Лабораторні

Як це влаштовано

Лабораторних дванадцять, і кожна йде за своїми модулями. Усі працюють на тому самому датасеті «Крамниця», тож предметну область вчити заново не доводиться: ті самі покупці, замовлення й товари, що в прикладах модулів. На сторінці кожної роботи сказано, які модулі прочитати перед нею, а результат перевіряє скрипт check.sh.

Рівень означає глибину, а не порядок. Базова робота перевіряє, чи зрозуміло, як працює механізм. Середня вимагає застосувати його до задачі «Крамниці». Просунута вимагає виміряти результат, зламати щось навмисно й пояснити, що сталося.

Що потрібно

Docker з Compose і bash. На Windows це Docker Desktop з WSL2 і Git Bash або WSL, на macOS Docker Desktop, на Linux Docker Engine. Node.js чи Python на машині не потрібні: усе, що їх використовує, запускається в контейнерах із закріпленими версіями.

Пам’яті вистачить 8 ГБ, якщо віддати Docker 4 ГБ; комфортно 16 ГБ. Бази піднімаються профілями, і вмикати треба лише ту, з якою працюєте зараз: MongoDB, Scylla, Neo4j, ClickHouse й OpenSearch разом на ноутбук не вмістяться. Як поставити Docker, підняти профіль і що робити, якщо щось не стартує, описано в setup/README.md в архіві нижче.

Файли для роботи

Лабораторні, docker-compose.yml, генератор датасету (розмір small готовий, інші генеруються) і завантажувачі лежать одним архівом:

curl -fsSL https://database.easy-tech.blog/database-course-labs.tar.gz | tar xz
cd database-course-labs
docker compose --profile postgres up -d --wait

Профіль postgres піднімає PostgreSQL 18 з датасетом розміру small. Роботам про продуктивність (L2, L4, L11) потрібен medium, у десять разів більший: його генерують локально за кілька секунд і завантажують окремо. Що в кожному розмірі, описано на сторінці Датасет.

./setup/generate-dataset.sh medium
./setup/load-dataset.sh medium --reset

Як перевіряти себе

Кожна робота має check.sh:

./labs/l01-sql-queries/check.sh

Чекер не змінює вашої бази shop: запити студента виконуються в режимі лише читання, а роботи, де треба писати, перевіряються на окремій копії датасету. На кожну помилку він каже, що саме не так: скільки рядків очікував і скільки отримав, які зайві й яких бракує, яку умову порушено, і дає підказку про пастку. Якщо зламане саме середовище (контейнер не запущено, датасету немає), чекер так і пише й не видає «усе гаразд».

Розв’язків в архіві немає. Чекери порівнюють з еталонними результатами, а не з еталонними запитами, тож прочитати відповідь із чекера не вийде.

Роботи

	Робота	Рівень	Спирається на	Середовище
L1	Запити до датасету	базовий	3	`postgres`
L2	Схема і міграція без простою	базовий	4, 5	`postgres`, `medium`
L3	Застосунок: N+1, ін’єкція, пул	середній	6	`postgres`
L4	Прискорити повільні запити	середній	8, 9	`postgres`, `medium`
L5	Аномалії ізоляції	середній	10	`postgres`
L6	Відновлення на момент часу	просунутий	11	власний compose
L7	Реплікація і перемикання	просунутий	12	власний compose
L8	Кеш перед базою	середній	14	`postgres`, `redis`
L9	Одна задача в трьох моделях	просунутий	15, 16, 17	`postgres`, `mongo`, `scylla`
L10	Граф проти рекурсивного CTE	середній	18	`postgres`, `neo4j`
L11	Аналітичний запит у трьох системах	середній	19	`postgres`, `clickhouse`, `medium`
L12	Повнотекстовий і семантичний пошук	просунутий	20	`postgres` зі словником

L6 і L7 піднімають власні середовища (архів WAL; мастер і репліка із затримкою мережі), бо кореневий docker-compose.yml для цього не налаштований. L12 додає до PostgreSQL український словник і, за бажанням, сервіс моделі ембедингів.

Роботи можна робити в будь-якому порядку після відповідних модулів, але L1 варто зробити першою: на ній видно, як влаштовані завдання й чекер.