深入解析计算机专业面试中的业务上BUG案例分析及解决方案

在计算机专业的面试中，业务上的BUG是一个常见且重要的考察点。这类旨在测试者对实际业务逻辑的理解、分析和解决能力。本文将通过一个具体的案例，深入解析这类并提供解决方案。

案例分析

假设我们正在开发一个在线书店系统，有一个功能是允许用户搜索书籍。是系统中的一个场景

场景：

用户在搜索框中输入关键词“Python”，系统应返回所有包含“Python”的书籍。在实际使用过程中，用户发现搜索结果中包含了一些与“Python”无关的书籍，甚至有时搜索结果为空。

诊断

为了找出所在，我们需要对系统进行步骤的检查：

1. 前端检查：

– 确认搜索框能够正确接收用户输入的“Python”。

– 检查前端页面是否正确发送了请求到后端。

2. 后端检查：

– 查看后端接收到的请求参数是否包含“Python”。

– 检查数据库查询语句是否正确地使用了关键词进行搜索。

3. 数据库检查：

– 确认数据库中确实存在包含“Python”的书籍记录。

– 检查数据库查询语句是否正确地筛选了书籍记录。

通过上述检查，我们发现后端接收到的请求参数是正确的，但数据库查询语句存在。是数据库查询语句的示例：

sql

SELECT * FROM books WHERE title LIKE '%Python%';

分析

上述查询语句的在于使用了`LIKE`操作符进行模糊匹配。`LIKE`操作符在数据库中执行通配符搜索，它可能会匹配到一些意外的结果，尤其是当通配符`%`出搜索词的开头时。数据库中存在为“Python%Introduction%”的书籍，上述查询也会将其包含在搜索结果中。

解决方案

为了解决这个我们可以采取措施：

1. 优化查询语句：

– 将查询语句中的`LIKE`操作符改为`ILIKE`（在PostgreSQL中）或`LIKE`后跟`REGEXP`（在MySQL中），这样就可以对整个进行正则表达式匹配，而不是模糊匹配。

sql

SELECT * FROM books WHERE title ILIKE '%Python%';

2. 前端调整：

– 用户输入了多个关键词，可以在前端进行逻辑处理，确保搜索结果只包含所有关键词都出现的书籍。

3. 后端验证：

– 在后端增加额外的逻辑，以确保搜索结果符合预期的业务逻辑。

通过上述案例分析，我们可以看到，业务上的BUG往往需要从多个角度进行诊断和解决。作为计算机专业的者，理解业务逻辑、能够快速定位并提出有效的解决方案是非常重要的。在面试中，展示出这样的能力将有助于增加你获得工作的机会。

在这个案例中，通过优化数据库查询语句和前端逻辑，我们成功地解决了搜索结果不准确的。这种解决过程不仅需要技术上的知识，还需要对业务的理解和逻辑思维能力。