DeepSeek挑战Oracle DBA面试题，竟拿到了这个级别的offer！

点击上方蓝字关注我们DeepSeek无疑是近来最受瞩目的明星之一，它不仅在自然语言处理、逻辑推理、图像识别等领域展现了惊人的能力，甚至开始涉足一些传统上认为需要深厚专业知识和丰富经验才能驾驭的领域。那么在数据库管理领域，DeepSeek的水平究竟如何呢？正好云和恩墨最近开放了不少DBA的岗位招聘，小编就给它准备了5道既考验基础知识又挑战高难度技巧的Oracle DBA面试题，结果如何？我们一起来

-云和恩墨-

820人浏览 · 2025-02-19 17:30:57

-云和恩墨- · 2025-02-19 17:30:57 发布

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DeepSeek无疑是近来最受瞩目的明星之一，它不仅在自然语言处理、逻辑推理、图像识别等领域展现了惊人的能力，甚至开始涉足一些传统上认为需要深厚专业知识和丰富经验才能驾驭的领域。

那么在数据库管理领域，DeepSeek的水平究竟如何呢？正好云和恩墨最近开放了不少DBA的岗位招聘，小编就给它准备了5道既考验基础知识又挑战高难度技巧的Oracle DBA面试题，结果如何？我们一起来看下吧！

题目难度 ★★☆☆☆

绑定变量有什么优点，绑定变量窥视特性是什么？

绑定变量的优点

1. 减少硬解析，提升性能

使用绑定变量可以使相同SQL语句（仅变量值不同）重复执行时共享同一执行计划，避免多次硬解析，显著降低CPU消耗和锁竞争（如Library Cache Latch），提高数据库整体性能。

2. 节省共享池内存

相同的SQL模板仅需在共享池中存储一次，避免因变量值不同导致大量相似SQL占用内存，减少共享池碎片和ORA-04031错误风险。

3. 防止SQL注入

绑定变量将输入值与SQL逻辑分离，避免恶意输入被解析为SQL代码，提升安全性。

绑定变量窥视（Bind Peeking）

1. 定义

当SQL语句首次执行（硬解析）时，Oracle会“窥视”绑定变量的实际值，结合统计信息生成执行计划。该计划可能被后续相同SQL重用，即使变量值变化。

2. 作用与风险

优点：针对数据分布不均的列（如高度倾斜的索引），首次窥视可能生成更优计划（例如选择索引扫描而非全表扫描）。
缺点：若后续绑定值的数据分布与首次差异大（如从高频值转为低频值），沿用原有计划可能导致性能下降（如本应走索引却全表扫描）。

3. 改进方案

Oracle 11g+ 自适应游标共享（ACS）：允许对不同绑定值生成多个执行计划，缓解窥视的局限性。
直方图统计信息：结合列的数据分布特征，优化器可更精准地选择执行计划。

示例说明

假设表orders的status列90%为 'COMPLETED'，10%为 'PENDING'：

首次执行绑定status = 'COMPLETED'，优化器选择全表扫描（效率更高）。
后续执行绑定status = 'PENDING'，若未启用ACS，仍使用全表扫描（效率低下）；启用ACS后可能自动切换为索引扫描。

结论

绑定变量在提升性能的同时，需结合统计信息和Oracle特性（如ACS）来优化执行计划的适应性。

专家评语：

对绑定变量的描述准确，绑定变量窥探的解释也很清晰，唯一需要注意的是，启用ACS来应对绑定变量分布不均可能会带来新的风险和bug。

题目难度 ★★★☆☆

Oracle数据库报错ORA-01555，都有哪些原因？在alert日志里面会打印出什么内容？

Oracle数据库的ORA-01555错误（快照过旧）通常与Undo表空间管理相关，以下是详细原因及alert日志中的相关内容：

一、ORA-01555的常见原因

1. Undo表空间不足

事务频繁修改数据导致Undo段被快速重用，长时间查询无法找到一致性读所需的旧版本数据。
Undo表空间未设置自动扩展或大小固定，无法容纳足够的历史数据。

2. 查询执行时间过长

查询运行时间超过Undo数据的保留时间（UNDO_RETENTION），导致所需回滚数据被覆盖。

3. 提交过于频繁

短事务频繁提交，导致Undo段被循环重用，长查询可能无法获取一致性视图。

4. 不合理的Undo配置

UNDO_RETENTION参数设置过小，或未启用自动调整（UNDO_RETENTION在自动管理模式下可能被Oracle动态调整但仍不足）。
使用手动管理的回滚段（已过时），而非自动Undo管理（AUM）。

