PostgreSQL — лучший выбор для старта системного аналитика

Популярность PostgreSQL давно превратила её в стандартную СУБД для изучения начинающими специалистами. Мой курс «системный аналитик» не стал исключением!

Что делаем на курсе?

• Разбираем структуру БД: таблицы, связи, ключи.
• Изучаем операторы и их применение.
• Учимся писать запросы - от простых выборок до сложных операций с объединением таблиц. Мы шаг за шагом разберем логику запросов, чтобы вы уверенно использовали их в реальных проектах.
• Работаем с инструментом DBeaver: подключаемся к реальной базе данных, извлекаем нужную информацию.

В общем, делаем все, чтобы:
✔️получить практические навыки работы с PostgreSQL, которые можно сразу применить на рабочем месте
✔️обрести уверенность в написании запросов любого уровня сложности
✔️получить опыт работы с DBeaver — удобным инструментом для аналитика
✔️быть готовым взаимодействовать с реальными базами данных в командной работе

Поэтому выпускники и отмечают, что именно практика позволила быстро погрузиться в работу и выделиться на рынке труда👍🏻

➡️ Узнать подробнее можно у нашего менеджера @ginfotech_manager

За свою карьеру я также работала и с Oracle — одной из наиболее популярных и мощных систем управления базами данных в мире. Она позволяет эффективно управлять объектно-реляционными базами данных, а также работать с огромными объемами структурированной и неструктурированной информации. 

Среди ее возможностей: выполнение операций с данными, управление транзакциями, автоматическая оптимизация запросов, резервное копирование и восстановление данных. Первая версия Oracle DB появилась в 1979 году, и с тех пор она продолжает оставаться лидером в своем сегменте.

Особенности структуры Oracle DB
Oracle — это объектно-реляционная СУБД, что означает сочетание двух моделей хранения данных:

• Реляционная модель представляет информацию в виде таблиц (отношений), состоящих из строк и столбцов.

• Объектно-ориентированная модель рассматривает данные как объекты, каждый из которых имеет свои атрибуты и методы.

Такое сочетание делает Oracle DB особенно удобной для работы со сложными структурами данных. Она позволяет самостоятельно создавать спецификации методов доступа к данным разных типов, что важно для крупных организаций с многоуровневой архитектурой.

Преимущества Oracle:

➕Высокая производительность и масштабируемость. Oracle справляется с миллионами транзакций в секунду, поддерживает горизонтальное и вертикальное масштабирование.

➕Отказоустойчивость. Oracle позволяет работать с одной базой данных с нескольких серверов. В случае сбоя одного сервера, другой берет на себя его задачи без заметных сбоев для пользователей.

➕Высокая безопасность. Система предоставляет мощные механизмы защиты данных, предотвращая несанкционированный доступ.

➕SQL*Net - это компонент, обеспечивающий взаимодействие пользователей с базой данных. Он помогает разгрузить сеть и снизить нагрузку на клиентские компьютеры.

➕Функционал для анализа данных. Oracle включает инструменты для работы с хранилищами данных, аналитикой  и машинным обучением прямо внутри базы.

Но при этом лицензия Oracle значительно дороже большинства других СУБД, а еще и техподдержка оплачивается отдельно, поэтому не все компании могли позволить себе эту СУБД. А в 2022 году компания Oracle и вовсе объявила об уходе с российского рынка - пользователи остались без поддержки и обновлений, что сделало использование системы рискованным для бизнеса. Поэтому компании начали активно рассматривать альтернативные решения, например, тот же PostgreSQL. 

Что нужно знать системному аналитику? 
Если вы знаете SQL и в целом умеете работать с реляционными БД, то писать запросы в Oracle DB не составит труда. А вот для написания процедур требуется знание встроенного языка программирования PL/SQL. 

Его можно изучить в этом руководстве от Oracle https://www.oracletutorial.com/plsql-tutorial/ , где вы получите полное представление о синтаксисе PL/SQL.

Как понять, что ты готов к росту?

На консультациях я часто вижу одну и ту же картину: передо мной твердый эксперт, опытный системный аналитик уровня middle, но… он сомневается. Думает, что ему еще рано идти на senior.

«Я недостаточно знаю SQL…»
«У меня мало опыта в архитектуре…»
«Я не настолько разбираюсь в предметной области…»

Можно продолжать бесконечно, но суть одна — это не реальная проблема, а заниженная самооценка и непонимание своей ценности.

