#Собес #denormalization #optimization #database
🤔 Где может быть полезно отсутствие нормализации?

💬 Кратко:

Отсутствие нормализации (денормализация) полезно в системах, где важнее скорость чтения данных, чем их целостность и эффективность записи. Это часто встречается в хранилищах данных и системах бизнес-аналитики, где выполняются сложные аналитические запросы. Денормализация уменьшает количество JOIN-операций между таблицами, что ускоряет выполнение запросов. Она также применяется в базах данных, оптимизированных для записи, где данные редко изменяются. Однако это требует более тщательного контроля за целостностью данных на уровне приложения.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#Собес #optimization #async #vacuum

🤔 Middle+ Python Backend-разработчик в Сбербанк. ДомКлик

Было много вопросов по: Python, асинхронности, декораторам, кешированию, работе с GC, тестированию, SQL (транзакции, индексы, вакуум), оптимизации запросов

💬 Вопросы:

- Что такое индексы и как они работают?

- В чем отличие списка от кортежа?

- Что знаешь про Singleton?

- Что такое GIL?

- Какие существуют типы индексов в PostgreSQL и когда их использовать?

👉 Все вопросы из этого собеседования (40)

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #slots #optimization
🤔 Как __slots__ влияют на потребление памяти и динамичность объекта?

💬 Кратко:

__slots__ ограничивают набор атрибутов объекта и убирают __dict__. Это снижает потребление памяти и ускоряет доступ к атрибутам. При этом объект теряет динамичность — нельзя добавлять новые атрибуты. Использовать __slots__ стоит для большого количества однотипных объектов. Это осознанный компромисс между гибкостью и эффективностью.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #explain #analyze #optimization
🤔 Что такое оператор EXPLAIN ANALYZE и для чего он используется?

💬 Кратко:

EXPLAIN ANALYZE — это команда в PostgreSQL, которая показывает план выполнения SQL-запроса и реальную статистику его выполнения. Она фактически выполняет запрос и собирает метрики, показывая сколько времени заняла каждая операция, сколько строк было обработано и какие алгоритмы использовались. Это основной инструмент для оптимизации медленных запросов, позволяющий находить узкие места и выбирать правильные индексы.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #sql #optimization #query
🤔 Как оптимизировать запрос для поиска самого длинного видео из топ-10 коротких?

💬 Кратко:

Чтобы найти самое длинное видео из топ-10 коротких, нужно отсортировать видео по длительности в порядке возрастания, взять первые 10 записей, а затем выбрать из них видео с максимальной длительностью. Оптимизация достигается с помощью индексов и правильной структуры запроса. Например, можно использовать подзапрос или CTE (Common Table Expression).

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа