Дата публикации: 10.06.2025

Базы Данных: От Проектирования до Безопасности - Исповеди Бэкендеров и Дата Инженеров

Содержимое статьи:

Основы Проектирования Баз Данных
Оптимизация Запросов
Управление Данными и Репликация
Безопасность Данных

Основы Проектирования Баз Данных

Выбор типа базы данных:
SQL (Реляционные базы данных):
Транзакции ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability).
Строгая схема данных.
Примеры: PostgreSQL, MySQL, Oracle.
История: "Как-то раз, перешли с MySQL на PostgreSQL. Оказалось, что наши адские запросы, которые кое-как работали в MySQL, в PostgreSQL просто падали. Пришлось переписывать, зато теперь все летает!" - рассказал бэкендер из финтех-стартапа.
NoSQL (Нереляционные базы данных):
Гибкая схема данных.
Масштабируемость.
Разные модели данных: Document (MongoDB), Key-Value (Redis), Column-Family (Cassandra), Graph (Neo4j).
Вопрос: "Когда стоит использовать NoSQL, если SQL такие надежные?"
Нормализация:
Уменьшение избыточности данных.
Повышение целостности данных.
Нормальные формы (1NF, 2NF, 3NF, BCNF).
История: "Однажды, забыли нормализовать таблицу с адресами. В итоге, когда пользователь менял город, обновлялось только одно поле из десяти, где этот город упоминался. Веселье было обеспечено." - поделился опытом дата-инженер.
Индексы:
Ускорение поиска данных.
Влияние на производительность операций записи.
Типы индексов: B-tree, Hash, Full-text.
Вопрос: "Как правильно выбрать поля для индексации?"

Оптимизация Запросов
SQL:
EXPLAIN PLAN: Анализ выполнения запросов.
Оптимизация WHERE, JOIN, GROUP BY.
Использование индексов.
Избежание SELECT *.
История: "Однажды, запрос, который работал 10 минут, после добавления индекса стал выполняться за 10 миллисекунд. Это было похоже на магию." - вспомнил разработчик из e-commerce компании.
NoSQL:
Оптимизация запросов в зависимости от модели данных.
Использование агрегаций.
Настройка индексирования.
Вопрос: "Какие инструменты существуют для профилирования запросов в MongoDB?"

Управление Данными и Репликация
Репликация:
Создание копий данных на разных серверах.
Повышение доступности и отказоустойчивости.
Типы репликации: Master-Slave, Master-Master, Multi-Master.
История: "Благодаря репликации, пережили падение основного сервера без потери данных и простоя сервиса." - рассказал DevOps инженер.
Шардирование (Partitioning):
Разделение данных на части и распределение их по разным серверам.
Горизонтальное масштабирование.
Ключи шардирования.
Вопрос: "Какие стратегии шардирования существуют?"
Бэкапы и Восстановление:
Регулярное резервное копирование данных.
Тестирование процедуры восстановления.
Разные типы бэкапов: полные, инкрементные, дифференциальные.

Безопасность Данных
Аутентификация и Авторизация:
Контроль доступа к данным.
Разграничение прав пользователей.
Использование ролей.
История: "Случайно выдали административные права пользователю техподдержки. Хорошо, что вовремя заметили." - признался админ БД.
Шифрование данных:
Шифрование данных в состоянии покоя (at rest).
Шифрование данных при передаче (in transit).
Использование SSL/TLS.
Вопрос: "Какие существуют best practices по шифрованию данных в базах данных?"
Защита от SQL-инъекций:
Использование параметризованных запросов.
Экранирование пользовательского ввода.
История: "У нас была SQL-инъекция в форме обратной связи. Хорошо, что хакер просто написал "Привет!". После этого случая, мы проверили все формы." - поделился бэкендер из новостного портала.
Аудит:
Отслеживание действий пользователей с данными.
Логирование изменений.
Мониторинг безопасности.

wwelife.ru

Базы Данных: От Проектирования до Безопасности - Исповеди Бэкендеров и Дата Инженеров

Содержимое статьи:

Основы Проектирования Баз Данных

Оптимизация Запросов

Управление Данными и Репликация

Безопасность Данных