1. ORACLE資料庫面試題
1.
update t
set logdate=to_date('2003-01-01','yyyy-mm-dd')
where logdate=to_date('2001-02-11','yyyy-mm-dd');
2.
select *
from t
where name in (select name from t group by name having coung(*)>1)
order by name;--沒說清楚，到底是升序還是降序
3.
select ID，NAME，ADDRESS，PHONE，LOGDATE
from
(
select t.*,row_number() over(partition by name order by name) rn
from t
)
where rn = 1;
4.
update t
set (address,phone)=
(select address,phone from e where e.name=t.name);
5.
select *
from t
where rownum <=5
minus
select *
from t
where rownum <=2;
也沒什麼特別的地方，有些題目用oracle特有的函數去做會比較簡單，像在第三題中用到的oracle的分析函數，以及在第一題中用到的oracle的to_char()函數。
這幾個題目主要是看你能不能使用oracle的函數去處理
2. 「每日一道大數據面試題系列」spark如何調優
如果面試時被問到spark任務如何調優，我們該如何回答呢？
下面我們從四大方面回答這個問題，保證吊打面試官。
一、spark性能調優
1、分配更多的資源
比如增加執行器個數（num_executor）、增加執行器個數（executor_cores）、增加執行器內存（executor_memory）
2、調節並行度
spark.default.parallelism
3、重構RDD架構以及RDD持久化
盡量去復用RDD，差不多的RDD可以抽取成一個共同的RDD，公共RDD一定要實現持久化
4、廣播變數
SparkContext.broadcast方法創建一個對象，通過value方法訪問
5、使用kryo序列化
SparkConf中設置屬性：spark.serializer: org.apache.spark.serializer.kryoSerializer
6、使用fastutil優化數據格式（代替java中的Array、List、Set、Map）
7、調節數據本地化等待時長
調節參數: spark.locality.wait
二、JVM調優
降低cache操作的內存佔比 1.6版本之前使用的是靜態內存管理
spark中堆內存被劃分為兩塊：
一塊是專門來給RDD作cachepersist持久化的 StorageMemory，另一塊是給spark運算元函數運行使用的，存放函數中自己創建的對象。
1.6版本之後採用統一內存管理機制
storage和execution各佔50%，若己方不足對方空餘可佔用對方空間
可嘗試調節executor堆外內存
spark.yarn.executor.memoryOverhead = 2048m
調節連接等待時長
spark.core.connection.ack.wait.timeout = 300
三、shuffle數據傾斜調優
1、預聚合源數據，對hive源表提前進行聚合操作，在hive聚合之後，spark任務再去讀取
2、檢查傾斜的key是否是臟數據，可以提前過濾
3、提高shuffle操作rece的並行度
4、使用隨機key實現雙重聚合
5、將rece端 join轉換成map端 join
6、sample采樣傾斜key，單獨進行join後在union
7、使用隨機數以及擴容表進行join
四、運算元調優
1、使用mapPartition提升map類操作的性能
2、filter過後使用coalesce減少分區數量
3、使用foreachPartition優化寫數據性能
4、使用repartition解決sparksql低並行度的性能問題
