Pertanyaan Wawancara Pengembang Basis Data: Wawancara Simulasi

Maju Melalui Jenjang Data

Karier sebagai Pengembang Basis Data sering kali dimulai dengan peran junior, berfokus pada penulisan kueri dasar dan membantu pengembang senior. Seiring bertambahnya pengalaman, Anda akan maju ke pengembang tingkat menengah atau senior, di mana Anda akan merancang sistem basis data yang kompleks, mengoptimalkan kinerja, dan membimbing orang lain. Jalur ini kemudian dapat bercabang ke peran khusus seperti Arsitek Basis Data, memimpin desain tingkat tinggi infrastruktur data, atau beralih ke manajemen sebagai Manajer Gudang Data atau bahkan Direktur Teknologi. Tantangan signifikan di sepanjang jalur ini adalah mengikuti evolusi pesat teknologi basis data, termasuk munculnya platform cloud dan sistem NoSQL. Mengatasi hal ini membutuhkan komitmen untuk pembelajaran berkelanjutan dan memperoleh sertifikasi dalam teknologi yang relevan seperti Oracle, Microsoft SQL Server, atau platform cloud.

Interpretasi Keterampilan Pekerjaan Pengembang Basis Data

Interpretasi Tanggung Jawab Utama

Pengembang Basis Data adalah arsitek dan insinyur di balik infrastruktur data suatu organisasi, bertanggung jawab untuk membuat, mengoptimalkan, dan memelihara sistem yang menyimpan dan mengambil informasi penting. Peran mereka sangat penting, memastikan bahwa aplikasi dapat mengakses data secara efisien, andal, dan aman. Tanggung jawab inti meliputi merancang dan mengimplementasikan struktur basis data, menulis dan menguji kode, serta berkolaborasi dengan pengembang perangkat lunak untuk mengintegrasikan basis data dengan mulus. Mereka juga memainkan peran krusial dalam memecahkan masalah kinerja dan memastikan integritas data. Pada akhirnya, pekerjaan mereka memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data di seluruh bisnis. Tanggung jawab paling krusial adalah merancang skema basis data yang efisien dan skalabel serta menulis dan mengoptimalkan kueri SQL kompleks dan prosedur tersimpan untuk memastikan kinerja tinggi.

Keterampilan Wajib

Kecakapan SQL: Penguasaan Structured Query Language mutlak diperlukan untuk mengkueri, memanipulasi, dan mendefinisikan data dalam basis data relasional.
Desain Basis Data dan Pemodelan Data: Anda harus dapat merancang dan mengimplementasikan model data yang efisien, skalabel, dan logis, memahami konsep seperti normalisasi untuk mengurangi redundansi.
Penyetelan Kinerja: Memiliki keterampilan yang kuat dalam mengoptimalkan kinerja basis data melalui penulisan kueri yang efisien, pengindeksan, dan menganalisis rencana eksekusi.
Prosedur dan Fungsi Tersimpan: Kemampuan untuk menulis dan memelihara logika prosedural kompleks (seperti T-SQL atau PL/SQL) yang dieksekusi di server basis data untuk kinerja dan keamanan yang lebih baik.
Pengetahuan RDBMS: Anda harus memiliki pengalaman langsung dengan sistem manajemen basis data relasional utama seperti Microsoft SQL Server, Oracle, MySQL, atau PostgreSQL.
Pengembangan ETL: Memahami dan mampu membangun proses Extract, Transform, Load (ETL) untuk memigrasikan dan mengintegrasikan data antar sistem yang berbeda.
Strategi Pengindeksan: Pemahaman mendalam tentang cara membuat dan memelihara berbagai jenis indeks untuk mempercepat pengambilan data tanpa menghambat operasi modifikasi data.
Konsep Pencadangan dan Pemulihan: Meskipun seringkali merupakan tugas DBA, pengembang perlu memahami prinsip-prinsip pencadangan basis data dan strategi pemulihan untuk memastikan daya tahan data.
Keterampilan Pemecahan Masalah: Anda harus memiliki kemampuan analitis yang kuat untuk memecahkan dan menyelesaikan masalah basis data yang kompleks, mulai dari kemacetan kinerja hingga korupsi data.
Kesadaran Keamanan Data: Pengetahuan tentang prinsip-prinsip keamanan fundamental, termasuk kontrol akses, izin, dan pencegahan kerentanan umum seperti injeksi SQL.

Kualifikasi yang Disukai

Pengalaman Basis Data Cloud: Pengalaman dengan platform cloud seperti AWS (RDS, Aurora), Azure SQL, atau Google Cloud Spanner adalah keuntungan besar karena perusahaan semakin memindahkan infrastruktur data mereka ke cloud.
Pengetahuan Basis Data NoSQL: Keakraban dengan basis data NoSQL seperti MongoDB, Cassandra, atau Redis menunjukkan keserbagunaan dan pemahaman kapan harus menggunakan basis data non-relasional untuk data tidak terstruktur dan skalabilitas.
Kecakapan Bahasa Scripting: Keterampilan dalam bahasa seperti Python atau PowerShell sangat berharga untuk mengotomatiskan tugas basis data, manipulasi data, dan membangun pipeline data yang lebih kompleks.

Munculnya Basis Data Cloud-Native

Pergeseran dari server lokal ke basis data cloud-native adalah salah satu tren paling signifikan dalam manajemen data. Platform seperti Amazon Aurora, Google Cloud Spanner, dan Azure Cosmos DB menawarkan skalabilitas, pemeliharaan terkelola, dan kemampuan distribusi global yang tak tertandingi yang sulit dicapai dengan infrastruktur tradisional. Bagi seorang Pengembang Basis Data, ini berarti perubahan mendasar dalam fokus dari penyediaan perangkat keras dan konfigurasi manual menjadi pemanfaatan layanan terkelola dan perancangan untuk sistem terdistribusi. Tantangannya sekarang melibatkan pemahaman optimasi biaya dalam model bayar sesuai penggunaan, perancangan untuk konsistensi eventual jika berlaku, dan mengintegrasikan fitur keamanan spesifik cloud. Menguasai platform cloud ini bukan lagi hanya "sekadar bagus untuk dimiliki" tetapi merupakan kompetensi inti bagi pengembang yang ingin membangun aplikasi modern, tangguh, dan skalabel. Pertumbuhan Database-as-a-Service (DBaaS) semakin menyederhanakan manajemen, memungkinkan pengembang untuk lebih berkonsentrasi pada pemodelan data dan logika aplikasi daripada tugas-tugas administratif.

Ketekunan Poliglot dalam Aplikasi Modern

Era basis data satu ukuran untuk semua sudah berakhir. Aplikasi modern sering menggunakan strategi yang dikenal sebagai ketekunan poliglot (polyglot persistence), di mana beberapa teknologi basis data digunakan dalam sistem yang sama untuk menangani berbagai jenis data dan beban kerja. Misalnya, satu aplikasi e-commerce mungkin menggunakan basis data relasional (seperti PostgreSQL) untuk transaksi inti, basis data dokumen (seperti MongoDB) untuk katalog produk, penyimpanan kunci-nilai (seperti Redis) untuk caching sesi, dan basis data grafik untuk deteksi penipuan. Pendekatan ini memungkinkan pengembang untuk memilih alat terbaik untuk setiap pekerjaan spesifik, mengoptimalkan kinerja, skalabilitas, dan fleksibilitas. Bagi seorang Pengembang Basis Data, ini membutuhkan seperangkat keterampilan yang lebih luas di luar satu RDBMS. Ini menuntut pemahaman tentang perbedaan mendasar antara basis data SQL dan NoSQL, kekuatan dan kelemahan masing-masing, serta cara mengintegrasikannya secara efektif. Tren ini menyoroti pentingnya menjadi mudah beradaptasi dan terus belajar tentang ekosistem teknologi penyimpanan data yang terus berkembang.

Imperatif Keamanan dan Kepatuhan Data

Di era peningkatan pelanggaran data dan peraturan ketat seperti GDPR dan CCPA, peran pengembang kini secara intrinsik mencakup menjadi penjaga keamanan data. Tidak lagi cukup hanya membangun basis data fungsional; basis data harus aman sejak dirancang. Pengembang Basis Data kini diharapkan untuk mengimplementasikan langkah-langkah keamanan yang kuat di setiap tingkat siklus hidup data. Ini termasuk menegakkan prinsip hak istimewa terkecil (least privilege) untuk akses pengguna, mengenkripsi data sensitif baik saat istirahat (at rest) maupun saat transit (in transit), dan waspada terhadap kerentanan injeksi SQL. Selanjutnya, pengembang harus memahami dan mengimplementasikan fitur-fitur yang mendukung kepatuhan, seperti penyamaran data untuk lingkungan non-produksi dan pemeliharaan jejak audit akses data. Fokus pada keamanan ini adalah aspek kritis dari tanggung jawab pengembang modern, karena satu kerentanan dapat menyebabkan kerugian finansial dan reputasi yang menghancurkan bagi sebuah perusahaan.

