注: 赤い単語は、レベル 3 データベース試験で入力する必要がある回答です。試験には穴埋め問題が 15 問あり、各質問は 2 ポイントで、合計は 30 ポイントです。
1. IDEFO 需要モデリング手法は、矢印とアクティビティ/ボックス/四角形の 2 つの要素で構成されます。
2. セキュリティの観点から、データベースアプリケーションシステムのネットワーク環境のセキュリティを確保するためにファイアウォール技術が使用されています。
3. データベース整合性制約の対象は、列、タプル、関係/テーブルの 3 つのレベルに分かれています。
4. 主キー属性に設定されたインデクスを主インデクスといいます。
5. データファイルの主キー/主コード属性セットに設定されたインデックスを主インデックスと呼びます。
6. データ ファイル内の各検索コード値がインデックス ファイル内のインデックス レコードに対応する場合、そのインデックスは密なインデックスと呼ばれます。
7. データ ファイル内のデータ レコードの順序がインデックス ファイル内の対応するインデックス コードの順序と一致する場合、このインデックスはクラスター化インデックスと呼ばれます。
8. インデックス ファイルにデータ ファイル内の検索コードの一部のみが含まれている場合、そのインデックスはスパースインデックスと呼ばれます。
9. ブラウザ/サーバーの 3 層アーキテクチャを備えたデータベース アプリケーション システムでは、トリガーはデータベース/DB/DATABASEサーバー上で実行されます。
10. IDEF1X データ モデリング手法では、多対多の関係は非決定的関係とも呼ばれます。
11. テーブルにデータ スターがほとんどなく、その変更操作が頻繁に行われる場合、テーブルに最も適したファイル編成構造はヒープファイルです。
12. データベース アプリケーション システムの要件を分析する場合、同時アクセスが許可される最大ユーザー数を指定する必要があります。これは、データベース アプリケーション システムのパフォーマンス要件の分析に属します。データベースアプリケーションシステムの要件を分析する場合、データベースアプリケーションシステムの性能要件分析に属するシステムのスループットを見積もる必要がある。
14. UML 図において、システム内のハードウェアとソフトウェアの物理的な構成やシステム アーキテクチャを記述した図を展開図と呼びます。
15. UML 図では、システム内のさまざまなパッケージ、名前空間、またはさまざまなプロジェクト間の関係を表現するために使用される図は、 パッケージ図と呼ばれます。
16. UML では、システム内のオブジェクト間の情報の送受信の順序を記述するために使用されるシーケンス図をシーケンス図と呼びます。
17. UML では、コミュニケーション図は対話図の一種であり、コラボレーション図とも呼ばれます。
UML では、コミュニケーション ダイアグラムは主に、オブジェクトが空間内でどのように相互作用するかを記述するために使用されます。つまり、動的相互作用に加えて、オブジェクトがどのようにリンクされているかも直接記述されます。この図にはタイムラインはなく、代わりにメッセージに順番に番号が付けられています。
18. UML では、システム、ユースケース、プログラム モジュール内の論理フローの逐次実行シーケンスまたは並列シーケンスを記述するために使用される図をアクティビティ図と呼びます。
19. システム、ユースケース、プログラムモジュール内の論理プロセスの実行シーケンスを記述するために使用される UML 図は、アクティビティ図と呼ばれます。
20. UML ステート マシン図では、状態間の遷移はイベントによって駆動されます。
21. システム モデリングに UML を使用するプロセスでは、システム内に多くのユース ケースが存在する可能性があり、ユース ケース間に存在する可能性のある関係には、拡張、使用、組み合わせが含まれます。
22.DFD モデリング手法は、データ フロー、処理、データ ストレージ、外部アイテムの 4 つの基本要素で構成されます。
23.DFD モデリング手法は 4 つの基本要素で構成されており、そのうちのデータ ソースまたはデータ エンド ポイントは外部と呼ばれます。24. DFD メソッドは 4 つの基本要素で構成されており、そのうちの外部
