50 MongoDB -Interviewfragen und Antworten

MongoDB: Ein tiefes Eintauchen in die Fragen und Antworten auf gemeinsame Interviews

MongoDB, eine Hochleistungs-skalierbare NoSQL-Datenbank, speichert Daten in flexiblen JSON-ähnlichen Dokumenten (BSON). Das dokumentorientierte Modell und sein dynamisches Schema machen es zu einer beliebten Wahl für moderne Anwendungen. In diesem Artikel werden häufig gestellte Fragen zum MongoDB -Interview untersucht.

Kernkonzepte und Unterschiede:

1. Was ist MongoDB? Eine dokumentorientierte NOSQL-Datenbank mit BSON zur Datenspeicherung, die Skalierbarkeit und Leistung priorisiert.

2. Dokumente vs. Sammlungen: Dokumente sind die grundlegenden Dateneinheiten (z.

3. MongoDB vs. Relationale Datenbanken: Zu den wichtigsten Unterschieden gehören flexible Schemas (MongoDB) im Vergleich zu festen Schemas (relational), einfachere horizontale Skalierung (MongoDB), dokumentbasierte Abfragesprache (MongoDB) im Vergleich zu SQL und Denormalisierung (Mongodb) Vs. Join (relational).

4. NoSQL -Datenbanktypen: MongoDB fällt in Dokumentdatenbanken . Andere Typen umfassen Schlüsselwert, Spaltengeschäft und Grafikdatenbanken.

5. Vorteile von MongoDB: Getriebe große Datensätze effizient, bietet plattformübergreifende Kompatibilität, bietet eine hohe Leistung und Skalierbarkeit, vereinfacht die Datenmodellierung, unterstützt die horizontale und vertikale Skalierung und integriert sich gut in Cloud-Plattformen.

Erweiterte Funktionen und Vorgänge:

6. Sharding: Verteilt Daten über mehrere Maschinen hinweg für extreme Skalierbarkeit und hohen Durchsatz.

7. Indizierung: Verbessert die Abfrageleistung, indem Sie optimierte Datenstrukturen für schnelleres Abrufen erstellen. Es gibt verschiedene Indextypen (Einzelfeld, Verbindung usw.).

8. Replikat -Sets: Gruppen von MongoDB -Servern, die Daten für Redundanz und hohe Verfügbarkeit replizieren und primäre und sekundäre Knoten mit automatischem Failover enthalten.

9. Aggregation Framework: Eine Reihe von analytischen Tools unter Verwendung eines Pipeline -Ansatzes zur Prozessdaten und zur Erzeugung berechneter Ergebnisse.

10. Datenkonsistenz: Durch Schreibbedenken, Journaling und Multi-Dokument-Transaktionen (seit Version 4.0) erreicht.

11. Kapitalkollektionen: Kollektionen fester Größe, die die Einfügungsreihenfolge beibehalten, nützlich für Protokolle oder Caching. Alte Dokumente werden überschrieben, wenn die Grenze erreicht ist.

12. $lookup Operator: Führen Sie während der Aggregation die linke äußere Verbindungen mit anderen Sammlungen in derselben Datenbank durch.

13. ObjectId : Ein für jedes Dokument automatisch generierte 12-Byte-eindeutige Kennung (sofern nicht benutzerdefiniert).

14. Schema ohne Design: Dokumente innerhalb einer Sammlung können unterschiedliche Felder haben und bieten Flexibilität bei der Datenmodellierung.

15. save() vs. insert() : insert() fügt neue Dokumente hinzu, wobei save() einfügt, wenn neu oder aktualisiert, wenn das _id mit einem vorhandenen Dokument übereinstimmt.

16. Hohe Verfügbarkeit: Durch Replikate -Sets, automatische Failover, Datenreduktion und Lesen der Skalierung durch sekundäre Lesevorgänge sichergestellt.

17. explain() Methode: Bereits Einzelheiten zu Abfrageausführungsplänen zur Optimierung und Leistungsanalyse.

18. Speichermotoren: MongoDB unterstützt WiredTiger (Standard), MMAPV1 (veraltet) und In-Memory-Motoren.

19. Transaktionen (Säure): unterstützt seit Version 4.0 für Multi-Dokument-Operationen über Sammlungen und Datenbanken hinweg.

20. $where vs. $expr : $where verwendet JavaScript -Ausdrücke (langsamer, weniger sicher), während $expr Aggregationsausdrücke verwendet (schneller, sicherer).

