Mongo Database Entrevista Preguntas y respuestas
Entonces, si finalmente ha encontrado el trabajo de sus sueños en Mongo Database, pero se pregunta cómo descifrar la entrevista de Mongo Database 2018 y cuáles podrían ser las posibles preguntas de la entrevista de Mongo Database. Cada entrevista es diferente y el alcance de un trabajo también es diferente. Teniendo esto en cuenta, hemos diseñado las preguntas y respuestas más comunes de la entrevista de la base de datos Mongo 2018 para ayudarlo a tener éxito en su entrevista.
Las siguientes son las preguntas de la entrevista de la base de datos Mongo que lo ayudarán a descifrar una entrevista con maven. Estas preguntas se dividen en dos partes son las siguientes:
Parte 1 - Preguntas de la entrevista de la base de datos Mongo
Esta primera parte cubre preguntas y respuestas básicas de la entrevista a la base de datos Mongo.
1. ¿Menciona el tipo de base de datos Mongo y explica?
Responder:
Mongo Database es una base de datos orientada a documentos, no relacional, la razón principal para alejarse del modelo relacional es facilitar el escalado. Una base de datos orientada a documentos reemplaza el concepto de una "fila" con un modelo más flexible, el "documento" Al permitir documentos y matrices incrustados. El enfoque orientado a documentos permite representar relaciones jerárquicas complejas con un solo registro. Esto encaja naturalmente en la forma en que los desarrolladores en lenguajes modernos orientados a objetos.
2. ¿Menciona la característica única de Mongo Database?
Responder:
Indexación : Mongo DB admite índices secundarios genéricos, lo que permite una variedad de consultas rápidas y proporciona capacidades únicas, compuestas, geoespaciales y de texto completo.
Agregación: Mongo DB admite una "tubería de agregación" que le permite construir agregaciones complejas a partir de piezas simples y permite que la base de datos lo optimice.
Tipos de colecciones especiales: Mongo DB admite colecciones de tiempo de vida para datos que deben caducar en un momento determinado, como las sesiones. También admite colecciones de tamaño fijo, que son útiles para almacenar datos recientes, como registros.
Almacenamiento de archivos: Mongo DB admite un protocolo fácil de usar para almacenar archivos grandes y metadatos de archivos.
Algunas características comunes a las bases de datos relacionales no están presentes en Mongo DB, especialmente las uniones y transacciones complejas de varias filas. Omitir esto fue una decisión arquitectónica para permitir una mayor escalabilidad, ya que ambas características son difíciles de proporcionar de manera eficiente en un sistema distribuido.
3.¿Cuál es el comando para comenzar con Mongo DB?
Responder:
mongod
mongod: ayuda para obtener ayuda y opciones de inicio
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de Mongo Database.
4. ¿Cómo se representa el valor nulo en una variable en Mongo DB?
Responder :
("X": nulo)
5.Escribe el código para conectarte a Mongo DB
Responder:var connectTo = function(port, dbname)
(
if (!port) (
port = 27017;
)
if (!dbname) (
dbname = "test";
)
db = connect("localhost:"+port+"/"+dbname);
return db;
);
6. ¿Qué es GridFs en Mongo DB?
Responder:
GridFS es un mecanismo para almacenar archivos binarios grandes en MongoDB
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de Mongo Database.
7. ¿Cuáles son los beneficios de Mondo DB?
Responder:
Hay muchos beneficios de Mongo DB, algunas de las características como el uso de GridFS pueden simplificar su pila. Si ya está usando MongoDB, es posible que pueda usar GridFS en lugar de una herramienta separada para el almacenamiento de archivos. GridFS aprovechará cualquier replicación o fragmentación automática existente que haya configurado para Mongo DB, por lo que obtendrá conmutación por error y escala- salir para el almacenamiento de archivos es más fácil. GridFS puede aliviar algunos de los problemas que ciertos sistemas de archivos pueden presentar cuando se usan para almacenar cargas de usuarios. Por ejemplo, GridFS no tiene problemas para almacenar grandes cantidades de archivos en el mismo directorio.
8. ¿Escribir la sintaxis para la expresión de cadena en Mongo DB?
