модель)
Так же, как и в MVC, модель представляет данные и бизнес-логику. Модель не изменяется.

🟠View (Представление)
Отвечает за визуальное представление данных. В отличие от MVC, представление связывается с ViewModel, а не с контроллером.

🟠ViewModel (Модель представления)
Посредник между моделью и представлением. ViewModel содержит логику отображения и команду для представления. Он отвечает за преобразование данных из модели в форму, удобную для представления, и наоборот. ViewModel часто использует механизмы связывания данных (data binding) для автоматического обновления представления при изменении данных.

Представление связывается с ViewModel через механизмы привязки данных.
Пользователь взаимодействует с представлением (например, вводит текст).
ViewModel обновляет данные в модели.
Модель уведомляет ViewModel об изменениях.
ViewModel автоматически обновляет представление через привязку данных.

🚩Основные различия

🟠Связывание данных
В MVVM используется двустороннее связывание данных между представлением и ViewModel, что упрощает автоматическое обновление UI. В MVC такого механизма нет, и обновление представления осуществляется через контроллер.

🟠Посредник
В MVC контроллер действует как посредник между моделью и представлением. В MVVM эту роль выполняет ViewModel, который теснее интегрирован с представлением через привязку данных.

🟠Упрощение UI-логики
MVVM лучше подходит для сложных UI, так как позволяет выносить логику отображения в ViewModel, что делает код представления (UI) более чистым и простым. В MVC логика может оставаться в представлении или контроллере, что иногда усложняет структуру.

🟠Технологическая направленность
MVVM часто используется в приложениях, где активно применяется привязка данных, например, в WPF, Xamarin, Angular. MVC более универсален и часто используется в веб-приложениях (например, ASP.NET MVC).

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как работает хеш таблица?

Это структура данных, которая позволяет эффективно хранить и извлекать пары "ключ-значение". Она использует хеш-функцию для преобразования ключа в индекс массива, где хранится соответствующее значение.

🚩Основные концепции

🟠Хеш-функция
Это функция, которая принимает ключ и возвращает индекс массива, где должно храниться значение. Хорошая хеш-функция должна равномерно распределять ключи по всему пространству индексов, чтобы минимизировать количество коллизий.

🟠Коллизии
Это ситуации, когда два разных ключа хешируются в один и тот же индекс. Существуют различные методы разрешения коллизий:
Метод цепочек (chaining): В каждой ячейке массива хранится список (или другая структура данных), содержащий все значения, соответствующие этому индексу.
Открытая адресация (open addressing): При коллизии ищется другая свободная ячейка по определённому алгоритму (например, линейное пробирование, квадратичное пробирование или двойное хеширование).

🟠Размер хеш-таблицы
Количество ячеек (бакетов) в массиве. Оптимальный размер зависит от количества ключей и используемой хеш-функции. Обычно размер выбирается простым числом для уменьшения вероятности коллизий.

🚩Как работает хеш-таблица

🟠Вставка элемента
Хеш-функция вычисляет индекс для ключа.
Если ячейка пуста, значение записывается в неё.
Если ячейка занята (коллизия), применяется выбранный метод разрешения коллизий.

🟠Поиск элемента
Хеш-функция вычисляет индекс для ключа.
Проверяется ячейка по этому индексу.
Если ключи совпадают, возвращается значение.
Если ключи не совпадают (коллизия), применяется метод разрешения коллизий до нахождения нужного ключа или пустой ячейки (что означает отсутствие ключа).

🟠Удаление элемента
Хеш-функция вычисляет индекс для ключа.
Элемент удаляется, после чего может потребоваться перемещение других элементов для предотвращения разрыва цепочек или нарушения последовательности в открытой адресации.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний