nosql基础题,nosql数据库入门与实践章节题答案

java面试中redis，mongodb类的，会问哪些问题，怎么回答

1、可能会问nosql和关系型数据库的区别：

成都创新互联公司是一家专注于成都网站设计、成都做网站与策划设计,曹妃甸网站建设哪家好?成都创新互联公司做网站,专注于网站建设十余年,网设计领域的专业建站公司;建站业务涵盖:曹妃甸等地区。曹妃甸做网站价格咨询:18980820575

优点：

1）成本：nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用Oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜

2）查询速度：nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库

3）存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式，而数据库则只支持基础类型

4）扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难

缺点：

1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术，不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。

2）不提供对sql的支持，如果不支持sql这样的工业标准，将产生一定用户的学习和使用成本

3）不提供关系型数据库对事物的处理

2、介绍下redis和mongodb：

自行google。

3、应用场景：

redis：

a.主要是做热点数据缓存。

b.数据过期处理。

c.消息队列等功能。

d.计数，例如投票等。

mongodb：

mongodb的主要目标是在键/值存储方式（提供了高性能和高度伸缩性）以及传统的RDBMS系统（丰富的功能）架起一座桥梁，集两者的优势于一身。mongo适用于以下场景：

a.网站数据：mongo非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

b.缓存：由于性能很高，mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由mongo搭建的持久化缓存可以避免下层的数据源过载。

c.大尺寸、低价值的数据：使用传统的关系数据库存储一些数据时可能会比较贵，在此之前，很多程序员往往会选择传统的文件进行存储。

d.高伸缩性的场景：mongo非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。

e.用于对象及JSON数据的存储：mongo的BSON数据格式非常适合文档格式化的存储及查询。

4、支持的数据类型:

内容比较多，自行将网上的信息整理一下。

用sql语句创建一个教师表教师可以带多个班但不能带多门课

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SQL数据库创建学生、教师、选课表 原创

2020-12-17 12:05:09

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SQL数据库创建学生、教师、选课表

创建学生表

create table student (

sno char(14) primary key,

sname char (10) not null,

ssex char(2),

sage tinyint,

sdept varchar(20),

spassword tinyint,

)

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创建教师表

create table teacher (

tno char(14) primary key,

tname char (10) not null,

tsex char(2),

tage tinyint,

sdept varchar(20),

spassword tinyint,

)

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创建选课表

create table course (

cno char(10),

sno char(14) not null,

tno char(14) not null,

cyear tinyint,

cterm tinyint,

grade tinyint,

primary key(sno,tno),

foreign key(sno) references student(sno),

foreign key(tno) references teacher(tno),

)

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MySQL入门技能树使用数据库创建和删除表

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Oracle完整的试题

[code="java"]create table student( sno varchar2(10) primary key, sname varchar2(20), sage number(2), ssex varchar2(5) ); create table teacher( tno varchar2(10) primary key, tname varchar2(20) ...

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学习好sql

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用sql语句创建一个教师表

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NoSQL-HDFS-基本概念

Hadoop

文件系统：文件系统是用来存储和管理文件，并且提供文件的查询、增加、删除等操作。

直观上的体验：在shell窗口输入 ls 命令，就可以看到当前目录下的文件夹、文件。

文件存储在哪里？硬盘

一台只有250G硬盘的电脑，如果需要存储500G的文件可以怎么办？先将电脑硬盘扩容至少250G，再将文件分割成多块，放到多块硬盘上储存。

通过 hdfs dfs -ls 命令可以查看分布式文件系统中的文件，就像本地的ls命令一样。

HDFS在客户端上提供了查询、新增和删除的指令，可以实现将分布在多台机器上的文件系统进行统一的管理。

在分布式文件系统中，一个大文件会被切分成块，分别存储到几台机器上。结合上文中提到的那个存储500G大文件的那个例子，这500G的文件会按照一定的大小被切分成若干块，然后分别存储在若干台机器上，然后提供统一的操作接口。

看到这里，不少人可能会觉得，分布式文件系统不过如此，很简单嘛。事实真的是这样的么？

潜在问题

假如我有一个1000台机器组成的分布式系统，一台机器每天出现故障的概率是0.1%，那么整个系统每天出现故障的概率是多大呢？答案是(1-0.1%)^1000=63%，因此需要提供一个容错机制来保证发生差错时文件依然可以读出，这里暂时先不展开介绍。