21. TTL (Time-to-Live) -Indexes: Entfernen Sie Dokumente nach einer bestimmten Zeit automatisch, ideal für temporäre Daten.

22. BSON (Binary JSON): MongoDBs binär kodiertes Format für die Speicherung und Übertragung von Dokumenten.

23. Datenbankerstellung: Verwenden Sie den Befehl use database_name (erstellt, wenn dies nicht vorhanden ist).

24. _id Feld: Der primäre Schlüssel, der automatisch generiert wird, falls nicht angegeben, und muss innerhalb einer Sammlung eindeutig sein.

25. $set vs. $unset : $set updates oder fügt Felder hinzu, während $unset Felder entfernt.

26. $push Operator: Fügt Elemente zu Array -Feldern hinzu.

27. Abgedeckte Abfragen: Abfragen, bei denen alle Felder indiziert sind, sodass die Ergebnisse direkt aus dem Index zurückgegeben werden können, ohne auf Dokumente zuzugreifen.

28. $lookup in Aggregation: führt linke äußere Verknüpfungen innerhalb der Aggregationspipelines durch.

29. MAP-Reduce: Obwohl unterstützt, werden Aggregationspipelines für die meisten Datenverarbeitungsaufgaben im Allgemeinen bevorzugt.

30. $and vs. $all : $and führt logisch und bei mehreren Ausdrücken aus, während $all Arrays mit allen angegebenen Elementen entsprechen.

Optimierung und fortgeschrittene Themen:

31. Abfrageoptimierung: Durch ordnungsgemäße Indexierung, abgedeckte Abfragen, Vermeidung großer Dokumente und Verwendung von explain() .

32. $match Phase: Filterdokumente in Aggregationspipelines.

33. Schreiben Sie Bedenken: Kontrolle der Anerkennung für Schreibvorgänge, die sich auf Datendauer und Latenz auswirkt.

34. $inc vs. $mul : $inc Incrents, $mul multipliziert den Wert eines Feldes.

35. Volltext-Suche: unterstützt über Textindizes und den $text Operator.

36. $group gruppenphase: Gruppen dokumentiert und führt Aggregationen für gruppierte Daten durch.

37. Streams ändern: Ermöglichen Sie die Echtzeitüberwachung von Datenbankänderungen.

38. Dateninsertion ( insertOne , insertMany ): Methoden zum Hinzufügen von einzelnen oder mehreren Dokumenten.

39. Dokumentenvalidierung: Durchgesetzt werden die Regeln für die Schema -Validierungsregeln mit dem $jsonSchema -Operator.

40. $elemMatch vs. $all : $elemMatch entspricht Arrays mit mindestens einem Element -Meeting -Kriterien, während $all Arrays mit allen angegebenen Elementen übereinstimmen.

41. Replikationsarchitektur: Primärer Knotenhandles, Protokolle Änderungen am OPLOG und Sekundärschiffe replizieren diese Daten.

42. $out Stage: schreibt Aggregation Pipeline -Ergebnisse in eine Sammlung.

43. Präferenzen

44. $unwind vs. $flatten : $unwind entstrukturiert Arrays, während $flatten verschachtelte Arrays.

45. Concurrency Control (MVCC): Verwendet eine Mehrfachversionskontrolle für gleichzeitige Lese- und Schreibvorgänge.

46. $graphLookup Stufe: Führen Sie rekursive Suche nach graphischen Daten durch.

47. OPLOG: A CAD-Collection-Protokollierung aller datenmodifizierenden Vorgänge, die für die Replikation unerlässlich sind.

48. Soft Deletes: Implementiert durch Hinzufügen eines Booleschen Feldes (z. B. isDeleted ), anstatt Dokumente physisch zu entfernen.

49. $merge Stufe: schreibt Aggregationsergebnisse in eine Sammlung mit verschiedenen Update -Strategien.

50. Ausländische Schlüsselbeschränkungen: Nicht in MongoDB unterstützt.

51. Profiler: Sammelt detaillierte Informationen zu Datenbankvorgängen für die Leistungsstimmung.

Abschluss:

Dieser umfassende Überblick deckt viele wesentliche MongoDB -Konzepte und häufig gestellte Interviewfragen ab. Eine gründliche Vorbereitung in diesen Bereichen erhöht Ihre Interviewleistung erheblich. Denken Sie daran, praktische Übungen zu üben und sich tiefer in bestimmte Bereiche zu befassen, basierend auf den Rollen, die Sie abzielen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von50 MongoDB -Interviewfragen und Antworten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!