❓ Какие есть методы в Stream API?

1️⃣ Промежуточные операции (Intermediate) - эти методы возвращают новый Stream, позволяя строить конвейеры:

- filter(Predicate<T> predicate) — фильтрация элементов.
- map(Function<T, R> mapper) — К каждому элементу применяется функция, возвращается одно значение.
- flatMap(Function<T, Stream<R>> mapper) — К каждому элементу применяется функция, возвращается поток для каждого значения. Затем все потоки объединяются в один общий поток.
- sorted(Comparator<T> comparator) — сортировка.
- distinct() — удаление дубликатов.
- limit(long maxSize) / skip(long n) — ограничение или пропуск элементов.

2️⃣ Терминальные операции (Terminal) - эти методы завершают поток и возвращают результат:

- forEach(Consumer<T> action) — выполнение действия для каждого элемента.
- collect(Collector<T, A, R>) — преобразование в коллекцию или другой объект.
- reduce(BinaryOperator<T> accumulator) — агрегация.
- count() — количество элементов.
- anyMatch, allMatch, noneMatch(Predicate<T>) — проверки условий.
- findFirst(), findAny() — поиск элементов.

3️⃣ Параллельные операции - для работы с большими данными:

- parallel() — перевод в параллельный поток.
- sequential() — возврат к последовательному выполнению.

4️⃣ Создание потоков:

- Stream.of(T... values) — из значений.
- Arrays.stream(T[] array) — из массива.
- Stream.generate(Supplier<T>) / Stream.iterate(T seed, UnaryOperator<T>) — создание бесконечных потоков.

👀 Задачи с собеседований: Проверка, является ли бинарное дерево деревом поиска (middle)

— Как определить, является ли заданное бинарное дерево деревом поиска (BST)?

💡 Ключевые моменты:

- Бинарное дерево поиска (BST) — это бинарное дерево, в котором для каждого узла все значения в левом поддереве меньше значения узла, а все значения в правом поддереве больше.
- Для проверки можно использовать рекурсивный подход с отслеживанием допустимых диапазонов значений для каждого узла.
- Как изменить реализацию для работы с любыми типами данных в узлах дерева?

Реализация с числами в узлах на картинке 👆🏻

ℹ️ Что такое нормализация базы данных, и какие существуют нормальные формы?

Нормализация — это процесс приведения структуры базы данных к оптимальному виду для устранения избыточности данных и обеспечения их целостности. Процесс состоит из последовательных этапов, соответствующих нормальным формам (НФ).

Основные нормальные формы (НФ):

1️⃣ Первая нормальная форма (1НФ):
Данные делятся на атомарные (неделимые) значения.
Пример: В одной ячейке таблицы не может быть списка телефонов, вместо этого создается отдельная строка для каждого телефона.

2️⃣ Вторая нормальная форма (2НФ):
Требует выполнения 1НФ и исключения зависимости от части составного первичного ключа. Это устраняет проблему дублирования данных.
Пример: Если таблица использует составной ключ (например, "Курс" и "Студент"), информация, относящаяся только к "Курсу", выносится в отдельную таблицу.

3️⃣ Третья нормальная форма (3НФ):
Выполняется 2НФ и устраняются транзитивные зависимости — неключевые атрибуты должны зависеть только от ключа.
Пример: Если в таблице есть "ID сотрудника", "Отдел" и "Название отдела", то "Название отдела" переносится в отдельную таблицу "Отделы".

Редко используемые нормальные формы:

- Нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF): Уточнённая версия 3НФ, где каждое определяющее множество является суперключом. Используется для устранения более сложных аномалий.
- Четвёртая нормальная форма (4НФ): Устраняет многозначные зависимости, которые появляются при использовании нескольких связей между одними и теми же атрибутами.
- Пятая нормальная форма (5НФ): Делает базу данных устойчивой к разделению данных, устраняя зависимости соединений.

Эти формы применяются в сложных сценариях, например, при проектировании корпоративных систем с огромным количеством взаимосвязей. Для большинства приложений 3НФ оказывается достаточной.

❓ Какие уровни изоляции транзакций существуют?

1️⃣ Read Uncommitted - транзакция может читать изменения, которые ещё не зафиксированы другой транзакцией.
❗️ Возможна проблема грязного чтения (dirty read).

2️⃣ Read Committed - транзакция видит только зафиксированные изменения.
❗️ Возможна проблема неповторяющегося чтения (non-repeatable read).

3️⃣ Repeatable Read - транзакция видит одни и те же данные при повторных чтениях.
❗️ Возможна проблема фантомных чтений (phantom reads), когда другая транзакция добавляет новые строки, влияющие на ваш запрос.

4️⃣ Serializable - транзакции выполняются последовательно, как если бы они шли одна за другой, что исключает фантомные чтения.
❗️ Самый медленный уровень.

❓ Что такое dirty read в контексте работы с БД?

Dirty read (грязное чтение) — это ситуация, когда одна транзакция считывает данные, которые были изменены другой транзакцией, но ещё не зафиксированы. Если вторая транзакция откатится, то данные, которые считала первая транзакция, окажутся недействительными.

📌 Пример:

- Транзакция A обновляет баланс счета: UPDATE accounts SET balance = 1000 WHERE id = 1;
- Транзакция A не фиксирует изменения (COMMIT), а баланс временно обновлён.
- Транзакция B считывает баланс: SELECT balance FROM accounts WHERE id = 1;
- Если транзакция A откатится (ROLLBACK), то данные, которые считала транзакция B, окажутся некорректными.

