NoSQL-хранилища

Основа с Middle

Документные, key-value, колоночные, поисковые и базы временных рядов — когда что выбирать.

семейство	примеры	для чего
key-value	Redis	кэш, сессии, счётчики, очереди
документные	MongoDB	гибкая схема, документ целиком
колоночные аналитические	ClickHouse	аналитика по миллиардам строк
wide-column	Cassandra	огромные объёмы записи, масштаб
поисковые	Elasticsearch, OpenSearch	полнотекстовый поиск
временные ряды	TimescaleDB, VictoriaMetrics	метрики, телеметрия

Что важно знать

Выбор — по паттерну доступа, а не по моде; PostgreSQL закрывает большинство задач.
Второе хранилище — это синхронизация данных и согласованность.

Критерии освоения

Middle ≈ 8 ч

Объясняет семейства NoSQL и выбирает хранилище под паттерн доступа
Использует Elasticsearch для полнотекстового поиска и понимает его согласованность

Практика. Добавить в сервис полнотекстовый поиск по товарам на Elasticsearch с синхронизацией из PostgreSQL.

Senior ≈ 6 ч

Обосновывает выбор хранилища для системы по нагрузке, согласованности и эксплуатации
Объясняет компромиссы CAP и PACELC на примерах конкретных баз

Практика. Для трёх сценариев (лента событий, каталог, метрики) выбрать хранилища и обосновать письменно.

Вопросы с собеседований

Что общего у большинства хранилищ, называемых NoSQL? Junior
NoSQL — не «без SQL», а размен: жертвуют соединениями, произвольными запросами и частью гарантий ради горизонтального масштаба, гибкой модели или скорости.
Когда NoSQL база может быть лучше реляционной? Middle
NoSQL выбирают под конкретный паттерн доступа: документы, читаемые целиком; доступ по ключу с огромной нагрузкой; запись временных рядов; горизонтальное масштабирование записи…
В кворумной системе из N реплик при каком условии чтение гарантированно увидит последнюю запись? Senior
При W + R > N множества реплик записи и чтения пересекаются, и чтение увидит последнюю подтверждённую запись. N — реплик, W — подтверждений записи, R — опрошенных при чтении.
Что такое репликация данных? Junior
Репликация — копии одних и тех же данных на разных узлах: отказоустойчивость, масштабирование чтения, данные ближе к пользователям. Разделение на непересекающиеся части — это…
Для чего Elasticsearch обычно используют в backend-системах? Middle
Для полнотекстового поиска (морфология, опечатки, релевантность), фасетов и фильтров по многим полям, поиска по логам и аналитики. Обычно это модель чтения рядом с основной базой…
Что добавляет PACELC к формулировке CAP? Senior
CAP говорит только про сбой; PACELC добавляет: иначе (Else), без разделения, выбираем между задержкой (Latency) и согласованностью (Consistency).

Разборы темы

Документоориентированные БД (MongoDB)
Модель документа, embedding против referencing, индексы, aggregation pipeline, атомарность документа и шардирование.
Полнотекстовый поиск (Elasticsearch)
Почему LIKE не поиск, инвертированный индекс, анализаторы, релевантность BM25, query vs filter context и поиск как read model.
Key-value хранилища
Простейшая модель доступа по ключу, типичные применения, Redis против DynamoDB, партиционирование и ограничения.
NoSQL: семейства и когда их выбирать
Почему появился NoSQL, моделирование от access patterns, четыре семейства хранилищ, BASE против ACID и горизонтальное масштабирование.
Базы данных временных рядов
Чем особенны time-series, модель measurement/tags/fields, сжатие и chunking, downsampling/retention и когда хватит обычной БД.
Колоночные БД: wide-column и аналитические
Разница между wide-column (Cassandra) и column-oriented OLAP (ClickHouse), partition/clustering keys, LSM-дерево и зачем хранить по колонкам.

← Вся карта «Backend-разработчик»

Закрытая бета

Знать тему — половина дела

На живом собеседовании sotto слышит вопрос интервьюера и показывает короткий ответ и план. Оставьте контакт — пришлём доступ и промокод.

Промокод на 2 часа — сверх пробных 30 минут
Программа для Windows — скачать сразу, войти — через Яндекс ID или VK ID
Первыми узнаете о версии для Mac — пока sotto только для Windows
Прямая связь с разработчиком: что улучшить — сделаем