Les 40 questions les plus fréquentes lors d'entretiens d'embauche sur les SGBD en 2025

Questions d'entretien intermédiaire sur les SGBD

Ces questions évaluent votre maîtrise technique des outils et des concepts liés aux SGBD.

Les examinateurs utilisent des questions intermédiaires pour déterminer si vous êtes capable d'appliquer vos connaissances en matière de bases de données pour résoudre des problèmes concrets. Ils recherchent une expérience pratique dans l'optimisation des requêtes et la compréhension du fonctionnement interne des bases de données.

Expliquez les différents types d'index et quand les utiliser.

• Les index clusterisés réorganisent physiquement les données du tableau en fonction des valeurs clés. Vous ne pouvez en avoir qu'un seul par tableau, car les données ne peuvent être triées que d'une seule manière.
• Les index non clusterisés créent une structure distincte qui pointe vers les lignes du tableau sans modifier l'ordre physique. Vous pouvez avoir plusieurs index non clusterisés sur un tableau.
• Les index composites couvrent plusieurs colonnes et fonctionnent mieux lorsque les requêtes filtrent ces colonnes ensemble.
• Les index uniques garantissent l'unicité garantissent l'unicité tout en permettant des recherches rapides.
• Les index partiels n'indexent que les lignes qui répondent à certaines conditions, ce qui permet de gagner de l'espace.

Quelle est la différence entre un index clusterisé et non clusterisé ?

• Les index clusterisés déterminent l'ordre physique de stockage des données dans le tableau. Imaginez un annuaire téléphonique classé par nom de famille.
• Les index non clusterisés sont similaires à l'index à la fin d'un manuel : ils indiquent où se trouvent les données réelles sans modifier l'ordre des pages du livre.

Voici comment créer des index clusterisés et non clusterisés :

-- Primary key creates clustered index by default
CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY CLUSTERED,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100)
);

-- Separate index for fast email lookups
CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_email ON employees(email);

Un tableau ne peut avoir qu'un seul index clusterisé, mais plusieurs index non clusterisés. Les index clusterisés sont plus rapides pour les requêtes de plage, tandis que les index non clusterisés sont plus adaptés aux correspondances exactes sur différentes colonnes.

Comment optimiser une requête lente ?

Commencez par analyser le plan d'exécution afin d'identifier le goulot d'étranglement.

EXPLAIN SELECT * FROM orders o 
JOIN customers c ON o.customer_id = c.id 
WHERE o.order_date > '2025-07-01';

Voici quelques techniques d'optimisation courantes :

• Ajoutez des index aux colonnes utilisées dans les clauses WHERE, JOIN et ORDER BY.
• Limiter les ensembles de résultats avec des clauses WHERE avant la jointure
• Veuillez utiliser des index couvrants qui incluent toutes les colonnes requises par la requête.
• Réécrivez les sous-requêtes en JOIN lorsque cela est possible
• Évitez d'utiliser SELECT *- récupérez uniquement les colonnes dont vous avez besoin

Vérifiez si le plan d'exécution contient des analyses de tableaux, car celles-ci constituent généralement les principaux facteurs de ralentissement.

Que sont les transactions de base de données et les niveaux d'isolation ?

Les transactions de base de données regroupent plusieurs opérations en une seule unité qui réussit entièrement ou échoue entièrement.

Niveaux d'isolation contrôlent la manière dont les transactions simultanées voient les modifications les unes des autres :

• S NON ENGAGÉES: Peut lire les modifications non validées (lectures incorrectes possibles)
• LECTURE CONFIRMÉE: Lit uniquement les données validées (paramètre par défaut dans la plupart des bases de données).
• S DE LECTURE RÉPÉTABLES: La même requête renvoie les mêmes résultats au sein d'une transaction.
• SÉRIALISABLES: Isolation optimale, les transactions s'exécutent comme si elles étaient séquentielles.

Des niveaux d'isolation plus élevés préviennent davantage de problèmes, mais réduisent la concurrence et les performances.

Expliquez le concept de partitionnement d'une base de données.

Le partitionnement de base de données divise les grands tableaux en éléments plus petits et plus faciles à gérer, tout en les conservant logiquement sous la forme d'un seul tableau. Il existe quatre approches que vous devez connaître.

• Partitionnement horizontal divise les lignes en fonction de critères tels que des plages de dates :

-- Orders table partitioned by year
CREATE TABLE orders_2023 (...);
CREATE TABLE orders_2024 (...);
CREATE TABLE orders_2025 (...);

• Partitionnement vertical divise les colonnes : les colonnes fréquemment utilisées dans une partition, celles rarement utilisées dans une autre.
• Partitionnement par hachage distribue les lignes en fonction d'une fonction de hachage.
• Le partitionnement de plage utilise des plages de valeurs telles que des dates ou des identifiants.

Les avantages incluent des requêtes plus rapides (requêtes uniquement sur les partitions pertinentes), une maintenance simplifiée et une meilleure parallélisation.

Quelle est la différence entre UNION et UNION ALL ?

UNION combine les résultats de plusieurs requêtes et supprime les doublons, tandis que UNION ALL combine les résultats mais conserve toutes les lignes, y compris les doublons.

