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24个必须掌握的数据库面试问题
MySQL基础知识： 了解MySQL的50个核心面试题，包括主键设计、技术特性（如HEAP表的内存限制）、默认端口3306，以及与Oracle的区别，如事务隔离级别（read uncommited、read committed等）和数据类型（FLOAT/DOUBLE的精度和存储）。
其次是使用触发器，这种方法可以保证，无论什么业务系统访问数据库都可以保证数据的完整新和一致性。
数据库类型比较 关系型DB：支持复杂查询和事务，非关系型DB：高并发、可扩展。 SQL语言基石 SQL查询、更新、创建与权限管理。 LIKE操作符和模糊匹配。
死锁与并发设计难题 在操作系统设计中，死锁是棘手的问题。由互斥、不可抢占、请求保持和循环等待条件引发。通过银行家算法、死锁预防、避免和检测策略，我们得以巧妙地处理这种困境。
A：原子性，事务中的所有操作作为一个整体不可分割，要么全部操作要么全部不操作。C：一致性，事务的执行结果必须使数据库从一个一致性状态转为另一个一致性状态。
选择题 下面叙述正确的是___c___。
数据库的面试会问什么问题
1、数据结构： 掌握HEAP表的静态与动态差异，以及Federated Tables的跨服务器访问能力。TIMESTAMP字段的自动更新，以及AUTO_INCREMENT的使用和限制。 索引和查询： 学会如何查看和定义索引，以及LIKE和REGEXP的不同应用场景。
2、视图的利弊 视图： 虚拟表，简化查询，但性能受底层表影响，不能直接修改。 删除操作的差异 TRUNCATE： 删除所有数据，快且不可回滚。 DELETE： 删除部分数据，记录日志，可回滚。
3、关于my sql数据库面试问题，my sql数据库这个很多人还不知道，今天来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！mysql 数据库，更新字段语句：UPDATE：UPDATE的功能是更新表中的数据。
4、复杂问题的解决方案**：如读写分离、多级复制和缓存策略，都是解决实际问题的关键手段。
大数据面试题及答案谁能分享一下
您对大数据一词有什么了解？ 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。
大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 这个问题通常在大数据访谈中提出。
你自身的优点 这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问，在各行各业的面试中都经常出现。
面试数据分析师的常见问题。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
动手题 我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做？实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。
今天小编就来和大家说说大数据分析师面试题：Redis的耐久化战略，希望对各位考生有所帮助。RDB介绍 RDB 是 Redis 默许的耐久化计划。在指定的时间距离内，实行指定次数的写操作，则会将内存中的数据写入到磁盘中。
分享几道关于MySQL索引的重点面试题
库内分表 ，仅仅是解决了单表数据过大的问题，但并没有把单表的数据分散到不同的物理机上，因此并不能减轻 MySQL 服务器的压力，仍然存在同一个物理机上的资源竞争和瓶颈，包括 CPU、内存、磁盘 IO、网络带宽等。
B+树的奥秘：揭示B+树的查询效率和存储优势，以及聚集索引与非聚集索引的特性。 应对棘手问题：通过实例讲解如何处理limit大导致的加载慢，以及MySQL默认的事务隔离级别和并发问题解决方案。
数据范式与性能优化遵循第三范式确保数据结构清晰，同时注意避免数据冗余。处理大页分页时，借助缓存技术提升响应速度。面对高CPU问题，要排查消耗资源的进程，考虑数据库缓存和索引性能。
MySQL面试中不可或缺的知识点概述 在MySQL面试过程中，面试官通常会关注候选人的基础理论和实践经验。
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