面试数据库优化

‘壹’ 面试题_说说你是怎么数据库优化的

对sql语句优化：


就是能分开写的语句就分开写，不要一次性就解决，这样对效率来说是很大的开销的


避免使用不兼容伍腊的数据类型：


如float和int，char和varchar等都是不兼容的。



尽量避免在where子句中对字段进行函孙橘物数或表达式操作
避免使用isnotnull、in等一些无法让系统使用索引操作的词
合理使用exists，notexists字句
尽量则液避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母所有
避免困难的正规表达式


对mysql优化:





1.选取最适用的字段属性，可以的情况下，应该尽量把字段设置为NOTNULL


2.使用连接（JOIN）来代替子查询


3.使用联合来代替手动创建的临时表


4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作


5.锁定表（代替事务的另一种方法）


6.使用外键（锁定表的方法可以维护数据的完整性，但它不能保证数据的关联性，应该使用外键）


7.可以优化SQL查询算法，提高查询速度8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引，提升查询速度



面试题_说说你是怎么数据库优化的
标签：锁定oat试题数据表arc手动频繁添加设置

‘贰’ ORACLE数据库面试题

1.
update t
set logdate=to_date('2003-01-01','yyyy-mm-dd')
where logdate=to_date('2001-02-11','yyyy-mm-dd');

2.
select *
from t
where name in (select name from t group by name having coung(*)>1)
order by name;--没说清楚，到底是升序还是降序

3.
select ID，NAME，ADDRESS，PHONE，LOGDATE
from
(
select t.*,row_number() over(partition by name order by name) rn
from t
)
where rn = 1;

4.
update t
set (address,phone)=
(select address,phone from e where e.name=t.name);

5.
select *
from t
where rownum <=5
minus
select *
from t
where rownum <=2;

也没什么特别的地方，有些题目用oracle特有的函数去做会比较简单，像在第三题中用到的oracle的分析函数，以及在第一题中用到的oracle的to_char()函数。

这几个题目主要是看你能不能使用oracle的函数去处理

‘叁’ 数据库怎么处理每秒上千上万条数据，面试时候问的，GPS终端传数据，接受方怎么秒存

这个方法可就多了，一桐穗个是需要做集群处理，也就空拦是多台设备并发处理数据
还有就是讲究插入方法，比如这个insert into 不要一条条的插入，要以表的形式插入
还有比如在数据仓库中应用的多得是，建立分区表来插入数据
或者使用存储过程sql语句来实现表插入还有利用数据插入规律的算法优化和代码优化来处理等待，这些都是可局亏卜以数据库程序员来做的。

‘肆’ 面试中常问：mysql数据库做哪些优化也提高mysql性能

在键租谨开始演示之前，我们先介绍下两个概念。

概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

概念二，关于HINT的使用。

这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

比如：表t1经过大稿基量的频繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？

来看下具体演示

譬如，以下两条SQL，

• A：

• select * from t1 where f1 = 20;



• B：

• select * from t1 where f1 = 30;



如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。

这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。

那回到正题上，MySQL 8.0 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。

示例表结构：

• mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || rank1 | int(11) | YES | MUL | NULL | || rank2 | int(11) | YES | MUL | NULL | || log_time | datetime | YES | MUL | NULL | || prefix_uid | varchar(100) | YES | | NULL | || desc1 | text | YES | | NULL | || rank3 | int(11) | YES | MUL | NULL | 型启 |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)



表记录数：


• mysql> select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+| 32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)



这里我们两条经典的SQL：

• SQL C：

• select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;



• SQL D：

• select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100;



表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。

那我们来看SQL C的查询计划。

显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为3243.65。

• mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "3243.65" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ALL", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "rows_examined_per_scan": 32034, "rows_proced_per_join": 115, "filtered": "0.36", "cost_info": { "read_cost": "3232.07", "eval_cost": "11.58", "prefix_cost": "3243.65", "data_read_per_join": "49K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。

