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标题: [ 软考中级 软件计划师 ] 数据库题型总结 [打印本页]

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作者: 羊蹓狼    时间: 2024-6-11 12:13
标题: [ 软考中级 软件计划师 ] 数据库题型总结
1. 根本概念与理论

例题类型:

• 选择题：“在数据库系统中，保证无论数据的存储布局如何厘革，应用程序不受影响的是哪种独立性？A. 物理独立性 B. 逻辑独立性 C. 用户独立性 D. 程序独立性”
  

解题计谋: 明白数据独立性的含义，物理独立性关乎存储布局厘革不影响逻辑布局，逻辑独立性指逻辑布局厘革不影响应用程序。
2. ER模子与关系模子转换

例题类型:

• 计划题：“根据给定的业务需求，计划ER图，并将其转换为关系模子。”
  

解题计谋: 分析实体、属性、联系；绘制ER图时注意识别一对一、一对多、多对多关系；转换时遵循原则，如多对多关系需转换为一个关联表。
3. SQL语言

例题类型:

• 编写题：“编写SQL语句，从’Employees’表中查询全部薪水大于5000的员工姓名和部门名。”
  

解题计谋: 纯熟把握SELECT、FROM、WHERE、JOIN等关键字的用法，了解子查询和联接查询的技巧。
4. 数据库计划

例题类型:

• 分析题：“分析并指出给定关系模式中存在的问题，并提出改进方案使其到达3NF。”
  

解题计谋: 识别函数依靠，判断是否存在部分函数依靠、传递函数依靠，通过分解表消除这些问题。
5. 数据库管理与优化

例题类型:

• 应用题：“表明什么是事务的ACID特性，并给出一个实际场景说明事务的利用。”
  

解题计谋: 记忆ACID（原子性、一致性、隔离性、长期性）的定义，结合银行转账、库存管理等实例说明。
6. 数据堆栈与数据发掘

例题类型:

• 理论题：“表明OLAP的四个操作类型（切片、切块、旋转、钻取），并说明其在贸易智能中的应用。”
  

解题计谋: 了解OLAP操作的定义及其如何资助分析多维度数据，通过案例明白其在决议支持系统中的作用。
学习发起

• 理论与实践结合：理论学习的同时，动手操作SQL语句，利用数据库管理软件进行实践。
  
• 历年真题演练：通过历年真题和模拟题训练，熟悉考试题型和难度。
  
• 系统复习：构建知识框架，定期复习巩固，尤其是易混淆的概念和细节。
  
• 案例学习：研究实际案例，明白数据库计划和管理中的最佳实践。
  
• 技能社区交流：到场相干技能论坛或社群，交流解题思路和学习履历，可以加深明白和记忆。
  

通过这些方法，您可以更全面、深入地准备数据库部分的考试内容。祝您备考顺利！
数据库每一条理的详细表明：

数据库应用系统的开辟过程中，开辟人员必要通过视图层、逻辑条理上的抽象来对用户屏蔽系统的复杂性，简化用户 与系统的交互过程。错误的是()。
A.视图层是最高条理的抽象
B.逻辑层是比视图层更低一层的抽象
C.物理层是最低条理的抽象
D.物理层是比逻辑层更高一层的抽象
答案是D，物理层是比逻辑层更高一层的抽象。实际上，物理层是最低条理的抽象，它直接形貌数据是如何在硬件上存储和访问的，而逻辑层位于物理层之上，提供了更为抽象的数据组织和处理方式。

• 视图层（View Layer）：这是用户与系统交互的最直接层面，也是抽象条理中最高的一层。视图层关注的是用户界面（UI）的计划与实现，它的重要目的是为了让用户能够以直观、简便的方式操作和查察数据。在这个层面上，系统的内部复杂性如数据库布局、业务逻辑等都被隐藏起来，用户不必要了解这些底层细节，仅需通过图形界面、表单、按钮等元素进行操作即可。比方，网页上的按钮、输入框以及展示的信息都是视图层的一部分。
  
• 逻辑层（Logic Layer 或 Business Logic Layer）：位于视图层之下，是系统中处理业务规则、数据验证、流程控制的部分。这一层负责接收来自视图层的请求，实行须要的计算、数据处理和业务逻辑判断，然后将处理结果返回给视图层展示或进一步传递到数据访问层进行存储操作。逻辑层的存在使得系统的功能模块化、可维护性增强，同时它也为视图层提供了肯定程度的解耦，使得前端界面的厘革不会直接影响到后端的业务逻辑实现。
  
