从刚面试的问题回答中，能看得出你用了不少拙力背了不少题。直接拿这些技术点问，你可以回答。但同样是这些技术点，我换个场景来问用到了什么技术，你就像从没有听说过一样。当然不可否认你能通过背把这些内容记住也是一种能力，但作为招聘从事软件编程的码农来说，其实更希望是招聘那些通过实际场景积累下来技术经验研发人员，对各个技术点有张有弛，举一反三。这也是一个理科生该具备的学习编程的基本素质，也更具有培养价值。
有一张充值表G0411，先需要根据财务的需求，根据充值日期、有效天数和充值金额分摊到2020年最后一天，即2020年12月31日。 先举例测试数据5条，如下：
有一张充值表G1031，先需要根据财务的需求，根据充值日期、有效天数和充值金额分摊到2020年最后一天，即2020年12月31日。 先举例测试数据5条，如下：
有一张充值表T1229，先需要根据财务的需求，根据充值日期、有效天数和充值金额分摊到2020年最后一天，即2020年12月31日。 先举例测试数据5条，如下：
可观测数据平台需至少整合Logging（日志）、Metrics（指标）、Tracing（链路）三个基本类型数据，并延伸events（事件）、网络流量、用户行为分析、审计、基础的IT设施监控等各类数据的融合。
3.文档(Document) Index 里面单条的记录称为 Document(文档)，是ElasticSearch中最小的存储单元。类似SQL中的一行记录。 许多条 Document 构成了一个 Index。Document 使用 JSON 格式表示。 4. 类型(Type) 索引可以定义一个或多个类型，文档必须属于一个类型。 类型可以理解为SQL中的表。 Document 可以分组，比如weather这个 Index 里面，可以按城市分组（北京和上海），也可以按气候分组（晴天和雨天）。这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。 不同的 Type 应该有相似的结构（schema），举例来说，id字段不能在这个组是字符串，在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据（比如products和logs）应该存成两个 Index，而不是一个 Index 里面的两个 Type（虽然可以做到）。 下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type：
ELEHK - 成本构成结构 ，可通过事务代码OKTZ进行查看（样例图片，仅供参考）。
读写分离解决的是，数据库的写操作，影响了查询的效率，适用于读远大于写的场景。读写分离的实现基础是主从复制，主数据库利用主从复制将自身数据的改变同步到从数据库集群中，然后主数据库负责处理写操作（当然也可以执行读操作），从数据库负责处理读操作，不能执行写操作。并可以根据压力情况，部署多个从数据库提高读操作的速度，减少主数据库的压力，提高系统总体的性能。
在公司监控大盘上看到了我负责的项目的数据库服务器CPU达到100%了, 于是紧急排查问题。仔细的看了一下监控大盘，发现时间从下午3点47分起就开始迅速上升到满cpu的情况，并且持续了23分钟，之后又断断续续的满cpu，每次持续时间大概在几分钟到10分钟左右。第一反应是想到是不是服务器有什么错误日志没输出，检查了elk中的错误，没有错误异常。第二个排查的地方是检查从3点47分起开始的访问量看看是不是并发比较高，发现访问量也是正常的，qps大概在60左右。于是下去找运维要一份数据库的慢sql，但是运维还没看到有慢sql(这点不清楚运维的慢sql是怎么记录日志的，按道理是应该有慢sql)。于是通过show processlist查询到了大概4，5条正在执行的查询。发现用户是我们yearning的用户，而不是应用的用户，并且query_start的起始时间距离现在也差不多在7，8分钟左右。将该sql展开发现是一个在yearning上面执行的inner join，我们是有分表的措施的，将数据按照不同企业维度分摊到10个表。平均一张表大概在10万左右的数据量，同事执行的inner join查询通过explain关键词分析发现该语句笛卡尔积之后的扫描行数足足有6亿行，最后筛选出了89行符合要求的数据。跟同事沟通了一下才发现是他执行的复杂查询。让运维帮忙kill掉查询语句后，数据库cpu恢复正常。
答： 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时，大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候，并且读的量大于写数据的量的时候，那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
