1.Hashtable和HashMap有什么区别?
2.你怎么理解MVC模式?
3.SQLServer中左联接查询用left join,Oracle中用什么?
4.SQLServer中的数据库,在Oracle中对应的是什么?
5.如果SQLServer中有两个数据库,那么让你把这两个数据库对应到Oracle中,你应该怎么做?
6.有两个页面a.jsp和b.jsp,要从a.jsp传值到b.jsp有几种方法?分别是什么?
7.有三个页面,a.jsp,b.jsp和c.jsp,流程是:a.jsp->b.jsp->c.jsp,其中a.jsp中提交的数据要在c.jsp中访问,用最简单的方法怎么做?注意不能放在session里
7.jsp和servlet有什么区别?
8.映射是什么?你怎么理解映射?
9.Hibernate中:不看数据库,不看XML文件,不看查询语句,怎么样能知道表结构?
10.SQLServer支持集群吗?
11.为什么要用MVC?我从JSP页面直接访问数据库不是更简单吗,为什么非要先提交到控制器再做处理?
12.在struts中,假设有一个对数据库中一张表的增删改查的 *** 作,你是写一个action还是写多个action?为什么?
13.struts中的actionform有什么好处?
14.用过Hibernate吗,用它有什么好处?
15.通常所说的web应用程序分3层,即MVC,如果我想分4层,应该怎么分?
数据库,无外乎增删改查:增:
insert into A表 values (value1,value2,value3......)向A表中新增数据
删:
delete from A表 ( where id=1) 删除A表(删除A表id=1的数据)如果删除某个测试数据,记得加where条件,否则整张表的数据都被删除,防止误 *** 作!不过,数据可以回滚找回。
truncate A表:清除表数据,数据无法回滚。
drop A表:整表结构删除,即,这张表不存在了。
改:
update A表 set name='test' where id=1 修改id为1的name值为test
查:
1:左关联和右关联的区别?
答:左关联( left join )左表为主,左表数据全部显示,右表显示关联数据,无关联显示null,右关联( right join )相反。
2:模糊查询?
select * from A表 where name like ' %a% ' (name包含a字母)
查询结果: a , a bc,b a c,bc a
select * from A表 where name like ' a% ' (name值以a字母开头)
查询结果: a , a bc
select * from A表 where name like ' %a ' (name值以a字母结尾)
查询结果: a ,bc a
3:统计:count和sum
count统计表的 记录数 ,sum统计某列数值 总和 。
select count(*) from A表
select count(1) from A表
select count(列名) from A表
区别:
count( * ): 所有记录,包括null值
count( 1 ):所有记录,包括null值
count( 列名 ):列名有值得记录, 不包括null值
执行效率:
以前是count(1)比count(*)快,但现在count(*)底层算法优化,查询更快,所以推荐count(*)
统计有效数据的记录,count(列名)
select sum(列名) from A表 计算列名数值总和。
举例:
查询A表中,姓王的用户量
select count(*) from A where name like '王%'
Plus版
1:去重distinct,查询不重复记录的数据
必须放开头
select distinct 列名 from 表名(查询所有列名数据,去掉重复数据)
举例:
表A,查询考核等级grade,有哪些值
select distinct grade from A
2:分组group by,根据某个字段分组
select 列名 from 表名 group by 列名,一般会配合聚合函数一起使用
举例:
表A中,查询考核等级grade字段,不同值各多少人
select grade,count(*) from A group by grade
3:limit,查询结果返回的数量,多用于分页查询
select * from 表名 limit i,n i代表查询结果的索引值,默认从0开始,n返回查询的结果数。
举例:
订单表A,查询第21条到30条数据
select * from A limit 20,10
可能会问为什么不能直接用id查询?因为id不准确,可能存在id不连续的情况。如果某条数据被物理删除了呢?
何为物理删除和逻辑删除?
