整理2023年关于MySQL数据库的面试题集合。MySQL索引数据结构详解:1.索引概述:索引是一种特殊的数据结构,可以加快数据库管理系统对数据表中记录的检索速度。2.哈希索引:使用哈希表实现,适合单值和固定值查询。3.B树索引:平衡多路搜索树,适用于范围查询和排序查询。4.B+树索引:特殊的B树,数据存储在叶子节点,适用于高性能存储系统。MySQL执行计划解读:1.执行计划的作用:帮助理解SQL语句执行顺序和索引使用方式。2.EXPLAIN关键字:查看SQL语句的执行计划示例。3.执行计划各列含义:id表示查询执行顺序号,select_type表示查询类型。
整理2023年关于MySQL数据库的面试题集合
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事务的四大特性是什么?事务特性ACID包括原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。原子性指所有操作要么全部成功,要么全部失败回滚。一致性确保事务执行前后数据库保持一致状态,如转账后账户总额不变。隔离性与隔离级别相关,如read committed,确保事务只能读取已提交修改。持久性指提交事务后数据库数据改变是永久性的,即使系统故障也不会丢失。数据库设计需满足三大范式,第一范式确保字段原子性,如userInfo需分解成userInfo和userTel。第二范式要求表有主键且非主键列完全依赖于主键。
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2023年最新数据科学面试题总结
在数据科学领域,面试时常涉及到多种技术的深入理解,特别是在Hadoop、Spark、Hive和HBase等核心组件上。以下是一些可能在面试中遇到的关键知识点: Hadoop 1. HDFS(Hadoop分布式文件系统)读写流程:读取文件时,首先通过NameNode获取文件块的位置信息,然后从最近或负载较低的DataNode节点读取数据。写文件时,数据会被切分为块并复制到多个DataNode上,以实现冗余和容错。 2. HDFS故障处理:如果读取过程中某个块损坏,HDFS会自动尝试其他副本。即使DataNode挂掉,HDFS也会继续将数据块写入其他可用的DataNode,确保数据完整性。 3. NameNode启动操作:NameNode启动时加载元数据,包括文件系统命名空间和文件块信息,并进行检查点操作。 4. Secondary NameNode:辅助NameNode定期合并编辑日志(Edit Log)和名称空间镜像(FSImage),减少NameNode启动时的元数据加载时间。Secondary NameNode并非备份,而是协助主NameNode减轻负担。 5. NameNode数据安全:通过HA(高可用性)设置两个NameNode,以热备方式工作,确保NameNode故障时能快速切换。 6. HDFS脑裂问题:在NameNode HA中,如果网络分区导致两个NameNode都认为自己是主节点,就会出现脑裂问题。解决方法是通过Zookeeper等协调服务确定唯一主NameNode。 7. 小文件管理与优化:小文件过多会增加NameNode元数据管理压力,影响系统性能。可以通过归档、使用Har文件或者MapReduce的CombineFileInputFormat减少小文件数量。 8. HDFS架构:由NameNode(元数据管理)、DataNode(数据存储)和客户端组成,通过RPC通信,提供高容错性和高吞吐量的数据访问。 MapReduce 9. Map任务:Map阶段将输入数据分割成键值对,在本地处理并生成中间键值对。 10. **Reduc
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MySQL是世界上最流行的开源关系型数据库管理系统之一,面试中经常会有涉及MySQL的知识点考察。以下是针对提供的面试题目的详细解析: 1. NOW()和CURRENT_DATE()的区别: NOW()函数返回当前日期和时间,包括小时、分钟和秒,而CURRENT_DATE()仅返回当前日期。 2. CHAR和VARCHAR的区别: - CHAR是固定长度的字符串类型,存储时会用空格填充到指定长度,检索时会去掉尾部空格。 - VARCHAR是变长度的字符串类型,只存储实际需要的字符,节省空间。 3. 主键索引与唯一索引: - 主键是一种约束,确保数据的唯一性和完整性,不允许有空值,且一张表只能有一个主键。 - 唯一索引是一种索引,允许有空值,可以有多个。唯一索引不一定是主键,但主键必定是唯一的。 4. MySQL的不同表格类型: - MyISAM:非事务处理,速度快,占用空间少,但不支持行级锁定。 - Heap(MEMORY):数据存储在内存中,速度快,但数据重启后丢失。 - Merge:用于合并多个MyISAM表。 - InnoDB:支持事务处理,行级锁定,安全性高。 - ISAM:旧的存储引擎,不常用,支持全文索引。 5. SQL生命周期: -连接数据库,提交SQL请求。 -解析SQL,生成执行计划。 -执行查询,读取数据,逻辑处理。 -将结果发送回客户端。 -断开连接,释放资源。 6. 查看索引:使用SHOW INDEX FROM命令可以查看表的所有索引。 7. 为什么使用B+树而非B树: - B+树更利于顺序检索,适合数据库中常见的范围查询。 - B+树的空间利用率更高,减少I/O操作。 - B+树的叶子节点链接形成有序链表,便于遍历。 - B+树增删节点效率更高,所有数据都在叶子节点,无需像B树那样向上调整。 8. 数据库三大范式: -第一范式:列不可再分。 -第二范式:非主键列完全依赖于主键。 -第三范式:非主键列只依赖于主键,不依赖其他非主键。 9. SQL查询优化: -避免全表扫描,为查询列建立索引。 -避免在WHERE子句中使用IS NULL或OR,可能导致全表扫描。 -使用SELECT子句指定需要的列,避免使用。 -考虑使用覆盖索引以减少回表操作。 10. 覆盖索引和回表: -覆盖索引:查询列完全由索引覆盖,不需要回表获取数据。 -回表*:查询时,二级索引需要回到主索引以获取数据。
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