Senior Business Analyst (Bank/Fintech)

Đo trước rồi mới sửa: tìm đúng query chậm, đọc execution plan, rồi chỉnh index hoặc cách viết query.

1. Bật slow query log (MySQL) hoặc pg_stat_statements (PostgreSQL) để biết query nào tốn thời gian nhất.
2. Chạy EXPLAIN (PostgreSQL nên dùng EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)) xem có full scan, ước lượng số dòng lệch nhiều so với thực tế, sort trên đĩa không.
3. Sửa theo nguyên nhân: thêm hoặc đổi composite index, bỏ hàm bọc cột, chỉ SELECT cột cần, phân trang bằng keyset thay cho OFFSET lớn.
4. Kiểm tra phía ứng dụng: lỗi N+1 query, thiếu connection pool, lock chờ lâu.
5. Cập nhật thống kê (ANALYZE) nếu planner ước lượng sai.

Người phỏng vấn muốn nghe: quy trình có số liệu trước/sau, không phải đoán rồi thêm index bừa.

Chuẩn hoá là tách dữ liệu để mỗi thông tin chỉ lưu ở một chỗ, tránh dư thừa và sai lệch khi cập nhật.

• 1NF: mỗi ô một giá trị nguyên tử, không lưu danh sách trong một cột.
• 2NF: cột không khoá phụ thuộc vào toàn bộ khoá chính, không chỉ một phần.
• 3NF: cột không khoá không phụ thuộc bắc cầu qua cột không khoá khác.

Denormalize khi đọc nhiều hơn ghi rất nhiều và JOIN trở thành điểm nghẽn: lưu sẵn comment_count trong bảng bài viết, chép customer_name vào đơn hàng để giữ đúng tên tại thời điểm đặt, hoặc dựng bảng báo cáo riêng.

Hay sai: denormalize mà không có cơ chế đồng bộ (trigger, job, event) nên số liệu lệch dần. Hãy nói rõ cái giá phải trả là logic ghi phức tạp hơn.

Deadlock là khi hai transaction giữ khoá mà bên kia cần và chờ nhau mãi. DB tự phát hiện, chọn một transaction làm nạn nhân và rollback nó.

Ví dụ: T1 khoá dòng A rồi muốn B, cùng lúc T2 khoá B rồi muốn A.

Cách giảm deadlock:

• Luôn khoá tài nguyên theo cùng một thứ tự (vd. sắp xếp theo id trước khi update nhiều dòng).
• Giữ transaction ngắn, không chờ I/O bên ngoài khi đang giữ khoá.
• Có index phù hợp để câu UPDATE/DELETE không khoá quá nhiều dòng.
• Ứng dụng bắt lỗi deadlock và retry có giới hạn.

Khi điều tra: MySQL dùng SHOW ENGINE INNODB STATUS, PostgreSQL xem log (deadlock được ghi kèm câu lệnh) và pg_locks.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn coi retry là bình thường nhưng vẫn tìm gốc rễ ở thứ tự khoá.

Làm rõ sớm và thường xuyên, không chỉ ném tài liệu sang rồi thôi.

• Tham gia refinement/grooming: giải thích bối cảnh, trả lời câu hỏi, cùng tách story.
• Acceptance criteria rõ ràng, có ví dụ dữ liệu cụ thể và trường hợp lỗi.
• Có wireframe/mockup, sơ đồ luồng cho phần phức tạp.
• Mời tester review AC trước khi dev bắt đầu; dev có thể "kể lại" cách hiểu để kiểm tra.
• Có mặt khi dev làm: trả lời nhanh, demo sớm phần đã xong để phát hiện lệch hướng.
• Giữ tài liệu là nguồn chính xác duy nhất, cập nhật khi có thay đổi.

Hay sai: chốt trong chat riêng với một dev mà không cập nhật ticket, khiến tester test theo bản cũ.

Điểm khác chính là quy định, bảo mật và độ chính xác của dữ liệu tiền.

• Tuân thủ quy định của cơ quan quản lý và chính sách nội bộ: cần làm việc với bộ phận pháp chế, compliance, rủi ro ngay từ đầu.
• Phân quyền và kiểm soát: nguyên tắc maker-checker, hạn mức, phê duyệt nhiều cấp, audit log đầy đủ.
• Xác thực: OTP, sinh trắc học, quy trình eKYC.
• Nghiệp vụ tính toán: lãi, phí, làm tròn, ngày làm việc, cut-off time; cần ví dụ số cụ thể trong AC.
• Tích hợp nhiều hệ thống: core banking, cổng thanh toán, hệ thống cũ, đối soát.
• UAT nghiêm ngặt, nhiều tầng phê duyệt, tài liệu kỹ hơn.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn biết domain knowledge quan trọng ngang kỹ năng BA. Nếu chưa làm fintech, nói rõ bạn đã tìm hiểu nghiệp vụ nào và cách bạn học domain mới.

