Всем привет! 👋
В этот прекрасный воскресный день очень хотим поделиться мемами, которые непредумышленно создают в IT-продуктах 🤯😳
Именно поэтому очень важно, чтобы в команде был аналитик, который учитывает в проектируемом решении не только систему, но и дизайн, и возможные Use cases, и вообще всё! Вот такие мы с вами крутые ребята 🥷💥
В этот прекрасный воскресный день очень хотим поделиться мемами, которые непредумышленно создают в IT-продуктах 🤯😳
Именно поэтому очень важно, чтобы в команде был аналитик, который учитывает в проектируемом решении не только систему, но и дизайн, и возможные Use cases, и вообще всё! Вот такие мы с вами крутые ребята 🥷💥
😁21🔥5👍1
Когда мы говорим о больших объемах данных, производительность запросов становится ключевым моментом. Чтобы ускорить выборку данных из таблицы, мы используем индексы 🌟
Представьте их как оглавление в книге. Вместо того чтобы перебирать каждую страницу, вы можете быстро перейти к нужной вам, зная ее номер.
Для нашего магазина "PetCo" наиболее часто задаваемые запросы могут касаться поиска товара по названию, типу животного или штрихкоду. Создадим для этого индексы:
Теперь, когда запрос будет искать товар по названию или другому индексированному полю, СУБД (например, PostgreSQL) будет использовать индекс для быстрого нахождения записи.
Однако индексы не всегда "бесплатные". Их создание и поддержка требуют дополнительных ресурсов, в том числе по памяти. Поэтому важно уметь балансировать между количеством индексов и необходимостью их использования. Чрезмерное индексирование может замедлить операции создания и обновления записей в БД.
Индексы - мощный инструмент для оптимизации работы с БД. Но как и все мощные инструменты, их следует использовать с осторожностью и пониманием. Для системного аналитика важно знать, когда и как их применять, чтобы обеспечить гармоничное взаимодействие аналитики и разработчиков, а также максимальную производительность системы 🚀
Представьте их как оглавление в книге. Вместо того чтобы перебирать каждую страницу, вы можете быстро перейти к нужной вам, зная ее номер.
Для нашего магазина "PetCo" наиболее часто задаваемые запросы могут касаться поиска товара по названию, типу животного или штрихкоду. Создадим для этого индексы:
CREATE INDEX idx_product_name ON Product(name);
CREATE INDEX idx_product_pet_type ON Product(pet_type);
CREATE INDEX idx_product_barcode ON Product(barcode);Теперь, когда запрос будет искать товар по названию или другому индексированному полю, СУБД (например, PostgreSQL) будет использовать индекс для быстрого нахождения записи.
Однако индексы не всегда "бесплатные". Их создание и поддержка требуют дополнительных ресурсов, в том числе по памяти. Поэтому важно уметь балансировать между количеством индексов и необходимостью их использования. Чрезмерное индексирование может замедлить операции создания и обновления записей в БД.
Индексы - мощный инструмент для оптимизации работы с БД. Но как и все мощные инструменты, их следует использовать с осторожностью и пониманием. Для системного аналитика важно знать, когда и как их применять, чтобы обеспечить гармоничное взаимодействие аналитики и разработчиков, а также максимальную производительность системы 🚀
👍14
Индекс, как и другие функции, зависит от СУБД, и вот почему:
1. Типы индексов:
У разных СУБД могут быть свои уникальные типы индексов. Например, PostgreSQL предлагает B-tree, Hash, GiST, SP-GiST, GIN и BRIN, в то время как другая СУБД может предлагать другой набор типов индексов или даже свои эксклюзивные типы.
2. Оптимизация:
Каждая СУБД имеет свой собственный оптимизатор запросов. Оптимизатор принимает решение о том, когда и как использовать индекс. В разных СУБД этот процесс может отличаться.
3. Создание и обслуживание:
Процесс создания, обновления и удаления индексов может немного отличаться в зависимости от СУБД. Некоторые системы могут автоматически реорганизовать индексы, чтобы поддерживать их эффективность, в то время как другие могут требовать ручного вмешательства.
4. Ресурсные требования:
Индексы могут иметь разное влияние на производительность и потребление ресурсов в разных СУБД. В одной системе индекс может быстро создаваться и требовать небольшого дискового пространства, а в другой — создание индекса может быть более ресурсозатратным.
5. Ограничения и возможности:
В зависимости от СУБД могут быть определенные ограничения на количество индексов, их размер или другие характеристики. Также некоторые СУБД могут предлагать дополнительные возможности, связанные с индексами, например, индексы на выражениях или частичные индексы.
1. Типы индексов:
У разных СУБД могут быть свои уникальные типы индексов. Например, PostgreSQL предлагает B-tree, Hash, GiST, SP-GiST, GIN и BRIN, в то время как другая СУБД может предлагать другой набор типов индексов или даже свои эксклюзивные типы.
2. Оптимизация:
Каждая СУБД имеет свой собственный оптимизатор запросов. Оптимизатор принимает решение о том, когда и как использовать индекс. В разных СУБД этот процесс может отличаться.
3. Создание и обслуживание:
Процесс создания, обновления и удаления индексов может немного отличаться в зависимости от СУБД. Некоторые системы могут автоматически реорганизовать индексы, чтобы поддерживать их эффективность, в то время как другие могут требовать ручного вмешательства.
4. Ресурсные требования:
Индексы могут иметь разное влияние на производительность и потребление ресурсов в разных СУБД. В одной системе индекс может быстро создаваться и требовать небольшого дискового пространства, а в другой — создание индекса может быть более ресурсозатратным.
5. Ограничения и возможности:
В зависимости от СУБД могут быть определенные ограничения на количество индексов, их размер или другие характеристики. Также некоторые СУБД могут предлагать дополнительные возможности, связанные с индексами, например, индексы на выражениях или частичные индексы.
👍7❤2👎1
Последний десяток лет тема инвестиций особенно популярна🏅
Сейчас можно вложиться в:
💸 акции и облигации множество крупных и не очень компаний,
💸 драгоценные металлы,
💸 недвижимость,
💸 стартапы / готовые бизнесы,
и прочее, прочее.
