超硬核！兔兔阿里p7学长给的面试知识库

Bertha 。 2022-10-16 04:52 162阅读 0赞

> 一个阿里p7学长给的nosql面试知识库，绝对真实，学会了去面呀。

最近整理了一下超硬核系列的文章和面经系列的文章，可以持续关注下：

**超硬核系列历史文章：（我保证每篇文章都有值得学习的地方，并且对小白有特别大的提高，敢说敢负责。）**

这个系列入门级别的有万字，有些文章十万字。真的建议每篇文章都收藏

[《这是全网最硬核redis总结，谁赞成，谁反对？》六万字大合集][redis]

[超硬核！操作系统学霸笔记，考试复习面试全靠它][Link 1]

[超硬核！学霸把操作系统经典算法给敲完了！要知行合一][Link 2]

[超硬核！数据结构学霸笔记，考试面试吹牛就靠它][Link 3]

[超硬核十万字！全网最全 数据结构 代码，随便秒杀老师/面试官，我说的][Link 4]

[超硬核！数据库学霸笔记，考试/面试随便秒杀][Link 5]

[不骗你，全网首创的超硬核的万字SQL题][SQL]

[超硬核！小白读了这篇文章，就能在算法圈混了][Link 6]

[当年，兔子学姐靠这个面试小抄拿了个22k][22k]

[反射全解][Link 7]

[synchronized使用和原理全解][synchronized]

[堆和栈的精华大总结][Link 8]

[Java的IO总结][Java_IO]

[老师给的硬核移动端测试面试题目，大家看看靠谱吗][Link 9]

[超硬核！躺进BAT以后我总结了出现最多的15道数组题][BAT_15]

[一个神奇的大学科目《软件工程》，知识点总结+测试题，包你不挂科][Link 10]

[超硬核！我统计了BAT笔试面试出现频率最高的五道题，学会了总能碰到一道][BAT]

[当年，学姐把这份Java总结给我，让我在22k的校招王者局乱杀][Java_22k]

[超硬核万字！web前端学霸笔记][web]

面试经验系列历史文章：

**这个系列离结束差的还特别多，会更新涵盖所有一线大厂的所有岗位，也可以关注一下。**

[最容易进的大厂工作，百度经典百题][Link 11]

[超经典，百度最爱考的安卓Android百题][Android]

[超经典，阿里巴巴历年高频面试题汇总：前端岗][Link 12]

[阿里巴巴历年经典面试题汇总：Java岗][Java]

[学姐百度实习面经][Link 13]

[学姐，来挑战字节最牛部门][Link 14]

[最强阿里巴巴历年经典面试题汇总：C++研发岗][C]

[关于我的那些面经——百度后端（附答案）][Link 15]

[《关于我的那些面经》滴滴Java岗（附答案）][Java 1]

[朋友面神策数据库，第五个问题不会，直接再见][Link 16]

[美女学姐面了美团阿里京东，这些经验实在太真实了][Link 17]

[学姐腾讯产品面经][Link 18]

[学姐总结奇安信18k常问面试题][18k]

[腾讯面试Android必问11题][Android_11]

*  **NoSQL****概述**
    
    1.  NoSQL数据库的优势：**①支持超大规模的数据存储②数据模型比较灵活**

NoSQL数据库的劣势：**①缺乏底层基础理论做支撑②很多nosql数据库都不支持事务的强一致性**

1.  1.  关系数据库的优势：**①具备非常完备的关系代数理论作为基础②有非常严格的标准③支持事务一致性④可以借助索引机制实现非常高效的查询**

劣势：**①可扩展性非常差②不具备水平可扩展性，无法较好支持海量数据存储③数据模型定义严格，无法较好的满足新型web2.0应用需求**

*  1.  传统的关系数据库性能上的缺陷：①**无法满足海量数据的管理需求②无法满足高并发需求**
    2.  NoSQL的四大类型：**键值数据库 列族数据库 文档数据库 图数据库**
    3.  NoSQL数据库的三大理论基石：**①CAP ②BASE③最终一致性（会话一致性，单调写一致性）**
    4.  Nosql数据库具有的三个特点：**①灵活的可扩展性②灵活的数据模型③和云计算的紧密结合**
    5.  Nosql兴趣起的原因：**①关系数据库无法满足web2.0的需求②数据模型的局限性**
    6.  Acid四性：**A：原子性 C：一致性 I：隔离性 D：持久性**
 *  **MongoBD****简介**
    
    1.  **一个mongodb可以建立多个数据库；mongdb将数据存储为一个文档，数据结构是键值对；多个文档组成集合，多个集合组成数据库**

*  1.  数据库命名：
 *  不能是空字符串（"")②不能以$开头③不能含有.和空字符串。

*  数据库名字区分大小写（**建议数据库名全部使用小写**）
 *  数据库名字长度最多64字节。⑥不要与系统保留的数据库名字相同，这些数据库包括：admin、local、 config等
    
    1.  **文档**是MongoDB最核心的概念，本质是一种类JSON的BSON格式的数据。
    2.  BSON是由一组组键值对组成，它具有轻量性、可遍历性和高效性三个特征。**可遍历性是MongoDB将BSON作为数据存储的主要原因**。
    3.  适用场景：海量的数据存储，json格式的数据，高伸缩性场景，弱事务型业务
    4.  使用mongdb shell访问mongdb：1）连接数据库：mongo port 27017

2）连接远程的mongdb服务器：mongo “mongodb://mongodb0.example.com:27017” 3）查看所以数据库：show dbs 4）创建数据库：use DATABASE\_NAME use database1 5）创建集合：插入数据时候自动创建集合 6）插入文档：db.cllection1.insert(\{name:”张三”,age:20\})

7. ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

*  **MongoBD****数据模型**
    
    1.  MongoBD数据类型：
        
        1.  基本数据类型：
            
             *  Null 表示空值或者不存在的字段**②**布尔**③**数值类型**④**字符串**⑤**二进制数据可以保存由任意字节组成的字符串，例如：图片、视频等**⑥**正则表达式：\{name:/foo/\} name字段含有foo的文档**⑦**JavaScript 代码
        2.  Date日期：new Date ， **北京时间(CST) = UTC + 8个小时**
        3.  Timestamp（时间戳）：只供mongdb数据库内部使用，用于记录操作的详细时间，new Timestamp（）
        4.  ObjectId：总共12字节；![20210526221251497.png][]

ObjectId() 用于创建ObjectID；getTimestamp() 用于取得ObjectID的时间戳； valueOf() 用于取得ObjectID的字符串表示

1.  1.  1.  内嵌文档
        2.  数组
    2.  Mongdb客户端的一基本命令：
2.  连接/切换数据库 – use test01;
3.  数据插入 -- db.stu.insert(obj);
4.  数据查询 -- db.stu.find(query);
5.  数据更新 -- db.stu.update(query,obj);
6.  数据删除 -- db.stu.remove(query);
    
    1.  实例（好好看看）

1、创建/切换数据库：use db1

2、查看数据库：show dbs

3、删除当前数据库：db.dropDatabase()

4、创建集合：db.createCollection("c1")

5、创建集合并添加数据

db.dept.insert(\{deptno:1,deptname:"技术部",location:"beijing"\})

6、查看集合：show collections

7、删除集合：db.collection\_name.drop()

8、查看所有文档数据：db.dept.find()

9、查看单独的一个文档：db.dept.findOne()

1.  删除指定文档：**db.dept.remove(\{deptno:1\})**
2.  更新文档：db.dept.update(\{deptno:2\},\{$set:\{location:"shenzhen"\}\})

*  **数据更新**
    
    1.  数据更新三种：插入：insert；删除：remove；修改：update
    2.  Insert函数（只能作用于一个集合，集合不存在自动创建）：db.集合名.insert（要插入的文档，可选参数（设置安全级别））返回值：WriteResult(\{“nInserted”:1\}); db.collection.insertOne()

db.collection.insertMany()

1.  1.  Remove函数：db.集合名.remove（查询条件，可选参数（Boolean类型，只会删除满足条件的一个文档））：db.student.remove(\{name:”tom”\},true)

drop函数，不仅删除文档，还会删除集合中的索引，db.test.drop()

deleteOne（）和deleteMany（）

1.  1.  Bluk函数：（一共有两种，顺序和并行）
        
         *   *  db.集合名.initializeUnorderedBulkOp() 并行Bulk（以**随机的方式**并行地执行添加到执行列表中的操作）； ②db.集合名.initializeOrderedBulkOp() 顺序Bulk（按照**预先定义**的操作顺序）；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();

