Posted a year ago by Mingche Su
在面試時候有時會遇到考官問你一些你列舉的關鍵詞（知識點）洁墙，如何跟考官侃侃呢？
舉例子：could you tell me what you know about NoSQL（MongoDB)?
[圖片上傳中荸镊。。堪置。（1）]
下面列舉了回答問題的幾個維度：
第一個維度：被考官牽著鼻子走（面試者初期的狀態(tài)）：不知道怎么講（或者壓根不會）躬存，考官問什么你回答什么，這樣會非常被動舀锨。其實大部分時候面試如果遇到不會的知識點（如果不是onsite的時候）可以Google的岭洲，但是切記在網(wǎng)上查知識點的時候，要用百度“xx是什么” 或者Google查漢語的解釋：“xx是什么”雁竞，大部分不在美國接受本科的同學看到陌生的技術名詞钦椭，在緊張的情況下是無法理解的。漢語畢竟是母語碑诉，理解得比較快彪腔，這樣可以給面試官的感覺是你懂知識點，在國內(nèi)學過进栽，只是不知道怎么用英文表達德挣，至少還是能彌補一小下的。
如果Onsite的時候真的不會某個知識點快毛，你可以就反問面試官大概是什么東西格嗅，誘導他說一個大的范圍知識，然后談論一個相近的知識唠帝，反問面試官一個問題屯掖，最后說你聽過這個知識點，與他在激烈討論下襟衰，顯得你們在談笑風生贴铜；
比如面試問你MongoDB知不知道，你可以反問下這個大概是什么瀑晒？面試官很可能就會說NoSQL的一種了绍坝，這時候你恰巧知道hbase，可以多扯扯hbase的東西苔悦，然后說MongoDB啊轩褐，以前聽說啊，但是沒用過玖详，有機會可以嘗試把介，你再反問它們?yōu)槭裁从肕ongoDB而不用hbase勤讽，你各種列舉hbase的優(yōu)點，達到渾水摸魚的效果拗踢；
第二個維度：羅列知識點地技，誘敵深入（正常面試者的水平））：
首先你要裝成是專家，然后自信的選擇幾個層面講起：
What is MongoDB
Main features of MongoDB
Application of MongoDB
Who's using MongoDB
When NOT to Use Document Stores
特此申明：以上幾張圖來自于CMU NoSQL Database Management 95737課件秒拔，僅為本文舉例說明，無任何商業(yè)用途飒硅。在面試中：基本答幾個熟悉的層面就OK了砂缩，面試本身很多時候具有賣弄的成分，給面試官覺得很猛三娩，實際上這些問題面試官也不一定很清楚庵芭，重要的就是你要很有觀點，而且對新技術感興趣雀监，了解最新前沿技術動態(tài)双吆。
比如這里賣弄的點吧，說說哪些公司在用会前，這些就能體現(xiàn)出：你對IT行業(yè)很了解好乐，調研過很多公司技術棧，然后你會的東西你要多說瓦宜，這樣引導考官問你熟知的東西蔚万，然后開始給他講，他就會覺得你很博學临庇。
其余賣弄的點：主要四種NoSQL：
Column Family Databases
Document Databases
Key-Value Databases
Graph Databases
每種database 都點評下反璃，會給人感覺很牛的樣子.
第三個維度：用生長的方法來談（大師級的答案，基本這樣答假夺，考官會哭的）淮蜈。什么是生長的方法？就是從一顆種子開始談已卷，講一講它是如何張成參天大樹的梧田。MongoDB是怎么來的，如何演化的悼尾？
剛開始給面試官講一個實際的例子 （工作中碰到的實際問題）：
假設我們有很多app信息信息需要存儲柿扣，包括URL、PageSource闺魏、ID和Name等未状，如何寫入硬盤呢？很簡單析桥，順序地寫就可以了司草。
所以我們可以在最后重寫第二塊的數(shù)據(jù)，加上Version信息搔课，然后將之前已有的第二塊信息刪除胰柑。[圖片上傳中。爬泥。柬讨。（8）]
這樣的方法會使數(shù)據(jù)不連續(xù)（產(chǎn)生磁盤碎片），中間有很大的gap袍啡，讀取數(shù)據(jù)的時候很麻煩踩官。這種情況下如何提速呢？可以在數(shù)據(jù)塊之間建立指針境输，嗖地就跳過去了蔗牡。
[圖片上傳中。嗅剖。辩越。（9）]這樣查找變得簡單了，可是仍然沒有解決產(chǎn)生磁盤碎片的問題信粮。如何既能加入新信息而又不移動已有數(shù)據(jù)呢区匣？就是在每個數(shù)據(jù)塊之后添加一些冗余的padding，這樣新的數(shù)據(jù)就可以直接添加了蒋院。[圖片上傳中亏钩。。欺旧。（10）]
以上是我們的幻想姑丑，想象中有足夠大的、連續(xù)的硬盤空間可以寫辞友。理想很豐滿栅哀，現(xiàn)實卻很骨感，真正的硬盤往往已經(jīng)不連續(xù)了称龙，存在著大大小小的磁盤碎片留拾，我們只能插空寫。[圖片上傳中鲫尊。痴柔。。（11）]
你看這樣我們可能就會將文件寫的很碎了疫向，要跳來跳去咳蔚，讀寫性能很差豪嚎。如何避免這種瑣碎呢？就是申請一個比較大的空間谈火，盡可能地連續(xù)寫侈询。
那么如何申請大小合適的空間呢？策略就是double上升糯耍。我們從16M開始扔字，不夠就申請32M，再不夠申請64M…直到2G為止（不再double温技，不夠再申請還是2G）啦租。[圖片上傳中。荒揣。。（12）]
解決了寫還要解決讀焊刹，比如如何查找ID范圍在5000到7000范圍內(nèi)的app信息呢系任？我們就可以對ID建索引，比如BST虐块，每個節(jié)點都指向對應的文檔俩滥。[圖片上傳中。贺奠。霜旧。（13）]
這就是MongoDB的實現(xiàn)。MongoDB將document存儲在硬盤上儡率，每個document都可以隨意添加挂据，有schema-free的特點。MongoDB在document尾部添加了padding儿普，并且document之間有前向和后項指針崎逃，成倍地申請硬盤空間，用B樹（BST的升級版）做索引眉孩。
注：第三維度的講解 來源于硅谷之路40：十分鐘解讀MongoDB个绍，查看完整視頻：http://www.bittiger.io/classes
轉自：https://www.bittiger.io/blog/post/djAH5QCDc6ExwE9Wz
