数据库工程师面试题
mysql数据库面试题
软件⼯程师面试题-MySQL-V1.01目录前⾔5 MySQL面试题61.MySQL中有哪⼏种锁?62.MySQL中有哪些不同的表格?63.简述在MySQL数据库中MyISAM和InnoDB的区别64.MySQL中InnoDB支持的四种事务隔离级别名称,以及逐级之间的区别?75.CHAR和VARCHAR的区别?76.主键和候选键有什么区别?87.myisamchk是用来做什么的?88.如果一个表有一列定义为TIMESTAMP,将发⽣什么?89.你怎么看到为表格定义的所有索引?810.LIKE声明中的%和_是什么意思?911.列对比运算符是什么?912.BLOB和TEXT有什么区别?913.MySQL_fetch_array和MySQL_fetch_object的区别是什么?914.MyISAM表格将在哪里存储,并且还提供其存储格式?915.MySQL如何优化DISTINCT?1016.如何显示前50⾏?1017.可以使用多少列创建索引?1018.NOW()和CURRENT_DATE()有什么区别?1019.什么是非标准字符串类型?1020.什么是通用SQL函数?1121.MySQL支持事务吗?1122.MySQL里记录货币用什么字段类型好1123.MySQL有关权限的表都有哪⼏个?1224.列的字符串类型可以是什么?1225.MySQL数据库作发布系统的存储,一天五万条以上的增量,预计运维三年,怎么优化?1226.锁的优化策略1327.索引的底层实现原理和优化1328.什么情况下设置了索引但⽆法使用1329.实践中如何优化MySQL1330.优化数据库的⽅法1431.简单描述MySQL中,索引,主键,唯一索引,联合索引的区别,对数据库的性能有什么影响(从读写两⽅面)1432.数据库中的事务是什么?1533.SQL注⼊漏洞产⽣的原因?如何防⽌?1634.为表中得字段选择合适得数据类型1635.存储日期时间1636.对于关系型数据库⽽⾔,索引是相当重要的概念,请回答有关索引的⼏个问题:1737.解释MySQL外连接、内连接与自连接的区别1838.Myql中的事务回滚机制概述1839.SQL语⾔包括哪⼏部分?每部分都有哪些操作关键字?1940.完整性约束包括哪些?1941.什么是锁?2042.什么叫视图?游标是什么?2043.什么是存储过程?用什么来调用?2044.如何通俗地理解三个范式?2145.什么是基本表?什么是视图?2146.试述视图的优点?2147.NULL是什么意思2248.主键、外键和索引的区别?2249.你可以用什么来确保表格里的字段只接受特定范围里的值?2250.说说对SQL语句优化有哪些⽅法?(选择⼏条)224软件⼯程师面试题-MYSQL V1.0MySQL面试题1.MySQL中有哪⼏种锁?1、表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度⼤,发⽣锁冲突的概率最⾼,并发度最低。
数据工程师面试题
数据工程师面试题一、问题描述数据工程师是当前热门职位之一,面试中经常会涉及与数据工程相关的问题。
以下是一系列常见的数据工程师面试题,希望能对大家有所帮助。
二、问题列表1. 数据仓库和数据湖有何区别?2. 请描述ETL过程。
3. 什么是事实表和维度表?4. 请解释一下数据架构中的横向扩展和纵向扩展。
5. Redis和MongoDB的主要区别是什么?6. 解释一下数据清洗和数据转换。
7. 请描述一下数据模型化的过程。
8. 什么是数据挖掘?它在数据工程中的作用是什么?9. 解释一下冷热数据分离以及其优势。
10. 什么是数据流水线?三、问题解答1. 数据仓库和数据湖有何区别?数据仓库是一种结构化的、面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合,将企业中分散在各个系统中的数据整合为一个统一的数据源。
数据仓库使用固定的模式和模型,适用于对数据进行报表、分析和决策支持等工作。
而数据湖则是以原始、未经整理的形式,将数据以其原始形式存储在数据湖中。
数据湖的模式和模型可以随时根据需求进行变更和调整。
2. ETL过程的描述ETL是指将数据从不同的来源抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)到目标数据库或数据仓库的过程。
在这个过程中,数据会经过一系列的清洗、转换和整合,以确保数据的质量和一致性。
ETL过程通常涉及数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载四个步骤。
3. 事实表和维度表的定义和作用事实表是数据仓库中的核心表,包含了与业务过程中的事件或事实相关的度量指标。
它通常包含了与业务分析和报表生成相关的数据字段,如销售数量、订单金额等。
维度表则用于提供多维度的上下文信息,用于对事实表中的度量指标进行分析和解释,如时间维度、地理位置维度等。
4. 数据架构中的横向扩展和纵向扩展横向扩展通常是指通过增加更多的服务器节点来扩大系统的容量和吞吐量,以满足数据规模增长和负载增加的需求。
横向扩展可以通过增加服务器节点来分担负载,提高系统的可伸缩性和可用性。
数据开发工程师面试题
数据开发工程师面试题数据开发工程师是当下热门的职位之一,对于面试题的准备是非常关键的。
本文将整理一些常见的数据开发工程师面试题,帮助你更好地准备面试。
一、数据库基础知识1. 数据库系统常见的范式有哪些?请简要介绍每个范式的特点。
2. 什么是事务?请解释ACID原则。
3. 数据库索引的作用是什么?请介绍常见的索引类型。
4. 数据库锁的作用是什么?请简要介绍常见的锁类型。
二、SQL语言1. 请解释SQL语言中的DDL、DML和DQL分别代表什么。
2. 数据库中的联合查询是什么?请给出一个实际应用场景的例子。
3. 请解释SQL语言中的内连接、外连接和交叉连接分别是什么。
4. 什么是SQL注入?请简要介绍如何防止SQL注入攻击。
三、数据仓库与ETL1. 什么是数据仓库?请解释维度表和事实表的概念。
2. 请简要介绍ETL的过程和作用。
3. 请解释维度建模与星型模式的概念。
4. 数据仓库中的聚合是什么?请解释聚合的目的和实现方式。
四、编程与数据开发工具1. 请简要介绍你熟悉的编程语言和数据库工具。
2. 你在数据开发过程中常用的ETL工具有哪些?请解释你为什么选择这些工具。
3. 数据开发工程师需要掌握哪些常见的版本控制工具?4. 请解释以下常见的数据开发工具:Hadoop、Spark、Python、Airflow等。
五、大数据技术与应用1. 请解释分布式数据库是什么?请简要介绍常见的分布式数据库系统。
2. 请解释云计算与大数据的关系。
3. 请介绍你在大数据处理中使用过的技术和工具。
4. 请解释数据湖和数据仓库之间的区别和联系。
六、面试题附加内容在面试时,除了上述的问题,面试官可能还会针对你的简历和个人经验提问。
因此,你需要熟悉你自己的简历,并准备好与之相关的问题。
例如:1. 请详细介绍你在过去项目中的角色和职责。
2. 你在数据开发过程中遇到过哪些挑战,你是如何解决的?3. 请分享一次你在数据开发方面的成功经验。