5. 块延迟清除（Delayed Block Cleanout）

大量数据修改后未及时清除块上的事务信息，后续查询需要访问旧Undo数据时发现已被覆盖。

6. Oracle版本或Bug问题

旧版本Oracle的缺陷可能导致异常ORA-01555（需检查MOS文档确认是否存在已知Bug）。

二、Alert日志中的关键信息

当发生ORA-01555时，alert日志通常包含以下内容：

ORA-01555: snapshot too old: rollback segment number <X> with name "<ROLLBACK_SEGMENT_NAME>" too small
Additional information:
- 时间戳、会话ID（SID）、序列号（SERIAL#）等上下文信息。
- 涉及的具体SQL语句（可能包含SQL_ID或部分SQL文本）。
- 对象信息（如表名、索引名）及相关块号（BLK#）。
- 可能的建议操作，如检查Undo配置或优化查询。

三、解决方法

1. 优化查询

减少长查询的执行时间，避免跨越多事务的长时间读取。

2. 调整Undo表空间

增大Undo表空间，启用自动扩展（AUTOEXTEND ON）。
设置合理的UNDO_RETENTION（例如：ALTER SYSTEM SET UNDO_RETENTION=3600;）。

3. 监控与诊断

使用V$UNDOSTAT视图分析Undo使用情况。
检查长时间运行的查询（V$SESSION_LONGOPS）。

4. 避免频繁提交

在批处理中适当减少提交频率，但需权衡事务大小和锁竞争。

5. 修复块延迟清除

在高峰期后手动执行ANALYZE TABLE ... VALIDATE STRUCTURE强制块清除。

示例Alert日志条目

2023-10-05T14:22:01.123456+08:00
ORA-01555 caused by SQL statement below (SQL_ID: 1a2b3c4d5e6f, Query Duration=1200s, SCN: 123456789):
SELECT /*+ long_query */ * FROM large_table WHERE timestamp < :1;
Rollback segment name: _SYSSMU3_1234567890$

通过分析这些信息，DBA可以定位到具体SQL、Undo段及时间窗口，进而针对性优化。

专家评语：

对错误产生的原因解释准确，不过原因部分缺少对于闪回查询导致该错误的描述。此外给出的延迟块清除的修复方法不合理，可以通过SELECT就不要考虑DDL。

题目难度 ★★★☆☆

数据库的坏块有哪几种？分别怎么判断？怎么处理？Checksum属于哪一种？一个数据库8k，但是只写了4k，属于逻辑坏块还是物理坏块？

数据库坏块的类型、判断与处理

1. 坏块类型

物理坏块：由存储介质故障（如磁盘损坏、IO错误）导致，数据块无法被正常读写。
逻辑坏块：数据块内容在逻辑上不一致（如校验和错误、块头尾信息不匹配），但物理存储可能完好。

2. 判断方法

物理坏块：

Oracle报错（如ORA-01578、ORA-27048）。
操作系统工具检测（如smartctl检查磁盘健康状态）。
RMAN备份验证时提示物理读取错误。

逻辑坏块：

Oracle校验和（Checksum）或块头尾信息不一致。
使用DBV（dbverify）工具检查数据块逻辑结构。
查询v$database_block_corruption视图。

3. 处理方法

物理坏块：

替换故障硬件，修复存储。
从备份恢复数据文件并应用日志（RMAN RECOVER）。
使用Data Guard切换至备用数据库。

逻辑坏块：

使用RMAN BLOCK RECOVER修复特定块。
导出表数据（EXPDP/EXP）后重建表。
若为索引块，重建索引（ALTER INDEX REBUILD）。

4. Checksum的归属

逻辑坏块检测：Checksum是Oracle用于验证数据块完整性的机制。若计算值与存储值不一致，则判定为逻辑坏块。

5. 8k块仅写入4k的归属

逻辑坏块：块大小固定为8k，若仅写入4k，会导致块内部逻辑结构不完整（如块头缺失、行数据越界）。即使物理存储正常，Oracle在读取时会因结构异常（如Checksum不匹配）判定为逻辑坏块。
例外：若因存储介质故障导致写入中断（如磁盘损坏），则可能属于物理坏块。但题目未明确物理损坏，默认归为逻辑坏块。

