Perguntas e respostas da entrevista no Mongo Database
Portanto, se você finalmente encontrou o emprego dos seus sonhos no Mongo Database, mas está se perguntando como quebrar a entrevista do Mongo Database 2018 e quais poderiam ser as prováveis perguntas da entrevista no Mongo Database. Cada entrevista é diferente e o escopo de um trabalho também é diferente. Tendo isso em mente, criamos as perguntas e respostas mais comuns da entrevista no Mongo Database 2018 para ajudá-lo a obter sucesso em sua entrevista.
A seguir, estão as perguntas da entrevista do Mongo Database que ajudarão você a iniciar uma entrevista com o maven. Essas perguntas são divididas em duas partes:
Parte 1 - Perguntas da entrevista no Mongo Database
Esta primeira parte aborda as perguntas e respostas básicas da entrevista no Mongo Database.
1. Mencione o tipo de banco de dados Mongo e explique?
Responda:
O Mongo Database é um banco de dados orientado a documentos, e não relacional, o principal motivo. Afastar-se do modelo relacional é facilitar o dimensionamento. Um banco de dados orientado a documentos substitui o conceito de "linha" por um modelo mais flexível, o "documento", permitindo documentos e matrizes incorporados. A abordagem orientada a documentos torna possível representar relacionamentos hierárquicos complexos com um único registro. Isso se encaixa naturalmente na maneira como os desenvolvedores nas linguagens modernas orientadas a objetos.
2. Mencione o recurso exclusivo do Mongo Database?
Responda:
Indexação : o Mongo DB suporta índices secundários genéricos, permitindo uma variedade de consultas rápidas e fornece recursos de indexação exclusivos, compostos, geoespaciais e de texto completo.
Agregação: O Mongo DB suporta um "pipeline de agregação" que permite criar agregações complexas a partir de partes simples e permitir que o banco de dados otimize.
Tipos especiais de coleção: o Mongo DB suporta coleções de tempo de vida útil para dados que devem expirar em um determinado momento, como sessões. Ele também suporta coleções de tamanho fixo, que são úteis para armazenar dados recentes, como logs.
Armazenamento de arquivos: o Mongo DB suporta um protocolo fácil de usar para armazenar arquivos grandes e metadados.
Alguns recursos comuns aos bancos de dados relacionais não estão presentes no Mongo DB, principalmente junções e transações complexas de várias linhas. Omitir isso foi uma decisão arquitetural para permitir maior escalabilidade, pois é difícil fornecer esses dois recursos com eficiência em um sistema distribuído.
3.qual é o comando para começar a usar o Mongo DB?
Responda:
mongod
mongod –help para opções de ajuda e inicialização
Vamos para as próximas perguntas da entrevista do Mongo Database.
4. Como você representa o valor nulo em uma variável no Mongo DB?
Responda :
("X": nulo)
5. escreva o código para conectar-se ao Mongo DB
Responda:var connectTo = function(port, dbname)
(
if (!port) (
port = 27017;
)
if (!dbname) (
dbname = "test";
)
db = connect("localhost:"+port+"/"+dbname);
return db;
);
6. O que é GridFs no Mongo DB?
Responda:
O GridFS é um mecanismo para armazenar grandes arquivos binários no MongoDB
Vamos para as próximas perguntas da entrevista do Mongo Database.
7. Quais são os benefícios do Mondo DB?
Responda:
Existem muitos benefícios do Mongo DB. Alguns dos recursos, como o uso do GridFS, podem simplificar sua pilha. Se você já estiver usando o MongoDB, poderá usar o GridFS em vez de uma ferramenta separada para armazenamento de arquivos.O GridFS aproveitará qualquer replicação ou compartilhamento automático que você configurou para o Mongo DB, obtendo failover e dimensionamento. fora para armazenamento de arquivos é mais fácil. O GridFS pode aliviar alguns dos problemas que determinados sistemas de arquivos podem exibir ao serem usados para armazenar uploads de usuários. Por exemplo, o GridFS não tem problemas com o armazenamento de um grande número de arquivos no mesmo diretório.
