С какими базами данными работал

С какими базами данными работал

За годы работы C/C++ backend разработчиком имею опыт с различными классами баз данных, от традиционных RDBMS до современных NoSQL и специализированных решений для high-load систем.

Реляционные базы данных (RDBMS)

PostgreSQL — основная реляционная БД в моём арсенале. Работал с:

• Проектированием схем для систем с миллионами записей
• Оптимизацией запросов (EXPLAIN ANALYZE, индексирование, partitioning)
• Подготовленными statements для защиты от SQL injection
• Расширениями: JSON/JSONB для semi-structured данных, UUID для distributed systems
• Репликацией и failover'ом
• Connection pooling через pgbouncer

MySQL/MariaDB — опыт работы с инфраструктурой высоконагруженных систем:

• Шардирование (horizontal partitioning)
• Оптимизация для write-heavy рабочих нагрузок
• Репликация и Galera Cluster для HA

SQLite — для встроенных и мобильных приложений, embedded analytics.

NoSQL: Key-Value Store

Redis — критично важен для высоконагруженных систем:

• Кеширование с TTL и LRU eviction политиками
• Распределённые блокировки (Redlock pattern)
• Pub/Sub для real-time messaging
• Сессионное хранилище
• Sorted sets для leaderboards и рейтингов
• Lua scripting для atomic операций

Memcached — для простого распределённого кеша.

NoSQL: Document Stores

MongoDB — опыт с документо-ориентированными системами:

• Schema design для гибкости и performance
• Aggregation pipeline для сложных аналитических запросов
• Индексирование и query optimization
• Репликация и sharding
• Transactions (в версиях 4.0+)

Elasticsearch — для full-text search и аналитики логов:

• Mapping design и анализаторы токенов
• Aggregations для построения дашбордов
• Kibana для визуализации

TimeSeries и Специализированные БД

InfluxDB — для метрик и временных рядов:

• Retention policies для управления данными
• Continuous queries для downsampling

Neo4j — для графовых данных (друзья в соцсети, рекомендации).

Cassandra — распределённая NoSQL для write-heavy нагрузок:

• Consistency levels (ONE, QUORUM, ALL)
• Partitioning и replication factor
• TTL для автоматического удаления данных

Практические достижения

В высоконагруженных системах handle'ил:

• 50K+ RPS на PostgreSQL с read replicas и connection pooling
• Real-time analytics через Kafka → Elasticsearch pipeline
• Distributed transactions через saga pattern и eventual consistency
• Денормализацию и кеширование для 99-й персентили latency менее 100ms

Ключевой навык — выбор правильного инструмента для задачи. Redis для кеша, PostgreSQL для ACID-транзакций, Elasticsearch для поиска, InfluxDB для метрик.