-- UNION removes duplicates (slower)
SELECT name FROM employees WHERE department = 'IT'
UNION
SELECT name FROM employees WHERE salary > 50000;

-- UNION ALL keeps duplicates (faster)
SELECT name FROM employees WHERE department = 'IT'
UNION ALL
SELECT name FROM employees WHERE salary > 50000;

Utilisez UNION ALL lorsque vous savez qu'il n'y aura pas de doublons ou lorsque les doublons n'ont pas d'importance. Cette commande est beaucoup plus rapide, car elle ignore l'étape de déduplication.

Comment gérez-vous les blocages dans une base de données ?

Les blocages surviennent lorsque deux transactions attendent l'une de l'autre pour libérer des ressources, créant ainsi une dépendance circulaire.

La plupart des bases de données détectent automatiquement les blocages et interrompent une transaction (la « victime du blocage »), permettant ainsi à l'autre de se poursuivre. La transaction annulée est restaurée et renvoie une erreur.

-- Transaction 1
BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
-- waits for lock on account 2

-- Transaction 2  
BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance + 50 WHERE id = 2;
-- tries to update account 1 -> DEADLOCK

Voici quelques stratégies pour éviter les blocages :

• Accédez aux tableaux dans le même ordre d'une transaction à l'autre.
• Veuillez effectuer des transactions courtes
• Utilisez des niveaux d'isolation appropriés.
• Implémentez une logique de réessai dans votre application.

Quel est l'objectif des contraintes de base de données ?

Les contraintes de base de données garantissent le respect des règles métier et préservent l'intégrité des données au niveau de la base de données. Voici cinq types de contraintes que tout professionnel des bases de données doit connaître :

• s de la clé primaire: Garantit une identification unique
• s de clé étrangère: Maintient l'intégrité référentielle
• Veuillez consulter le site. Valide que les données répondent à des conditions spécifiques.
• e non nulle: Empêche les valeurs vides
• s uniques: Garantit l'absence de doublons

Voici comment cela fonctionne dans la pratique :

CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
    age INT CHECK (age >= 18 AND age <= 65),
    department_id INT,
    FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(id)
);

Les contraintes empêchent les données erronées d'entrer dans votre base de données et détectent les erreurs à un stade précoce, avant qu'elles ne se propagent dans votre application.

Veuillez expliquer la réplication de base de données et ses différents types.

La réplication de base de données copie les données d'une base de données vers d'autres bases de données afin d'améliorer la disponibilité, les performances et la reprise après sinistre.

Il existe quatre types de réplication que vous devez connaître :

• Réplication maître-esclave: Un maître gère les écritures, plusieurs esclaves gèrent les lectures. Les modifications sont transmises du maître aux esclaves.
• Réplication maître-maître: Plusieurs maîtres peuvent gérer les écritures et les lectures. Plus complexe, mais élimine le point de défaillance unique.
• Réplication synchrone: Attend la confirmation des répliques avant de valider (plus lent mais plus cohérent).
• Réplication asynchrone: Commit immédiat, réplication ultérieure (plus rapide mais avec un risque de perte de données).

Que sont les déclencheurs de base de données et quand les utiliser ?

Les déclencheurs de base de données sont des procédures spéciales qui s'exécutent automatiquement en réponse à des événements de base de données tels que INSERT, UPDATE ou DELETE.

Voici un exemple simple :

CREATE TRIGGER update_modified_date
BEFORE UPDATE ON employees
FOR EACH ROW
BEGIN
    SET NEW.modified_at = NOW();
END;

Les déclencheurs sont utiles pour mettre à jour automatiquement les horodatages, enregistrer les modifications à des fins d'audit, appliquer des règles métier complexes ou gérer les champs calculés.

Cependant, les déclencheurs peuvent compliquer le débogage, ralentir les opérations et créer des dépendances cachées. Utilisez-les avec parcimonie et documentez-les correctement.

Passons maintenant aux questions d'entretien avancées sur les SGBD.

Questions d'entretien avancées sur les SGBD

Ces questions évaluent votre connaissance approfondie de l'architecture des SGBD et des opérations complexes sur les bases de données.

Les recruteurs utilisent des questions avancées pour déterminer si vous êtes capable de concevoir et de dépanner des systèmes de bases de données à grande échelle. Ils souhaitent déterminer si vous comprenez les compromis entre les différentes approches et si vous êtes en mesure de prendre des décisions éclairées concernant l'architecture de la base de données.

Expliquez le partitionnement de base de données et ses avantages et inconvénients.

Le partitionnement de base de données divise une base de données volumineuse horizontalement sur plusieurs serveurs, chaque partition ne contenant qu'une partie des données.

Vous partitionnez les données en fonction d'une clé de partitionnement, telle que l'ID utilisateur, la localisation géographique ou la plage de dates. Chaque fragment fonctionne de manière indépendante, ce qui vous permet d'évoluer au-delà des capacités d'un seul serveur.

-- Example: Sharding users by ID ranges
-- Shard 1: user_id 1-1000000
-- Shard 2: user_id 1000001-2000000
-- Shard 3: user_id 2000001-3000000

Les avantages incluent une évolutivité horizontale, de meilleures performances et l'isolation des pannes (la défaillance d'un fragment n'entraîne pas la défaillance de l'ensemble du système).