• 物理层（Physical Layer）：这是系统抽象条理中的最底层，直接涉及到数据的物理存储布局、硬件配置、文件系统布局等。物理层形貌了数据如何实际存储在硬盘上，包罗数据库的表布局、索引计划、存储优化计谋等。它是系统实现的底子，但对于大多数应用程序开辟者和最终用户而言，这一层的细节通常是透明的，用户和上层应用程序通过逻辑层接口与数据进行交互，无需直接操作物理层。因此，物理层不是比逻辑层更高一层的抽象，而是更低一层，更接近于硬件和数据的实际存储方式。]
  

在明白了数据库应用系统开辟的这三个根本条理（视图层、逻辑层、物理层）之后，我们可以进一步探讨它们之间的关系和各自的关键作用，以及这种分层架构如何促进软件的灵活性、可维护性和扩展性。
视图层的拓展

• 多平台适配性：随着移动装备、Web、桌面等多种平台的遍及，视图层必要计划成能够跨平台展示的界面，这要求开辟者接纳响应式计划、多终端适配技能等，确保用户无论在哪种装备上都能得到一致的体验。
  
• 用户体验计划：视图层的计划不仅仅是表面的美化，更告急的是提拔用户体验（UX）。这包罗简化用户操作流程、提高界面的直观性、实现快速响应等，都是为了利用户能更高效、愉悦地完成任务。
  

逻辑层的拓展

• 微服务架构：随着系统规模的增长，单一逻辑层大概变得庞大且难以管理。微服务架构通过将逻辑层拆分成多个小型、独立的服务来解决这个问题，每个服务负责一个特定的业务功能，可以独立部署和扩展。
  
• API计划：逻辑层通常还涉及API（应用程序编程接口）的计划，特殊是对于必要与其他系统集成或提供开放服务的应用。精良的API计划应遵循RESTful原则，确保接口的易用性、稳定性和安全性。
  

物理层的拓展

• 数据库选型与优化：物理层的选择直接影响到数据处理的服从和系统的性能。根据应用场景的差别，大概会选择关系型数据库（如MySQL）、非关系型数据库（NoSQL，如MongoDB）或是分布式数据库等。别的，合理的数据库索引计划、分区计谋、缓存机制等都是优化物理层的告急本事。
  
• 云原生与容器化：随着云计算的遍及，物理层的部署越来越多地接纳云服务和容器技能（如Docker、Kubernetes）。这不仅提高了资源的利用服从，也使得系统更容易程度扩展，应对高并发访问。
  

分层架构的上风

• 模块化：每一层专注于自己的职责，便于团队分工互助，同时降低了差别部分间的耦合度。
  
• 可测试性：各层可以独立进行单位测试，便于发现和修复问题，提高软件质量。
  
• 易于维护和升级：当某一层的需求厘革时，只需修改相应层的代码，不影响其他层，降低了维护成本。
  
• 技能栈灵活性：分层架构答应在差别层利用最适合的技能，比如前端可以接纳React或Vue等现代框架，后端可以是Java、Python等语言，数据库则根据需求灵活选择。
  

通过这种分层架构，数据库应用系统能够更好地顺应不绝厘革的业务需求和技能环境，为用户提供更加稳定、高效的服务。
自反律

自反律（Reflexivity）是关系数据库理论中的一个概念，属于Armstrong公理系统的一部分，用于形貌函数依靠（functional dependency）的一个根本性质。详细来说，自反律表达的是如许一个规则：
自反律（Reflexivity Rule）: 假如Y是X的子集，那么X→Y。
这意味着，对于任何属性集X和它的一个子集Y（包罗X自己），X函数决定Y总是成立的，这是一个平常的函数依靠。换句话说，在任何环境下，一个属性集中的属性天然决定它自己及其任何子集。这个规则在逻辑上是显然的，因为一个聚集包罗的全部信息天然也包罗了它的任何部分信息。
在数据库计划和规范化理论中，自反律常常被用来作为推理其他函数依靠有效性的底子之一。比方，在验证一个给定的函数依靠集是否蕴含另一个函数依靠时，自反律可以用来直接添加那些显着成立的依靠，而不必要额外的证明。
简而言之，自反律体现了如许一个直觉：一个聚集中的属性总是能够确定它自身的任何一个子集，这是逻辑上最根本且无需证明的究竟。在关系数据库的理论研究和实际计划过程中，这一原理资助我们构建和验证数据模子的正确性。

