С какими технологиями и подходами работы с базами данных вы знакомы?

Опыт включает работу с различными типами СУБД и технологическими стеками для доступа к данным:

1. Реляционные СУБД (RDBMS):

• MySQL / PostgreSQL: Основные СУБД для production-приложений.
• H2 / SQLite: Для тестирования и встроенных решений.

2. NoSQL СУБД:

• MongoDB: Документо-ориентированная БД, работа через Mongo Java Driver или Spring Data MongoDB.
• Redis: Ключ-значение хранилище, часто как кэш или брокер сообщений.

3. Технологии доступа к данным в Java-экосистеме:

• JDBC (Java Database Connectivity): Низкоуровневый стандартный API для выполнения SQL-запросов.
• ORM (Object-Relational Mapping):
  • Hibernate / JPA (Java Persistence API): Для маппинга объектов на таблицы, управления жизненным циклом сущностей, написания JPQL/HQL запросов.

    @Entity
    public class User {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private String email;
    @OneToMany(mappedBy = "user", cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true)
    private List<Order> orders = new ArrayList<>();
    }

• Spring Data JPA: Абстракция над JPA, значительно сокращающая boilerplate-код для репозиториев.

  public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
      // Автоматическая реализация по соглашению об именовании
      List<User> findByEmailContainingIgnoreCase(String emailPart);
      // Кастомный запрос на JPQL
      @Query("SELECT u FROM User u WHERE u.createdAt > :date")
      List<User> findRecentUsers(@Param("date") LocalDateTime date);
  }

• JdbcTemplate (Spring): Упрощенная обертка над JDBC, убирающая рутинную работу с Connection, Statement, ResultSet.

4. Сопутствующие компетенции:

• Проектирование схемы БД, нормализация.
• Написание и оптимизация SQL-запросов, использование EXPLAIN.
• Работа с транзакциями, понимание уровней изоляции (READ_COMMITTED, REPEATABLE_READ).
• Создание и использование индексов для повышения производительности.
• Миграции схемы БД (Flyway, Liquibase).