С какими базами данных вы работали?

Ответ

В моих проектах я работал с различными типами СУБД.

Реляционные базы данных:

PostgreSQL — для основных сервисов, использовал расширения (PostGIS для геоданных), репликацию и сложные запросы с оконными функциями.
MySQL/MariaDB — в legacy-проектах и веб-приложениях.

NoSQL базы:

MongoDB — для хранения документов с динамической схемой, например, каталога товаров с переменными атрибутами.
Redis — как кэш (сессии, результаты тяжёлых запросов) и брокер сообщений через Pub/Sub.

Специализированные СУБД:

ClickHouse — для аналитики и хранения логов, где важна скорость агрегации по большим данным.
Apache Hive / Spark SQL — в контексте обработки больших данных в Hadoop-экосистеме.

Пример работы:

-- Оптимизация запроса в PostgreSQL через индексы и EXPLAIN ANALYZE
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE email = 'user@example.com';

Мой опыт включает проектирование схем, оптимизацию запросов, настройку индексов, партиционирование и обеспечение отказоустойчивости через репликацию.

Ответ 18+ 🔞

Да ты посмотри, какие у меня в арсенале СУБД были, ёпта! Прямо как в гаражной коллекции — на все случаи жизни, от семейного седана до гоночного болида. Сейчас расскажу, на чём ездил и как рулил.

Реляционные, классика жанра:

PostgreSQL — это мой основной танк, бля. Под него заточены все ключевые сервисы. Тут и с геоданными через PostGIS баловался, и репликацию настраивал, чтобы не упало всё к херам, и сложные запросы с оконными функциями писал — овердохуища возможностей, честно говоря.
MySQL/MariaDB — ну, тут понятно, классика legacy-проектов. Встречал их в старых веб-приложениях, где всё держится на честном слове и молитвах админа. Работал, но каждый раз подозрение ёбаное чувствую — вдруг что-то пойдёт не так.

NoSQL, разнообразие ради здравого смысла:

MongoDB — брал на вооружение, когда схема данных была более хитрой жопой, чем маршрут таксиста в час пик. Например, для каталога товаров, где у каждого товара атрибуты — как сюрприз в шоколадном яйце: никогда не знаешь, что внутри.
Redis — это, бля, волшебная палочка. Использовал и как супербыстрый кэш для сессий или результатов тяжёлых запросов, и даже как брокер сообщений через Pub/Sub. Штука, без которой уже жить не могу, доверия к ней — ебать ноль, потому что она просто всегда работает.

Специализированные монстры:

ClickHouse — когда нужно было аналитику гонять по терабайтам логов так быстро, чтобы глаза слипались. Скорость агрегации — просто пиздец, ни хуя себе.
Apache Hive / Spark SQL — это уже для настоящих масштабов, когда данные измеряются не в гигабайтах, а в «ой, бля». Работал в экосистеме Hadoop, где без бутылки и не разберёшься.

Пример из жизни, чтобы не быть голословным: Вот смотри, обычная ситуация в PostgreSQL: запрос ползёт, как черепаха в патруле. Берёшь и оптимизируешь через индексы, а потом смотришь, что там внутри творится.

-- Создаёшь индекс, чтобы не сканировало всю таблицу, ебать копать
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);
-- А потом включаешь режим ясновидения и смотришь план
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE email = 'user@example.com';

В общем, мой опыт — это от проектирования схем (чтобы потом не было мучительно больно) и тонкой настройки индексов (иногда методом научного тыка, честно) до организации партиционирования и настройки репликации для отказоустойчивости. Чтобы система не накрылась медным тазом в самый неподходящий момент.