Расскажи про опыт работы с сложными запросами

Работал с оптимизацией SQL-запросов в Django ORM и сырыми SQL для сложных аналитических отчетов. Основные подходы:

1. Оптимизация ORM:
   • Использовал select_related и prefetch_related для уменьшения числа запросов.
   • Применя annotate и aggregate для вычислений на стороне БД.
   python

   Копировать

   from django.db.models import Count, Sum
   queryset = Order.objects.annotate(
       total_items=Count('items'),
       total_price=Sum('items__price')
   )

2. Сырые SQL:

   • Для оконных функций и сложных джойнов использовал cursor.execute или RawSQL.
   python

   Копировать

   from django.db import connection
   with connection.cursor() as cursor:
       cursor.execute("""
           SELECT user_id, SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id) 
           FROM transactions
       """)

3. Индексы и EXPLAIN:

   • Анализировал планы запросов через EXPLAIN ANALYZE, добавлял индексы для ускорения.

4. NoSQL:

   • Работал с агрегациями в MongoDB (например, $group, $lookup).

Кейс: оптимизировал отчет с 10+ джойнами, сократив время выполнения с 15 сек до 500 мс через переписывание запроса и добавление составных индексов.