Что ты понимаешь под навыками работы с базами данных?

1. Понимание реляционных и нереляционных баз данных: Знание принципов организации данных, отличий и сфер применения SQL и NoSQL СУБД (например, PostgreSQL, MySQL, MongoDB).
2. Проектирование схем баз данных: Умение создавать логическую структуру данных, определять таблицы, поля, типы данных, первичные и внешние ключи, нормализацию.
3. Написание SQL-запросов: Уверенное владение синтаксисом SQL для выполнения CRUD-операций (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE), использования JOIN, агрегатных функций, группировки, сортировки, подзапросов.
4. Работа с ORM (Object-Relational Mapping): Опыт использования ORM-библиотек в Python, таких как SQLAlchemy или Django ORM, для взаимодействия с базами данных через объектно-ориентированный подход.
5. Оптимизация запросов: Понимание способов повышения производительности запросов, использования индексов, анализа планов выполнения запросов.
6. Транзакции: Знание принципов транзакционности (ACID-свойства), умение управлять транзакциями для обеспечения целостности данных.
7. Безопасность: Понимание основ безопасности при работе с базами данных, предотвращение SQL-инъекций, управление доступом пользователей.

# Пример использования SQLAlchemy для выборки данных
from sqlalchemy import create_engine, select

# Создание соединения с базой данных (на примере SQLite)
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')

# Предполагаем, что у нас есть таблица 'users' с колонками 'id' и 'name'
# (в реальном приложении схема была бы описана более формально)

# Выполнение простого SELECT запроса
with engine.connect() as conn:
    # В SQLAlchemy часто используются метаданные для описания таблиц
    # Но для простоты приведем пример с сырым SQL
    result = conn.execute(text("SELECT id, name FROM users"))
    for row in result:
        print(f"ID: {row.id}, Name: {row.name}")