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门头沟学院
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Java
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2023-03-17 21:19
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门头沟学院 Java
顺丰科技一面(3.14 30分钟)自我介绍实习相关Hashmap存在的问题list删除的问题以及解决办法项目相关Redis用在哪怎么保证数据一致性Redis为什么快为什么用redis分布式锁Redis瓶颈在哪,怎么解决缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿布隆过滤器Mysql索引建立主键索引结构千万数据的表遍历会有什么问题反问做笔试去了,结束来更新下二面二面(3.17 30分钟)0八股深挖实习和项目主要问实习经历,实习中有什么困难的地方,学到了什么,以及一些技术点的解决办法项目主要就是用到了什么技术,有什么难点,怎么攻克的,以及一些技术的底层原理问的非常深,而且是刨根问底,直到你不会为止。G
已注销:对于千万级别的数据表,遍历会面临以下问题: 时间复杂度高:遍历整个表需要遍历所有的数据记录,时间复杂度为O(n),对于千万级别的数据表,遍历时间可能会很长,对系统的性能造成压力。 内存消耗大:遍历整个表需要将所有的数据记录加载到内存中,占用大量的内存资源,可能会导致内存不足或系统崩溃。 可扩展性差:随着数据量的增加,遍历整个表的时间和内存消耗会成倍增加,对系统的可扩展性造成影响。 为了解决遍历千万级别的数据表的问题,可以采用以下策略: 添加索引:对表中的关键字段添加索引,可以大大加快数据访问和查询速度。 分页查询:对于需要查询大量数据的操作,可以采用分页查询的方式,将数据分为多个页面逐步查询,减少一次性查询大量数据的压力。 水平分片:将数据表按照某个维度分成多个表,例如按照时间分成多个表,将不同时间段的数据存储在不同的表中,可以减少单个表中的数据量,提高查询效率。 垂直拆分:将数据表按照业务维度分为多个表,将不同的业务数据存储在不同的表中,可以减少单个表中的数据量,提高查询效率。 缓存技术:将经常访问的数据记录缓存到内存中,可以加快数据访问和查询速度,减轻数据库的压力。
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