Dirty read возможен только при уровне изоляции READ UNCOMMITTED. На практике этот уровень редко используется, так как приводит к нестабильности данных. Уровни изоляции вроде READ COMMITTED и выше предотвращают грязные чтения, делая транзакции более надёжными.

❓ Что такое non-repeatable read в контексте работы с БД?

Non-repeatable read (неповторяемое чтение) — это ситуация, когда одна транзакция считывает одни и те же данные дважды в рамках одной транзакции, но получает разные результаты из-за изменений, внесённых другой транзакцией между этими чтениями.

📌 Пример:

- Транзакция A считывает данные:
SELECT balance FROM accounts WHERE id = 1;
Результат: balance = 1000.
- Транзакция B обновляет те же данные и фиксирует изменения:
UPDATE accounts SET balance = 1500 WHERE id = 1; COMMIT;.
- Транзакция A снова считывает данные в рамках той же транзакции:
SELECT balance FROM accounts WHERE id = 1;
Результат: balance = 1500.

В результате данные, полученные Транзакцией A, отличаются в первом и втором чтении.

Non-repeatable read возможен на уровне изоляции READ COMMITTED. Чтобы предотвратить такие ситуации, используется уровень REPEATABLE READ, который гарантирует неизменность данных, считанных транзакцией, до её завершения.

❓ Что такое проблема N+1 в JPA и как её избежать?

Проблема N+1 возникает, когда для выборки данных из базы выполняется 1 основной запрос и N дополнительных запросов для каждой сущности, связанной с основной. Это происходит из-за ленивой загрузки (LAZY) связанных данных, когда каждая связанная сущность запрашивается отдельно.

📌 Пример:

List<Department> departments = departmentRepository.findAll();
for (Department department : departments) {
    System.out.println(department.getEmployees().size());
}

- Выполняется запрос для получения всех Department (1 запрос).
- Для каждого департамента выполняется отдельный запрос для загрузки employees (N запросов).
- Итого: 1 + N запросов вместо оптимального 1-2.

💡 Как избежать?

▪️ Использовать JOIN FETCH
▪️ Использовать EntityGraph
▪️ Настроить @Fetch(FetchMode.SUBSELECT) (Hibernate)

❓ Что такое Spring Bean?

❌ Неверно: Весенняя фасоль

✔️ Правильный ответ: Spring Bean — это объект, управляемый контейнером Spring IoC (Inversion of Control). Бины представляют собой ключевые компоненты приложения, которые создаются, настраиваются и управляются Spring Framework.

🛠 Основные характеристики Spring Bean:

- Управление жизненным циклом:
Контейнер отвечает за создание, инициализацию и уничтожение бина.
- Конфигурация:
Бины можно определять с помощью аннотаций (@Component, @Service, @Repository, @Bean) или XML-конфигурации.
- Инъекция зависимостей (DI):
Контейнер автоматически внедряет зависимости, требуемые для работы бина.

💡 Как избежать катастрофы при переходе на PostgreSQL: руководство по спасению базы данных

Переход на PostgreSQL — это не просто замена одного инструмента другим. Неправильный подход может привести к потере данных, снижению производительности и длительным простоям. Особенно это касается хранимых процедур: различия между PL/pgSQL и языками, такими как PL/SQL или T-SQL, могут вызывать ошибки, которые сложно обнаружить заранее.

Если вы хотите узнать, как избежать этих проблем, правильно спланировать переход и не потерять производительность, ознакомьтесь с важными советами и готовыми решениями, которые сделают миграцию безопасной и эффективной. 🚀

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

❓ Что такое phantom reads в контексте работы с БД?

Phantom reads (фантомные чтения) — это ситуация, когда одна транзакция повторно выполняет запрос, возвращающий множество строк, и видит новые строки, которые были добавлены другой транзакцией за время выполнения первой. Такие изменения могут влиять на результаты выборки, вызывая несогласованность данных.

📌 Пример:

- Транзакция A выполняет запрос: SELECT * FROM orders WHERE amount > 100;
- В это время транзакция B добавляет новую запись: INSERT INTO orders (id, amount) VALUES (10, 150); и фиксирует изменения (COMMIT).
- Транзакция A повторяет свой запрос: SELECT * FROM orders WHERE amount > 100;
- Теперь в результате запроса появляется новая запись с id = 10, которая не была видна в первой выборке.

Фантомные чтения возможны на уровнях изоляции ниже SERIALIZABLE. Уровень REPEATABLE READ защищает от dirty и non-repeatable reads, но не от фантомных. Только уровень SERIALIZABLE гарантирует полную консистентность, исключая фантомные чтения за счёт блокировки или иного способа предотвращения изменений в диапазонах данных.

❓ Что такое область видимости (scope) бина в Spring?

Область видимости в Spring определяет жизненный цикл и видимость бинов в контейнере IoC. Основные области видимости:

- Singleton (по умолчанию):
Один экземпляр бина создаётся на весь контекст Spring. Используется для общих объектов.

- Prototype:
Каждый запрос к контейнеру создаёт новый экземпляр бина.

- Request:
Бин создаётся для каждого HTTP-запроса (только в веб-приложениях).

- Session:
Один бин создаётся на одну HTTP-сессию.

- Application:
Один бин на весь жизненный цикл ServletContext.

- WebSocket:
Один бин на WebSocket-сессию.

Для указания области видимости используется аннотация @Scope.