1.  1.  Update函数：

db.集合名.update(查询条件（相当于where）；更改的内容（相当于set）；查询条件不存在时，选择\{ upsert：true\}插入，false：不插入；查询出多个文档，选择\{multi：true\}全部，false：第一条)

返回值：WriteResult(\{“nMatched”:1,“nUpserted”:0,”nModified”:1\})

依次是：满足的文档个数 ；upsert：true时插入的个数；实际修改的文档个数

更改操作符：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

*  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\})

*   *  db.update\_test.update(\{\_id:1\},\{$rename:\{age:"年龄"\}\})
     *  db.update\_test.update(\{\_id:1\},\{$unset:\{年龄:""\}\})

⑥db.update\_test.update(\{\_id:1\},\{$unset:\{年龄:1\}\})

内嵌文档：①修改整个内嵌：\{$set:\{field1:新内嵌文档\}\} ②修改内嵌的某个字段：\{$某个更改操作符:\{“field1.field2”:value\}\}

数组元素：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

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为$push和$addToSet提供了一组修改器（modifiers）。通过将操作符和修改器结合使用，可以实现更多复杂的功能

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

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:"****语文",成绩:80\},**

**\{course:"****数学",成绩:95\},**

**\{course:"****外语",成绩:70\},**

**\],**

**$sort:\{** **成绩:-1\},$slice:2\} \}\})**

*  1.  mongdb提供了四种写入级别：**①非确认式写入②确认式写入③日志写入④复制集确认式写入**
 *  **数据查询**
    
    1.  db.集合名.find（query，fields，limit，skip）

query：指明查询条件 db.student.find(\{name:”joe”,age:\{$lt:22\}\})

fields; 用于字段映射，指定是否返回该字段，0代表不返回，1代表返回，语法格式：\{field:0\}或\{field:1\}

limit：限制查询结果集的文档数量，指定查询返回结果数量的上限

例如：db.student.find(\{name:”joe”\},\{“name”:1,”age”:1\},2\})

skip：跳过一定数据量的结果，设置第一条返回文档的偏移量

例如：db.student.find(\{name:”joe”\},\{“name”:1,”age”:1\},2,1\})

1.  1.  ①find函数一次只能查询只能针对一个集合；②db.student.find()或db.student.find(\{\})会返回所有文档；③排序就是sort函数：db.student.find().sort(\{name:1,age:-1\})；④db.collection.findOne()只会返回第一条数据
    2.  比较查询操作符

![20210526221251806.png][]

1.  1.  逻辑查询操作符

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

1.  1.  元素查询操作符

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

1.  1.  数据查询操作符
    2.  内嵌文档查询：①查询整个内嵌文档：当内嵌文档键值对的数量以及键值对的顺序都相同时，才会匹配②查询文档的某个字段 需要.

db.student.find(\{“address.city”:”Beijing”\})

1.  1.  数组操作符

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

与位置无关：db.student.find(\{“score.成绩”: 80\})

与位置有关：db.student.find(\{“scores.2.成绩”: 95\})

1.  1.  游标
        
         *   *  提供的函数![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]
             *  游标的生命周期：游标的创建，使用以及销毁三个阶段
             *  创建：var cursor = db.student.find().sort(\{age:1\}).limit(2).skip(10);
             *  **db.serverStatus().metrics.cursor** **查看当前系统的游标状态**
    2.  模糊查询：使用$regex或者正则表达式

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

\{<field>:\{$regex:/pattern/，$options:’<options>’\}\}；

\{<field>: /pattern/<options>\}

在$In中只能用正则；在隐式的$and只能用$regex； option包含x或s时，只能用$regex

1.  1.  FindAndModIfy函数：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

*  **索引**
    
    1.  mongdb索引的类型：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

1.  1.  mongdb索引的属性：唯一性，稀疏性，TTL属性
        
         *   *  唯一索引（Unique Index）：创建**db.collection.createIndex( <key and index type specification>, \{ unique: true \} )**