項目はシステム データ プロバイダーまたはユーザーを記述します。シーケンス図には 2 つの座標軸があり、横軸はオブジェクトを表し、縦軸は時間の連続的なプロセスを表します。26. 機能の観点から見ると、DBAS は 4 つのレベルで実装できます。そのうちのプレゼンテーション層の機能は、ユーザーとの対話を担当します。３層ブラウザサーバアーキテクチャのデータベースアプリケーションシステムでは、Ｗｅｂブラウザがプレゼンテーション層の機能を実現する。28. トランザクションの実行中に、アクセスしているデータが他のトランザクションによって変更され、不正な処理結果が発生します。これは、トランザクションの性質上の分離違反が原因です。29. IDEF1X データ モデリング方法では、エンティティ セットの一意の識別がエンティティ セットと他のエンティティ セットの間の関係に依存する場合、このタイプのエンティティ セットは依存/スレーブ エンティティ セットと呼ばれます。
30. SELECT ステートメントでは、GROUPBY 句の論理的な実行順序は ORDER BY 句の前に。
31. SELECT ステートメントでは、HAVING 句の論理的な実行順序は WHERE 句の後に。
32. SELECT ステートメントで、グループ化に使用される句はGROUP BYです。
33. T-SQL 言語では、T1 テーブルのすべてのデータを T2 テーブルにコピーする場合、T2 テーブルがすでに存在する場合は、次のステートメントを使用できます。 INSERT T2 SELECT*FROM T1 T-SQLでは、
extract cur1 カーソルの逆数 データの 5 行目のステートメントは次のとおりです: FETCH ABSOLUTE -5 FROM cur1
34. ここで、T1 テーブルの列 C1 にある最小値を持つ 2 行のデータをクエリしたいとします。次のステートメントを入力してください: SELECT TOP 2*FROMT1 ORDER BY C1
35. T-SQL 言語では、T1 テーブル内のすべてのデータを T2 テーブルにコピーする必要があり、T2 テーブルが現在存在しない場合は、ステートメント
SELECT* INTO T2 FROM T1を使用できます
。 SQL Server では、T1 テーブル内の最大の列 C1 値を持つ 2 行のデータをクエリします (並列状況に関係なく)。次のステートメントを完了してください: SELECT TOP 2* FROM TI
ORDER BY CI DESC
37. ここで、T1 テーブルの C1 列にある異なる値の数を数えたいとします。次のステートメントを完了してください。 SELECT COUNT(DISTINCT C1) FROM T1
38. SQL Server2008 で、T1 テーブルの列 C に非クラスター化一意のインデックスを作成したいと考えています。次のステートメントを完了してください。 CREATE UNIQUE NONCLUSTERED
INDEX idx_t1 ONT1 (C1)
39. SQL Server2008 では、T1 テーブルの C1 列にクラスター化インデックスを確立する必要があります。次のステートメントを完了してください。 CREATE CLUSTERED DEXidx_t1 0NT1
(C1)
40. SQL Server では、Employee テーブルの eid 列にクラスター化インデックスを確立する必要があります。次のステートメントを完了してください。 CREATE CLUSTERED INDEXidX1 ON
Employee (eid)
41. SQL Server 2008 で、降順にソートされた非クラスター化インデックスが T1 テーブルの c1 列に確立されると仮定します。次のステートメントを完了してください:
CREATE INDEX idx_t1 ON T1 ( C1 DESC )
42. SQL Server 2008 には、従業員 (従業員番号、名前、部門) というリレーショナル テーブルがあります。従業員の名前、部門、部門内の人数をクエリする場合は、次のステートメントを実行してください: SELECT name,部門、
COUNT (*) OVER (PARTITION BY 部門) AS 部門番号 FROM 従業員
43. SQL Server 2008 には製品テーブル (商品番号、製品名、カテゴリ、価格) があります。今度は、価格が最も低い 2 つの製品をカウントしたいとします。各カテゴリーの商品名と
価格 次の文を完成させてください。
製品テーブル a からカテゴリ、製品名、価格を選択します。 価格の場所 (
製品テーブル b から上位 2 つの価格を選択します。 A. カテゴリ = B. カテゴリは価格昇順で並べます) カテゴリ、価格は昇順で並べ替えます。 44.
