Denormalizacja: kiedy warto ją zrobić i jaki jest trade‑off?

Głębiej

Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:

• Kontekst (tagi): database, denormalization, performance, schema-design
• Model danych i dostęp: jakie zapytania dominują (read/write ratio, sortowanie, paginacja).
• Indeksy: kiedy pomagają, a kiedy szkodzą (write amplification, pamięć).
• Spójność i transakcje: co jest gwarantowane i gdzie trzeba uważać.
• Wytłumacz "dlaczego", nie tylko "co" (intuicja + konsekwencje).
• Trade-offy: co zyskujesz i co tracisz (czas, pamięć, złożoność, ryzyko).
• Edge-case’y: puste dane, duże dane, błędne dane, współbieżność.

Przykłady

Krótki przykład (kształt zapytania):

-- Example: index + query shape
SELECT *
FROM users
WHERE email = '[email protected]'
LIMIT 1;

Typowe pułapki

• Zbyt ogólna odpowiedź (brak konkretów, brak przykładów).
• Brak rozróżnienia między "średnio" a "najgorzej" (np. złożoność).
• Pomijanie ograniczeń: pamięć, współbieżność, koszty sieci/dysku.

Pytania uzupełniające na rozmowie

• Kiedy zastosował(a)byś alternatywę i dlaczego?
• Jakie są typowe problemy w produkcji i jak je diagnozować?
• Jak byś przetestował(a) edge-case’y?