第一章————————————————————
1.網絡存儲方式不包括（）。A.DAS B.NAS C.ANS D.SAN
DAS:直連式存儲
NAS:網絡接入式存儲
SAN:存儲區域網絡
2.大數據的特征不包括（）。A.大量化 B.價值化 C.整體化 D.快速化
3.大數據的特征不包括（）。A.Volumn B.Vague C.Variety D.Velocity
4.對比關系型數據庫，關於NoSQL說法錯誤的是（）。A.采用非關系的數據模型 B.弱化模式或表結構、弱化完整性約束、弱化甚至取消事務機制 C.無法支持，或不能完整的支持SQL語句 D.不能實現強大的分布式部署能力
5.下面不屬於NoSQL數據庫的特點的是（）。A.開源 B.支持SQL C.分布式 D.非關系型
6.下面（）不屬於關系型數據庫的特點。A.實體和實體間的聯系都可以通過關系的方式來表示 B.關系模型需要滿足實體完整性和參照完整性約束 C.可以通過SQL語句實現數據定義和操作 D.不支持事務和ACID一致性等特性
7.下面不屬於數據操作語言的是（）。A.定義 B.增加 C.查詢 D.刪除
大數據的特征：
○大容量（Volume）
○多樣化（Variety）
○有價值（Value）
○高速率（Velocity）
關系型數據庫和NoSQL在設計上的區別：
關系型數據庫：
高效的存儲數據
支持多用戶對數據的並發控制
NoSQL：
用來應對數據的爆發式增長，實現橫向擴展
https://www.cnblogs.com/sunzhiqi/p/10869655.html
NoSQL數據庫的技術特點：
1.非關系型的存儲模式。
2.習慣的統稱，並非嚴謹的定義。
3.和關系型數據管理系統有不同的側重點。
4.通過犧牲事務、一致性和SQL語句等重要機制，來換取更好的分布式部署特性。
NoSQL在大數據體系當中的作用：
○數據存儲工具
○數據管理工具
○數據查詢工具
○NoSQL一般不會提供實時數據采集功能（需要借助其他的工具寫入數據庫），也無法提供復雜的數據預處理、數據分析等功能，無法提供完整的數據可視化功能。
第二章————————————————————
1.NoSQL的主要存儲模式不包括（）。A.鍵值對存儲模式 B.列存儲模式 C.文件存儲模式 D.圖存儲模式
2.BASE不包括（）。A.基本可用 B.軟狀態 C.強一致性 D.最終一致性
3.CAP理論不包括（）。A.Consistency（一致性） B.Atomicity（原子性） C.Availability（可用性） D.Partition tolerance（分區容錯性）
4.（）不屬於分布式數據管理的特點。A.數據分片 B.數據多副本 C.一次寫入多次讀取 D.讀寫分離
讀寫分離：1.其實就是將數據庫分為了主從庫，一個主庫用於寫數據，多個從庫完成讀數據的操作，主從庫之間通過某種機制進行數據的同步，是一種常見的數據庫架構。2.一個主從同步集群，通常被稱為是一個“分組”。
5.分布式部署關系型數據庫時，讀寫分離（主從集群）不包括（）。A.所有對數據庫的修改都通過主服務器 B.從服務器分擔主服務器讀服務器請求 C.解決了寫數據的瓶頸 D.主從服務器之間可能存在暫時的數據不一致的情況
讀寫分離是用來解決數據庫的讀性能瓶頸的。
6.預防死鎖的主要方法包括：一是（），即在設計階段規定所有的事務都按相同的順序來封鎖表；一是（），即當一個事物加鎖時間過長時就判斷出現死鎖。A.順序法 一次封鎖法 B.超時法 等待圖法 C.順序法 超時法 D.超時法 順序法
7.關系型數據庫事務機制中的ACID不包括（）。A.連續性（Continuance） B.隔離性（Isolation） C.持久性（Durability）
關系型數據庫事務機制中的ACID:
事務在英文中是transaction，和現實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：
1、A (Atomicity) 原子性 原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。 比如銀行轉賬，從A賬戶轉100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。
2、C (Consistency) 一致性 一致性也比較容易理解，也就是說數據庫要一直處於一致的狀態，事務的運行不會改變數據庫原本的一致性約束。 例如現有完整性約束a存款+b存款=2000，如果一個事務改變了a存款，那么必須得改變b存款，使得事務結束后依然滿足a存款+b存款=2000，否則事務失敗。
3、I (Isolation) 隔離性 所謂的獨立性是指並發的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數據正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數據就不受未提交事務的影響。 比如現在有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的。
即要達到這么一種效果：對於任意兩個並發的事務T1和T2，在事務T1看來，T2要么在T1開始之前就已經結束，要么在T1結束之后才開始，這樣每個事務都感覺不到有其他事務在並發地執行。（串行化）
4、D (Durability) 持久性 持久性是指一旦事務提交后，它所做的修改將會永久的保存在數據庫上，即使出現宕機也不會丟失。