SQL Server 2008 では、次のようにします。 sales テーブルの更新操作のポストトリガーを定義するとします。次のステートメントを完了してください: CREATE TRIGGER tri sales ON·Sales table
FOR UPDATE…
45. コース選択用のテーブル（学生ID、コース番号、成績）があるので、CO1コースを選択しなかった学生の学生IDを問い合わせたいと思います。次のステートメントを完成させてください: SELECT 2 FROM コース選択 t1 WHERE
NOT EXISTS
(SELECT FROM コース選択 t2 WHERE t1 学生番号 = t2.学生番号および t2.コース番号 = 'CO1)
46. テーブルコース選択 (学生番号) があります。 、コース番号、成績）、次に、CO1 コースを選択しなかった学生の学生番号をクエリしたいと思います。次のステートメントを完成させてください: SELECT 学生番号 FROM コース選択 WHERE
学生番号 NOTIN (SELECT 学生番号 FROM コース選択 WHERE コース番号 = 'C01)
47. データベース内にテーブルコース選択 (学生番号、コース番号、成績) があります。 SQL Server では、試験の平均スコアが最も高いコースのコース番号をクエリしたいと思います。次のステートメントを完成させてください:
SELECT TOP 1 WITH TIES コース番号 FROM コース選択 GROUP BY コース番号
ORDER BY AVG (スコア) DESC
48. SQL Server 2008 には学生テーブル (学生番号、名前、年齢、学部) があります。各学部の最年少 2 人の学生の名前と年齢をクエリしたいとします。以下を入力してください:
SELECT 学部、名前、年齢 FROM 学生テーブル a WHERE 年齢 IN ( SELECTTOP 2 年齢 FROM 学生テーブル b WHERE a. 学部 = b. 学部 / b. 学部 = a. 学部ORDER BY 年齢 ASC ) ORDER BY 学部、年齢ASC
49. Student (Sno、Sname、Sdept) というテーブルがあります。各列の意味は、学生番号、名前、学部です。ここで、1,000 人を超える部門をカウントしたいと思います。次のステートメントを完了してください:
SELECT Sdept, COUNT ( ) FROM Student GROUP BY SDEPT HAVING COUNT () >1000
50. Student (Sno, Sname)、SC (Sno, Cno, Grade) というテーブルがあり、CO1 は選択されていません。コース内の学生の名前については、次のステートメントを完成させてください: SELECT
Sname FROM Student WHERE NOT EXISTS (
SELECT FROM SC WHERE Cno ='C01'
AND Student.Sno = sC.Sno)
51. SQL Server データベースのコース選択テーブル (学生番号、コース番号、成績) を使用するには、各学生が選択するコースの合計数を 10 以内に制限するフロント トリガー トリガーを定義する必要があります
。次のステートメントを完了してください。 CREATE TRIGGER tri cnt ON コース選択INSTEAD OF INSERT AS...
52. SQL Server データベースにコース選択用のテーブル (学生番号、コース番号、学年) があるとします。ここで、学生 ID、コース ID、および成績が 90 以上の学生の成績をクエリするカーソルを宣言する必要があります
。次の文を完成させてください DECLAREC1 CURSOR
FOR SELECT 学生番号 コース番号、グレード FROM コース選択 WHERE グレード >=90
53. SQL Servert には、コース選択テーブル ((学生番号、コース番号、学年)) があります。次に、各学生のコース選択の合計数を 10 個以下に制限するポストトリガー トリガーを定義する必要があります。次の
ステートメントを完了してください CREATE TR | GGER tri cnt ON コース選択 FOR INSERT AS ... ...
