Used Natively in three mock interviews this week. It listens and suggests what to say.
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지난달까지는 빠르던 쿼리가 지금은 4초나 걸립니다. 어디서부터 시작하시겠어요?
먼저 쿼리 플랜을 확인합니다. EXPLAIN을 실행해서 풀 테이블 스캔으로 떨어졌는지 봅니다. 보통은 테이블이 커져서 인덱스가 없는 게 더는 공짜로 넘어갈 수 없는 지점을 넘긴 경우거든요. 그다음엔 읽은 행 수와 반환된 행 수를 비교합니다. 화면에는 20행만 보이는데 쿼리가 10만 행을 읽는다면, 고쳐야 할 건 쿼리고 하드웨어가 아닙니다. 캐싱은 쿼리 자체가 제대로 된 뒤에나 검토합니다.
How I prep for technical interviews now
Practised my behavioral answers with it all weekend. Honest review below.
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지난달까지는 빠르던 쿼리가 지금은 4초나 걸립니다. 어디서부터 시작하시겠어요?
먼저 쿼리 플랜을 확인합니다. EXPLAIN을 실행해서 풀 테이블 스캔으로 떨어졌는지 봅니다. 보통은 테이블이 커져서 인덱스가 없는 게 더는 공짜로 넘어갈 수 없는 지점을 넘긴 경우거든요. 그다음엔 읽은 행 수와 반환된 행 수를 비교합니다. 화면에는 20행만 보이는데 쿼리가 10만 행을 읽는다면, 고쳐야 할 건 쿼리고 하드웨어가 아닙니다. 캐싱은 쿼리 자체가 제대로 된 뒤에나 검토합니다.
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지난달까지는 빠르던 쿼리가 지금은 4초나 걸립니다. 어디서부터 시작하시겠어요?
먼저 쿼리 플랜을 확인합니다. EXPLAIN을 실행해서 풀 테이블 스캔으로 떨어졌는지 봅니다. 보통은 테이블이 커져서 인덱스가 없는 게 더는 공짜로 넘어갈 수 없는 지점을 넘긴 경우거든요. 그다음엔 읽은 행 수와 반환된 행 수를 비교합니다. 화면에는 20행만 보이는데 쿼리가 10만 행을 읽는다면, 고쳐야 할 건 쿼리고 하드웨어가 아닙니다. 캐싱은 쿼리 자체가 제대로 된 뒤에나 검토합니다.
Natively answered this live in my mock interview
The overlay only I can see. My notes were ready when the call ended.
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Tried it on a sales call. The notes were ready before I closed the tab.
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My setup for technical interviews this year, and why Natively is in it.
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