java数据库面试题常见

时间: 2023-11-05 19:06:05 浏览: 60
Java数据库面试题常见的包括以下几个方面: 1. 数据库基础知识:如数据库的三范式、ACID等基本概念。 2. SQL语句:如增删改查、联表查询、子查询等。 3. 索引:如索引的类型、索引的优化等。 4. 事务:如事务的四大特性、事务的隔离级别等。 5. 数据库连接池:如连接池的作用、连接池的实现原理等。 6. 主从复制:如主从复制的原理、主从复制的流程等。 7. NoSQL数据库:如MongoDB、Redis等NoSQL数据库的特点、使用场景等。
相关问题

java常见面试题有什么

Java常见面试题包括但不限于以下几个方面: 1. Java基础知识:包括数据类型、运算符、流程控制、面向对象、异常处理等基本概念和语法。 2. 集合框架:包括ArrayList、LinkedList、HashMap等常用集合类的特点和用法。 3. 多线程:包括线程的创建和启动、线程同步与通信、线程池等相关知识。 4. IO流:包括文件读写、字符流和字节流的区别、序列化等IO操作相关的知识。 5. JDBC数据库操作:包括数据库连接、SQL语句执行、事务处理等与数据库相关的知识。 6. 设计模式:包括单例模式、工厂模式、代理模式等常见的设计模式。 7. JVM内存模型:包括堆、栈、方法区等内存区域的概念和作用,以及垃圾回收机制等相关知识。 8. Java虚拟机性能调优:包括内存优化、GC调优、线程优化等相关技术。 9. JavaWeb基础:包括Servlet、JSP、Session管理、Cookie等Web开发相关的知识。 10. Spring框架:包括IoC容器、AOP编程、事务管理等与Spring相关的知识。 以上只是一些常见的Java面试题,具体面试题目还会根据公司的需求和职位不同而有所差异。在准备面试时,建议综合考虑以上方面,深入理解Java核心概念和常用技术,并能够灵活运用到实际项目中。

java面试mysql常见面试题

在Java面试中,MySQL是一个常见的面试话题。以下是一些常见的MySQL面试题: 1. 如何使用explain命令来分析查询语句的执行计划以及索引的使用情况?(引用) 2. 请介绍一下MySQL的事务隔离级别以及不同数据库的具体实现情况?(引用) 3. 请列举一些常用的MySQL数据库配置文件?(引用) 4. 请介绍一下MySQL常用的引擎?(引用) 在回答这些问题时,你可以按照以下方式组织你的回答: 首先,解释explain命令的作用,它是用来分析查询语句的执行计划和索引使用情况的工具。通过使用explain命令,我们可以了解查询的执行顺序、使用的索引、扫描的行数等信息。这样可以帮助我们优化查询语句,提高查询性能。可以使用explain select * from table where type=1来演示。 然后,介绍MySQL的事务隔离级别。MySQL支持四个事务隔离级别:读未提交(Read Uncommitted)、读已提交(Read Committed)、可重复读(Repeatable Read)和串行化(Serializable)。不同的数据库实现事务隔离级别的方式不尽相同。例如,Oracle仅实现了RC和SERIALIZABLE两个隔离级别,而MySQL则支持全部四个隔离级别。其中,默认的隔离级别是RR,但是MySQL在实现上有一些特点,如使用MVCC一致性读等。此外,MySQL的SERIALIZABLE采用了经典的实现方式,对读和写都加锁。 接下来,列举一些常用的MySQL数据库配置文件,这些配置文件包括my.cnf、my.ini和my.conf等。它们用于配置MySQL服务器的各种参数,如端口号、字符集、缓冲区大小等。通过修改这些配置文件,我们可以根据实际需求来优化MySQL的性能和功能。 最后,介绍一下MySQL常用的引擎。MySQL支持多种引擎,包括InnoDB、MyISAM、Memory、Archive等。每种引擎都具有不同的特点和适用场景。例如,InnoDB引擎支持事务和行级锁,适用于高并发和数据一致性要求较高的场景;而MyISAM引擎不支持事务,但在读写比较均衡的场景下性能较好。在选择引擎时,需要根据实际需求来进行权衡和选择。 综上所述,以上是关于Java面试中MySQL常见面试题的回答。希望对你有所帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Java 常见的面试题(MySql)](https://blog.csdn.net/wang_jing_jing/article/details/116712947)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [常用mysql数据库配置文件](https://download.csdn.net/download/zslsh44/88278582)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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