这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为441.09，明显比之前的快了好几倍。

• mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "441.09" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1103, "rows_proced_per_join": 1103, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "330.79", "eval_cost": "110.30", "prefix_cost": "441.09", "data_read_per_join": "473K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



我们再看下SQL D的计划：

• 不加HINT，

• mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "534.34" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ref", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "idx_rank1", "used_key_parts": [ "rank1" ], "key_length": "5", "ref": [ "const" ], "rows_examined_per_scan": 555, "rows_proced_per_join": 0, "filtered": "0.07", "cost_info": { "read_cost": "478.84", "eval_cost": "0.04", "prefix_cost": "534.34", "data_read_per_join": "176" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



• 加了HINT，

• mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "5.23" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1, "rows_proced_per_join": 1, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "5.13", "eval_cost": "0.10", "prefix_cost": "5.23", "data_read_per_join": "440" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)



对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。

‘伍’ 测试PHP性能和MYSQL数据库性能的工具，和找出瓶颈的方法 PHP面试题

通过sysbench的oltp_read_write测试来模拟业务压力、以此来给指定的硬件环境配置一份比较合理的MySQL配置文件。

环境介绍

硬件配置

软件环境

优化层级与指导思想

优化层级

MySQL数据库优化可以在多个不同的层级进行，常见的有：

• SQL优化

• 参数优化

• 架构优化

本文重点关注：参数优化

指导思想

• 日志先行 -- 一个事务能否成功提交的关键是日志是否成功落盘，与数据没有太大的关系；也就是说对写的优化可以表述为各方面的资源向写操作倾斜。

• 瓶颈分析 -- 通过show global status 的各个计数器的值基本上就能分析出当前瓶颈所在，再结合一些简单的系统层面的监控工具如top iostat 就能明确瓶颈。

• 整体性能是“读”&“写”之间的再平衡。

‘陆’ 数据库常见笔试面试题

数据库常见笔试面试题

数据库常见笔试面试题有哪些?数据库常见笔试面试会考什么?下面是数据库常见面试题总结，为大家提供参考。

1、SQL的表连接方式有哪些?

SQL中连接按结果集分为：内连接，外连接，交叉连接

内连接：inner join on，两表都满足的组合。内连接分为等值连接，不等连接，自然连接。

等值连接：两表中相同的列都会出现在结果集中。

自然连接：两表中具体相同列表的列会合并为同一列出现在结果集中。

外连接：分为左(外)连接，右(外)连接，全连接

左(外)连接：A left (outer) join B,以A表为基础，A表的全部数据，B表有的组合，没有的为null。

右(外)连接：A right(outer) join B,以B表为基础，B表的全部数据，A表有的组合，没有的位null。

全连接：A full (outer) join 两表相同的组合在一起，A表有，B表没有的数据(显示为null)，同样B表有，A表没有的显示为null。

交叉连接：cross join,就是笛卡尔乘积。

2、三范式

1NF:表中的字段都是单一属性，不再可分。

2NF：在1NF的基础上，表中所有的非主属性都必须完全依赖于任意一组候选键，不能仅依赖于候选键中的某个属性。

3NF：在2NF的基础上，表中所有的属性都不依赖其他非主属性。

简单的说就是：1NF表示每个属性不可分割，2NF表示非主属性不存在对主键的部分依赖，3NF表示不存在非主属性对主键的依赖传递。

3、表的操作

表的创建：create table 表名 (列名1 类型 约束，列2 类型 约束…)

表的删除： 表名

表的更改(结构的更改，不是记录的更新)：alter table 表名 add|drop 列名|约束名

插入记录： into 表名…values…

更新记录：表名 set 列名=值 where 条件

删除记录： from 表名 where 条件

4、数据的完整性

数据完整性指的是存储在数据库中的数据的一致性和准确性。

完整性分类：

(1)实体完整性：主键值必须唯一且非空。(主键约束)

