Расскажите о своем опыте проектирования схем баз данных. Какими принципами вы руководствуетесь?

Да, я проектировал схемы как для реляционных (PostgreSQL, MySQL), так и для NoSQL (MongoDB, Redis) баз данных. Мой подход основан на балансе между производительностью, целостностью данных и гибкостью.

Ключевые принципы:

1. Нормализация vs. Денормализация: Для реляционных БД я начинаю с нормализации (обычно до 3НФ), чтобы устранить избыточность данных и избежать аномалий. Однако, для высоконагруженных систем я применяю денормализацию в "горячих" местах для ускорения запросов на чтение (например, кэширование счетчиков или имен).
2. Выбор типов данных: Правильный выбор типов данных (например, INT вместо VARCHAR для ID, TIMESTAMP WITH TIME ZONE для дат) критически важен для производительности, экономии места и корректности данных.
3. Индексация: Я тщательно подхожу к созданию индексов. Кроме первичных ключей, я добавляю индексы на внешние ключи (foreign keys) и на поля, которые часто используются в WHERE, JOIN и ORDER BY. Для сложных запросов использую составные (composite) индексы.
4. Связи и ограничения: Четко определяю связи (1:1, 1:M, M:M) и использую ограничения (FOREIGN KEY, UNIQUE, NOT NULL, CHECK) для поддержания целостности данных на уровне самой БД.

Пример для PostgreSQL:

-- Таблица пользователей
CREATE TABLE users (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY, -- BIGSERIAL для больших таблиц
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
    hashed_password TEXT NOT NULL,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() -- TIMESTAMPTZ для работы с часовыми поясами
);

-- Таблица постов с внешним ключом и индексом
CREATE TABLE posts (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    user_id BIGINT NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE, -- Каскадное удаление постов при удалении юзера
    title TEXT NOT NULL,
    content TEXT,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

-- Индекс для быстрого поиска постов конкретного пользователя
CREATE INDEX idx_posts_user_id ON posts(user_id);

Для NoSQL (MongoDB):

Подход меняется. Вместо связей я часто использую встраивание (embedding) документов для атомарности операций и уменьшения количества запросов, если данные часто читаются вместе.

// Пример документа заказа, где информация о покупателе встроена
{
  "_id": ObjectId("..."),
  "order_date": ISODate("..."),
  "total_price": 150.75,
  "customer": { // Встроенный документ
    "user_id": ObjectId("..."),
    "name": "Alex",
    "address": "123 Main St"
  },
  "items": [ /* ... */ ]
}