超硬核！兔兔阿里p7学长给的面试知识库
一個阿里p7學長給的nosql面試知識庫，絕對真實，學會了去面呀。??
最近整理了一下超硬核系列的文章和面經系列的文章，可以持續關注下：
超硬核系列歷史文章：（我保證每篇文章都有值得學習的地方，并且對小白有特別大的提高，敢說敢負責。）
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- NoSQL概述
- NoSQL數據庫的優勢：①支持超大規模的數據存儲②數據模型比較靈活
NoSQL數據庫的劣勢：①缺乏底層基礎理論做支撐②很多nosql數據庫都不支持事務的強一致性
劣勢：①可擴展性非常差②不具備水平可擴展性，無法較好支持海量數據存儲③數據模型定義嚴格，無法較好的滿足新型web2.0應用需求
- 傳統的關系數據庫性能上的缺陷：①無法滿足海量數據的管理需求②無法滿足高并發需求
- NoSQL的四大類型：鍵值數據庫 ?列族數據庫 文檔數據庫 圖數據庫
- NoSQL數據庫的三大理論基石：①CAP ②BASE③最終一致性（會話一致性，單調寫一致性）
- Nosql數據庫具有的三個特點：①靈活的可擴展性②靈活的數據模型③和云計算的緊密結合
- Nosql興趣起的原因：①關系數據庫無法滿足web2.0的需求②數據模型的局限性
- Acid四性：A：原子性 C：一致性 I：隔離性 D：持久性
- MongoBD簡介
- 一個mongodb可以建立多個數據庫；mongdb將數據存儲為一個文檔，數據結構是鍵值對；多個文檔組成集合，多個集合組成數據庫
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- 數據庫命名：
- 不能是空字符串（"")②不能以$開頭③不能含有.和空字符串。
- 數據庫名字區分大小寫（建議數據庫名全部使用小寫）
- 數據庫名字長度最多64字節。⑥不要與系統保留的數據庫名字相同，這些數據庫包括：admin、local、 config等
- 文檔是MongoDB最核心的概念，本質是一種類JSON的BSON格式的數據。
- BSON是由一組組鍵值對組成，它具有輕量性、可遍歷性和高效性三個特征。可遍歷性是MongoDB將BSON作為數據存儲的主要原因。
- 適用場景：海量的數據存儲，json格式的數據，高伸縮性場景，弱事務型業務
- 使用mongdb shell訪問mongdb：1）連接數據庫：mongo port 27017
2）連接遠程的mongdb服務器：mongo “mongodb://mongodb0.example.com:27017” ?3）查看所以數據庫：show dbs?? 4）創建數據庫：use DATABASE_NAME use database1? 5）創建集合：插入數據時候自動創建集合 6）插入文檔：db.cllection1.insert({name:”張三”,age:20})
7.
- MongoBD數據模型
- MongoBD數據類型：
- 基本數據類型：
- Null 表示空值或者不存在的字段②布爾③數值類型④字符串⑤二進制數據可以保存由任意字節組成的字符串，例如：圖片、視頻等⑥正則表達式：{name:/foo/} name字段含有foo的文檔⑦JavaScript 代碼
- Date日期：new Date ， 北京時間(CST) = UTC + 8個小時
- Timestamp（時間戳）：只供mongdb數據庫內部使用，用于記錄操作的詳細時間，new Timestamp（）
- ObjectId：總共12字節；
ObjectId()? 用于創建ObjectID；getTimestamp() 用于取得ObjectID的時間戳； valueOf()? 用于取得ObjectID的字符串表示
1、創建/切換數據庫：use db1
2、查看數據庫：show dbs
3、刪除當前數據庫：db.dropDatabase()
4、創建集合：db.createCollection("c1")
5、創建集合并添加數據
db.dept.insert({deptno:1,deptname:"技術部",location:"beijing"})
6、查看集合：show collections
7、刪除集合：db.collection_name.drop()
8、查看所有文檔數據：db.dept.find()
9、查看單獨的一個文檔：db.dept.findOne()
- 數據更新
- 數據更新三種：插入：insert；刪除：remove；修改：update
- Insert函數（只能作用于一個集合，集合不存在自動創建）：db.集合名.insert（要插入的文檔，可選參數（設置安全級別））返回值：WriteResult({“nInserted”:1});??? db.collection.insertOne()
db.collection.insertMany()
drop函數，不僅刪除文檔，還會刪除集合中的索引，db.test.drop()
deleteOne（）和deleteMany（）
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- db.集合名.initializeUnorderedBulkOp() 并行Bulk（以隨機的方式并行地執行添加到執行列表中的操作）； ②db.集合名.initializeOrderedBulkOp()?? 順序Bulk（按照預先定義的操作順序）；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();
db.集合名.update(查詢條件（相當于where）；更改的內容（相當于set）；查詢條件不存在時，選擇{ upsert：true}插入，false：不插入；查詢出多個文檔，選擇{multi：true}全部，false：第一條)
返回值：WriteResult({“nMatched”:1,“nUpserted”:0,”nModified”:1})
依次是：滿足的文檔個數 ；upsert：true時插入的個數；實際修改的文檔個數
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})
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- db.update_test.update({_id:1},{$rename:{age:"年齡"}})
- db.update_test.update({_id:1},{$unset:{年齡:""}})
⑥db.update_test.update({_id:1},{$unset:{年齡:1}})
