要去面试,有数据库方面的,会有哪些问题呢?

1、MySQL基础知识： 了解MySQL的50个核心面试题，包括主键设计、技术特性（如HEAP表的内存限制）、默认端口3306，以及与Oracle的区别，如事务隔离级别（read uncommited、read committed等）和数据类型（FLOAT/DOUBLE的精度和存储）。

2、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 1你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 1请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的安全问题有哪些？ 1如何你打算发100万的营销活动邮件。

3、大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还使公司能够根据数据做出更好的业务决策。

数据库(SQL)面试题及答案

1、数据库引擎对比与索引策略 InnoDB与MyISAM的对比，前者支持事务、外键和行级锁，是高并发的首选；后者则轻量级，适合大量读取但缺乏事务支持。索引设计是优化性能的基石，包括B+树的高效性，以及避免回表和索引覆盖等策略。

2、Oracle和SQL Server数据库有特定的特性，如视图可以进行简单的DML操作，序列用于生成递增数值，索引则是提高查询效率的关键，特别是自动为有约束的列创建索引。DCL，如commit和rollback，管理数据的提交和回滚。

3、SQL面试中，你可能会遇到一系列关于数据库管理和查询语言的基础和进阶问题。SQL，即结构化查询语言，是一种关键工具，用于在数据库中执行各种操作，如选择、更新、删除和插入数据。它是 ANSI 标准的一部分，适用于处理数据任务。

4、SQL面试中常见的50个知识点总结如下： 数据库：MySQLx支持窗口函数，而MySQL7不支持。

5、题目 创建表，插入数据 思路及答案解析 所谓思路，其实就是翻译翻译。

6、能够处理case...when...else...结构，以及选择合适的数据类型和函数。在实际场景中，如何应用SQL优化原则，如避免使用IN而选择EXISTS。面试时，不仅需要熟知这些基础题，还要能结合实际案例分析和解决问题。例如，如何根据关联表结构编写查询来获取特定信息，或者如何在大量数据增长情况下优化数据库性能。

2017中软国际面试题要点整理

某学校有四位外国专家，分别来自美国、加拿大、韩国和日本。他们分别在电子、机械和生物三个系工作。其中：（1）日本专家单独在机械系；（2）韩国专家不在电子系；（3）美国专家和另外某个外国专家同在某个系；（4）加拿大专家不和美国专家同在一个系。以上条件可以推出美国专家所在的系为（ ）。

不可以。根据百度资料，中软国际，是坑人的公司，年终拖到年中，发半个月都不到。项目撤了调回以后直接强迫你自己离职，不给补偿。若是不同意就天天去本部打卡，给你压力面试，培训考试，还说只给发基本工资。

这个是问题还是自问自答主知道那么多，不晓得答主是不是存在有恶意黑中软的心态 。而已抹黑有点不道德，一个公司能做那么大，自然是有其自身的过人之处。

【面经】数据分析面试题整理总结(持续更新中…)

1、业务分析：费米估计问题的应用，如新生儿出生数量的估算。 用户行为分析：用户留存率下降的分析策略，以及提高收益的策略。 用户行为理解：通过技术接受模型分析用户选择行为和态度。 作弊用户识别：利用技术手段识别作弊用户和虚假数据。 网站分析：网站销售额下降的多角度考量，区分新老用户流失。

2、而我们的主线程负责绘制ui，极端情况就是，在Activity的onResume（含）之前的生命周期中子线程都可以进行更新ui，也就是onCreate，onStart和onResume，此时主线程的绘制还没开始。

3、这是网站的界面（地址： https：//codetop.cc/home ），展示的就是每个面试题目出现的频度情况，甚至区分了公司和岗位：这是开源项目的 GitHub 主页，已经 15k star 了：这个项目中的题目来源是牛客网的面经、网友投票等，而且持续更新中，所以还是比较可靠的。

数据分析面试常考的十道业务题,附上详细解答分析

1、北极星指标北极星指标是业务方向的指路灯，需与业务共同制定，反映健康度，且通常为单个。其选取原则包括共识性、健康度衡量、数量限制和动态调整。 DAU异动排查遇到DAU大幅下降，需结合数据和业务经验，通过异常判断、维度排查、贡献度计算、影响因素分析，给出数据与业务结合的结论，并记录排查过程。

2、**统计学基础**：- 正确理解正态分布的特征是关键，如集中性、对称性、均值和方差的作用。错误选项C中，正态分布的峰度并非1。- 泊松分布的期望值EX与参数λ有关，EX=λ。 **Excel数据分析**：- 学会运用IF函数，如计算工资实发，理解逻辑测试和条件值的设置，正确公式是A。

3、业务分析：费米估计问题的应用，如新生儿出生数量的估算。 用户行为分析：用户留存率下降的分析策略，以及提高收益的策略。 用户行为理解：通过技术接受模型分析用户选择行为和态度。 作弊用户识别：利用技术手段识别作弊用户和虚假数据。 网站分析：网站销售额下降的多角度考量，区分新老用户流失。

4、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。

5、由于数据分析已成为业务的关键参数之一，因此，企业正在处理大量结构化，非结构化和半结构化数据。在Hadoop主要支持其功能的情况下，分析非结构化数据非常困难 存储 处理 数据采集 此外，Hadoop是开源的，可在商用硬件上运行。因此，它是企业的成本效益解决方案。