数据库系统概论

数据库核心术语

数据

数据是数据库中存储的基本对象，可以对数据做如下定义：描述事物的符号称为数据。

描述事物的符号多种多样，所以数据有多种表现形式。

数据的表现形式还不能完全地表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是密不可分的，每一个数据都有它的意义，数据的解释指的是对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。

数据库

数据库就是存放数据的仓库，只不过这个仓库是在计算机存储设备上，而且数据是按一定格式存放的。

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SQL Cheat Sheet

查找数据的查询

SELECT: 用于从数据库中选择数据

• SELECT * FROM table_name;

DISTINCT: 用于过滤掉重复的值并返回指定列的行

• SELECT DISTINCT column_name;

WHERE: 用于过滤记录/行

DevOps 简介

什么是 DevOps

什么是 DevOps？DevOps 集文化理念、实践和工具于一身，它强调团队授权、跨团队沟通和协作以及技术自动化，其最终目标是优化质量和交付。

DevOps 理念，旨在打破开发工程师和运维工程师的壁垒，强调两个团队合而为一，在产品的整个生命周期（从开发、测试、部署再到运维、运营）内相互协作，工程师不再限于单一职能。

DevOps 始于 2007 年左右，当时的开发和运维对传统的软件开发模式提出了担忧：在这种模式下，编写代码的开发人员与负责部署的运维人员分开工作。 DevOps 一词是开发（development）和运维（operations）这两个词的组合，反映了将二者合而为一的过程。

复杂度分析

为什么需要复杂度分析

衡量算法的优劣，有两种评估方式：事前估计和后期测试。

后期测试有性能测试、基准测试（Benchmark）等手段。

但是，后期测试有以下限制：

• 测试结果非常依赖测试环境。如：不同机型、不同编译器版本、不同硬件配置等等，都会影响测试结果。
• 测试结果受数据规模的影响很大。

所以，需要一种方法，可以不受环境或数据规模的影响，粗略地估计算法的执行效率。这种方法就是复杂度分析。

如何设计系统

系统设计过程

步骤一、约束和用例

对于任何系统设计，第一件应该做的事是：阐明系统的约束并确定系统需要满足哪些用例。

永远不要假设没有明确说明的事情。一定要尽力收集、理解需求，并设计一个很好地涵盖这些要求的解决方案。

例如，URL 缩短服务可能只为几千个用户提供服务，但每个用户都可能共享数百万个 URL。它可能旨在处理对缩短的 URL 的数百万次点击或数十次点击。该服务可能必须提供有关每个缩短的 URL 的大量统计信息（这会增加您的数据大小），或者可能根本不需要统计信息。

您还必须考虑预期会发生的用例。您的系统将根据其预期功能进行设计。不要忘记确保你知道面试官一开始没有告诉你的所有要求。

扩展 SQL

数据库

表

查看表的基本信息

SELECT * FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'test' AND table_name = 'user';

系统架构面试

如何设计一个秒杀系统？

秒杀系统的挑战

秒杀的核心问题就是极高并发处理，由于系统要在瞬时承受平时数十倍甚至上百倍的流量，这往往超出系统上限，因此处理秒杀的核心思路是限流和缓存。

秒杀系统的解决思路

• 系统上有拦截流量：尽可能在上游拦截和限制请求，限制流入后端的量，保证后端系统正常。 因为无论多少人参与秒杀，实际成交往往是有限的，而且远小于参加秒杀的人数，因此可以通过前端系统进行拦截，限制最终流入系统的请求数量，来保证系统正常进行。
• 充分利用缓存：这是一个典型的读多写少的应用场景（一趟火车其实只有 2000 张票，200w 个人来买，最多 2000 个人下单成功，其他人都是查询库存，写比例只有 0.1%，读比例占 99.9%），非常适合使用缓存。

关系型数据库综合知识

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