**为复合索引设置唯一属性时，只能保证组合索引字段的唯一性，不能确保单个或索引字段自己的唯一性；id唯一索引是自动创建的不能被删除**

*   *   *   *  稀疏索引（spare index）：db.student.createIndex(\{name:1\}, **\{sparse:true\}**)

**指的是只为索引字段存在的文档建立索引，即使索引字段的值为null，但不会为索引字段不存在的文档建立索引。**

*   *   *   *  TTL索引（time-to-live index）：**为文档设置一个超时时间，当达到预设值的时间后，该文档会被数据库自动删除。对于缓存非常有用db.eventlog.createIndex( \{ "lastModifiedDate": 1 \}, \{ expireAfterSeconds: 3600 \} )**

**复合键索引不具备生存时间特性**

1.  1.  Mongdb索引的管理：
        
         *   *  索引的创建（一旦创建就不能修改，除非删除重建，不能重复创建一个索引）**db.collection.createIndex( <key and index type specification>, <options> )**
2.  Keys 用来指明创建索引的字段以及排序方向：

db.student.createIndex(\{name:1,age:-1\})

1.  Options：用来设置索引的属性以及其它辅助选项

db.student.createIndex(\{name:1,age:1\},\{ **name:’name\_age’**\})

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

*   *   *   *  索引的查看

**查看集合拥有的索引db.collection.getIndexes()**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

**查询建立索引的键名 db.collection.getIndexKeys()**

*   *   *   *  索引的重建

**重建当前集合的所有索引 db.collection.reIndex()先删除在重建**

**查询索引的大小 db.a1.totalIndexSize()**

*   *   *   *  索引的删除

**db.collection.dropIndex(index)**

index：可以是索引的名字，也可以是创建索引时的keys文档参数 **db.student.dropIndex(‘name\_age’) //索引名**

**db.student.dropIndex(\{name:1,age-1\}) //keys****参数**

**删除集合中所有的索引 db.collection.dropIndexes()**

*   *   *   *  索引的查询解释器

**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：查询计划的选择器，首先进行查询分析，最终选择一个winningPlan是explain返回的默认层面。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

hint函数：db.集合.find().hint(index) index参数可以是索引的名字（字符串）或者创建索引时使用的keys参数。

**Mongdb****限制每个集合上最多只能创建64个索引**

*  **特殊索引**
    
    1.  2dsphere 球面索引-创建![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

1.  1.  2d平面索引

![20210526221251889.png][]

1.  1.  全文索引

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

*  **权限认证**
    
    1.  **创建管理员账号**

db.createUser(\{ user: “zhangsan”,pwd: “zhangsan123”,roles:\[\{ role:

“userAdmin AnyDatabase ", db: "admin" \}\] \})

1.  1.  **密码认证：**db.auth(“zhangsan”,”zhangsan123”)
    2.  **授权：db.grantRolesToUser("accountUser01",\[\{role:"read", db:"stock" \} \], \{ w: "majority" , wtimeout: 4000 \} )**
    3.  **修改用户密码：**

**db.changeUserPassword("accountUser", "SOh3TbYhx8ypJPxmt1oOfL")**

**删除用户(只删除当前数据中的football用户)**

*  1.  **删除账号：db.dropUser("football");** 
    2.  **关闭mongdb服务：db.shutdownServer();**
 *  **聚合**
    
    1.  聚合管道的概述
        
         *   *  **聚合管道由阶段组成，文档在一个阶段处理完毕后，聚合管道会将结果传递给下一个阶段**
             *  针对聚合功能提供三种方式：聚合管道，单目的聚合操作，MapReduce编程模式
             *  MongoDB Shell使用db.collection.aggregate(\[\{<stage>\},…\])来构建和使用聚合管道。
             *  聚合管道的作用：对文档进行过滤筛选符合条件的文档；对文档进行变换，改变文档输出格式
    2.  聚合管道操作符
        
         *   *  $project

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

*   *   *   *  $match

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

*   *   *   *  $limit:\{ $limit: <positive integer> \}限制返回的文档数量

db.article.aggregate(\[ \{ $limit : 5 \} \]);

*   *   *   *  $skip:\{ $skip: <positive integer> \}跳过指定数量的文档

db.article.aggregate( \{ $skip : 5 \} );