5、receByKey替換groupByKey實現map讀預聚合
3. 「春招系列」MySQL面試核心25問（附答案）
篇幅所限本文只寫了MySQL25題，像其他的Redis，SSM框架，演算法，計網等技術棧的面試題後面會持續更新，個人整理的1000餘道面試八股文會放在文末給大家白嫖，最近有面試需要刷題的同學可以直接翻到文末領取。
如果表使用自增主鍵，那麼每次插入新的記錄，記錄就會順序添加到當前索引節點的後續位置，當一頁寫滿，就會自動開辟一個新的頁。如果使用非自增主鍵（如果身份證號或學號等），由於每次插入主鍵的值近似於隨機，因此每次新紀錄都要被插到現有索引頁得中間某個位置， 頻繁的移動、分頁操作造成了大量的碎片，得到了不夠緊湊的索引結構，後續不得不通過OPTIMIZE TABLE（optimize table）來重建表並優化填充頁面。
Server層按順序執行sql的步驟為：
簡單概括：
可以分為服務層和存儲引擎層兩部分，其中：
服務層包括連接器、查詢緩存、分析器、優化器、執行器等 ，涵蓋MySQL的大多數核心服務功能，以及所有的內置函數（如日期、時間、數學和加密函數等），所有跨存儲引擎的功能都在這一層實現，比如存儲過程、觸發器、視圖等。
存儲引擎層負責數據的存儲和提取 。其架構模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多個存儲引擎。現在最常用的存儲引擎是InnoDB，它從MySQL 5.5.5版本開始成為了默認的存儲引擎。
Drop、Delete、Truncate都表示刪除，但是三者有一些差別：
Delete 用來刪除表的全部或者一部分數據行，執行Delete之後，用戶需要提交(commmit)或者回滾(rollback)來執行刪除或者撤銷刪除，會觸發這個表上所有的delete觸發器。
Truncate 刪除表中的所有數據，這個操作不能回滾，也不會觸發這個表上的觸發器，TRUNCATE比Delete更快，佔用的空間更小。
Drop 命令從資料庫中刪除表，所有的數據行，索引和許可權也會被刪除，所有的DML觸發器也不會被觸發，這個命令也不能回滾。
因此，在不再需要一張表的時候，用Drop；在想刪除部分數據行時候，用Delete；在保留表而刪除所有數據的時候用Truncate。
隔離級別臟讀不可重復讀幻影讀 READ-UNCOMMITTED 未提交讀 READ-COMMITTED 提交讀 REPEATABLE-READ 重復讀 SERIALIZABLE 可串列化讀
MySQL InnoDB 存儲引擎的默認支持的隔離級別是 REPEATABLE-READ （可重讀）
這里需要注意的是 ：與 SQL 標准不同的地方在於InnoDB 存儲引擎在 REPEATABLE-READ（可重讀）事務隔離級別 下使用的是 Next-Key Lock 鎖 演算法，因此可以避免幻讀的產生，這與其他資料庫系統(如 SQL Server)是不同的。所以 說InnoDB 存儲引擎的默認支持的隔離級別是 REPEATABLE-READ（可重讀） 已經可以完全保證事務的隔離性要 求，即達到了 SQL標準的SERIALIZABLE(可串列化)隔離級別。
因為隔離級別越低，事務請求的鎖越少，所以大部分資料庫系統的隔離級別都是READ-COMMITTED(讀取提交內 容):，但是你要知道的是InnoDB 存儲引擎默認使用 REPEATABLE-READ（可重讀）並不會有任何性能損失 。
InnoDB 存儲引擎在分布式事務 的情況下一般會用到SERIALIZABLE(可串列化)隔離級別。
主要原因：B+樹只要遍歷葉子節點就可以實現整棵樹的遍歷，而且在資料庫中基於范圍的查詢是非常頻繁的，而B樹只能中序遍歷所有節點，效率太低。
文件與資料庫都是需要較大的存儲，也就是說，它們都不可能全部存儲在內存中，故需要存儲到磁碟上。而所謂索引，則為了數據的快速定位與查找，那麼索引的結構組織要盡量減少查找過程中磁碟I/O的存取次數，因此B+樹相比B樹更為合適。資料庫系統巧妙利用了局部性原理與磁碟預讀原理，將一個節點的大小設為等於一個頁，這樣每個節點只需要一次I/O就可以完全載入，而紅黑樹這種結構，高度明顯要深的多，並且由於邏輯上很近的節點(父子)物理上可能很遠，無法利用局部性。
