nosql心得,nosql使用
如何面试 PHP 工程师
问一些日常的正常的PHP问题，主要是考察应聘者的认知：
创新互联从2013年开始，先为向阳等服务建站，向阳等地企业，进行企业商务咨询服务。为向阳企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。
一个包含中英文的字符串如何获得它的自然长度（看看ta是否有encoding的知识和意识）
问一问什么是ORM，有时候会问这个词的英文全称是什么，问问ta对于ORM有什么个人的看法？（看看ta学习细不细，有没有技术判断，PHP开发人员应该知道什么时候使用ORM）
问一问假如ta要自己去实现一个framework，ta会怎么设计。（看看ta对代码架构的理解，对MVC的理解）
问一问framework设计里的url dispatcher他会怎么考虑。（HTTP知识）
问一问ta对框架本身的看法
了解一下ta对Design Pattern的认知，比如Singleton，Observer，Factory等常用的设计模式，问一问ta对设计模式本身的看法。
问两三个数据库设计的问题
问几个前端的问题，哪怕ta的职位是PHP开发人员，好的PHP人员不可能不了解前端，而且很可能很了解前端
问一问ta对noSQL的了解情况（对与noSQL的认识是和传统Relational DB的认知是分不开的）
问一问ta碰到问题时候会如何去寻找答案
问一问ta习惯使用哪一个搜索引擎（如果是就有加分）
问一问ta最近看的书
问一问ta的职业规划，喜欢做什么，对工作环境有什么要求
别出生僻的题，别为难人家，更不要变相的侮辱人家，正常交流为主，你要的是一个正常的人，优秀不优秀就看你的眼光和运气了。
很多公司的技术人员招聘会刻意追求刺激的问题，比如很著名的微软的“下水道的盖子为什么是圆的”，不是说这些考察毫无道理，但更多的是一种“marketing”的手段。
如何自学成为数据分析师？
大数据时代的到来，意味着数据增长的速度急速攀升。一方面，互联网+的经济模式使得传统行业也迸发出了巨大的数据体量。另一方面，传统互联网企业如今也做的风生水起，产业链不断完善，譬如BAT巨擘，每天产生的数据量非常惊人。
在这样的背景下，数据分析师开始应运而生，并蓬勃发展，而数据分析师也成为当下炙手可热的职位。那究竟应该如何成为一名数据分析师呢。在我看来，数据分析师需要从统计学，分析技能以及业务常识三个方面进行入手学习，这里重点说一下后两者。
首先来说分析技能。
Excel作为经典的数据分析工具，是数据分析师必备的武器库。灵活的Excel有两大经典利器，透视表以及灵活的函数。而在函数中，尤为重要的便是Vlookup。这个函数是用于进行字段匹配的，在实际工作中应用非常广泛。
Excel常用于基本的数据描述，并且可以处理的样本量非常有限。而在大数据时代，为了解决海量数据的查询，SQL就应运而生了。SQL基本可以分为增删改查四大模块，其中具体的语法又有where，select等。
除了Excel以及SQL之外，数据挖掘的工具也是必不可少的。如果没有编程基础，可以学习SPSS。而如果有编程，建议学习Python以及R。
说完分析技能，我们再来说一下业务知识。
业务知识并不是简单就能学会的，本质上是需要在企业中摸爬滚打才能学会的。然而，好的书籍也可以让你对业务知识有一定的了解。推荐两本书：《增长黑客》以及《精益数据分析》。
如果有问题，欢迎评论，一同探讨。
mysql8好用吗？现在用的多吗？
mysql8 可以说是一个质的飞越。增加了很多新特性，以及提高了各方面的速度。增加了开窗函数
Ⅱ InnoDB增强
自增列方面
自增列方面。现在自增列计数器会在每次值修改时，将值写到REDO LOG中，并且在CHECKPOINT时写到存储引擎私有的系统表中。
这就消除了以往重启实例自增列不连续的问题（这也可能形成了一个新的竞争点（盖国强会上提问InnoDB开发者））。
Btree索引方面
Btree索引被损坏。InnoDB会向REDO LOG中写入一个损坏标志。同时也会CHECKPOINT时将内存中损坏页的数据记录到存储引擎私有的系统表中。
这也就促成了恢复时。两边一致的情形。索引不可用，并不会造成实例起不来。这很大程度上降低了之前使用innodb_force_recovery和innodb_fast_shutdown的必要。
提升了一致性。（对于一般DBA来说透明，知道有这么回事就好）
NoSQl操作
InnoDB memcached插件支持多个get操作（在单个memcached查询中获取多个键/值对）
和范围查询。（个人认为这个挺牛逼，有点像NoSQL，不仅仅是NoSQL）。
需要安装daemon_memcached插件，其中多了一个innodb_memcache schema,这个schema中有几张表,其中一张containers用来与InnoDB表之间做映射,，
