大数据特征与键值、文档数据库

正确答案：Volume 数据量 → 存储容量、分片和并行处理压力；Variety 多样性 → 模型、格式和语义集成压力；Velocity 速度 → 持续写入、低延迟处理和新鲜度压力；Value 价值 → 从高成本数据中识别可用信息和服务收益

4V 描述不同压力来源，不应只用数据量大小判断是否需要新系统

正确答案：GET key → 按唯一键读取一个值；SET key value → 写入或替换某个键的值；DELETE key → 删除某个键值项；SCAN start end → 在支持有序键空间的系统中执行范围访问

键值接口直接暴露主要访问模式，值内部通常不能像关系列那样任意查询

正确答案：哈希 → 高选择性点查直接，但不自然支持按键范围扫描；有序索引 → 支持点查和范围查，写入需维护有序结构；LSM-tree → 把写入先顺序化并分层合并，适合高吞吐写入但读和压实有代价

点查、范围查和写入比例共同决定结构选择，不能只比较平均查找复杂度

正确答案：不是，应用仍要处理字段含义、验证、迁移和不同文档版本

模式责任从集中表定义部分转移到应用、验证规则和数据治理，并没有消失

正确答案：路由服务器 mongos → 接收请求、按分片元数据路由并聚合结果；配置服务器 → 保存集群元数据和分片范围信息；分片服务器 → 保存实际文档分片并执行局部读写

路由、元数据和数据存储分工协作，跨分片查询会增加通信与聚合成本

正确答案：键是否稳定且能够唯一定位、常用访问是否主要按键进行、值是整体替换还是需要局部更新、是否需要跨多个值的复杂条件和事务、键中是否会形成热点

模型选择来自数据形态和访问方式，同时要评估事务、热点、扩展和运维边界