Les inconvénients incluent une logique d'application complexe, l'absence de transactions inter-shards, un rééquilibrage difficile et la perte de certaines garanties ACID entre les shards. Les requêtes couvrant plusieurs fragments deviennent coûteuses.

Qu'est-ce que le théorème CAP et comment affecte-t-il la conception des bases de données ?

Le théorème CAP stipule que les systèmes distribués ne peuvent garantir que deux des trois propriétés suivantes : Cohérence, disponibilité et tolérance aux partitions :

• s de cohérence: Tous les nœuds voient les mêmes données au même moment.
• s relatives à la disponibilité: Le système continue de fonctionner même en cas de défaillance de nœuds.
• s de tolérance de partition: Le système continue de fonctionner malgré des défaillances du réseau entre les nœuds.

Étant donné que seules deux combinaisons sur trois sont garanties, voici les combinaisons les plus courantes :

• Les systèmes CA (tels que les SGBDR traditionnels) sacrifient la tolérance aux partitions : ils ne gèrent pas correctement les divisions du réseau.
• Les systèmes CP (tels que MongoDB dans certaines configurations) sacrifient la disponibilité : ils peuvent refuser des demandes afin de maintenir la cohérence.
• Les systèmes AP (tels que Cassandra) sacrifient la cohérence : ils restent disponibles, mais les données peuvent être temporairement incohérentes entre les nœuds.

La plupart des bases de données distribuées modernes sont éventuellement cohérentes : elles privilégient la disponibilité et la tolérance aux partitions tout en garantissant la cohérence au fil du temps.

Comment concevez-vous un schéma de base de données pour une concurrence élevée ?

Commencez par réduire les conflits de verrouillage en concevant des tableaux qui réduisent les conflits entre les opérations simultanées.

Utilisation du le verrouillage optimiste avec des colonnes de version au lieu de verrous pessimistes :

-- Add version column for optimistic locking
CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    price DECIMAL(10,2),
    inventory_count INT,
    version INT DEFAULT 1
);

-- Update with version check
UPDATE products 
SET inventory_count = inventory_count - 1, version = version + 1
WHERE id = 123 AND version = 5;

Autres conseils pour la conception en vue d'une forte concurrence :

• Partitionner les tableaux très sollicités par heure ou d'autres limites logiques
• Utilisez des tableaux distincts pour différents modèles d'accès au lieu de tableaux larges à usage mixte.
• Évitez les index larges qui génèrent des conflits
• Concevez pour des charges de travail principalement axées sur l'ajout dans la mesure du possible - les insertions entraînent moins de conflits que les mises à jour

Expliquez le MVCC (contrôle de concurrence multiversion)

Le MVCC permet à plusieurs transactions d'accéder simultanément aux mêmes données sans les verrouiller, en conservant plusieurs versions de chaque ligne.

Lorsque vous démarrez une transaction, vous obtenez un instantané de la base de données à ce moment précis. D'autres transactions peuvent modifier les données, mais votre transaction ne voit que la version qui existait lorsque vous avez commencé.

-- Transaction A starts at time T1
BEGIN; -- Sees version 1 of all data

-- Transaction B modifies data at time T2  
UPDATE accounts SET balance = 1000 WHERE id = 1; -- Creates version 2

-- Transaction A still sees version 1
SELECT balance FROM accounts WHERE id = 1; -- Returns old value

COMMIT; -- Transaction A commits with its snapshot

Les avantages incluent le fait que les lecteurs ne bloquent pas les auteurs, que les auteurs ne bloquent pas les lecteurs et que les lectures sont cohérentes au sein des transactions.

Les inconvénients incluent la surcharge liée au stockage de plusieurs versions et les processus de nettoyage pour supprimer les anciennes versions.

Que sont les vues matérialisées et quand les utiliser ?

Les vues matérialisées stockent physiquement le résultat d'une requête sur le disque, contrairement aux vues classiques qui exécutent la requête à chaque fois.

Ils sont parfaits pour les agrégations coûteuses qui ne nécessitent pas de données en temps réel :

-- Create materialized view for monthly sales summary
CREATE MATERIALIZED VIEW monthly_sales AS
SELECT 
    DATE_TRUNC('month', order_date) as month,
    SUM(total_amount) as total_sales,
    COUNT(*) as order_count
FROM orders 
GROUP BY DATE_TRUNC('month', order_date);

-- Refresh when needed
REFRESH MATERIALIZED VIEW monthly_sales;

Ils sont particulièrement adaptés aux requêtes de tableau de bord, aux rapports et aux analyses complexes qui s'exécutent de manière répétée sur des données stables.

Les inconvénients incluent un espace de stockage supplémentaire, des frais de maintenance et une obsolescence des données entre les mises à jour. Ils fonctionnent mieux lorsque vous pouvez tolérer des données légèrement obsolètes pour améliorer les performances des requêtes.

Comment gérez-vous les très grands ensembles de données qui ne tiennent pas en mémoire ?

Concevez des opérations sur disque en comprenant comment votre base de données accède aux données stockées.