10 Pertanyaan Wawancara Pengembang Basis Data yang Umum

Pertanyaan 1: Bisakah Anda menjelaskan perbedaan antara kunci primer, kunci unik, dan kunci asing?

Poin Penilaian: Pertanyaan ini menguji pengetahuan fundamental tentang desain basis data relasional dan batasan integritas data. Pewawancara ingin melihat apakah Anda memahami bagaimana hubungan antar tabel ditegakkan dan bagaimana keunikan dijamin.
Jawaban Standar: Kunci Primer adalah batasan yang secara unik mengidentifikasi setiap catatan dalam sebuah tabel. Itu tidak boleh berisi nilai NULL, dan sebuah tabel hanya dapat memiliki satu kunci primer. Kunci Unik juga merupakan batasan yang memastikan semua nilai dalam kolom unik, tetapi dapat menerima satu nilai NULL. Sebuah tabel dapat memiliki beberapa kunci unik. Kunci Asing adalah kunci yang digunakan untuk menghubungkan dua tabel. Ini adalah bidang (atau kumpulan bidang) di satu tabel yang merujuk ke Kunci Primer di tabel lain, menegakkan integritas referensial di antara keduanya.
Kesalahan Umum: Mencampuradukkan properti kunci primer dan kunci unik, terutama mengenai nilai NULL. Lupa menyebutkan bahwa kunci asing adalah mekanisme untuk menegakkan integritas referensial.
Pertanyaan Lanjutan Potensial:
- Bisakah kunci asing merujuk ke kunci unik alih-alih kunci primer?
- Kapan Anda mungkin memilih untuk menggunakan kunci unik daripada menjadikan kolom tersebut sebagai kunci primer?
- Apa itu kunci komposit?

Pertanyaan 2: Bagaimana Anda akan mengidentifikasi dan mengoptimalkan kueri SQL yang berjalan lambat?

Poin Penilaian: Menilai keterampilan pemecahan masalah praktis terkait penyetelan kinerja. Pewawancara mencari pendekatan sistematis, pengetahuan alat basis data, dan pemahaman teknik optimasi.
Jawaban Standar: Pendekatan saya adalah pertama-tama menganalisis rencana eksekusi kueri menggunakan alat seperti EXPLAIN di PostgreSQL/MySQL atau "Display Estimated Execution Plan" di SQL Server. Ini membantu mengidentifikasi kemacetan seperti pemindaian tabel penuh atau operasi join yang tidak efisien. Berdasarkan rencana tersebut, saya akan memeriksa apakah indeks yang sesuai ada untuk kolom dalam klausa WHERE dan kondisi JOIN. Jika tidak, saya akan membuatnya. Saya juga akan meninjau logika kueri untuk melihat apakah itu dapat ditulis ulang lebih efisien, mungkin dengan memecahnya menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, menggunakan common table expressions (CTE), atau memastikan logika join sudah tepat. Terakhir, saya akan memastikan statistik basis data terkini sehingga pengoptimal kueri dapat membuat keputusan terbaik.
Kesalahan Umum: Langsung melompat ke "menambahkan lebih banyak indeks" tanpa menyebutkan analisis terlebih dahulu. Lupa menyebutkan pentingnya rencana eksekusi.
Pertanyaan Lanjutan Potensial:
- Apa perbedaan antara indeks kluster dan non-kluster?
- Apa itu petunjuk kueri dan kapan Anda mungkin menggunakannya?
- Bisakah penambahan indeks justru memperburuk kinerja?

Pertanyaan 3: Jelaskan konsep normalisasi basis data dan uraikan tiga bentuk normal pertama (1NF, 2NF, 3NF).