首先，我们来分析给定的关系模式R(U,F)，此中U={A,B,C,D}是属性聚集，F={AB-C, CD→B}是函数依靠集。

• 函数依靠AB-C表示当A和B的值确定时，可以唯一确定C的值。
  
• 函数依靠CD→B表示当C和D的值确定时，可以唯一确定B的值。
  

为了确定候选键，我们必要找到能够唯一标识每个记录的属性聚集。根据上述依靠：

• 由于AB-C，我们知道(A, B)联合可以决定C，但不能直接决定D，因此(A, B)不是候选键。
  
• CD→B表明(C, D)可以决定B，但没有直接信息显示它如何直接或间接决定A，以是(C, D)也不是候选键。
  
• 然而，结合两个依靠，我们可以看到(A, C)联合起来能够通过AB-C决定B（因为已知A可以确定AB-C中的B），同时(A, C)也能通过CD→B决定D（因为已知C可以确定D）。因此，(A, C)是一个候选键。
  
• 同样地，考虑(B, D)，通过CD→B，B和D可以决定B（这固然是重复的，但说明白BD组合的信息完整性），但我们没有直接的方式从BD推导出A或C，因此(B, D)单独不是候选键，但它与我们的分析确认过程有关联。
  

基于以上分析，正确的选项应能反映至少一个候选键的存在。根据我们的推理，(A, C)是一个显着的候选键，因为它可以唯一决定R中的全部其他属性。没有直接证据表明存在第二个独立的候选键，因此选项应该指出有一个候选键，并形貌其主属性和非主属性的数量。
选项A指出“只有一个候选关键字ACB”，这里固然提到了一个候选键且包罗A和C，但错误地将B包罗在内，而实际上B不是决定其他属性所必需的。正确的表述应只包罗A和C作为候选键的一部分，且由于题目中未明白指出哪些是主属性哪些是非主属性，基于(A, C)为候选键的明白，假如我们假设A和C为决定其他属性的主属性，则U中剩下的是非主属性，即主属性2个，非主属性也是2个。
数据库根本操作

第6题
(第1空)假如将Students表的插入权限赋予用户User1,并答应其将该权限授予他人，那么正确的SQL语句如下：GRANT
(TABLE Students TO User1().
A.INSERT
B.INSERT ON
C.UPDATE
D.UPDATE ON
第9章数据库技能底子
正确答案：B
数据库的根本操作广泛涉及数据库的创建、配置、数据的增删改查以及数据库自己的维护管理。以下是一些核心操作的概述：

• 创建数据库:
  
  
  
  • 通过DDL（数据定义语言）命令，如CREATE DATABASE语句，可以创建一个新的数据库，并可以指定数据库的名称、存储文件的逻辑与物理名称、初始巨细、最大巨细、文件增长方式等。
    
  
  
• 查察数据库:
  
  
  
  • 利用命令如SHOW DATABASES;来列出全部数据库。
    
  • 利用SHOW CREATE DATABASE <database_name>;查察特定数据库的创建语句及配置。
    
  
  
• 修改数据库:
  
  
  
  • 利用ALTER DATABASE命令调解数据库的属性，比如字符集、排序规则等。
    
  
  
• 删除数据库:
  
  
  
  • 利用DROP DATABASE命令删除不再必要的数据库。请注意，此操作不可逆，数据将永久丢失。
    
  
  
• 利用数据库:
  
  
  
  • USE <database_name>;命令用于切换到指定的数据库，以便在其上实行后续操作。
    
  
  
• 数据表操作:
  
  
  
  • 创建表: CREATE TABLE语句用于定义新的数据表布局，包摆列名、数据类型、主键、外键等。
    
  • 查察表: SHOW TABLES;显示当前数据库中的全部表；DESCRIBE <table_name>;或DESC <table_name>;查察表布局。
    
  • 修改表: ALTER TABLE用于修改表布局，比如添加列、删除列、修改列定义等。
    
  • 删除表: DROP TABLE命令用于删除数据表。
    
  
  
• 数据操作（增删改查）:
  
  
  