Utilisez le partitionnement pour vous assurer que les requêtes n'affectent que les segments de données pertinents :

-- Partition by date so queries can skip irrelevant partitions
CREATE TABLE sales_data (
    sale_date DATE,
    amount DECIMAL(10,2),
    customer_id INT
) PARTITION BY RANGE (sale_date);

Autres conseils pour gérer des ensembles de données plus volumineux que la mémoire disponible :

• Optimisez les index pour les analyses de plage plutôt que l'accès aléatoire
• Utilisez le stockage en colonnes pour les charges de travail analytiques dans lesquelles vous regroupez des colonnes spécifiques.
• Mettre en œuvre la mise en cache et la pagination des résultats de requêtes pour les requêtes destinées aux utilisateurs.
• Utilisez des réplicas en lecture pour répartir la charge des requêtes sur plusieurs machines.
• Envisager l'archivage des données - transférez les anciennes données vers un espace de stockage moins coûteux et ne conservez que les données récentes dans la base de données principale.

Expliquez la différence entre le verrouillage pessimiste et le verrouillage optimiste.

Le verrouillage pessimiste part du principe que des conflits vont se produire et verrouille immédiatement les ressources afin de les éviter, tandis que le verrouillage optimiste part du principe que les conflits sont rares et ne vérifie leur présence qu'au moment de valider les modifications.

-- Pessimistic: Lock the row immediately
BEGIN;
SELECT * FROM accounts WHERE id = 1 FOR UPDATE; -- Locks the row
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
COMMIT;

-- Optimistic: Check version before updating
SELECT id, balance, version FROM accounts WHERE id = 1;
-- Application logic happens here
UPDATE accounts 
SET balance = balance - 100, version = version + 1 
WHERE id = 1 AND version = 3; -- Fails if someone else updated it

• Le pessimisme fonctionne mieux dans les scénarios à forte contention où les conflits sont fréquents.
• Optimistic fonctionne mieux pour les charges de travail impliquant beaucoup de lectures, où les conflits sont rares.

Qu'est-ce que la dénormalisation d'une base de données et quand est-elle appropriée ?

La dénormalisation ajoute intentionnellement de la redondance aux tableaux normalisés afin d'améliorer les performances des requêtes.

Vous dupliquez les données entre les tableaux afin d'éviter des jointures coûteuses :

-- Normalized: Requires join for order details
SELECT o.id, c.name, c.email 
FROM orders o 
JOIN customers c ON o.customer_id = c.id;

-- Denormalized: Customer info stored in orders table
SELECT id, customer_name, customer_email 
FROM orders_denormalized;

Quand dénormaliser ?:

• La performance en lecture est plus importante que la performance en écriture.
• Vous disposez de modèles de requêtes prévisibles qui bénéficient de l'absence de jointures.
• Le stockage est plus économique que le temps de calcul.
• Vous pouvez gérer la complexité liée à la synchronisation des données dénormalisées.

Les risques incluent l'incohérence des données, l'augmentation des coûts de stockage et une logique de mise à jour plus complexe.

Comment concevez-vous la reprise après sinistre et la haute disponibilité ?

Commencez par concevoir votre infrastructure de manière redondante à tous les niveaux : serveurs de bases de données multiples, chemins réseau et centres de données.

Configurer la réplication avec basculement automatique :

• Primaire : Gère toutes les écritures
• Réplique 1 : Gère les requêtes lues dans la même région.
• Réplique 2 : Gère les requêtes lues dans une autre région.
• Réplique 3 : En attente pour la reprise après sinistre

Autres conseils :

• Effectuez des sauvegardes régulières avec une fonctionnalité de restauration à un moment précis
• Testez régulièrement les procédures de basculement - un plan de reprise après sinistre qui ne fonctionne pas en situation de stress est inefficace
• Utilisez des équilibreurs de charge pour rediriger le trafic vers des serveurs qui ne sont pas en panne.
• Surveillez tout : vous devez être informé des problèmes avant vos utilisateurs.
• Prévoyez différents scénarios de défaillance - panne d'un serveur unique, interruption de service du centre de données, catastrophes régionales et corruption des données

Veuillez expliquer le regroupement des connexions à la base de données et son importance.

Le regroupement de connexions conserve un cache des connexions à la base de données que les applications peuvent réutiliser au lieu de créer de nouvelles connexions pour chaque requête.

La création de connexions à des bases de données est coûteuse : elle implique des échanges réseau, une authentification et une allocation de ressources. Les pools de connexions éliminent cette surcharge.

Voici un exemple en Python :

# Without pooling: Creates new connection each time
def get_user(user_id):
    conn = create_connection()  # Expensive!
    result = conn.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", user_id)
    conn.close()
    return result

# With pooling: Reuses existing connections
pool = ConnectionPool(max_connections=20)
def get_user(user_id):
    conn = pool.get_connection()  # Fast!
    result = conn.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", user_id)
    pool.return_connection(conn)
    return result

Les avantages comprennent des temps de réponse plus rapides, une charge réduite sur la base de données, une utilisation contrôlée des ressources et une meilleure gestion des pics de trafic.

Il est recommandé de dimensionner le pool en fonction du nombre d'utilisateurs simultanés et de la capacité de la base de données. Un pool trop petit entraînera des délais d'attente, tandis qu'un pool trop grand entraînera un gasp

Questions relatives aux SGBD basés sur le comportement et les scénarios

Ces questions évaluent vos compétences en matière de résolution de problèmes et votre expérience de travail avec des clients et des équipes de données.