Poin Penilaian: Pertanyaan ini mengevaluasi fondasi teoretis Anda dalam desain basis data. Pewawancara ingin memastikan Anda memahami prinsip-prinsip pengurangan redundansi data dan peningkatan integritas data.
Jawaban Standar: Normalisasi adalah proses pengorganisasian kolom dan tabel dalam basis data relasional untuk meminimalkan redundansi data dan mencegah anomali data (seperti anomali penyisipan, pembaruan, dan penghapusan).
- Bentuk Normal Pertama (1NF) mensyaratkan bahwa tabel memiliki kunci primer dan bahwa setiap kolom berisi nilai atomik, tidak dapat dibagi, tanpa grup yang berulang.
- Bentuk Normal Kedua (2NF) mensyaratkan tabel berada dalam 1NF dan bahwa semua atribut non-kunci sepenuhnya secara fungsional bergantung pada seluruh kunci primer. Ini terutama relevan untuk tabel dengan kunci primer komposit.
- Bentuk Normal Ketiga (3NF) mensyaratkan tabel berada dalam 2NF dan bahwa semua atribut bergantung hanya pada kunci primer, bukan pada atribut non-kunci lainnya (yaitu, tidak ada ketergantungan transitif).
Kesalahan Umum: Mencampuradukkan definisi 2NF dan 3NF. Tidak dapat memberikan contoh sederhana untuk setiap bentuk normal.
Pertanyaan Lanjutan Potensial:
- Apa itu denormalisasi, dan kapan Anda secara sengaja akan mendenormalisasi basis data?
- Bisakah Anda menjelaskan apa itu BCNF (Boyce-Codd Normal Form)?
- Apa itu ketergantungan fungsional?

Pertanyaan 4: Apa perbedaan antara `DELETE`, `TRUNCATE`, dan `DROP`?

Poin Penilaian: Menguji pengetahuan Anda tentang perintah Data Manipulation Language (DML) dan Data Definition Language (DDL) serta implikasinya pada data, pencatatan, dan objek basis data.
Jawaban Standar: DELETE adalah perintah DML yang menghapus baris dari tabel satu per satu berdasarkan klausa WHERE. Karena mencatat setiap penghapusan baris, ini bisa lambat dan dapat dibatalkan. TRUNCATE adalah perintah DDL yang dengan cepat menghapus semua baris dari tabel dengan mendealokasikan halaman data. Ini jauh lebih cepat daripada DELETE untuk tabel besar, tidak dapat dengan mudah dibatalkan di sebagian besar sistem, dan tidak memicu trigger DELETE. DROP juga merupakan perintah DDL yang sepenuhnya menghapus seluruh tabel, termasuk strukturnya, data, indeks, dan batasannya.
Kesalahan Umum: Salah mengklasifikasikan perintah (misalnya, menyebut TRUNCATE sebagai perintah DML). Menyatakan bahwa TRUNCATE dapat dibatalkan tanpa menentukan konteks sistem basis data.
Pertanyaan Lanjutan Potensial:
- Manakah dari operasi ini yang akan mengatur ulang kolom identitas?
- Bisakah Anda menggunakan klausa WHERE dengan TRUNCATE?
- Mengapa DELETE biasanya lebih lambat daripada TRUNCATE?

Pertanyaan 5: Kapan Anda akan memilih untuk menggunakan basis data NoSQL daripada basis data relasional tradisional (SQL)?

Poin Penilaian: Pertanyaan ini menilai pemahaman Anda tentang arsitektur basis data modern dan kemampuan Anda untuk memilih teknologi yang tepat untuk masalah tertentu. Ini menunjukkan bahwa Anda menyadari lanskap data yang lebih luas.
Jawaban Standar: Saya akan memilih basis data NoSQL ketika aplikasi membutuhkan skalabilitas tinggi dan fleksibilitas dengan model datanya. Basis data NoSQL unggul dengan data tidak terstruktur atau semi-terstruktur, seperti dokumen JSON, yang tidak cocok dengan skema yang kaku dan sudah ditentukan. Mereka juga biasanya dirancang untuk skala horizontal dengan menambahkan lebih banyak server, menjadikannya ideal untuk aplikasi big data atau sistem dengan throughput penulisan yang sangat tinggi. Misalnya, untuk umpan media sosial, sistem manajemen konten, atau analitik real-time, basis data NoSQL seperti MongoDB atau Cassandra akan menjadi pilihan yang kuat. Sebaliknya, untuk aplikasi yang membutuhkan kueri kompleks, transaksi multi-baris, dan konsistensi yang kuat, seperti sistem keuangan atau e-commerce, basis data SQL relasional biasanya lebih baik.
Kesalahan Umum: Menggambarkan NoSQL hanya sebagai "tanpa skema" tanpa menjelaskan manfaatnya. Tidak dapat memberikan kasus penggunaan konkret untuk setiap jenis basis data.
Pertanyaan Lanjutan Potensial:
- Apa itu teorema CAP dan bagaimana kaitannya dengan basis data NoSQL?
- Bisakah Anda menyebutkan beberapa jenis basis data NoSQL yang berbeda (misalnya, dokumen, kunci-nilai, grafik)?
- Bisakah Anda menggunakan SQL dan NoSQL dalam aplikasi yang sama? Bagaimana?

