🗄️ Вопросы интервью по SQL

• OLTP: Множество небольших транзакций, быстрый ответ, актуальные данные
• OLAP: Крупные аналитические запросы, исторические данные, сложный анализ

• Возникает когда две или более транзакции продолжают отвечать на изменения друг друга, но прогресса нет
• В отличие от deadlock, транзакции не заблокированы; они активно работают, но не могут завершиться
• Может быть вызван постоянными повторами операций

• Возникает когда две или более транзакции ждут друг друга, чтобы освободить ресурсы
• Весь прогресс блокирован, ни одна транзакция не может продолжиться
• Требуется терминирование одной из транзакций

Две транзакции постоянно откатывают друг друга изменения в цикле, создавая бесконечный loop без блокировок.

Ответ: Dynamic SQL — это SQL код, создаваемый и выполняемый во время выполнения с использованием переменных или пользовательского ввода.

• Строит гибкие запросы динамически
• Полезно для динамической фильтрации, сортировки и выбора таблиц

• Уязвимость к SQL injection если входные данные не валидируются
• Сложнее отлаживать и поддерживать
• Может снизить производительность запроса из-за ограниченного переиспользования плана выполнения

DECLARE @SQL NVARCHAR(MAX);
DECLARE @DeptID INT = 10;

SET @SQL = 'SELECT * FROM Employees WHERE DeptID = ' + CAST(@DeptID AS VARCHAR);
EXEC sp_executesql @SQL;

-- ✅ БЕЗОПАСНЫЙ способ с параметрами
SET @SQL = 'SELECT * FROM Employees WHERE DeptID = @DeptID';
EXEC sp_executesql @SQL, N'@DeptID INT', @DeptID;
                

• Индексируйте часто используемые столбцы: Создавайте индексы на столбцах, используемых в WHERE, JOIN и ORDER BY клаузах. Избегайте индексирования каждого столбца
• Выбирайте правильный тип индекса: Используйте clustered индексы для первичных ключей и range запросов, non-clustered индексы для фильтрации и сортировки
• Используйте партиционированные индексы: Создавайте локальные индексы для партиционированных таблиц для улучшения производительности
• Поддерживайте индексы: Перестраивайте фрагментированные индексы и выполняйте обслуживание в непиковые часы
• Мониторьте производительность: Анализируйте планы выполнения и удаляйте неиспользуемые индексы для снижения overhead

• Пишите простые запросы: Сохраняйте SQL запросы чистыми и избегайте ненужной сложности
• Фильтруйте данные рано: Используйте WHERE клаузы для снижения количества обработанных данных
• Избегайте SELECT *: Получайте только требуемые столбцы
• Используйте индексы эффективно: Индексируйте часто используемые столбцы в WHERE, JOIN и ORDER BY клаузах
• Анализируйте планы выполнения: Определяйте и исправляйте медленные операции
• Оптимизируйте JOINы и агрегации: Используйте подходящие join и эффективные GROUP BY операции
• Мониторьте производительность: Регулярно пересматривайте и настраивайте запросы по мере роста данных

-- ❌ НЕ ОПТИМАЛЬНО
SELECT * FROM Orders o
WHERE YEAR(o.OrderDate) = 2024;

-- ✅ ОПТИМАЛЬНО
SELECT o.OrderID, o.CustomerID, o.OrderDate
FROM Orders o
WHERE o.OrderDate >= '2024-01-01' AND o.OrderDate < '2025-01-01';
                

• Используйте планы выполнения: Определяйте bottlenecks и оптимизируйте производительность запросов
• Анализируйте статистику ожидания: Обнаруживайте задержки, вызванные блокировками, I/O или использованием CPU
• Используйте инструменты мониторинга: Используйте EXPLAIN, Query Store и Performance Schema для анализа запросов
• Отслеживайте метрики производительности: Мониторьте время выполнения запроса, использование CPU и I/O для раннего обнаружения проблем
• Постоянно настраивайте запросы: Оптимизируйте запросы и обновляйте индексы по мере роста данных и рабочих нагрузок

• SQL Server: Query Store, Extended Events, Execution Plans
• MySQL: Performance Schema, Slow Query Log
• PostgreSQL: pg_stat_statements, EXPLAIN ANALYZE
• Oracle: AWR, SQL Tuning Advisor

• Индексирование: Для оптимизации read-heavy рабочих нагрузок без потери консистентности
• Денормализация: Для OLAP систем и хранилищ данных, где чтение является приоритетом

Ответ: SQL использует рекурсивные CTEs для получения иерархических или tree-структурированных данных.

WITH RecursiveCTE (ID, ParentID, Depth) AS (
    -- Anchor Query (базовый запрос)
    SELECT ID, ParentID, 1
    FROM Categories
    WHERE ParentID IS NULL
    
    UNION ALL
    
    -- Recursive Query (рекурсивный запрос)
    SELECT c.ID, c.ParentID, r.Depth + 1
    FROM Categories c
    JOIN RecursiveCTE r
    ON c.ParentID = r.ID
)
SELECT * FROM RecursiveCTE;
                

• Anchor Query: Базовый запрос, возвращающий начальные строки (обычно корневые элементы)
• Recursive Query: Запрос, ссылающийся на CTE, возвращающий больше строк
• UNION ALL: Объединяет результаты якоря и рекурсии

• Иерархические данные (org charts, категории, структуры папок)
• Деревья и графы
• Поиск в глубину (DFS)