如果要存储PB级或者EB级的数据，成千上万台机器组成的集群是很常见的，所以说分布式系统比单机系统要复杂得多呀。

这是一张HDFS的架构简图：

client通过nameNode了解数据在哪些DataNode上，从而发起查询。此外，不仅是查询文件，写入文件的时候也是先去请教NameNode，看看应该往哪个DateNode中去写。

为了某一份数据只写入到一个Datanode中，而这个Datanode因为某些原因出错无法读取的问题，需要通过冗余备份的方式来进行容错处理。因此，HDFS在写入一个数据块的时候，不会仅仅写入一个DataNode，而是会写入到多个DataNode中，这样，如果其中一个DataNode坏了，还可以从其余的DataNode中拿到数据，保证了数据不丢失。

实际上，每个数据块在HDFS上都会保存多份，保存在不同的DataNode上。这种是牺牲一定存储空间换取可靠性的做法。

接下来我们来看一下完整的文件写入的流程：

大文件要写入HDFS，client端根据配置将大文件分成固定大小的块，然后再上传到HDFS。

读取文件的流程：

1、client询问NameNode，我要读取某个路径下的文件，麻烦告诉我这个文件都在哪些DataNode上？

2、NameNode回复client，这个路径下的文件被切成了3块，分别在DataNode1、DataNode3和DataNode4上

3、client去找DataNode1、DataNode3和DataNode4，拿到3个文件块，通过stream读取并且整合起来

文件写入的流程：

1、client先将文件分块，然后询问NameNode，我要写入一个文件到某个路径下，文件有3块，应该怎么写？

2、NameNode回复client，可以分别写到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4上，记住，每个块重复写3份，总共是9份

3、client找到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4，把数据写到他们上面

出于容错的考虑，每个数据块有3个备份，但是3个备份快都直接由client端直接写入势必会带来client端过重的写入压力，这个点是否有更好的解决方案呢？回忆一下mysql主备之间是通过binlog文件进行同步的，HDFS当然也可以借鉴这个思想，数据其实只需要写入到一个datanode上，然后由datanode之间相互进行备份同步，减少了client端的写入压力，那么至于是一个datanode写入成功即成功，还是需要所有的参与备份的datanode返回写入成功才算成功，是可靠性配置的策略，当然这个设置会影响到数据写入的吞吐率，我们可以看到可靠性和效率永远是“鱼和熊掌不可兼得”的。

潜在问题

NameNode确实会回放editlog，但是不是每次都从头回放，它会先加载一个fsimage，这个文件是之前某一个时刻整个NameNode的文件元数据的内存快照，然后再在这个基础上回放editlog，完成后，会清空editlog，再把当前文件元数据的内存状态写入fsimage，方便下一次加载。

这样，全量回放就变成了增量回放，但是如果NameNode长时间未重启过，editlog依然会比较大，恢复的时间依然比较长，这个问题怎么解呢？

SecondNameNode是一个NameNode内的定时任务线程，它会定期地将editlog写入fsimage，然后情况原来的editlog，从而保证editlog的文件大小维持在一定大小。

NameNode挂了， SecondNameNode并不能替代NameNode，所以如果集群中只有一个NameNode，它挂了，整个系统就挂了。hadoop2.x之前，整个集群只能有一个NameNode，是有可能发生单点故障的，所以hadoop1.x有本身的不稳定性。但是hadoop2.x之后，我们可以在集群中配置多个NameNode，就不会有这个问题了，但是配置多个NameNode，需要注意的地方就更多了，系统就更加复杂了。

俗话说“一山不容二虎”，两个NameNode只能有一个是活跃状态active，另一个是备份状态standby，我们看一下两个NameNode的架构图。

两个NameNode通过JournalNode实现同步editlog，保持状态一致可以相互替换。

因为active的NameNode挂了之后，standby的NameNode要马上接替它，所以它们的数据要时刻保持一致，在写入数据的时候，两个NameNode内存中都要记录数据的元信息，并保持一致。这个JournalNode就是用来在两个NameNode中同步数据的，并且standby NameNode实现了SecondNameNode的功能。

进行数据同步操作的过程如下：

active NameNode有操作之后，它的editlog会被记录到JournalNode中，standby NameNode会从JournalNode中读取到变化并进行同步，同时standby NameNode会监听记录的变化。这样做的话就是实时同步了，并且standby NameNode就实现了SecondNameNode的功能。

优点：

缺点：

哪个属于Nosql数据库

NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

常见的Nosql数据库有：

一、Redis数据库

Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key－Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。

二、MongoDB数据库

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

扩展资料：

对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：

一、易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

二、大数据量，高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。

三、灵活的数据模型

NoSQL无须事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。

四、高可用

NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

参考资料来源：百度百科-NoSQL