Pertanyaan 6: Apa itu transaksi basis data dan apa yang dilambangkan oleh properti ACID?

Poin Penilaian: Mengevaluasi pengetahuan tentang konsep inti basis data yang menjamin keandalan dan integritas data. Ini fundamental untuk setiap aplikasi yang melibatkan operasi data finansial atau krusial.
Jawaban Standar: Transaksi basis data adalah unit kerja logis tunggal yang terdiri dari satu atau lebih operasi. Properti ACID adalah seperangkat jaminan yang memastikan transaksi diproses secara andal. Atomicity berarti transaksi bersifat semua-atau-tidak sama sekali; baik semua operasi berhasil diselesaikan, atau tidak ada sama sekali. Consistency memastikan bahwa transaksi membawa basis data dari satu keadaan valid ke keadaan valid lainnya. Isolation menjamin bahwa transaksi yang dieksekusi secara bersamaan tidak saling mengganggu. Durability memastikan bahwa setelah transaksi dilakukan (committed), ia akan tetap demikian, bahkan jika terjadi pemadaman listrik atau kegagalan sistem.
Kesalahan Umum: Tidak dapat mendefinisikan dengan jelas masing-masing dari empat properti. Mencampuradukkan Isolation dengan Consistency.
Pertanyaan Lanjutan Potensial:
- Bisakah Anda menjelaskan berbagai tingkat isolasi transaksi?
- Apa itu deadlock dan bagaimana Anda menanganinya?
- Bagaimana basis data memastikan Durability?

Pertanyaan 7: Jelaskan perbedaan antara View dan Materialized View.

Poin Penilaian: Pertanyaan ini menguji pengetahuan lebih lanjut tentang objek basis data dan strategi optimasi kinerja. Ini menunjukkan apakah Anda dapat berpikir melampaui tabel dasar dan kueri.
Jawaban Standar: View adalah tabel virtual berdasarkan hasil-set dari pernyataan SQL. Ini pada dasarnya adalah kueri tersimpan yang dapat dirujuk seperti tabel. Data tidak disimpan secara fisik; setiap kali Anda mengkueri view, kueri yang mendasarinya dieksekusi. Materialized View, di sisi lain, adalah salinan fisik dari data. Hasil kueri disimpan di disk, dan data secara berkala disegarkan dari tabel dasar. Anda akan menggunakan materialized view untuk kueri kompleks dan mahal yang sering diakses, karena membaca dari tabel fisik jauh lebih cepat daripada mengeksekusi ulang kueri setiap saat.
Kesalahan Umum: Tidak tahu apa itu materialized view. Gagal menjelaskan trade-off utama: materialized view menawarkan pembacaan yang lebih cepat dengan biaya data yang kedaluwarsa dan ruang penyimpanan.
Pertanyaan Lanjutan Potensial:
- Apa kerugian menggunakan materialized view?
- Bagaimana Anda menjaga data dalam materialized view tetap terbaru?
- Kapan Anda akan menggunakan view standar untuk menyederhanakan keamanan?

Pertanyaan 8: Jelaskan masalah basis data yang menantang yang pernah Anda hadapi dan bagaimana Anda menyelesaikannya.

