随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长，亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。

 时序数据库（Time Series Database）是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库，为时间序列数据提供高性能读写和强计算能力的分布式云端数据库服务。时序数据库特别适用于物联网设备监控和数据分析，以及互联网业务监控场景。

 数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

 MySQL数据库的体系结构、性能调优、高性能高可靠架构方案设计、常见故障处理， 数据库的原理  MySQL 的架构设计

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 HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 

 MySQL各种存储引擎，索引的组织有何不同，如何提高查询效率。

 支持大数据分析的分析型数据库有哪些，都有什么特点和用途？

Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。

Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集GoogleBigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身Facebook于2008将 Cassandra 开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等知名Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

解决方案、数据库设计、相关架构

 数据库的基本原理。

 随着智能时代（AI）的到来，数据量急剧增加，如何应用人工智能算法变得越来越有挑战，企业在规划和设计大数据和机器学习算法时，涉及到方方面面的知识点。

 PostgreSQL 的设计、使用和优化

InnoDB作为MySQL的主流存储引擎，具有事务管理、外键、行级锁、跨表空间存储等众多很有用的特性，是深入了解MySQL的关键技术。

 为了避免宕机带来的数据丢失，MySQL提供 double write机制

 python是数据分析常用语言之一，而Apache spark是一个开源强大的分布式查询和处理引擎

 如果通过对表分区，管理大数据量的表