NoSQL-databases
GraphDB (Neo4j), Document DBs (MongoDB, Firestore), Wide Column (Cassandra, Bigtable), CAP-theorema, use cases
1Wat is het CAP-theorema en wat zijn de drie eigenschappen?
Wat is het CAP-theorema en wat zijn de drie eigenschappen?
Antwoord
Het CAP-theorema stelt dat een gedistribueerd systeem slechts twee van de drie eigenschappen tegelijk kan garanderen: Consistency (alle nodes zien dezelfde data), Availability (het systeem reageert altijd) en Partition tolerance (het systeem blijft werken ondanks netwerkpartities). Dit theorema is fundamenteel om de architecturale afwegingen in NoSQL-databases te begrijpen.
2Wat is het belangrijkste verschil tussen een Document-database (MongoDB) en een Wide Column-database (Cassandra)?
Wat is het belangrijkste verschil tussen een Document-database (MongoDB) en een Wide Column-database (Cassandra)?
Antwoord
Document-databases zoals MongoDB slaan JSON/BSON-documenten op met flexibele schema's en staan complexe queries op elk veld toe. Wide Column-databases zoals Cassandra organiseren data in column families met partition keys, geoptimaliseerd voor massale writes en key-gebaseerde reads. MongoDB blinkt uit voor hiërarchische data, Cassandra voor time series met hoge snelheid.
3In welk gebruiksgeval moet Neo4j worden verkozen boven MongoDB of Cassandra?
In welk gebruiksgeval moet Neo4j worden verkozen boven MongoDB of Cassandra?
Antwoord
Neo4j is een graph database die is geoptimaliseerd voor complexe multi-level relaties tussen entiteiten. Het blinkt uit voor sociale netwerken, aanbevelingssystemen, fraudedetectie en afhankelijkheidsanalyse. De Cypher-taal maakt het mogelijk om miljoenen relaties in milliseconden te doorlopen, waar SQL-joins of NoSQL-lookups qua prestaties prohibitief zouden zijn.
Wat is een partition key in Cassandra en waarom is deze cruciaal voor de prestaties?
Wat is de Cypher-syntaxis om alle vrienden van vrienden van een gebruiker in Neo4j te vinden?
+17 gespreksvragen
Andere Data Engineering-sollicitatieonderwerpen
Linux & Shell - Grondbeginselen
Git & GitHub - Grondbeginselen
Geavanceerde Python voor Data Engineering
Docker - Basisbeginselen
Google Cloud Platform - Fundamenten
CI/CD en codekwaliteit
Docker Compose
FastAPI - Data-API's
Geavanceerde SQL voor Data Engineering
Data Lake - Architectuur en ingestie
BigQuery voor Data Engineering
PostgreSQL - Administratie
Data Modeling voor Data Engineering
Fivetran & Airbyte - Data-ingestie
dbt - Grondbeginselen
Apache Airflow - Grondbeginselen
Kubernetes - Fundamenten
dbt - Geavanceerde functies
ETL- / ELT- / ETLT-patronen
Apache Airflow - Gevorderd
Airflow + dbt - Pipeline-orkestratie
PySpark - Grootschalige verwerking
Google Pub/Sub - Datastreaming
Apache Beam & Dataflow
Kubernetes - Productie en scaling
Terraform - Infrastructure as Code
Moderne Data Architecture
Monitoring en observability
IAM en gegevensbeveiliging
Beheers Data Engineering voor je volgende gesprek
Krijg toegang tot alle vragen, flashcards, technische tests, code review-oefeningen en gespreksimulatoren.
Begin gratis