50 MongoDB 인터뷰 질문과 답변

Mongodb : 일반적인 인터뷰 질문과 답변에 대한 깊은 다이빙

고성능 확장 가능한 NOSQL 데이터베이스 인 MongoDB는 데이터를 유연한 JSON과 유사한 문서 (BSON)로 저장합니다. 문서 지향 모델과 동적 스키마는 현대적인 응용 프로그램에 인기있는 선택입니다. 이 기사는 자주 묻는 MongoDB 인터뷰 질문을 탐구합니다.

핵심 개념과 차이점 :

1. Mongodb는 무엇입니까? 데이터 저장에 BSON을 사용하는 문서 지향 NOSQL 데이터베이스, 확장 성 및 성능 우선 순위.

2. 문서 대 컬렉션 : 문서는 기본 데이터 단위 (예 : JSON 객체)이며, 컬렉션 그룹 관련 문서 (테이블과 유사).

3. MongoDB vs. 관계형 데이터베이스 : 주요 차이점에는 유연한 스키마 (MongoDB) vs. 고정 스키마 (관계형), 쉬운 수평 스케일링 (MongoDB), 문서 기반 쿼리 언어 (MongoDB) vs. SQL 및 탈퇴 (MongoDB) vs. 조인 (관계)이 포함됩니다.

4. NOSQL 데이터베이스 유형 : MongoDB는 문서 데이터베이스 에 속합니다. 기타 유형에는 키 값, 열 매장 및 그래프 데이터베이스가 있습니다.

5. MongoDB의 장점 : 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하고, 크로스 플랫폼 호환성을 제공하며, 고성능 및 확장 성을 제공하며, 데이터 모델링을 단순화하며, 수평 및 수직 스케일링을 지원하며 클라우드 플랫폼과 잘 통합됩니다.

고급 기능 및 운영 :

6. SHARDING : 극심한 확장 성과 높은 처리량을 위해 여러 시스템에 데이터를 배포합니다.

7. 인덱싱 : 더 빠른 검색을 위해 최적화 된 데이터 구조를 만들어 쿼리 성능을 향상시킵니다. 다양한 인덱스 유형이 존재합니다 (단일 필드, 화합물 등).

8. 복제 세트 : MongoDB 서버 그룹은 자동 장애 조치가있는 1 차 및 보조 노드를 특징으로하는 중복성 및 고 가용성을위한 데이터를 복제합니다.

9. 집계 프레임 워크 : 파이프 라인 접근법을 사용하여 데이터를 처리하고 계산 된 결과를 생성하는 분석 도구 제품.

10. 데이터 일관성 : 쓰기 문제, 저널링 및 다중 문서 트랜잭션 (버전 4.0 이후)을 통해 달성됩니다.

11. 캡핑 된 컬렉션 : 삽입 순서를 유지하는 고정 크기 컬렉션, 로그 또는 캐싱에 유용합니다. 한도에 도달하면 오래된 문서가 덮어 씁니다.

12. $lookup 연산자 : 집계 중에 동일한 데이터베이스 내의 다른 컬렉션과 왼쪽 외부 조인을 수행합니다.

13. ObjectId : 각 문서마다 자동으로 생성 된 12 바이트 고유 식별자가 사용자 지정되지 않는 한 자동으로 생성됩니다.

14. 스키마리스 디자인 : 컬렉션 내의 문서에는 다른 필드가있어 데이터 모델링에 유연성을 제공 할 수 있습니다.

15. save() vs. insert() : insert() 새 문서를 추가하고 _id 기존 문서와 일치하는 경우 새 또는 업데이트 인 경우 save() 가 inserts합니다.

16. 고 가용성 : 복제 세트, 자동 장애 조치, 데이터 중복성 및 2 차 읽기를 통해 스케일링을 통해 보장합니다.

17. explain() 방법 : 최적화 및 성능 분석을위한 쿼리 실행 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

18. 스토리지 엔진 : MongoDB는 WiredTiger (기본값), MMAPV1 (더 이상 사용되지 않음) 및 메모리 내 엔진을 지원합니다.

19. 트랜잭션 (ACID) : 컬렉션 및 데이터베이스에서 다중 문서 작업을 위해 버전 4.0 이후 지원됩니다.

20. $where vs. $expr : $where JavaScript 표현식 (느리고 안전하지 않음), $expr 집계 표현식 (더 빠르고 안전한)을 사용합니다.