內嵌文檔：①修改整個內嵌：{$set:{field1:新內嵌文檔}} ②修改內嵌的某個字段：{$某個更改操作符:{“field1.field2”:value}}
數組元素：
①db.array_test.insert([
{name:"joe",scores:[60,60,61,62]},
{name:"jack",scores:[]}
])
②db.array_test.update({name:"joe"},{$pop:{scores:-1}})
③db.array_test.update({name:"joe"},{$pull:{scores:{$gt:61}}})
MongoDB為$push和$addToSet提供了一組修改器（modifiers）。通過將操作符和修改器結合使用，可以實現更多復雜的功能
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:"語文",成績:80},
??????????? {course:"數學",成績:95},
????? ????? {course:"外語",成績:70},
????? ?????? ],
????? ?$sort:{成績:-1},$slice:2} }})
- mongdb提供了四種寫入級別：①非確認式寫入②確認式寫入③日志寫入④復制集確認式寫入
- 數據查詢
- db.集合名.find（query，fields，limit，skip）
query：指明查詢條件 ?db.student.find({name:”joe”,age:{$lt:22}})
fields; 用于字段映射，指定是否返回該字段，0代表不返回，1代表返回，語法格式：{field:0}或{field:1}
limit：限制查詢結果集的文檔數量，指定查詢返回結果數量的上限
例如：db.student.find({name:”joe”},{“name”:1,”age”:1},2})
skip：跳過一定數據量的結果，設置第一條返回文檔的偏移量
例如：db.student.find({name:”joe”},{“name”:1,”age”:1},2,1})
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db.student.find({“address.city”:”Beijing”})
與位置無關：db.student.find({“score.成績”: 80})
與位置有關：db.student.find({“scores.2.成績”: 95})
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- 提供的函數
- 游標的生命周期：游標的創建，使用以及銷毀三個階段
- 創建：var cursor = db.student.find().sort({age:1}).limit(2).skip(10);
- db.serverStatus().metrics.cursor? 查看當前系統的游標狀態
{<field>:{$regex:/pattern/，$options:’<options>’}}；
{<field>: /pattern/<options>}
在$In中只能用正則；在隱式的$and只能用$regex； option包含x或s時，只能用$regex
- 索引
- mongdb索引的類型：
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- 唯一索引（Unique Index）：創建db.collection.createIndex( <key and index type specification>, { unique: true } )
為復合索引設置唯一屬性時，只能保證組合索引字段的唯一性，不能確保單個或索引字段自己的唯一性；id唯一索引是自動創建的不能被刪除
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- 稀疏索引（spare index）：db.student.createIndex({name:1}, {sparse:true})
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指的是只為索引字段存在的文檔建立索引，即使索引字段的值為null，但不會為索引字段不存在的文檔建立索引。
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- TTL索引（time-to-live index）：為文檔設置一個超時時間，當達到預設值的時間后，該文檔會被數據庫自動刪除。對于緩存非常有用db.eventlog.createIndex( { "lastModifiedDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 } )
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復合鍵索引不具備生存時間特性
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- 索引的創建（一旦創建就不能修改，除非刪除重建，不能重復創建一個索引）db.collection.createIndex( <key and index type specification>, <options> )
db.student.createIndex({name:1,age:-1})
db.student.createIndex({name:1,age:1},{name:’name_age’})
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- 索引的查看
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查看集合擁有的索引db.collection.getIndexes()
查詢建立索引的鍵名 db.collection.getIndexKeys()
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- 索引的重建
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重建當前集合的所有索引 db.collection.reIndex()先刪除在重建
查詢索引的大小 db.a1.totalIndexSize()?