Responder:
"$ Substr": (expr, startOffset, numToReturn)
9. ¿Qué es MapReduce en Mongo DB?
Responder:
MapReduce es una herramienta potente y flexible para agregar datos. Puede resolver algunos problemas que son demasiado complejos para expresar utilizando el lenguaje de consulta del marco de agregación. MapReduce usa JavaScript como su "lenguaje de consulta" para que pueda expresar una lógica arbitrariamente compleja. MapReduce tiende a ser bastante lento y no debe usarse para el análisis de datos en tiempo real.
Parte 2 - Preguntas de la entrevista de la base de datos Mongo (avanzado)
Echemos un vistazo a las preguntas avanzadas de la entrevista de Mongo Database
10. Escribe la diferencia entre normalización y desnormalización?
Responder:
La normalización está dividiendo los datos en múltiples colecciones con referencias entre colecciones. Cada pieza de datos vive en una colección, aunque varios documentos pueden hacer referencia a ella. Por lo tanto, para cambiar los datos, solo se debe actualizar un documento. Sin embargo, Mongo DB no tiene instalaciones de unión, por lo que recopilar documentos de múltiples colecciones requerirá múltiples consultas.
La desnormalización es lo opuesto a la normalización: incrustar todos los datos en un solo documento. En lugar de documentos que contienen referencias a una copia definitiva de los datos, muchos documentos pueden tener copias de los datos. Esto significa que se deben actualizar varios documentos si la información cambia, pero que todos los datos relacionados se pueden recuperar con una sola consulta.
11. ¿Qué es la cardinalidad?
Responder:
La cardinalidad es cuántas referencias tiene una colección a otra colección. Las relaciones comunes son uno a uno, uno a muchos o muchos a muchos.
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de Mongo Database.
12. ¿Cuándo no usar Mongo DB?
Responder:
Mongo DB no admite transacciones, por lo que los sistemas que requieren transacciones deberían usar otro almacén de datos. Hay un par de formas de hackear una semántica simple similar a una transacción, particularmente en un solo documento, pero no hay aplicación de la base de datos
13. ¿Qué es la replicación en Mongo DB?
Responder:
La replicación es una forma de mantener copias idénticas de sus datos en varios servidores y se recomienda para todas las implementaciones de producción. La replicación mantiene su aplicación en funcionamiento y sus datos seguros, incluso si algo le sucede a uno o más de sus servidores. Con Mongo DB, configura la replicación creando un conjunto de réplica. Un conjunto de réplicas es un grupo de servidores con un servidor primario, el servidor que toma las solicitudes del cliente y varios servidores secundarios que mantienen copias de los datos del servidor primario. Si la primaria falla, las secundarias pueden elegir una nueva primaria de entre ellos.
14. ¿Cuál es el comando utilizado para configurar la replicación en Mongo DB?
Responder:
replicaSet = new ReplSetTest (("nodos": 3))
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de Mongo Database.
15. ¿Cuándo falla la reversión en Mongo DB?
Responder:
MongoDB decide que la reversión es demasiado grande para emprenderla. La reversión puede fallar si hay más de 300 MB de datos o aproximadamente 30 minutos de operaciones para revertir. En estos casos, debe volver a sincronizar el nodo que está atascado en la reversión.
16. ¿Qué es Sharding en Mongo DB?
Responder:
El fragmentación se refiere al proceso de división de datos entre máquinas, el término partición también se usa a veces para describir este concepto. Al colocar un subconjunto de datos en cada máquina, es posible almacenar más datos y manejar más carga sin requerir máquinas más grandes o más potentes, solo una mayor cantidad de máquinas menos potentes.
17. ¿Qué es el fragmentación manual?
Responder:
El fragmentación manual se puede hacer con casi cualquier software de base de datos. El fragmentación manual es cuando una aplicación mantiene conexiones a varios servidores de bases de datos diferentes, cada uno de los cuales es completamente independiente. La aplicación logra almacenar diferentes datos en diferentes servidores y realizar consultas en el servidor apropiado para recuperar los datos. Este enfoque puede funcionar bien pero se vuelve difícil de mantener al agregar o eliminar nodos del clúster o ante cambios en la distribución de datos o patrones de carga.
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