Приходилось ли работать с базами данных
Что проверяют
Вопрос открывающий, интервьюеру нужно нащупать ваш реальный уровень: выборка в блокноте, проектирование витрин или эксплуатация хранилища. По объёму и точности ответа он решает, куда копать дальше. Следом почти всегда идёт задача на SQL или просьба сравнить решения под конкретную нагрузку.
Как отвечать
Не отвечайте «да». Назовите системы, роль каждой и то, что делали руками.
- хранилища: PostgreSQL как база продукта, ClickHouse или Greenplum под аналитику, объектное хранилище с Parquet как озеро данных, DuckDB для локального разбора выгрузок;
- специализированные: Redis как кеш, Kafka как шина событий, векторные хранилища (
pgvector, Qdrant) под поиск по эмбеддингам, где важны метрика близости и тип индекса; - SQL: оконные функции, CTE, агрегаты с
GROUP BYиHAVING, работа с датами и интервалами, дедупликация по ключу с выбором последней версии строки; - проектирование: нормальные формы для оперативной базы и намеренная денормализация витрины, партиционирование по дате, материализованные представления, инкрементальная загрузка с идемпотентной вставкой;
- связка с ML: как собирается обучающая выборка и чем обеспечена воспроизводимость. Отдельно про корректность по времени: признаки считаются только по данным, доступным на момент события, иначе в модель протекает будущее.
Разбавьте числами: сколько строк в таблице, какой суточный прирост, как хранится история. Числа делают ответ проверяемым, а разговор предметным.
Опыт только читающий, так и скажите: писал запросы к готовой витрине, схему не проектировал. Дальше расскажите, что понимаете про план запроса и индексы, это честнее, чем набор слов про архитектуру.
Где спотыкаются
Отвечают «да, писал SQL» и замолкают. Вопрос открытый, и молчание превращает беседу в допрос, где каждую деталь придётся вытягивать.
Путают назначение систем: предлагают ClickHouse для частых точечных обновлений или обычный PostgreSQL для агрегатов по миллиардам строк.
Молчат про качество данных. Дубликаты, поздно пришедшие события, тихая смена схемы источника это ежедневная реальность, и вопрос «как вы это ловили» приходит сразу следом.