一、NoSQL大数据存储技术核心概念测试题

问题1：NoSQL与关系型数据库的核心区别是什么？
NoSQL（Not Only SQL）的核心设计目标是解决传统关系型数据库在海量数据、高并发场景下的扩展性瓶颈。其核心区别体现在以下三方面：

• 数据模型灵活性：NoSQL支持键值对（Key-Value）、文档型（Document）、列族型（Column-Family）和图数据库（Graph）等多种数据模型，可适应半结构化/非结构化数据存储需求。例如，MongoDB的文档模型允许嵌套字段，而Redis的键值对模型则适合缓存场景。
• 水平扩展能力：NoSQL通过分布式架构实现数据分片（Sharding）和副本集（Replica Set），支持线性扩展。以Cassandra为例，其环状拓扑结构可将数据均匀分布到多个节点，通过一致性哈希算法降低节点故障的影响范围。
• CAP理论权衡：NoSQL数据库通常明确选择CAP中的两项（如CP或AP），而非强制满足ACID事务。例如，DynamoDB采用最终一致性模型，通过版本号（Vector Clock）解决冲突，适合高可用性要求的电商场景。

参考答案：NoSQL通过非关系型数据模型、分布式架构和CAP权衡机制，解决了关系型数据库在扩展性、灵活性和性能上的局限性。

二、NoSQL数据模型与存储引擎测试题

问题2：文档型数据库（如MongoDB）的索引机制如何优化查询性能？
文档型数据库的索引设计需结合数据访问模式，核心优化策略包括：

• 单字段索引：对高频查询字段（如user_id）创建单字段索引，加速等值查询。例如：

  db.users.createIndex({ user_id: 1 }); // 升序索引

• 复合索引：针对多字段组合查询（如age和city），遵循最左前缀原则。例如，索引{age:1, city:1}可优化age=25或age=25 AND city="Beijing"的查询，但无法加速仅按city查询的场景。
• 多键索引：对数组字段创建索引，支持数组元素的独立查询。例如，对tags数组创建索引后，可高效查询包含特定标签的文档：

  db.articles.createIndex({ tags: 1 });
  db.articles.find({ tags: "database" });

• TTL索引：自动过期删除数据，适用于日志或会话存储场景。例如，设置created_at字段的TTL索引后，数据将在指定时间后自动删除：

  db.sessions.createIndex({ created_at: 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 });

参考答案：文档型数据库通过单字段索引、复合索引、多键索引和TTL索引等机制，结合查询模式设计索引结构，可显著提升查询性能。

三、分布式架构与一致性测试题

问题3：Cassandra如何实现多数据中心（Multi-DC）部署？
Cassandra的分布式架构天然支持跨数据中心部署，其核心机制包括：

• 种子节点（Seed Nodes）：每个数据中心配置独立的种子节点列表，用于新节点发现集群拓扑。例如，在cassandra.yaml中配置：

  seed_provider:
    - class_name: org.apache.cassandra.locator.SimpleSeedProvider
      parameters:
        - seeds: "10.0.0.1,10.0.0.2" # DC1种子节点
        - seeds: "10.1.0.1,10.1.0.2" # DC2种子节点

• 网络拓扑策略：通过NetworkTopologyStrategy指定每个数据中心的副本数。例如，要求DC1存储3个副本、DC2存储2个副本：

  CREATE KEYSPACE my_keyspace 
  WITH replication = { 
    'class': 'NetworkTopologyStrategy', 
    'DC1': 3, 
    'DC2': 2 
  };

• 本地一致性级别：客户端可指定跨数据中心查询的一致性级别。例如，LOCAL_QUORUM要求本地数据中心多数节点响应，而QUORUM则要求所有数据中心多数节点响应，后者延迟更高但一致性更强。

参考答案：Cassandra通过种子节点发现、网络拓扑策略和一致性级别配置，实现低延迟的跨数据中心数据复制与高可用性。

四、实践应用与性能调优测试题

问题4：如何优化HBase的Region分裂（Split）策略？
HBase的Region分裂直接影响集群负载均衡和查询性能，优化策略包括：

• 预分裂（Pre-Split）：在创建表时预先定义Region边界，避免初始数据写入时的热点问题。例如，按用户ID哈希值预分裂为10个Region：

  byte[][] splitKeys = new byte[10][];
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    splitKeys[i] = Bytes.toBytes(String.format("%02d", i));
  }
  HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("user_table"));
  tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor("cf"));
  admin.createTable(tableDesc, splitKeys);

• 自定义分裂策略：覆盖RegionSplitter接口，根据业务特征（如时间戳）动态调整分裂阈值。例如，按天存储的日志表可按日期字段分裂：

  public class DateBasedSplitter implements RegionSplitter {
    @Override
    public List<byte[]> split(int regions) {
      List<byte[]> splitKeys = new ArrayList<>();
      LocalDate date = LocalDate.now().minusDays(regions);
      for (int i = 0; i < regions; i++) {
        splitKeys.add(Bytes.toBytes(date.plusDays(i).toString()));
      }
      return splitKeys;
    }
  }

• 监控与手动触发：通过HBase Master UI监控Region大小，对过大Region手动执行split命令：

  hbase shell> split 'user_table', 'row_key_prefix'

参考答案：通过预分裂、自定义分裂策略和主动监控，可避免Region热点问题，提升HBase集群的吞吐量和响应速度。

五、总结与建议

NoSQL大数据存储技术的核心在于根据业务场景选择合适的数据模型（如文档型、列族型）和分布式架构（如多副本、分片），并通过索引优化、一致性配置和分裂策略调优实现性能最大化。建议开发者：

1. 基准测试：使用YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark）对比不同NoSQL数据库的读写延迟和吞吐量。
2. 监控工具：结合Prometheus+Grafana监控集群指标（如QPS、延迟、磁盘使用率）。
3. 容灾设计：定期演练跨数据中心故障转移，验证数据一致性和服务可用性。

通过系统学习与实践，开发者可深入掌握NoSQL技术栈，应对大数据场景下的复杂挑战。