大数据工程师面试题
大数据工程师面试题一、问题一:请简要介绍大数据工程师的角色和职责。
大数据工程师是负责处理、管理和分析大数据的专业人员。
他们的主要职责包括:- 构建和维护大规模数据处理系统,例如数据仓库、数据湖等。
- 设计和开发数据管道,包括数据采集、清洗、转换和加载(ETL)过程。
- 评估和选择合适的大数据技术栈和工具,例如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
- 编写和优化复杂的查询和分析脚本,以支持业务需求。
- 设计和实现大规模数据存储解决方案,例如分布式文件系统、列存储等。
- 实施数据安全和隐私保护措施,确保数据的合规性。
- 进行性能调优和故障排除,以确保数据处理系统的高可用性和可靠性。
- 与业务团队密切合作,了解他们的需求,并提供相应的数据解决方案。
二、问题二:请详细说明Hadoop框架的组成和工作原理。
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架,它的核心组成包括以下几个部分:1. Hadoop分布式文件系统(HDFS):HDFS是Hadoop框架的存储层,它将大规模的数据分散存储在多台服务器上,以实现高可靠性和可扩展性。
2. Hadoop分布式计算框架(MapReduce):MapReduce是Hadoop 的计算层,它根据数据分布在不同的机器上进行计算,通过将任务分为Map和Reduce两个阶段来实现并行处理。
Map阶段对输入数据进行拆分和处理得到中间结果,Reduce阶段对中间结果进行聚合从而得到最终的输出结果。
3. YARN(Yet Another Resource Negotiator):YARN是Hadoop的资源管理器,负责集群资源的调度和管理。
它可以根据不同的应用需求,合理分配计算资源,并监控任务的执行情况。
Hadoop的工作原理如下:- 当用户提交作业时,YARN将作业的代码和相关信息分发到集群中的各个节点上。
- 根据作业的代码逻辑,数据将被拆分成多个块,并在集群中的节点上进行并行处理。
后端开发工程师常见面试题
后端开发工程师常见面试题在当今科技飞速发展的时代,后端开发工程师成为了众多企业争相抢夺的热门人才。
当你准备应聘后端开发工程师这一职位时,了解常见的面试题无疑是成功的关键之一。
以下是一些后端开发工程师常见的面试题,希望能对你有所帮助。
一、数据库相关1、请简要介绍一下数据库的事务以及其特性(ACID)。
事务是一组逻辑操作单元,被视为一个不可分割的工作序列。
ACID 分别代表原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。
原子性确保事务中的所有操作要么全部成功,要么全部失败;一致性保证事务执行前后数据库的完整性约束没有被破坏;隔离性使得多个并发事务之间相互隔离,互不干扰;持久性则保证事务一旦提交,其对数据库的更改就会永久保存。
2、解释一下数据库的索引以及它的作用和缺点。
索引是一种用于加速数据库查询的数据结构。
它的作用在于能够快速定位和检索数据,大大提高查询的效率。
然而,索引也有缺点,比如会增加数据插入、更新和删除的开销,因为这些操作不仅要修改数据,还要维护索引;此外,过多的索引会占用大量的存储空间。
3、讲述一下数据库的连接方式(内连接、外连接等)以及它们之间的区别。
内连接(INNER JOIN)返回两个表中满足连接条件的行。
左外连接(LEFT JOIN)返回左表中的所有行以及右表中与连接条件匹配的行,如果右表中没有匹配的行,则相应的列值为 NULL。
右外连接(RIGHT JOIN)与左外连接相反,返回右表中的所有行以及左表中与连接条件匹配的行。
全外连接(FULL JOIN)返回两个表中的所有行,如果某一行在另一个表中没有匹配的行,则相应的列值为 NULL。
二、编程语言相关1、以您熟悉的编程语言(如 Java、Python 等)为例,谈谈面向对象编程的三大特性(封装、继承、多态)。
封装是将数据和操作数据的方法封装在一个类中,隐藏内部实现细节,只提供公共的访问接口。
数据库工程师面试题及答案(全)
数据库工程师面试题及答案1.请简要介绍你对数据库的理解以及你的数据库工作经验?答:数据库是一种可以存储、管理和检索数据的软件系统。
作为一名数据库工程师,我的主要工作职责包括设计和管理数据库系统、调优和优化数据库性能、实现数据备份和恢复、确保数据安全和隐私保护等。
我拥有多年的数据库工作经验,擅长使用MySQL、Oracle、SQL Server等数据库管理系统,对SQL语言和数据库优化有深入的了解。
2.请介绍一下数据库索引的原理和常用类型?答:数据库索引是一种数据结构,可以加速数据检索的速度和效率。
常见的索引类型包括B+树索引、哈希索引、全文索引等。
其中,B+树索引是最常用的索引类型,它采用平衡树结构来存储数据,可以支持快速的范围查找和排序操作。
哈希索引是一种使用哈希函数将数据映射到索引中的索引类型,可以支持快速的精确查找操作。
全文索引是一种可以在文本中进行模糊匹配的索引类型,可以支持全文搜索和关键词查询。
3.请介绍一下数据库事务的概念和ACID特性?答:数据库事务是一组需要被看作为一个单独的操作执行的SQL语句集合。
为了确保数据的完整性和一致性,事务需要满足ACID特性。
ACID是指原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。
⏹原子性:事务中的所有操作要么全部执行成功,要么全部失败,不存在中间状态。
⏹一致性:事务执行前后,数据库中的数据保持一致性状态。
⏹隔离性:事务之间的操作互相隔离,一个事务的执行不应该影响其他事务。
⏹持久性:事务执行成功后,其所做的修改应该被持久化存储,不会因为系统故障等原因丢失。
4.请简述一下数据库优化的方法和技巧?答:数据库优化是提高数据库性能和响应速度的重要手段,常用的方法和技巧包括:⏹合理设计和优化数据库结构,避免冗余和无用数据。
⏹创建适当的索引,加快数据检索速度。
⏹使用分区表,优化大数据表的查询速度。
数据库工程师面试准备考试试卷
数据库工程师面试准备考试试卷(答案见尾页)一、选择题1. 在关系型数据库中,索引的主要作用是什么?A. 提高数据查询效率B. 存储冗余数据C. 提高数据完整性D. 增加数据安全性2. 以下哪个不是SQL语言的数据操作语句?A. SELECTB. INSERTC. UPDATED. DELETE3. 在数据库设计中,哪种范式用于消除非主属性对主键的部分依赖?A. 第一范式(1NF)B. 第二范式(2NF)C. 第三范式(3NF)D. BCNF4. 什么是数据库事务的ACID特性?A. 原子性(Atomicity)B. 一致性(Consistency)C. 隔离性(Isolation)D. 持久性(Durability)5. 在分布式数据库中,什么是CAP定理?它说明了什么?A. 一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)之间的权衡B. 数据库复制延迟C. 数据库锁机制D. 数据库备份策略6. 以下哪种数据模型是用于描述实体之间关系的?A. 网状模型(Graph Model)B. 关系模型(Relational Model)C. 面向对象模型(Object-Oriented Model)D. 树状模型(Tree Model)7. 在数据库优化中,如何提高查询性能(多选)?A. 使用索引B. 添加冗余数据C. 优化查询语句D. 增加数据副本8. 什么是数据库的正常关闭和异常关闭?它们各自的处理方法是什么?A. 正常关闭:优雅地关闭数据库连接,释放资源。
