Работали ли вы с другими СУБД, кроме PostgreSQL?

Да, в зависимости от требований проекта я работал с различными СУБД.

1. ClickHouse:

• Применял для аналитических (OLAP) workloads, где критична скорость обработки больших объемов данных.
• Использовал движок MergeTree и материализованные представления для предрасчета агрегатов.
• Пример запроса для анализа временных рядов:

  -- Анализ сессий пользователей с оконной функцией
  SELECT
  user_id,
  session_id,
  maxIf(event_time, event_type = 'purchase') as purchase_time,
  argMax(page_url, event_time) as last_page
  FROM user_events
  WHERE event_date >= today() - 7
  GROUP BY user_id, session_id
  ORDER BY purchase_time DESC

2. MongoDB:

• Использовал для хранения документов с динамической или нерегулярной схемой (например, контент каталога товаров, лог событий).
• Писал сложные агрегационные пайплайны для извлечения данных.

  // Агрегация для поиска самых активных пользователей за месяц
  db.logs.aggregate([
  { $match: { timestamp: { $gte: ISODate("2024-01-01") } } },
  { $group: { _id: "$user_id", total_actions: { $sum: 1 } } },
  { $sort: { total_actions: -1 } },
  { $limit: 10 }
  ]);

3. MySQL / MariaDB:

• Работал с ними в legacy-проектах и в стеках типа LAMP.
• Основные задачи: оптимизация запросов через EXPLAIN, настройка индексов и репликации.

4. Microsoft SQL Server:

• Интегрировался с корпоративными системами, написанными на .NET.
• Использовал специфичные возможности, например, T-SQL, оконные функции и CLR-интеграцию.

Выбор СУБД всегда зависел от задачи: PostgreSQL для сложных транзакций и данных с отношениями, ClickHouse для аналитики, MongoDB для документоориентированных данных.