一、NoSQL数据库基础概念考察

1.1 NoSQL的定义与核心特征

NoSQL（Not Only SQL）数据库以非关系型数据模型为核心，突破传统关系型数据库的ACID约束，强调水平扩展性、高可用性和灵活的数据模型。典型特征包括：

• 无固定模式：无需预先定义表结构，支持动态字段增减
• 水平扩展：通过分片技术实现分布式存储，支持PB级数据处理
• 最终一致性：在CAP理论中优先保证可用性和分区容忍性

典型习题：以下哪项不属于NoSQL的核心优势？
A. 严格的事务一致性
B. 弹性扩展能力
C. 半结构化数据支持
D. 低延迟读写
答案：A（解析：NoSQL通常采用最终一致性模型）

1.2 四大NoSQL分类详解

类型	代表数据库	数据模型	适用场景
键值存储	Redis, DynamoDB	键-值对	缓存系统、会话管理
列族存储	HBase, Cassandra	列族+时间戳	时序数据、日志分析
文档存储	MongoDB, CouchDB	JSON/BSON文档	内容管理系统、用户画像
图数据库	Neo4j, JanusGraph	节点-边关系	社交网络、推荐系统

考试要点：需能根据业务场景（如高并发写入vs复杂查询）选择合适的NoSQL类型。

二、核心数据模型与操作实践

2.1 键值存储操作范式

以Redis为例，基础操作包括：

# 字符串类型操作
redis.set("user:1001:name", "Alice")
name = redis.get("user:1001:name")
# 哈希类型存储用户画像
redis.hset("user:1001:profile", "age", 28)
redis.hset("user:1001:profile", "city", "Beijing")

习题解析：设计一个电商平台的购物车系统，选择键值存储时如何设计key结构？
参考答案：采用层级命名法
cart:{user_id}:{timestamp} → 存储JSON序列化的商品列表

2.2 文档存储CRUD操作

MongoDB典型操作示例：

// 插入文档
db.users.insertOne({
  _id: "u1001",
  name: "Bob",
  orders: [
    {product_id: "p001", quantity: 2},
    {product_id: "p002", quantity: 1}
  ]
})
// 嵌套字段查询
db.users.find({"orders.product_id": "p001"})

考试真题：如何优化MongoDB的查询性能？
关键点：

1. 合理设计索引（单字段索引、复合索引）
2. 使用投影减少返回字段
3. 避免全集合扫描（$where操作符慎用）

2.3 图数据库关系遍历

Neo4j的Cypher查询语言示例：

// 查找用户A的朋友的朋友
MATCH (a:User{name:"Alice"})-[:FRIENDS]->(b)-[:FRIENDS]->(c)
RETURN c.name AS second_degree_friends

实践建议：

• 社交网络推荐场景中，图数据库比关系型数据库查询效率高100倍以上
• 注意深度遍历的性能限制（通常建议3层以内）

三、CAP理论与一致性模型

3.1 CAP理论三选二

策略	一致性(C)	可用性(A)	分区容忍(P)	代表数据库
CP型	强	弱	强	HBase, Redis
AP型	弱	强	强	Cassandra, DynamoDB
CA型（理论）	强	强	弱	传统关系型数据库

典型考题：金融交易系统应选择哪种NoSQL数据库？
分析：需强一致性场景应选择CP型数据库，如MongoDB 4.0+的多文档事务

3.2 一致性级别对比

级别	定义	实现方式
严格一致性	写后立即对所有读者可见	两阶段提交(2PC)
顺序一致性	所有节点按相同顺序看到操作	向量时钟(Vector Clock)
最终一致性	无故障时最终数据一致	提示移交(Hinted Handoff)

操作建议：

• 电商库存系统可采用最终一致性+版本号检查
• 支付系统必须实现严格一致性

四、分布式架构设计题解析

4.1 分片策略设计

案例：设计一个日增1TB日志的存储系统
解决方案：

1. 分片键选择：按时间戳+设备ID哈希分片
2. 分片规则：

   // 伪代码：时间范围分片
   public String getShardKey(Date timestamp) {
       long epochDays = timestamp.toEpochDay();
       return "shard_" + (epochDays % 32); // 32个分片
   }

3. 再平衡机制：当单个分片超过200GB时自动分裂

4.2 故障恢复场景题

题目：Cassandra集群中某节点宕机，如何保证数据可用性？
处理流程：

1. 检测节点状态（通过Gossip协议）
2. 触发提示移交（Hinted Handoff）存储待写入数据
3. 反熵修复（Anti-Entropy Repair）同步数据差异
4. 读取时通过Read Repair修正不一致数据

五、备考策略与资源推荐

5.1 学习路径规划

1. 基础阶段（2周）：
   • 完成MongoDB University免费课程
   • 搭建Redis集群实验环境
2. 进阶阶段（3周）：
   • 研读《NoSQL Distilled》核心章节
   • 实现Cassandra二级索引优化
3. 实战阶段（2周）：
   • 参与开源NoSQL项目（如Apache HBase）
   • 完成电商系统NoSQL迁移案例

5.2 权威备考资料

1. 官方文档：
   • MongoDB University认证考试大纲
   • Redis Labs认证培训材料
2. 经典习题集：
   • 《NoSQL数据库系统实战》课后习题
   • AWS DynamoDB认证模拟题
3. 开源工具：
   • YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark）性能测试
   • NoSQLBench基准测试框架

结语：NoSQL技术栈的掌握需要理论学习与实战演练相结合。建议开发者通过构建个人项目（如博客系统、实时分析平台）深化理解，同时关注Cloud Native Computing Foundation (CNCF)关于NoSQL的最新标准演进。备考时应重点突破分布式系统原理、数据一致性模型和跨数据库迁移策略三大核心板块。