Это всё здорово и очень интересно, это даже работает. Кроме этого, я считаю, что самая важная и необходимая инвестиция — образование 🙌
Наверняка вы смотрели множество американских фильмов. В них часто упоминается тема колледжа и про то, как родители мечтают, чтобы их ребёнок учился в этом заведении. Как они чуть ли не с рождения открывают счёт, чтобы начать копить на учёбу. И я вижу почему. Я наглядно вижу разницу между людьми с образованием и без, абсолютно разный уровень жизни.
На личном опыте я убедилась, что самая надёжная инвестиция — это инвестиции в саморазвитие!
Вложение средства и времени в обучение и развитие навыков — залог моего будущего. Где бы я ни оказалась, в какую страну или город бы не переехала, со мной всегда буду я и мои знания.
Чем больше мы знаем и умеем, тем больше возможностей открывается перед нами.
Конечно, это не означает, что нужно забывать о финансовой стороне вопроса и других сферах жизни. Но если передо мной стоит выбор куда вложить деньги, и на одной из стороне весов обучение, то я делаю выбор в пользу обучения.
Получение качественной информации останется трендом и лучшим стартапом для инвестирования. И стартап тут - наша жизнь, которую мы улучшаем.
Сейчас можно вложиться в:
💸 акции и облигации множество крупных и не очень компаний,
💸 драгоценные металлы,
💸 недвижимость,
💸 стартапы / готовые бизнесы,
и прочее, прочее.
Это всё здорово и очень интересно, это даже работает. Кроме этого, я считаю, что самая важная и необходимая инвестиция — образование 🙌
Наверняка вы смотрели множество американских фильмов. В них часто упоминается тема колледжа и про то, как родители мечтают, чтобы их ребёнок учился в этом заведении. Как они чуть ли не с рождения открывают счёт, чтобы начать копить на учёбу. И я вижу почему. Я наглядно вижу разницу между людьми с образованием и без, абсолютно разный уровень жизни.
На личном опыте я убедилась, что самая надёжная инвестиция — это инвестиции в саморазвитие!
Вложение средства и времени в обучение и развитие навыков — залог моего будущего. Где бы я ни оказалась, в какую страну или город бы не переехала, со мной всегда буду я и мои знания.
Чем больше мы знаем и умеем, тем больше возможностей открывается перед нами.
Конечно, это не означает, что нужно забывать о финансовой стороне вопроса и других сферах жизни. Но если передо мной стоит выбор куда вложить деньги, и на одной из стороне весов обучение, то я делаю выбор в пользу обучения.
Получение качественной информации останется трендом и лучшим стартапом для инвестирования. И стартап тут - наша жизнь, которую мы улучшаем.
🔥8
Иногда системный анализ кажется сложным лабиринтом, где каждый поворот приносит новый вызов.
Но момент, когда все технические детали начинают складываться в единое целое. Тот момент, когда ты вдруг осознаешь, что понимаешь, как работает система, что стоит за каждым нажитием на кнопку, какие запросы в базу данных идут, как работают строки кода... Это вау ❤️🙏 Ты видишь не какие-то отрывки и комбинации непонятных слов. Ты видишь и понимаешь всё.
Сегодня с командой по проектированию БД и SQL, на практической программе GetAnalyst, мы начинаем этот путь с предобучения по небольшим проектам. А дальше в шаг за шагом, задача за задачей будем подробно разбирать особенности проектирования БД, после которых вы осознаете, что технические детали стали друзьями, а не таинственными загадками.
Буквально вчера на созвоне с командой обсуждали, что часть наших текущих учеников сменили работу на пол пути прохождения практических программ. У меня шок. Приятный. Особенно от отзывов, что в работе нужно ровно то, что разбираем сейчас. Это то, что вдохновляет меня!!! И это то, почему мы постоянно стараемся актуализировать всю информацию под текущие запросы компаний.
Благодарю за то, что проходите путь роста и новые проекты вместе со мной и нашей командой ❤️
Но момент, когда все технические детали начинают складываться в единое целое. Тот момент, когда ты вдруг осознаешь, что понимаешь, как работает система, что стоит за каждым нажитием на кнопку, какие запросы в базу данных идут, как работают строки кода... Это вау ❤️🙏 Ты видишь не какие-то отрывки и комбинации непонятных слов. Ты видишь и понимаешь всё.
Сегодня с командой по проектированию БД и SQL, на практической программе GetAnalyst, мы начинаем этот путь с предобучения по небольшим проектам. А дальше в шаг за шагом, задача за задачей будем подробно разбирать особенности проектирования БД, после которых вы осознаете, что технические детали стали друзьями, а не таинственными загадками.
Буквально вчера на созвоне с командой обсуждали, что часть наших текущих учеников сменили работу на пол пути прохождения практических программ. У меня шок. Приятный. Особенно от отзывов, что в работе нужно ровно то, что разбираем сейчас. Это то, что вдохновляет меня!!! И это то, почему мы постоянно стараемся актуализировать всю информацию под текущие запросы компаний.
Благодарю за то, что проходите путь роста и новые проекты вместе со мной и нашей командой ❤️
👍10❤4🔥2🥰2
Привет! Продолжаем разбираться с индексами в БД.
И самый главный вопрос:
ЗАЧЕМ СИСТЕМНОМУ АНАЛИТИКУ ЗНАТЬ ПРО ИНДЕКСЫ В БД И ПОНИМАТЬ ИХ? 🤔
Абсолютно аналогичный вопрос у меня был про SQL. И он до сих пор иногда всплывает в моей голове, но я быстро вспоминаю ответ.
На первый взгляд, может показаться, что такие вопросы более актуальны для разработчиков или администраторов БД. Однако, даже если системный аналитик не занимается написанием запросов или оптимизацией индексов и это выходит за его зону ответственности, знание этих концепций дает прорыв понимании технических особенностей разработки.
Вопросы про индексы в БД и SQL стали актуальными на собеседованиях для системных аналитиков на позиции мидл и выше.
Особенно в таких сферах как банковский сектор. Это становится проверкой компетенции и широты знаний. И это не просто ради галочки.
Понимание индексов позволяет системному аналитику участвовать в дискуссиях с разработчиками на равных, выявлять потенциальные узкие места в проектах и предлагать решения для оптимизации.
По аналогии, умение читать и писать SQL-запросы открывает возможность более глубокого понимания логики работы с базов данных и понимать влияние каждой новой функциональности в системе на общую архитектуру решения.
Также эти навыки не просто делают аналитика "умнее", они делают его более ценным специалистом в команде, способным эффективно сотрудничать на всех этапах разработки: от описания Use Cases до сотрудничества с архитекторами. На собеседованиях это демонстрирует готовность кандидата к комплексному и многогранному подходу в проектировании систем.
