Как и когда БД лучше использовать?csharp-138

Когда использовать базу данных

  1. Требуется постоянное хранение данных:

    • Данные должны сохраняться между сеансами работы приложения
    • Необходима надежность и восстановление после сбоев

  2. Необходима сложная выборка данных:

    • Требуются JOIN-операции, агрегации, фильтрация
    -- Пример сложного запроса, где БД незаменима
SELECT u.name, COUNT(o.id)
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE o.date > '2023-01-01'
GROUP BY u.name
HAVING COUNT(o.id) > 5

  3. Требуется транзакционная целостность:

    • Операции должны выполняться по принципу "все или ничего"
    • Важны ACID-гарантии (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)

Когда НЕ использовать базу данных

  1. Временные данные:

    • Используйте кэш (Redis, MemoryCache)
    • Сессии пользователей можно хранить в распределенном кэше

  2. Простые конфигурации:

    • Для небольших настроек достаточно JSON/XML/YAML файлов
    // Пример загрузки конфига без БД
var config = JsonSerializer.Deserialize<AppConfig>(
    File.ReadAllText("appsettings.json"));

  3. Высокочастотные ephemeral-данные:

    • Логи можно сначала писать в файл или очередь
    • Аналитические события - в специализированные системы (Kafka)

Лучшие практики работы с БД

1. Оптимизация запросов

// Плохо: N+1 проблема
foreach (var user in dbContext.Users)
{
    var orders = dbContext.Orders.Where(o => o.UserId == user.Id).ToList();
}

// Хорошо: eager loading
var usersWithOrders = dbContext.Users
    .Include(u => u.Orders)
    .ToList();

2. Правильное индексирование

-- Создание индекса для часто фильтруемых полей
CREATE INDEX idx_orders_user_date ON orders(user_id, order_date);

3. Пагинация данных

// Использование пагинации вместо загрузки всех данных
var pagedResults = dbContext.Products
    .OrderBy(p => p.Name)
    .Skip((pageNumber - 1) * pageSize)
    .Take(pageSize)
    .ToList();

4. Использование хранимых процедур для сложной логики

CREATE PROCEDURE CalculateUserStats(@userId INT)
AS
BEGIN
    -- Комплексная логика обработки данных
END

Распространенные антипаттерны

  1. Избыточные запросы:

    • Загрузка всей таблицы для обработки в коде
    • Повторные одинаковые запросы в цикле

  2. Отсутствие транзакций:

    // Плохо: нет транзакции
accountFrom.Balance -= amount;
accountTo.Balance += amount;
db.SaveChanges();

// Хорошо: явная транзакция
using var transaction = db.Database.BeginTransaction();
try {
    accountFrom.Balance -= amount;
    accountTo.Balance += amount;
    db.SaveChanges();
    transaction.Commit();
} catch {
    transaction.Rollback();
}

  3. Игнорирование миграций:

    • Ручное изменение схемы БД
    • Отсутствие version control для структуры БД

Современные архитектурные подходы

  1. CQRS (Command Query Responsibility Segregation):

    • Разделение на команды (изменения) и запросы (чтение)
    • Разные модели для записи и чтения

  2. Event Sourcing:

    • Хранение изменений как последовательности событий
    • Возможность "переиграть" историю

  3. Шардинг (Sharding):

    • Горизонтальное разделение данных между несколькими БД
    • По географическому признаку или другим критериям

Резюмируем:

базы данных следует использовать осознанно, выбирая подходящий тип БД под конкретные задачи. Оптимизируйте запросы, используйте транзакции там где нужно, и избегайте распространенных антипаттернов. Современные архитектурные подходы позволяют эффективно масштабировать системы, работающие с данными.

Вопросы

Собеседования