8. Anote a sintaxe da expressão de string no Mongo DB?
Responda:
"$ Substr": (expr, startOffset, numToReturn)
9. O que é o MapReduce no Mongo DB
Responda:
O MapReduce é uma ferramenta poderosa e flexível para agregar dados. Ele pode resolver alguns problemas que são complexos demais para serem expressos usando a linguagem de consulta da estrutura de agregação. O MapReduce usa JavaScript como sua "linguagem de consulta", para que possa expressar lógica arbitrariamente complexa. O MapReduce tende a ser bastante lento e não deve ser usado para análise de dados em tempo real.
Parte 2 - Perguntas da entrevista com o banco de dados Mongo (avançado)
Vamos agora dar uma olhada nas perguntas avançadas da entrevista no Mongo Database
10. Escreva a diferença entre Normalização e Desnormalização?
Responda:
A normalização está dividindo dados em várias coleções com referências entre coleções. Cada parte dos dados reside em uma coleção, embora vários documentos possam fazer referência a eles. Portanto, para alterar os dados, apenas um documento deve ser atualizado. No entanto, o Mongo DB não possui recursos de junção, portanto, reunir documentos de várias coleções exigirá várias consultas.
A desnormalização é o oposto da normalização: incorporar todos os dados em um único documento. Em vez de documentos que contêm referências a uma cópia definitiva dos dados, muitos documentos podem ter cópias dos dados. Isso significa que vários documentos precisam ser atualizados se as informações forem alteradas, mas que todos os dados relacionados possam ser buscados com uma única consulta.
11. O que é cardinalidade?
Responda:
Cardinalidade é quantas referências uma coleção tem para outra coleção. Os relacionamentos comuns são um para um, um para muitos ou muitos para muitos.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista do Mongo Database.
12. Quando não usar o Mongo DB?
Responda:
O Mongo DB não suporta transações, portanto, os sistemas que exigem transações devem usar outro armazenamento de dados. Existem algumas maneiras de hackear semânticas simples de transação, principalmente em um único documento, mas não há aplicação de banco de dados
13. O que é replicação no Mongo DB?
Responda:
A replicação é uma maneira de manter cópias idênticas dos seus dados em vários servidores e é recomendada para todas as implantações de produção. A replicação mantém seu aplicativo em execução e seus dados seguros, mesmo que algo aconteça com um ou mais de seus servidores. Com o Mongo DB, você configura a replicação criando um conjunto de réplicas. Um conjunto de réplicas é um grupo de servidores com um primário, o servidor que recebe solicitações de clientes e vários servidores secundários que mantêm cópias dos dados do primário. Se o primário falhar, o secundário poderá eleger um novo primário entre eles.
14. Qual é o comando usado para definir a replicação no Mongo DB?
Responda:
replicaSet = new ReplSetTest (("nós": 3))
Vamos para as próximas perguntas da entrevista do Mongo Database.
15.quando o Rollback falha no Mongo DB?
Responda:
O MongoDB decide que a reversão é muito grande para ser realizada. A reversão pode falhar se houver mais de 300 MB de dados ou cerca de 30 minutos de operações para reverter. Nesses casos, você deve sincronizar novamente o nó que está preso na reversão.
16. O que é sharding no Mongo DB?
Responda:
Sharding refere-se ao processo de divisão de dados entre máquinas, o termo particionamento também é às vezes usado para descrever esse conceito. Ao colocar um subconjunto de dados em cada máquina, torna-se possível armazenar mais dados e lidar com mais carga sem exigir máquinas maiores ou mais poderosas, apenas uma quantidade maior de máquinas menos poderosas.
17. O que é sharding manual?
Responda:
A fragmentação manual pode ser feita com praticamente qualquer software de banco de dados. O compartilhamento manual é quando um aplicativo mantém conexões com vários servidores de banco de dados diferentes, cada um dos quais é completamente independente. O aplicativo consegue armazenar dados diferentes em diferentes servidores e consultar o servidor apropriado para recuperar os dados. Essa abordagem pode funcionar bem, mas torna-se difícil de manter ao adicionar ou remover nós do cluster ou em face de alterações nas distribuições de dados ou nos padrões de carregamento.
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