Да, можно пойти к специалисту, который поможет принять себя, разобраться с неуверенностью. Это займет время, но если сомнения мешают вам расти, это важно.

Что еще можно сделать?
Пройдите собеседование на более высокий грейд. Даже если не ищете работу! Просто проверьте свой уровень.

Что может при этом случиться?
1. Вы поймете, что уже готовы. Получите подтверждение, что ваши знания и опыт соответствуют уровню senior.
2. Вы найдете точки роста. Узнаете, каких знаний вам не хватает, чтобы подняться на ступень выше.
3. Вы неожиданно для себя получите оффер. Я однажды просто «проверила» себя и узнала, что могу получать x2 к текущему доходу. Это был шок.

При этом я не говорю обязательно менять работу, особенно если вам нравится коллектив и проекты.
Но теперь у вас будет факт — вы можете претендовать на middle+ или senior, а не просто гадать, достойны ли вы повышения.

Так что попробуйте. Максимум, что может случиться — вы узнаете, что стоите дороже, чем думаете🔥

Если выходить на рынок труда вы не хотите, но для вас важно понять ваш текущий уровень, приходите на демособеседование.

Это онлайн собеседование со мной, senior системным аналитиком, в результате которого вы получите подробный отчет по уровню знаний с упором на то, какие знания нужно подтянуть в зависимости от грейда, на который вы претендуете.

И, конечно, приглашаю тех, кто проходит собеседование, но не получает оффер.

После такого собеседования вы будете знать свои точки роста и легко сможете подготовиться к собеседованию в компанию вашей мечты🔥

Длительность: 2 часа
Стоимость: 5000 рублей

Для записи пишите менеджеру @ginfotech_manager

MS SQL Server

Сегодня рассмотрим еще одну СУБД. С ней мне также удалось поработать на нескольких проектах. Чем обусловлен выбор этой СУБД? Обычно такой вопрос на проекте не задаешь - приходишь и работаешь с тем, что есть. Часто, так складывается исторически - когда создавалась система выбрали определенную СУБД под конкретные задачи, да и вообще бывает и такое, что в проекте сразу несколько СУБД - и это абсолютно нормально.

MS SQL Server — это реляционная СУБД, созданная Microsoft и широко используемая в корпоративных приложениях.

В целом MS SQL Server обладает такими же преимуществами, что и конкуренты:
➕высокая надежность и безопасность (поддержка шифрования, ролей и прав доступа)
➕высокая производительность
➕инструменты для резервного копирования и восстановления, а также для настройки и управления базами данных
➕инструменты для анализа данных и бизнес-аналитики, например SQL Server Analysis Services

В то же время MS SQL Server уступает Oracle DB в масштабировании и работе с огромными объемами данных. Но выигрывает в проектах, где требуется глубокая интеграция с экосистемой Microsoft, включая .NET и Windows Server.

Как писать запросы?
MS SQL Server использует T-SQL — расширенную версию SQL с дополнительными возможностями (хранимые процедуры, триггеры, джобы).

Для системного аналитика важно понимать разницу в синтаксисе с тем же PostgreSQL. Помните, я уже рассказывала про типы данных? Так вот, например, в MS SQL Server никаких timestamp-ов, вместо них DATETIME. А чтобы получить текущую дату мы писали now(), в MS SQL Server это будет SYSDATETIME()

На эту тему есть отличный материал на хабре, кому актуально делюсь ссылкой: Карманный справочник: сравнение синтаксиса MS SQL Server и PostgreSQL

MySQL

MySQL — реляционная СУБД, идеально подходящая для приложений, ориентированных на интенсивное чтение данных. Эта СУБД предлагает как открытые, так и платные коммерческие версии. MySQL изначально была создана в 1995 году, а сейчас входит в состав экосистемы Oracle. 

Преимущества MySQL:

➕Скорость работы - отлично подходит для приложений, где нужно быстрое чтение данных
➕Легкая в установке и настройке
➕Поддерживает несколько типов хранилищ, что позволяет адаптировать базу данных под нужды проекта
➕Простое горизонтальное масштабирование. Если проект требует быстрого распределения данных на несколько серверов, MySQL справится с этой задачей.

Если говорить про недостатки, MySQL однозначно проигрывает PostgreSQL в сложных аналитических запросах и работе с большими объемами данных. 

Для очень больших и сложных систем выбирают более мощную СУБД, например, PostgreSQL или Oracle. Но скорость и простота использования делает MySQL популярным выбором для веб-приложений, сайтов, интернет-магазинов и CMS-систем. 