Poin Penilaian: Ini adalah pertanyaan perilaku yang dirancang untuk mengevaluasi pengalaman dunia nyata Anda, keterampilan pemecahan masalah, dan kedalaman teknis. Pewawancara ingin mendengar cerita spesifik, bukan jawaban generik.
Jawaban Standar: Dalam proyek sebelumnya, kami memiliki dasbor aplikasi yang mengalami timeout karena kueri laporan yang membutuhkan waktu lebih dari satu menit untuk berjalan. Langkah pertama saya adalah menangkap kueri dan menganalisis rencana eksekusinya. Saya menemukan bahwa itu melakukan beberapa loop bersarang dan pemindaian penuh pada tabel transaksi multi-juta baris. Tabel tersebut kehilangan indeks penting pada kolom tanggal yang digunakan untuk pemfilteran. Setelah menambahkan indeks yang sesuai, waktu kueri turun menjadi 15 detik, tetapi itu masih terlalu lambat. Saya kemudian merefaktorisasi kueri untuk menggunakan Common Table Expression (CTE) untuk mengagregasi sebagian data sebelumnya, yang memungkinkan join yang lebih efisien. Akhirnya, untuk bagian historis data, kami membuat tabel ringkasan agregat yang diperbarui setiap malam. Kombinasi pengindeksan, refactoring kueri, dan pembuatan tabel ringkasan ini menurunkan waktu eksekusi kueri menjadi di bawah dua detik.
Kesalahan Umum: Memberikan masalah yang samar atau terlalu sederhana. Mengambil kredit untuk pekerjaan yang tidak Anda lakukan. Gagal menjelaskan proses pemikiran Anda dengan jelas.
Pertanyaan Lanjutan Potensial:
- Solusi lain apa yang Anda pertimbangkan?
- Bagaimana Anda menguji perubahan Anda untuk memastikan tidak ada dampak negatif pada bagian lain dari sistem?
- Apa yang Anda pelajari dari pengalaman ini?

Pertanyaan 9: Apa itu SQL Injection dan bagaimana Anda bisa mencegahnya?

Poin Penilaian: Menguji kesadaran Anda akan kerentanan keamanan basis data yang kritis. Ini adalah topik krusial, dan kurangnya pengetahuan di sini adalah tanda bahaya utama.
Jawaban Standar: SQL Injection adalah teknik injeksi kode di mana pengguna berbahaya dapat mengeksekusi kode SQL arbitrer pada server basis data. Ini biasanya terjadi ketika aplikasi secara tidak aman menggabungkan input pengguna ke dalam pernyataan SQL dinamis. Cara paling efektif untuk mencegahnya adalah dengan menggunakan Prepared Statements (juga dikenal sebagai kueri berparameter). Dengan prepared statements, template kueri SQL dikirim ke server basis data terlebih dahulu, dan parameter yang disediakan pengguna dikirim secara terpisah. Basis data kemudian memperlakukan data parameter sebagai nilai literal, bukan sebagai kode yang dapat dieksekusi, sehingga mustahil bagi penyerang untuk mengubah logika kueri. Tindakan pencegahan lain termasuk menggunakan prosedur tersimpan dan memvalidasi serta membersihkan semua input pengguna, tetapi prepared statements adalah pertahanan utama.
Kesalahan Umum: Hanya menyebutkan sanitasi input tanpa menyoroti kueri berparameter sebagai solusi utama. Tidak dapat menjelaskan mengapa prepared statements berfungsi.
Pertanyaan Lanjutan Potensial:
- Bisakah Anda memberikan contoh serangan injeksi SQL sederhana?
- Apakah prosedur tersimpan secara inheren aman dari injeksi SQL?
- Apa itu injeksi SQL urutan kedua?

Pertanyaan 10: Bagaimana Anda menangani kontrol versi untuk skema basis data?

