摘要：
Redis的两种核心持久化机制分别是RDB（Redis Database） 和AOF（Append Only File），二者在设计目标、实现方式上差异显著，这直接决定了数据恢复测试的侧重点。 一、两种持久化机制的核心差异 维度 RDB机制 AOF机制 原理 定时生成内存数据的快照文件（.rdb） 阅读全文
posted @ 2025-08-01 16:01
程煕
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摘要：
根据该岗位的描述（云数据库产品的测试设计与开发、自动化测试平台建设），结合知识库中的面试题库和行业常见问题，以下是该岗位面试可能涉及的技术问题和考察方向： 一、数据库测试基础与原理 数据库测试的核心关注点 如何设计覆盖功能、性能、可靠性、鲁棒性、用户体验的测试方案？ 举例说明数据库测试中如何验证数据 阅读全文
posted @ 2025-08-01 15:58
程煕
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摘要：
回答这类问题的核心是“先讲透原理，再落地测试，最后关联场景”——既要展现对技术本质的理解，也要体现测试思维的针对性。以下按具体问题类型拆解回答逻辑： 一、数据库基础类问题：从“特性差异”到“测试映射” 这类问题的回答需包含“概念定义→核心差异→测试设计”三要素，避免只谈理论不谈测试落地。 1. 关系 阅读全文
posted @ 2025-08-01 15:56
程煕
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摘要：
云数据库与传统数据库在性能测试方面存在显著差异，主要体现在 测试目标、测试维度、测试工具、测试方法 以及 性能瓶颈分析 等方面。以下是基于知识库信息和行业实践的详细对比分析： 一、测试目标差异 1. 云数据库性能测试目标 弹性扩展验证：验证云数据库在资源自动扩展（如 CPU、内存、存储）时的性能表现 阅读全文
posted @ 2025-08-01 15:51
程煕
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摘要：
在数据库鲁棒性测试中模拟网络延迟和丢包，需结合精准的故障注入工具和贴近生产的场景设计。以下是我在大型分布式数据库测试中沉淀的系统化方案，涵盖工具链选择、实施策略及效果验证： 一、工具链选型与原理 1. 操作系统级工具（适用于物理机/VM） tc (Traffic Control) 延迟注入：# 在e 阅读全文
posted @ 2025-08-01 15:49
程煕
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摘要：
测试 MySQL 和 MongoDB 的并发性能需要从 测试目标、工具选择、指标定义、测试场景设计 等维度入手，同时需要结合两者的技术特性（如锁机制、数据模型、事务支持等）设计差异化的测试方案。以下是详细分析： 一、测试目标与核心指标 1. 核心测试指标 指标 MySQL MongoDB 吞吐量（Q 阅读全文
posted @ 2025-08-01 15:47
程煕
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摘要：
云数据库测试岗的面试问题往往围绕“数据库特性”“测试场景”“自动化能力”三个核心维度展开，既能考察基础知识，也能区分实战经验。以下是分类型整理的常见问题及背后的考察逻辑： 一、数据库基础与云特性类 这类问题重点看你是否理解不同数据库的本质差异，以及云环境带来的特殊测试点： “MySQL和MongoD 阅读全文
posted @ 2025-08-01 15:46
程煕
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摘要：
设计对 NoSQL 数据库的测试需要从多个维度覆盖其核心特性、性能、容错性、扩展性以及业务场景适配性。以下是详细的测试维度和方法： 一、核心功能测试 1. 数据模型与操作验证 目标：验证数据库是否支持声明的数据模型（如键值、文档、列族、图）。 测试点： 插入、更新、删除数据是否符合预期（如 JSON 阅读全文
posted @ 2025-08-01 15:44
程煕
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摘要：
优化包含 JOIN 和 子查询 的慢 SQL 需要从多个角度入手，包括减少查询复杂度、合理使用索引、拆分逻辑以及利用数据库特性（如物化视图、缓存等）。以下是详细的优化策略和示例： 1. 使用 JOIN 替代子查询 子查询会创建临时表并可能导致全表扫描，而 JOIN 通常更高效。 优化策略： 将嵌套的 阅读全文
posted @ 2025-08-01 15:40
程煕
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摘要：
需要结合分布式系统的特点（如网络延迟、节点故障、异步复制等），通过设计测试场景、监控数据收敛过程以及验证补偿机制的有效性来实现。以下是具体的验证方法和步骤： 一、明确最终一致性的核心特性 允许短期不一致：系统在更新后可能暂时存在副本不一致，但最终会收敛到一致状态。 高可用性优先：在保证高可用的前提下 阅读全文
posted @ 2025-08-01 15:26
程煕
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