MongoDB 高频面试题

原创 已于 2024-01-24 22:25:42 修改 · 984 阅读 · 18 ·
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#求职招聘 #面试 #mongodb #java

于 2024-01-15 11:30:35 首次发布
本文介绍了NoSQL数据库如MongoDB的基础知识，对比了MySQL与MongoDB的区别，详细讲解了MongoDB的特性、类型、查询比较、性能优势、数据结构和备份策略等内容，适合面试准备和技术探讨。

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目录

1. 什么是 NoSQL数据库?

2. NoSQL数据库有哪些类型?

3. MySQL与MongoDB之间最基本的差别是什么?

4. 你怎么比较MongoDB、CouchDB及CouchBase?

5. MongoDB成为最好NoSQL数据库的原因是什么?

6.32位系统上有什么细微差别?

7. journal回放在条目(entry)不完整时(比如恰巧有一个中途故障了)会遇到问题吗?

8. 分析器在MongoDB中的作用是什么?

9. 名字空间(namespace)是什么?

10. 如果用户移除

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MongoDB常见面试题总结（一）MongoDB面试题及答案
xiaojiejie_baby的博客
03-13 2368
MongoDB是一个开源、面向文档的NoSQL数据库，它采用了BSON（Binary JSON）格式存储数据。数据模型：MongoDB是面向文档的数据库，数据以文档的形式存储，文档是一种类似于JSON的二进制表示形式（BSON）。文档可以包含嵌套的结构和数组。关系型数据库使用表格结构，数据被组织为行和列，遵循固定的表结构，需要事先定义表的结构。Schema（模式）：MongoDB是schema-less的，即不需要提前定义文档的结构，每个文档可以有不同的字段。
MongoDB常见面试题总结
2401_86844317的博客
02-11 1104
插件式的存储引擎架构可以实现 Server 层和存储引擎层的解耦，可以支持多种存储引擎，如 MySQL 既可以支持 B-Tree 结构的 InnoDB 存储引擎，还可以支持 LSM 结构的 RocksDB 存储引擎。MongoDB 中的记录就是一个 BSON 文档，它是由键值对组成的数据结构，类似于 JSON 对象，是 MongoDB 中的基本数据单元。的简称，是 JSON 文档的二进制表示，支持将文档和数组嵌入到其他文档和数组中，还包含允许表示不属于 JSON 规范的数据类型的扩展。
MongoDB：常见的面试题和答案
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71道MongoDB高频面试题整理（附答案背诵版）
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MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它介于关系数据库和非关系数据库之间，支持类似JSON的BSON格式，可以存储复杂的数据类型。MongoDB的查询语言强大，支持索引，适合处理大量数据和高并发访问。与MySQL相比，MongoDB是非关系型数据库，数据存储方式为类JSON文档，查询语言类似JavaScript，支持对任何属性建立索引，易于扩展，适合实时应用，但不支持事务操作。MongoDB成为最佳NoSQL数据库的原因包括其面向文
mongodb 面试题
weixin_30480075的博客
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mongodb 面试题总结 1 nosql和关系型数据库的区别 　　NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 　　关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。 　 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。 ...
MongoDB NoSQL面试
pcx333354的专栏
04-29 2249
MongoDB是目前最好的面向文档的免费开源NoSQL数据库。如果你正准备参加MongoDB NoSQL数据库的技术面试，你最好看看下面的MongoDB NoSQL面试问答。这些MongoDB NoSQL面试问答涵盖了NoSQL数据库基本的概念，复制(Replication)，分片(Sharding)，事务和锁，跟踪分析工具(Profiler)，Nuances和日志等特性。让我们看看下面的这些Mo
MongoDB面试题（史上最全面试题，精心整理100家互联网企业，面试必过）
Lycodeboy的博客
06-20 2380
史上最全面试题，精心整理100家互联网企业，面试必过（2022优化版）已发布在个人微信公众号【面向Offer学编程】，优化版首先修正了读者反馈的部分答案存在的错误，同时根据最新面试总结，删除了低频问题，添加了一些常见面试题，对文章进行了精简优化，欢迎大家关注！......
【朝夕教育】2021春招MongoDB高频面试题1
08-03
MongoDB是一个开源的数据库系统，基于分布式文件存储，主要用C++编写。它设计的目标是为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB以其灵活性和强大的查询能力著称，支持JSON格式的文档存储，这使得数据...
【面试宝典】15道MongoDB高频题库整理(附答案背诵版)
tyler的博客
07-02 8153
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。MongoDB支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
面试专区|【71道MongoDB高频题整理(附答案背诵版)】
尺小闹的博客
06-14 1316
