超硬核！兔兔阿里p7学长给的面试知识库

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了超硬核！兔兔阿里p7学长给的面试知识库相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

一个阿里p7学长给的nosql面试知识库，绝对真实，学会了去面呀。  

最近整理了一下超硬核系列的文章和面经系列的文章，可以持续关注下：

超硬核系列历史文章：（我保证每篇文章都有值得学习的地方，并且对小白有特别大的提高，敢说敢负责。）

这个系列入门级别的有万字，有些文章十万字。真的建议每篇文章都收藏

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面试经验系列历史文章：

这个系列离结束差的还特别多，会更新涵盖所有一线大厂的所有岗位，也可以关注一下。

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  • NoSQL概述
    1. NoSQL数据库的优势：①支持超大规模的数据存储②数据模型比较灵活

NoSQL数据库的劣势：①缺乏底层基础理论做支撑②很多nosql数据库都不支持事务的强一致性

    1. 关系数据库的优势：①具备非常完备的关系代数理论作为基础②有非常严格的标准③支持事务一致性④可以借助索引机制实现非常高效的查询

劣势：①可扩展性非常差②不具备水平可扩展性，无法较好支持海量数据存储③数据模型定义严格，无法较好的满足新型web2.0应用需求

    1. 传统的关系数据库性能上的缺陷：①无法满足海量数据的管理需求②无法满足高并发需求
    2. NoSQL的四大类型：键值数据库  列族数据库 文档数据库 图数据库
    3. NoSQL数据库的三大理论基石：①CAP ②BASE③最终一致性（会话一致性，单调写一致性）
    4. Nosql数据库具有的三个特点：①灵活的可扩展性②灵活的数据模型③和云计算的紧密结合
    5. Nosql兴趣起的原因：①关系数据库无法满足web2.0的需求②数据模型的局限性
    6. Acid四性：A：原子性 C：一致性 I：隔离性 D：持久性
  • MongoBD简介
    1. 一个mongodb可以建立多个数据库；mongdb将数据存储为一个文档，数据结构是键值对；多个文档组成集合，多个集合组成数据库

 

    1. 数据库命名：
  • 不能是空字符串（"")②不能以$开头③不能含有.和空字符串。
  • 数据库名字区分大小写（建议数据库名全部使用小写）
  • 数据库名字长度最多64字节。⑥不要与系统保留的数据库名字相同，这些数据库包括：admin、local、 config等
    1. 文档是MongoDB最核心的概念，本质是一种类JSON的BSON格式的数据。
    2. BSON是由一组组键值对组成，它具有轻量性、可遍历性和高效性三个特征。可遍历性是MongoDB将BSON作为数据存储的主要原因。
    3. 适用场景：海量的数据存储，json格式的数据，高伸缩性场景，弱事务型业务
    4. 使用mongdb shell访问mongdb：1）连接数据库：mongo port 27017

2）连接远程的mongdb服务器：mongo “mongodb://mongodb0.example.com:27017”  3）查看所以数据库：show dbs   4）创建数据库：use DATABASE_NAME use database1  5）创建集合：插入数据时候自动创建集合 6）插入文档：db.cllection1.insert({name:”张三”,age:20})

7.

  • MongoBD数据模型
    1. MongoBD数据类型：
      1. 基本数据类型：
        • Null 表示空值或者不存在的字段②布尔③数值类型④字符串⑤二进制数据可以保存由任意字节组成的字符串，例如：图片、视频等⑥正则表达式：{name:/foo/} name字段含有foo的文档⑦javascript 代码
      2. Date日期：new Date ， 北京时间(CST) = UTC + 8个小时
      3. Timestamp（时间戳）：只供mongdb数据库内部使用，用于记录操作的详细时间，new Timestamp（）
      4. ObjectId：总共12字节；

ObjectId()  用于创建ObjectID；getTimestamp() 用于取得ObjectID的时间戳； valueOf()  用于取得ObjectID的字符串表示

