Linux運維面試題4

1.如何進行資料庫優化？

1. 查詢優化

查詢是資料庫中最常使用的操作，是以優化查詢可以顯著提高資料庫性能。以下是一些查詢優化建議：

• 盡量使用索引，確定索引選擇合适、數量足夠，并且進行定期維護
• 減少 JOIN 操作，盡可能将相關資料儲存在同一個表中，或者使用備援資料來緩存相關資料
• 避免使用 SELECT *，隻選擇必要的字段，減少不必要的資料傳輸和處理
• 分頁查詢時，使用 LIMIT 和 OFFSET 限制查詢範圍
• 避免使用子查詢，可以使用 JOIN 或臨時表代替

1. 資料庫結構優化

資料庫結構設計對于資料庫性能也有很大的影響，以下是一些資料庫結構優化建議：

• 使用合适的資料類型，減小資料存儲量，例如使用 TINYINT 代替 INT
• 設計合适的表關系，避免資料備援和歧義
• 資料庫表進行規範化
• 資料庫表進行垂直拆分和水準拆分

1. 資料庫伺服器優化

資料庫伺服器的硬體和軟體配置也會影響資料庫性能，以下是一些資料庫伺服器優化建議：

• 提高伺服器硬體配置，例如增加記憶體、CPU等硬體資源
• 使用 RAID 等技術保證磁盤性能和資料備份
• 配置合适的資料庫緩存和預處理器，例如 Memcached、Redis 等
• 使用資料庫複制和分布式技術，增加資料庫的可擴充性和負載均衡能力
• 定期進行資料庫壓力測試和性能優化

2.請列舉出SQL語句中常用的字段函數及用法？

1. 聚合函數

聚合函數用于對一列資料進行彙總計算，包括 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN 等。

• COUNT：用于統計行數或特定列中非 NULL 的資料行數。
• SUM：計算特定列中所有數值的和。
• AVG：計算特定列中數值的平均值。
• MAX：傳回特定列中最大值。
• MIN：傳回特定列中最小值。

1. 字元串函數

字元串函數用于處理文本類型的資料，包括 CONCAT、SUBSTRING、TRIM、UPPER、LOWER 等。

• CONCAT：将兩個或多個字元串合并為一個。
• SUBSTRING：傳回指定字元串中的一部分。
• TRIM：删除字元串前後的空格或制表符。
• UPPER：将字元串轉換為大寫形式。
• LOWER：将字元串轉換為小寫形式。

1. 日期和時間函數

日期和時間函數用于處理日期和時間類型的資料，包括 DATE、TIME、YEAR、MONTH、DAY 等。

• DATE：傳回日期值。
• TIME：傳回時間值。
• YEAR：傳回日期中的年份部分。
• MONTH：傳回日期中的月份部分。
• DAY：傳回日期中的天數部分。

1. 數學函數

數學函數用于執行各種數學計算，包括 ROUND、CEILING、FLOOR、ABS、EXP、LOG 等。

• ROUND：對數值進行四舍五入。
• CEILING：傳回大于或等于指定數值的最小整數，即向上取整。
• FLOOR：傳回小于或等于指定數值的最大整數，即向下取整。
• ABS：傳回數值的絕對值。
• EXP：傳回 e 的指定次幂。
• LOG：傳回指定數值的自然對數。

3.請簡單介紹一下Hadoop架構的主要元件？

1. HDFS

HDFS 是一個分布式檔案系統，用于存儲和管理大規模的資料集。它采用了主從結構，包括以下元件：

• NameNode：存儲檔案系統的命名空間和元資訊，負責檔案系統的管理和控制。
• Secondary NameNode：定期合并 NameNode 的編輯日志，并生成新的鏡像檔案用于恢複 NameNode。
• DataNode：存儲實際的資料塊，負責資料的讀寫和複制。

HDFS 通過資料塊（Block）來存儲資料，每個 Block 的預設大小為 128MB。HDFS 支援資料的備援備份和故障恢複，可以配置多個副本來增強資料的可靠性。

1. MapReduce

MapReduce 是 Hadoop 中的計算架構，用于對大規模資料進行分布式處理。它借鑒了函數式程式設計中的 Map 和 Reduce 操作，主要包括以下元件：

• JobTracker：負責任務排程、資源配置設定和任務監控。
• TaskTracker：運作具體的 MapReduce 任務，負責資料的讀取、Map 操作、Reduce 操作和資料輸出。

MapReduce 任務分為 Map 階段和 Reduce 階段，其中 Map 階段将原始資料處理成鍵值對，Reduce 階段對這些鍵值對進行聚合和計算。MapReduce 任務采用了本地化執行政策，即盡量将任務配置設定到資料所在的節點上執行，以減少資料的網絡傳輸。

除了 HDFS 和 MapReduce，Hadoop 還包括了一些其他的元件，例如 YARN（Yet Another Resource Negotiator）、HBase、ZooKeeper 等；同時也有很多基于 Hadoop 的開源生态系統工具，例如 Pig、Hive、Spark 等，也能夠友善地與 Hadoop 內建和使用。

4.Hadoop的HBase元件是什麼？

1. HBase 資料模型

HBase 的資料模型類似于 Google 的 Bigtable 模型，使用行列式存儲，其中每個單元格可以存儲多個版本的值。HBase 表由行鍵（Row Key）、列族（Column Family）、列限定符（Column Qualifier）和時間戳（Timestamp）等元素組成。

• 行鍵：唯一辨別表中的一行資料。
• 列族：協同存儲具有相似語義的列。
• 列限定符：屬于列族的子列，用于存儲具體的資料。
• 時間戳：記錄每次修改資料的時間。

1. HBase 架構元件

HBase 的架構元件主要包括以下幾個組成部分：

• RegionServer：負責實際的資料存儲和處理，包括讀取和寫入資料、資料壓縮和均衡、資料複制和故障恢複等。
• HMaster：負責管理整個 HBase 叢集的中繼資料和狀态資訊，包括表的建立、删除、修改等操作，同時也負責監控和協調資料的複制和負載均衡等任務。
• ZooKeeper：提供分布式協調和通知服務，主要用于 HBase 叢集中的管理和通信。