В целом эта СУБД проста в освоении и универсальна. Если вы умеете писать SQL запросы, то легко сможете с ней работать👍🏻

Что такое ACID и почему это важно для реляционных СУБД?

Давайте рассмотрим один из ключевых принципов, на которых строится работа практически всех реляционных СУБД, включая MySQL, PostgreSQL, Oracle и MS SQL Server.

ACID — это аббревиатура, которая описывает свойства транзакций в базе данных.
Транзакция — это последовательность операций с данными, которые должны либо выполниться все вместе, либо не выполниться совсем.

Итак, расшифровываем ACID:

1. Atomicity (Атомарность)
Все действия в рамках транзакции выполняются либо полностью, либо не выполняются вообще.
Пример: Если вы переводите деньги с одного счета на другой и при этом произошел сбой в сети, то изменения не будут применены.

2. Consistency (Согласованность)
После выполнения транзакции база данных остается в согласованном состоянии. Это означает, что все правила, ограничения и зависимости данных соблюдаются.
Пример: Если есть правило, что сумма на счетах клиентов не может быть отрицательной, транзакция, нарушающая это правило, не будет выполнена.

3. Isolation (Изолированность)
Транзакции не влияют друг на друга и выполняются так, как будто они происходят последовательно.
Пример: Если два пользователя одновременно пытаются изменить одни и те же данные, система гарантирует, что одна транзакция завершится первой, а другая выполнится с учетом изменений.

4. Durability (Надежность)
После успешного завершения транзакции изменения данных сохраняются в базе, даже если произошел сбой системы.
Пример: Если база данных подтверждает успешное завершение транзакции, данные не исчезнут при неожиданной перезагрузке сервера.

Именно ACID-принципы позволяют реляционным СУБД:
✔️обеспечивать надежность, ведь данные всегда остаются в корректном состоянии, даже при сбоях
✔️давать гарантию, что в базе данных не появится противоречивых данных
✔️обеспечивать безопасность - система защищена от одновременного некорректного доступа к данным

Реляционные СУБД изначально разрабатывались с учетом ACID-принципов, так как они необходимы для работы с транзакционными данными. Однако NoSQL-базы данных часто отказываются от полного соответствия ACID в пользу более высокой производительности и масштабируемости (например, они могут следовать модели BASE).

Тем не менее, в критически важных системах, где ошибки недопустимы, ACID остается золотым стандартом👍🏻

Реляционные СУБД

Подведем небольшой итог рассмотренных СУБД, напомню, что рассмотрели:

• PostgreSQL
• Oracle DB
• MS SQL Server
• MySQL

Не смотря на то, что все они реляционные, обладают плюс-минус одинаковыми преимуществами, отличия всё-таки тоже есть. Сохраняйте табличку, как шпаргалку.

Где можно встретить каждую из этих СУБД?

▫️PostgreSQL — в проектах со сложными аналитическими задач, большими данными и строгими требованиями к соответствию SQL.
▫️Oracle DB — в корпоративных системах с большими объемами данных и высокими требованиями к надежности и безопасности.
▫️MS SQL Server — в приложениях, интегрированных в экосистему Microsoft.
▫️MySQL — в веб-приложениях и проектах с небольшими или средними объемами данных, где важна скорость.

Жду ваших реакций, если разбор данной темы оказался полезным! И переходим дальше - к нереляционным СУБД.

Собеседования: дайджест постов

За 2 года ведения канала, у меня накопилась база знаний, которая несомненно поможет подготовиться к собеседованиям и обрести мотивацию! 
Изучайте и сохраняйте:

• Составляющие продающего резюме - прямой эфир
• ТОП 3 ошибки в резюме
• Оформляем резюме правильно: часть 1, часть 2
• Последний штрих перед выходом на рынок труда
• Как убедиться в том, что ты готов к росту
• Подготовка к собеседованию и поиск работы: реальная история
• Что спрашивают о модели OSI на собеседованиях 
• В чем отличие синхронного от асинхронного запроса?
• Рынок переполнен? Смотря как посмотреть 
• Подробный гайд - 10 советов по поиску работы
• Подкаст: Как быть профи, за которым охотятся работодатели

🔥А также получите гайд ТОП 10 технических вопросов на собеседовании у менеджера @ginfotech_manager, просто напишите в ЛС «10 вопросов для собеса»

NoSQL 

Откуда, зачем и почему появились нереляционные базы данных? Вроде и реляционные отлично справляются с задачей хранения и обработки данных. А дело в стремительном росте объема данных, новых типах приложений и возросшей нагрузке на системы.

