面试题:oracle数据库优化?

时间:2024-04-12 09:31 人气:0 编辑:admin

一、面试题:oracle数据库优化?

无论什么数据库,大的方面都是这三种吧:

1,数据库配置优化

2,数据库建表时字段设置优化以及字段属性的设置要最合适。

3,sql查询语句优化。

二、oracle数据库工程师面试题

作为一位 Oracle 数据库工程师,面试是展示自己技能和经验的重要机会。无论是应聘新工作还是晋升现有职位,准备面试是至关重要的一步。在本文中,我将分享一些关于 Oracle 数据库工程师面试题的常见问题和答案,希望能帮助您在面试中脱颖而出。

1. 介绍一下自己的数据库经验。

这是面试的常见问题之一。您应该重点介绍与 Oracle 数据库相关的工作经验,包括您所做的项目、参与的团队以及您在数据库设计、优化和维护方面的技能。强调您的成功案例和您在团队中的角色。

2. Oracle 数据库的体系结构是什么样的?

在回答这个问题时,您可以简要概述 Oracle 数据库的体系结构,包括实例和数据库的关系。提到 Oracle 数据库的主要组件,例如 SGA、PGA、后台进程、前台进程等。

3. 什么是逻辑备份和物理备份?

在数据库管理中,备份是至关重要的。逻辑备份是指将数据库中的逻辑结构(例如表和数据)导出为可恢复的文件,而物理备份是指备份数据库的物理文件副本。您可以解释这两个备份类型的区别,并指出在某些情况下何时使用逻辑备份和物理备份。

4. 如何优化 Oracle 数据库的查询性能?

优化查询性能是 Oracle 数据库工程师的一项重要任务。您可以介绍一些常见的查询性能优化技术,例如创建索引、合理使用查询语句和表连接、优化 SQL 语句、使用合理的表分区策略等。

5. 什么是死锁?如何避免和解决死锁?

死锁是在多个并发事务中发生的一种情况,每个事务都在等待其他事务释放资源,导致所有事务都无法继续执行。您可以解释死锁的原因,并提到一些避免和解决死锁的方法,例如合理设置锁超时时间、使用死锁检测和解决工具等。

6. 如何监控和优化 Oracle 数据库的性能?

监控和优化数据库的性能对于保持系统的稳定运行至关重要。您可以介绍一些常用的监控工具和技术,例如使用 Oracle Enterprise Manager、设置性能警报、分析和优化慢查询等。

7. 如何处理数据库故障和恢复数据?

在数据库管理中,处理故障和恢复数据是一项重要的任务。您可以提到一些常见的故障类型,例如硬件故障、数据损坏和用户误操作,并解释您在处理故障和恢复数据方面的经验和方法。

8. 如何进行数据库备份和恢复?

数据库备份和恢复是保障数据安全的重要措施。您可以介绍一些常见的备份和恢复策略,例如完全备份、增量备份和归档日志备份,并提及您在实践中使用的工具和技术。

9. 如何处理数据库安全性?

数据库的安全性对于保护敏感数据是非常重要的。您可以提及一些常见的数据库安全问题,例如访问控制、角色权限管理和加密技术,并解释您在数据库安全性方面的实践和经验。

10. 谈谈您对未来 Oracle 数据库发展的看法。

在面试最后的问题中,您可以表达对 Oracle 数据库未来发展的看法。可以提及云计算、大数据和人工智能等新技术对数据库管理的影响,并强调持续学习和适应新技术的重要性。

希望这些问题和答案对您的面试准备有所帮助。祝您在面试中取得成功!

三、oracle or语句?

or语句在where语句作为判断条件。or语句的两个表达式只要有一个为true,语句的结果就为true。

四、Oracle月份?

oracle获得上个月的月份:select to_char(add_months(trunc(sysdate),-1),'yyyymm') from dual;oracle获得下个月的月份:select to_char(add_months(trunc(sysdate),1),'yyyymm') from dual;oracle获得上个月的第一天日期:select data_dt ,ADD_MONTHS(TRUNC( to_date(data_dt, 'YYYY-MM-DD'),'MM' ),-1) from a_web_visit_origin;oracle获得上个月的第一天日期(符合当地的日期格式):select data_dt ,TO_CHAR (ADD_MONTHS(TRUNC( to_date(data_dt, 'YYYY-MM-DD'),'MM' ),-1),'YYYY-MM-DD') from a_web_visit_origin;oracle获得上个月当天日期:select data_dt ,TO_CHAR (ADD_MONTHS(TRUNC( to_date(data_dt, 'YYYY-MM-DD') ),-1),'YYYY-MM-DD') from a_web_visit_origin;select data_dt ,ADD_MONTHS(TRUNC( to_date(data_dt, 'YYYY-MM-DD'),'MM' ),-1) from a_web_visit_origin;oracle获得上个月的第一天日期(符合当地的日期格式):select data_dt ,TO_CHAR (ADD_MONTHS(TRUNC( to_date(data_dt, 'YYYY-MM-DD'),'MM' ),-1),'YYYY-MM-DD') from a_web_visit_origin;oracle获得上个月当天日期:select data_dt ,TO_CHAR (ADD_MONTHS(TRUNC( to_date(data_dt, 'YYYY-MM-DD') ),-1),'YYYY-MM-DD') from a_web_visit_origin;扩展资料:日期和字符转换函数用法(to_date,to_char):日期转化为字符串:select to_char(sysdate,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') as nowTime from dual;获取时间的年: select to_char(sysdate,'yyyy') as nowYear from dual; 获取时间的月: select to_char(sysdate,'mm') as nowMonth from dual;获取时间的日:select to_char(sysdate,'dd') as nowDay from dual;获取时间的时:select to_char(sysdate,'hh24') as nowHour from dual;获取时间的分:select to_char(sysdate,'mi') as nowMinute from dual; 获取时间的秒:select to_char(sysdate,'ss') as nowSecond from dual;

五、Oracle属于?

Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。

ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司(甲骨文)提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品,是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统,作为一个通用的数据库系统,它具有完整的数据管理功能;作为一个关系数据库,它是一个完备关系的产品;作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。

六、oracle form和Oracle EBS有什么不同?

Oracle EBS是Rracle公司的一个应用产品,全称是Oracle 电子商务套件(E-Business Suit),是在原来Application(ERP)基础上的扩展,包括ERP(企业资源计划管理)、HR(人力资源管理)、CRM(客户关系管理)等等多种管理软件的集合,是无缝集成的一个管理套件。而oracle form是Oracle的一种程序开发工具,EBS中还有不少模块、程序还是Form做的,但已经逐步在减少了。

七、mahout面试题?

之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现;于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。

训练数据:

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis

D1 Sunny Hot High Weak No

D2 Sunny Hot High Strong No

D3 Overcast Hot High Weak Yes

D4 Rain Mild High Weak Yes

D5 Rain Cool Normal Weak Yes

D6 Rain Cool Normal Strong No

D7 Overcast Cool Normal Strong Yes

D8 Sunny Mild High Weak No

D9 Sunny Cool Normal Weak Yes

D10 Rain Mild Normal Weak Yes

D11 Sunny Mild Normal Strong Yes

D12 Overcast Mild High Strong Yes

D13 Overcast Hot Normal Weak Yes

D14 Rain Mild High Strong No

检测数据:

sunny,hot,high,weak

结果:

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。

基本思想:

1. 构造分类数据。

2. 使用Mahout工具类进行训练,得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

接下来贴下我的代码实现=》

1. 构造分类数据:

在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。

数据文件格式,如D1文件内容: Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具类进行训练,得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

这三步,代码我就一次全贴出来;主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》

package myTesting.bayes;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;

import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;

import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;

public class PlayTennis1 {

private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";

/*

* 测试代码

*/

public static void main(String[] args) {

//将训练数据转换成 vector数据

makeTrainVector();

//产生训练模型

makeModel(false);

//测试检测数据

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是,是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败!");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是,是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败!");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeTrainVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是,是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败!");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是,是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败!");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeModel(boolean completelyNB){

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";

String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";

String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(model);

Path label = new Path(labelindex);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是,是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean参数是,是否递归删除的意思

fs.delete(label, true);

}

TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();

String[] params =null;

if(completelyNB){

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};

}else{

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};

}

ToolRunner.run(tnbj, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("生成训练模型失败!");

System.exit(3);

}

}

}

package myTesting.bayes;

import java.io.IOException;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;

import org.apache.mahout.common.Pair;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;

import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;

import org.apache.mahout.math.Vector;

import org.apache.mahout.math.Vector.Element;

import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;

import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;

import com.google.common.collect.Multiset;

public class BayesCheckData {

private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;

private static Map<String, Integer> dictionary;

private static Map<Integer, Long> documentFrequency;

private static Map<Integer, String> labelIndex;

public void init(Configuration conf){

try {

String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";

String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";

String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";

String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";

dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));

documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));

labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));

NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);

classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");

System.exit(4);

}

}

/**

* 加载字典文件,Key: TermValue; Value:TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

*/

private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加载df-count目录下TermDoc频率文件,Key: TermID; Value:DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

*/

private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());

}

return documentFrequency;

}

public static String getCheckResult(){

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String classify = "NaN";

BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();

cdv.init(conf);

System.out.println("init done...............");

Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);

TFIDF tfidf = new TFIDF();

//sunny,hot,high,weak

Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();

words.add("sunny",1);

words.add("hot",1);

words.add("high",1);

words.add("weak",1);

int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件(tf-vector)下得到wordID,

if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){

continue;

}

if (documentFrequency.get(wordId) == null){

continue;

}

Long freq = documentFrequency.get(wordId);

double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);

vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);

}

// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label

Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);

double bestScore = -Double.MAX_VALUE;

int bestCategoryId = -1;

for(Element element: resultVector.all()) {

int categoryId = element.index();

double score = element.get();

System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);

if (score > bestScore) {

bestScore = score;

bestCategoryId = categoryId;

}

}

classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";

return classify;

}

public static void printResult(){

System.out.println("检测所属类别是:"+getCheckResult());

}

}

八、webgis面试题?

1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用,以及在实际应用中的优势和挑战。

WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统,通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中,实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等,但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。

2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。

我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具,如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计,并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力,能够设计和优化WebGIS系统的架构。

3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。

在以往的项目中,我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如,在一次城市规划项目中,我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统,帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外,在一次环境监测项目中,我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统,提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果,帮助政府和公众做出相应的决策。

4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。

我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步,WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能,并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化,为用户提供更好的地理信息服务,助力各行各业的决策和发展。

九、freertos面试题?

这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计,最好能够了解模电和数电相关的知识更好,还有能够会做操作系统,简单的有ucos,freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。

十、paas面试题?

1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作,并完成销售流程;

2.维护关键客户关系,与客户决策者保持良好的沟通;

3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。

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