最重要的是，B+樹還有一個最大的好處：方便掃庫。
B樹必須用中序遍歷的方法按序掃庫，而B+樹直接從葉子結點挨個掃一遍就完了，B+樹支持range-query非常方便，而B樹不支持，這是資料庫選用B+樹的最主要原因。
B+樹查找效率更加穩定，B樹有可能在中間節點找到數據，穩定性不夠。
B+tree的磁碟讀寫代價更低：B+tree的內部結點並沒有指向關鍵字具體信息的指針(紅色部分)，因此其內部結點相對B 樹更小。如果把所有同一內部結點的關鍵字存放在同一塊盤中，那麼盤塊所能容納的關鍵字數量也越多。一次性讀入內存中的需要查找的關鍵字也就越多，相對來說IO讀寫次數也就降低了；
B+tree的查詢效率更加穩定：由於內部結點並不是最終指向文件內容的結點，而只是葉子結點中關鍵字的索引，所以，任何關鍵字的查找必須走一條從根結點到葉子結點的路。所有關鍵字查詢的路徑長度相同，導致每一個數據的查詢效率相當；
視圖是一種虛擬的表，通常是有一個表或者多個表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游標是對查詢出來的結果集作為一個單元來有效的處理。一般不使用游標，但是需要逐條處理數據的時候，游標顯得十分重要。
而在 MySQL 中，恢復機制是通過回滾日誌（undo log）實現的，所有事務進行的修改都會先記錄到這個回滾日誌中，然後在對資料庫中的對應行進行寫入。當事務已經被提交之後，就無法再次回滾了。
回滾日誌作用：1)能夠在發生錯誤或者用戶執行 ROLLBACK 時提供回滾相關的信息 2) 在整個系統發生崩潰、資料庫進程直接被殺死後，當用戶再次啟動資料庫進程時，還能夠立刻通過查詢回滾日誌將之前未完成的事務進行回滾，這也就需要回滾日誌必須先於數據持久化到磁碟上，是我們需要先寫日誌後寫資料庫的主要原因。
InnoDB
MyISAM
總結
資料庫並發會帶來臟讀、幻讀、丟棄更改、不可重復讀這四個常見問題，其中：
臟讀 ：在第一個修改事務和讀取事務進行的時候，讀取事務讀到的數據為100，這是修改之後的數據，但是之後該事務滿足一致性等特性而做了回滾操作，那麼讀取事務得到的結果就是臟數據了。
幻讀 ：一般是T1在某個范圍內進行修改操作（增加或者刪除），而T2讀取該范圍導致讀到的數據是修改之間的了，強調范圍。
丟棄修改 ：兩個寫事務T1 T2同時對A=0進行遞增操作，結果T2覆蓋T1，導致最終結果是1 而不是2，事務被覆蓋
不可重復讀 ：T2 讀取一個數據，然後T1 對該數據做了修改。如果 T2 再次讀取這個數據，此時讀取的結果和第一次讀取的結果不同。
第一個事務首先讀取var變數為50，接著准備更新為100的時，並未提交，第二個事務已經讀取var為100，此時第一個事務做了回滾。最終第二個事務讀取的var和資料庫的var不一樣。
T1 讀取某個范圍的數據，T2 在這個范圍內插入新的數據，T1 再次讀取這個范圍的數據，此時讀取的結果和和第一次讀取的結果不同。
T1 和 T2 兩個事務都對一個數據進行修改，T1 先修改，T2 隨後修改，T2 的修改覆蓋了 T1 的修改。例如：事務1讀取某表中的數據A=50，事務2也讀取A=50，事務1修改A=A+50，事務2也修改A=A+50，最終結果A=100，事務1的修改被丟失。
T2 讀取一個數據，T1 對該數據做了修改。如果 T2 再次讀取這個數據，此時讀取的結果和第一次讀取的結果不同。
悲觀鎖，先獲取鎖，再進行業務操作，一般就是利用類似 SELECT … FOR UPDATE 這樣的語句，對數據加鎖，避免其他事務意外修改數據。當資料庫執行SELECT … FOR UPDATE時會獲取被select中的數據行的行鎖，select for update獲取的行鎖會在當前事務結束時自動釋放，因此必須在事務中使用。
樂觀鎖，先進行業務操作，只在最後實際更新數據時進行檢查數據是否被更新過。Java 並發包中的 AtomicFieldUpdater 類似，也是利用 CAS 機制，並不會對數據加鎖，而是通過對比數據的時間戳或者版本號，來實現樂觀鎖需要的版本判斷。