Les recruteurs utilisent des questions comportementales et des mises en situation pour évaluer votre capacité à relever des défis concrets liés aux bases de données. Ils souhaitent comprendre votre processus de réflexion, vos compétences en communication et votre capacité à collaborer avec des personnes non techniques lorsque des problèmes liés à la base de données surviennent.

Veuillez me décrire une situation où vous avez dû optimiser une requête lente. Quelle a été votre approche ?

Structurez votre réponse de manière à présenter clairement votre processus de résolution du problème.

Commencez par décrire le problème et son impact : « Le chargement de notre tableau de bord client prenait 45 secondes, car la requête principale effectuait une analyse complète d'un tableau contenant un million de lignes. Cela frustrait les utilisateurs et les incitait à quitter la page.

Veuillez décrire votre approche diagnostique : « J'ai analysé le plan d'exécution de la requête et j'ai constaté qu'il manquait un index sur les colonnes utilisées dans la clause WHERE. J'ai également remarqué que la clause ORDER BY n'était pas optimisée.

Veuillez expliquer votre solution et vos résultats : « J'ai créé un index composite couvrant à la fois les colonnes de filtrage et de tri. Après avoir effectué des tests dans notre environnement de préproduction, j'ai procédé au déploiement pendant les heures de faible trafic. Le temps de requête est passé de 45 secondes à moins de 2 secondes, ce qui a permis de résoudre le problème de performance du tableau de bord.

Dans votre réponse, mettez toujours l'accent sur les mesures, les tests et les résultats quantifiables.

Veuillez décrire une situation dans laquelle vous avez dû expliquer un concept complexe lié aux bases de données à une personne non spécialisée dans ce domaine.

Mettez l'accent sur la manière dont vous avez rendu les concepts techniques accessibles aux parties prenantes commerciales.

Veuillez choisir un exemple précis où vous avez réussi à combler un écart technique. Vous pourriez dire : « Notre équipe marketing était frustrée que le rapport de segmentation de la clientèle prenne 20 minutes à générer. Au lieu d'expliquer les jointures et les index de bases de données, j'ai utilisé une analogie simple.

Veuillez décrire votre approche en matière de communication : « Je leur ai demandé d'imaginer qu'ils recherchaient des clients ayant acheté à la fois le produit A et le produit B. Le système actuel revenait à parcourir manuellement chaque ticket de caisse dans un immense classeur. Une fois optimisé, cela reviendrait à organiser les dossiers par type de produit, ce qui accélérerait considérablement la recherche.

Démontrez l'impact commercial : « Je me suis concentré sur ce qui était important pour eux : le rapport serait généré en 2 minutes au lieu de 20, ce qui leur permettrait d'obtenir des informations plus rapidement et de réagir plus vite aux évolutions du marché. »

Démontrez que vous êtes capable de traduire un travail technique en valeur commerciale sans submerger les parties prenantes non techniques de détails techniques.

Comment réagiriez-vous si la base de données tombait en panne pendant les heures de pointe ?

Démontrez vos compétences en gestion de crise à travers une réponse structurée :

• Évaluation immédiate: « Tout d'abord, je détermine l'étendue du problème : s'agit-il d'une panne totale ou certains services fonctionnent-ils encore ? Je vérifie si nos réplicas en lecture sont toujours accessibles pour les opérations critiques en lecture seule.
• s de communication avec les parties prenantes: « J'informe immédiatement l'équipe chargée de la gestion des incidents et j'envoie une brève mise à jour aux services concernés, en indiquant le délai estimé pour les mises à jour, même si je n'ai pas encore de solution. »
• s relatives au processus de diagnostic: « Je vérifie les journaux système, l'espace disque, l'utilisation de la mémoire, la connectivité réseau et les journaux d'erreurs de la base de données afin d'identifier la cause profonde. En cas de défaillance matérielle, je lance le basculement vers notre serveur de secours.
• Mises à jour régulières: « J'envoie des mises à jour toutes les 15 à 30 minutes afin de tenir les parties prenantes informées, même en l'absence de progrès. » La communication est aussi importante que la résolution du problème.
• Examen post-incident: « Une fois le problème résolu, je documente ce qui s'est passé, pourquoi cela s'est produit et ce que nous ferons pour éviter que cela ne se reproduise à l'avenir. »

La clé est de montrer que vous pouvez rester calme sous pression tout en communiquant clairement.

Veuillez m'expliquer comment vous concevriez un schéma de base de données pour une nouvelle application de commerce électronique.

Veuillez suivre votre approche étape par étape :

• s relatives à la collecte des exigences: « Je commence par comprendre les besoins de l'entreprise : quels sont les produits vendus, comment les clients font-ils leurs achats, quel type de rapports est nécessaire et quel est le volume de trafic attendu ? »
• Identification de l'entité: « J'identifie les entités principales telles que les utilisateurs, les produits, les commandes, les articles commandés, les catégories et les paiements. Chaque entité représente un concept commercial clé qui doit être suivi.
• Conception des relations: « Je schématise les relations entre ces entités. Par exemple, les utilisateurs ont de nombreuses commandes, les commandes contiennent de nombreux produits via des éléments de commande, et les produits appartiennent à des catégories.
• s relatives à la planification des performances: « J'ajoute des index aux colonnes qui seront fréquemment interrogées, telles que l'adresse e-mail des utilisateurs pour la connexion, les références des produits pour les recherches et les dates de commande pour les rapports. » J'envisage également de partitionner les grands tableaux tels que « Commandes par date ».
• s pérennes: « Je conçois le schéma de manière à pouvoir intégrer facilement de nouvelles fonctionnalités telles que les avis sur les produits, les promotions et le suivi des stocks, sans avoir à procéder à une restructuration majeure. »

Démontrez que vous prenez en compte dès le départ les besoins immédiats et l'évolutivité à long terme.