(2) 引用完整性(也叫参照完整性)：外键要么为空，要么引用主表中存在的记录。(外键约束)。

(3)用户自定义完整性：针对某一具体关系数据库中的约束条件。

5、SQL的查询优化

(1)从表连接的角度优化：尽量使用内连接，因为内连接是两表都满足的行的组合，而外连接是以其中一个表的全部为基准。

(2)尽量使用存储过程代替临时写SQL语句：因为存储过程是预先编译好的SQL语句的集合，这样可以减少编译时间。

(3)从索引的角度优化：对那些常用的查询字段简历索引，这样查询时值进行索引扫描，不读取数据块。

(4)还有一些常用的select优化技巧：

(5)A.只查询那些需要访问的字段，来代替select*

B、将过滤记录越多的where语句向前移：在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。

6、索引的作用，聚集索引与非聚集索引的区别

索引是一个数据库对象，使用索引，可以是数据库程序无须对整个数据进行扫描，就可以在其中找到目标数据，从而提高查找效率。索引的底层采用的是B树。

聚集索引：根据记录的key再表中排序数据行。

非聚集索引：独立于记录的结构，非聚集所以包含的`key，且每个键值项都有指向该简直的数据行的指针。

聚集索引与非聚集索引的区别：

(1)聚集索引的物理存储按索引排序，非聚集所以的物理存储不按索引排序。

(2) 聚集索引插入，更新数据的速度比非聚集索引慢，单查询速度更快。

(3) 聚集索引的叶级结点保存的是时间的数据项，而非聚集结点的叶级结点保存的是指向数据项的指针。

(4)一个表只能有一个聚集索引(因为只有一种排序方式)，但可以有多个非聚集索引。

7、存储过程与函数的区别

(1)函数有返回值，存储过程没有返回值。

(2) 因为存储过程没有返回值，所以不能将存储过程的执行结果赋值给变量;函数有返回值类型，调用函数时，可以将函数的执行结果赋值给变量。也就是说，函数可以在select语句中使用，而存储过程则不能。

;

‘柒’ 面试数据库访问量是多少

数据库的访问量最大是16384。
如果有一个特别大的访问量到数据库上时，往往查询速度会变谈迅得很慢，所以我们需要进行优化。优化从三个方面考虑：SQL语句优化、主从复制，读写分离，负载均衡、数据库分库分表。
TPS包括一条消息入和一条含磨此消息出，加上一次用户数据库访问游宏。

‘捌’ 数据库查询有哪些优化方面

1 SQL查询语句的重写，对于一个查询可以用多种查询语句实现，但不同查询语句的数据库执行计划是不同的，一旦不能够使用索引或造成较大的内存占用会导致性能下降，因此需要对查询语句进行重写优化，最典型的例子就是not in语句使用外连接方式实现来进行优化
2 创建合理的索引结构，根据查询语句的中查询条件，在关系表上建立相应的索引，如B+树索引和hash索引
3 修改程序业务逻辑，有些功能如果使用SQL语句实现，不但SQL语句复杂，还将导致数据库的负担增加，因此可以将有些数据操作的业务逻辑放到应用层进行实现，就是通过java编程实现
4 修改数据库服务器相关参数，优化服务器性能

‘玖’ Oracle面试题(基础篇)

Oracle面试题(基础篇)

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。以下是关于Oracle面试题(基础篇)，希望大家认真阅读!

1. Oracle跟SQL Server 2005的区别?

宏观上：

1). 最大的区别在于平台，oracle可以运行在不同的平台上，sql server只能运行在windows平台上，由于windows平台的稳定性和安全性影响了sql server的稳定性和安全性

2). oracle使用的脚本语言为PL-SQL，而sql server使用的脚本为T-SQL

微观上： 从数据类型,数据库的结构等等回答

2. 如何使用Oracle的游标?