  • 插入数据: INSERT INTO语句用于向表中插入新记录。
    
  • 更新数据: UPDATE语句用于修改现有记录。
    
  • 删除数据: DELETE FROM语句用于删除表中的记录。
    
  • 查询数据: SELECT是最常用的语句，用于检索数据，可结合WHERE、ORDER BY、GROUP BY等子句进行复杂查询。
    
  
  
• 事务处理:
  
  
  
  • 在实行数据的插入、删除、修改操作时，通常必要考虑事务管理，确保数据的一致性。事务可以通过BEGIN TRANSACTION、COMMIT和ROLLBACK等命令来控制，乐成则提交事务，失败则回滚事务，制止数据处于不一致状态。
    
  
  
• 索引管理:
  
  
  
  • 创建、修改或删除索引以优化查询性能。
    
  
  
• 权限管理:
  
  
  
  • 设置用户访问权限，如GRANT和REVOKE命令来控制谁能访问数据库或实行特定操作。
    
  
  

正确答案是C。
查找运算概念

解析如下：
A选项：“哈希表可以动态创建”是正确的。哈希表是一种数据布局，可以在运行时根据必要动态地创建和调解巨细。
B选项：“二叉排序树属于动态查找表”也是正确的。动态查找表是在运行时可以进行插入、删除和查找操作的数据布局，二叉排序树（又称二叉查找树、二叉搜索树）美满符合这肯定义，因为它们答应这些动态操作并保持特定的排序性质。
C选项：“二分查找要求查找表接纳顺序存储布局或循环链表布局”是错误的。二分查找要求数据是有序的，而且通常应用于顺序存储布局（如数组）中，因为它依靠于快速访问中间元素的特性。二分查找不实用于链表布局，包罗循环链表，因为链表访问中间元素的时间复杂度不是常数级的，无法直接定位到中间位置。
D选项：“顺序查找方法既实用于顺序存储布局，也实用于链表布局”是正确的。顺序查找（线性查找）是最简朴的查找方法，它通过遍历序列，逐个比力每个元素直到找到目标值或遍历完序列。这种查找方式不限于特定的数据布局，既可以在数组（顺序存储布局）中利用，也可以在链表（包罗单向链表和双向链表）中实施。
因此，根据上述分析，错误的叙述是C选项。
数据库关系模式计划

科室与职工的所属联系类型为一对多（1:N），因为每个科室有多少名职工，但一名职工只属于一个科室。
病患与医生的就诊联系类型为多对多（M:N），因为一个医生可以为多个病患看病，同时一个病患也可以由多个医生多次诊治。
对于就诊联系最合理的计划是引入一个新的关系模式，称为“就诊记录”（或雷同命名），该关系模式包罗病患的病历号、职工的职工号以及就诊时间等信息，因为就诊举动是发生在特定时间的，以是就诊时间是这个关系中的一个关键属性。
就诊关系的主键应该是能够唯一标识每一次就诊记录的属性组合。考虑到一个病患可以由同一个医生在差别时间就诊多次，因此病历号和职工号不足以唯一确定一次就诊记录，必须到场就诊时间。以是，就诊关系的主键是病历号、职工号和就诊时间，选项B正确。
数据库关系模式计划是数据库计划中的一个告急阶段，它重要关注如何将实际世界中的实体及其关系转化为数据库中的一系列表（关系）及其关联。这一过程遵循数据库计划的根本原则，如范式化（1NF, 2NF, 3NF, BCNF等）以减少数据冗余和异常，确保数据的一致性和完整性。以下是进行关系模式计划时的一些根本步调和考虑因素：

• 需求分析：首先，明白系统的目标、功能需求以及涉及的全部实体和它们之间的关系。这一步通常通过与领域专家的交流和分析业务流程来完成。
  
• 实体识别：从需求分析中识别出全部的实体，即必要存储和管理的信息对象。比方，在上述题目中，实体包罗“科室”、“病患”和“职工”。
  
• 属性定义：为每个实体定义其属性，即形貌实体特征的数据项。比方，“科室”的属性大概有“科室号”、“科室名”、“负责人”和“电话”。
  
• 确定关系类型：分析实体之间的关系，如一对一、一对多或多对多，并据此计划关联表或在表中添加外键以表示这些关系。比方，“科室”与“职工”之间是一对多关系，“病患”与“医生”之间是多对多关系，必要通过就诊记录表来体现这种复杂关系。
  