Veuillez décrire une situation où vous avez dû migrer des données d'un système de base de données vers un autre. Quels défis avez-vous rencontrés ?

Concentrez-vous sur la planification, l'exécution et la résolution des problèmes.

Commencez par fournir le contexte : « Nous avons migré de MySQL vers PostgreSQL afin de bénéficier d'une meilleure prise en charge du format JSON et de fonctionnalités d'indexation avancées pour nos tâches d'analyse. »

Énumérez les problèmes et les défis : Le plus grand défi a été de gérer les différences entre les types de données : le comportement des horodatages MySQL différait de celui de PostgreSQL. Nous avions également des procédures stockées qui devaient être réécrites.

Veuillez discuter de votre solution : « J'ai élaboré un plan de migration détaillé avec des procédures de restauration. Nous avons procédé à la migration par étapes : tout d'abord, un sous-ensemble de tableaux, puis progressivement le reste, tout en conservant la cohérence des données.

Terminez par les résultats des tests et de la validation : « Nous avons utilisé les deux systèmes en parallèle pendant deux semaines, en comparant les résultats entre l'ancienne et la nouvelle base de données afin de garantir l'intégrité des données. Nous avons également testé la capacité du nouveau système avant de passer complètement à celui-ci.

Comment gérez-vous les désaccords avec les membres de votre équipe concernant les décisions relatives à la conception de la base de données ?

Démontrez vos aptitudes en matière de collaboration et de résolution de conflits :

• Écoutez et comprenez l': « Je commence toujours par comprendre leur point de vue. Les désaccords proviennent souvent de priorités différentes : certains privilégient la commodité pour les développeurs, tandis que je privilégie les performances.
• Présenter des arguments fondés sur des données: « J'étaye mes recommandations par des exemples concrets. Si je pense qu'un index est nécessaire, je présenterai les plans d'exécution des requêtes et les benchmarks de performances.
• Trouver un terrain d'entente: « En général, nous nous mettons d'accord sur l'objectif final : des applications rapides et fiables. Le désaccord porte uniquement sur la manière d'y parvenir.

Voici un exemple : Un développeur souhaitait utiliser une approche NoSQL pour les profils utilisateur, mais j'ai suggéré une conception relationnelle. Nous avons examiné les avantages et les inconvénients, testé des prototypes des deux approches et sélectionné la solution la mieux adaptée à nos exigences en matière de cohérence et à l'expertise de notre équipe.

Veuillez me décrire une situation où vous avez dû travailler avec un délai serré sur un projet de base de données.

Démontrez votre capacité à établir des priorités et à livrer des résultats sous pression.

Mettez-vous dans le contexte : « Nous devions préparer un rapport client critique pour une réunion du conseil d'administration dans trois jours, mais la requête prenait plus d'une heure à s'exécuter. »

Veuillez indiquer comment vous avez classé les tâches par ordre de priorité : « Je me suis d'abord concentré sur les gains de performance les plus importants. Au lieu d'optimiser l'ensemble, j'ai identifié les deux opérations les plus coûteuses dans le plan d'exécution de la requête.

Veuillez mentionner les résultats rapides : J'ai ajouté un index couvrant pour la requête principale et partitionné le plus grand tableau par date. Cela a permis de réduire le temps d'exécution de 60 minutes à 8 minutes.

Terminez par la communication et les résultats : « J'ai tenu le chef de produit informé toutes les quelques heures afin qu'il puisse gérer les attentes du conseil d'administration si nécessaire. Nous avons livré le rapport optimisé avec deux jours d'avance, et il est devenu un modèle pour des rapports similaires.

Comment procéderiez-vous pour résoudre un problème de performance de base de données qui ne se produit que de manière sporadique ?

Veuillez présenter votre approche systématique de débogage pour les problèmes intermittents :

• Mettre en place un système de surveillance: « J'ai mis en place une surveillance pour enregistrer les indicateurs de performance lorsque le problème se produit : temps d'exécution des requêtes, ressources système, connexions simultanées. »
• Collecte des données: Je recommanderais d'activer la journalisation des requêtes afin de voir ce qui est en cours d'exécution lorsque les performances diminuent. Je vérifierais également s'il existe des schémas récurrents : cela se produit-il à des moments précis, avec certains utilisateurs ou lors d'opérations particulières ?
• Formuler des hypothèses: « Sur la base des données, je formulerais des hypothèses. Il peut s'agir d'un travail par lots qui s'exécute toutes les heures ou d'un rapport particulier qui verrouille les tableaux.
• s relatives à l'isolement et aux tests: « Je vais tenter de reproduire le problème dans un environnement de test avec des volumes de données et des modèles de requêtes similaires. »

Voici un exemple : « Une fois, j'ai identifié un problème de performance qui ne se produisait que le mardi matin. Il s'est avéré qu'une tâche de synchronisation hebdomadaire des données s'exécutait en même temps que notre pic d'activité utilisateur, ce qui provoquait des conflits de verrouillage.

