Preguntas sobre Performance, Seguridad y Optimización de Bases de Datos

1. Si consideramos la identificación de riesgos asociados a performance, seguridad y optimización de las bases de datos: usted:

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

2. ¿Cómo evitarías inyecciones SQL en una aplicación Java?

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();

3. ¿Cómo optimizarías una consulta SQL que involucra múltiples JOINs?

Respuesta: Para optimizar consultas con múltiples JOINs, revisaría:

EXPLAIN ANALYZE
SELECT orders.order_id, customers.name
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id
WHERE orders.status = 'completed';

4. ¿Qué medidas de seguridad implementarías para proteger una base de datos?

Respuesta: Implementaría:

CREATE ROLE read_only_user;
GRANT SELECT ON customers TO read_only_user;

5. ¿Cómo identificarías consultas lentas en una base de datos?

Respuesta: Utilizaría herramientas como el Query Performance Analyzer o logs de consultas lentas en la base de datos.

6. ¿Qué es una inyección SQL y cómo la previenes?

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.

7. ¿Cómo mejorarías el rendimiento de una consulta que involucra grandes volúmenes de datos?

Respuesta: Usaría paginación para limitar los resultados devueltos y caching para evitar consultas repetidas.

String query = "SELECT * FROM products LIMIT 100 OFFSET 200";

8. ¿Qué prácticas de cifrado de datos sensibles recomendarías?

Respuesta: Usaría algoritmos de cifrado robustos como AES y guardaría las contraseñas usando hashing con bcrypt.

9. ¿Cómo manejarías la concurrencia en transacciones de bases de datos?

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);

10. ¿Qué técnicas de optimización aplicarías en índices de base de datos?

Respuesta: Evaluaría:

11. ¿Qué son las consultas N+1 y cómo evitarías este problema en un ORM como Hibernate?

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();

12. ¿Qué herramienta usarías para monitorear el rendimiento de la base de datos?

Respuesta: Usaría herramientas como pgAdmin para PostgreSQL, MySQL Workbench, o servicios en la nube como AWS RDS Performance Insights.

13. ¿Cómo aplicarías el concepto de caching para mejorar el rendimiento de una aplicación?

Respuesta: Utilizaría Redis o Memcached para almacenar resultados de consultas frecuentes y reducir la carga en la base de datos.

14. ¿Cómo manejarías un crecimiento exponencial de datos en una tabla?

Respuesta: Consideraría particionamiento de tablas para distribuir los datos en múltiples segmentos, facilitando consultas más rápidas.

15. ¿Qué es el bloqueo de filas y cómo evitarías deadlocks en una base de datos?

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.

16. ¿Cómo realizarías una consulta eficiente sobre una tabla con millones de registros?

Respuesta: Utilizaría índices, paginación y particionamiento para mejorar la velocidad de la consulta.

17. ¿Qué estrategias usarías para realizar un backup eficiente de la base de datos sin afectar la performance?

Respuesta: Usaría backups incrementales y realizaría el backup en horarios de baja actividad.

18. ¿Cómo configurarías el nivel de aislamiento de transacciones en una aplicación Spring Boot?

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
}

19. ¿Cómo mejorarías el tiempo de respuesta de una API que consulta una base de datos?

Respuesta: Implementaría técnicas de caching para evitar consultas repetitivas y usaría paginación en las respuestas grandes.

20. ¿Qué es un índice compuesto y cuándo lo usarías?

Respuesta: Un índice compuesto involucra más de una columna. Lo usaría cuando las consultas frecuentemente filtran por varias columnas.

21. ¿Qué es el sharding y cómo ayuda en el escalamiento de bases de datos?

Respuesta: El sharding distribuye los datos en múltiples bases de datos o nodos para mejorar la escalabilidad horizontal.

22. ¿Cómo manejarías la integridad referencial en una base de datos distribuida?

Respuesta: Implementaría compensating transactions o un sistema de sagas para asegurar que todas las operaciones mantengan la coherencia.

23. ¿Cómo asegurarías el acceso a una base de datos en la nube?

Respuesta: Usaría VPNs y cifrado de conexiones (TLS) para proteger el acceso.

24. ¿Qué es una consulta EXPLAIN y cómo la usarías?

Respuesta: El comando EXPLAIN muestra el plan de ejecución de una consulta. Lo usaría para identificar posibles optimizaciones en el uso de índices.

25. ¿Qué es un hash index y cuándo lo usarías?

Respuesta: Un hash index es un índice basado en el valor hash de la clave. Lo usaría para búsquedas exactas de valores.

26. ¿Cómo manejarías los errores de concurrencia en una aplicación de múltiples usuarios?

Respuesta: Implementaría un esquema de optimistic locking para detectar y manejar conflictos cuando varios usuarios intentan modificar el mismo dato simultáneamente.

27. ¿Qué es la replicación en bases de datos y cómo contribuye a la alta disponibilidad?

Respuesta: La replicación crea copias de una base de datos en múltiples servidores para mejorar la disponibilidad y resiliencia ante fallos.

28. ¿Cómo optimizarías una API REST que interactúa con una base de datos?

Respuesta: Usaría caching, limitaría los resultados devueltos con paginación, y revisaría el uso de índices en las consultas.

29. ¿Cómo evitarías la sobresaturación de una base de datos en momentos de alta demanda?

Respuesta: Implementaría un caching eficiente, y usaría un sistema de colas para manejar solicitudes de manera asincrónica.

30. ¿Qué técnicas usarías para hacer más eficientes las operaciones de escritura en una base de datos?

Respuesta: Implementaría batch processing para agrupar múltiples escrituras en una sola operación.

INSERT INTO orders (order_id, customer_id) VALUES (?, ?), (?, ?);