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休伯利安外包专业清洁工
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跟各位分享一下现在前端面试的行情：
6年前端+垃圾二本+非计算机专业
技术栈：Vue2+Vue3+大屏。PC端的后台管理系统一直养老着干，找工作真是抓瞎
2024.8.19开始找，现在已上岸。
1、专科的岗位太少了；
2、很多外包要求本科+计算机专业了；
3、除了几个大厂有hc外，大部分都是外包；
4、即使外包也是刷几个岗位没有了，也就投一两天的。后面再刷Boss就没有新岗位了，就几个公司来回刷。第一次遇到Boss刷一会，到底划不动了；
5、关于技术栈的问题各位做好准备吧。这3周接触下来大部分都是：React、node、Java、uniapp、小程序、webgl、three.js 。只会Vue的，觉得最低要求得逼着自己会个React。尽量往可视化、node方向发展。
6、想去大厂的话刷刷算法啥的吧
我感觉现在大部分都是面试官好不容易混进去了，有种翻身农奴的感觉，疯狂卡人
现实中面试官水平可能连应试者的一般水平都没有。至于前端来说的话基础啥的就那些，比后端少很多，背八股文+把八股文的知识结合项目说一下，一般都会过的。
最后 各位 加油
6年前端+垃圾二本+非计算机专业
技术栈：Vue2+Vue3+大屏。PC端的后台管理系统一直养老着干，找工作真是抓瞎
2024.8.19开始找，现在已上岸。
1、专科的岗位太少了；
2、很多外包要求本科+计算机专业了；
3、除了几个大厂有hc外，大部分都是外包；
4、即使外包也是刷几个岗位没有了，也就投一两天的。后面再刷Boss就没有新岗位了，就几个公司来回刷。第一次遇到Boss刷一会，到底划不动了；
5、关于技术栈的问题各位做好准备吧。这3周接触下来大部分都是：React、node、Java、uniapp、小程序、webgl、three.js 。只会Vue的，觉得最低要求得逼着自己会个React。尽量往可视化、node方向发展。
6、想去大厂的话刷刷算法啥的吧
我感觉现在大部分都是面试官好不容易混进去了，有种翻身农奴的感觉，疯狂卡人
现实中面试官水平可能连应试者的一般水平都没有。至于前端来说的话基础啥的就那些，比后端少很多，背八股文+把八股文的知识结合项目说一下，一般都会过的。
最后 各位 加油
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什么是数据库？我又来汉化分享啦~
🙃🙃 #编程真好玩，小白科普：一图搞懂 什么是数据库？
主要有哪几种数据库类型？（图转自bytebytego，翻译整理by dogstar）
第1种、关系型数据库最为常见的莫过于关系型数据库，通过二维表格来存放数据。支持事务、关联查询等操作。典型代表的关系型数据库有：开源的MySQL、微软的SQLServer、甲骨文的Oracle。另外，还有偏向数据分析的OLAP数据库，其特点是：数据量巨大、分布式存储、偏向数据计算、聚合和转换，俗称的数据仓库/大数据分析。搭建好之后，不管背后存了多少TB/多少GB/甚至PB数据，只需要在应用层发起一条查询，就会有一堆服务器集群帮你计算（厉害吧 ^_^）。
第2种、键值数据库特点：在一个无序的键值集合中通过 key-value 键-值对 存放你的数据。很明显，key是唯一的、不能重复的（但value可以重复），无序（即不支持key排序）。那有什么好处呢？好处就是搜索查找指定的key非常棒！常见的就有高效缓存 Redis、Memcache等，也俗称NoSQL。
第3种、文档数据库可以理解为把一大坨数据存到一个key，它将数据存储为一系列的文档，通常使用JSON、BSON或XML格式进行序列化。例如：MongoDB。
第4种、列式存储数据库主要是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，适合于批量数据处理和即时查询。相比行式数据库，可能可以更好解决“稀疏矩阵”的空间浪费，并且查询效率更高，特别适用 读多写少 的场景。典型的有PostgreSQL。🙉🙉
最后科普：
📙 1）Database是指数据库、SQL是指结构化查询语言（Structured Query Langauge），通过SQL语句，你只需要告诉数据库你要什么数据，而不用关心具体的实现过程。例如查询全世界年龄最大的人是谁。
📙 2）数据库表关系之间有：一对一（1:1）、一对多的关系（1:N），甚至多对多（N:M）。
📙 3）怎么编程？采用ORM框架。为什么？因为主流的编程思想是OOP面向对象编程，每个类中有属性和行为；而关系数据库是二维表，不能直接映射，因此需要通过ORM方式进行匹配。所以有时你会听到：Has-One、IS-One、HAS-Many、BELONGS-TO这些关系的表述。
🙃🙃 #编程真好玩，小白科普：一图搞懂 什么是数据库？
主要有哪几种数据库类型？（图转自bytebytego，翻译整理by dogstar）
第1种、关系型数据库最为常见的莫过于关系型数据库，通过二维表格来存放数据。支持事务、关联查询等操作。典型代表的关系型数据库有：开源的MySQL、微软的SQLServer、甲骨文的Oracle。另外，还有偏向数据分析的OLAP数据库，其特点是：数据量巨大、分布式存储、偏向数据计算、聚合和转换，俗称的数据仓库/大数据分析。搭建好之后，不管背后存了多少TB/多少GB/甚至PB数据，只需要在应用层发起一条查询，就会有一堆服务器集群帮你计算（厉害吧 ^_^）。 第2种、键值数据库特点：在一个无序的键值集合中通过 key-value 键-值对 存放你的数据。很明显，key是唯一的、不能重复的（但value可以重复），无序（即不支持key排序）。那有什么好处呢？好处就是搜索查找指定的key非常棒！常见的就有高效缓存 Redis、Memcache等，也俗称NoSQL。 第3种、文档数据库可以理解为把一大坨数据存到一个key，它将数据存储为一系列的文档，通常使用JSON、BSON或XML格式进行序列化。例如：MongoDB。 第4种、列式存储数据库主要是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，适合于批量数据处理和即时查询。相比行式数据库，可能可以更好解决“稀疏矩阵”的空间浪费，并且查询效率更高，特别适用 读多写少 的场景。典型的有PostgreSQL。🙉🙉最后科普：
📙 1）Database是指数据库、SQL是指结构化查询语言（Structured Query Langauge），通过SQL语句，你只需要告诉数据库你要什么数据，而不用关心具体的实现过程。例如查询全世界年龄最大的人是谁。
📙 2）数据库表关系之间有：一对一（1:1）、一对多的关系（1:N），甚至多对多（N:M）。
📙 3）怎么编程？采用ORM框架。为什么？因为主流的编程思想是OOP面向对象编程，每个类中有属性和行为；而关系数据库是二维表，不能直接映射，因此需要通过ORM方式进行匹配。所以有时你会听到：Has-One、IS-One、HAS-Many、BELONGS-TO这些关系的表述。
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