Poin Penilaian: Pertanyaan ini menilai pengetahuan Anda tentang DevOps dan praktik terbaik manajemen siklus hidup basis data. Ini menunjukkan apakah Anda dapat bekerja secara efektif dalam tim pengembangan kolaboratif yang modern.
Jawaban Standar: Penanganan kontrol versi basis data sangat penting untuk menjaga konsistensi di seluruh lingkungan yang berbeda (pengembangan, staging, produksi). Praktik terbaik adalah menggunakan pendekatan berbasis migrasi dengan alat khusus seperti Flyway atau Liquibase. Dengan metode ini, setiap perubahan pada skema basis data (seperti membuat tabel atau menambahkan kolom) ditulis sebagai skrip SQL versi. Skrip-skrip ini disimpan dalam repositori kontrol sumber proyek (misalnya, Git) bersama dengan kode aplikasi. Ketika aplikasi diterapkan, alat migrasi memeriksa skrip mana yang telah diterapkan ke basis data target dan hanya mengeksekusi yang baru secara berurutan. Ini memastikan skema basis data selalu dalam keadaan yang benar dan dapat diulang serta membuat rollback lebih mudah dikelola.
Kesalahan Umum: Menyarankan pembaruan skema manual atau hanya menyimpan satu file schema.sql. Tidak familiar dengan alat migrasi basis data umum.
Pertanyaan Lanjutan Potensial:
- Bagaimana Anda akan menangani situasi di mana migrasi perlu di-rollback?
- Apa tantangan dalam mengelola perubahan basis data dalam alur kerja percabangan (misalnya, Gitflow)?
- Bagaimana Anda mengelola perubahan pada data referensi atau seed dalam sistem ini?

Wawancara Simulasi AI

Disarankan untuk menggunakan alat AI untuk wawancara simulasi, karena dapat membantu Anda beradaptasi dengan lingkungan bertekanan tinggi sebelumnya dan memberikan umpan balik langsung pada respons Anda. Jika saya seorang pewawancara AI yang dirancang untuk posisi ini, saya akan menilai Anda dengan cara berikut:

Penilaian Satu: Kecakapan SQL dan Optimasi Kueri

Sebagai pewawancara AI, saya akan menilai pemahaman mendalam Anda tentang SQL dan kemampuan Anda untuk mengoptimalkan kueri. Misalnya, saya mungkin bertanya kepada Anda "Diberikan skema dengan tiga tabel—Pengguna, Pesanan, dan Produk—tulis kueri untuk menemukan 5 pengguna teratas yang paling banyak berbelanja dalam sebulan terakhir, lalu jelaskan bagaimana Anda akan memastikan kueri ini tetap berkinerja saat tabel tumbuh hingga jutaan catatan" untuk mengevaluasi kesesuaian Anda untuk peran tersebut. Proses ini biasanya mencakup 3 hingga 5 pertanyaan yang ditargetkan.

Penilaian Dua: Kecakapan Desain dan Pemodelan Basis Data

Sebagai pewawancara AI, saya akan menilai pengetahuan Anda tentang prinsip-prinsip desain basis data. Misalnya, saya mungkin bertanya kepada Anda "Anda ditugaskan untuk merancang basis data untuk platform blogging sederhana. Jelaskan tabel yang akan Anda buat, kolom di setiap tabel, dan hubungan di antara keduanya. Justifikasi pilihan normalisasi Anda." untuk mengevaluasi kesesuaian Anda untuk peran tersebut. Proses ini biasanya mencakup 3 hingga 5 pertanyaan yang ditargetkan.

Penilaian Tiga: Keterampilan Pemecahan Masalah dan Pemecahan Masalah

Sebagai pewawancara AI, saya akan menilai kemampuan Anda untuk mendiagnosis dan menyelesaikan masalah basis data. Misalnya, saya mungkin bertanya kepada Anda "Sebuah aplikasi mengalami deadlock basis data yang sering terjadi selama jam sibuk. Apa pendekatan sistematis Anda untuk menyelidiki akar penyebabnya dan apa saja solusi potensial yang akan Anda pertimbangkan?" untuk mengevaluasi kesesuaian Anda untuk peran tersebut. Proses ini biasanya mencakup 3 hingga 5 pertanyaan yang ditargetkan.

Mulai Latihan Wawancara Simulasi Anda

Klik untuk memulai latihan simulasi 👉 OfferEasy AI Interview – AI Mock Interview Practice to Boost Job Offer Success

Baik Anda lulusan baru 🎓, beralih karier 🔄, atau mengejar peran teratas 🌟—alat ini memberdayakan Anda untuk berlatih secara efektif dan bersinar di setiap wawancara.

Kepengarangan & Peninjauan

Artikel ini ditulis oleh David Miller, Arsitek Basis Data Utama, dan ditinjau untuk akurasi oleh Leo, Direktur Senior Perekrutan Sumber Daya Manusia. Terakhir diperbarui: Agustus 2025

Referensi

(Konsep Inti)

(Persiapan Wawancara)

(Keterampilan dan Tanggung Jawab)

(Karier & Tren)