54. SQL Server には、テーブル コース選択 (学生番号、コース番号、学年) があります。成績が 90 以上の学生の学生番号とコース番号、および成績カーソルのクエリを宣言します。次のステートメントを完了してください DECLARE CI CURSOR FOR
SELECT学生番号、コース番号、成績 FROM コース選択 WHERE 成績 >=90
55 SQL Server のデータベースにはコース選択テーブル (学生番号、コース番号、成績) があります。次に、不合格の成績を持つ学生のコース選択レコードを削除できないトリガーを定義する必要があります。次のステートメント
CREATE TRを完了してください。|GGER tri del ON コース選択 AFTER DELETEASIF EXISTS ( SELECT FROM DELETED WHERE Score < 60
ROLLBACK
56. Student テーブル (Ssno、Sname、Sdept) があります。ここで、'Zhang と同じ学部の学生の名前をクエリしたいとします。 San'。次のステートメントを完了してください: SELECT S2 .Sname FROM Student S1 JOIN Student s2
ON S1.Sdept = s2.Sdept WHERE S1.Sname =Zhang San
57. Student (sno, Sname, Sdept) というテーブルがあります。ここで、Zhang San と同じ学科の学生の名前をクエリしたいと思います。次のステートメント SELECT S1.Sname fRoM Student S1 JOIN Student S2
ON S1を完了してください。Sdept= S2 .Sdept WHERE S2 Sname='Zhang San'
58. Student (sno, Sname,sage) というテーブルがあり、ここで「Zhang San」と同じ年齢の学生の名前をクエリしたいと考えています。次のステートメント SELECTS1Sname FROM Student S1 JOIN Student s2
ON S1.Sage = S2.Sage WHERE S2 Sname='Zhang San'
59. SQL Server2008 には、次のように定義されたストアド プロシージャ
CREATE PROC P1があります
@dept varhcar (30) =コンピューター サイエンス学科、@xint AS...
ストアド プロシージャを呼び出し、最初のパラメータにストアド プロシージャのデフォルト値を使用します。次のステートメントを完了してください:
EXEC P1 DEFAUIT , 20
60. テーブル Student があります。 (sno、Sname、Sdept、今度は各学部の学生の数を数えたいとします。次のステートメントを完了してください。SELECT
Sdept, count () FROM Student
GROUP BY Sdept
61. SQL Server208 では、次のように定義されたストアド プロシージャがあります: CREATE PROC P1
@dept varhcar (30), @x int OUTPUTA...次にストアド プロシージャを呼び出します。次のステートメントを完了してください
DECLARE @i int EXEC P1 コンピュータ サイエンス学科、@OUTPUT
62. カーソルを使用してコンピュータ サイエンスの学生の名前をクエリおよび出力する次のプログラム コード セグメントがあります。次のステートメントを完了してください。
DECLARE@Sname varchar (20)
DECLARE test cur CURSOR FO SELECT Sname FROM Student WHERE Sdept=コンピュータサイエンス学部'OPEN test curFETCHNEXT FROM test_cur INTO @SNAME WHILE @@FETCH_STATUS=0
BEGIN PRINT @Shane END CLOSE test cur
63. SQLで設定しますServer2008 では、1 つの入力パラメーターと 1 つの出力パラメーターを持つストアド プロシージャを作成したいと考えています。次のステートメントを完了してください:
CREATE PROC P1
@x int,@y int OUTPUT AS … …
64. SQL Server 2008 の LIKE 句では、0 文字以上の文字と一致するワイルドカード文字は%です。
65. SQL Server 2008 の LIKE 句では、1 つの文字に一致するワイルドカード文字は-です。
66.SQL Server 2008 は 4 つのランキング関数を提供します。そのうちRANK関数は、各パーティション内の結果セット内のデータの各行のランキングを返します。各パーティション内のランキングは 1 から始まりますが、中間のランキングには不連続性がある場合があります。価値観。
67. SQL Server 2008 は 4 つのランキング関数を提供します。そのうちのDENSE_RANK関数は、各パーティション内の結果セット内のデータの各行のランキングを返します。各パーティション内の行のランキングは 1 から始まり、ランキングは反復可能であり、途切れることなく。