我们分库分表用的非常熟。但不能为了等到系统到了200万数据，才拆。那么工作量会非常大 我们的做法是，因为有成熟方案，所以前期就分库分表了。但，为了解释服务器空间。所以把分库分表的库，用服务器虚拟出来机器安装。这样即不过多的占用服务器资源，也方便后续数据量真的上来了，好拆分。
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。
性能视图V$开头 V$SYSTEM_EVENT 正在等待的资源的系统信息 V$SESSION_EVENT 会话累计发生的等待事件 V$SESSION_WAIT 会话正在等待或者曾经等待的详细时间信息 V$SESSION 正在等待或者曾经等待的会话信息 V$METRICNAME 查看高速缓存命中率 Oracle数据库IO规划原则： 1 利用磁盘分段技术将IO分散在多个轴中进行 2 利用表空间直接隔离和定位各种类型的IO 3 将redo日志及其镜像放置在两个最不忙的设备上 4 将系统开销均匀地分摊到可用的磁盘驱
面试官：这边有个数据库-单表1千万数据，未来1年还会增长多500万，性能比较慢，说下你的优化思路
Apache Hive 是基于 Apache Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并且提供了 Hive SQL 进行查询和分析，在离线数仓中被广泛使用。
在使用 show engine innodb status检查引擎状态时，发现了死锁问题 在5.5中，information_schema 库中增加了三个关于锁的表（MEMORY引擎）
说明：也可以用KSV5进入到执行分配的界面（分配分摊一般在后台搭建），通过附加-循环-创建
主从复制延迟的几个因素 从库硬件比主库差，导致复制延迟 主从复制单线程，主库写并发太大，来不及传送到从库导致延迟（更高版本的mysql可以支持多线程复制） 慢SQL语句过多，网络延迟，master负载主库读写压力大，导致复制延迟（架构的前端要加buffer及缓存层slave负载） #解决办法 使用多台slave来分摊读请求，再从这些slave中取一台专用的服务器只作为备份用，不进行其他任何操作,或者使用比主库更好的硬件设备作为slave 可以减少延迟的参数: –slave-net-timeout=seco
之前有人问起SAP中分配与分摊的区别，我突然想到这篇不久前看到的短博文，转载分享，仅供学习。
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
在企业内部，总有一些费用在发生时很难区分成本中心，例如一些公共的费用。这种情况下，我们的处理方法是先将费用归集到公共的成本中心，然后按照一定的规则分摊到其他成本中心，这就是SAP中费用的分配与分摊。
本文共5500字，建议阅读10+分钟。 一个物理表的数据量太大时，就会影响查询和计算的性能。
利用CKMLCP运行完物料分类账之后，差异科目余额通常为0，如果不为0则说明有未分摊差异。一般情况下，CKMLCP执行到“过账清算”前，需要执行CKMVFM检查差异分摊情况，分析未分摊差异原因。
◆ 分表分库 上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。 这里先介绍一下真实的业务场景，而后依次介绍拆分存储时如何进行技术选型、分表分库的实现思路是什么，以及分表分库存在哪些不足。 接下来进入业务场景介绍。 ◆ 业务场景：亿级订单数据如何实现快速读写 这次项目的对象是电商系统。该系统中大数据量的实体有两个：用户和订单。每个实体涵盖的数据量见表3-1。 表3-1 数据量 某天，领导召集IT部门人员开会，说：“根据市场
Mysql，它自己有一个master-slave功能，可以实现主库与从库数据的自动同步，是基于二进制日志复制来实现的。在主库进行的写操作，会形成二进制日志，然后Mysql会把这个日志异步的同步到从库上，从库再自动执行一遍这个二进制日志，那么数据就跟主库一致了。
软件研发的间接成本为组织级成本，服务于整体研发活动，只要该组织还有软件研发活动，该成本就会发生，而不会因某个特定项目的结束或中止而不再发生。间接成本又分为间接人力成本和间接非人力成本。 间接人力成本 间接人力成本，是指服务于整体研发活动的非项目组人员的工资、奖金及福利等费用分摊。这些人员一般是组织级的研发管理人员，包括研发部门经理、项目管理办公室人员、工程过程组人员、产品规划人员、组织级质量保证人员、组织级配置管理人员等，他们并不承担特定研发项目工作，他们的费用分摊后计入间接人力成本。 间接非人力成本 间接非人力成本，是指服务于整体研发活动的非人力成本分摊。这部分包括研发场地房租、水电、物业，研发人员日常办公费用分摊及各种研发办公设备的租赁、维修、折旧分摊。例如： a) 研发部门日常办公用的设备及软件成本，这部分费用可以按照间接非人力成本进行分摊。 b) 研发部门办公场地的租用会议室产生的费用，可以按照间接非人力成本进行分摊。 我们在估算软件成本过程中，若要正确区分直接成本与间接成本，可以假设当前项目中止或取消，未发生的相关费用是否还会继续产生，如果是，则属于间接成本，而如果相关费用不会发生，则属于直接成本。