总结

类型	判断方法	处理手段	示例场景
物理坏块	ORA错误、存储检测工具	硬件修复、备份恢复	磁盘扇区损坏
逻辑坏块	Checksum、DBV、Oracle报错	RMAN修复、导出导入	块头损坏、行数据越界

专家评语：

逻辑坏块也可以通过DG来修复，如果是索引块，需要重建的话，需要使用ALTER INDEX REBUILD ONLINE的方式。

题目难度 ★★★★☆

某系统运行一直稳定，但是最近三个小时之前出现大量的latch: cache buffer chains等待。目前该等待已经消失，请描述该故障如何诊断并且对latch: cache buffer chains等待事件如何优化？

一、故障诊断流程

1. 确认等待事件时间范围

检查问题发生的具体时间段（3小时前），确定AWR/ASH报告的覆盖范围，确保数据未被自动清理。

2. 收集关键性能数据

AWR报告：生成问题时间段的AWR报告，重点关注Latch: Cache Buffer Chains的等待时间、TOP SQL、逻辑读（Logical Reads）等指标。
ASH报告：通过v$active_session_history或DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY，分析会话的详细等待链，定位具体的SQL、对象和块。
历史等待事件统计：查询DBA_HIST_SYSTEM_EVENT，确认该等待事件在问题时间段的突增情况。

3. 定位热点块（Hot Block）

通过ASH中的P1（latch地址）和P2（latch编号）字段，结合以下查询找到具体的热点块：

SELECT obj.owner, obj.object_name, obj.object_type, bh.dbarfil, bh.dbablk, bh.tch
FROM x$bh bh, dba_objects obj
WHERE bh.obj = obj.data_object_id
  AND bh.hladdr IN (
     SELECT addr
     FROM v$latch_children
     WHERE name = 'cache buffers chains'
      AND gets > 1000000  -- 根据实际阈值调整
  )
ORDER BY bh.tch DESC;

高tch（Touch Count）值的块可能是热点块。

4. 分析关联的SQL和对象

通过ASH中的SQL_ID找到TOP SQL，检查其执行计划、逻辑读、执行频率。
确认热点块属于表还是索引（如索引根块、频繁更新的表块）。

5. 检查系统负载和并发

分析AWR中的Load Profile，确认问题时间段是否有突增的并发会话或事务量。

二、优化方案

1. SQL优化

减少逻辑读：优化高逻辑读的SQL（如全表扫描改为索引扫描，避免低效的嵌套循环）。
绑定变量：检查是否因未使用绑定变量导致大量硬解析和重复查询相同块。
避免频繁访问小表：对小表的高频查询可考虑固定到缓存（KEEP Pool）。

2. 对象结构调整

反向键索引：若热点块是索引根块，使用反向索引分散数据分布。
分区表/索引：通过哈希分区将热点分散到多个块。
降低块密度：增大PCTFREE或降低块大小（需结合业务场景）。

3. 缓存策略优化

多缓冲池技术：将热点对象分配到KEEP Pool，减少链扫描。
增大Buffer Cache：缓解物理读竞争（需结合内存总体分配）。

4. 并发控制

应用层队列化：对高频操作（如订单号生成）使用序列缓存或队列机制。
限流机制：通过中间件或数据库资源管理器（DBRM）限制并发峰值。

5. 参数调整（谨慎操作）

调整_db_block_hash_latches（默认是CPU数量×2），增加子Latch数量以分散竞争。
监控hidden parameter调整需在Oracle Support指导下进行。

6. 监控与防御

部署实时监控工具（如OEM、自定义脚本），对cache buffers chains等待设置阈值告警。
定期检查TOP SQL和对象访问模式，提前发现潜在热点。

三、总结

根本原因：高并发会话频繁访问相同数据块，导致Latch争用。
解决逻辑：通过历史数据分析定位到具体SQL和对象，结合优化访问模式、分散热点、控制并发三方面入手。
预防措施：优化高频查询、设计合理的索引和表结构、建立监控机制。

通过以上步骤，可系统性解决Latch: Cache Buffer Chains问题并预防其再次发生。

专家评语：

诊断部分如何通过AWR和ASH定位问题SQL描述不够清晰，给出的检查热点的SQL语句对于大SGA有一定风险；优化方案部分给出的建议有一些不适用CBC LATCH。