      1. 内嵌文档
      2. 数组
    2. Mongdb客户端的一基本命令：
  2. 连接/切换数据库 – use test01;
  3. 数据插入 -- db.stu.insert(obj);
  4. 数据查询 -- db.stu.find(query);
  5. 数据更新 -- db.stu.update(query,obj);
  6. 数据删除 -- db.stu.remove(query);
    1. 实例（好好看看）

1、创建/切换数据库：use db1

2、查看数据库：show dbs

3、删除当前数据库：db.dropDatabase()

4、创建集合：db.createCollection("c1")

5、创建集合并添加数据

db.dept.insert({deptno:1,deptname:"技术部",location:"beijing"})

6、查看集合：show collections

7、删除集合：db.collection_name.drop()

8、查看所有文档数据：db.dept.find()

9、查看单独的一个文档：db.dept.findOne()

  1. 删除指定文档：db.dept.remove({deptno:1})
  2. 更新文档：db.dept.update({deptno:2},{$set:{location:"shenzhen"}})
  • 数据更新
    1. 数据更新三种：插入：insert；删除：remove；修改：update
    2. Insert函数（只能作用于一个集合，集合不存在自动创建）：db.集合名.insert（要插入的文档，可选参数（设置安全级别））返回值：WriteResult({“nInserted”:1});    db.collection.insertOne()

db.collection.insertMany()

    1. Remove函数：db.集合名.remove（查询条件，可选参数（Boolean类型，只会删除满足条件的一个文档））：db.student.remove({name:”tom”},true)

drop函数，不仅删除文档，还会删除集合中的索引，db.test.drop()

deleteOne（）和deleteMany（）

    1. Bluk函数：（一共有两种，顺序和并行）
        • db.集合名.initializeUnorderedBulkOp() 并行Bulk（以随机的方式并行地执行添加到执行列表中的操作）； ②db.集合名.initializeOrderedBulkOp()   顺序Bulk（按照预先定义的操作顺序）；Bulk.insert()、Bulk.find.update()、Bulk.find.remove()；Bulk.execute()

var bulk=db.student.initializeOrderedBulkOp() 

var bulk=db.student.initializeUnorderedBulkOp(); 

bulk.insert({name:"san",age:18})

bulk.insert({name:"si",age:18,})

bulk.find({name:"si"}).remove();

    1. Update函数：

db.集合名.update(查询条件（相当于where）；更改的内容（相当于set）；查询条件不存在时，选择{ upsert：true}插入，false：不插入；查询出多个文档，选择{multi：true}全部，false：第一条)

返回值：WriteResult({“nMatched”:1,“nUpserted”:0,”nModified”:1})

依次是：满足的文档个数 ；upsert：true时插入的个数；实际修改的文档个数

更改操作符：

  • db.update_test.update({_id:1},{$inc:{age:2}})
  • db.update_test.update({_id:1},{$min:{age:3}})

③db.update_test.update(

 {name:"xiaoli"},

 {$set:{name:"xiaoli_update",age:28}},

 {multi:true})

    • db.update_test.update({_id:1},{$rename:{age:"年龄"}})
    • db.update_test.update({_id:1},{$unset:{年龄:""}})

⑥db.update_test.update({_id:1},{$unset:{年龄:1}})

内嵌文档：①修改整个内嵌：{$set:{field1:新内嵌文档}} ②修改内嵌的某个字段：{$某个更改操作符:{“field1.field2”:value}}

数组元素：

①db.array_test.insert([

{name:"joe",scores:[60,60,61,62]},

{name:"jack",scores:[]}

])

②db.array_test.update({name:"joe"},{$pop:{scores:-1}})

③db.array_test.update({name:"joe"},{$pull:{scores:{$gt:61}}})

MongoDB为$push和$addToSet提供了一组修改器（modifiers）。通过将操作符和修改器结合使用，可以实现更多复杂的功能

①db.array_test.update(

{name:"joe"},

{$push:{scores:{$each:[90,92,85]}}})

②db.array_test.update(

{name:"joe"},

{$push:{scores:{$each:[90,92,85]}}})

③db.array_test.update(

{name:"jack"},

{$push:

  {

   scores:

    {$each:[{course:"语文",成绩:80},

            {course:"数学",成绩:95},

            {course:"外语",成绩:70},

             ],

       $sort:{成绩:-1},$slice:2} }})