SAP中成本可以在成本中心、订单、CO-PA间分配分摊。 常见的分配分摊方法有：简单分配；基于指标分配；简单分摊；基于指标分摊；基于作业的分摊。 一、简单分配。ksv1创建分配。将初级成本要素分配到相应成本中心 二、基于指标的分配。 1、kk01创建统计指标。（关于统计指标的含义后续介绍）
用于反映一些适用于成本中心、内部订单等的指标值，例如用电量。其作用主要是将辅助性成本中心费用通过指标分配到相应的承担部门，能更清楚反映各部门实际费用情况。例如：
统计指标是可测量的数量，它可以分配到成本中心、作业类型、内部订单以及利润中心，在间接费用成本分配中作为一个分配基数使用。
日常对账查看账单时，经常会发现费用账单和消耗账单金额不一致，基于这个主题，本文同步一下这两者的区别及应用场景。
MySQL的数据量到达一定的限度之后，它的查询性能会下降，这不是调整几个参数就可以解决的，如果我们想要自己的数据库继续保证一个比较高的性能，那么分库分表在所难免。
SAP统计指标是指各成本中心具有可跟踪、可计量特性的指标，常被用来作为公共费用分摊的依据。
分摊循环特点是结算的目标成本要素为次级成本要素，要素类型为42（assessment），应用在实际业务中，可以将一个或多个成本对象（Order、Cost Center、Functional Area、Cost Object、WBS Element）的费用结转到一个或多个另几个成本对象，发出方的成本要素可为初级成本要素也可为次级成本要素，接收的成本要素为次级成本要素。
1、两张表（销售事实表和部门小组维度表），表间必须按小组关联。需要用维度表做透视、筛选。
4月20号完成了一笔发票校验，物料A和B的发票金额分别是800 EUR和800 EUR，这天做的IV中无非计划交货成本。
在平常的工作中，更新数据是再正常不过的一个需求了，我们只需要执行一个update语句即可，如果有必要我们还可以加上事务来保证数据的可靠性。
Tech 导读 京东科技业务在快速发展的同时，产生了众多线上化资金结算的需求。传统的线下资金结算模式有着人力成本高、耗时长、多方沟通协调成本高、结算准确率低等固有缺点，且无法满足“风法财审”对于资金流程的管控要求，在此背景下金道结算平台孕育而生。本文从系统建设的背景、设计细节、已支撑案例及适用业务场景多个层面进行详细阐述。读者可以关注文中所讲的系统实践过程，进而对结算领域系统设计能力提升，具有一定的参考价值。
某天准备出远门时，想到没有充电宝，就打开京东或天猫超市，选择一个心仪的充电宝，“哎哟，居然还有一个10元的优惠券”，下单付款，下午快递员敲门，充电宝就到家了。
广发银行通过首次引入SAP HANA内存数据库，在HANA系统中自主研发搭建成本分摊模块，实现每月成本分摊数据量从500万条增加至9亿条的前提下，系统执行时间从1.5天缩短至4小时以内。
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
包括资产相关的所有信息；简单资产可以只创建一个主记录；复杂资产可以创建主号记录和子号记录来记载，可以分别购置、可以属于不同的成本中心、可以分别折旧
1、T-code：KSU5 建立和执行费用分摊循环 分摊（ASSESMENT）KSU5
首先我们来聊一聊实时数仓是怎么诞生的，在离线数仓的时候数据是T+1的也就是隔一天才能看到昨天的数据，这种形式持续了很久的时间，但是有些场景真的只有实时的数据才有用武之地。例如推荐、风控、考核等。那么这个时候实时指标也就应运而生，在最开始的时候，采用flink\spark streaming来进行数据的指标统计。在这个时候，数据存在哪里又是一个问题。例如大屏计算结果可能存储在redis中，可以参考如下图所示的，实时大屏架构图。
一个软件项目在开发过程中，它的研发成本包含直接成本和间接成本。而间接成本又分为间接人力成本和间接非人力成本。如何估算间接人力成本呢？下面我们举例来说明间接人力成本的估算方法。
信息化项目软件运维费用应包括软件运维中供方的所有直接成本、间接成本和毛利润，如图1所示。
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