B. 异常关闭:突然终止数据库服务,可能导致数据不一致。
C. 处理方法:正常关闭需要确保所有活动事务都已完成;异常关闭需要记录日志并尝试恢复数据。
9. 在数据库备份策略中,全备份、增量备份和差异备份有什么区别?A. 全备份:备份全部数据,恢复时最简单。
B. 增量备份:仅备份自上次备份以来发生变化的数据。
数据开发工程师面试题
数据开发工程师面试题一、介绍数据开发工程师是负责处理和管理大数据的专业人员。
他们利用各种技术和工具,将原始数据转化为有用的信息和洞察,供企业和决策者使用。
在该职位的面试中,通常会涉及数据处理、编程、数据库管理、数据仓库以及数据质量等方面的问题。
以下是一些常见的数据开发工程师面试题。
二、问题列表1. 请简要介绍一下自己的背景和工作经验。
2. 你熟悉哪些数据处理工具和技术?3. 请说明什么是ETL(Extract, Transform, Load)?4. 在数据处理过程中,你最常用的编程语言是什么?请举例说明你在使用该语言时,是如何处理和转化数据的。
5. 你有数据库管理的经验吗?请谈谈你熟悉的数据库类型和你在处理数据时常用的操作。
6. 数据仓库是什么?它有什么作用?7. 数据校验和数据清洗有什么区别?你是如何确保数据质量的?8. 请列举一些你常用的数据处理工具,以及它们的优缺点。
9. 在数据开发过程中,你遇到过哪些挑战?你是如何解决的?10. 你如何保持对数据处理行业发展的了解?请谈谈你参与的培训、研讨会或者其他自学的经历。
11. 你在数据处理项目中的角色是什么?请谈谈你在过去的项目中所承担的责任和取得的成果。
12. 对于大数据的存储和管理,你有哪些经验和观点?13. 请讲解一下数据仓库的架构和设计原则。
14. 对于数据安全和隐私保护,你有哪些措施和意识?15. 数据分析和数据开发的关系是什么?你如何与数据分析师合作,确保数据开发工作的顺利进行?三、总结以上是一些数据开发工程师面试中常见的问题。
回答这些问题需要对数据处理、编程、数据库管理以及数据仓库等方面有一定的了解和实践经验。
希望这些问题能帮助你更好地准备数据开发工程师的面试。
祝你面试顺利!。
工程师面试题目及答案
工程师面试题目及答案一、问题1:请简要介绍一下你的工作经验。
答案:在过去的五年里,我一直从事软件开发方面的工作。
在上一家公司,我负责开发和维护他们的主要产品。
我熟练掌握多种编程语言,包括Java和Python,具备良好的编程和解决问题的能力。
我还参与了一些大型项目的开发,包括一个电商平台和一个在线教育平台。
二、问题2:你在过去的项目中遇到过哪些挑战,你是如何解决的?答案:在之前的一个项目中,我们遇到了一个性能问题,系统响应时间过长。
经过仔细的分析,我发现问题是由于代码中的一个循环造成的。
我使用了一些性能测试工具来定位问题,并重写了相关代码以提高性能。
最后,我们成功地解决了这个问题,并将系统的响应时间缩短了50%。
三、问题3:你能介绍一下你在软件开发方面的技术能力吗?答案:我在软件开发方面具备广泛的技术能力。
我熟悉多种编程语言,如Java、Python和C++。
我具备良好的数据库设计和管理能力,熟悉关系型数据库和NoSQL数据库。
我还熟悉各种软件开发框架和工具,如Spring、Hibernate和Git等。
此外,我还具备前端开发的经验,熟悉HTML、CSS和JavaScript等技术。
四、问题4:在你看来,一个优秀的工程师应该具备哪些素质?答案:我认为一个优秀的工程师不仅需要扎实的技术能力,还需要具备良好的沟通能力和团队合作精神。
工程师需要与其他团队成员合作,了解他们的需求,并与他们有效地进行沟通。
此外,工程师还需要具备良好的问题解决能力和学习能力,能够不断更新和提升自己的技能。
五、问题5:你如何处理工作中的紧急情况或压力?答案:在工作中,我经常会面临紧急情况和压力。
我会首先冷静下来,分析问题的紧急程度和优先级。
然后,我会与团队成员合作,共同解决问题。
我相信团队合作的力量,通过充分的沟通和协调,我们可以有效地解决问题并应对压力。
六、问题6:你对创新和新技术有什么看法?答案:我非常重视创新和新技术的发展。
大数据工程师面试题及答案
大数据工程师面试题及答案在大数据领域,对工程师的要求越来越高。
以下是一些常见的大数据工程师面试题及答案,希望能为您的面试准备提供一些帮助。
一、基础知识1、请简要介绍一下 Hadoop 生态系统中的主要组件。
答案:Hadoop 生态系统主要包括 HDFS(分布式文件系统)用于存储大规模数据;YARN(资源管理框架)负责资源的分配和调度;MapReduce(分布式计算框架)用于处理大规模数据的计算任务。
此外,还有 Hive(数据仓库工具)、HBase(分布式数据库)、Sqoop(数据导入导出工具)等组件。
2、什么是数据仓库?与数据库有什么区别?答案:数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
数据库主要用于事务处理,强调实时性和一致性;而数据仓库侧重于数据分析和决策支持,数据量大、结构复杂,存储历史数据。
二、数据处理和分析1、如何处理数据倾斜问题?答案:数据倾斜通常是指某些键值的分布不均匀,导致某些任务处理的数据量远大于其他任务。
可以通过对倾斜的键进行加盐处理,或者使用 Combiner 函数在 Map 端进行局部聚合来缓解。
还可以对数据进行重新分区,或者调整并行度等方式来解决。
2、请介绍一下 Spark 的核心概念,如 RDD、DataFrame 和 Dataset。
答案:RDD(弹性分布式数据集)是 Spark 的基础数据结构,具有不可变、可分区、可并行操作等特点。
DataFrame 类似于关系型数据库中的表,具有列名和数据类型。
Dataset 是 DataFrame 的扩展,提供了类型安全和面向对象的编程接口。
三、数据存储1、介绍一下 HBase 的架构和工作原理。
答案:HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 存储数据,采用主从架构。
HMaster 负责管理表的元数据,HRegionServer 负责存储和管理实际的数据。
数据按照行键进行排序和存储,通过 Region 进行划分和管理。
大数据开发工程师招聘面试题与参考回答(某大型集团公司)
招聘大数据开发工程师面试题与参考回答(某大型集团公司)(答案在后面)面试问答题(总共10个问题)第一题题目:请简述大数据技术在现代企业中的应用及其对企业竞争力的影响。
第二题问题:您在过往的工作中,是否遇到过数据量极大,导致数据处理和分析效率低下的问题?如果是,您是如何解决这个问题的?第三题题目:请描述一下您在以往项目中使用大数据技术解决过的一个具体问题。