• 选择合适的数据模子：根据应用需求选择合适的数据模子，如关系模子、对象关系模子或NoSQL模子等。大多数传统数据库系统利用关系模子。
  
• 范式化计划：将初始计划转化为满足肯定范式的关系模式，以优化数据布局，减少数据冗余，提高数据一致性。一般至少到达3NF（第三范式），以消除传递依靠。
  
• 优化与调解：审查并优化计划，考虑查询性能、数据完整性约束、安全性等因素，大概必要调解表布局、索引计划或数据分布计谋等。
  
• 物理计划：最后，根据选定的DBMS特性和硬件环境，进行物理计划，包罗数据存储布局、访问路径选择、数据分布等，以实现高效的数据存储和访问。
  

在实际操作中，关系模式计划是一个迭代的过程，大概必要根据实际环境反复调解，直至到达既满足业务需求又具有精良性能的计划方案。
E-R关系模式关键字

正确答案应该是B，三个实体的关键字。在E-R模子向关系模子转换时，处理多对多关系通常会创建一个新的关系表来表示这个关联，而这个新表的主键（即关键字）由到场多对多关系的全部实体的关键字组合构成。如许可以确保每个组合唯一标识一个特定的关系实例，同时维护数据的完整性。因此，选项B是正确的形貌。

解析：要判断哪个选项的分解保持了原关系模式R的全部函数依靠，我们必要查抄每个选项中的子模式是否能够重新推导出F中的全部函数依靠。
原函数依靠集F={A→B, A→C, C→D, AE→G}。
A. R1(A,B,C) 和 R2(D,E,G)
这个分解不保持函数依靠，因为AE→G的依靠中A和E被分在了差别表中，无法在单个表中保持。
B. R1(A,B,C,D) 和 R2(A,E,G)
这个分解保持了全部函数依靠。详细分析：

• A→B 和 A→C 可以直接在R1中保持。
  
• C→D 也可以在R1中保持，因为C和D在同一表中。
  
• AE→G 可以在R2中保持，因为A和E同时存在于R2中。
  以是，这个分解满足条件。
  

C. R1(B,C,D) 和 R2(A,E,G)
这个分解不保持函数依靠，因为A→B和A→C的依靠在没有A的表R1中无法保持。
D. R1(B,C,D,E) 和 R2(A,E,G)
这个分解也不保持函数依靠，固然AE→G可以在R2中保持，但是A→B和A→C的依靠因为A不在R1中而无法保持。
因此，正确答案是B。
关系模式候选关键字

在关系模式R(U,F)中，要找到候选关键字，我们必要识别决定其他全部属性的最小属性聚集。根据给定的函数依靠集F={A→B,A→C,C→D,AE→H}，我们可以分析如下：

• A决定B和C，即A→{B,C}
  
• 由于C还能决定D，即C→D，结合A→C，可以推出A→{B,C,D}
  
• AE一起决定H，即AE→H
  

从上述依靠中，可以看到A单独就能决定B、C、D，但不能决定H，因此A不是完整的候选键。而AE一起能决定H，同时因为A已经能决定B和C，加上E又能决定H，这意味着AE一起能够决定整个聚集{A,B,C,D,E,H}中的全部属性（注意，固然A能决定B和C，但我们关注的是最小聚集，且没有依靠表明B或C能决定其他属性使其成为候选键的一部分）。
因此，候选关键字是AE。
选项C（AE）是正确答案。
继续深入讨论候选关键字的相干概念及其在数据库计划中的应用，我们可以探讨以下几个方面：
候选关键字的选择

在存在多个候选关键字的环境下，选择哪一个作为主键，必要考虑以下几个因素：

• 易用性与含义：选择具有实际意义、易于明白且利用的属性作为主键更为合适。比方，在员工信息表中，利用员工ID而非社会保险号作为主键，因为员工ID更直接且不涉及隐私问题。
  
• 稳定性：主键应选择不易随时间改变的属性。比如，比起电话号码或住址，个人身份证号作为主键更加稳定。
  
• 空间服从：假如候选关键字中有较短的属性组合也能唯一标识记录，选择如许的组合可以节流存储空间。
  

部分函数依靠与传递函数依靠

明白候选关键字时，还必要考虑部分函数依靠和传递函数依靠，因为它们影响到关系模式的规范化程度：

• 部分函数依靠：若X→Y，且X中存在一个真子集X’，使得X’→Y，那么Y对X存在部分函数依靠。消除部分函数依靠有助于发现或精简候选关键字。
  
• 传递函数依靠：若X→Y，Y↛X，且Y→Z，则称Z对X存在传递函数依靠。第三范式（3NF）要求消除非主属性对候选关键字的传递函数依靠，以减少数据冗余和更新异常。
  