68. SELECT ステートメントで、クエリ結果セット内の重複行を削除するために使用されるオプションはDISTINCTです。
69. SELECT ステートメントで、左外部結合に使用される句はLEFT JOIN
です。 70. SQL Server 2008 では、カーソル cur1 の現在の行ポインターが指すデータの前の行を抽出するために、使用されるオプションは次のとおりです。 FETCH PRIOR FROM cur171. SQL Server 2008 では、カーソル抽出ステータスを決定するグローバル変数は次のとおりです: @@ FETCH_STATUS
72. カーソルを使用してコンピューター サイエンスの学生の名前をクエリするための次のコード セグメントがあります。次のステートメントを完了してください。
DECLARE @Sname varchar (20)
DECLARE test cur CURSOR FOR SELECT Sname FROM Student WHERE Sdept="コンピュータ部" OPEN test cur FETCH NEXTFROM test_cur lINTo @Sname WHILE @@FETCH_STATUS =0 BEGIN PRINT@Sname END CLOSE test cur
73. SQL Server では、宣言されたカーソル c1。このカーソルからデータを抽出するには、次のステートメントを完了してください: FETCH NEXT FROM C1
74. SQL Server2008 で、U1 スキーマを削除する場合、使用されるステートメントは SCHEMA U1 DROP SCHEMA U1です
。 75. SQL Server2008 で、DB1 データベース内の U1 ユーザーを削除する場合は、次のステートメントを完了してください: DROPユーザー U1
76. SQL Server2008 で、DB1 データベース内の U1 ユーザーを削除する場合は、次のステートメントを完了してください。 DROP USER U1
77. SQL Server2008 で、U1 ログイン アカウントを削除する場合は、次のステートメントを完了してください。 DROP LOGIN U1
78. SQL In Serverで設定 SQL Server認証用のログインアカウントを作成し、ログイン名：User1、パスワード：a123とします。次のステートメントを完了してください: CREATE LOGIN User1 WITH PASSWORD= 'a123'
79. SQL Serveri で設定するには、SQL Server 認証用のログイン アカウントを作成する必要があります。ログイン名: User1、パスワード: a123。次のステートメントを完了してください。 CREATE LOGIN User1 WITH PASSWORD='a123'
80. SQL Server では、無効になっている User1 ログイン アカウントを有効にする必要があります。次のステートメントを完了してください:
ALTER LOGIN User1 ENABLE
81。 SQL Server208 で、DB1 データベースを BK デバイスに完全にバックアップする場合は、次のステートメントを完了してください。BACKUP DATABASE DB1TOBK
82. SQL Server では、Student テーブルの sname 列に非クラスター化インデックスを作成する必要があります。次のステートメント CREATENONCLUSTERED INDEX idx1
ON STUDENT (SNAME)
83 を完了してください。 SQL Servert では、U1 に対して saes という名前のスキーマを定義する必要があります。次のステートメントを完了してください CREATE SCHEMA Sales AUTHORIZATIONU184. SQL Server2008 には、データを4/ 4 つの領域に分割するパーティションを作成する次の関数がありますCREATE PARTITION FUNCTION PF1 (nt)
AS RANGE LEFT FOR VALUES (1, 100, 200) )
85. パーティションを作成するには次の関数があります. この関数はデータを 4 つのパーティションに分割します. 一番左のパーティションのデータ範囲は1/<=1 以下ですCREATE PARTTION
FUNCTION PF1 (int)
AS RANGELEFT FOR VALUES (1、100、200)
86.SQL Server2008には、混合認証モードとWINDOWS認証モードの2つの認証モードがあります。
87. SQLServer2008では、混合認証モードとWINDOWS認証モードの2つの認証モードがあります。88. SQL Server2008には、Windows認証モードと混合
認証モードの2つの認証モードがあります。89. SQL Server2008 では、システム管理者の役割はSYSADMINです。
90.マテリアライズド/インデックス付きビューは、クエリ結果を含むデータベース オブジェクトです。そのデータは、ビューの使用時に読み取られませんが、事前に計算されます。
91.マテリアライズド/インデックス付きビューは、クエリ結果を保存するデータベース オブジェクトです。データは事前に計算され、オブジェクトに保存されます。 92.