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- 索引的刪除
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db.collection.dropIndex(index)
index：可以是索引的名字，也可以是創建索引時的keys文檔參數 ?db.student.dropIndex(‘name_age’)?? //索引名
db.student.dropIndex({name:1,age-1})??????? //keys參數
刪除集合中所有的索引 db.collection.dropIndexes()?
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- 索引的查詢解釋器
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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：查詢計劃的選擇器，首先進行查詢分析，最終選擇一個winningPlan是explain返回的默認層面。
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hint函數：db.集合.find().hint(index) index參數可以是索引的名字（字符串）或者創建索引時使用的keys參數。
??? Mongdb限制每個集合上最多只能創建64個索引
- 特殊索引
- 2dsphere 球面索引-創建
- 權限認證
- 創建管理員賬號
db.createUser({ user: “zhangsan”,pwd: “zhangsan123”,roles:[{ role:
“userAdmin AnyDatabase ", db: "admin" }] })
db.changeUserPassword("accountUser", "SOh3TbYhx8ypJPxmt1oOfL")
刪除用戶(只刪除當前數據中的football用戶)
- 刪除賬號：db.dropUser("football");
- 關閉mongdb服務：db.shutdownServer();
- 聚合
- 聚合管道的概述
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- 聚合管道由階段組成，文檔在一個階段處理完畢后，聚合管道會將結果傳遞給下一個階段
- 針對聚合功能提供三種方式：聚合管道，單目的聚合操作，MapReduce編程模式
- MongoDB Shell使用db.collection.aggregate([{<stage>},…])來構建和使用聚合管道。
- 聚合管道的作用：對文檔進行過濾篩選符合條件的文檔；對文檔進行變換，改變文檔輸出格式
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- 聚合管道操作符
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- $project
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- $match
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- $limit:{ $limit: <positive integer> }限制返回的文檔數量
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db.article.aggregate([ { $limit : 5 } ]);
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- $skip:{ $skip: <positive integer> }跳過指定數量的文檔
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db.article.aggregate( { $skip : 5 } );
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- $group：例如：db.books.aggregate( [ { $group : { _id : "$author", books: { $push: "$title" } } } ] )
- $sort:{ $sort: { <field1>: <sort order>, <field2>: <sort order> ... } }
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排序db.users.aggregate( [ { $sort : { age : -1, posts: 1 } } ] )
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- Out：{ $out: "<output-collection>" }
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db.books.aggregate( [ { $group : { _id : "$author", books: { $push: "$title" } } }, { $out : "authors" } ] )
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- $unwind：{ $unwind: <field path> }，參數是數組類型將文檔按照數組字段拆分成多條文檔，每條文檔包含數組中的一個元素
- $lookup：
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- 聚合管道表達式
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常用的主要有兩個：count和distinct
- 與Java
看雪梨TXT的第三題
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- GridFS文件系統
- GridFS是mongdb提供的二進制數據的存儲解決方案，是專門為大數據文件存儲提供的存儲方案