题目难度 ★★★★☆

如何构造Oracle数据库双活架构？有什么注意点？

构建Oracle数据库双活架构需要综合考虑技术选型、数据一致性、网络性能及业务需求。以下是主要方案及注意事项：

一、Oracle双活架构核心方案

1. Oracle Extended RAC（延伸集群）

原理：在跨数据中心的RAC架构中，共享存储通过同步复制（如Oracle ASM Flex Disk Groups、存储级镜像）实现双活。两个数据中心的节点共享同一份数据，通过低延迟网络通信。
适用场景：短距离（通常网络延迟<2ms）、高带宽的数据中心，如同城双活。
优势：强一致性、自动故障切换。
限制：对网络要求极高，存储单点风险需通过存储复制解决，跨地域扩展性差。

2. Oracle GoldenGate双向复制

原理：通过逻辑日志捕获和实时应用，实现两个数据库的双向同步，支持异构环境。
适用场景：远距离（异步/半同步）、业务分区的双活架构（如按地域划分读写）。
优势：灵活支持异地多活、可定制冲突解决策略。
限制：数据最终一致性，需应用层处理冲突；配置复杂，运维成本较高。

3. Active-Active with Application Sharding

原理：应用层分片（如按客户ID、地域划分数据），每个分片主库位于不同数据中心，通过GoldenGate或DG同步副本。
适用场景：业务可水平拆分的场景，如互联网高并发系统。
优势：减少跨中心事务，降低冲突风险。
限制：分片逻辑需应用深度改造，跨分片查询复杂。

二、关键注意事项

1. 数据一致性

强一致性（如Extended RAC）需牺牲网络容忍度，适合低延迟环境。
最终一致性（如GoldenGate）需设计冲突解决机制（如时间戳、优先数据中心、人工干预）。

2. 网络要求

延迟：Extended RAC要求节点间延迟通常低于2ms，GoldenGate可容忍更高延迟。
带宽：确保同步流量不成为瓶颈，尤其是高峰期。

3. 冲突解决

定义明确的冲突解决策略（如“最后写入获胜”或业务规则优先）。
避免跨中心更新同一数据块，可通过业务设计隔离写操作。

4. 故障切换与脑裂防护

使用仲裁机制（如第三方仲裁节点、多数派投票）防止脑裂。
制定手动/自动切换流程，确保故障时快速恢复。

5. 应用适配

事务设计避免长事务，减少跨中心锁竞争。
连接层配置TAF（Transparent Application Failover）或负载均衡。

6. 存储与备份

存储层双活需依赖镜像技术（如ASM、存储虚拟化）。
备份策略需覆盖两地数据，避免单点失效。

7. 成本与许可

Extended RAC和GoldenGate需额外License，异地部署可能涉及合规成本。
评估存储复制（如SAN镜像）的硬件投入。

三、典型架构示例

同城双活（低延迟）

数据中心A（节点1,2）⇔[同步复制]⇔ 数据中心B（节点3,4）

共享存储层（ASM Flex DG / 存储镜像）

使用Extended RAC，应用通过SCAN IP负载均衡。

异地多活（高延迟）

数据中心A（GoldenGate双向同步）⇔ 数据中心B

业务分区：A中心处理Region A，B中心处理Region B

通过应用路由减少跨中心事务，GoldenGate异步同步未分片数据。

四、总结

同城双活优先考虑Extended RAC，需确保低延迟和存储高可用。
异地多活推荐GoldenGate+业务分片，平衡一致性与灵活性。
无论方案如何，需严格测试故障场景（如网络分区、存储故障），并制定回退计划。

专家评语：

整体介绍全面到位，如果加入建设成本和维护代价等维度就更好了。

虽然在某些细节上的回答还不够完美，但总体而言，DeepSeek已经达到了高级Oracle DBA的技术水平，顺利拿到云和恩墨的“offer”。这意味着在很多情况下，AI可以成为DBA的好帮手，能提供意想不到的帮助。相信在未来，AI将继续作为我们的得力助手，帮助我们在数据库运维管理以及其他众多领域中攀登新的高峰、创造更多价值。

通过这次测试，我们不仅见证了AI技术的巨大飞跃，也更加清晰地认识到，在追求技术创新的同时，人类的专业经验依旧不可替代。云和恩墨2025年春季在Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL优化方向的DBA岗位正在火热招聘，想要加入我们的小伙伴快点击下方图片链接投递你的简历吧！