Да, у реляционных БД много преимуществ, но есть и недостатки:

❌Сложность масштабирования для обработки больших объемов данных. Горизонтальное масштабирование может быть сложным и дорогим.

❌Жесткая структура и ограниченная гибкость: реляционные БД требуют определения строгой схемы данных, но что делать в случае с данными нестандартного формата (JSON, XML или графикой)?

Тут то и появились нереляционные БД - они предлагают более гибкие и масштабируемые решения для хранения и обработки данных. На самом деле NoSQL СУБД вокруг нас - в соцсетях, в e-commerce… в любой области, где требуется обрабатывать большие объемы данных с высокой скоростью.

Из преимуществ NoSQL можно выделить:

✔️Гибкость: здесь не нужна строгая табличная структура, а данные могут храниться в разных форматах.
✔️Легкое масштабирование, как горизонтально (добавление серверов), так и вертикально (увеличение мощности серверов).
✔️Простой язык запросов, который позволяет быстро обрабатывать запросы на огромные объемы неструктурированных данных.

Одна из самых популярных NoSQL баз данных, использующая формат JSON для хранения данных - MongoDB, ее мы и на курсе изучаем, по ней есть и подробные посты в канале:

▫️MongoDB
▫️Запросы MongoDB в примерах

А с другими (самыми популярными между прочим) познакомимся в следующих постах. С вас - реакции🔥

Redis

Расскажу сегодня о еще одной нереляционной СУБД, с которой мне удалось поработать на нескольких проектах.

Итак, Redis (REmote DIctionary Server) — одна из самых популярных in-memory NoSQL СУБД, предназначенная для сверхбыстрого взаимодействия с данными. Ее основная особенность — хранение информации в оперативной памяти, что обеспечивает невероятную производительность. Если вы работаете на проекте, где важна скорость обработки данных или планируется работа с высоконагруженными системами, то вы с большой долей вероятности можете встретиться с этой СУБД!

Какие задачи решает Redis:

• Кэширование: Redis часто применяют для временного хранения данных, чтобы снизить нагрузку на основную БД. Например, кэширование результатов сложных SQL-запросов.

• Управление сессиями: используется для хранения информации о сессиях пользователей в веб-приложениях.

• Мгновенный поиск: применяется для быстрого поиска по ключам в больших массивах данных.

• Аналитика и рейтинги: С помощью структур данных, таких как Sorted Set, можно легко создавать рейтинги или собирать данные для аналитики.

• Распределенные блокировки: Позволяет ограничивать доступ к общим ресурсам из разных сервисов.

Грубо говоря, Redis — это огромная таблица, в которой в качестве ключа используется произвольная строка, а в качестве значения — одна из поддерживаемых структур данных (строки, списки, хеш-таблицы, set, отсортированные set и т.д.).

Нужно понимать, что из-за того, что данные хранятся в оперативной памяти, Redis лучше всего подходит для временного хранения данных, но не для критически важных транзакционных операций. Поэтому часто данная СУБД используется вместе с другими, например, PostgreSQL. Таким образом происходит оптимизация производительности системы. 

Кстати, Redis часто сравнивают с другими NoSQL СУБД, однако, благодаря своей стабильности и широкой поддержке, Redis остается одним из лидеров.

Технических деталей тут достаточно много, и как говорится, «лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать», поэтому оставляю ссылку на подробную статью на хабре - изучайте https://habr.com/ru/amp/publications/841792/

Начало года выдалось очень насыщенным! И на рабочих проектах большая загрузка, и выпускники выпускаются, и демособеседования провожу… А знаю, что есть те, кто ждёт свободные слоты на консультации! 

Напомню, что провожу консультации, которые особенно актуальны для тех, кто хочет:

✅ понять, как построить план развития и двигаться по карьерной лестнице,
✅ узнать, что сейчас востребовано на рынке труда,
✅ понять, куда двигаться дальше (если достигли потолка на текущем месте) и нужно ли для этого получить знания, а может вы уже готовы к росту, просто не знаете об этом!

Формат: видеозвонок
Длительность: 30 минут
Стоимость: 1000 руб
Ценность:

бесценно!

Именно так и говорят те, кто были на консультациях, так как вы начинаете видеть текущую ситуацию совсем иначе. 