8.下面關於NoSQL數據庫完整性約束不正確的是（）。A.域完整性一般較弱，或不支持 B.不能存在主鍵相同的行，或內容相同但時間戳不同的行 C.一般不提供參照完整性，或者外鍵 D.用戶定義完整性靠應用程序支持
9.與關系模型相比，關於NoSQL不正確的是（）。A.NoSQL中可能沒有明確的結構 B.列可能是復合型的 C.列中的內容和類型可能是隨意的、無定義的 D.會為空值留出存儲空間
1.CAP理論中，NoSQL數據庫需要在C和P之間進行權衡。F
C:Consistency（強一致性）
A:Availability（可用性）
P:Partition tolerance（分區容錯性）
我們只能在一致性和可用性之間進行權衡
2.NoSQL數據庫能夠滿足CAP三個特性。F
3.一次寫入多次讀取不是分布式數據管理的特點。F
4.ACID是NoSQL數據庫的基本要求。F
5.NoSQL一般不提供參照完整性，或者外鍵，因此一般也不支持跨表的關聯查詢。T
6.NoSQL不會為空值留出存儲空間，可能很難直接插入數值。T
7.NoSQL由明確的表結構。F
BASE原理：
基本可用（Basically Available）：基本可用指分布式系統在出現故障時，系統允許損失部分可用性，即保證核心功能或者當前最重要功能可用。對於用戶來說，他們當前最關注的功能或者最常用的功能的可用性將會獲得保證，但是其他功能會被削弱。
軟狀態（Soft-state）：軟狀態允許系統數據存在中間狀態，但不會影響系統的整體可用性，即允許不同節點的副本之間存在暫時的不一致情況。
最終一致性（Eventually Consistent）：最終一致性要求系統中數據副本最終能夠一致，而不需要實時保證數據副本一致。例如，銀行系統中的非實時轉賬操作，允許 24 小時內用戶賬戶的狀態在轉賬前后是不一致的，但 24 小時后賬戶數據必須正確。
最終一致性是 BASE 原理的核心，也是 NoSQL 數據庫的主要特點，通過弱化一致性，提高系統的可伸縮性、可靠性和可用性。而且對於大多數 Web 應用，其實並不需要強一致性，因此犧牲一致性而換取高可用性，是多數分布式數據庫產品的方向。
一丶在數據一致性問題上，ACID和BASE差別是什么？分別適合哪種場景
ACID的一致性：強調（一個或多個）事務前后，數據的狀態（約束、完整性）都是有效的。
CAP的一致性：強調多個副本是狀態一致、同步更新的。
BASE的一致性：和ACID的相近，但是強調弱一致性。
二丶什么是CAP原理？CAP原理是否適用於單機環境？
C:Consistency（強一致性）
A:Availability（可用性）
P:Partition tolerance（分區容錯性）
CAP理論是指在分布式系統中，CAP三個特性不可兼得，只能同時滿足兩個。
不適用於單機環境
三布隆過濾器的優缺點是什么？如何降低布隆過濾器的誤報率？
空間占用低，檢索速度快，缺點是存在一定的誤報率，當布隆過濾器認為某元素存在於集合時，該元素可能不存在，當布隆過濾器認為該元素不存在與集合時，該元素一定不存在。
降低誤報率：
采取多個獨立的哈希算法同時進行映射
增大二進制向量的大小
第三章——————————————————————
1.HDFS的角色不包括（）A.Masternode B.Namenode C.Datanode D.Secondary Namenode
2.Hadoop核心組件不包括（）。A.HDFS B.HBase C.YARN D.MapReduce
1.Hive不屬於NoSQL數據庫。T
2.HDFS在數據讀寫時，對客戶提供強一致性保障，在副本復制過程中采用最終一致性方式。T
3.HDFS Namenode的fsimage文件啟動加載后，一直保持只讀狀態，不能直接在內存或硬盤修改。T
4.HDFS的Namenode和DataNode不能在一個物理節點上。F
5.Hadoop核心組件包括Hbase。F
6.HDFS屬於NoSQL數據庫。F
○hbase為了防止小文件過多，以保證查詢效率，hbase需要在必要的時候將這些小的store file合並成相對較大的store file，這個過程就稱之為compaction。
在hbase中主要存在兩種類型的compaction合並：小合並和大合並
https://www.cnblogs.com/bigdatalaoliu/p/14053296.html
| MongDB | CouchDB |
| ○采用C++編寫 | ○采用Erlang語言編寫（最初也是C++） |
| ○自定義了更高效的，基於TCP|IP的二進制格式協議 | ○更多地采用通用技術，並考慮和ASF其他模塊的配合（在網絡傳輸上，采用了通用的HTTP/REST接口） |
| ○支持動態查詢，查詢時不需要先建立索引 | ○不支持動態查詢，必須先為查詢模式建立視圖 |
| ○MongDB只支持主從復制，其一致性更容易維護 | ○支持多主節點間的數據復制（理論上都支持寫入操作），並且支持類似Dynamo的MVCC多版本一致性協調機制 |
圖數據庫是專門描述節點與關系，關系更明確也更自由，不存在外鍵等約束條件
舉例：Neo4j
Redis本質為環形結構的分布式集群部署。支持單機部署和分布式部署，在集群環境支持水平分片機制。使用類似於dynamo的環形架構（課本231圖片），沒有使用一致性哈希機制，引入了哈希槽的概念。
數據多副本方面：支持主從復制機制，和MongoDB相似，一個主節點可以對應多個從節點，當主節點發生故障時，可以從多個從節點中選舉一個新的主節點。