物理 删除 ,直接将某条数据,从表中删除。
逻辑 删除,仅通过某个字段标记删除,实际表中还存在。(比如:is_delete=1代表已删除,is_delete=0未删除)
4:排序order by 列名 asc(列名值升序排列)和order by 列名 desc(列名值降序排列)
举例:
用户表A,按照用户id升序(select查询默认根据主键升序,所以升序,不加order by也可以)
select * from A order by id asc同select *from A
用户表A,按照新建时间倒序
select * from A order by create_time desc
5:in和between查询某个范围的数值
举例:
in:查询指定数值的数据
between:查询某个范围内的数据
举例:
查询表A中,id=1和id=10的数据
select * from A where id in(1,10)
查询表A中,1月份新增的数据
select * from A where create_time between '2022-01-01' and '2022-01-31 23:59:59'
已知有如下4张表:
学生表:student(学号,学生姓名,出生年月,性别)
成绩表:score(学号,课程号,成绩)
课程表:course(课程号,课程名称,教师号)
教师表:teacher(教师号,教师姓名)
准备练习数据
1)创建学生表(student)
2)创建成绩表(score)
3)创建课程表(course)
4)教师表(teacher)
1)学生表添加数据
2)成绩表添加数据
3)课程表添加数据
4)教师表添加数据
简单查询
查询姓“猴”的学生名单
查询姓名中最后一个字是“猴”字的学生名单
查询姓名中带“猴”字的学生名单
查询姓“孟”老师的个数
汇总分析
1.汇总分析
查询课程编号为“0002”的总成绩
查询选了课程的学生人数
2.分组
查询各科成绩的最高分和最低分, 以如下的形式显示:课程号,最高分,最低分
查询每门课程选修的学生数
3.分组结果的条件
查询至少选修两门课程的学生学号
查询同名同姓学生名单并统计同名人数
分析:条件:怎么算姓名相同?按姓名分组后人数大于等于2,因为同名的人数大于等于2,分析出这一点很重要
查询不及格的课程并按课程号从大到小排列
查询每门课程的平均成绩,结果按平均成绩升序排序,平均成绩相同时,按课程号降序排列
检索课程编号为“0004”且分数小于60的学生学号,结果按按分数降序排列
统计每门课程的学生选修人数(超过2人的课程才统计),要求输出课程号和选修人数,查询结果按人数降序排序,若人数相同,按课程号升序排序
查询两门以上不及格课程的同学的学号及其平均成绩
第2步:再加上限制条件:
1)不及格课程
2)两门以上[不及格课程]
4.查询结构排序,分组的指定条件
查询学生的总成绩并进行排名
查询平均成绩大于60分的学生的学号和平均成绩
复杂查询
查询课程成绩小于60分学生的学号、姓名
【知识点】子查询
1.翻译成大白话
1)查询结果:学生学号,姓名
2)查询条件:所有课程成绩 <60 的学生,需要从成绩表里查找,用到子查询
第1步,写子查询(所有课程成绩 <60 的学生)
第2步,查询结果:学生学号,姓名,条件是前面1步查到的学号
查询没有学全所有课的学生的学号、姓名
查询出只选修了两门课程的全部学生的学号和姓名
查找1990年出生的学生名单
查询本月过生日的学生
工作中会经常遇到这样的业务问题:
如何找到每个类别下用户最喜欢的产品是哪个?
如果找到每个类别下用户点击最多的5个商品是什么?