データベースのパフォーマンスを向上させるために、販売伝票に「合計価格」フィールドを追加します。テーブル（テーブルで決定（「単価」から計算）数量
の計算結果は「合計価格」列に保存され、クエリ処理時の計算量を削減します。このチューニング方法を追加導出・エクスポート方法と呼びます。
94データベースのチューニング処理において、「学生情報テーブル」の「システム名」に「合計価格」を追加し、クエリ処理時のテーブル接続数を削減します。このチューニング方法を冗長列・冗長属性追加方法と呼びます。
95. 冗長列を追加するチューニング方法は、空間を時間に交換する典型的なチューニング方法です。96. クエリ条件としてよく使用される列のインデックスを作成するチューニング方法は、空間を時間と引き換えに
する典型的なチューニング方法です。97. クエリ条件としてよく使用される列にインデックスを作成します。これは、空間を時間と交換する典型的な調整方法です。98.テーブルを垂直に分割した後、元のテーブル内のすべてのデータをクエリする必要がある場合は、結合操作を使用する必要があります。99.
分割後、すべてのデータをクエリするには、Union 演算を使用する必要があります。
100. 頻繁に一緒に使用される複数のテーブルに、共通の列値に従ってデータ行を格納します。このテーブルの格納方法は、集計です。
101.頻繁に一緒に使用される共通の列値を持つ複数のテーブルからのデータ行をまとめて格納するデータベースの格納方法は、集計と呼ばれます。
102. データベース同時実行制御では、データベース ロックの粒度を制御する必要があります。ロックの粒度が大きくなると、トランザクションの同時実行の度合いが低くなります。
103. データベースのチューニング プロセス中は、データベース ロックの粒度を制御する必要があります。ロックの粒度が大きくなると、トランザクションの同時実行の度合いが低くなり、データベース システムのオーバーヘッドが低くなります。
104. データベースのチューニング プロセス中に、データベース ロックの粒度を制御する必要がある場合があります。ロックの粒度が大きくなると、タスクの同時実行の度合いが低くなり、データベース システムのオーバーヘッドが低くなります。
105. データ ウェアハウス環境では、データのきめ細かな設計は、データ ウェアハウス内のデータ量とシステムが応答できるクエリの種類に影響を与える重要な設計上の問題です。
106. データベースの同時実行制御では、ロック粒度が大きくなるほど粗くなるほど、タスクの同時実行の度合いが小さくなり、データベース システムのオーバーヘッドが小さくなります。
多次元データ分析において、高粒度のデータビューから低粒度のデータビューに切り替える分析操作は、ドリル/ドリルダウン操作と呼ばれます。
108. スーパーマーケット管理システムの動作中に例外が発生し、トランザクションに投入されたデータベースの更新結果がディスクに正しく書き込まれず、トランザクションの耐久性が破壊されました
。
109. データベース システムにデッドロックが発生した場合、通常の解決策は、1 つまたは複数のデッドロック トランザクションを選択し、これらのトランザクションをロールバック/元に戻すことです。
110. 分散データベース システムでは、グローバル トランザクションのアトミック性を確保するために、トランザクションの実行に参加しているすべてのサイトが/undoをコミットまたはロールバックする必要があります。111. トランザクション内部障害は、予期されるトランザクション内部障害と予期しないトランザクション内部障害
に分類できます。同時デッドロック障害は、予期しない内部トランザクション障害です。112.クエリ条件としてよく使用される列のインデックスを作成するチューニング方法は、時間とスペースを交換する典型的なチューニング方法です。113. データベースの動的ダンプ メカニズムでは、通常、データベースを特定の時点で正しい状態に復元するためにログファイルが必要です。114. データベース回復プロセス中、チェックポイント テクノロジにより、データベース回復中に実行されるログ回復操作の数が大幅に削減されます。115. 動的ストレージでは、データベースを一貫した状態に復元するためにダンプ ファイルとログファイルを一緒に使用する必要があります。116. SQL Server 2008 には 3 種類のトランザクション ログ バックアップがあります。破損した可能性のあるデータベースのログ バックアップを実行する方法は、エンド/テールバックアップです。117.SQL Server2008 では、データベース ミラーリングは次のように分割されます。
