Понимание реляционных и нереляционных баз данных (например, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis).
Умение проектировать схемы данных, создавать и изменять таблицы, индексы, представления.
Написание эффективных SQL-запросов для выборки, вставки, обновления и удаления данных.
Использование объектно-реляционных мэпперов (ORM), таких как SQLAlchemy или Django ORM, для взаимодействия с базами данных из кода на Python.
Опыт работы с миграциями баз данных для управления изменениями схемы с течением времени (например, Alembic, Django Migrations).
Понимание принципов ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) для реляционных баз данных.
Знание основ оптимизации производительности запросов и баз данных.
Умение работать с транзакциями для обеспечения целостности данных.
Понимание принципов работы с кэшированием на уровне базы данных или приложения (например, Redis).
Опыт развёртывания и обслуживания баз данных.
Пример использования SQLAlchemy:
pythonПример использования SQL-запроса:
sqlКлючевые различия между реляционными и нереляционными базами данных:
| Признак | Реляционные БД (например, PostgreSQL) | Нереляционные БД (например, MongoDB) |
|---|---|---|
| Структура данных | Таблицы со строгой схемой | Гибкая схема, документы |
| Связи | Определены через внешние ключи | Определены на уровне приложения |
| Масштабирование | Вертикальное преимущественно | Горизонтальное проще |
| Язык запросов | SQL | Различные (зависит от БД) |
| Применение | Транзакции, сложная аналитика | Большие объемы данных, быстрый доступ |