Dados e Armazenamento

Como entender quando replicar ajuda, quando sharding entra na conversa e por que os dois resolvem problemas diferentes.

Como decidir quando dado velho é aceitável e quando ele vira erro de produto.

Como pensar em cache como cópia com custo de consistência, e não como desculpa automática para esconder query ruim, modelagem ruim ou leitura mal desenhada.

Como entender índice como aceleração seletiva de leitura, com custo real de escrita, espaço e manutenção, em vez de tratar como melhoria grátis.

Como transformar regra de negócio em entidades, relações e restrições úteis, evitando tanto a fantasia do futuro quanto a pressa do CRUD.

Como reconhecer o padrão de N+1 em ORMs e consultas encadeadas, por que ele escala mal e quais correções realmente fazem diferença.

Como decidir entre separar melhor os dados ou aceitar duplicação controlada, sem transformar modelagem em religião nem em bagunça.

Como usar ORM como ferramenta de produtividade sem cair em query escondida, abstração vazia e falsa sensação de que banco deixou de existir.

O que costuma cair de verdade em entrevista técnica: filtros, joins, agrupamento, ordenação, paginação e leitura de query com critério.

Como escolher entre modelos de armazenamento olhando acesso, consistência, formato do dado e custo operacional, e não torcida por tecnologia.

Como pensar transação como proteção contra estado pela metade, o que commit e rollback realmente fazem e onde savepoint entra sem virar enfeite raro.