复合键

当单个属性不能唯一标识记录时，必要利用多个属性的组合，这称为复合键（Composite Key）。复合键也是候选关键字的一种，它由两个或更多的属性构成，共同满足唯一性和最小性条件。
数据库规范化

候选关键字在数据库规范化过程中扮演着核心角色。第一范式（1NF）要求表中的每个列都是不可分割的根本数据项，而第二范式（2NF）要求表中的每个非主属性完全依靠于任何候选关键字，而非部分依靠。进一步地，第三范式（3NF）要求除了候选关键字之外的属性之间不存在传递依靠。这些规范化过程资助我们计划出布局精良、减少数据冗余的数据库。
总结

候选关键字是数据库计划的底子之一，它不仅关乎数据的唯一标识，还直接影响到数据库的性能、一致性和扩展性。合理选择和管理候选关键字，遵循数据库规范化原则，对于构建高效、可靠的数据管理系统至关告急。

假如关系R(H,L,M,P)的主键为全码（All-key），这意味着唯一能唯一标识表中每一行的属性聚集是全部属性的组合，即(HLMP)。因此，关系R的主键应该是全部四个属性的组合，选项A正确。全码环境下，不大概从单个属性或者任意较少数量的属性组合中保证唯一性，故B、C、D选项均不符合全码的定义。
基于上述表明，明白关系模式中的全码（All-key）概念，我们可以进一步探讨它在数据库计划实践中的几个告急方面：
全码与数据完整性

利用全码作为主键的一个重要上风在于它能确保数据的绝对唯一性，制止了因选择较小主键而导致的潜在重复问题。这对于那些单个或部分属性组合难以唯一标识实体的环境特殊实用，比如某些特殊的数据聚集或高度复杂的业务场景。
全码与性能考量

只管全码提供了最强的数据唯一性保证，但同时也大概带来一些性能上的挑战：

• 存储开销：全码主键通常意味着更大的索引巨细，因为索引必要包罗全部组成主键的字段，这大概导致更多的存储空间需求。
  
• 查询性能：在进行查询操作时，特殊是涉及到主键的联接或索引查找，较大的主键大概会减慢查询速度。
  
• 插入和更新成本：每次插入新记录或更新含有全码字段的记录时，都必要计算和验证整个主键的唯一性，这大概增长处理时间。
  

全码与规范化

在数据库规范化过程中，全码的利用并不常见，尤其是在较低级别的规范化情势中（如1NF、2NF）。全码更多地出现在高度去冗余化的高级规范化级别（如BCNF、4NF、5NF），特殊是在解决多值依靠和毗连依靠的问题时。
实践中的权衡

在实际数据库计划中，计划师通常会权衡全码的利弊，考虑是否真的必要全码来维护数据完整性，照旧可以通过业务规则、辅助唯一性约束或其他计划计谋来到达相同目的，同时优化性能。
总结

全码作为主键在特定情境下提供了一种确保数据完整性的有效本事，但其利用需谨慎评估，综合考虑数据模子的复杂性、性能需求以及存储成本等因素。在很多环境下，通过经心选择较小的候选键组合或引入人工生成的主键（如自增ID），可以在保持数据完整性的同时，提拔系统的整体服从和可维护性。
关系模式

解析：要判断给定的分解是否无损联接且是否保持函数依靠，我们可以通过查抄两个关键点：

• 无损联接性：查抄原关系R中的每一个大概的元组，在经过分解后，能否通过天然毗连重新组合回原来的元组，而不会有信息丢失。这通常通过查抄左边的属性集是否能唯一确定右边的属性集来判断，或者利用一种更正式的方法——计算候选键和分解后的模式的闭包来判断。
  
• 保持函数依靠性：查抄全部在F中的函数依靠在分解后的模式上是否仍然成立。
  

对于题目中的分解{（A1,A2), (A1,A3)}：

• 无损联接性：考虑到A1A3->A2的存在，分解后(A1,A2)和(A1,A3)两个表可以通过A1联接，但是因为A2->A3的函数依靠，我们知道在原表中A2可以决定A3。然而，分解后A2不再与A3在同一张表中，这意味着假如我们只知道A1和A3（从(A1,A3)表），没有A2的信息，我们无法直接得到A2的值来确定A3，这大概导致信息的不一致或丢失，特殊是在存在A2的差别值对应差别A3值的环境下。因此，这个分解是有损联接的。
  
