NoSQL知识体系实战检验：习题与考试题深度解析

一、NoSQL基础概念题：夯实理论根基

1.1 NoSQL的核心定义与分类
NoSQL（Not Only SQL）是针对传统关系型数据库在扩展性、灵活性和性能上的局限而生的非关系型数据库。其分类包括：

• 键值存储（Key-Value）：如Redis，通过主键直接访问数据，适用于缓存、会话管理等场景。
• 文档存储（Document）：如MongoDB，以JSON/BSON格式存储半结构化数据，支持动态字段和嵌套结构。
• 列族存储（Column-Family）：如HBase，按列族组织数据，适合海量稀疏数据的存储与分析。
• 图数据库（Graph）：如Neo4j，通过节点和边建模复杂关系，适用于社交网络、推荐系统等。

典型习题：

某电商系统需要存储用户浏览记录，且记录字段可能动态变化。选择哪种NoSQL类型最合适？
答案：文档存储。因其支持动态Schema，无需预先定义字段，可灵活适应数据结构变化。

1.2 CAP定理与BASE模型
CAP定理指出，分布式系统无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）。NoSQL数据库通常基于BASE模型（Basically Available, Soft state, Eventually consistent），牺牲强一致性以换取高可用性和分区容错性。

考试题示例：

在分布式环境中，若要求系统在网络分区时仍能提供读写服务，但允许数据最终一致，应选择哪种一致性模型？
答案：最终一致性（Eventual Consistency），这是BASE模型的核心特征。

二、数据模型与操作题：从理论到实践

2.1 键值存储的操作实践
以Redis为例，其基本操作包括SET key value、GET key、DEL key等。高级功能如事务（MULTI/EXEC）、发布订阅（PUB/SUB）和Lua脚本执行，可满足复杂场景需求。

习题：

编写Redis命令序列，实现一个简单的计数器，每次调用INCREMENT操作后返回当前值。
答案：

MULTI
INCR counter
GET counter
EXEC

2.2 文档存储的查询优化
MongoDB的查询语法支持条件过滤（$eq、$gt）、逻辑组合（$and、$or）和聚合管道（$group、$match）。索引设计是查询性能的关键，需根据查询模式创建单字段索引、复合索引或多键索引。

考试题：

某集合存储用户订单，字段包括user_id、order_date和amount。需频繁按user_id和order_date查询，应如何设计索引？
答案：创建复合索引{user_id: 1, order_date: 1}，以支持按用户和时间范围的联合查询。

三、分布式与一致性题：应对高并发挑战

3.1 分区策略与数据分片
NoSQL数据库通过水平分片（Sharding）将数据分散到多个节点，常见策略包括：

• 范围分片：按键的范围划分（如MongoDB的区间分片）。
• 哈希分片：对键进行哈希计算后分配节点（如Cassandra的一致性哈希）。

习题：

某系统使用哈希分片，键为user_id，节点数为3。若user_id=1001的哈希值为5，节点分配算法为hash % 3，该键应存储在哪个节点？
答案：节点2（5 % 3 = 2）。

3.2 一致性协议与冲突解决
分布式系统中，数据冲突不可避免。常见解决策略包括：

• 最后写入优先（LWW）：以时间戳判断版本新旧。
• 向量时钟（Vector Clock）：记录因果关系，解决并发修改冲突。

考试题：

在Dynamo风格的数据库中，若两个客户端同时修改同一键，且无法通过时间戳区分顺序，应如何处理？
答案：使用向量时钟标记版本，若无法确定因果关系，则保留所有冲突版本，由客户端合并。

四、应用场景与案例分析题：理论联系实际

4.1 电商系统的NoSQL选型
某电商需实现商品目录、购物车和订单系统：

• 商品目录：文档存储（MongoDB），支持动态属性和多级分类。
• 购物车：键值存储（Redis），利用其高性能和原子操作。
• 订单系统：列族存储（HBase），按用户ID分片，支持时间范围扫描。

习题：

为什么购物车不适合用关系型数据库实现？
答案：购物车需频繁更新且无固定结构，关系型数据库的Schema变更成本高，而键值存储可直接通过键操作，效率更高。

4.2 社交网络的图数据库应用
以Neo4j为例，建模用户关系需定义节点（用户）和边（关注、点赞）。Cypher查询语言可高效遍历关系网络，如查找共同好友：

MATCH (a:User {name: 'Alice'})-[:FOLLOWS]->(common)-[:FOLLOWS]->(b:User {name: 'Bob'})
RETURN common

考试题：

如何用图数据库实现“六度分隔”理论验证？
答案：通过广度优先搜索（BFS）遍历用户关系图，限制搜索深度为6，统计可达节点数。

五、备考建议与资源推荐

5.1 习题练习策略

• 分阶段训练：从基础概念到高级应用，逐步提升难度。
• 模拟考试环境：设定时间限制，检验答题速度和准确性。
• 错题复盘：记录错误原因，针对性弥补知识盲区。

5.2 推荐学习资源

• 书籍：《NoSQL Distilled》《MongoDB权威指南》。
• 在线课程：Coursera的“NoSQL数据库专项课程”。
• 开源项目：参与Redis、MongoDB等社区，实践真实场景。

通过系统化的习题与考试题训练，开发者可全面掌握NoSQL的核心技术，从容应对分布式系统的挑战。无论是面试准备还是项目实战，本文提供的案例与解析均能成为您的有力工具。