Я придерживаюсь подхода "лучше знать, чем возмущаться". Широкий кругозор и умение быстро осваивать новую информацию одни из ключевых компетенций аналитиков.
Сохраняем материал про индексы и добавляем в свой чеклист подготовки к собеседованиям✔️
И самый главный вопрос:
ЗАЧЕМ СИСТЕМНОМУ АНАЛИТИКУ ЗНАТЬ ПРО ИНДЕКСЫ В БД И ПОНИМАТЬ ИХ? 🤔
Абсолютно аналогичный вопрос у меня был про SQL. И он до сих пор иногда всплывает в моей голове, но я быстро вспоминаю ответ.
На первый взгляд, может показаться, что такие вопросы более актуальны для разработчиков или администраторов БД. Однако, даже если системный аналитик не занимается написанием запросов или оптимизацией индексов и это выходит за его зону ответственности, знание этих концепций дает прорыв понимании технических особенностей разработки.
Вопросы про индексы в БД и SQL стали актуальными на собеседованиях для системных аналитиков на позиции мидл и выше.
Особенно в таких сферах как банковский сектор. Это становится проверкой компетенции и широты знаний. И это не просто ради галочки.
Понимание индексов позволяет системному аналитику участвовать в дискуссиях с разработчиками на равных, выявлять потенциальные узкие места в проектах и предлагать решения для оптимизации.
По аналогии, умение читать и писать SQL-запросы открывает возможность более глубокого понимания логики работы с базов данных и понимать влияние каждой новой функциональности в системе на общую архитектуру решения.
Также эти навыки не просто делают аналитика "умнее", они делают его более ценным специалистом в команде, способным эффективно сотрудничать на всех этапах разработки: от описания Use Cases до сотрудничества с архитекторами. На собеседованиях это демонстрирует готовность кандидата к комплексному и многогранному подходу в проектировании систем.
Я придерживаюсь подхода "лучше знать, чем возмущаться". Широкий кругозор и умение быстро осваивать новую информацию одни из ключевых компетенций аналитиков.
Сохраняем материал про индексы и добавляем в свой чеклист подготовки к собеседованиям
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤5🔥1
Давайте подробно разберем, как работают индексы, на примере самого распространенного типа индекса в PostgreSQL – B-tree (сбалансированное дерево).
B-tree индекс – это, в некотором роде, иерархическая структура, напоминающая дерево. В начале у нас есть корневой узел, который в свою очередь ведет к нескольким дочерним узлам, и так далее до "листьев" этого дерева.
Есть прекрасный пример по игре "угадай число": Когда вы ищете число, например, 37, вместо того чтобы начать с первого числа и двигаться далее, как в переборе, вы бы задали вопрос: "Оно больше 25?". Если ответ "да", то вы переходите к дочернему узлу с большими числами. Далее: "Оно меньше 40?". Снова ответ "да", и вы двигаетесь ещё глубже в дерево.
Когда новые элементы добавляются или удаляются из базы данных, дерево значений "перебалансируется". Это значит, что структура дерева меняется таким образом, чтобы сохранить свою эффективность. Представьте, что у вас есть доска для игры в боулинг, и вы хотите, чтобы все кегли стояли в сбалансированном порядке. Если одна из кегель упала, вы быстро переставите остальные, чтобы сохранить равновесие.
Такой подход к поиску позволяет значительно сократить количество "шагов" или "вопросов", необходимых для нахождения нужной информации. Это как раз и является преимуществом B-tree: быстрый поиск, вставка и удаление данных.
Продолжение 👇
B-tree индекс – это, в некотором роде, иерархическая структура, напоминающая дерево. В начале у нас есть корневой узел, который в свою очередь ведет к нескольким дочерним узлам, и так далее до "листьев" этого дерева.
Есть прекрасный пример по игре "угадай число": Когда вы ищете число, например, 37, вместо того чтобы начать с первого числа и двигаться далее, как в переборе, вы бы задали вопрос: "Оно больше 25?". Если ответ "да", то вы переходите к дочернему узлу с большими числами. Далее: "Оно меньше 40?". Снова ответ "да", и вы двигаетесь ещё глубже в дерево.
Когда новые элементы добавляются или удаляются из базы данных, дерево значений "перебалансируется". Это значит, что структура дерева меняется таким образом, чтобы сохранить свою эффективность. Представьте, что у вас есть доска для игры в боулинг, и вы хотите, чтобы все кегли стояли в сбалансированном порядке. Если одна из кегель упала, вы быстро переставите остальные, чтобы сохранить равновесие.
Такой подход к поиску позволяет значительно сократить количество "шагов" или "вопросов", необходимых для нахождения нужной информации. Это как раз и является преимуществом B-tree: быстрый поиск, вставка и удаление данных.
Продолжение 👇
👍12❤2🔥2
Пример поиска по штрихкоду
Предположим, у нас есть индекс по полю barcode.
Как это работает без индекса:
Для каждого запроса поиска по штрихкоду, СУБД должна будет перебирать каждую строку в таблице (`full table scan`), что займет много времени при больших объемах данных - сотни тысяч записей записей в БД о товарах, для каждого зоомагазина.
Как это работает с индексом B-tree:
- Индекс B-tree можно представить как дерево, где каждый узел содержит значение и указатели на дочерние узлы.
- При запросе по штрихкоду, PostgreSQL начинает поиск с корневого узла дерева.
- Он сравнивает искомое значение штрихкода с значениями в узле.
- Если искомое значение меньше, PostgreSQL идет к левому дочернему узлу; если больше – к правому.
- Этот процесс повторяется, пока не будет найдена нужная запись или узел, который указывает на нее.
Пример поиска по названию товара
Как это работает с индексом B-tree:
- Когда клиент ищет определенный товар по названию, PostgreSQL будет использовать индекс по полю name.
- Алгоритм поиска аналогичен примеру с штрихкодом: СУБД начинает поиск с корневого узла дерева и двигается влево или вправо, сравнивая искомое значение с значениями в узле, пока не найдет нужную запись.
Ключевой момент в работе B-tree индекса – это способность быстро находить записи, даже на огромных объемах данных, путем систематического разделения данных на меньшие части (дерево). Вместо просмотра миллионов строк, СУБД может определить местоположение нужной строки, проверив всего лишь десяток или сотню узлов индекса. Это делает операции поиска намного быстрее 🤝🔑
Предположим, у нас есть индекс по полю barcode.