高可用性動作モード、高保護動作モード、および高パフォーマンス動作モード。
118. SQL Server2008 では、データベース ミラーリングは高可用性動作モード、高保護動作モード、高パフォーマンス動作モードに分かれています。
119. SQL Server2008 では、データベース ミラーリングは高可用性動作モード、高保護動作モード、高パフォーマンス動作モードに分かれています。120. SQL Server2008 では、T-SQL ステートメントを使用してデータベース バックアップ操作を実行する場合、 DIFFERENTIALキーワードを使用して、バックアップが差分バックアップであることを指定する
必要があります。
121. 分散データベース システムの回復制御に採用される最も典型的な戦略は、2/2/2フェーズ コミット プロトコルに基づいています。
122. 分散データベース システムの回復制御に採用される最も典型的な戦略は、2 フェーズ/2 フェーズ/2フェーズ コミット プロトコルに基づいています。
123. 分散データベースでは、リレーションシップを一定の条件に従って行（タプル）の観点から複数のフラグメントに分割し、このシャーディング手法を水平シャーディングと呼びます。
124. 分散データベースでは、場所の独立性、データシャードの独立性、およびデータ複製の独立性が、分散データベースシステムにおける分散の透明性を形成します。125. 分散データベースは、物理的に分散され、論理的に集中化された
データベース システムです。126. 分散データベース クエリにおいて、大量のデータ送信が発生する主な理由は、データ間の接続および結合操作です。 分散データベースのデータ分散では、グローバル データのコピーが複数ある場合、データの完全なコピーが各物理サイトに保存されます。この戦略はフルレプリケーションです。
127. さまざまな並列データベース システム構造では、階層構造は共有メモリ、共有ディスク、シェアード ナッシング構造の特性を組み合わせて、ページ層と最下層の 2 つの層に分割され、最上層はシェアード ナッシング構造であり、最下層は共有メモリまたは共有メモリ ディスク構造。
128. 並列データベースのアーキテクチャは数多くありますが、すべてのプロセッサがネットワークを介して共通のメインメモリを共有する構造を共有メモリ構造と呼びます。
並列データベースでは、シェアード ナッシング構造が並列データベース システムをサポートする最適な並列構造と考えられており、銀行窓口などのアプリケーションに適しています。
127. クラウド コンピューティングは、すべてのコンピューティング リソースを集中し、ハードウェア仮想化テクノロジを使用することにより、ユーザーに強力なコンピューティング能力、ストレージ、ブロードバンド、その他のリソースを提供します。
クラウド コンピューティングには、インターネット上のアプリケーション サービスと、データ センターでこれらのサービスを提供するソフトウェアおよびハードウェア設備が含まれます (通常、サービスとしてのソフトウェア、サービスとしてのプラットフォーム、およびサービスとしてのインフラストラクチャが含まれます)。Platform as a Service とは、ダウンロードやインストールを行わずに、オペレーティング システムと関連サービスをネットワーク経由で提供することを指します。
130. 時系列分析はデータ進化分析とも呼ばれ、時間の経過とともに動作が変化するオブジェクトの規則や傾向を記述し、モデル化することができます。
131. エンタープライズ データ環境では、データに関するデータは一般にメタデータと呼ばれます。
132. データ ウェアハウス環境では、データに関するデータはメタデータと呼ばれます。
133. データ ウェアハウスは、主題指向で統合され、不揮発性で時間とともに変化するデータのコレクションです。
134. データ ウェアハウスでは、メタデータは通常、技術メタデータとビジネスメタデータに分類されます。
データウェアハウスにおいて、保守対象の元データを基に、データソースの変更に基づいてデータを保守する方式をインクリメンタル／グロース保守方式と呼ぶ。
136. データ ウェアハウスを確立するプロセスでは、ETL は必要な構築リンクです。ここで、 E は抽出/抽出/抽出/EXTRACTを指します。137. エクスポートされたデータまたはデータ データベースのマテリアライズド ビュー (マテリアライズド ビュー) の保守戦略において、クエリ中にデータの有効期限が切れたことをユーザーが発見した場合にのみ更新する戦略を、遅延/遅延/延期保守戦略
と呼びます。138. エンタープライズ データ ウェアハウス アーキテクチャでは、リアルタイム OLAP およびグローバル OLTP/トランザクション処理アプリケーションをサポートするために、オペレーショナル データ ストレージ ODS が通常使用されます。139. エンタープライズ データ ウェアハウスでは、リアルタイム OLAP およびグローバル/クロスプロフェッショナル/包括的なOLTP アプリケーションをサポートするために、通常、オペレーショナル データ ストレージ層 (ODS) が使用されます。140. エンタープライズ データ ウェアハウスでは、通常、リアルタイムOLAP/分析およびグローバル OLTP アプリケーションをサポートするためにオペレーショナル データ ストレージ層 (ODS) が使用されます。
141. 各グループ内のデータが可能な限り類似し、異なるグループ間のデータが可能な限り異なるようにデータ セット内のデータをグループ化するこのデータ マイニング方法は、クラスタリング アルゴリズムと呼ばれます。
知識発見のプロセスとしてのデータ マイニングは、通常、データの準備、データ マイニング、結果の解釈と評価の3 つの主要な段階で構成されます
142. 機械学習では、分類アルゴリズムに必要なサンプル データは通常、トレーニング セット、テストセットと検証セットの 3 種類。
クラスタリングは機械学習手法の一般的なタイプで、クラスタリング アルゴリズムによって処理されるデータ オブジェクトには通常ラベルが付けられていないため、クラスタリングは一般に教師なし学習手法と呼ばれます。
143. アソシエーション ルール マイニングでは、アソシエーション ルールが確立されているかどうかは、一般に2 つの指標、サポートと信頼度によって説明されます。
144. アソシエーション ルール マイニングでは、意味のあるアソシエーション ルールを発見するために、2 つのしきい値、最小サポートと最小信頼性を与える必要があります。145. 相関ルールマイニングでは、意味のある相関ルールを発見するために、最小サポートと最小信頼性/信頼性という 2 つのしきい値
を与える必要があります。146. 物事の発展の連続性と規則性に従って、変数の歴史的時点の時系列データに基づいて、将来の以降の時点の変数の発展傾向を推測する作業を時系列/予測/といいます。時系列分析。
- データベースアプリケーションシステムは、機能的にはプレゼンテーション層、ビジネスロジック層、データアクセス層、データ永続層の4つの層に分かれており、このうちビジネスロジック層はプレゼンテーション層に直接データを送信する役割を担っています。
- 学生テーブル (学生番号、名前、学部) とコース選択テーブル (学生番号、コース番号、成績) があるので、ウィンドウ関数を使用して各学生の名前、学部、テストの平均点をクエリする必要があります。次の文を完成させてください:
SELECT DISTINCT 名前、学部、AVG(成績) OVER (PARTITION BY T1.学生ID) AS 平均成績
FROM 学生テーブル T1 JOIN コース選択テーブル T2 ON T1.学生ID = T2.学生ID - データベースのパフォーマンスの最適化では、マテリアライズド ビューと集計 (クラスター) の確立がストレージの最適化方法です。
- データベースのメンテナンス プロセス中、管理者は定期的にデータベースを再編成する必要があります。つまり、データベースの断片の編成とリサイクル、データ ストレージの再配置、インデックスの再構築、その他の操作を行う必要があります。
- 粒度は、データ環境におけるデータの包括性の程度を説明するために使用される概念です。システム内に商品売上表（商品番号、店舗ID、販売数量、単価、日付、時刻）と商品週間売上表（商品番号、店舗ID、週間販売数量、週）があるとすると、粒度は製品販売テーブルのレベル製品の週次販売テーブルの粒度レベルより下。
- SQL ステートメントのパフォーマンス チューニングは、データベース アプリケーション システムの保守フェーズのタスクです。