    1. mongdb提供了四种写入级别：①非确认式写入②确认式写入③日志写入④复制集确认式写入
  • 数据查询
    1. db.集合名.find（query，fields，limit，skip）

query：指明查询条件  db.student.find({name:”joe”,age:{$lt:22}})

fields; 用于字段映射，指定是否返回该字段，0代表不返回，1代表返回，语法格式：{field:0}或{field:1}

limit：限制查询结果集的文档数量，指定查询返回结果数量的上限

例如：db.student.find({name:”joe”},{“name”:1,”age”:1},2})

skip：跳过一定数据量的结果，设置第一条返回文档的偏移量

例如：db.student.find({name:”joe”},{“name”:1,”age”:1},2,1})

    1. ①find函数一次只能查询只能针对一个集合；②db.student.find()或db.student.find({})会返回所有文档；③排序就是sort函数：db.student.find().sort({name:1,age:-1})；④db.collection.findOne()只会返回第一条数据
    2. 比较查询操作符

    1. 逻辑查询操作符

 

    1. 元素查询操作符

    1. 数据查询操作符
    2. 内嵌文档查询：①查询整个内嵌文档：当内嵌文档键值对的数量以及键值对的顺序都相同时，才会匹配②查询文档的某个字段  需要.

db.student.find({“address.city”:”Beijing”})

    1. 数组操作符

与位置无关：db.student.find({“score.成绩”: 80})

与位置有关：db.student.find({“scores.2.成绩”: 95})

    1. 游标
        • 提供的函数
        • 游标的生命周期：游标的创建，使用以及销毁三个阶段
        • 创建：var cursor = db.student.find().sort({age:1}).limit(2).skip(10);
        • db.serverStatus().metrics.cursor  查看当前系统的游标状态
    2. 模糊查询：使用$regex或者正则表达式

{<field>:{$regex:/pattern/，$options:’<options>’}}；

{<field>: /pattern/<options>}

在$In中只能用正则；在隐式的$and只能用$regex； option包含x或s时，只能用$regex

    1. FindAndModIfy函数：

  • 索引
    1. mongdb索引的类型：

    1. mongdb索引的属性：唯一性，稀疏性，TTL属性
        • 唯一索引（Unique Index）：创建db.collection.createIndex( <key and index type specification>, { unique: true } )

为复合索引设置唯一属性时，只能保证组合索引字段的唯一性，不能确保单个或索引字段自己的唯一性；id唯一索引是自动创建的不能被删除

        • 稀疏索引（spare index）：db.student.createIndex({name:1}, {sparse:true})

指的是只为索引字段存在的文档建立索引，即使索引字段的值为null，但不会为索引字段不存在的文档建立索引。

        • TTL索引（time-to-live index）：为文档设置一个超时时间，当达到预设值的时间后，该文档会被数据库自动删除。对于缓存非常有用db.eventlog.createIndex( { "lastModifiedDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 } )

复合键索引不具备生存时间特性

    1. Mongdb索引的管理：
        • 索引的创建（一旦创建就不能修改，除非删除重建，不能重复创建一个索引）db.collection.createIndex( <key and index type specification>, <options> )
  2. Keys 用来指明创建索引的字段以及排序方向：

db.student.createIndex({name:1,age:-1})

  1. Options：用来设置索引的属性以及其它辅助选项

db.student.createIndex({name:1,age:1},{name:’name_age’})

        • 索引的查看

查看集合拥有的索引db.collection.getIndexes()

查询建立索引的键名 db.collection.getIndexKeys()

        • 索引的重建

重建当前集合的所有索引 db.collection.reIndex()先删除在重建

查询索引的大小 db.a1.totalIndexSize() 

        • 索引的删除

db.collection.dropIndex(index)

index：可以是索引的名字，也可以是创建索引时的keys文档参数  db.student.dropIndex(‘name_age’)   //索引名

db.student.dropIndex({name:1,age-1})        //keys参数

删除集合中所有的索引 db.collection.dropIndexes() 

