Respuesta: Al identificar estos riesgos, me enfoco en aspectos como:
// Consultas optimizadas con índices
String query = "SELECT * FROM customers WHERE email = ?";
// Uso de parámetros para evitar SQL Injection
PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement(query);
stmt.setString(1, email); // Parámetro de búsqueda por email
Respuesta: Para evitar inyecciones SQL, siempre uso PreparedStatements
en lugar de concatenar cadenas SQL.
String query = "SELECT * FROM users WHERE username = ? AND password = ?";
PreparedStatement pstmt = connection.prepareStatement(query);
pstmt.setString(1, username);
pstmt.setString(2, password);
ResultSet rs = pstmt.executeQuery();
Respuesta: Para optimizar consultas con múltiples JOINs, revisaría:
ON
.EXPLAIN ANALYZE
SELECT orders.order_id, customers.name
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id
WHERE orders.status = 'completed';
Respuesta: Implementaría:
CREATE ROLE read_only_user;
GRANT SELECT ON customers TO read_only_user;
Respuesta: Utilizaría herramientas como el Query Performance Analyzer o logs de consultas lentas en la base de datos.
Respuesta: Una inyección SQL ocurre cuando un atacante manipula una consulta SQL para alterar su comportamiento. Se previene usando PreparedStatements
y ORMs que gestionan consultas seguras.
Respuesta: Usaría paginación para limitar los resultados devueltos y caching para evitar consultas repetidas.
String query = "SELECT * FROM products LIMIT 100 OFFSET 200";
Respuesta: Usaría algoritmos de cifrado robustos como AES y guardaría las contraseñas usando hashing con bcrypt.
Respuesta: Implementaría un esquema de control de concurrencia basado en niveles de aislamiento de transacciones como READ_COMMITTED
o SERIALIZABLE
.
connection.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_READ_COMMITTED);
Respuesta: Evaluaría:
WHERE
.Respuesta: El problema N+1 ocurre cuando una consulta principal genera múltiples subconsultas. Lo evitaría usando fetch joins o batch fetching en Hibernate.
@Query("SELECT c FROM Customer c JOIN FETCH c.orders")
List<Customer> findCustomersWithOrders();
Respuesta: Usaría herramientas como pgAdmin para PostgreSQL, MySQL Workbench, o servicios en la nube como AWS RDS Performance Insights.
Respuesta: Utilizaría Redis o Memcached para almacenar resultados de consultas frecuentes y reducir la carga en la base de datos.
Respuesta: Consideraría particionamiento de tablas para distribuir los datos en múltiples segmentos, facilitando consultas más rápidas.
Respuesta: El bloqueo de filas asegura que una fila no pueda ser modificada simultáneamente. Para evitar deadlocks, garantizo que las transacciones adquieran los bloqueos en el mismo orden.
Respuesta: Utilizaría índices, paginación y particionamiento para mejorar la velocidad de la consulta.
Respuesta: Usaría backups incrementales y realizaría el backup en horarios de baja actividad.
Respuesta: Utilizaría la anotación @Transactional
para definir el nivel de aislamiento en cada método.
@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED)
public void updateOrder(Order order) {
// lógica del método
}
Respuesta: Implementaría técnicas de caching para evitar consultas repetitivas y usaría paginación en las respuestas grandes.
Respuesta: Un índice compuesto involucra más de una columna. Lo usaría cuando las consultas frecuentemente filtran por varias columnas.
Respuesta: El sharding distribuye los datos en múltiples bases de datos o nodos para mejorar la escalabilidad horizontal.
Respuesta: Implementaría compensating transactions o un sistema de sagas para asegurar que todas las operaciones mantengan la coherencia.
Respuesta: Usaría VPNs y cifrado de conexiones (TLS) para proteger el acceso.
Respuesta: El comando EXPLAIN
muestra el plan de ejecución de una consulta. Lo usaría para identificar posibles optimizaciones en el uso de índices.
Respuesta: Un hash index es un índice basado en el valor hash de la clave. Lo usaría para búsquedas exactas de valores.
Respuesta: Implementaría un esquema de optimistic locking para detectar y manejar conflictos cuando varios usuarios intentan modificar el mismo dato simultáneamente.
Respuesta: La replicación crea copias de una base de datos en múltiples servidores para mejorar la disponibilidad y resiliencia ante fallos.
Respuesta: Usaría caching, limitaría los resultados devueltos con paginación, y revisaría el uso de índices en las consultas.
Respuesta: Implementaría un caching eficiente, y usaría un sistema de colas para manejar solicitudes de manera asincrónica.
Respuesta: Implementaría batch processing para agrupar múltiples escrituras en una sola operación.
INSERT INTO orders (order_id, customer_id) VALUES (?, ?), (?, ?);