NoSQL实战精讲：习题解析与考试要点全攻略

一、NoSQL核心概念与分类习题解析

NoSQL数据库的核心特征在于其非关系型数据模型与水平扩展能力。根据CAP理论，NoSQL数据库通常在一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）之间进行权衡。考试中常考的知识点包括：

1. 数据模型分类

   • 键值存储（Key-Value）：如Redis，通过主键直接访问数据，适用于缓存、会话管理等场景。
     示例题：Redis的SET和GET命令如何实现？

     SET username "Alice"  # 存储键值对
     GET username          # 读取键值对

   • 文档存储（Document）：如MongoDB，以JSON/BSON格式存储半结构化数据，支持动态字段和嵌套查询。
     示例题：MongoDB中如何查询嵌套数组中的元素？

     db.users.find({"addresses.city": "Beijing"})  // 查询地址包含北京的用户

   • 列族存储（Column-Family）：如HBase，适合高吞吐写入和稀疏矩阵存储，常用于时序数据。
     示例题：HBase的RowKey设计原则是什么？
     答：需考虑查询模式、负载均衡和避免热点问题。
   • 图数据库（Graph）：如Neo4j，通过节点和边表示关系，适用于社交网络、推荐系统。
     示例题：Cypher查询语言如何查找好友的好友？

     MATCH (a)-[:FRIEND]->(b)-[:FRIEND]->(c) WHERE a.name = "Alice" RETURN c

2. CAP理论应用
   考试题：在分布式系统中，为什么CP型数据库（如HBase）可能牺牲可用性？
   答：CP型数据库优先保证数据一致性，当网络分区发生时，可能拒绝部分请求以避免数据不一致。

二、NoSQL设计原则与优化习题

1. 数据建模策略

   • 反规范化设计：在文档数据库中，通过嵌套文档减少关联查询。
     示例题：MongoDB中如何设计订单模型以避免多表关联？
     答：将订单项（items）和用户信息（user）嵌入订单文档中。
   • 分片键选择：在分布式数据库中，分片键需均匀分布数据并支持查询需求。
     示例题：MongoDB分片集群中，选择user_id作为分片键的优缺点是什么？
     答：优点是查询单个用户数据高效；缺点是可能导致数据分布不均。

2. 性能优化技巧

   • 索引设计：在Redis中，使用有序集合（Sorted Set）实现排行榜；在MongoDB中，创建复合索引加速多字段查询。
     示例题：MongoDB如何为age和score字段创建复合索引？

     db.users.createIndex({age: 1, score: -1})  // 升序age，降序score

   • 缓存策略：Redis作为缓存层时，需设置合理的过期时间（TTL）和缓存淘汰策略（如LRU）。
     考试题：Redis的maxmemory-policy有哪些可选值？
     答：包括volatile-lru、allkeys-random等。

三、NoSQL应用场景与案例分析

1. 电商系统设计

   • 商品库存管理：使用Redis的原子操作（如DECR）实现秒杀库存扣减。

     DECR productstock  # 原子性减库存

   • 用户行为分析：MongoDB的聚合框架统计用户购买频次。

     db.orders.aggregate([
       {$group: {_id: "$user_id", count: {$sum: 1}}}
     ])

2. 时序数据处理

   • IoT设备监控：InfluxDB存储传感器数据，支持时间范围查询。
     示例题：查询过去1小时温度超过30℃的设备。

     SELECT * FROM sensors WHERE temperature > 30 AND time > now() - 1h

四、NoSQL考试题实战演练

1. 选择题
   题目：以下哪种NoSQL数据库最适合存储社交网络中的好友关系？
   A. Redis
   B. MongoDB
   C. Neo4j
   D. HBase
   答案：C（图数据库天然支持关系查询）。

2. 简答题
   题目：解释MongoDB的写关注（Write Concern）机制及其应用场景。
   答：写关注定义写操作的持久化级别，如{w: 1}表示主节点确认，{w: "majority"}表示多数节点确认，适用于高可靠性要求的场景。

3. 设计题
   题目：设计一个微博系统的评论存储方案，要求支持按时间倒序查询和用户评论计数。
   答：

   • 使用MongoDB，评论文档包含post_id、user_id、content、create_time字段。
   • 创建索引{post_id: 1, create_time: -1}加速按帖子和时间查询。
   • 通过聚合框架统计用户评论数：

     db.comments.aggregate([
       {$group: {_id: "$user_id", count: {$sum: 1}}}
     ])

五、备考建议与资源推荐

1. 理论学习：深入理解CAP理论、BASE模型（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）。
2. 实践操作：在本地搭建MongoDB、Redis集群，完成数据迁移和故障恢复演练。
3. 参考书籍：
   • 《NoSQL Distilled》
   • 《MongoDB权威指南》
4. 在线平台：LeetCode、HackerRank的NoSQL专题题库。

通过系统学习与实战练习，开发者可全面掌握NoSQL的核心技术，高效应对考试与实际开发挑战。