⚡ 6 способов пагинации в REST API ⚡ Когда мы получаем большой список через API, то получать весь миллион записей сразу плохая идея. Лучше получать по частям — порциями. Пагинация — отвечает за порционное получение данных в API. Помогает: ✔️ не перегружать как сервер, так и клиента API ✔️ ускорить отклик на запрос ✔️ пользователю не надо ждать данных вечность 👇 6 способов пагинации на примере получения списка пользователей: 🔹 Offset Используются параметры смещения (offset) и ограничения (limit) для определения начальной точки и количества возвращаемых записей. GET /users?offset=0&limit=3 ✅ Простая в реализации ✅ Подходит, когда данных немного ➖ Неэффективна при больших offset: система перебирает все записи, чтобы дойти до нужных 🔹 Page Используются номер и размер каждой страницы для переключения между ними. GET /users?page=2&size=10 ✅ Привычно для пользователей (страницы) ✅ Подходит, когда пользователь реально листает страницы ➖ Проблемы те же, что у offset 🔹 Cursor Используется курсор (id записей в БД) для обозначения позиции в наборе данных. GET /users?cursor=123 ✅ Быстрая и надёжная при больших объёмах данных. ✅ Часто используют в соцсетях, чатах и платежных системах из-за постоянного потока новых данных. 🔹 Keyset Используется ключ для фильтрации набора данных. Часто это первичный ключ или другой индексированный столбец. GET /users?afterId=123&limit=3 ✅ Быстрая при больших данных ✅ Подходит для бесконечной прокрутки (infinite scroll) ➖ Требует уникального и индексированного поля (обычно ID) 🔹 Time Используются временные метки или дата для разбиения записей на страницы. GET /users?startTime=...&endTime=... ✅ Идеальна для систем, где данные привязаны ко времени: логи, события, аналитика 🔹 Гибридная пагинация Этот метод объединяет несколько методов пагинации, чтобы максимально использовать их сильные стороны. Поддерживается сразу несколько способов из перечисленных выше ➖ Чуть сложнее реализовать ➖ Может путать клиентов API Практическое руководство с наглядными примерами добавила к посту 🔖 #RestApiGA

⏳ Как и когда проектировать асинхронный API: вопросы с собеседовния СА ⏳ Формирование большого отчёта, экспорт данных, обработка файла или обращение к ИИ-сервису могут занимать слишком много времени, чтобы клиент просто ждал ответ. В таких случаях операцию запускают асинхронно, а результат получают позже. Системному аналитику важно определить: ▫️ что API вернёт сразу после запуска операции ▫️ где клиент сможет проверить её статус ▫️ как клиент узнает о завершении ▫️ какие статусы проходит операция ▫️ можно ли отменить уже запущенную обработку На карточках к посту разобрала три механизма получения результата: ✅ ручное обновление ✅ polling ✅ webhook/callback. + Отдельно показала сценарий отмены операции. А на собеседовании эта тема может встретиться в таких вопросах: ❓ Чем синхронное выполнение отличается от асинхронного? ❓ Что должен вернуть REST API, если результат ещё не готов? ❓ Когда использовать polling, а когда webhook? ❓ Как часто клиенту проверять статус операции? ❓ Какие статусы нужны асинхронной операции? ❓ Чем отличается WebHook от Callback? ❓ Как спроектировать отмену и что вернуть, если операция уже завершена? Полезные подкасты, чтобы погрузиться в тему глубже: 🎧 Что такое вебхуки (Webhooks) и зачем они нужны 🎧 Асинхронная интеграция через Webhook и брокер: разбор задачи для Middle+ системного аналитика Изучайте основы и сохраняйте в избранное с полезными ссылками 🔖 #RestApiGA 📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

❤️‍🔥🤖 ИИ-агенты для аналитика: к концу практики можно стать сеньором [бесплатный доступ с 31 октября] 🤖 «К концу практикума можно стать сеньором» 😄 Так один из участников комментировал количество инструментов и возможностей, которые мы разбираем за одно занятие. Конечно, за 4 часа сеньором не стать. Но можно настроить ИИ-агентов, исследовать реальные API и научиться использовать нейросети так, чтобы они ускоряли работу, а не добавляли проблем. ❤️‍🔥 ИИ для работы аналитика: практика на задачах с REST API 🗓 Доступ только с 31.10 по 03.11 (сб-вт) 📹 Формат: в записи 🕐 На обучение: 4 часа 🟢 Участие бесплатное 🔗 Зарегистрироваться 👉 На практике вы: ➕ настроите ИИ-агента для работы с API-задачами ➕ исследуете запросы к реальным API через Postman и Insomnia ➕ разберётесь, как работать со Swagger и OpenAPI-документацией ➕ поймёте, какие задачи можно передавать ИИ, а где необходима проверка аналитика 👉 Разберём 10+ инструментов для работы с ИИ и API: ✔️ Qwen ✔️ ChatGPT ✔️ Claude ✔️ Postman ✔️ Insomnia ✔️ Swagger ✔️ и другие 👉 Этот практикум — можно пройти как полноценное самостоятельное занятие и сразу использовать полученные материалы и знания в работе. Если захотите продолжить обучение, он также станет введением к двум практическим программам: 🎓 Проектирование REST API Старт 3 ноября Специальные условия записи до четверга: сниженная цена и доп. практикумы "Интеграции 4.0" в подарок. 🎓 ИИ-Акселератор Старт 19 ноября Для тех, кто хочет глубже освоить ИИ для рабочих задач. P.S. Технические или организационные вопросы: @getanalyst или info@getanalyst.ru