1). oracle中的游标分为显示游标和隐式游标

2). 显示游标是用cursor...is命令定义的游标，它可以对查询语句(select)返回的多条记录进行处理;隐式游标是在执行插入 (insert)、删除(delete)、修改(update)和返回单条记录的查询(select)语句时由PL/SQL自动定义的。

3). 显式游标的操作：打开游标、操作游标、关闭游标;PL/SQL隐式地打开SQL游标，并在它内部处理SQL语句，然后关闭它

3. Oracle中function和procere的区别?

1). 可以理解函数是存储过程的一种

2). 函数可以没有参数,但是一定需要一个返回值，存储过程可以没有参数,不需要返回值

3). 函数return返回值没有返回参数模式，存储过程通过out参数返回值, 如果需要返回多个参数则建议使用存储过程

4). 在sql数据操纵语句中只能调用函数而不能调用存储过程

4. Oracle的导入导出有几种方式，有何区别?

1). 使用oracle工具 exp/imp

2). 使用plsql相关工具

方法1. 导入/导出的是二进制的数据， 2.plsql导入/导出的是sql语句的文本文件

5. Oracle中有哪几种文件?

数据文件(一般后缀为.dbf或者.ora)，日志文件(后缀名.log)，控制文件(后缀名为.ctl)

6. 怎样优化Oracle数据库，有几种方式?

个人理解，数据库性能最关键的因素在于IO，因为操作内存是快速的，但是读写磁盘是速度很慢的，优化数据库最关键的问题在于减少磁盘的IO，就个人理解应该分为物理的和逻辑的优化， 物理的是指oracle产品本身的一些优化，逻辑优化是指应用程序级别的优化

物理优化的一些原则：

1). Oracle的运行环境(网络，硬件等)

2). 使用合适的优化器

3). 合理配置oracle实例参数

4). 建立合适的索引(减少IO)

5). 将索引数据和表数据分开在不同的表空间上(降低IO冲突)

6). 建立表分区，将数据分别存储在不同的分区上(以空间换取时间，减少IO)

逻辑上优化：

1). 可以对表进行逻辑分割，如中国移动用户表，可以根据手机尾数分成10个表，这样对性能会有一定的作用

2). Sql语句使用占位符语句，并且开发时候必须按照规定编写sql语句(如全部大写，全部小写等)oracle解析语句后会放置到共享池中

如： select * from Emp where name=? 这个语句只会在共享池中有一条，而如果是字符串的话，那就根据不同名字存在不同的语句，所以占位符效率较好

3). 数据库不仅仅是一个存储数据的地方，同样是一个编程的地方，一些耗时的操作，可以通过存储过程等在用户较少的情况下执行，从而错开系统使用的高峰时间，提高数据库性能

4). 尽量不使用*号，如select * from Emp，因为要转化为具体的列名是要查数据字典，比较耗时

5). 选择有效的表名

对于多表连接查询，可能oracle的优化器并不会优化到这个程度， oracle 中多表查询是根据FROM字句从右到左的数据进行的，那么最好右边的表(也就是基础表)选择数据较少的表，这样排序更快速，如果有link表(多对多中间表)，那么将link表放最右边作为基础表，在默认情况下oracle会自动优化，但是如果配置了优化器的情况下，可能不会自动优化，所以平时最好能按照这个方式编写sql

6). Where字句 规则

Oracle 中Where字句时从右往左处理的，表之间的连接写在其他条件之前，能过滤掉非常多的数据的条件，放在where的末尾， 另外!=符号比较的列将不使用索引，列经过了计算(如变大写等)不会使用索引(需要建立起函数)， is null、is not null等优化器不会使用索引

7). 使用Exits Not Exits 替代 In Not in

8). 合理使用事务，合理设置事务隔离性

数据库的数据操作比较消耗数据库资源的，尽量使用批量处理，以降低事务操作次数

7. Oracle中字符串用什么符号链接?

Oracle中使用 || 这个符号连接字符串 如 ‘abc’ || ‘d’