*   *   *   *  $group：例如：db.books.aggregate( \[ \{ $group : \{ \_id : "$author", books: \{ $push: "$title" \} \} \} \] )
             *  $sort:\{ $sort: \{ <field1>: <sort order>, <field2>: <sort order> ... \} \}

排序db.users.aggregate( \[ \{ $sort : \{ age : -1, posts: 1 \} \} \] )

*   *   *   *  Out：\{ $out: "<output-collection>" \}

db.books.aggregate( \[ \{ $group : \{ \_id : "$author", books: \{ $push: "$title" \} \} \}, \{ $out : "authors" \} \] )

*   *   *   *  $unwind：\{ $unwind: <field path> \}，参数是数组类型将文档按照数组字段拆分成多条文档，每条文档包含数组中的一个元素
             *  $lookup：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][]

*   *   *   *  聚合管道表达式

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 16][]

1.  1.  单目的聚合操作

常用的主要有两个：count和distinct

*  **与Java**

看雪梨TXT的第三题

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 17][] ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 18][]

*  **GridFS****文件系统**
    
    1.  GridFS是mongdb提供的二进制数据的存储解决方案，是专门为大数据文件存储提供的存储方案
    2.  GridFS用两个集合来存储一个文件：fs.files 与 fs.chunks
    3.  Mongofiles的使用：
        
         *   *  **上传文件mongofiles -d gfs put d:/demo/baidu.jpg**
             *  **显示文件列表：mongofiles -d gfs list**
             *  **下载文件：mongofiles -d gfs get** 
             *  **删除 delete 搜索search**
 *  **复制集**
    
    1.  **MongoDB**的复制至少需要两个节点。其中一个是主节点，负责处理客户端请求，其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据。
    2.  各个节点的属性

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 19][]

1.  1.  复制集的搭建：**①启动多个mongdb实例②连接任意一台mongdb实例（主节点）mongo –port27017 ③（主节点）初始化复制集 rs.initiate（）④（主节点）查看复制集的状态 rs.status（）⑤（主节点）另外两个从节点加入复制集rs.add(“127.0.0.1:27018”)**
    2.  添加冲裁节点**：①启动仲裁节点所需的mongdb实例②连接上主节点③添加仲裁节点到副本集中rs.addArb(“127.0.0.1:27020”)④查看复制集状态** 
    3.  将从节点变为仲裁者

1、**确认该节点与所有客户端都断开连接2、关闭该从节点3、（主节点）将从节点从REPL的配置信息中删除rs.remove(“127.0.0.1:27019”)**

**4****、（主节点）确认复制集已经没有该节点rs.conf()**

**5****、将从节点的数据目录删除或者重命名6、创建新的目录供仲裁节点使用**

**7****、启动仲裁节点所需的mongodb实例8、连接上主节点mongo --port 27018 9、添加仲裁节点到副本集中 10、查看复制集的状态**

*  1.  ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 20][] ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 21][]
 *  **分片**
    
    1.  分片的优势：**使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量的操作的部署。**
    2.  三种服务器：**路由服务器，分片服务器，配置服务器**
    3.  **为了将一个集合的所有文档进行分片，mongdb通过shard key进行数据集的分割**
    4.  Mongdb将分片后的数据存在**chunk**中
    5.  两种分片策略：**哈希分片，范围分片**
 *  **Redis****简介**
    
    1.  redis的特性：**①开源免费②支持持久化③存储类型丰富④支持数据备份**
    2.  redis的适用场合**：①实时消息系统②排行榜③精准设定过期时间④计数器⑤最新N的数据操作**
    3.  redis相比memcached有哪些优势**：①memcached所有的值均是简答的字符串，redis作为替代者，支持更为丰富的数据类型②redis的速度比memcached快很多③redis可以持久化其数据**
    4.  **redis****简介：**本质上是一个key-value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存

*  **Redis****的数据类型及操作**
    
    1.  String

![20210526221251940.png][]

![20210526221251934.png][]

![20210526221251920.png][]

![20210526221251927.png][]

1.  1.  List

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 17][]

![20210526221251927.png][]

![20210526221251928.png][]

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![20210526221251928.png][]

![20210526221251916.png][]

1.  1.  Hash

![20210526221251927.png][]

![20210526221251916.png][]

![20210526221251909.png][]

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![20210526221251941.png][]