Veuillez décrire comment vous répondriez à une demande d'accès à la base de données émanant d'une personne qui ne travaille pas habituellement avec des bases de données.

Démontrez votre sens de la sécurité et vos compétences pédagogiques.

Évaluer les besoins : « Je chercherais d'abord à comprendre ce qu'ils essaient d'accomplir. Il existe souvent un moyen plus efficace d'obtenir les informations nécessaires sans accéder directement à la base de données. »

Proposer des alternatives pour mettre en avant les préoccupations en matière de sécurité : « Au lieu d'accéder à la base de données, je pourrais créer une vue en lecture seule, élaborer un tableau de bord ou exporter les données dont ils ont besoin dans un fichier CSV. »

Si l'accès est nécessaire, veuillez expliquer que la sécurité reste une priorité : Je créerais un compte en lecture seule avec un accès limité aux tableaux dont ils ont besoin. Je fournirais également une formation de base sur les meilleures pratiques SQL et sur les requêtes susceptibles d'avoir un impact sur les performances.

Définir les attentes : « J'expliquerais pourquoi il est important de ne pas exécuter de requêtes coûteuses pendant les heures de pointe et je leur demanderais de me consulter avant d'exécuter toute opération complexe. »

Veuillez m'expliquer comment vous procéderiez pour enquêter sur des rapports faisant état d'incohérences dans les données d'une base de données de production.

Démontrez votre approche systématique des questions liées à l'intégrité des données :

• s relatives à l'évaluation initiale: Tout d'abord, je rassemblerais des exemples précis de cette incohérence. Quelles sont les données erronées, quand ont-elles été découvertes et quelles devraient-elles être ?
• Reconstitution chronologique: « Je vérifierais les journaux de la base de données, les journaux de l'application et les déploiements récents afin de comprendre quand l'incohérence a pu apparaître. »
• Évaluation de la portée: « Je lancerais des requêtes pour déterminer l'ampleur du problème. Cela affecte-t-il tous les enregistrements ou seulement certains d'entre eux ? Existe-t-il des modèles basés sur le temps, les actions des utilisateurs ou les sources de données ?
• Analyse des causes profondes: « Je rechercherais les causes potentielles : bogues dans l'application, transactions échouées, problèmes d'importation des données ou problèmes d'accès simultané. »
• s de confinement immédiat: Si le problème persiste, je chercherai à identifier et à arrêter le processus qui en est la cause. Pour les données historiques, je déterminerais si une correction est possible et sûre.

Voici un exemple : « J'ai déjà trouvé des commandes client avec des quantités négatives. En examinant les journaux d'application, j'ai identifié une condition de concurrence dans le processus de mise à jour de l'inventaire. Nous avons corrigé le bug de l'application et rectifié les commandes concernées à l'aide des journaux de transactions.

Conseils pour préparer un entretien sur les SGBD

La meilleure façon de réussir un entretien sur les SGBD est de s'entraîner avec de véritables bases de données, et non de se contenter de mémoriser la théorie. Les recruteurs souhaitent démontrer que vous êtes capable de résoudre des problèmes concrets, et non pas simplement réciter des définitions.

Exercez-vous à utiliser SQL sur des ensembles de données réels.

Ne vous contentez pas de vous exercer sur des instructions d'SELECT de base, travaillez avec des données réelles et complexes.

Téléchargez des ensembles de données depuis Kaggle ou utilisez des bases de données publiques telles que la base de données d'échantillons Sakila pour MySQL. Exercez-vous à effectuer des requêtes complexes impliquant plusieurs jointures, sous-requêtes et agrégations. L'objectif est de vous familiariser avec les situations que vous rencontrerez réellement au travail.

Les requêtes de ce type devraient vous sembler simples, et vous ne devriez rencontrer aucune difficulté à en expliquer les différentes parties :

SELECT 
    c.customer_id,
    c.first_name,
    c.last_name,
    COUNT(r.rental_id) as total_rentals,
    SUM(p.amount) as total_spent
FROM customer c
LEFT JOIN rental r ON c.customer_id = r.customer_id
LEFT JOIN payment p ON r.rental_id = p.rental_id
WHERE r.rental_date >= '2025-07-01'
GROUP BY c.customer_id, c.first_name, c.last_name
HAVING COUNT(r.rental_id) > 10
ORDER BY total_spent DESC;

Configurez votre propre environnement de base de données.

Installez un système de base de données localement et découvrez son fonctionnement.

Veuillez sélectionner l'un des principaux systèmes (PostgreSQL, MySQL ou SQL Server) et configurer une instance locale. Créez des tableaux, insérez des données et testez différentes configurations. Découvrez comment lire les plans d'exécution, créer des index et surveiller les performances.

Cette expérience pratique vous aidera à répondre à des questions sur l'administration des bases de données, et pas seulement sur la syntaxe SQL.

Si vous passez un entretien pour un poste d'administrateur de base de données, vous devez connaître la réponse à ces 30 questions les plus fréquemment posées lors d'entretiens pour ce type de poste.

