考研数据结构与算法核心知识点全解

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速成教程共分为6章，涵盖了Oracle关键知识点的详细解析。

掌握算法与数据结构考研要点，提供全面试题分析和解题思路，提升考试备考效率。

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。

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。- 支持多种应用场景： 除了流处理外，Flink还支持交互式查询、机器学习等广泛的数据处理场景，成为一个通用计算平台。 二、Apache Flink相比其他计算引擎的优势 与Apache Spark对比：- 流处理模式： Spark Streaming通过微批处理的方式模拟流处理，这种方式存在一定的局限性；而Flink采用了真正的流处理模式，支持连续处理（Continuous Processing），能够更好地应对实时处理的需求。- 容错机制： Flink的状态管理和检查点机制更加高效，能够实现低延迟、高吞吐的数据处理。 与Apache Storm对比：- 性能优势： Flink支持高吞吐量和低延迟，优于Storm的性能表现。- 功能完备性： Flink对Exactly Once语义的支持更加强大，并且提供了丰富的窗口处理功能，适用场景更加广泛。 三、Apache Flink在国内的应用实践 阿里巴巴：- 双十一实战： 阿里巴巴成功地将Flink应用于双十一购物节期间的数据处理任务中，有效应对了高峰时段每秒高达17亿的流量压力。- 批处理优化： 经过优化后的Flink批处理性能有了显著提升，能够更好地满足大规模数据处理的需求。 滴滴出行：- 复杂业务需求支持： Flink为滴滴提供了一种简单直观的API支持，帮助其解决极其复杂的业务处理需求。 字节跳动：- 流处理标准化： 字节跳动逐步将原有的JS流处理标准化，逐步向Flink迁移，提升了系统的一致性和可靠性。

本篇解析MySQL数据库中常见的几个重要概念，包括范式、事务、索引、MVCC以及锁机制，并结合面试场景，提供深入浅出的讲解。 1. 数据库范式 数据库范式是数据库设计中的一组基本原则，用于减少数据冗余、提高数据一致性。常见的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。理解和应用范式可以帮助我们设计出结构合理、易于维护的数据库。 2. 事务 事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么全部执行成功，要么全部执行失败。事务具有ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）四大特性，保证了数据的一致性和可靠性。 3. 索引 索引是一种数据结构，可以加速数据库的查询速度。常见的索引类型包括B+树索引、哈希索引等。合理地创建和使用索引可以显著提高数据库的性能。 4. MVCC（多版本并发控制） MVCC是一种并发控制机制，用于解决数据库并发访问时的数据一致性问题。它通过维护数据的多个版本，使得不同事务可以读取到不同版本的数据，从而避免了锁的使用，提高了并发性能。 5. 锁机制 锁机制用于控制对共享资源的访问，保证数据的一致性。常见的锁类型包括共享锁、排他锁等。MySQL中使用了多种锁机制，例如行级锁、表级锁等，以满足不同的并发控制需求。 深入理解和掌握这些核心知识点，对于MySQL数据库的开发、优化和维护至关重要，也是面试中常见的考察内容。

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，维护数据库的可靠性。* SQL优化：掌握查询优化技巧，编写高效的SQL语句。

数据结构 数据结构描述了数据之间的关系以及如何在计算机中存储。 逻辑结构 线性结构：数组、链表 树形结构：二叉树、堆、B树 图结构：有向图、无向图 抽象数据类型：集合、队列 存储结构 数组：连续存储 链表：动态分配节点 树和图：邻接矩阵或邻接表 基本操作 插入、删除、查找、更新、遍历 分析时间复杂度和空间复杂度 算法 算法是解决问题的步骤，可以通过计算机执行。 算法设计 将解决问题的步骤形式化为指令。 算法特性 输入、输出 有穷性、确定性、可行性 算法分类 排序算法：冒泡排序、快速排序、归并排序 查找算法：顺序查找、二分查找、哈希查找 图论算法：Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法 动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法 算法分析 分析时间复杂度和空间复杂度以评估效率。 总结 学习算法与数据结构可以帮助理解程序工作原理，并编写高效、稳定的软件系统。