先笔试，然后简历挂：大疆（卡本科学历吧），饿了么，vivo，网易，去哪了，掌阅科技。明明我笔试基本都做上来了，而你们笔试完事才开始筛选简历，早干嘛了，真是浪费我的时间海面泡池子，没出结果：小米，赛力斯，携程，传音（也不招很多人，整这么大的池子，很多人排序泡着，绝了）怀疑kpi面（看学历或者其他原因，象征性面试后感觉表现不错也挂）：小红书，快手，蚂蚁，阿里灵犀（不想要就别面，整没用的）看看大家遇没遇到以上情况，再说说什么公司投递情况

最近感觉遇到了非常好的面试官，有种很强烈的欲望想跟着他干活千万别挂了……首先，群面的题目贴合企业业务、追问也精准也对智慧芽的产品优势和行业布局有了更清晰的认知一面 面试官温柔耐心 我不会的问题没有push 而是给我提示和思考时间 全程微笑礼貌， 和面试官进行了很深入的问答与讨论，面试官尽可能挖掘了问题也回答了我这样的面试对我是非常有学习价值的结束后马上就收到了通过的消息 好感动啊啊啊 体验感是最顺的一场面试二面的面试官也很专业 且十分尊重面试者 会先对自己和岗位部门进行介绍 再开始提问问了一个我忘了的专业问题 没答出来 但分析了解决方案沾上了边被夸了 说我很机灵 还很认真地讲解了答案和原理 感...

1.帆软  已经开奖了 n*（14-16）2.收钱吧  已经意向，还没开奖，在苏州，看往年大概在16k*143.携程  上海机票部门，还在泡池子，往年大概（n+4）*15在纠结要不要等携程还是直接签帆软了，感觉这个薪资差距在无锡会比去上海好，但是携程后续发展跳槽什么的会不会更好，其实也有可能在携程泡死，好纠结

一、引言如果你已经有过几轮面试经验，肯定会遇到过类似的问题。面试官会问你：“如果数据量特别大的时候，分页查询慢该怎么办？”我们都知道，数据库分页查询很常见，尤其是展示列表的功能，基本上每个系统都有。但是，如果你做过大流量、高并发的系统，就会知道，当数据量上来后，分页查询的性能问题真的是一大痛点。数据量小的时候，分页查询没问题，但是当表里有上千万条数据时，翻一翻第几页，查询就开始卡了，慢得让人想砸电脑。那面试官提这个问题的时候，肯定希望听到你对于分页查询慢的根本原因是什么，知道你是怎么解决这个问题的，以及分库分表后深度分页的问题该如何解决？所以，小北今天就用最简单的语言，带大家逐步分析这个问题，...