数据库原理与应用答案(1)——数据库系统概述

一、填空

1.一个数据库系统应该具有的功能有:使用数据定义语言建立数据;使用数据操作语言对数据库中的数据进行查询;使用数据查询语言对数据库中的数据进行更新;支持存储大量的数据,保证其正确安全使用;支持多用户并发访问且不相互影响和损坏数据。    

2.数据模型是数据特征的抽象,是数据库管理的形式架构,是数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形态架构。数据模型所描述的内容包括三个部分:数据结构、数据操作 和 数据约束。    

3.层次模型、网状模型 和 关系模型是三种重要的数据模型。但现在关系模型占据了数据库的主导地位。

4.关系数据模型是以集合理论为基础的,用关系来表示实体以及实体之间练习。

5.数据管理技术伴随着计算机硬件、软件技术的发展以及计算机应用的不断扩张,也经历了从低级到高级的4个发展阶段,这4个阶段分别是:人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段 和 分布式数据库管理阶段。

6.DBMS 主要是对数据库中的数据实现有效的组织、管理和存储,因此 DBMS 必须具备数据定义、数据操作、数据管理 和 数据维护四方面的功能。

7.通过 DBMS 管理数据的特征有数据结构化且统一管理、较高的数据独立性 和 强大的数据控制功能。

二、选择

1.数据库、数据库管理系统和数据库系统之间的关系正确的是__________。

A.数据库包括了数据库管理系统和数据库系统

B.数据库管理系统包括了数据库和数据库系统

C.数据库系统包括数据库和数据库管理系统

D.以上都不对

2.目前,商品化的数据库管理系统以__________型为主。

A.关系

B.层次

C.网状

D.对象

3.以下___________不是数据模型的三要素。

A.数据结构

B.数据操作

C.数据库

D.数据约束

4.数据库系统的核心是___________。

A.数据模型

B.数据库

C.数据库管理系统

D.数据库管理员

5.数据独立性是数据库技术的重要特点之一,我们所说的数据独立性是指__________。

A.数据与程序独立存放

B.不同的数据被存放在不同的文件中

C.不同的数据只能被对应的应用程序所使用

D.以上三种说法都不对

6.在数据库的三级模式结构中,描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特征的是

___________。

A.外模式

B.内模式

C.存储模式

D.模式

7.一个数据库系统的外模式___________。

A.只能有一个

B.至少两个

C.可以有多个

D.最多3个

8.为了保证数据库的逻辑独立性,需要修改的是___________。

A.模式与外模式之间的映射

B.模式与内模式之间的映射

C.模式

D.三级模式

1.C        2.A        3.C        4.C        5.D        6.D        7.C        8.A

三、问答题

1、数据处理技术经历了哪几个阶段?每个阶段的特点是什么?

(1)人工管理阶段:数据量较少,数据不长期保存,没有专业的软件对数据进行管理;(2)文件系统阶段:数据可以长期保存在外部存储设备上,可避免重复输入。各个数据文件之间基本没有联系,相互独立,数据冗余量还是较大;(3)数据库系统阶段:采用数据模型表示数据结构,有较高的数据独立性;(4)分布式数据库管理系统:逻辑上统一、地域上分布的数据集合,是计算机网络环境中各个局部数据库的逻辑集合,同时受分布式数据库管理系统的控制和管理。

2、数据库系统的体系结构如何划分?

站在最终用户的角度看,数据库系统体系结构分为集中式、分布式、C/S(客户/服务器)和并行结构;站在数据库管理系统的角度看,数据库系统体系结构一般采用三级模式结构:外模式、模式和内模式。

3、数据模型由哪三要素组成?现在使用的主流数据模型是哪种?

数据模型由数据结构、数据操作、数据约束三要素组成;现在使用的主流数据模型是关系模型。

4、简述数据的逻辑独立性和物理独立性的意义和作用。

对外模式与模式之间的映象进行修改,而保持与应用程序相关的外模式不变,从而应用程序不变,从而保证了数据与程序之间的逻辑独立性,这也称之为数据的逻辑独立性;对模式与内模式之间的映像进行修改,从而使模式保持不变,而与应用程序相关的外模式也就不会变,从而应用程序不变,保证了数据与程序之间的物理独立性,也就是数据的物理独立性。

5、简述大数据处理的四个基本步骤。

(1)采集:大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App 或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作;(2)导入与预处理:将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作;(3).统计与分析:利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求;(4)挖掘:在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。

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