详细说明问题背景、您采用的大数据技术、实施过程以及最终取得的成果。
第四题题目:请解释什么是MapReduce,并描述一个场景,在这个场景中使用MapReduce可以极大地提高数据处理效率。
请同时指出在这个场景中Map和Reduce两个阶段是如何工作的,并说明这样做的优势。
第五题题目:请描述一下您在以往项目中遇到的大数据开发过程中最复杂的技术挑战,以及您是如何解决这个问题的。
第六题题目:请解释什么是MapReduce,并描述一个实际场景,在该场景中使用MapReduce可以有效地处理大数据集。
请同时指出MapReduce模型中的主要步骤,并简要说明每个步骤的作用。
第七题题目:请描述一次您在项目中遇到的大数据处理挑战,包括挑战的具体内容、您是如何分析问题的、以及您最终采取的解决方案和效果。
第八题题目:请解释什么是MapReduce,并且举例说明在一个大数据处理场景中如何使用MapReduce来解决实际问题。
在您的解释中,请务必涵盖MapReduce的主要组成部分及其工作流程。
1.Map(映射)阶段:在这个阶段,原始的大数据集被分成若干个小块分发到不同的节点上。
每个节点上的程序对分配给自己的数据进行处理,产生中间键值对。
这些键值对随后会被排序并且传递到下个阶段。
2.Reduce(规约)阶段:在这个阶段,来自Map阶段的数据被重新组织,使得相同键的所有值都被组合在一起。
接下来,reduce函数会处理这些键对应的多个值,并将它们转化为最终的结果输出。
1.Map阶段:首先,系统将整个购买记录数据集分割成多个片段,并将这些片段发送到不同的Map任务中。
后端开发工程师面试题
后端开发工程师面试题在当今数字化时代,后端开发工程师在构建稳定、高效和可扩展的Web 应用中扮演着至关重要的角色。
当企业在招聘后端开发工程师时,精心设计的面试题能够有效地筛选出具备所需技能和素质的候选人。
以下是一些常见且重要的后端开发工程师面试题,以及对每个问题的详细解析和期望的回答方向。
一、数据库相关问题1、请简述关系型数据库和非关系型数据库的区别,并举例说明在什么场景下应该选择使用哪种类型的数据库。
这个问题旨在考察候选人对不同类型数据库的理解和在实际项目中的应用能力。
关系型数据库(如 MySQL、Oracle 等)具有结构化的数据模式、严格的事务支持和复杂的查询语言,适用于对数据一致性和完整性要求较高的场景,如金融交易系统、企业资源规划(ERP)等。
非关系型数据库(如 MongoDB、Redis 等)则具有灵活的数据模型、高扩展性和高性能,适用于数据量大、读写频繁且对数据结构变化较频繁的场景,如社交媒体平台、实时数据分析等。
2、解释一下数据库索引的作用和原理,以及在什么情况下不应该创建索引。
数据库索引可以加快数据的查询和检索速度,但也会带来额外的存储空间和维护成本。
候选人应该能够清晰地解释索引是如何通过数据结构(如 B 树、哈希表等)提高查询效率的,并且知道在数据量小、频繁更新的字段或低选择性的字段上不适合创建索引,以免影响性能。
3、谈谈你对数据库事务的理解,以及事务的 ACID 特性分别是什么。
事务是保证数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性的重要机制。
候选人需要深入理解每个特性的含义和作用,例如原子性确保事务要么全部成功,要么全部失败;一致性保证数据在事务前后的合法性和完整性;隔离性防止多个事务之间的相互干扰;持久性确保事务的结果能够永久保存。
二、编程语言相关问题1、如果你主要使用的后端编程语言是 Python,解释一下 Python 的装饰器是什么,以及如何使用它来实现一些常见的功能,比如日志记录或权限检查。
云数据库测试高级工程师岗位面试题及答案(经典版)
云数据库测试高级工程师岗位面试题及答案1.介绍一下您在云数据库测试方面的经验。
答:我在过去的X年里,一直专注于云数据库测试领域。
我参与了多个项目,负责确保数据库在云环境中的性能、可用性和安全性。
例如,我曾经在项目中通过模拟大规模用户负载,测试数据库在高压下的表现,发现并解决了潜在的性能瓶颈。
2.在云数据库测试中,您如何保证数据的安全性?答:确保数据安全是关键。
我会首先使用合适的身份验证和授权机制来保护数据库访问。
我还会测试数据加密和数据传输过程中的安全性,以确保数据在存储和传输过程中都受到保护。
3.请解释一下数据库水平扩展和垂直扩展的区别,以及在测试中如何考虑这两种扩展方式。
答:数据库水平扩展是通过添加更多节点或服务器来增加数据库的处理能力,而垂直扩展是通过升级单个节点的硬件来增加性能。
在测试中,我会模拟不同的负载,验证水平扩展时节点间的数据同步和负载均衡,同时也会评估垂直扩展后的性能提升。
4.请描述一下数据库索引的作用,以及在测试中如何优化索引性能。
答:数据库索引加速数据检索,减少查询时间。
在测试中,我会评估索引的选择是否适当,确保索引的列与查询条件匹配。
我还会测试不同索引类型的性能,如B树和哈希索引,以找到最适合特定场景的索引。
5.当数据库出现性能问题时,您的处理流程是什么?答:我会首先分析数据库的性能指标,如响应时间、查询吞吐量等,确定瓶颈所在。
然后,我会使用性能监控工具进行实时监测,并进行负载测试以模拟真实情况。
根据测试结果,我会针对性能瓶颈进行调优,可能是优化查询、调整索引或增加硬件资源。
6.在云数据库测试中,高可用性是至关重要的。
请解释一下多节点复制(Replication)和数据库分片(Sharding)在提高可用性方面的作用。
答:多节点复制通过将数据复制到不同节点,提高了数据的冗余性和容错性。
数据库分片则将数据水平分割到不同节点,减少单一节点的负载,增加可用性。
在测试中,我会模拟节点故障和数据丢失情况,验证复制和分片是否能够确保数据的高可用性。
大数据工程师面试题及答案
大数据工程师面试题及答案在当今数字化时代,大数据工程师成为了热门职业之一。
为了帮助求职者更好地准备面试,以下是一些常见的大数据工程师面试题及答案。
一、基础知识1、什么是大数据?答:大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、列举一些常见的大数据处理框架。
答:常见的大数据处理框架包括Hadoop、Spark、Flink、Kafka 等。
Hadoop 是一个分布式系统基础架构,用于大规模数据存储和处理;Spark 是一个快速通用的大数据计算引擎;Flink 是一个分布式流处理框架;Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。
3、解释 Hadoop 的核心组件。
答:Hadoop 的核心组件包括 HDFS(Hadoop 分布式文件系统)、MapReduce(分布式计算框架)和 YARN(资源管理框架)。
HDFS 用于存储大规模数据,具有高容错性和可扩展性;MapReduce 用于大规模数据的并行处理;YARN 负责管理集群资源的分配和调度。
二、数据存储1、介绍一下 HBase 的特点和适用场景。
答:HBase 是一个基于 Hadoop 的分布式列式数据库,具有高可靠性、高性能、可扩展性强等特点。