分庫與分表的目的在於，減小資料庫的單庫單表負擔，提高查詢性能，縮短查詢時間。
通過分表 ，可以減少資料庫的單表負擔，將壓力分散到不同的表上，同時因為不同的表上的數據量少了，起到提高查詢性能，縮短查詢時間的作用，此外，可以很大的緩解表鎖的問題。分表策略可以歸納為垂直拆分和水平拆分:
水平分表 ：取模分表就屬於隨機分表，而時間維度分表則屬於連續分表。如何設計好垂直拆分，我的建議：將不常用的欄位單獨拆分到另外一張擴展表. 將大文本的欄位單獨拆分到另外一張擴展表, 將不經常修改的欄位放在同一張表中，將經常改變的欄位放在另一張表中。對於海量用戶場景，可以考慮取模分表，數據相對比較均勻，不容易出現熱點和並發訪問的瓶頸。
庫內分表 ，僅僅是解決了單表數據過大的問題，但並沒有把單表的數據分散到不同的物理機上，因此並不能減輕 MySQL 伺服器的壓力，仍然存在同一個物理機上的資源競爭和瓶頸，包括 CPU、內存、磁碟 IO、網路帶寬等。
分庫與分表帶來的分布式困境與應對之策 數據遷移與擴容問題----一般做法是通過程序先讀出數據，然後按照指定的分表策略再將數據寫入到各個分表中。分頁與排序問題----需要在不同的分表中將數據進行排序並返回，並將不同分表返回的結果集進行匯總和再次排序，最後再返回給用戶。
不可重復讀的重點是修改，幻讀的重點在於新增或者刪除。
視圖是虛擬的表，與包含數據的表不一樣，視圖只包含使用時動態檢索數據的查詢；不包含任何列或數據。使用視圖可以簡化復雜的 sql 操作，隱藏具體的細節，保護數據；視圖創建後，可以使用與表相同的方式利用它們。
視圖不能被索引，也不能有關聯的觸發器或默認值，如果視圖本身內有order by 則對視圖再次order by將被覆蓋。
創建視圖：create view xxx as xxxx
對於某些視圖比如未使用聯結子查詢分組聚集函數Distinct Union等，是可以對其更新的，對視圖的更新將對基表進行更新；但是視圖主要用於簡化檢索，保護數據，並不用於更新，而且大部分視圖都不可以更新。
B+tree的磁碟讀寫代價更低，B+tree的查詢效率更加穩定 資料庫索引採用B+樹而不是B樹的主要原因：B+樹只要遍歷葉子節點就可以實現整棵樹的遍歷，而且在資料庫中基於范圍的查詢是非常頻繁的，而B樹只能中序遍歷所有節點，效率太低。
B+樹的特點
在最頻繁使用的、用以縮小查詢范圍的欄位,需要排序的欄位上建立索引。不宜：1）對於查詢中很少涉及的列或者重復值比較多的列 2）對於一些特殊的數據類型，不宜建立索引，比如文本欄位（text）等。
如果一個索引包含（或者說覆蓋）所有需要查詢的欄位的值，我們就稱 之為「覆蓋索引」。
我們知道在InnoDB存儲引 擎中，如果不是主鍵索引，葉子節點存儲的是主鍵+列值。最終還是要「回表」，也就是要通過主鍵再查找一次,這樣就 會比較慢。覆蓋索引就是把要查詢出的列和索引是對應的，不做回表操作！
舉例 ：
學號姓名性別年齡系別專業 20020612李輝男20計算機軟體開發 20060613張明男18計算機軟體開發 20060614王小玉女19物理力學 20060615李淑華女17生物動物學 20060616趙靜男21化學食品化學 20060617趙靜女20生物植物學
主鍵為候選鍵的子集，候選鍵為超鍵的子集，而外鍵的確定是相對於主鍵的。
4. Oracle面試題(基礎篇)
Oracle面試題(基礎篇)
Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或簡稱Oracle。是甲骨文公司的一款關系資料庫管理系統。以下是關於Oracle面試題(基礎篇)，希望大家認真閱讀!
1. Oracle跟SQL Server 2005的區別?
宏觀上：
1). 最大的區別在於平台，oracle可以運行在不同的平台上，sql server只能運行在windows平台上，由於windows平台的穩定性和安全性影響了sql server的穩定性和安全性
2). oracle使用的腳本語言為PL-SQL，而sql server使用的腳本為T-SQL
微觀上： 從數據類型,資料庫的結構等等回答
2. 如何使用Oracle的游標?
