1. 面试官：以Scrapy爬虫框架为例，探讨存储数据到MongoDB和MySQL的优劣势及应用场景。

2. 面试官：设计一个Scrapy爬虫项目，实现将数据存储到Elasticsearch，并通过Kibana可视化展示数据。

3. 面试官：讨论在Scrapy爬虫中使用Pipeline的作用和优化策略，以处理不同存储需求。

4. 面试官：比较Scrapy使用CSV和JSON文件存储数据的性能和灵活性，以及在不同场景下的选择。

5. 面试官：探讨在Scrapy中使用Django ORM进行数据存储的步骤和注意事项。

6. 面试官：使用Scrapy和Redis结合实现分布式爬虫，从而解决数据存储和爬取效率问题。

7. 面试官：讨论在Scrapy中实现数据增量爬取的机制，以及如何有效地存储增量数据。

8. 面试官：设计一个Scrapy异步存储数据的方案，以提高爬虫的存储效率和并发能力。

9. 面试官：探讨在Scrapy中使用第三方API进行数据存储的特点和实现方式，以及适用的场景。

10. 面试官：就Scrapy爬虫框架的数据导出功能，讨论如何实现定时自动导出、数据压缩和加密的方案。