适用于需要随机读写、海量数据存储和实时查询的场景,比如物联网数据、用户行为数据等。
2、对比 Hive 和 MySQL 的区别。
答:Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具,适合处理大规模数据的批处理操作,查询延迟较高;MySQL 是传统的关系型数据库,适用于事务处理和对实时性要求较高的查询操作。
Hive 数据存储在HDFS 上,而 MySQL 数据通常存储在本地磁盘。
3、什么是数据分区?为什么要进行数据分区?答:数据分区是将数据按照一定的规则划分成多个区域存储的技术。
这样做可以提高数据查询和处理的效率,减少数据扫描的范围,便于数据管理和维护。
数据仓库工程师面试题(笔试1)
数据仓库工程师面试题姓名:____张小核______ 开始时间:_____:______ 结束时间:_____:_____一、数据库1.使用过哪些数据库?试说出它们的异同。
答:使用过SQL SERVER和ORACLE它们的区别是:1.sql server 是中小型企业用的,oracle是中大型企业用的;oracle跨平台能在linux上运行,sqlserver只能在windows运行,而linux平台比windows平台稳定,所以安全性高;sqlserver操作简便,oracle比较复杂;oracle能把数据存在不同的硬盘上sqlserver不能;oracle能够回滚表空间查询sqlserver不能;oracle支持label security,sqlserver不能;oracle扩展性比较强。
2.事务有多个性质,其中不包括( B )A.一致性 B.唯一性C.原子性 D.隔离性3.CHAR类型和V ARCHAR类型有何区别?答:char的长度是固定的,最长2000个字符,当输入的字符小于你定义的字符数目时,它会自动补空值,所以它占用空间较大但是效率高;varchar的长度是可变的,用它可以节省存储空间,但是效率没有char高。
4.视图与表有何区别?表是实际存在的,视图是一个或多个表结果的映射,实际不存在,所以视图不占用实际的物理空间,但删除时不影响数据,而表影响5.数据库中常见的约束有哪些?答:1.非空值约束,是not null;2。
唯一性约束,不能重复造成冗余;3.检查约束,能够保证数据完整性;还有主键不能为空,应该是唯一的,字段属性要不能再分6.有一个空表t_empty,结构是:create table t_empty(a integer)请问以下各语句的输出分别是什么?(A) select sum(a) from t_empty 什么都不输出(B) select NullToZero(a) from t_empty *假定NullToZero是一个将Null值转成0的标函数(C) select count(*) from t_empty7.有下列两表Table1Col1 INTCol2 CHAR (30)Table2Col1 INTCol2 CHAR (30)请问下列哪条语句会将table2的全部列插入到table1? BA. INSERT INTO table1 (table2.col1,table2.col2)B. INSERT INTO table1 SELECT col1, col2 FROM table2C. INSERT INTO table1 VALUES (SELECT col1,col2 FROM table2)D. INSERT INTO table1 (col1, col2) VALUES (SELECT col1, col2 FROM table2)8.有下列两表TAB1 TAB2C1 C2 CX CY---- ----- ------ -----A 11 A 21B 12C 22C 13D 23如果要得到如下的输出结果:C1 C2 CX CY----- ----- ---- -----A 11 A 21C 13 C 22-- -- D 23下列哪条语句会得到所需的结果?A. SELECT * FROM tab1 INNER JOIN tab2 ON c1=cxB. SELECT * FROM tab2 FULL OUTER JOIN tab1 ON c1=cxC. SELECT * FROM tab2 RIGHT OUTER JOIN tab1 ON c1=cxD. SELECT * FROM tab1 RIGHT OUTER JOIN tab2 ON c1=cx9.在数据库中使用存储过程有什么好处?使用方便,速度快,方便改动,一个过程可以包含多个语句,可以用参数10.数据库中的日志有哪些作用?记录你所做的操作,有利于在出现异常时的排错速度,可以用它查看数据库的工作状态11.对于一个数据量过大的表,如果要提高对它的查询速度,你会采用哪些办法?建立索引,清楚多余的数据,整利视图二、数据仓库1.什么叫数据仓库?谈谈你自己的理解。
大数据工程师常见面试题
大数据工程师常见面试题在当今数字化的时代,大数据工程师成为了热门职业之一。
当你准备应聘大数据工程师的岗位时,了解常见的面试题可以帮助你更好地应对面试,展现自己的专业能力。
以下是一些大数据工程师常见的面试题:一、基础理论知识1、什么是大数据?大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、请简要介绍 Hadoop 生态系统。
Hadoop 生态系统是一系列用于处理大数据的开源框架和工具的集合。
其中包括HDFS(Hadoop 分布式文件系统)用于存储大规模数据,YARN(Yet Another Resource Negotiator)用于资源管理和调度,MapReduce 用于分布式计算等。
此外,还有 Hive 用于数据仓库和查询处理,HBase 用于大规模的分布式数据库,Sqoop 用于在关系型数据库和 Hadoop 之间进行数据迁移等。
3、解释一下 CAP 定理。
CAP 定理指出,在一个分布式系统中,一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三个特性最多只能同时满足其中两个。
一致性指的是在分布式系统中,所有节点在同一时刻看到的数据是相同的;可用性指的是系统能够在正常响应时间内提供服务;分区容错性指的是系统在遇到网络分区等故障时仍能继续工作。
4、什么是数据仓库和数据集市?数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
数据集市则是数据仓库的一个子集,通常面向特定的业务部门或主题,规模较小,更专注于满足特定用户的需求。
二、数据处理与分析1、谈谈你对数据清洗的理解以及常见的数据清洗方法。
数据清洗是指处理和纠正数据中的错误、缺失值、重复值和不一致性等问题,以提高数据质量。
数据工程师面试 30+问题与答案
数据工程师面试 30+问题与答案1. 数据建模问题 1:数据工程师在数据科学流程中扮演什么角色?回答:数据工程师就像是数据的建筑师。
他们构建、维护和组织处理数据创建、变更和存储的系统。
他们的任务是确保这些系统足够强大、运行良好,并且能够快速处理数据以进行分析。
问题 2:你如何处理数据建模,并在数据库设计中使用它?回答:数据建模类似于计划数据的组织和连接方式。
