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是两个常用的命令行工具，用于从网络下载数据或与服务器交互。支持 HTTP、HTTPS、FTP，但对其他协议（如 WebSocket、SMTP）支持有限。（包括 HTTP/2、MQTT、LDAP 等），更灵活。根据需求选择：下载用。

在面试中回答"遇到的最难/最有技术含量的问题"时，关键在于通过具体案例展示你的问题解决能力和技术深度。“在XX项目中，我们需要在500ms内完成对千万级时序数据的实时聚合计算，但现有系统延迟高达2秒，且CPU占用率超80%。建议提前准备2-3个不同方向的技术案例（如性能优化、架构设计、疑难Bug等），并根据应聘岗位调整侧重点。✅ 量化说明：“通过重构缓存策略，QPS从1k提升到4k”✅ 突出个人：“我负责算法设计部分，具体实现了…❌ 归功于团队：“大家共同完成的”❌ 模糊描述：“优化了系统性能”

Oracle开窗函数(Window Functions)是SQL中强大的分析工具，允许在不减少行数的情况下进行计算和聚合。

根据Oracle版本、数据量和具体需求选择最适合的分页策略。

摘要：数据库脚本优化是提升系统性能的关键。主要策略包括查询优化（索引、SQL语句和查询计划分析）、数据库设计优化（规范化平衡、分区和数据类型选择）、批量操作优化（批量插入和事务管理）以及数据库配置优化（内存和并行处理）。还应定期维护、使用应用层缓存和实施读写分离。不同数据库系统需采用针对性的优化方法。

数据库优化是提升系统性能的核心手段，主要包括设计、索引、查询、配置、架构和维护六大策略。设计上要规范化和适当反规范化；索引要合理创建并避免过多；查询需优化SQL并使用EXPLAIN分析；配置需调整内存和并发参数；架构可采用读写分离和分库分表；维护包括定期更新统计信息等。优化需结合具体数据库类型和应用场景实施。

Oracle中IN与EXISTS的主要区别在于：IN先执行子查询并缓存结果，再检查主查询行是否匹配；EXISTS则对主查询每行执行子查询，找到匹配即停止。性能方面，IN适合子查询结果集小的情况，EXISTS更高效于大数据量子查询。NULL处理上，NOT IN遇到子查询NULL会返回FALSE，而EXISTS不受影响。选择时，大数据量或仅需存在性检查用EXISTS，小结果集或需具体值比较用IN。优化器通常会将二者转换为相似执行计划，但复杂查询仍需谨慎选择。

SQL去重操作对比：DISTINCT与GROUP BY DISTINCT和GROUP BY都可用于SQL数据去重，但存在关键差异： 功能差异： DISTINCT直接去除所有重复行 GROUP BY按列分组并支持聚合计算 效率对比： 简单去重时DISTINCT通常更高效 需要聚合时必须使用GROUP BY 现代数据库优化器常将简单DISTINCT转为GROUP BY 使用建议： 纯去重优先用DISTINCT 多列处理时GROUP BY更灵活 复杂聚合必须用GROUP BY 实际性能取决于数据库引擎、数据量和索