Какие сложности возникают при проектировании базы данных с большим количеством таблиц

Что проверяют

Умеете ли вы держать схему в порядке, когда таблиц уже не десять, а двести, и над ней работает несколько человек. Следом обычно просят рассказать, как вы меняете схему живой базы без простоя.

Как отвечать

Сгруппируйте сложности по тому, что болит в Python-проекте:

• границы модулей: при сотне таблиц важнее нормальных форм понятное деление по предметным областям (в PostgreSQL их можно разнести по схемам) и явные внешние ключи между ними, а не «поле с id на всякий случай»;
• целостность в базе, а не только в коде: NOT NULL, UNIQUE, CHECK, FOREIGN KEY с продуманным ON DELETE. Валидация в Pydantic или формах Django не спасает от второго сервиса и ручного скрипта. У полиморфных связей вроде GenericForeignKey внешнего ключа нет, и мусор копится незаметно;
• N+1 в ORM: чем больше связей, тем проще получить сотни запросов на одну страницу. В Django это лечат select_related и prefetch_related, в SQLAlchemy joinedload и selectinload, а число запросов проверяют в тестах;
• миграции: в команде Alembic регулярно ловит несколько голов, а Django конфликт двух миграций с одним родителем. На больших таблицах опасны операции, которые переписывают таблицу или долго держат блокировку; индекс создают через CREATE INDEX CONCURRENTLY, в Django это AddIndexConcurrently в неатомарной миграции;
• транзакции и блокировки: когда операция задевает пять таблиц, нужен единый порядок блокировок, иначе появляются дедлоки. Границу транзакции задают явно: transaction.atomic() или session.begin();
• денормализация: счётчики и таблицы для чтения вводят осознанно и сразу решают, кто и когда их обновляет.

Хорошо, если опишете свою схему: сколько было таблиц и что оказалось самым хрупким.

Где спотыкаются

Отвечают учебником про третью нормальную форму и не упоминают ORM, миграции и работу в команде. На практике болит именно это.

Предлагают шардирование как ответ на «много таблиц». Число таблиц к объёму данных почти не относится.

Держат всю целостность в Python-коде и считают внешние ключи лишним тормозом. Первый же ручной DELETE или соседний сервис оставит висячие ссылки.