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传统的面试流程，群体面，技术面，HR面。群体面就是自由组成小组，分配扮演角色，讨论一个话题，形成小组意见；技术面问题不多，主要考察学习能力和工作态度；人力面主要查看人的性格方面。

会问一些工作内容，还有性格特点。

主要是C##和语言的考试，面试官就是问一些技术，主要是技术经理确定通过就没问题了。

笔试通过后，短信通知面试，到了地点就填表格，一面主要问了项目，二面问了基础的东西，表现不是很好，让等通知，一个星期后收到邮件说没通过。

面试了4轮，第一轮HR面试大致了解情况，对公司做一下介绍，第二轮科研小组组长和经理面试，谈了为什么会选择这份工作，为什么离职，有什么职业规划，第三轮是科研主管面试比较学术的问题，第四轮是薪资谈判，HR比较想压低薪水和报酬，不是很痛快。

首先自我介绍，然后谈一谈学生活动经历，对票据的理解

笔试，一面，二面，邮件通知是否合适！对于超级大表的读取，直接从磁盘文件中读取数据，避免是用高速缓存。对于中型表，可以从磁盘文件直接读也可以用缓存；如果使用缓存应该把读取的数据放到LRU列表末尾(这样，新加入缓存数据时将先把该表的数据移除)。LRU算法有高级版本，叫LRU-K。例如SQL Server使用的LRU-K, K=2。K代表的是考虑最近时间段，数据访问的次数。  前面的例子是LRU-K算法最简单的例子，只考虑一次访问，K = 1。LRU-K的原理如下：记录数据的最近访问次数(最多记录K次)。根据数据访问次数，设置一个权值。最近访问次数越多的权值越大。当一批新的数据加载到缓存中时，权值大的数据不会被移除，即使该数据是很早就加载到缓存中的。如果数据长时间未被再使用，权值会逐渐降低。权值的计算是很耗资源的，这也是为什么 SQL Server使用K=2的原因。这种设置方式，投入产出比较高。想更深入的了解LRU算法，可以参考一下算法文档（文档google）。