Senior Database Officer (SQL, Oracle, PostgreSql, ETL)

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.

Trước tiên kiểm tra dữ liệu có đúng không, rồi mới phân tích nghiệp vụ.

1. Dữ liệu: pipeline có chạy đủ không, dữ liệu đến trễ, có thay đổi tracking hay định nghĩa chỉ số không.
2. So sánh hợp lý: cùng thứ trong tuần trước, có ngày lễ, khuyến mãi hôm qua không.
3. Phân rã chỉ số: doanh thu = số người dùng × tỷ lệ chuyển đổi × giá trị đơn trung bình; xem thành phần nào giảm.
4. Cắt lát: theo kênh, nền tảng, khu vực, sản phẩm, phiên bản app để khoanh vùng.
5. Đối chiếu sự kiện: deploy mới, lỗi thanh toán, đối thủ, chiến dịch quảng cáo dừng.

Người phỏng vấn muốn nghe: cách tiếp cận có cấu trúc và kết luận đi kèm đề xuất hành động.

Idempotent nghĩa là chạy lại cùng một khoảng dữ liệu bao nhiêu lần cũng cho kết quả giống nhau, không trùng, không mất.

• Xử lý theo partition thời gian; ghi bằng ghi đè partition hoặc MERGE theo khoá, không INSERT nối thêm mù quáng.
• Tham số hoá job theo ngày logic (ví dụ data_interval_start trong Airflow) thay vì dùng giờ hiện tại.
• Dữ liệu đến trễ: lùi cửa sổ xử lý lại vài ngày gần nhất, hoặc dùng watermark với streaming.
• Khử trùng lặp theo khoá sự kiện.
• Hỗ trợ backfill có kiểm soát.

Hay sai: dùng now() trong logic khiến chạy lại hôm khác ra kết quả khác.

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.

Chất lượng dữ liệu cần được kiểm tra tự động ở từng lớp và có người chịu trách nhiệm, không chỉ phát hiện khi dashboard sai.

• Test trong pipeline: not null, unique, giá trị hợp lệ, quan hệ khoá ngoại (dbt tests, Great Expectations).
• Giám sát: độ tươi (dữ liệu có cập nhật đúng giờ), số dòng bất thường, phân phối giá trị thay đổi đột ngột.
• Data contract với team nguồn: schema và ý nghĩa cột, thay đổi phải báo trước.
• Lỗi nghiêm trọng thì dừng pipeline, không đẩy dữ liệu sai xuống báo cáo.
• Lineage để biết lỗi ở nguồn ảnh hưởng tới bảng và dashboard nào.

Người phỏng vấn muốn nghe: ví dụ cụ thể bạn từng phát hiện và xử lý một lỗi dữ liệu.

Chọn điểm yếu thật, không chí mạng với vị trí, và cho thấy bạn đang cải thiện.

Cấu trúc: điểm yếu, ảnh hưởng đã gặp, việc bạn đang làm để khắc phục, tiến bộ đến nay.

Câu mẫu: "Trước đây em hay ngại hỏi khi bị kẹt, tự loay hoay quá lâu, có lần làm trễ task. Giờ em tự đặt giới hạn: kẹt quá một hai giờ mà không có hướng thì em hỏi đồng đội, kèm những gì đã thử. Từ khi làm vậy em xong việc đúng hạn hơn và học được nhanh hơn từ người khác."

Ví dụ khác có thể dùng: chưa quen nói trước đám đông, tiếng Anh nói chưa trôi chảy, hay ôm việc.

Hay sai: "Điểm yếu của em là quá cầu toàn" (nghe như né câu hỏi), hoặc nêu điểm yếu là kỹ năng cốt lõi của vị trí.