1). oracle中的游標分為顯示游標和隱式游標
2). 顯示游標是用cursor...is命令定義的游標，它可以對查詢語句(select)返回的多條記錄進行處理;隱式游標是在執行插入 (insert)、刪除(delete)、修改(update)和返回單條記錄的查詢(select)語句時由PL/SQL自動定義的。
3). 顯式游標的操作：打開游標、操作游標、關閉游標;PL/SQL隱式地打開SQL游標，並在它內部處理SQL語句，然後關閉它
3. Oracle中function和procere的區別?
1). 可以理解函數是存儲過程的一種
2). 函數可以沒有參數,但是一定需要一個返回值，存儲過程可以沒有參數,不需要返回值
3). 函數return返回值沒有返回參數模式，存儲過程通過out參數返回值, 如果需要返回多個參數則建議使用存儲過程
4). 在sql數據操縱語句中只能調用函數而不能調用存儲過程
4. Oracle的導入導出有幾種方式，有何區別?
1). 使用oracle工具 exp/imp
2). 使用plsql相關工具
方法1. 導入/導出的是二進制的數據， 2.plsql導入/導出的是sql語句的文本文件
5. Oracle中有哪幾種文件?
數據文件(一般後綴為.dbf或者.ora)，日誌文件(後綴名.log)，控制文件(後綴名為.ctl)
6. 怎樣優化Oracle資料庫，有幾種方式?
個人理解，資料庫性能最關鍵的因素在於IO，因為操作內存是快速的，但是讀寫磁碟是速度很慢的，優化資料庫最關鍵的問題在於減少磁碟的IO，就個人理解應該分為物理的和邏輯的優化， 物理的是指oracle產品本身的一些優化，邏輯優化是指應用程序級別的優化
物理優化的一些原則：
1). Oracle的運行環境(網路，硬體等)
2). 使用合適的優化器
3). 合理配置oracle實例參數
4). 建立合適的索引(減少IO)
5). 將索引數據和表數據分開在不同的表空間上(降低IO沖突)
6). 建立表分區，將數據分別存儲在不同的分區上(以空間換取時間，減少IO)
邏輯上優化：
1). 可以對表進行邏輯分割，如中國移動用戶表，可以根據手機尾數分成10個表，這樣對性能會有一定的作用
2). Sql語句使用佔位符語句，並且開發時候必須按照規定編寫sql語句(如全部大寫，全部小寫等)oracle解析語句後會放置到共享池中
如： select * from Emp where name=? 這個語句只會在共享池中有一條，而如果是字元串的話，那就根據不同名字存在不同的語句，所以佔位符效率較好
3). 資料庫不僅僅是一個存儲數據的地方，同樣是一個編程的地方，一些耗時的操作，可以通過存儲過程等在用戶較少的情況下執行，從而錯開系統使用的高峰時間，提高資料庫性能
4). 盡量不使用*號，如select * from Emp，因為要轉化為具體的列名是要查數據字典，比較耗時
5). 選擇有效的表名
對於多表連接查詢，可能oracle的優化器並不會優化到這個程度， oracle 中多表查詢是根據FROM字句從右到左的數據進行的，那麼最好右邊的表(也就是基礎表)選擇數據較少的表，這樣排序更快速，如果有link表(多對多中間表)，那麼將link表放最右邊作為基礎表，在默認情況下oracle會自動優化，但是如果配置了優化器的情況下，可能不會自動優化，所以平時最好能按照這個方式編寫sql
6). Where字句 規則
Oracle 中Where字句時從右往左處理的，表之間的連接寫在其他條件之前，能過濾掉非常多的數據的條件，放在where的末尾， 另外!=符號比較的列將不使用索引，列經過了計算(如變大寫等)不會使用索引(需要建立起函數)， is null、is not null等優化器不會使用索引
7). 使用Exits Not Exits 替代 In Not in
8). 合理使用事務，合理設置事務隔離性
資料庫的數據操作比較消耗資料庫資源的，盡量使用批量處理，以降低事務操作次數
7. Oracle中字元串用什麼符號鏈接?
Oracle中使用 || 這個符號連接字元串 如 ‘abc’ || ‘d’
8. Oracle分區是怎樣優化資料庫的`?
Oracle的分區可以分為：列表分區、范圍分區、散列分區、復合分區。
1). 增強可用性：如果表的一個分區由於系統故障而不能使用，表的其餘好的分區仍可以使用;
2). 減少關閉時間：如果系統故障隻影響表的一部份分區，那麼只有這部份分區需要修復，可能比整個大表修復花的時間更少;
3). 維護輕松：如果需要得建表，獨產管理每個公區比管理單個大表要輕松得多;
4). 均衡I/O：可以把表的不同分區分配到不同的磁碟來平衡I/O改善性能;