21. TTL (Time-to-Live) 색인 : 지정된 시간 후에 문서를 자동으로 제거하여 임시 데이터에 이상적입니다.

22. BSON (Binary JSON) : 문서 저장 및 전송을위한 MongoDB의 이진 인코딩 형식.

23. 데이터베이스 생성 : 명령 use database_name 사용하십시오 (존재하지 않으면 생성).

24. _id 필드 : 기본 키는 지정되지 않은 경우 자동으로 생성되며 컬렉션 내에서 고유해야합니다.

25. $set vs. $unset : $set 업데이트 또는 추가 필드, $unset 필드를 제거합니다.

26. $push 연산자 : 배열 필드에 요소를 추가합니다.

27. 커버 쿼리 : 모든 필드가 색인화 된 쿼리로 문서에 액세스하지 않고 인덱스에서 직접 결과를 반환 할 수 있습니다.

28. $lookup : 집계 파이프 라인 내에서 왼쪽 외부 조인을 수행합니다.

29. MAP-REDUCE : 지원되지 않지만 집계 파이프 라인은 일반적으로 대부분의 데이터 처리 작업에 선호됩니다.

30. $and vs. $all : $and 논리적 및 여러 표현식에서 수행되는 반면 $all 모든 지정된 요소를 포함하는 배열과 일치합니다.

최적화 및 고급 주제 :

31. 쿼리 최적화 : 적절한 인덱싱, 커버 쿼리, 큰 문서 방지 및 explain() .

32. $match 단계 : 집계 파이프 라인의 문서를 필터링합니다.

33. 쓰기 우려 사항 : 데이터 내구성 및 대기 시간에 영향을 미치는 쓰기 작업에 대한 승인 수준을 제어합니다.

34. $inc vs. $mul : $inc 단위, $mul 필드의 가치를 곱합니다.

35. 전체 텍스트 검색 : 텍스트 인덱스 및 $text 연산자를 통해 지원됩니다.

36. $group Stage : 그룹 문서 및 그룹화 된 데이터에 대한 집계를 수행합니다.

37. 스트림 변경 : 데이터베이스 변경을 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다.

38. 데이터 삽입 ( insertOne , insertMany ) : 단일 또는 여러 문서를 추가하는 방법.

39. 문서 유효성 검사 : $jsonSchema 연산자와 함께 스키마 유효성 검사 규칙을 사용하여 시행합니다.

40. $elemMatch vs. $all : $elemMatch 하나 이상의 요소 회의 기준과 어레이를 일치시키고, $all 지정된 요소를 포함하는 모든 일치하는 배열과 일치합니다.

41. 복제 아키텍처 : 기본 노드 핸들은 쓰기, 로그는 Oplog의 로그 변경 및이 데이터 가이 데이터를 복제합니다.

42. $out 단계 : 집계 파이프 라인 결과를 컬렉션에 씁니다.

43. 기본 설정 읽기 : 읽기 작업이 복제 세트 멤버를 대상으로하는 방법을 제어합니다.

44. $unwind vs. $flatten : $unwind deconstructs 배열, $flatten 평면을 중첩 된 배열.

45. 동시성 제어 (MVCC) : 동시 읽기 및 쓰기에 다중 버전 동시성 제어를 사용합니다.

46. $graphLookup 단계 : 그래프와 같은 데이터에 대한 재귀 검색을 수행합니다.

47. OPLOG : 복제에 필수적인 모든 데이터 수정 작업을 기록하는 캡핑 된 컬렉션.

48. 소프트 삭제 : 물리적으로 문서를 제거하는 대신 부울 필드 (예 : isDeleted )를 추가하여 구현합니다.

49. $merge stage : 다양한 업데이트 전략이있는 컬렉션에 집계 결과를 씁니다.

50. 외국의 주요 제약 조건 : MongoDB에서는 지원되지 않습니다.

51. 프로파일 러 : 성능 튜닝을위한 데이터베이스 작업에 대한 자세한 정보를 수집합니다.

결론:

이 포괄적 인 개요는 많은 필수 MongoDB 개념과 자주 묻는 인터뷰 질문을 다룹니다. 이 분야의 철저한 준비는 인터뷰 성과를 크게 향상시킵니다. 실습 연습을 연습하고 타겟팅하는 역할에 따라 특정 영역을 더 깊이 파고 들어야합니다.

위 내용은 50 MongoDB 인터뷰 질문과 답변의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!