        • 索引的查询解释器

db.collection.find().explain()

db.stu.find({age:22}).explain()     db.stu.find({age:22}).explain(false)

db.stu.find({age:22}).explain(“queryPlanner”) queryPlanner：查询计划的选择器，首先进行查询分析，最终选择一个winningPlan是explain返回的默认层面。

 

hint函数：db.集合.find().hint(index) index参数可以是索引的名字（字符串）或者创建索引时使用的keys参数。

    Mongdb限制每个集合上最多只能创建64个索引

  • 特殊索引
    1. 2dsphere 球面索引-创建

    1. 2d平面索引

    1. 全文索引

  • 权限认证
    1. 创建管理员账号

db.createUser({ user: “zhangsan”,pwd: “zhangsan123”,roles:[{ role:

“userAdmin AnyDatabase ", db: "admin" }] })

    1. 密码认证：db.auth(“zhangsan”,”zhangsan123”)
    2. 授权：db.grantRolesToUser("accountUser01",[{role:"read", db:"stock" } ], { w: "majority" , wtimeout: 4000 } )
    3. 修改用户密码：

db.changeUserPassword("accountUser", "SOh3TbYhx8ypJPxmt1oOfL")

删除用户(只删除当前数据中的football用户)

    1. 删除账号：db.dropUser("football");
    2. 关闭mongdb服务：db.shutdownServer();
  • 聚合
    1. 聚合管道的概述
        • 聚合管道由阶段组成，文档在一个阶段处理完毕后，聚合管道会将结果传递给下一个阶段
        • 针对聚合功能提供三种方式：聚合管道，单目的聚合操作，MapReduce编程模式
        • MongoDB Shell使用db.collection.aggregate([{<stage>},…])来构建和使用聚合管道。
        • 聚合管道的作用：对文档进行过滤筛选符合条件的文档；对文档进行变换，改变文档输出格式
    2. 聚合管道操作符
        • $project

        • $match

        • $limit:{ $limit: <positive integer> }限制返回的文档数量

db.article.aggregate([ { $limit : 5 } ]);

        • $skip:{ $skip: <positive integer> }跳过指定数量的文档

db.article.aggregate( { $skip : 5 } );

        • $group：例如：db.books.aggregate( [ { $group : { _id : "$author", books: { $push: "$title" } } } ] )
        • $sort:{ $sort: { <field1>: <sort order>, <field2>: <sort order> ... } }

排序db.users.aggregate( [ { $sort : { age : -1, posts: 1 } } ] )

        • Out：{ $out: "<output-collection>" }

db.books.aggregate( [ { $group : { _id : "$author", books: { $push: "$title" } } }, { $out : "authors" } ] )

        • $unwind：{ $unwind: <field path> }，参数是数组类型将文档按照数组字段拆分成多条文档，每条文档包含数组中的一个元素
        • $lookup：

        • 聚合管道表达式

    1. 单目的聚合操作

常用的主要有两个：count和distinct

  • 与Java

看雪梨TXT的第三题

 

  • GridFS文件系统
    1. GridFS是mongdb提供的二进制数据的存储解决方案，是专门为大数据文件存储提供的存储方案
    2. GridFS用两个集合来存储一个文件：fs.files 与 fs.chunks
    3. Mongofiles的使用：
        • 上传文件mongofiles  -d gfs put  d:/demo/baidu.jpg
        • 显示文件列表：mongofiles  -d gfs list
        • 下载文件：mongofiles  -d gfs get
        • 删除 delete  搜索search
  • 复制集
    1. MongoDB的复制至少需要两个节点。其中一个是主节点，负责处理客户端请求，其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据。
    2. 各个节点的属性

    1. 复制集的搭建：①启动多个mongdb实例②连接任意一台mongdb实例（主节点）mongo –port27017 ③（主节点）初始化复制集 rs.initiate（）④（主节点）查看复制集的状态 rs.status（）⑤（主节点）另外两个从节点加入复制集rs.add(“127.0.0.1:27018”)
    2. 添加冲裁节点：①启动仲裁节点所需的mongdb实例②连接上主节点③添加仲裁节点到副本集中rs.addArb(“127.0.0.1:27020”)④查看复制集状态
    3. 将从节点变为仲裁者