8. Oracle分区是怎样优化数据库的`?

Oracle的分区可以分为：列表分区、范围分区、散列分区、复合分区。

1). 增强可用性：如果表的一个分区由于系统故障而不能使用，表的其余好的分区仍可以使用;

2). 减少关闭时间：如果系统故障只影响表的一部份分区，那么只有这部份分区需要修复，可能比整个大表修复花的时间更少;

3). 维护轻松：如果需要得建表，独产管理每个公区比管理单个大表要轻松得多;

4). 均衡I/O：可以把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡I/O改善性能;

5). 改善性能：对大表的查询、增加、修改等操作可以分解到表的不同分区来并行执行，可使运行速度更快

6). 分区对用户透明，最终用户感觉不到分区的存在。

9. Oracle是怎样分页的?

Oracle中使用rownum来进行分页, 这个是效率最好的分页方法，hibernate也是使用rownum来进行oralce分页的

select * from

( select rownum r,a from tabName where rownum <= 20 )

where r > 10

10. Oralce怎样存储文件，能够存储哪些文件?

Oracle 能存储 clob、nclob、 blob、 bfile

Clob 可变长度的字符型数据，也就是其他数据库中提到的文本型数据类型

Nclob 可变字符类型的数据，不过其存储的是Unicode字符集的字符数据

Blob 可变长度的二进制数据

Bfile 数据库外面存储的可变二进制数据

11. Oracle中使用了索引的列，对该列进行where条件查询、分组、排序、使用聚集函数，哪些用到了索引?

均会使用索引， 值得注意的是复合索引(如在列A和列B上建立的索引)可能会有不同情况

12. 数据库怎样实现每隔30分钟备份一次?

通过操作系统的定时任务调用脚本导出数据库

13. Oracle中where条件查询和排序的性能比较?

Order by使用索引的条件极为严格，只有满足如下情况才可以使用索引，

1). order by中的列必须包含相同的索引并且索引顺序和排序顺序一致

2). 不能有null值的列

所以排序的性能往往并不高，所以建议尽量避免order by

14. 解释冷备份和热备份的不同点以及各自的优点?

冷备份发生在数据库已经正常关闭的情况下，将关键性文件拷贝到另外位置的一种说法

热备份是在数据库运行的情况下，采用归档方式备份数据的方法

冷备的优缺点：

1).是非常快速的备份方法(只需拷贝文件)

2).容易归档(简单拷贝即可)

3).容易恢复到某个时间点上(只需将文件再拷贝回去)

4).能与归档方法相结合，作数据库“最新状态”的恢复。

5).低度维护，高度安全。

冷备份不足：

1).单独使用时，只能提供到“某一时间点上”的恢复。

2).在实施备份的全过程中，数据库必须要作备份而不能作其它工作。也就是说，在冷备份过程中，数据库必须是关闭状态。

3).若磁盘空间有限，只能拷贝到磁带等其它外部存储设备上，速度会很慢。

4).不能按表或按用户恢复。

热备的优缺点

1).可在表空间或数据文件级备份，备份时间短。

2).备份时数据库仍可使用。

3).可达到秒级恢复(恢复到某一时间点上)。

4).可对几乎所有数据库实体作恢复。

5).恢复是快速的，在大多数情况下在数据库仍工作时恢复。

热备份的不足是：

1).不能出错，否则后果严重。

2).若热备份不成功，所得结果不可用于时间点的恢复。

3).因难于维护，所以要特别仔细小心，不允许“以失败而告终”。

15. 解释data block , extent 和 segment的区别?

data block 数据块，是oracle最小的逻辑单位，通常oracle从磁盘读写的就是块

extent 区，是由若干个相邻的block组成

segment段，是有一组区组成

tablespace表空间，数据库中数据逻辑存储的地方，一个tablespace可以包含多个数据文件

;