在设置数据库时,我们考虑诸如使数据规范化或简化、使用正确的索引以及根据我们的操作选择最佳类型的数据库(如表格或其他)等因素。
问题 3:能解释 OLAP 和 OLTP 数据库的区别吗?OLAP: online analytical processingOLTP: Online Transaction Processing回答:OLAP 数据库类似于用于分析的图书馆,而 OLTP 数据库则类似于商店结账。
它们在我们需要从大量数据中快速获取答案时非常有用。
问题 4:什么是去规范化,什么时候使用它是个好主意?回答:去规范化类似于简化事物以加快速度。
在报告系统中,我们想要快速获取答案时,去规范化通过减少数据的复杂性来帮助加速。
问题 5:你如何处理数据库架构更改的版本控制?回答:版本控制类似于追踪一本书的不同版本。
在项目中,我们使用工具来管理更改,以确保所有人都在同一页面上,更新不会引起混乱。
问题 6:解释数据库中的代理键概念。
回答:代理键类似于给班级中的每个学生分配一个唯一的 ID。
它们确保每个记录都很容易识别。
在一个产品代码可能会更改的项目中,代理键使事物保持稳定。
2. SQL 和查询优化问题 7:为什么一些 SQL 查询花费这么长时间,如何加速它们?有故事分享吗?回答:慢查询就像等待排队一样。
通过制定更智能的计划和更有效地查找事物,我们可以加速查询。
在一个项目中,我们通过添加特殊索引和重写复杂查询来实现这一点。
问题 8:数据库索引为什么重要,你如何决定对哪些列进行索引?回答:索引就像在书中查找信息的备忘单。
后端开发工程师常见面试题
后端开发工程师常见面试题在当今科技飞速发展的时代,后端开发工程师在构建高效、稳定和安全的网络应用中起着至关重要的作用。
当企业招聘后端开发工程师时,往往会通过一系列面试题来评估候选人的技术能力、问题解决能力和思维方式。
以下是一些常见的后端开发工程师面试题,希望能对正在准备面试的你有所帮助。
一、数据库相关问题1、请简要介绍一下关系型数据库和非关系型数据库的区别,并举例说明在什么场景下会选择使用它们。
关系型数据库,如 MySQL、Oracle 等,具有严格的结构化数据模式,强调数据的一致性和完整性,适用于数据结构相对固定、对事务处理要求较高的场景,比如电商系统中的订单管理。
而非关系型数据库,如 MongoDB、Redis 等,通常具有更灵活的数据模型,能更好地处理大规模的、结构不固定的数据,常用于缓存、日志存储或实时数据分析等场景。
2、谈谈你对数据库索引的理解,以及在什么情况下应该创建索引,什么情况下不应该创建索引?索引可以加快数据的查询速度,但也会增加数据插入、更新和删除的开销。
一般在经常用于查询、连接和排序的字段上创建索引,比如主键、外键等。
但对于数据量小的表、频繁更新的字段或者很少用于查询的字段,创建索引可能并不合适。
3、如何处理数据库中的并发操作,以避免数据不一致的问题?常见的方法包括使用事务来保证一组操作的原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID)。
通过设置合适的隔离级别,如读未提交、读已提交、可重复读和串行化,可以控制并发事务之间的可见性和相互影响。
二、编程语言相关问题1、以你熟悉的编程语言(如 Java、Python 等)为例,解释一下面向对象编程的三大特性:封装、继承和多态,并举例说明它们的应用。
封装是将数据和操作数据的方法封装在一个类中,对外提供访问接口,增强了代码的安全性和可维护性。
继承允许子类继承父类的属性和方法,实现代码复用。
多态则是同一操作作用于不同的对象可以有不同的表现形式,比如在 Java 中通过方法重写和方法重载实现多态。
数据库工程师岗位面试题及答案(经典版)
数据库工程师岗位面试题及答案问题1:数据库范式化和反范式化之间的区别是什么?请举例说明。
答案:数据库范式化是将数据库设计拆分为多个关系以消除冗余数据,反范式化是为了提高查询性能而将数据合并到较少的表中。
例如,一个订单系统中的订单表和产品表可以通过反范式化将产品信息嵌入到订单表中,从而避免频繁的表连接。
问题2:什么是ACID属性?在数据库事务中的作用是什么?答案:ACID是数据库事务的四个属性,包括原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。
这些属性确保了事务的可靠性和完整性,例如,当一个事务执行时,它要么完全执行,要么完全回滚,以保持数据库状态的一致性。
问题3:请解释数据库索引是什么,以及为什么在查询性能优化中如此重要?答案:数据库索引是一种数据结构,用于加快数据库查询操作的速度。
它类似于书中的目录,可以快速定位需要的数据行。
索引在查询性能优化中至关重要,因为它可以减少数据扫描的开销,从而加快查询速度。
然而,索引也会增加插入、更新和删除操作的开销,需要在设计时权衡使用。
问题4:在数据库中,什么是执行计划?如何分析和优化查询的执行计划?答案:执行计划是数据库查询优化器生成的查询执行步骤的计划。
它显示了查询如何通过索引和表扫描等操作来获取所需的数据。
分析执行计划可以帮助我们理解查询的性能瓶颈,优化查询,如调整索引、重写查询逻辑或者调整数据库参数。
问题5:请解释数据库连接池是什么?它如何提高应用程序性能?答案:数据库连接池是一组预先创建的数据库连接,应用程序可以从中获取连接以执行数据库操作。
连接池可以减少每次请求时建立和关闭数据库连接的开销,从而提高应用程序性能。
它通过重复使用连接并限制并发连接数来降低数据库服务器的负载。
问题6:什么是数据库锁?请解释共享锁和排他锁的区别,并说明在什么情况下会使用它们。
答案:数据库锁用于控制并发访问数据库资源,以保证数据一致性。
数据仓库工程师面试题
数据仓库工程师面试题作为数据仓库工程师,面试题是评估您对数据仓库设计和管理的理解和经验的重要参考。
下面是一些常见的数据仓库工程师面试题,带您深入了解该领域的知识和技能。
1. 请解释一下数据仓库是什么,以及它与传统数据库的区别是什么?数据仓库是一个被设计用于支持处理和分析大量结构化和非结构化数据的系统。
与传统数据库相比,数据仓库有以下区别:- 数据来源:数据仓库从多个不同的源中获取数据,包括内部和外部数据源,例如业务系统、Web日志和社交媒体。
而传统数据库主要用于业务操作和事务处理。
- 数据结构:数据仓库使用星型模型或雪花模型来组织数据,以便更好地支持查询和分析。
传统数据库则使用关系模型。
- 数据性能:数据仓库通过聚集、索引和分区等技术来优化查询性能,而传统数据库更关注事务性处理的响应时间。
2. 请解释一下ETL的过程是什么,以及在数据仓库中的作用是什么?ETL(抽取、转换和加载)是数据仓库中的常见过程。
它包括以下步骤:- 抽取(Extract):从多个数据源中获取数据,并进行初步清洗和转换,以满足后续处理的需求。
- 转换(Transform):对抽取的数据进行清洗、规范化、转换和整合,以满足数据仓库的模型和规范。
- 加载(Load):将已转换的数据加载到数据仓库中的相应表中。
ETL的作用是将分散和异构的数据整合到一个中心化的数据仓库中,以便进行分析和报告。