🔥Кому актуально, записывайтесь у @ginfotech_manager - сориентируем вас по свободным слотам

Как раз и навсегда перестать бояться собесов

Сходить на 100 собесов без ожиданий

Ну ладно, хотя бы на 20-30😉
Что при этом происходит?

Вы перестаете бояться провала! Вот серьезно - вы ведь не ждете, что все 20 компаний предложат вам работу. К отказам вы отнесетесь абсолютно спокойно.

Мало собесов (штук 5-6) - значит ты будешь сильно переживать на каждом, думать «хоть бы получить оффер». Эти переживания повлияют на твое поведение - не позволишь себе ошибиться, будешь бояться выглядеть глупым, покажешь, что нервничаешь и т.д.

Понятно дело, что нервничать это нормально. Но давай представим другую ситуацию - не тебя выбирают, а ты выбираешь. Реально. Ты смотришь, какие HR задает вопросы, узнаешь, какая вообще внутри корпоративная культура, какие будут задачи, какой график работы.

Так снижаются ожидания от самого собеса, а с увеличением количества собесов ты и вовсе перестаешь нервничать. Для тебя собеседование становится не экзаменом, где тебе нон стоп задают вопросы, а обычным разговором с новым знакомым и всё.

Это правило работает для любого грейда - будь ты джун или синьор. Я уже рассказывала, как сама искала работу и прошла около 40 собесов. Но если ты опытный спец, собес - это еще и отличная возможность познакомиться с HR-специалистом, у меня, кстати, так зародилось несколько полезных знакомств и HR-ы время от времени спрашивают никто ли не ищет работу и я, конечно, делюсь контактами тех, кто в поиске.

Так что не бойтесь завалить собес, и даже наоборот - парочка заваленных собесов даст понимание, что ничего страшного в этом случае не произойдет - конечно, если вы не перестанете проходить их дальше!

Продолжим про NoSQL СУБД и сегодня поговорим о Cassandra - одной из самых мощных NoSQL баз данных. Cassandra используется там, где реляционные базы данных не справляются из-за высоких нагрузок, распределенной архитектуры или необходимости масштабирования в режиме реального времени.

Вы можете столкнуться с этой СУБД в следующих случаях:
• если требуется обработка данных в реальном времени 
• если используются хранилища с высокой нагрузкой (социальные сети, стриминговые сервисы)
• в IoT-платформах (требуют надежного хранения информации с множества устройств)
• в системах, работающих на нескольких дата-центрах

Как устроена Cassandra?
• Децентрализованная структура: нет главного узла, все узлы равноправны и могут обрабатывать запросы.
• Данные хранятся в виде пар ключ-значение, но поддерживается и колоночная структура.
• Данные автоматически копируются между узлами, а система продолжает работать даже при выходе из строя отдельных серверов.
• Кластер Cassandra масштабируется без простоев.

Что важно знать?

▫️Модель данных:
• Данные группируются в keyspace (аналог схемы БД в реляционных СУБД).
• В keyspace хранятся колоночные семейства (аналог таблиц).
• Колонки объединяются в строки, но их структура может быть разной для каждой записи.

▪️Распределение данных:
• Используется согласованное хеширование (consistent hashing) — ключ определяет, на каких узлах кластера будут храниться данные.
• Поддерживается репликация данных для обеспечения отказоустойчивости.

Итак, если говорить про плюсы и минусы Cassandra:
✔ Высокая масштабируемость и отказоустойчивость.
✔ Отлично подходит для распределенных систем с огромными объемами данных.
✔ Гибкая настройка согласованности данных.

✖ Запись быстрее, чем чтение (из-за особенностей работы с диском).
✖ Не поддерживает транзакции в классическом понимании реляционных БД.

Подводя итог всему вышесказанному, можно сказать, что Cassandra — это не просто NoSQL-база, а мощный инструмент для аналитики, Big Data и высоконагруженных распределенных систем.

Кто уже поработал с этой СУБД, что добавите по плюсам и минусам?

Как прокачать коммуникабельность?

Вы же знаете, что системный аналитик постоянно общается - с командой, с заказчиками… И от качества общения зависит многое. Причем заметила такой момент: чем дольше сидишь дома, работая удаленно, не выходишь в люди, тем сложнее потом становится в компании поддержать разговор, да и общаться с людьми в целом. 

Кому знакомо? 

Я по своей сути интроверт, но! Общение - это база моей жизни. Причем онлайн - это одно, оффлайн - совсем другое. Я периодически устраиваю себе вылазки в обществе друзей, какие-то мастер-классы, сообщества и новые знакомства. 