• 保持函数依靠性：考虑函数依靠A1A3->A2，在分解后显然不保持，因为(A1,A3)表中并不包罗A2，无法直接体现此依靠。同时，A2->A3的依靠在分解后也不能直接保持，因为A2和A3被分到了差别的表中，无法直接通过表布局体现这一依靠关系。因此，分解也不保持函数依靠。
  

以是，根据以上分析，正确答案是D. 有损联接且不保持函数依靠。你的选择C是不正确的。
关系模式

第42题
在数据库逻辑计划阶段，若实体中存在多值属性，那么将E-R图转换为关系模式时，()，得到的关系模式属于4NF。
个。将全部多值属性组成一个关系模式
B.使多值属性不在关系模式中出现
C将实体的码分别和每个多值属性独立构成一个关系模式
D.将多值属性和其它属性一起构成该实体对应的关系模式
第9章数据库技能底子
正确答案：C你的答案：D
正确答案是C，将实体的码分别和每个多值属性独立构成一个关系模式。如许的做法可以确保每个关系模式形貌的是实体的一个方面，且每个非主属性都完全依靠于码，没有非平常且非函数依靠的多值依靠，因此满足第四范式（4NF）的要求。
当我们谈论数据库的独立性时，重要关注的是两个层面：物理独立性和逻辑独立性。这是数据库计划中的告急概念，旨在确保数据库的布局厘革不会对用户的应用程序造成不须要的影响，从而提高了系统的灵活性和可维护性。
物理独立性

定义： 物理独立性是指数据库的物理存储布局（如数据的实际存放位置、存储方式、存储装备等）的厘革不会影响到数据库的逻辑布局，也不会影响到用户的逻辑视图和应用程序。
实现方式： 这一特性是通过**模式（Schema）与内模式（Internal Schema）之间的映像（Mapping）**来实现的。模式形貌了数据库的逻辑布局，包罗表、列、数据类型等；而内模式形貌了数据在物理存储介质上的组织方式和存储布局。当数据库的物理存储必要调解时（比如从磁盘迁徙到SSD，或者索引计谋的改变），只要修改这个映像，保持模式定义不变，用户的逻辑视图和应用程序就可以不受影响。
逻辑独立性

定义： 逻辑独立性是指数据库的逻辑布局（如表布局、字段定义）发生厘革时，比方增长新的表、修改表布局等，不会影响到基于数据库的应用程序，即不必要修改应用程序也能顺应数据库的这些厘革。
实现方式： 这一特性是通过外模式（External Schema）与模式（Schema）之间的映像来实现的。外模式是用户看到的数据视图，它大概只是数据库逻辑布局的一个子集或经过变更的视图。当数据库的逻辑布局发生厘革时，通过调解外模式到模式的映像，使得外模式保持相对稳定，从而掩护了应用程序不受影响，用户仍然可以通过原来的接口访问数据。
总结