然后通过接口访问Innodb表。然后会有一个11211的端口打开，用于建立连接。
好处是通过减少客户端和服务器之间的通信流量，在单个memcached查询中获取多个键/值对的功能可以提高读取性能。
对于InnoDB来说，也意味着更少的事务和开放式表操作。
死锁检测
新的动态配置选项innodb_deadlock_detect可用于禁用死锁检测，默认打开。 在高并发系统上，当大量线程等待相同的锁时，死锁检测会导致速度下降。 有时，在死锁发生时，
禁用死锁检测并依赖innodb_lock_wait_timeout设置进行事务回滚可能更有效。记得之前版本遇到死锁会自动回滚。以下截图来自MySQL5.7，与8.0默认相同。
（也就是说即便MySQL5.7也是有死锁检测的，并且自动回滚权重较小的事务（套死除外））。
尝试更改innodb_deadlock_detect参数为OFF。则遇到死锁时两个工作线程都会被堵塞。直到innodb_lock_wait_timeout设定的锁超时。
新的INFORMATION_SCHEMA.INNODB_CACHED_INDEXES表保存了Innodb索引缓存在Innodb buffer pool中的页数。
现在，所有InnoDB临时表都将在共享临时表空间ibtmp1中创建。
加密特性
支持REDO和UNDO表空间加密。
共享锁方面
InnoDB在 SELECT ... FOR SHARE 和 SELECT ... FOR UPDATE锁定读语句上 支持不等待（ NOWAIT）和跳过锁（SKIP LOCKED）的选项。也就是说以往加了共享锁之后必须手动释放。
这里如果没有锁就返回结果，如果有就报下面错误。
如果是用有锁就跳过，则无数据。
根据场景使用。反正都是秒回。降低了排查数据库超时的可能。
关于学习SQL Server的感想
我学的是SQL2005的，所以不知道对你是否有用。
首先数据库是比较好学的，但是易懂而难精，可能每个知识点都比较容易理解，但是如果放到一起就比较麻烦。
它的知识点太多了很烦，所以练习习题的时候最好是N个知识点串在一起来练习，这样才有用。
靠背的，那么多单词......
希望这些感受对你有用
急求SQL数据库的实训总结,以及在实训中碰到的问题和体会
都差不多吧!我也写过一次,给你吧,希望能够帮到你
这个星期是我们SQL Server 数据库管理课的实训，经过一个星期的实训，让我领会到了许多平时课堂上所没有接受的课外知识，很让人受益匪浅，懂得如何去运用，而进行的一次分析设计综合的训练。而本次实训的目的是让我们掌握数据库系统的原理、技术。将理论与实际相结合，应用现有的数据库管理系统软件，规范、科学地完成一个设计与实现。
这次我们实训的内容是从数据库、数据表的创建和修改开始的，表是建立关系数据库的基本结构，用来存储数据具有已定义的属性，在表的操作过程中，有查看表信息、查看表属性、修改表中的数据、删除表中的数据及修改表和删除表的操作。从实训中让我更明白一些知识，表是数据最重要的一个数据对象，表的创建好坏直接关系到数数据库的成败，表的内容是越具体越好，但是也不能太繁琐，以后在实际应用中多使用表，对表的规划和理解就会越深刻。我们实训的另一个内容是数据库的约束、视图、查询。从中我们了解到查询语句的基本结构，和简单SELECT语句的使用，多表连接查询。而在视图的操作中，也了解到了视图是常见的数据库对象，是提供查看和存取数据的另一种途径，对查询执行的大部分操作，使用视图一样可以完成。使用视图不仅可以简化数据操作，还可以提高数据库的安全性，不仅可以检索数据，也可以通过视图向基表中添加、修改和删除数据。存储过程、触发器也是我们实训的内容之一， 在操作中有建立存储过程，执行存储过程，及查看和修改存储过程，这些都是非常基础的东西，但对用户却是非常重要的呢，只有熟悉了T_SQL语言，才能更好的掌握更多的东西。我们还学习了，SQL管理、数据的导入、导出、备份和还原。有SQL Server 安全访问控制；登录账户的管理；数据库角色的管理；用户权限管理。维护数据库的安全是确保数据库正常运行的重要工作。数据的备份是对SQL Server数据事务日志进行拷贝，数据库备份记录了在进行备份操作的数据库中所有数据的状态。而数据的备份还分为数据库完整备份、差异备份、事务日志备份、文件及文件组备份。做数据备份就是为了以后的数据库恢复用。在实训内容上我们还做了仓库管理数据库，其中的要求包含了许多数据库的对象，综合了我们所学的许多知识，让我们更努力的把所学到的东西运用上去。
实训课是在学习与探索中度过的，短暂的一星期实训是结束了，但其中让我们学到了许多知识，出现许多未知的为什么，如仓库管理数据库的初步设置、数据备份与还原的步骤，如何建立视图、触发器等一系列的问题，正是在老师和同学的共同努力之下，我们才一步步把问题解决了，最终完成了不可能完成的任务。
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