В этом мне помогает мое хобби - мафия. Просто обожаю! Хожу на бизнес-мафию уже несколько лет и скажу точно - найдите вариант общения, который вам нравится, и тогда вы будете ходить на встречи с большим удовольствием. Здесь мы и шутим, и подкалываем друг друга, и вживаемся в роли. Сам процесс невероятно захватывает, и я даже не замечаю, как проходит несколько часов за игрой. 

Поэтому, если вы понимаете, что вам нужно прокачать навык коммуникабельности, начинайте общаться в оффлайне - здесь вы сможете лучше чувствовать собеседника, но если оффлайн - никак, то можно и онлайн. Здесь выбор тоже огромный - книжные клубы, изучение иностранного языка и так далее. 

Прокачивая коммуникабельность, вы в любом случае остаетесь в плюсе - такие софтскилы еще никому не помешали! 

P.S. А с теми, кто в Казани, с удовольствием сыграю в мафию 😉

Ничего более жизненного вы сегодня не увидите 😅

А для тех, кто пропустил - я подробно разбирала основные модели разработки ПО, а про Scrum можно почитать тут и тут

Memcached: что нужно знать системному аналитику

Вернемся к NoSQL, и для начала немного предыстории.
В начале 2000-х, когда динамические веб-приложения становились всё популярнее, разработчики столкнулись с проблемой: базы данных не успевали обрабатывать огромный поток запросов. Каждый новый пользовательский запрос приводил к обращению в БД, что замедляло работу сервисов.

В 2003 году Брэд Фицпатрик, работая над LiveJournal, решил эту проблему, создав Memcached — лёгкую и быструю систему кэширования, которая хранила часто используемые данные в оперативной памяти и тем самым разгружала базу данных. Позже технология вышла за пределы LiveJournal и стала применяться в других крупных веб-сервисах (YouTube, Twitter и пр.)

Memcached — это in-memory key-value хранилище с открытым исходным кодом. Оно используется для временного хранения данных, чтобы снизить нагрузку на базу данных и ускорить обработку запросов.

Как это работает?

1. Приложение запрашивает данные → Memcached проверяет, есть ли они в кэше.
2. Если данные есть — возвращает их мгновенно.
3. Если нет — обращается к БД, получает данные и кэширует их в памяти.
4. В следующий раз те же данные будут браться из кэша, а не из БД.

Где применяется?

• Кэширование результатов запросов к базе данных, API и веб-сервисам.
• Хранение пользовательских сессий в высоконагруженных системах.
• Оптимизация загрузки страниц в веб-приложениях.
• Снижение нагрузки на БД в сложных аналитических системах.

Плюсы и минусы Memcached
✅ Высокая скорость благодаря работе в оперативной памяти.
✅ Простота в установке и использовании.
✅ Горизонтальное масштабирование (можно легко добавить новые серверы).
❌ Нет встроенной персистентности (при перезапуске сервера данные теряются).
❌ Ограничение на размер данных (один ключ — до 1 МБ).

Memcached vs Redis

Memcached часто сравнивают с Redis. Оба инструмента выполняют схожие задачи, но:
▪️Memcached быстрее, если нужны простые key-value операции.
▪️Redis мощнее, если важны сложные структуры данных и персистентность.

Итак, Memcached — это отличный инструмент для кэширования, который снижает нагрузку на базу данных и ускоряет работу систем. Особенно в высоконагруженных веб-приложениях, где важны скорость и масштабируемость👍🏻

NoSQL: подводим итоги

Мы подробно разобрали разные NoSQL СУБД:

▪️MongoDB
▪️Redis
▪️Cassandra
▪️Memcached

Говорили о том, как они работают, какие задачи решают и чем отличаются от реляционных баз данных.

Главные выводы:

• NoSQL — это не про отказ от SQL, а про гибкость и масштабируемость.

• Разные NoSQL СУБД подходят для разных задач: MongoDB — для документов, Memcached и Redis — для кэширования, Cassandra — для распределённых систем.

• Они выигрывают в скорости и масштабируемости, но уступают реляционным базам в транзакционной целостности и стандартизации.

NoSQL не заменит классические PostgreSQL, MySQL или Oracle, но даёт крутые инструменты для высоконагруженных и распределённых систем, поэтому в проектах они встречаются достаточно часто.

На курсе Cистемный аналитик наряду с реляционными БД мы изучаем и нереляционные - это помогает выпускникам легко сориентироваться на реальных проектах и быть готовыми влиться в рабочие задачи🔥