1. 面试官：以区块链技术为基础，设计一种高效且安全的分布式数据存储方案，评估其优劣势。

2. 面试官：介绍传统的关系数据库和分布式数据库系统的区别，以及在大规模数据处理中的应用场景和挑战。

3. 面试官：探讨数据湖和数据仓库的设计原则和适用场景，并比较它们在大数据处理中的优劣势。

4. 面试官：结合图数据库和知识图谱的概念，解释如何在大规模数据存储与管理中实现智能数据检索和关联。

5. 面试官：设计一个多层次的数据备份与恢复方案，考虑不同类型数据的重要性和紧急程度。

6. 面试官：描述一种针对大规模非结构化数据的索引与搜索方案，包括对文本、图像和音视频数据的处理方法。

7. 面试官：基于容器化和微服务架构，构建一个面向大规模数据管理的可扩展数据存储和计算平台。

8. 面试官：讨论数据隐私保护和合规性管理在数据存储与管理中的挑战与解决方案，特别是涉及敏感个人信息的场景。

9. 面试官：以时间序列数据库为例，探讨其在物联网和金融领域中的应用和性能优化问题。

10. 面试官：设计一个跨地域、跨云平台的数据迁移与同步方案，考虑数据一致性和业务连续性的保障。