Oracle核心知识点（面试重点）

1、MySQL索引结构有哪些，各自的优劣是什么？ 在MySQL中，索引的数据结构和具体存储引擎实现方式密切相关。常用的索引结构主要有Hash索引和B+树索引。 B+树索引 B+树是一种平衡多叉树，具有良好的搜索效率。其高度差值在每个节点间保持平衡，同层节点通过指针连接。 优点：适合顺序扫描，基于索引的查询时，可通过双向指针快速左右移动。此种索引广泛应用于数据库和文件系统。 Hash索引 Hash索引通过特定的哈希算法将键值映射为哈希值。 优点：等值查询时性能优越，因为只需一次哈希运算直接定位。 局限：不适合范围查询，因为键值的哈希处理打破了键值的顺序性。 在MySQL中，InnoD

MySQL 核心知识点 数据库语言- SQL（结构化查询语言）：ANSI/ISO 标准化关系型数据库语言，用于管理和操作数据库。 SQL 分类- DDL（数据定义语言）：创建、修改和删除数据库对象（数据库、表、列）。- DML（数据操作语言）：插入、更新和删除表中的数据。- DCL（数据控制语言）：管理访问权限和安全级别。- DQL（数据查询语言）：检索和查询表中的数据。 MySQL 优点- 易学且操作性强。- 广泛支持于主流数据库系统。- 非过程化，大部分操作由 DBMS 自动完成。

本导图概览了MySQL基础、核心查询和高级应用的核心概念。

了解 Hadoop 生态系统的基础，包括 HDFS、MapReduce 和 YARN，掌握这些知识点对大数据初学者、开发工程师和数仓工程师至关重要。

Oracle数据库是全球广泛使用的大型关系型数据库管理系统，由美国甲骨文公司开发。在本MLDN李兴华讲师的Oracle笔记中，我们将深入探讨Oracle的核心概念、安装配置、SQL语言、表空间管理、索引优化、备份恢复以及性能调优等多个关键知识点。 Oracle核心概念 数据库实例与数据库：数据库实例是内存结构和后台进程的集合，而数据库是存储在磁盘上的数据文件。实例和数据库通过SGA（系统全局区）进行交互。 表空间与数据文件：表空间是存储数据的逻辑单位，由一个或多个数据文件组成。每个表、索引和其他对象都位于某个表空间中。 控制文件：记录了数据库的元数据信息，用于数据库的启动和恢复。

数据库基础* 三大范式：详解数据库设计原则，助你构建规范高效的数据模型。* 建表语句：掌握数据类型、字符集等关键要素，轻松创建数据库表。* 约束：学习主键、外键、唯一约束等，确保数据完整性和一致性。 SQL操作* 增删改查(CRUD)：深入解析数据操作语言，实现数据的灵活管理。* 触发器：自动化数据库操作，提升数据处理效率。* 存储过程：封装复杂业务逻辑，提高代码复用性。* 游标：逐行处理查询结果，实现精细化数据操作。 性能优化* 索引：优化查询速度，提升数据库性能的关键。* 视图：简化查询，增强数据安全性。* 集群：分布式部署，实现数据库的高可用性和扩展性。* 事务：保证数据一致性，维护数据

Apache Flink特刊核心知识点解析 一、Apache Flink发展现状与特点 背景介绍： 根据Qubole发布的调查报告，Apache Flink在2018年成为大数据和Hadoop生态系统中发展速度最快的引擎之一，其采用量相比2017年增长了125%。这一快速增长主要归因于Flink在流计算领域的技术创新和优秀的设计理念。 关键特点：- 流处理能力： Flink提供了先进的状态管理和分布式一致性快照实现的检查点容错机制，使得其在流处理方面的能力非常强大。- 批处理与流处理统一： Flink通过流处理模拟批处理的方式，能够同时支持实时流处理和批量数据处理，实现了流批一体的数据处理架构

MongoDB核心知识点详解 一、MongoDB简介与特性 MongoDB是一种流行的开源文档型数据库管理系统，属于NoSQL（Not Only SQL）数据库的一种。它以其灵活性、高性能和易于扩展的特点著称，被广泛应用于现代互联网应用中。 1. NoSQL概述 定义: NoSQL（Not Only SQL）指非关系型数据库，是为大规模数据存储而设计的数据库系统。摒弃了传统关系型数据库的部分特性，如固定的表结构和ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，转而强调更高的性能和可扩展性。 优点: 高并发读写：能够处理大量的并发请求。 海量数据存储：支持存储非常大的数据集。 高可扩展

大数据挖掘的核心知识点详解 一、大数据挖掘概览 大数据挖掘是指从海量数据中提取有价值的信息和知识的过程。随着互联网技术的发展和普及，每天产生的数据量呈指数级增长，如何从这些海量数据中提取出有用的信息成为了企业和研究者关注的焦点。 二、分布式文件系统与MapReduce 分布式文件系统：在处理大数据时，传统的文件存储方式已无法满足需求。分布式文件系统（如Hadoop HDFS）通过将数据分割成多个块并分布在网络中的不同节点上进行存储，从而实现大规模数据的高效存储与访问。 MapReduce：是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。它将复杂的计算任务分解为Map（映射）和Reduce