Расскажите о своем опыте работы с базами данных. С какими СУБД вы работали, какие подходы использовали (ORM, raw SQL) и с какими задачами сталкивались?

Имею опыт работы как с реляционными (SQL), так и с нереляционными (NoSQL) базами данных. В проектах использовал различные подходы, от высокоуровневых ORM до написания "сырых" SQL-запросов для оптимизации производительности.

Реляционные базы данных (SQL)

• СУБД: PostgreSQL, MySQL.

• Подходы:

  1. ORM (GORM): Использовал для ускорения разработки, обеспечения типобезопасности и упрощения стандартных CRUD-операций.

     Пример с GORM:

     // Модель пользователя с уникальным индексом на Email
     type User struct {
         gorm.Model
         Name  string
         Email string `gorm:"uniqueIndex"`
     }
     
     // Создание пользователя
     user := User{Name: "Alice", Email: "alice@example.com"}
     result := db.Create(&user) // result.Error содержит ошибку, если она есть
     
     // Поиск пользователя
     var foundUser User
     db.First(&foundUser, "email = ?", "alice@example.com")

  2. "Сырой" SQL (пакет database/sql): Применял для сложных запросов, которые трудно или неэффективно выразить через ORM, а также в высоконагруженных частях системы, где важен полный контроль над запросом.

     Пример с database/sql:

     var userID int
     var userName string
     
     // Выполнение запроса и сканирование результата в переменные
     err := db.QueryRow("SELECT id, name FROM users WHERE email = $1", "alice@example.com").Scan(&userID, &userName)
     if err != nil {
         if err == sql.ErrNoRows {
             // Обработка случая, когда пользователь не найден
         } else {
             log.Fatal(err)
         }
     }

• Ключевые задачи и концепции:

  • Транзакции: Для обеспечения атомарности и консистентности данных при выполнении нескольких связанных операций.
  • Индексы: Создавал и анализировал для ускорения выборок (SELECT).
  • Оптимизация запросов: Использовал EXPLAIN ANALYZE для поиска узких мест в производительности SQL-запросов.
  • Миграции: Управлял схемой БД с помощью инструментов вроде golang-migrate/migrate.

Нереляционные базы данных (NoSQL)

• Системы: Redis, MongoDB.
• Применение:
  • Redis (go-redis/redis): Использовал в качестве:
    • Кэша для часто запрашиваемых данных, чтобы снизить нагрузку на основную БД.
    • Хранилища сессий пользователей.
    • Брокера сообщений для реализации паттерна Publish/Subscribe.
  • MongoDB: Работал с документо-ориентированной моделью данных для хранения гибких по структуре объектов.

Понимаю принципы работы пула соединений (connection pooling), который database/sql предоставляет "из коробки", и его важность для производительности веб-приложений.