- GridFS用兩個集合來存儲一個文件：fs.files 與 fs.chunks
- Mongofiles的使用：
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- 上傳文件mongofiles? -d gfs put? d:/demo/baidu.jpg
- 顯示文件列表：mongofiles? -d gfs list
- 下載文件：mongofiles? -d gfs get
- 刪除 delete? 搜索search
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- 復制集
- MongoDB的復制至少需要兩個節點。其中一個是主節點，負責處理客戶端請求，其余的都是從節點，負責復制主節點上的數據。
- 各個節點的屬性
1、確認該節點與所有客戶端都斷開連接2、關閉該從節點3、（主節點）將從節點從REPL的配置信息中刪除rs.remove(“127.0.0.1:27019”)
4、（主節點）確認復制集已經沒有該節點rs.conf()
5、將從節點的數據目錄刪除或者重命名6、創建新的目錄供仲裁節點使用
7、啟動仲裁節點所需的mongodb實例8、連接上主節點mongo --port 27018 ?9、添加仲裁節點到副本集中 10、查看復制集的狀態
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- 分片
- 分片的優勢：使用分片來支持具有非常大的數據集和高吞吐量的操作的部署。
- 三種服務器：路由服務器，分片服務器，配置服務器
- 為了將一個集合的所有文檔進行分片，mongdb通過shard key進行數據集的分割
- Mongdb將分片后的數據存在chunk中
- 兩種分片策略：哈希分片，范圍分片
- Redis簡介
- redis的特性：①開源免費②支持持久化③存儲類型豐富④支持數據備份
- redis的適用場合：①實時消息系統②排行榜③精準設定過期時間④計數器⑤最新N的數據操作
- redis相比memcached有哪些優勢：①memcached所有的值均是簡答的字符串，redis作為替代者，支持更為豐富的數據類型②redis的速度比memcached快很多③redis可以持久化其數據
- redis簡介：本質上是一個key-value類型的內存數據庫，很像memcached，整個數據庫統統加載在內存當中進行操作，定期通過異步操作把數據庫數據flush到硬盤上進行保存
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- Redis的數據類型及操作
- String
- Redis常用命令
- 鍵值相關命令：
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- Redis高級特性
- 持久化
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- 快照是默認的持久化方式。這種方式是將內存中的數據以快照的方式寫入到二進制文件中，默認的文件名為dump.rdb。
- Redis 是一個持久化的內存數據庫
- Redis 提供了不同級別的持久化方式（內存的數據保存到磁盤上）:
- RDB（Redis DataBase）持久化方式能夠在指定的時間間隔能對你的數據進行快照（SnapShot ）存儲。
- AOF(Append Only File)持久化方式記錄每次對服務器寫的操作，當服務器重啟的時候會重新執行這些命令來恢復原始的數據，AOF命令以redis協議追加保存每次寫的操作到文件末尾，Redis還能對AOF文件進行后臺重寫,使得AOF文件的體積不至于過大。
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優點：①RDB是一個非常緊湊的文件②RDB在保存RDB文件時父進程唯一需要做的就是fork出一個子進程,接下來的工作全部由子進程來做，父進程不需要再做其他IO操作，所以RDB持久化方式可以最大化redis的性能.③與AOF相比,在恢復大的數據集的時候，RDB方式會更快一些
缺點：①數據丟失風險大 ②RDB需要經常fork子進程來保存數據集到硬盤上,當數據集比較大的時候,fork的過程是非常耗時的,可能會導致Redis在一些毫秒級內不能響應客戶端的請求
優點：①AOF文件是一個只進行追加的日志文件 ②使用AOF 會讓你的Redis更加靈活: 你可以使用不同的fsync策略 ③redis可以在 AOF 文件體積變得過大時，自動地在后臺對 AOF 進行重寫 ④AOF文件有序地保存了對數據庫執行的所有寫入操作， 這些寫入操作以 Redis 協議的格式保存， 因此 AOF 文件的內容非常容易被人讀懂， 對文件進行分析也很輕松
缺點：①對于相同的數據集來說，AOF 文件的體積通常要大于 RDB 文件的體積 ②根據所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能會慢于 RDB
通過主從復制可以允許多個slave server擁有和master server相同的數據庫副本。 ????主從復制特點：
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- master可以擁有多個slave
- 多個slave可以連接同一個master外，還可以互相連接
- 主從復制不會阻塞master，在同步數據時，master可以繼續處理client請求?? ④提高系統的伸縮性
- 主從復制過程
- slave與master建立連接，發送sync同步命令 ②master會啟動一個后臺進程，將數據庫快照保存到文件中，同時master主進程會開始收集新的寫命令并緩存。③后臺完成保存后，就將此文件發送給slave ④slave將此文件保存到硬盤上
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- Redis發布/訂閱（RUB/SUB）
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的超硬核！兔兔阿里p7学长给的面试知识库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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