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。它是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。MongoDB支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
mongodb面试题
java技术博客
09-05 845
mongodb面试题 参考网址: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4OTYxODAwMQ==&mid=2247491772&idx=1&sn=c83d5f13e8305ba2a58d93ab1983c905&chksm=fdc86e82cabfe79479a164eaec7f9f27744484275bfcb1cbd2604287cb13ee1a87e5db0a2a7b&mpshare=1&scene=24&s
MongoDB面试题
qq_41956016的博客
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转载来源：https://www.cnblogs.com/angle6-liu/p/10791875.html 1.什么是MongoDB MongoDB是一个文档数据库，提供好的性能，领先的非关系型数据库。采用BSON存储文档数据。 BSON（）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON. 相对于json多了date类型和二进制数组。 2.MongoDB的优势有哪些 面向文档的存储：以 JSON 格式的文档保存数据。 任何属性都可以建立索引。 复制以及高可扩展性。 自动分片。 丰
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MongoDB 1.什么是MongoDB MongoDB是一个文档数据库，提供好的性能，领先的非关系型数据库。采用BSON存储文档数据。 BSON（）是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON. 相对于json多了date类型和二进制数组。 2.MongoDB的优势有哪些 面向文档的存储：以 JSON 格式的文档保存数据。 任何属性都可以建立索引。 复制以及高可扩展性。 自动分片。 丰富的查询功能。 快速的即时更新。 3 什么是数据库 　　数据库可以看成是一个电子化的文件柜,用户
MongoDB 面试题及答案整理，最新面试题
Miss_SunHengYang的博客
07-12 1177
包括匹配（$match）、投影（$project）、分组（$group）、排序（$sort）、限制（$limit）、跳过（$skip）等。MongoDB的聚合框架提供了一个功能强大的数据处理管道，允许用户对数据进行复杂的转换和分析。MongoDB是文档导向的，存储的是BSON（类似于JSON）文档，而关系型数据库存储的是行和列的表结构。GridFS将大文件分割成多个较小的块（chunk），每个块作为一个单独的文档存储在MongoDB中。主节点负责处理所有的写操作，而从节点复制主节点的数据。
关于mongodb的面试题
chenzhuo997的博客
10-27 514
mongodb是二进制存储数据的数据库，比JSON多了Date类型和二进制数组。 集合就是一组 MongoDB 文档。一个集合内的多个文档可以有多个不同的字段。 利用分片技术可以添加更多的机器来应对数据量增加 以及读写操作的要求。 使用mongodb的优势： 架构简单 没有复杂的连接 深度查询能力,MongoDB支持动态查询。 容易调试 容易扩展 不需要转化/映射应用对象到数据库对象 使用内部内存作为存储工作区,以便更快的存取数据。 mongodb的操作： db.collect
大数据高频面试题
03-13
### 大数据领域常见面试问题 #### 面试中的技术能力标准 对于大数据领域的求职者来说，技术能力的标准依据工作年限、应聘职位以及薪资期望综合评定。面试官会根据具体情况进行评判[^1]。 #### 数据库与数据仓库的区别 在大数据背景下，理解数据库和数据仓库之间的差异至关重要。数据库主要用于事务处理，强调的是对单一记录的操作；而数据仓库则更倾向于存储历史性的汇总数据，服务于复杂查询和数据分析需求。例如，在银行业务场景下，前者负责实时交易管理，后者用于长期趋势分析和支持决策制定[^2]。 #### For 表达式的应用价值 当涉及到大规模数据集时，高效地编写代码同样重要。For表达式因其简洁性和强大的功能成为处理集合的理想工具之一。其特性包括但不限于简化语法结构、增强可读性、便于组合其他操作符实现复杂逻辑，并且适合多线程环境下的安全执行[^3]。 ```python # 使用for表达式进行列表推导的例子 squared_numbers = [x * x for x in range(10)] print(squared_numbers) ``` #### 常见的大数据面试题目及其解答要点 - **Hadoop生态系统组件的理解** HDFS作为分布式文件系统的代表，MapReduce框架提供了并行计算的能力，YARN实现了资源调度等功能。掌握这些核心概念有助于解决实际项目中的性能瓶颈等问题。 - **Spark的工作原理及优势** Spark不仅支持批处理还具备流处理能力，内存级别的运算速度远超传统磁盘I/O方式。熟悉RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame API等抽象层次能够帮助优化作业效率。 - **SQL vs NoSQL的选择考量因素** 关系型数据库适用于强一致性要求高的应用场景；而非关系型数据库如MongoDB更适合高扩展性和灵活性优先级较高的场合。了解两者优缺点可以指导架构设计阶段的技术选型。 - **ETL过程的设计思路** ETL即Extract, Transform, Load三个步骤构成了从源端抽取清洗转换到目标端加载的过程。合理规划此流程能有效提升数据质量的同时降低维护成本。
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