Trình bày theo luồng request và nói rõ điểm lỗi đơn được loại bỏ ở đâu.

• Biên: DNS, CDN cho nội dung tĩnh, WAF.
• Ứng dụng: load balancer L7 trước nhóm container/VM stateless trải nhiều AZ, auto scaling theo CPU hoặc số request.
• Dữ liệu: DB quản lý sẵn Multi-AZ, read replica cho đọc nhiều, Redis làm cache và session.
• Bất đồng bộ: queue cho việc nặng (gửi mail, xử lý ảnh).
• Vận hành: IaC, backup tự động có thử khôi phục, giám sát và alert theo SLO.

Người phỏng vấn muốn nghe: đánh đổi chi phí. 99.9% thường đủ với một region nhiều AZ; multi-region đắt và phức tạp hơn nhiều.

Chọn theo mô hình truy cập dữ liệu, không theo xu hướng. SQL mạnh ở quan hệ, ràng buộc và transaction; NoSQL mạnh ở schema linh hoạt, mô hình dữ liệu đặc thù hoặc scale ngang dễ hơn.

• Document (MongoDB): dữ liệu dạng cây, đọc nguyên khối theo một khoá, schema thay đổi thường xuyên.
• Key-value (Redis): cache, session, rate limit, bộ đếm, hàng đợi nhỏ; dữ liệu chủ yếu nằm trong RAM.
• Wide-column, time-series, search engine: ghi khối lượng lớn, log, tìm kiếm full-text.

Trade-off: JOIN và transaction nhiều document hạn chế hoặc đắt hơn, ràng buộc dữ liệu chuyển sang tầng ứng dụng, và phải thiết kế theo query ngay từ đầu.

Người phỏng vấn muốn nghe: nhiều hệ thống dùng kết hợp, vd. PostgreSQL làm nguồn sự thật, Redis làm cache. PostgreSQL với JSONB cũng đủ cho nhiều nhu cầu "schema linh hoạt".

Mỗi kỹ thuật giải một vấn đề khác nhau, nên cần xác định điểm nghẽn là đọc, ghi hay kích thước dữ liệu.

• Read replica: giảm tải đọc. Phải chấp nhận replication lag; luồng vừa ghi xong đọc lại nên đọc từ primary.
• Partitioning (trong một DB): chia bảng theo khoảng thời gian hoặc theo key. Query có điều kiện trên partition key chỉ quét phần liên quan, xoá dữ liệu cũ bằng DROP PARTITION rất nhanh.
• Sharding (nhiều DB): khi một máy không chịu nổi lượng ghi hoặc dung lượng. Đổi lại phải chọn shard key cẩn thận, query xuyên shard và transaction phân tán rất khó.

Thứ tự hợp lý: tối ưu query và index, archive dữ liệu cũ, thêm replica và cache, partition, cuối cùng mới shard.

Hay sai: chọn shard key gây hot spot, vd. theo ngày tạo khiến mọi lượt ghi dồn vào một shard.

Chia thay đổi thành nhiều bước tương thích ngược để phiên bản code cũ và mới chạy song song được (expand rồi contract).

1. Expand: thêm cột mới cho phép NULL hoặc có default; tránh câu lệnh viết lại cả bảng.
2. Code mới ghi vào cả cột cũ và mới.
3. Backfill dữ liệu cũ theo từng lô nhỏ, có nghỉ giữa các lô để không gây lag replica.
4. Chuyển code sang đọc cột mới, kiểm tra kỹ.
5. Contract: bỏ cột cũ ở một lần deploy sau.

Index trên bảng lớn: PostgreSQL dùng CREATE INDEX CONCURRENTLY; MySQL dùng online DDL hoặc công cụ như gh-ost, pt-online-schema-change.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn biết DDL có thể giữ lock khiến mọi query xếp hàng, nên đặt lock_timeout và luôn có kế hoạch rollback.

Trả lời thẳng thắn và cân bằng: sẵn sàng khi thật sự cần, nhưng không coi OT kéo dài là bình thường.

Câu mẫu: "Em sẵn sàng làm thêm khi có việc gấp như sự cố production hay trước một đợt release quan trọng. Nhưng nếu OT diễn ra thường xuyên, em nghĩ cần xem lại cách estimate hoặc phạm vi, và em sẽ chủ động nêu điều đó với team. Em cũng muốn hỏi thêm: ở team mình OT thường xảy ra trong trường hợp nào và được tính như thế nào ạ?"

Đây cũng là lúc bạn tìm hiểu ngược: OT có được trả lương hoặc nghỉ bù theo quy định không, tần suất ra sao. Câu trả lời của họ cho bạn biết nhiều về văn hoá công ty.

Hay sai: hứa "OT thoải mái" để lấy điểm, rồi vào làm mới thấy không chịu nổi.