Как это работает без индекса:
Для каждого запроса поиска по штрихкоду, СУБД должна будет перебирать каждую строку в таблице (`full table scan`), что займет много времени при больших объемах данных - сотни тысяч записей записей в БД о товарах, для каждого зоомагазина.
Как это работает с индексом B-tree:
- Индекс B-tree можно представить как дерево, где каждый узел содержит значение и указатели на дочерние узлы.
- При запросе по штрихкоду, PostgreSQL начинает поиск с корневого узла дерева.
- Он сравнивает искомое значение штрихкода с значениями в узле.
- Если искомое значение меньше, PostgreSQL идет к левому дочернему узлу; если больше – к правому.
- Этот процесс повторяется, пока не будет найдена нужная запись или узел, который указывает на нее.
Пример поиска по названию товара
Как это работает с индексом B-tree:
- Когда клиент ищет определенный товар по названию, PostgreSQL будет использовать индекс по полю name.
- Алгоритм поиска аналогичен примеру с штрихкодом: СУБД начинает поиск с корневого узла дерева и двигается влево или вправо, сравнивая искомое значение с значениями в узле, пока не найдет нужную запись.
Ключевой момент в работе B-tree индекса – это способность быстро находить записи, даже на огромных объемах данных, путем систематического разделения данных на меньшие части (дерево). Вместо просмотра миллионов строк, СУБД может определить местоположение нужной строки, проверив всего лишь десяток или сотню узлов индекса. Это делает операции поиска намного быстрее 🤝🔑
👍18
Что использовать для проектирования БД - диаграмму классов UML или ER-диаграмму?
Вопрос с подвохом, хорош для собеседований.
Давайте разберем различия диаграммы классов UML или ER-диаграммы, и определим, для каких целей используется каждая из них.
Диаграмма классов UML
Это графическое представление структуры программного кода системы, создаваемой согласно принципам объектно-ориентированного программирования (далее - ООП), которое показывает классы, их атрибуты, методы и взаимосвязи между ними.
Элементы:
🔶 Классы программного кода (представлены прямоугольниками).
🔶 Атрибуты (свойства / переменные) программного кода (находятся внутри прямоугольника класса, сверху).
🔶 Методы программного кода (находятся внутри прямоугольника класса, снизу).
🔶 Взаимосвязи (стрелки между классами: ассоциация, наследование и др.).
Назначение:
Показывает как организовать структуру программного кода в системе.
Пример:
У нас есть класс "Пользователь" с атрибутами "имя", "электронная почта" и методом "заказать". Он связан с классом "Заказ", который содержит информацию о покупках.
ER-диаграмма (Entity-Relationship Diagram)
Это графическое представление структуры базы данных. Показывает сущности, их атрибуты и связи между сущностями.
Элементы:
🔶 Сущности (представлены прямоугольниками).
🔶 Атрибуты (находятся внутри прямоугольника сущности).
🔶 Связи (стрелки между сущностями).
Назначение:
Помогает разработчикам и аналитикам создавать и описывать структуру БД.
Пример:
У нас есть сущность "Пользователь" с атрибутами "имя" и "электронная почта". Эта сущность связана с сущностью "Заказ", который включает в себя номер, дату оформления, а также связан с различными товарами. Методов нет.
⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️
Вопрос с подвохом, хорош для собеседований.
Давайте разберем различия диаграммы классов UML или ER-диаграммы, и определим, для каких целей используется каждая из них.
Диаграмма классов UML
Это графическое представление структуры программного кода системы, создаваемой согласно принципам объектно-ориентированного программирования (далее - ООП), которое показывает классы, их атрибуты, методы и взаимосвязи между ними.
Элементы:
🔶 Классы программного кода (представлены прямоугольниками).
🔶 Атрибуты (свойства / переменные) программного кода (находятся внутри прямоугольника класса, сверху).
🔶 Методы программного кода (находятся внутри прямоугольника класса, снизу).
🔶 Взаимосвязи (стрелки между классами: ассоциация, наследование и др.).
Назначение:
Показывает как организовать структуру программного кода в системе.
Пример:
У нас есть класс "Пользователь" с атрибутами "имя", "электронная почта" и методом "заказать". Он связан с классом "Заказ", который содержит информацию о покупках.
ER-диаграмма (Entity-Relationship Diagram)
Это графическое представление структуры базы данных. Показывает сущности, их атрибуты и связи между сущностями.
Элементы:
🔶 Сущности (представлены прямоугольниками).
🔶 Атрибуты (находятся внутри прямоугольника сущности).
🔶 Связи (стрелки между сущностями).
Назначение:
Помогает разработчикам и аналитикам создавать и описывать структуру БД.
Пример:
У нас есть сущность "Пользователь" с атрибутами "имя" и "электронная почта". Эта сущность связана с сущностью "Заказ", который включает в себя номер, дату оформления, а также связан с различными товарами. Методов нет.
⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️
❤9🔥8👍3🤩3
‼️ Отличия диаграммы классов UML от ER-диаграммы ‼️
🔹 Фокус:
UML-диаграмма классов сфокусирована на структуре кода программы, ER – на структуре базы данных.
🔹Использование:
UML-диаграмма классов применяется в объектно-ориентированной разработке, ER-диаграмма – при проектировании баз данных.
По факту, в реальных проектах UML-диаграмму классов не используют. Это избыточная документация, которая меняется в процессе разработки программного кода. При большом желании можно автоматически создать UML-диаграмму на основе кода, но такой потребности у нас пока ни разу не возникало.
🔹Семантика:
UML-диаграмма классов имеет богатый набор отношений (наследование, ассоциация, агрегация и др.), в то время как ER-диаграмма обычно ограничивается типами отношений (один-ко-многим, многие-ко-многим и т.д.).
UML-диаграмма классов имеет методы, в то время как ER-диаграмма их не содержит, т.к. описывает только данные в БД, но не операции над ними.
Диаграммы классов UML можно использовать для проектирования баз данных. Однако стоит помнить, что UML первоначально был разработан для описания структуры программного кода, а не для баз данных. Несмотря на это, многие элементы и связи на диаграмме классов могут быть перенесены в контекст проектирования баз данных.
Для проектирования баз данных более подходяща нотация моделирования это ER-диаграмма (Entity-Relationship diagram). Она создана специально для описания структуры баз данных.