1、确认该节点与所有客户端都断开连接2、关闭该从节点3、（主节点）将从节点从REPL的配置信息中删除rs.remove(“127.0.0.1:27019”)

4、（主节点）确认复制集已经没有该节点rs.conf()

5、将从节点的数据目录删除或者重命名6、创建新的目录供仲裁节点使用

7、启动仲裁节点所需的mongodb实例8、连接上主节点mongo --port 27018  9、添加仲裁节点到副本集中 10、查看复制集的状态

    1.  
  • 分片
    1. 分片的优势：使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量的操作的部署。
    2. 三种服务器：路由服务器，分片服务器，配置服务器
    3. 为了将一个集合的所有文档进行分片，mongdb通过shard key进行数据集的分割
    4. Mongdb将分片后的数据存在chunk中
    5. 两种分片策略：哈希分片，范围分片
  • Redis简介
    1. redis的特性：①开源免费②支持持久化③存储类型丰富④支持数据备份
    2. redis的适用场合：①实时消息系统②排行榜③精准设定过期时间④计数器⑤最新N的数据操作
    3. redis相比memcached有哪些优势：①memcached所有的值均是简答的字符串，redis作为替代者，支持更为丰富的数据类型②redis的速度比memcached快很多③redis可以持久化其数据
    4. redis简介：本质上是一个key-value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存

 

  • Redis的数据类型及操作
    1. String

    1. List

    1. Hash 

    1. Set

    1. Zset

    1. HyperLogLog

  • Redis常用命令
    1. 键值相关命令：

 

    1. 服务器相关命令：

  • Redis高级特性
    1. 持久化
        • 快照是默认的持久化方式。这种方式是将内存中的数据以快照的方式写入到二进制文件中，默认的文件名为dump.rdb。
        • Redis 是一个持久化的内存数据库
        • Redis 提供了不同级别的持久化方式（内存的数据保存到磁盘上）:
        • RDB（Redis DataBase）持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照（SnapShot ）存储。
        • AOF(Append Only File)持久化方式记录每次对服务器写的操作，当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据，AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾，Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大。

 

    1. Rdb的优点与缺点

优点：①RDB是一个非常紧凑的文件②RDB在保存RDB文件时父进程唯一需要做的就是fork出一个子进程,接下来的工作全部由子进程来做，父进程不需要再做其他IO操作，所以RDB持久化方式可以最大化redis的性能.③与AOF相比,在恢复大的数据集的时候，RDB方式会更快一些

缺点：①数据丢失风险大 ②RDB需要经常fork子进程来保存数据集到硬盘上,当数据集比较大的时候,fork的过程是非常耗时的,可能会导致Redis在一些毫秒级内不能响应客户端的请求

    1. Aof的优点与缺点

优点：①AOF文件是一个只进行追加的日志文件 ②使用AOF 会让你的Redis更加灵活: 你可以使用不同的fsync策略 ③redis可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写 ④AOF文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作， 这些写入操作以 Redis 协议的格式保存， 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂， 对文件进行分析也很轻松

缺点：①对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积 ②根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB

    1. Redis事务的相关命令有哪几个 ①MULTI②EXEC③DISCARD④WATCH
    2. 主从复制
      1. 主从复制原理

通过主从复制可以允许多个slave server拥有和master server相同的数据库副本。     主从复制特点：

        • master可以拥有多个slave
        • 多个slave可以连接同一个master外，还可以互相连接
        • 主从复制不会阻塞master，在同步数据时，master可以继续处理client请求   ④提高系统的伸缩性
      • 主从复制过程
        • slave与master建立连接，发送sync同步命令 ②master会启动一个后台进程，将数据库快照保存到文件中，同时master主进程会开始收集新的写命令并缓存。③后台完成保存后，就将此文件发送给slave ④slave将此文件保存到硬盘上
    • Redis发布/订阅（RUB/SUB）

    1. 安全性:设置客户端连接后进行任何命令前需要使用的密码
    2. Redis-Sentinel机制    故障切换的原理:

以上是关于超硬核！兔兔阿里p7学长给的面试知识库的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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