Бази даних NoSQL
GraphDB (Neo4j), Document DBs (MongoDB, Firestore), Wide Column (Cassandra, Bigtable), теорема CAP, випадки використання
1Що таке теорема CAP і які три її властивості?
Що таке теорема CAP і які три її властивості?
Відповідь
Теорема CAP стверджує, що розподілена система може одночасно гарантувати лише дві з трьох властивостей: Consistency (усі вузли бачать однакові дані), Availability (система завжди відповідає) і Partition tolerance (система продовжує працювати, незважаючи на мережеві розділи). Ця теорема є фундаментальною для розуміння архітектурних компромісів у базах NoSQL.
2Яка основна відмінність між базою даних Document (MongoDB) і базою Wide Column (Cassandra)?
Яка основна відмінність між базою даних Document (MongoDB) і базою Wide Column (Cassandra)?
Відповідь
Бази Document, такі як MongoDB, зберігають документи JSON/BSON з гнучкими схемами та дозволяють складні запити на будь-якому полі. Бази Wide Column, такі як Cassandra, організовують дані в column family з partition key, оптимізовані для масових записів і читань за ключем. MongoDB чудово підходить для ієрархічних даних, Cassandra — для високошвидкісних часових рядів.
3У якому випадку використання слід надавати перевагу Neo4j перед MongoDB або Cassandra?
У якому випадку використання слід надавати перевагу Neo4j перед MongoDB або Cassandra?
Відповідь
Neo4j — це графова база даних, оптимізована для складних багаторівневих зв'язків між сутностями. Вона чудово підходить для соціальних мереж, систем рекомендацій, виявлення шахрайства та аналізу залежностей. Мова Cypher дозволяє обходити мільйони зв'язків за мілісекунди, тоді як SQL join або NoSQL lookup були б непридатними з точки зору продуктивності.
Що таке partition key у Cassandra і чому він критично важливий для продуктивності?
Який синтаксис Cypher для пошуку всіх друзів друзів користувача в Neo4j?
+17 питань зі співбесід
Інші теми співбесід Data Engineering
Linux & Shell - Основи
Git & GitHub - Основи
Просунутий Python для Data Engineering
Docker - Основи
Google Cloud Platform - Основи
CI/CD та якість коду
Docker Compose
FastAPI - API даних
Просунутий SQL для Data Engineering
Data Lake - Архітектура та завантаження даних
BigQuery для Data Engineering
PostgreSQL - Адміністрування
Data Modeling для Data Engineering
Fivetran & Airbyte - Завантаження даних
dbt - Основи
Apache Airflow - Основи
Kubernetes - Основи
dbt - Розширені можливості
Патерни ETL / ELT / ETLT
Apache Airflow - Просунутий
Airflow + dbt - Оркестрація пайплайнів
PySpark - Великомасштабна обробка
Google Pub/Sub - Стрімінг даних
Apache Beam & Dataflow
Kubernetes - Продакшн та масштабування
Terraform - Infrastructure as Code
Сучасна Data Architecture
Моніторинг та спостережуваність
IAM та безпека даних
Опануй Data Engineering для наступної співбесіди
Отримай доступ до всіх питань, flashcards, технічних тестів, вправ code review та симуляторів співбесід.
Почни безкоштовно