NoSQL大数据存储技术核心测试题与深度解析

一、NoSQL基础理论测试题

问题1：NoSQL与关系型数据库的核心差异是什么？
参考答案：NoSQL数据库的核心特点在于非关系型数据模型、水平扩展性和高可用性。与关系型数据库（如MySQL）的ACID事务和强一致性不同，NoSQL通常采用BASE模型（Basically Available, Soft state, Eventually consistent），牺牲部分一致性以换取更高的可扩展性和性能。例如，MongoDB的文档模型支持嵌套结构，而HBase的列族模型适合稀疏数据存储。

问题2：CAP定理如何影响NoSQL数据库设计？
参考答案：CAP定理指出，分布式系统无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）。NoSQL数据库根据应用场景选择侧重点：

• CP型（如HBase）：优先保证一致性，适用于金融交易等强一致场景。
• AP型（如Cassandra）：优先保证可用性，适用于社交网络等高并发场景。
• CA型（较少见）：通常用于单节点场景，如部分内存数据库。

二、键值存储（Key-Value Store）测试题

问题3：Redis与Memcached的核心区别是什么？
参考答案：

1. 数据结构支持：Redis支持字符串、哈希、列表、集合等高级数据结构，而Memcached仅支持键值对。
2. 持久化：Redis提供RDB和AOF两种持久化方式，Memcached数据仅存在于内存中。
3. 集群模式：Redis Cluster支持分片和故障转移，Memcached需通过客户端分片实现扩展。
   示例代码（Redis持久化配置）：

   # 启用RDB快照（每60秒至少10000次修改时触发）
   save 60 10000
   # 启用AOF日志
   appendonly yes

三、列族存储（Column-Family Store）测试题

问题4：HBase的Region分裂机制如何工作？
参考答案：HBase通过Region分裂实现水平扩展。当单个Region的数据量超过阈值（默认10GB）时，系统会将其分裂为两个子Region，并重新分配到不同RegionServer。分裂过程包括：

1. 选择分裂点：基于行键中间值。
2. 创建元数据：在META表中更新Region信息。
3. 数据迁移：通过HFile分割和复制完成。
   优化建议：预分区（Pre-splitting）可避免初始热点问题，例如：

   // 创建表时指定分区键
   admin.createTable(
    new HTableDescriptor(TableName.valueOf("test")),
    new byte[][]{Bytes.toBytes("00"), Bytes.toBytes("50"), Bytes.toBytes("ff")}
   );

四、文档存储（Document Store）测试题

问题5：MongoDB的聚合管道如何实现复杂查询？
参考答案：MongoDB的聚合管道由多个阶段（Stage）组成，每个阶段对文档进行转换。典型流程包括：

1. $match：过滤数据（如{status: "A"}）。
2. $group：按字段分组并计算（如{_id: "$cust_id", total: {$sum: "$amount"}}）。
3. $sort：排序结果。
   示例代码：

   db.orders.aggregate([
   { $match: { date: { $gte: new Date("2023-01-01") } } },
   { $group: { _id: "$customer", total: { $sum: "$amount" } } },
   { $sort: { total: -1 } }
   ]);

五、图数据库（Graph Database）测试题

问题6：Neo4j的Cypher查询语言如何遍历图关系？
参考答案：Cypher通过模式匹配实现图遍历。例如，查找“A认识B，B认识C”的路径：

MATCH (a:Person {name: "Alice"})-[:KNOWS]->(b)-[:KNOWS]->(c)
RETURN a, b, c

性能优化：

• 使用索引加速节点查找（如CREATE INDEX ON :Person(name)）。
• 限制遍历深度（如*1..3）。

六、综合应用测试题

问题7：如何设计一个支持高并发的电商订单系统？
参考答案：

1. 数据分片：按用户ID哈希分片（如Cassandra的分区键）。
2. 缓存层：Redis缓存热门商品和会话数据。
3. 异步处理：使用Kafka解耦订单创建与库存扣减。
4. 最终一致性：通过补偿事务处理支付超时。
   架构图：

   客户端 → API网关 → 缓存（Redis） → 订单服务（MongoDB） → 消息队列（Kafka） → 库存服务（HBase）

七、总结与建议

NoSQL技术的选择需结合业务场景：

• 高读写：选Redis或Cassandra。
• 复杂查询：选MongoDB。
• 图关系：选Neo4j。
• 强一致：选HBase。
  学习建议：通过开源项目（如Apache HBase源码）深入理解底层实现，并利用AWS DynamoDB或Azure Cosmos DB等云服务实践。

本文提供的测试题和答案覆盖了NoSQL的核心知识点，开发者可通过实践巩固理论，提升技术深度。