这类问题其实就是常见的:分组取每组最大值、最小值,每组最大的N条(top N)记录。
分组取每组最大值,按课程号分组取成绩最大值所在行的数据
分组取每组最小值,按课程号分组取成绩最小值所在行的数据
每组最大的N条记录,查询各科成绩前两名的记录
第1步,查出有哪些组
我们可以按课程号分组,查询出有哪些组,对应这个问题里就是有哪些课程号
第2步:先使用order by子句按成绩降序排序(desc),然后使用limt子句返回topN(对应这个问题返回的成绩前两名)
第3步,使用union all 将每组选出的数据合并到一起
多表查询
查询所有学生的学号、姓名、选课数、总成绩
查询平均成绩大于85的所有学生的学号、姓名和平均成绩
查询学生的选课情况:学号,姓名,课程号,课程名称
一、简述一下MongoDB的应用场景
mongodb 支持副本集、索引、自动分片,可以保证较高的性能和可用性。
更高的写入负载
默认情况下,MongoDB 更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。
高可用性
MongoDB 的复副集 (Master-Slave) 配置非常简洁方便,此外,MongoDB 可以快速响应的处理单节点故障,自动、安全地完成故障转移。这些特性使得 MongoDB 能在一个相对不稳定(如云主机)的环境中,保持高可用性。
数据量很大或者未来会变得很大
依赖数据库 (MySQL) 自身的特性,完成数据的扩展是较困难的事,在 MySQL 中,当一个单达表到 5-10GB 时会出现明显的性能降级,此时需要通过数据的水平和垂直拆分、库的拆分完成扩展,使用 MySQL 通常需要借助驱动层或代理层完成这类需求。而 MongoDB 内建了多种数据分片的特性,可以很好地适应大数据量的需求。
基于位置的数据查询
MongoDB 支持二维空间索引,因此可以快速及精确地从指定位置获取数据。
表结构不明确
在一些传统 RDBMS 中,增加一个字段会锁住整个数据库 / 表,或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。通常发生在数据表大于 1G 的时候(当大于 1TB 时更甚)。 因 MongoDB 是文档型数据库,为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的 *** 作,并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时,是将不再需要由 DBA 修改表结构。
二、数据库设计经验,为什么进行分表?分库?一般多少数据量开始分表?分库?分库分表的目的?
1、为什么要分表
当一张表的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。
分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。数据库中的数据量不一定是可控的,在未进行分库分表的情况下,随着时间和业务的发展,库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据 *** 作,增删改查的开销也会越来越大;另外,由于无法进行分布式式部署,而一台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、IO 等)是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
2、分表的方案
做 mysql 集群,有人会问 mysql 集群,根分表有什么关系吗?虽然它不是实际意义上的分表,但是它启到了分表的作用,做集群的意义是什么呢?为一个数据库减轻负担,说白了就是减少 sql 排队队列中的 sql 的数量,举个例子:有 10 个 sql 请求,如果放在一个数据库服务器的排队队列中,他要等很长时间,如果把这 10 个 sql 请求,分配到 5 个数据库服务器的排队队列中,一个数据库服务器的队列中只有 2 个,这样等待时间是不是大大的缩短了呢?
linux mysql proxy 的安装,配置,以及读写分离
mysql replication 互为主从的安装及配置,以及数据同步
优点:扩展性好,没有多个分表后的复杂 *** 作(php 代码)
缺点:单个表的数据量还是没有变,一次 *** 作所花的时间还是那么多,硬件开销大。
三、简述一下数据库主从复制,读写分离
* 什么是主从复制
主从复制,是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境,称为从数据库;
* 主从复制的原理:
1.数据库有个bin-log二进制文件,记录了所有的sql语句。
2.只需要把主数据库的bin-log文件中的sql语句复制。
3.让其从数据的relay-log重做日志文件中再执行一次这些sql语句即可。
* 主从复制的作用
1.做数据的热备份,作为后备数据库,主数据库服务器故障后,可切换到从数据库继续工作,避免数据丢失。
2.架构的扩展。业务量越来越大,I/O访问频率过高,单机无法满足,此时做多库的存储,降低磁盘I/O访问频率,提高单机的I/O性能
3.主从复制是读写分离的基础,使数据库能制成更大 的并发。例如子报表中,由于部署报表的sql语句十分慢,导致锁表,影响前台的服务。如果前台服务使用master,报表使用slave,那么报表sql将不会造成前台所,保证了前台的访问速度。
* 主从复制的几种方式:
1.同步复制:所谓的同步复制,意思是master的变化,必须等待slave-1,slave-2,…,slave-n完成后才能返回。
2.异步复制:如同AJAX请求一样。master只需要完成自己的数据库 *** 作即可。至于slaves是否收到二进制日志,是否完成 *** 作,不用关心。MYSQL的默认设置。
3.半同步复制:master只保证slaves中的一个 *** 作成功,就返回,其他slave不管。
这个功能,是由google为MYSQL引入的。
* 关于读写分离
在完成主从复制时,由于slave是需要同步master的。所以对于insert/delete/update这些更新数据库的 *** 作,应该在master中完成。而select的查询 *** 作,则落下到slave中。
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