通过ETL过程,可以清洗数据、处理数据质量问题、整合多个数据源的数据,并为分析师和业务用户提供一致、准确的数据。
3. 请解释一下星型模型和雪花模型,并阐述它们之间的区别。
星型模型和雪花模型是用于组织数据仓库中的事实表和维度表的两种常见模型。
- 星型模型:星型模型由一个中心的事实表和多个维度表组成。
事实表包含可度量的业务指标,而维度表包含描述业务上下文的属性。
维度表通过外键与事实表相连,而且维度表之间没有相互连接。
- 雪花模型:雪花模型延伸了星型模型,通过将维度表进一步分解成多个规范化的表来减少数据冗余。
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数据库工程师面试题Lyven SQL数据库开发5月14日(点击上方蓝色字,可快速关注我们哦)选择题:(每空2分共18分)1、在MS SQL Server中,用来显示数据库信息的系统存储过程是()A sp_ dbhelpB sp_ dbC sp_ helpD sp_ helpdb2、SQL语言中,删除一个表的命令是()A DELETEB DROPC CLEARD REMORE3、关系数据库中,主键是(__)A、为标识表中唯一的实体B、创建唯一的索引,允许空值C、只允许以表中第一字段建立D、允许有多个主键的4、在Transact-SQL语法中,SELECT语句的完整语法较复杂,但至少包括的部分(1___),使用关键字(2___)可以把重复行屏蔽,将多个查询结果返回一个结果集合的运算符是(3___),如果在SELECT语句中使用聚合函数时,一定在后面使用(4___)。
⑴A、SELECT,INTO B、SELECT,FROMC、SELECT,GROUPD、仅SELECT⑵A、DISTINCT B、UNIONC、ALL C、TOP⑶A、JOIN B、UNIONC、INTO C、LIKE⑷A、GROUP BY B、COMPUTE BYC、HAVINGD、COMPUTE5、语句DBCC SHRINKDATABASE (Sample, 25)中的25表示的意思是A、25MB、剩余占整个空间的25%C、已用空间占整个空间的25%D、以上都不对6、你是一个保险公司的数据库开发人员,公司的保单信息存储在SQL Server 2000数据库中,你使用以下脚本建立了一个名为Policy的表:CREATE TABLE PolicyPolicyNumber int NOT NULL DEFAULT (0),InsuredLastName char (30) NOT NULL,InsuredFirstName char (20) NOT NULL,InsuredBirthDate datetime NOT NULL,PolicyDate datetime NOT NULL,FaceAmount money NOT NULL,CONSTRAINT PK_Policy PRIMARY KEY (PolicyNumber))每次公司销售出一份保单,Policy表中就增加一条记录,并赋予其一个新的保单号,你将怎么做?a.建立一个INSTEAD OF INSERT触发器来产生一个新的保单号,并将这个保单号插入数据表中。
b.建立一个INSTEAD OF UPDATE触发器来产生一个新的保单号,并将这个保单号插入数据表中。
c.建立一个AFTER UPDATE触发器来产生一个新的保单号,并将这个保单号插入数据表中。
d.用AFTER UPDATE触发器替代DEFAULT约束条件产生一个新的保单号,并将这个保单号插入数据表中。
7、在SQL语言中,如果要建立一个工资表包含职工号,姓名,职称。
工资等字段。
若要保证工资字段的取值不低于800元,最合适的实现方法是:A。
在创建工资表时为”工资“字段建立缺省B。
在创建工资表时为”工资“字段建立检查约束C。
在工资表建立一个触发器D。
为工资表数据输入编写一个程序进行控制8、Select 语句中用来连接字符串的符号是______.A. “+”B. “&”C.“||”D.“|”9、你是一个出版公司的数据库开发人员,对特定的书名的每天的销售情况建立了如下的存储过程:CREATE PROCEDURE get_sales_for_titletitle varchar(80), @ytd_sales int OUTPUTASSELECT @ytd_sales = ytd_salesFROM titlesWHERE title = @titleIF @@ROWCOUNT = 0RETURN(-1)ELSERETURN(0)另外建立了一个脚本执行这个存储过程,如果执行成功,将返回对应于书名的每天的销售情况的报表,如果执行失败,将返回“No Sales Found”,怎样建立这个脚本?A. DECLARE @retval intDECLARE @ytd intEXEC get_sales_for_title ‘Net Etiquette’, @ytdIF @retval < 0PRINT ‘No sales found’ELSEPRINT ‘Year to date sales: ’+ STR (@ytd)GOB. DECLARE @retval intDECLARE @ytd intEXEC get_sales_for_title ‘Net Etiquette’, @ytd OUTPUTIF @retval < 0PRINT ‘No sales found’ELSEPRINT ‘Year to date sales: ’+ STR (@ytd)GOC. DECLARE @retval intDECLARE @ytd intEXEC get_sales_for_title ‘Net Etiquette’,@retval OUTPUTIF @retval < 0PRINT ‘No sales found’ELSEPRINT ‘Year to date sales: ’+ STR (@ytd)GOD. DECLARE @retval intDECLARE @ytd intEXEC @retval = get_sales_for_title ‘Net Etiquette’, @ytd OUTPUTIF @retval < 0PRINT ‘No sales found’ELSEPRINT ‘Year to date sales: ’+ STR (@ytd)GO简答题:(共40分)1、(5分)使用一条SQL语句找到重复的值及重复的次数:有一数据表ZD_ks,其中有字段BM,MC等,请查询出在ZD_ks中BM有重复的值及重复的次数,没有的不要列出。
如下表:BM DUPCOUNT001 3002 22、描述(5分)表1 student 学生信息表ID int 学生编号Name varchar 学生姓名Sex bit 性别(男0女1)Class int 班级编号表2 schedule 课程信息表ID int 课程编号Name varchar 课程名称表3 Grade 成绩信息表ID int 自动编号UID int 学生编号SID int 课程编号Num int 考试成绩(a)求各班的总人数(1分)(b)求1班女生和男生的平均成绩(2分)(c)各班"数据结构"(课程名称)不及格的人数(2分)3、问题描述:(30分)本题用到下面三个关系表:CARD 借书卡。
