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Baue CDC-Pipelines, die Datenbankänderungen in Echtzeit an nachgelagerte Systeme streamen — mit logbasierter Erfassung über Debezium, Event-Formatierung, Schema-Evolution und Exactly-once-Zustellgarantien.
Vergleicht Offset-, Cursor- und Keyset-Paginierung anhand praktischer Implementierungen mit ihren Leistungsmerkmalen, Trade-offs und dem passenden Einsatzgebiet für dein API-Design.
Ein praktischer Überblick über die Isolationsstufen Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read und Serializable — mit echten Beispielen für die Anomalien, die jede Stufe verhindert, und den damit verbundenen Performance-Trade-offs.
Praktischer Leitfaden zum Datenbank-Sharding — mit Partitionierungsstrategien, Auswahl des Shard-Keys, Cross-Shard-Queries und dem operativen Aufwand, der mit verteilten Daten einhergeht.
Entdecke Redis-Datenstrukturen jenseits einfacher Strings — Sorted Sets für Ranglisten, Streams für Ereignisprotokolle, HyperLogLog für Kardinalität und Bitmaps für Feature Flags.
So konfigurierst und überwachst du Datenbank-Connection-Pools — von der Pool-Dimensionierung über Leak-Erkennung und Failover-Handling bis hin zu typischen Fehlkonfigurationen.
Muster für Integration Tests, die zuverlässig und schnell sind und echte Bugs finden – von der Datenbank-Einrichtung über API-Tests bis zur Vermeidung des Syndroms instabiler Tests.
Praktische Techniken zum Erkennen und Beheben langsamer SQL-Abfragen mit EXPLAIN-Plänen, Indexierungsstrategien und Mustern zur Umstrukturierung von Abfragen.
Für jede Anfrage eine neue Datenbankverbindung zu öffnen ist ein stiller Performance-Killer — Connection Pools lösen das Problem mit einem verwalteten Satz wiederverwendbarer Verbindungen.
Schemaänderungen sind die gefährlichsten Deploys — hier sind die Muster für Zero-Downtime-Migrationen, sichere Rollbacks und die Vermeidung von Datenverlust.
Indizes können die Performance deiner Anwendung machen oder brechen — so funktionieren sie unter der Haube und wann man welchen Typ einsetzt.