🔹 Фокус:
UML-диаграмма классов сфокусирована на структуре кода программы, ER – на структуре базы данных.
🔹Использование:
UML-диаграмма классов применяется в объектно-ориентированной разработке, ER-диаграмма – при проектировании баз данных.
По факту, в реальных проектах UML-диаграмму классов не используют. Это избыточная документация, которая меняется в процессе разработки программного кода. При большом желании можно автоматически создать UML-диаграмму на основе кода, но такой потребности у нас пока ни разу не возникало.
🔹Семантика:
UML-диаграмма классов имеет богатый набор отношений (наследование, ассоциация, агрегация и др.), в то время как ER-диаграмма обычно ограничивается типами отношений (один-ко-многим, многие-ко-многим и т.д.).
UML-диаграмма классов имеет методы, в то время как ER-диаграмма их не содержит, т.к. описывает только данные в БД, но не операции над ними.
Диаграммы классов UML можно использовать для проектирования баз данных. Однако стоит помнить, что UML первоначально был разработан для описания структуры программного кода, а не для баз данных. Несмотря на это, многие элементы и связи на диаграмме классов могут быть перенесены в контекст проектирования баз данных.
Для проектирования баз данных более подходяща нотация моделирования это ER-диаграмма (Entity-Relationship diagram). Она создана специально для описания структуры баз данных.
👍22❤7
Что выбрать для проектирования БД: UML-диаграмму классов или ER-диаграмму?
ER-диаграмма для проектирования баз данных. В ней
💠 таблицы (сущности),
💠 поля (свойства сущностей),
💠 отношения между таблицами БД.
UML-диаграмма для описания струткуры кода. В ней
💠 классы (описывают группы однотипных объектов, как сущности),
💠 поля (свойства сущностей),
💠 методы (функции - что можно делать с объектами классов),
💠 отношения между классами.
Сохраните ссылку на статью с подробным разбором и примерами в избранное, чтобы уверенно отвечать на этот теоретический вопрос на собеседованиях ❤️ В ней вы найдете лайфхаки по использованию UML-диаграммы классов для описания БД, код для PlantUML-диаграмм классов и объектов, а такде картинки этих диаграмм.
ER-диаграмма для проектирования баз данных. В ней
💠 таблицы (сущности),
💠 поля (свойства сущностей),
💠 отношения между таблицами БД.
UML-диаграмма для описания струткуры кода. В ней
💠 классы (описывают группы однотипных объектов, как сущности),
💠 поля (свойства сущностей),
💠 методы (функции - что можно делать с объектами классов),
💠 отношения между классами.
Сохраните ссылку на статью с подробным разбором и примерами в избранное, чтобы уверенно отвечать на этот теоретический вопрос на собеседованиях ❤️ В ней вы найдете лайфхаки по использованию UML-диаграммы классов для описания БД, код для PlantUML-диаграмм классов и объектов, а такде картинки этих диаграмм.
getanalyst.ru
Что выбрать для проектирования БД: сравнение UML-диаграммы классов и ER-диаграммы
Подходит ли диаграмма классов UML для проектирования баз данных? Давайте разберемся и сравним ее с ER-диаграммой.
👍15❤3
О личном. О наболевшем. И о том, что не надо воспринимать всё близко к сердцу, как я.
Наконец-то побывала в отпуске. Провела практический вебинар по БД и на следующий же день улетела. Последний раз мне реально удалось отдохнуть от работы и отключиться на 100% от сети в первых числах января 2022. На 4 дня. В обычной жизни отдых максимум на 1.5 дня с постоянным подключением в проекты и ответами по чатам.
С мая я больше не веду личные соцсети. Отказалась в пользу себя. Потому что сделать сториз в инстаграм = 1 час времени, который можно потратить на реальный отдых. У меня и до этого не было времени на них. Но хотелось как-то еще показывать, что я успеваю жить: мини-поездки, гастрономические приключения, 2-3 перелета в месяц, спорт каждый день, прогулки у океана. Это всё остается. Просто телефон в стороне.
Больше 30 человек с которыми я сейчас лично работаю и общаюсь по всем проектам. Эффективный менеджмент? В процессе перехода к нему. Но чтобы всё получилось как есть в моей жизни сейчас, надо было работать за семерых. Мои рабочие дни это 8-14 часов в сутки, 6 дней в неделю. Кроме GetAnalyst у меня есть актуальные проекты, которые я веду. И внутри GetAnalyst тоже большая загрузка по обучению и коммуникациям. Не всегда удается всем оперативно отвечать. Еще и на двух языках.
Я искренне люблю свою работу, искренне предана своему делу. Я очень хочу успевать больше, делать лучшее. Но иногда эта любовь переходит границы работа-жизнь. Я счастлива! Особенно тому, что я вижу результаты! Везде! Пусть и не так быстро, как хочется. Но такие нагрузки, которые я переношу, не пожелаю никому.
Всё не поместилось, продолжение в следующем посте 👇
Наконец-то побывала в отпуске. Провела практический вебинар по БД и на следующий же день улетела. Последний раз мне реально удалось отдохнуть от работы и отключиться на 100% от сети в первых числах января 2022. На 4 дня. В обычной жизни отдых максимум на 1.5 дня с постоянным подключением в проекты и ответами по чатам.
С мая я больше не веду личные соцсети. Отказалась в пользу себя. Потому что сделать сториз в инстаграм = 1 час времени, который можно потратить на реальный отдых. У меня и до этого не было времени на них. Но хотелось как-то еще показывать, что я успеваю жить: мини-поездки, гастрономические приключения, 2-3 перелета в месяц, спорт каждый день, прогулки у океана. Это всё остается. Просто телефон в стороне.
Больше 30 человек с которыми я сейчас лично работаю и общаюсь по всем проектам. Эффективный менеджмент? В процессе перехода к нему. Но чтобы всё получилось как есть в моей жизни сейчас, надо было работать за семерых. Мои рабочие дни это 8-14 часов в сутки, 6 дней в неделю. Кроме GetAnalyst у меня есть актуальные проекты, которые я веду. И внутри GetAnalyst тоже большая загрузка по обучению и коммуникациям. Не всегда удается всем оперативно отвечать. Еще и на двух языках.