CNO 卡号,NAME 姓名,CLASS 班级BOOKS 图书。
BNO 书号,BNAME 书名,AUTHOR 作者,PRICE 单价,QUANTITY 库存册数BORROW 借书记录。
CNO 借书卡号,BNO 书号,RDATE 还书日期备注:限定每人每种书只能借一本;库存册数随借书、还书而改变。
要求实现如下15个处理:1.找出借书超过5本的读者,输出借书卡号及所借图书册数。
(2分)2.查询借阅了"水浒"一书的读者,输出姓名及班级。
(3分)3.查询过期未还图书,输出借阅者(卡号)、书号及还书日期。
(3分)4.查询书名包括"网络"关键词的图书,输出书号、书名、作者。
(2分)5.查询现有图书中价格最高的图书,输出书名及作者。
(2分)6.查询当前借了"计算方法"但没有借"计算方法习题集"的读者,输出其借书卡号,并按卡号降序排序输出。
(4分)7.将"C01"班同学所借图书的还期都延长一周。
(2分)8.从BOOKS表中删除当前无人借阅的图书记录。
(2分)9.在BORROW表上建立一个触发器,完成如下功能:如果读者借阅的书名是"数据库技术及应用",就将该读者的借阅记录保存在BORROW_SAVE表中(注ORROW_SAVE表结构同BORROW表)。
(4分)10.建立一个视图,显示"力01"班学生的借书信息(只要求显示姓名和书名)。
(3分) 11.查询当前同时借有"计算方法"和"组合数学"两本书的读者,输出其借书卡号,并按卡号升序排序输出。
(3分)答案(仅供)选择题1、D2、B3、A4 、⑴B,⑵A,⑶B,⑷A5、B 6、A7、B8、A9、D简答题1、create table ZD_ks(BM varchar(10),mc varchar(10),age int)insert into ZD_ks(bm,mc,age) values('001','张三',1)insert into ZD_ks(bm,mc,age) values('001','李四',2)insert into ZD_ks(bm,mc,age) values('001','王五',3)insert into ZD_ks(bm,mc,age) values('002','赵六',1)insert into ZD_ks(bm,mc,age) values('002','钱七',2)insert into ZD_ks(bm,mc,age) values('003','孙八',1)goselect BM,count(*) as DUPCOUNT from zd_ks group by bm having count(*) > 1 drop table zd_ks2、(1)select Class,count(1) as num from student group by Class(2)select S.Sex,avg(G.Num) as Numfrom student S,Grade Gwhere S.ID=G.ID and S.Class=1group by S.Sex(3)select S.Class,count(1) as numfrom student S,Grade G,schedule SCwhere S.ID=G.ID and G.SID =Sc.ID and ='数据结构' and Sc.Num<60 group by S.Class3、1. 找出借书超过5本的读者,输出借书卡号及所借图书册数--实现代码:SELECT CNO,借图书册数=COUNT(*)FROM BORROWGROUP BY CNOHAVING COUNT(*)>52. 查询借阅了"水浒"一书的读者,输出姓名及班级--实现代码:SELECT * FROM CARD cWHERE EXISTS(SELECT * FROM BORROW a,BOOKS bWHERE a.BNO=b.BNOAND b.BNAME=N'水浒'AND O=O)3. 查询过期未还图书,输出借阅者(卡号)、书号及还书日期--实现代码:SELECT * FROM BORROWWHERE RDATE<getdate()< span=""></getdate()<>4. 查询书名包括"网络"关键词的图书,输出书号、书名、作者--实现代码:SELECT BNO,BNAME,AUTHOR FROM BOOKSWHERE BNAME LIKE N'%网络%'5. 查询现有图书中价格最高的图书,输出书名及作者--实现代码:SELECT BNO,BNAME,AUTHOR FROM BOOKSWHERE PRICE=(SELECT MAX(PRICE) FROM BOOKS)6. 查询当前借了"计算方法"但没有借"计算方法习题集"的读者,输出其借书卡号,并按卡号降序排序输出--实现代码:SELECT OFROM BORROW a,BOOKS bWHERE a.BNO=b.BNO AND b.BNAME=N'计算方法'AND NOT EXISTS(SELECT * FROM BORROW aa,BOOKS bbWHERE aa.BNO=bb.BNOAND bb.BNAME=N'计算方法习题集'AND O=O)ORDER BY O DESC7. 将"C01"班同学所借图书的还期都延长一周--实现代码:UPDATE b SET RDATE=DATEADD(Day,7,b.RDATE)FROM CARD a,BORROW bWHERE O=OAND a.CLASS=N'C01'8. 从BOOKS表中删除当前无人借阅的图书记录--实现代码:DELETE A FROM BOOKS aWHERE NOT EXISTS(SELECT * FROM BORROWWHERE BNO=a.BNO)9. 在BORROW表上建立一个触发器,完成如下功能:如果读者借阅的书名是"数据库技术及应用",就将该读者的借阅记录保存在BORROW_SAVE表中(注ORROW_SAVE表结构同BORROW表)--实现代码:CREATE TRIGGER TR_SAVE ON BORROWFOR INSERT,UPDATEASIF @@ROWCOUNT>0INSERT BORROW_SAVE SELECT i.*FROM INSERTED i,BOOKS bWHERE i.BNO=b.BNOAND b.BNAME=N'数据库技术及应用'10. 建立一个视图,显示"力01"班学生的借书信息(只要求显示姓名和书名)--实现代码:CREATE VIEW V_VIEWASSELECT ,b.BNAMEFROM BORROW ab,CARD a,BOOKS bWHERE O=OAND ab.BNO=b.BNOAND a.CLASS=N'力01'11. 查询当前同时借有"计算方法"和"组合数学"两本书的读者,输出其借书卡号,并按卡号升序排序输出--实现代码:SELECT OFROM BORROW a,BOOKS bWHERE a.BNO=b.BNOAND b.BNAME IN(N'计算方法',N'组合数学')GROUP BY OHAVING COUNT(*)=2 ORDER BY O DESC。