• 物理独立性关注的是底层物理存储的变动不影响高层逻辑布局，通过修改模式-内模式映像实现。
  
• 逻辑独立性关注的是逻辑布局的变动不影响应用程序，通过修改外模式-模式映像实现。
  

因此，正确答案D（模式与内模式之间的映像、外模式与模式之间的映像）准确地反映了物理独立性和逻辑独立性的实现机制。
三级布局/两级映像

第49题
接纳三级布局/两级映像的数据库体系布局，假如对数据库的一张表创建聚簇索引，改变的是数据库的()。
A.用户模式
B.外模式
C模式
D.内模式
第9章数据库技能底子
正确答案：D你的答案：A
正确答案确实是D，内模式。
解析：在数据库的三级布局（外模式、模式、内模式）中，内模式形貌了数据的物理存储布局和存储方式。聚簇索引直接影响数据的物理存储顺序，因此创建聚簇索引会改变数据库的内模式。而外模式是用户视图，模式是全局逻辑布局，用户模式通常指用户所见的数据库布局，这些都不会因为创建聚簇索引而直接改变。
第50题
在基于Web的电子商务应用中，访问存储于数据库中的业务对象的常用方式之一是()。
一个。京东银行
B.XML格式
c.cG芯片
D.COM
在基于Web的电子商务应用中，访问存储于数据库中的业务对象的常用方式之一是通过网页表单提交数据，然后服务器端利用诸如Java EE、ASP.NET等技能来处理这些数据，进而与数据库进行交互。但就选项来看，没有直接对应美满的答案。不过，从技能相干性角度推测，这里的意图大概是询问某种技能或标准用于数据交换或对象访问。
A. 京东银行 - 这是一个详细的公司名称，与问题无关。
B. XML格式 - 在Web服务和数据交换中，XML（可扩展标记语言）是一种常用的格式，可以用来布局化数据并实现差别系统间的数据交换。因此，从这个角度来看，B选项较为接近正确答案，因为它可以用来表示和传递业务对象的数据。
C. cG芯片 - 这好像是一个打字错误或者不相干的技能名词，与Web电子商务数据访问方式无关。
D. COM - Component Object Model（组件对象模子），是微软的一种软件组件对象技能，重要用于Windows系统中程序间的交互。固然COM可以用于对象访问，但它不是Web环境中访问数据库中业务对象的典型方式，特殊是在跨平台的Web应用中。
正确答案是 B. XML格式。
在基于Web的电子商务应用中，访问存储于数据库中的业务对象的一个常用方式是通过XML（Extensible Markup Language，可扩展标记语言）格式。XML 提供了一种平台无关性和语言无关性的数据交换格式，使得差别系统之间能够方便地共享数据。因此，在Web服务和数据库交互中，XML常被用于封装和传递数据，便于客户端或者差别系统之间的数据解析和处理。

Armstrong公理系统是一套用于推理函数依靠的规则。根据这些规则，我们可以判断哪个选项正确形貌了伪传递律。
A. 这是合并规则（也称合成规则），表示假如X→Y和X→Z，那么可以推出X→YZ。
B. 这是正确的选项，形貌的是伪传递律。伪传递律指出，假如X→Y，而且WY→Z，那么可以推出XW→Z。这里，“伪”是因为中间项WY并不是原函数依靠直接蕴含的，而是通过X→Y和WY→Z结合推导出来的。
C. 这是传递规则，表示假如X→Y且Y→Z，则可以推出X→Z。
D. 这是增广规则，表示假如X→Y，那么对于任何Z⊆U，都有XZ→YZ。
因此，正确答案是B。
第53题
某集团公司下属有多个超市，每个超市的全部贩卖数据最终要存入公司的数据堆栈中。假设该公司高管必要从时间、地
区和商品种类三个维度来分析某家电商品的贩卖数据，那么最适合接纳()来完成。
A.DATA EXTRACTION
B.OLAP
C.OLTP
D.ETL
第9章数据库技能底子
正确答案：B你的答案：C

正确的答案是 C.WITH GRANT OPTION。
这个选项答应用户Ming不仅拥有对Dept表中name列的更新权限，而且还能够将这个权限进一步授予其他用户。这就是题干中“并答应Ming将该权限授予他人”的意思。
WITH CHECK OPTION是用于视图的创建或者授权，用来限定对视图的更新操作，确保更新后的数据仍然满足视图定义中的条件，与本题的权限授予情境不符。
因此，根据题目要求，正确答案是C。
三级模式布局

第68题
接纳三级模式布局的数据库系统中，假如对一个表创建聚簇索引，那么改变的是数据库的()。
A.外模式
B.模式
C.内模式
D.用户模式
第9章数据库技能底子
正确答案：C.内模式
在数据库的三级模式布局中：

• 外模式（External Schema）：也称为子模式或用户模式，是数据库用户（包罗应用程序员和最终用户）能够瞥见和利用的局部数据的逻辑布局和特征的形貌，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。
  
• 模式（Schema）：是数据库中全体数据的逻辑布局和特性的形貌，是全部用户的公共数据视图。模式形貌的是数据的全局逻辑布局。
  
• 内模式（Internal Schema）：也称为存储模式，是数据在数据库内部的表示方式，即对数据的物理布局和存储方式的形貌。
  

创建聚簇索引会改变数据的物理存储方式，使得表中的数据按照索引列的值进行物理排序和存储，从而影响数据的存储方式和访问服从，这属于对数据库内层存储布局的改动，因此改变的是内模式。

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