Я искренне люблю свою работу, искренне предана своему делу. Я очень хочу успевать больше, делать лучшее. Но иногда эта любовь переходит границы работа-жизнь. Я счастлива! Особенно тому, что я вижу результаты! Везде! Пусть и не так быстро, как хочется. Но такие нагрузки, которые я переношу, не пожелаю никому.
Всё не поместилось, продолжение в следующем посте 👇
❤31🔥5👏2👍1
Обычно я успеваю писать контент в канал на 1-2 дня вперед, или пишу день в день. Чтобы заготовить посты в канал на 1 неделю я посвятила примерно 10 часов = 25% рабочей недели. Это детальные разборы примеров, это полный цикл информации, который можно было выдать по одному из направлений системного анализа.
Будучи в отпуске, когда добровольно-принудительно меня лишили ноутбука, в оставшемся в руках телефоне я вижу уведомления к публикующимся постам. Комментарии: "разбери детальнее", "почему так мало, давай еще больше", "инфоцыганство" и так далее. То, что такого рода сообщения дойдут и до меня - ожидаемо. И это скорее хорошо, чем плохо. Но обидно, правда, с учетом того, сколько сил я вкладываю. И особенно неприятно это было видеть в процессе отдыха.
К чему этот пост? То, что я передаю на открытых вебинарах и в канале - это база с практическим применением. И в таком объеме подобной последовательной информации по системному анализу больше нигде, кроме как здесь, нет.
Еще глубже - есть куда, я даю это в программах по навыкам для системных аналитиков: БД и SQL, Интеграции, REST API, освоить каждый из которых можно за 1.5-2 месяца реальной работы, я отвечаю на все вопросы. И на большой программе для начинающих в системном анализе.
Я хочу продолжать работать в удовольствие. Я хочу выбирать только те проекты, что мне в радость. Недостатка в работе у меня никогда не было и не будет. Есть цели - иду к ним. То, что передавать знания и писать меня радует - это везение, и получать от этого негативные эмоции я не выбираю. Я выбираю свой рост и помощь тем, кто ее ценит, и кому она действительно нужна.
Спасибо за внимание ❤️🙌
Будучи в отпуске, когда добровольно-принудительно меня лишили ноутбука, в оставшемся в руках телефоне я вижу уведомления к публикующимся постам. Комментарии: "разбери детальнее", "почему так мало, давай еще больше", "инфоцыганство" и так далее. То, что такого рода сообщения дойдут и до меня - ожидаемо. И это скорее хорошо, чем плохо. Но обидно, правда, с учетом того, сколько сил я вкладываю. И особенно неприятно это было видеть в процессе отдыха.
К чему этот пост? То, что я передаю на открытых вебинарах и в канале - это база с практическим применением. И в таком объеме подобной последовательной информации по системному анализу больше нигде, кроме как здесь, нет.
Еще глубже - есть куда, я даю это в программах по навыкам для системных аналитиков: БД и SQL, Интеграции, REST API, освоить каждый из которых можно за 1.5-2 месяца реальной работы, я отвечаю на все вопросы. И на большой программе для начинающих в системном анализе.
Я хочу продолжать работать в удовольствие. Я хочу выбирать только те проекты, что мне в радость. Недостатка в работе у меня никогда не было и не будет. Есть цели - иду к ним. То, что передавать знания и писать меня радует - это везение, и получать от этого негативные эмоции я не выбираю. Я выбираю свой рост и помощь тем, кто ее ценит, и кому она действительно нужна.
Спасибо за внимание ❤️🙌
❤47👍11🔥5
Как посмотреть ER-диаграмму для готовой базы данных? А еще где делать SQL-запросы.
ER-модель готовой базы данных – физический уровень модели данных.
Если Вам необходимо подключиться к существующей IT-системе и посмотреть ER-модель, то я рекомендую воспользоваться одним из инструментов:
🔶 DBeaver.
🔶 DataGrip.
🔶 DBVis.
Эти инструменты поддерживают подключение к 15+ СУБД, таким как MySQL, PostgreSQL, Oracle и другим.
Самый удобный инструмент, который довелось использовать для визуализации ER-диаграммы готовой БД, DBeaver.
🟢 регулярно обновляется,
🟢 бесплатный,
🟢 интуитивно понятный,
🟢 поддерживает русский язык.
Инструкцию по использованию DBeaver для визуализации ER-диаграммы реальной БД можно посмотреть в моей статье 🙂
ER-модель готовой базы данных – физический уровень модели данных.
Если Вам необходимо подключиться к существующей IT-системе и посмотреть ER-модель, то я рекомендую воспользоваться одним из инструментов:
🔶 DBeaver.
🔶 DataGrip.
🔶 DBVis.
Эти инструменты поддерживают подключение к 15+ СУБД, таким как MySQL, PostgreSQL, Oracle и другим.
Самый удобный инструмент, который довелось использовать для визуализации ER-диаграммы готовой БД, DBeaver.
🟢 регулярно обновляется,
🟢 бесплатный,
🟢 интуитивно понятный,
🟢 поддерживает русский язык.
Инструкцию по использованию DBeaver для визуализации ER-диаграммы реальной БД можно посмотреть в моей статье 🙂
❤11👍4
Главная ошибка кандидатов - отсутствие подготовки.
Подавляющее большинство аналитиков готовится примитивно: освежают в памяти свое резюме, дополняют его новым опытом, вспоминают задачи, теорию и размышляют о том, что можно рассказать о себе.
С таким подходом ваше интервью может быть успешным только если:
1. Вас уже ждут в этой компании.
2. Предложение компании по ЗП и условиям не соответствует рынку.
Чтобы подготовка была по настоящему эффективной:
1. Сформулируйте ваш опыт и навыки в краткой форме и подготовьтесь рассказать о них за 2 минуты.
2. Выделите конкретные кейсы, про которые сможете рассказать, демонстрирующие ваше участие в проектах в роли системного аналитика.
3. Подготовьтесь рассказывать о вашем взаимодействии с командой разработки и принятии решений.
4. Отрепетируйте ответы на типичные вопросы: лучшие и худшие качества, инструменты, которыми вы пользуетесь в процессе работы, ваше видение карьерного роста.
5. Готовьтесь к вопросам об опыте работы: причины смена компании, временные промежутки без работы в резюме, ваш опыт в различных сферах.
6. Подготовьте вопросы к работодателю: как выстроена работа, об ожиданиях от вас и о деталях предстоящих проектов.
7. Будьте готовы обсудить условия труда: размер ЗП, дополнительные льготы, как мед. страхование и абонемент в спортзал, возможность переезда и др.