5). 改善性能：對大表的查詢、增加、修改等操作可以分解到表的不同分區來並行執行，可使運行速度更快
6). 分區對用戶透明，最終用戶感覺不到分區的存在。
9. Oracle是怎樣分頁的?
Oracle中使用rownum來進行分頁, 這個是效率最好的分頁方法，hibernate也是使用rownum來進行oralce分頁的
select * from
( select rownum r,a from tabName where rownum <= 20 )
where r > 10
10. Oralce怎樣存儲文件，能夠存儲哪些文件?
Oracle 能存儲 clob、nclob、 blob、 bfile
Clob 可變長度的字元型數據，也就是其他資料庫中提到的文本型數據類型
Nclob 可變字元類型的數據，不過其存儲的是Unicode字元集的字元數據
Blob 可變長度的二進制數據
Bfile 資料庫外面存儲的可變二進制數據
11. Oracle中使用了索引的列，對該列進行where條件查詢、分組、排序、使用聚集函數，哪些用到了索引?
均會使用索引， 值得注意的是復合索引(如在列A和列B上建立的索引)可能會有不同情況
12. 資料庫怎樣實現每隔30分鍾備份一次?
通過操作系統的定時任務調用腳本導出資料庫
13. Oracle中where條件查詢和排序的性能比較?
Order by使用索引的條件極為嚴格，只有滿足如下情況才可以使用索引，
1). order by中的列必須包含相同的索引並且索引順序和排序順序一致
2). 不能有null值的列
所以排序的性能往往並不高，所以建議盡量避免order by
14. 解釋冷備份和熱備份的不同點以及各自的優點?
冷備份發生在資料庫已經正常關閉的情況下，將關鍵性文件拷貝到另外位置的一種說法
熱備份是在資料庫運行的情況下，採用歸檔方式備份數據的方法
冷備的優缺點：
1).是非常快速的備份方法(只需拷貝文件)
2).容易歸檔(簡單拷貝即可)
3).容易恢復到某個時間點上(只需將文件再拷貝回去)
4).能與歸檔方法相結合，作資料庫“最新狀態”的恢復。
5).低度維護，高度安全。
冷備份不足：
1).單獨使用時，只能提供到“某一時間點上”的恢復。
2).在實施備份的全過程中，資料庫必須要作備份而不能作其它工作。也就是說，在冷備份過程中，資料庫必須是關閉狀態。
3).若磁碟空間有限，只能拷貝到磁帶等其它外部存儲設備上，速度會很慢。
4).不能按表或按用戶恢復。
熱備的優缺點
1).可在表空間或數據文件級備份，備份時間短。
2).備份時資料庫仍可使用。
3).可達到秒級恢復(恢復到某一時間點上)。
4).可對幾乎所有資料庫實體作恢復。
5).恢復是快速的，在大多數情況下在資料庫仍工作時恢復。
熱備份的不足是：
1).不能出錯，否則後果嚴重。
2).若熱備份不成功，所得結果不可用於時間點的恢復。
3).因難於維護，所以要特別仔細小心，不允許“以失敗而告終”。
15. 解釋data block , extent 和 segment的區別?
data block 數據塊，是oracle最小的邏輯單位，通常oracle從磁碟讀寫的就是塊
extent 區，是由若干個相鄰的block組成
segment段，是有一組區組成
tablespace表空間，資料庫中數據邏輯存儲的地方，一個tablespace可以包含多個數據文件
;5. 面試題：oracle資料庫優化
oracle資料庫優化的話主要有以下幾個方面（我接觸過的，可能不全面）：
1 查詢語句的優化，這個主要是根據語句和資料庫索引的情況，結合查詢計劃的分析結果，對性能較低的查詢語句進行重寫，在執行查詢前執行表分析語句也可以算這里；
2 數據結構優化，這個包括根據實際的應用中業務邏輯，對資料庫的結構進行重新設計，或者創建相關索引里提高查詢效率；
3 資料庫設置優化，這方面主要是調整資料庫和數據結構的相關參數提高應用訪問系統的效率；
4 存儲結構優化，在數據量較大的情況下，可以考慮通過資料庫的存儲結構進行優化，比如對數據進行partition，將數據存儲在磁碟陣列伺服器上等。
我的經驗有限，以上是部分建議