Étudiez les problèmes de performances réels

Apprenez à identifier et à résoudre les problèmes courants liés aux performances.

Veuillez utiliser des outils tels que EXPLAIN ou EXPLAIN ANALYZE pour comprendre comment vos requêtes s'exécutent :

EXPLAIN ANALYZE 
SELECT * FROM orders 
WHERE customer_id = 12345 
AND order_date > '2023-01-01';

Entraînez-vous à identifier les analyses de tableaux, les index manquants et les jointures inefficaces. Créez de grands ensembles de données et observez comment différentes stratégies affectent les performances des requêtes.

La compréhension des plans d'exécution est ce qui distingue les développeurs débutants des développeurs expérimentés lors des entretiens.

Exercices de conception de bases de données

Réalisez des exercices complets de conception de schémas, et non pas seulement des tableaux individuels.

Choisissez des scénarios concrets, tels qu'un site de commerce électronique, une plateforme de réseaux sociaux ou un système d'inventaire. Concevez l'ensemble du schéma de la base de données, y compris les relations, les contraintes et les index. Réfléchissez à la manière dont la conception pourrait s'adapter à la croissance et à l'évolution des besoins.

Dessinez des diagrammes entité-relation et soyez prêt à expliquer vos choix de conception. Les intervieweurs demandent souvent « Pourquoi avez-vous choisi cette approche plutôt qu'une autre ? ». Assurez-vous d'avoir une réponse prête.

Je vous recommande de suivre le cours sur la conception de bases de données afin d'approfondir vos connaissances. 

Veuillez revoir les concepts SQL et NoSQL.

Même si le rôle se concentre sur les bases de données relationnelles, il est important de comprendre quand NoSQL est pertinent.

Maîtrisez les bases des magasins de documents tels que MongoDB, des magasins clé-valeur tels que Redis et des bases de données en colonnes telles que Cassandra. Comprendre les compromis entre cohérence et disponibilité dans les systèmes distribués.

Cela démontre que vous êtes capable de voir au-delà d'une seule technologie et de choisir l'outil le mieux adapté au problème.

Le cours « Concepts NOSQL » constitue un excellent point de départ.

Préparez des récits sur des problèmes réels liés aux bases de données.

Veuillez citer des exemples précis où vous avez résolu des problèmes liés aux bases de données.

Préparez 3 à 4 anecdotes illustrant des situations où vous avez optimisé des requêtes lentes, conçu des schémas, migré des données ou géré des pannes de base de données. Utilisez la méthode STAR (Situation, Tâche, Action, Résultat) pour structurer vos réponses.

Entraînez-vous à expliquer des concepts techniques à un public non initié. Les recruteurs demandent souvent comment vous communiqueriez les problèmes liés aux bases de données aux parties prenantes de l'entreprise.

Restez informé des dernières tendances en matière de bases de données.

Découvrez les technologies et les pratiques modernes en matière de bases de données.

Suivez les blogs consacrés aux bases de données, participez à des webinaires ou rejoignez des communautés spécialisées dans ce domaine. Acquérez des connaissances sur des sujets tels que le partitionnement de bases de données, le MVCC, les bases de données distribuées et les services de bases de données cloud.

Il n'est pas nécessaire d'être un expert en tout, mais le fait de montrer que vous êtes au courant des dernières tendances démontre que vous vous intéressez à votre domaine.

Résumé des questions d'entretien sur les SGBD

Les entretiens relatifs aux SGBD évaluent tous les aspects, de la syntaxe SQL de base aux décisions complexes en matière de conception de systèmes.

Pour les maîtriser, familiarisez-vous avec les concepts fondamentaux tels que la normalisation, l'indexation et les transactions. Ensuite, abordez des sujets plus avancés tels que le partitionnement et la conception haute disponibilité. La théorie seule ne suffit pas : vous devez associer vos connaissances en matière de bases de données à des problèmes commerciaux concrets.

Les meilleurs candidats établissent un lien entre les concepts techniques et les résultats pratiques. Lorsque vous expliquez les index, mentionnez qu'ils permettent de réduire le temps de requête de plusieurs minutes à quelques secondes. Lorsque vous abordez le sujet de la réplication, expliquez comment elle permet d'éviter les temps d'arrêt coûteux.

Entraînez-vous à expliquer clairement des concepts complexes liés aux bases de données à des parties prenantes non spécialisées. Préparez des récits spécifiques sur l'optimisation des performances, la gestion des pannes ou la conception de schémas avec des résultats mesurables : « réduction de 90 % du temps de requête » est plus convaincant que « requêtes plus rapides ».

Outre le langage SQL et les SGBD, il est recommandé de se préparer aux questions d'entretien relatives aux entrepôts de données.

Maîtrisez les bases, entraînez-vous avec des données réelles et reliez toujours vos connaissances techniques à la valeur commerciale : c'est ainsi que vous réussirez vos entretiens sur les SGBD. La pratique rend parfait.

Pour acquérir les compétences fondamentales en matière de bases de données et de conception de bases de données, je recommande les cours et les supports suivants de DataCamp :

• Introduction aux bases de données relationnelles en SQL
• Introduction à Oracle SQL
• SQL Server pour les administrateurs de bases de données
• Introduction à dbt