SQL-оптимизация часто нужна для повышения производительности запросов, особенно при работе с большими объемами данных или сложными аналитическими задачами. Например, оптимизация может включать:

Переписывание запросов для уменьшения количества операций JOIN или подзапросов.
Использование индексов и анализ плана выполнения.
Разбиение больших запросов на более простые.

В распределении ответственности между дата-инженерами и разработчиками обычно:

Дата-инженеры отвечают за построение и поддержку инфраструктуры данных, создание эффективных ETL-процессов, оптимизацию хранения и обработки данных на уровне баз данных и дата-платформ.
Разработчики пишут бизнес-логику и приложения, используют готовые запросы, могут оптимизировать запросы в рамках своих сервисов, но не занимаются глубокой оптимизацией инфраструктуры данных.

Такое разграничение помогает сфокусировать усилия и использовать экспертизу каждой команды максимально эффективно.

Почему приходилось заниматься SQL-оптимизацией и как были разграничены зоны ответственности между дата-инженерами и разработчиками?