С какими СУБД работал помимо PostgreSQL?

Опыт работы с различными СУБД

Помимо PostgreSQL, я имел опыт работы с несколькими реляционными и NoSQL базами данных в различных проектах, что позволяло выбирать оптимальное решение в зависимости от требований к данным, масштабируемости и архитектуры приложения.

Реляционные СУБД (RDBMS)

1. Microsoft SQL Server
   • Активно использовал в enterprise-проектах на стеке .NET. Работал со сложными T-SQL запросами, хранимыми процедурами, триггерами и CLR-интеграцией.
   • Настройка репликации, AlwaysOn Availability Groups для обеспечения отказоустойчивости.
   • Пример работы с оконными функциями для аналитических запросов:

-- Расчет скользящего среднего в SQL Server
SELECT 
    OrderDate,
    TotalAmount,
    AVG(TotalAmount) OVER (
        ORDER BY OrderDate 
        ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS MovingAverage
FROM Orders
WHERE CustomerId = @CustomerId;

1. MySQL/MariaDB

   • Разработка высоконагруженных веб-приложений с оптимизацией запросов через EXPLAIN ANALYZE.
   • Использование движков InnoDB (транзакции, внешние ключи) и MyISAM (для readonly-нагрузок).
   • Реализация шардирования для горизонтального масштабирования.

2. SQLite

   • Встроенные базы для мобильных приложений на Xamarin и десктопных решений.
   • Локальное кэширование данных в распределенных системах.

NoSQL базы данных

1. MongoDB
   • Построение гибких схем для контент-менеджмент систем и каталогов продукции.
   • Агрегационные пайплайны для сложной аналитики:

// Агрегация в MongoDB через C# драйвер
var pipeline = new BsonDocument[]
{
    new BsonDocument("$match", new BsonDocument("Category", "Electronics")),
    new BsonDocument("$group", new BsonDocument
    {
        { "_id", "$Brand" },
        { "totalSales", new BsonDocument("$sum", "$Price") },
        { "avgRating", new BsonDocument("$avg", "$Rating") }
    })
};

var results = await collection.Aggregate<BsonDocument>(pipeline).ToListAsync();

1. Redis

   • Кэширование сессий пользователей, результатов сложных вычислений.
   • Очереди задач через списки (LPUSH/RPOP), Pub/Sub для event-driven архитектуры.
   • Rate limiting через INCR с TTL.

2. Elasticsearch

   • Полнотекстовый поиск с морфологией для русскоязычного контента.
   • Агрегации для аналитических дашбордов в реальном времени.
   • Логирование через ELK-стек (Elasticsearch, Logstash, Kibana).

Другие специализированные СУБД

1. Cassandra

   • Для write-intensive нагрузок (логирование событий, телеметрия).
   • Моделирование таблиц под конкретные query patterns с учетом partition keys.

2. ClickHouse

   • Аналитика больших объемов данных в реальном времени.
   • Column-oriented хранение для быстрых агрегаций по миллиардам записей.

Ключевые компетенции и выбор СУБД

При выборе конкретной СУБД я руководствуюсь следующими критериями:

• Характер данных и запросов: Реляционные связи → PostgreSQL/SQL Server, быстрорастущие JSON-документы → MongoDB
• Нагрузка: Write-intensive → Cassandra, read-intensive с joins → RDBMS
• Требования к согласованности: Strong consistency → ACID-совместимые RDBMS, eventual consistency → NoSQL
• Масштабирование: Вертикальное → SQL решения, горизонтальное → шардирование или NoSQL
• Экосистема и интеграция: Существующая инфраструктура часто диктует выбор (например, Azure → SQL Server)

Паттерны использования в микросервисной архитектуре

В современных распределенных системах часто применяется полиглотное хранение данных:

// Пример сервиса с использованием нескольких СУБД
public class OrderService
{
    private readonly IRedisCache _cache; // Redis для кэша
    private readonly IOrderRepository _repository; // PostgreSQL для транзакций
    private readonly IEventBus _eventBus; // Event sourcing
    
    public async Task<Order> ProcessOrder(OrderRequest request)
    {
        // Проверка в кэше
        var cached = await _cache.GetAsync<Order>($"order:{request.Id}");
        if (cached != null) return cached;
        
        // Транзакция в PostgreSQL
        using var transaction = await _repository.BeginTransactionAsync();
        var order = await _repository.CreateOrderAsync(request);
        await transaction.CommitAsync();
        
        // Инвалидация кэша и событие для аналитики
        await _cache.SetAsync($"order:{order.Id}", order, TimeSpan.FromMinutes(30));
        await _eventBus.PublishAsync(new OrderCreatedEvent(order.Id));
        
        return order;
    }
}

Такой разнообразный опыт позволяет мне:

• Архитектурно обосновывать выбор СУБД для конкретных бизнес-задач
• Оптимизировать запросы с учетом специфики каждой системы
• Проектировать гибридные решения, использующие сильные стороны разных баз данных
• Мигрировать данные между различными СУБД при необходимости

Каждая СУБД в моем портфолио использовалась не поверхностно, а в боевых проектах с конкретными KPI по производительности, отказоустойчивости и масштабируемости.