8. Подготовьтесь к ответам на теоретические вопросы и к решению практических задач. Лучше всего, когда Вы с ходу рассказываете теорию на конкретных примерах из вашего опыта на работе или учебе.
Хотите быть готовы к интервью на высшем уровне? Используйте эти рекомендации, актуализируйте и структурируйте знания не только на проектах в компании, но и за ее пределами: обучения, книги, статьи, конференции. Многие, кто проходит обучение GetAnalyst, отмечают, что их уровень профессионального самосознания существенно вырос.
Актуальные знания дают уверенность и помогают не только на интервью, но и в текущих проектах 🙌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥22👍7❤4
#GAfrindlyreminder от команды GetAnalyst:
Разомните шею, потянитесь и выпрямите спину, ведь позвоночник — это стебель жизни 🌱
Отличного вам настроения! 🌝
Разомните шею, потянитесь и выпрямите спину, ведь позвоночник — это стебель жизни 🌱
Отличного вам настроения! 🌝
😁33❤7👍1
Возможно, вы слышали о Full stack (фуллстек) разработчиках – универсальных специалистах, которые умеют писать код для фронтенда (тем, что пользователь видит в приложении), и для бэкенда (скрытой частью приложения).
Они также могут создавать базовый дизайн интерфейса, анализировать требования, тестировать приложения и делать релизы в продакшн для пользователей. Казалось бы, где найти более универсального героя в сфере IT?!
Но если роль Full stack разработчика давно узнаваема, то что вы скажете на счет... Full stack системного аналитика? 🐙
Понятие "Full stack разработчик" существует давно, как в сленге, так и в вакансиях, а "Full stack аналитик" пока еще не закрепило свои позиции. А надо бы, согласны? 😁👍
💥 Full stack аналитик 💥 - это специалист, который может работать на разных этапах разработки программного обеспечения, начиная от исследования потребностей бизнеса и определения требований до проектирования архитектуры системы.
Они также могут создавать базовый дизайн интерфейса, анализировать требования, тестировать приложения и делать релизы в продакшн для пользователей. Казалось бы, где найти более универсального героя в сфере IT?!
Но если роль Full stack разработчика давно узнаваема, то что вы скажете на счет... Full stack системного аналитика? 🐙
Понятие "Full stack разработчик" существует давно, как в сленге, так и в вакансиях, а "Full stack аналитик" пока еще не закрепило свои позиции. А надо бы, согласны? 😁👍
💥 Full stack аналитик 💥 - это специалист, который может работать на разных этапах разработки программного обеспечения, начиная от исследования потребностей бизнеса и определения требований до проектирования архитектуры системы.
👍17🔥6❤1
💥 Full stack аналитик💥 работает с задачами примерно в такой последовательности:
1. Общается с бизнес-заказчиком, изучает потребности бизнеса.
После анализа определяет необходимые доработки и разрабатывает бизнес-требования к системе.
2. Далее, на этапе проектирования, full stack аналитик создает технические задания - задачи на разработчиков, выбирает технологии с командой архитекторов и разработчиков, обсуждает вопросы архитектуры, определяет необходимые модули и функциональность, создает схемы БД, дизайны API, исследуют API других систем для интеграций, тестируют системы конкурентов, ставят задачи на дизайн.
*Это сколько всего знать нужно?! 😰
3. После этого этапа проектирования, аналитик тесно сотрудничает с командой разработчиков и тестировщиков, контролируя соответствие реализации установленным требованиям. Он также может координировать работу команды, выступая в роли менеджера проекта.
4. Если нужно, то при передаче решения в тестирование, он сам протестируют функциональность и запустит релиз в продакшн.
5. Когда система запущена и активно используется, аналитик готов анализировать данные, реагировать на проблемы и общаться с командой технической поддержки, исследовать логи (журнал работы системы) и координировать действия по устранению ошибок.
Full Stack аналитик - центральное звено в команде разработки, объединяющее бизнес-анализ, системный анализ, проектирование архитектуры и координацию работы различных команд. Это роль, требующая широкого спектра навыков и представляющая огромный потенциал для профессионального роста в IT.
Full stack системный аналитик - это человек в сфере IT, который умеет все, кроме программирования (но это не точно, некоторые аналитики умеют программировать, но не берут на себя эту ответственность). Это явно профессия будущего. А еще и крутые возможности для роста.
❤️ - если узнали себя в этом тексте, 🔥 - если растете в Full stack системного аналитика
1. Общается с бизнес-заказчиком, изучает потребности бизнеса.
После анализа определяет необходимые доработки и разрабатывает бизнес-требования к системе.
2. Далее, на этапе проектирования, full stack аналитик создает технические задания - задачи на разработчиков, выбирает технологии с командой архитекторов и разработчиков, обсуждает вопросы архитектуры, определяет необходимые модули и функциональность, создает схемы БД, дизайны API, исследуют API других систем для интеграций, тестируют системы конкурентов, ставят задачи на дизайн.
*Это сколько всего знать нужно?! 😰
3. После этого этапа проектирования, аналитик тесно сотрудничает с командой разработчиков и тестировщиков, контролируя соответствие реализации установленным требованиям. Он также может координировать работу команды, выступая в роли менеджера проекта.
4. Если нужно, то при передаче решения в тестирование, он сам протестируют функциональность и запустит релиз в продакшн.
5. Когда система запущена и активно используется, аналитик готов анализировать данные, реагировать на проблемы и общаться с командой технической поддержки, исследовать логи (журнал работы системы) и координировать действия по устранению ошибок.
Full Stack аналитик - центральное звено в команде разработки, объединяющее бизнес-анализ, системный анализ, проектирование архитектуры и координацию работы различных команд. Это роль, требующая широкого спектра навыков и представляющая огромный потенциал для профессионального роста в IT.
Full stack системный аналитик - это человек в сфере IT, который умеет все, кроме программирования (но это не точно, некоторые аналитики умеют программировать, но не берут на себя эту ответственность). Это явно профессия будущего. А еще и крутые возможности для роста.
❤️ - если узнали себя в этом тексте, 🔥 - если растете в Full stack системного аналитика
❤43🔥24😱10👍6
API (Application Programming Interface) - это набор правил и протоколов, которые позволяют различным программам взаимодействовать друг с другом.
Когда разработчики создают приложение или сервис, они могут создать API, чтобы позволить другим приложениям использовать их функциональность.
Вот три простых примера про разработку и использование API:
🔑 Сервисы социальных сетей. Facebook, Instagram и Twitter предоставляют API, которые позволяют различным приложениям и сайтам получать доступ к данным пользователя, таким как профиль, фотографии и т.д. Это позволяет разработчикам создавать приложения, которые могут использовать данные из социальных сетей, например, для авторизации или для отображения фотографий.
🔑 Карты и местоположение. Google Maps и другие сервисы карт и местоположения также предоставляют API, которые позволяют другим приложениям использовать их функциональность. Например, мобильное приложение для заказа такси может использовать API Google Maps, чтобы определить местоположение пользователя и проложить маршрут.
🔑 Банковские сервисы. Банки также предоставляют API, которые позволяют другим приложениям получать доступ к данным о балансе, транзакциях и т.д. Это может использоваться, например, для создания приложений для управления личными финансами, которые позволяют пользователю просматривать свой баланс и транзакции из разных банков в одном месте.
API - это способ, с помощью которого различные приложения могут взаимодействовать друг с другом и использовать функциональность других сервисов и приложений.
API могут быть использованы для создания различных приложений, от социальных сетей до банковских сервисов, и предоставляют возможность интеграции различных приложений и сервисов.
Когда разработчики создают приложение или сервис, они могут создать API, чтобы позволить другим приложениям использовать их функциональность.
Вот три простых примера про разработку и использование API:
🔑 Сервисы социальных сетей. Facebook, Instagram и Twitter предоставляют API, которые позволяют различным приложениям и сайтам получать доступ к данным пользователя, таким как профиль, фотографии и т.д. Это позволяет разработчикам создавать приложения, которые могут использовать данные из социальных сетей, например, для авторизации или для отображения фотографий.
🔑 Карты и местоположение. Google Maps и другие сервисы карт и местоположения также предоставляют API, которые позволяют другим приложениям использовать их функциональность. Например, мобильное приложение для заказа такси может использовать API Google Maps, чтобы определить местоположение пользователя и проложить маршрут.
🔑 Банковские сервисы. Банки также предоставляют API, которые позволяют другим приложениям получать доступ к данным о балансе, транзакциях и т.д. Это может использоваться, например, для создания приложений для управления личными финансами, которые позволяют пользователю просматривать свой баланс и транзакции из разных банков в одном месте.
API - это способ, с помощью которого различные приложения могут взаимодействовать друг с другом и использовать функциональность других сервисов и приложений.
API могут быть использованы для создания различных приложений, от социальных сетей до банковских сервисов, и предоставляют возможность интеграции различных приложений и сервисов.
👍24❤4
Есть несколько распространённых видов API, каждый из которых предназначен для определённых задач и целей:
♦️REST API (Representational State Transfer) – это подход, акцентирующийся на использовании стандартных HTTP-протоколов и форматов данных, например, JSON или XML. REST API позволяет клиентам выполнять операции CRUD (создание, чтение, обновление, удаление) над ресурсами, представленными URL-адресами.
♦️SOAP API (Simple Object Access Protocol) – это протокол, который позволяет приложениям обмениваться структурированными данными через XML, используя также WSDL (Web Services Description Language) для описания интерфейсов веб-сервиса.
♦️GraphQL API – язык запросов, который позволяет клиентам запрашивать именно те данные, которые им нужны, получая их в оптимизированном формате, и часто возвращающий данные в формате JSON.
Пример: Запрос списка друзей пользователя в социальной сети, с получением в ответ только имён и изображений профилей.
♦️gRPC – это протокол, облегчающий выполнение удалённых вызовов процедур (RPC), используя для этого бинарный протокол сериализации, что позволяет обмениваться данными быстро и эффективно.
Пример: Использование gRPC для обмена данными между микросервисами в распределенной системе.
♦️WebSocket API – протокол, который позволяет установить постоянное соединение между клиентом и сервером, обеспечивая обмен данными в реальном времени без необходимости отправки повторных запросов.
Пример: Чат-приложение, где сервер и клиент обмениваются сообщениями в реальном времени через WebSocket соединение.
Существует также множество других типов API, таких как XML-RPC, JSON-RPC, HAL, OData и др. Каждый тип API имеет свои особенности, и выбор между ними зависит от конкретной задачи и требований к проекту.
Если вы освоите работу с REST API, то, безусловно, почувствуете себя комфортнее в сфере разработки, поскольку это один из наиболее распространенных и широко применяемых видов API на сегодняшний день. А с его глубоким пониманием гораздо проще осваивать остальные протоколы.
♦️REST API (Representational State Transfer) – это подход, акцентирующийся на использовании стандартных HTTP-протоколов и форматов данных, например, JSON или XML. REST API позволяет клиентам выполнять операции CRUD (создание, чтение, обновление, удаление) над ресурсами, представленными URL-адресами.
♦️SOAP API (Simple Object Access Protocol) – это протокол, который позволяет приложениям обмениваться структурированными данными через XML, используя также WSDL (Web Services Description Language) для описания интерфейсов веб-сервиса.
♦️GraphQL API – язык запросов, который позволяет клиентам запрашивать именно те данные, которые им нужны, получая их в оптимизированном формате, и часто возвращающий данные в формате JSON.
Пример: Запрос списка друзей пользователя в социальной сети, с получением в ответ только имён и изображений профилей.
♦️gRPC – это протокол, облегчающий выполнение удалённых вызовов процедур (RPC), используя для этого бинарный протокол сериализации, что позволяет обмениваться данными быстро и эффективно.
Пример: Использование gRPC для обмена данными между микросервисами в распределенной системе.
♦️WebSocket API – протокол, который позволяет установить постоянное соединение между клиентом и сервером, обеспечивая обмен данными в реальном времени без необходимости отправки повторных запросов.
Пример: Чат-приложение, где сервер и клиент обмениваются сообщениями в реальном времени через WebSocket соединение.
Существует также множество других типов API, таких как XML-RPC, JSON-RPC, HAL, OData и др. Каждый тип API имеет свои особенности, и выбор между ними зависит от конкретной задачи и требований к проекту.
Если вы освоите работу с REST API, то, безусловно, почувствуете себя комфортнее в сфере разработки, поскольку это один из наиболее распространенных и широко применяемых видов API на сегодняшний день. А с его глубоким пониманием гораздо проще осваивать остальные протоколы.
👍32🔥10❤3🥰2