![20210526221251935.png][]

1.  1.  Set

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 22][]

![20210526221251942.png][]

![20210526221251947.png][]

![20210526221251948.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 23][]

1.  1.  Zset

![20210526221251946.png][]

![20210526221251951.png][]

![20210526221251946.png][]

![20210526221251951.png][]

![20210526221251946.png][]

1.  1.  HyperLogLog

![20210526221251950.png][]

*  **Redis****常用命令**
    
    1.  键值相关命令：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 24][]

1.  1.  服务器相关命令：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 22][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 25][]

*  **Redis****高级特性**
    
    1.  **持久化**
        
         *   *  快照是默认的持久化方式。这种方式是将内存中的数据以快照的方式写入到二进制文件中，默认的文件名为dump.rdb。
             *  Redis 是一个持久化的内存数据库
             *  Redis 提供了不同级别的持久化方式（内存的数据保存到磁盘上）:
             *  RDB（Redis DataBase）持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照（SnapShot ）存储。
             *  AOF(Append Only File)持久化方式记录每次对服务器写的操作，当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据，AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾，Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大。

1.  1.  **Rdb****的优点与缺点**

**优点**：①RDB是一个非常紧凑的文件②RDB在保存RDB文件时父进程唯一需要做的就是fork出一个子进程,接下来的工作全部由子进程来做，父进程不需要再做其他IO操作，所以RDB持久化方式可以最大化redis的性能.③与AOF相比,在恢复大的数据集的时候，RDB方式会更快一些

**缺点**：①数据丢失风险大 ②RDB需要经常fork子进程来保存数据集到硬盘上,当数据集比较大的时候,fork的过程是非常耗时的,可能会导致Redis在一些毫秒级内不能响应客户端的请求

1.  1.  **Aof****的优点与缺点**

**优点：**①AOF文件是一个只进行追加的日志文件 ②使用AOF 会让你的Redis更加灵活: 你可以使用不同的fsync策略 ③redis可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写 ④AOF文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作， 这些写入操作以 Redis 协议的格式保存， 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂， 对文件进行分析也很轻松

**缺点：**①对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积 ②根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB

1.  1.  Redis事务的相关命令有哪几个 **①MULTI②EXEC③DISCARD④WATCH**
    2.  **主从复制**
        
        1.  **主从复制原理**

通过主从复制可以允许多个slave server拥有和master server相同的数据库副本。 主从复制特点：

*   *   *   *  master可以拥有多个slave
             *  多个slave可以连接同一个master外，还可以互相连接
             *  主从复制不会阻塞master，在同步数据时，master可以继续处理client请求 **④**提高系统的伸缩性
         *  **主从复制过程**
            
             *  slave与master建立连接，发送sync同步命令 **②**master会启动一个后台进程，将数据库快照保存到文件中，同时master主进程会开始收集新的写命令并缓存。**③**后台完成保存后，就将此文件发送给slave **④**slave将此文件保存到硬盘上
     *  **Redis****发布/订阅（RUB/SUB）**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 26][]

1.  1.  **安全性:**设置客户端连接后进行任何命令前需要使用的密码
    2.  **Redis-Sentinel****机制 故障切换的原理:**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70 22][]

[redis]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/114827837
[Link 1]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115091251
[Link 2]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115171870
[Link 3]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115233244
[Link 4]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115587600
[Link 5]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115613082
[SQL]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115718707
[Link 6]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115295013
[22k]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/116449776
[Link 7]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/102841554
[synchronized]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/103057476
[Link 8]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/103127563
[Java_IO]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/102469580
[Link 9]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115445632
[BAT_15]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/114960146
[Link 10]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115661623
[BAT]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115693139
[Java_22k]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115998048
[web]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/116059693
[Link 11]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/117235317
[Android]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/117191933
[Link 12]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/117134624
[Java]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/116791382
[Link 13]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/116740972
[Link 14]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/116596323
[C]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/116398742
[Link 15]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/114999315
[Java 1]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/114999023
[Link 16]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115405215
[Link 17]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115718555
[Link 18]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115872434
[18k]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/116373207
[Android_11]: https://fantianzuo.blog.csdn.net/article/details/115691740
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlYnR1NjY2_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221014/d0ef0e3ff6c14009ada870d064870c28.png
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