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数据库系统概论习题 数据库设计
2020-06-21 16:46:56数据库物理设计完成后,进入数据库实施阶段,下列各项中不属于实施阶段的工作是( ) 建立库结构 扩充功能 加载数据 系统调试 [参考答案] 扩充功能 试题3 在数据库的概念设计中,最常用的数据模型是( ) 形象...一 单项选择题
试题1
在数据库设计中,用E-R图来描述信息结构但不涉及信息在计算机中的表示,它是数据库设计的( )阶段
概念设计
需求分析
逻辑设计
物理设计[参考答案] 概念设计
试题2
数据库物理设计完成后,进入数据库实施阶段,下列各项中不属于实施阶段的工作是( )
建立库结构
扩充功能
加载数据
系统调试[参考答案] 扩充功能
试题3
在数据库的概念设计中,最常用的数据模型是( )
形象模型
物理模型
逻辑模型
实体联系模型[参考答案] 实体联系模型
试题4
从E-R模型关系向关系模型转换时,一个M∶N联系转换为关系模型时,该关系模式的关键字是( )
M端实体的关键字
N端实体的关键字
M端实体关键字与N端实体关键字组合
重新选取其他属性[参考答案] M端实体关键字与N端实体关键字组合
试题5
数据流程图(DFD)是用于描述结构化方法中( )阶段的工具
可行性分析
详细设计
需求分析
程序编码[参考答案] 需求分析
试题6
如何构造出一个合适的数据逻辑结构是( )主要解决的问题
物理结构设计
数据字典
逻辑结构设计
关系数据库查询[参考答案] 逻辑结构设计
试题7
概念结构设计是整个数据库设计的关键,它通过对用户需求进行综合、归纳与抽象,形成一个独立于具体DBMS的( )。
数据模型
概念模型
层次模型
关系模型[参考答案] 概念模型
试题8
数据库设计中,确定数据库存储结构,即确定关系、索引、聚簇、日志、备份等数据的存储安排和存储结构,这是数据库设计的( )。
需求分析阶段
逻辑设计阶段
概念设计阶段
物理设计阶段[参考答案] 物理设计阶段
试题9
在关系数据库设计中,对关系进行规范化处理,使关系达到一定的范式,例如达到3NF,这是( )阶段的任务。
逻辑设计阶段
概念设计阶段
物理设计阶段
需求分析阶段[参考答案] 逻辑设计阶段
试题10
对实体和实体之间的联系采用同样的数据结构表达的数据模型为( )
网状模型
层次模型
关系模型
非关系模型[参考答案] 关系模型
试题11
公司有多个部门和多名职员,每个职员只能属于一个部门,一个部门可以有多名职员,从职员到部门的联系类形是( ) 。
多对多
一对多
多对一
一对一[参考答案] 多对一
试题12
关系数据库中,实现实体之间的联系是通过关系与关系之间的( ) 。
公共属性
公共索引
公共存储
公共元组[参考答案] 公共属性
试题13
数据流程图是用于数据库设计中( )阶段的工具。
需求分析
可行性分析
概要设计
程序编码[参考答案] 需求分析
试题14
在数据库设计中,将ER图转换成关系数据模型的过程属于( )。
需求分析阶段
逻辑设计阶段
物理设计阶段
概念设计阶段[参考答案] 逻辑设计阶段
试题15
子模式DDL是用来描述( )。
数据库的总体逻辑结构
数据库的局部逻辑结构
数据库的物理存储结构
数据库的概念结构[参考答案] 数据库的局部逻辑结构
试题16
数据库设计的概念设计阶段,表示概念结构的常用方法和描述工具是( )。
层次分析法和层次结构图
实体联系方法
结构分析法和模块结构图
数据流程分析法和数据流程图[参考答案] 实体联系方法
试题17
在关系数据库设计中,设计关系模式是数据库设计中( )阶段的任务
逻辑设计阶段
概念设计阶段
物理设计阶段
需求分析阶段[参考答案] 逻辑设计阶段
试题18
关系数据库的规范化理论主要解决的问题是( )。
如何构造合适的数据逻辑结构
如何构造合适的数据物理结构
如何构造合适的应用程序界面
如何控制不同用户的数据操作权限[参考答案] 如何构造合适的数据逻辑结构
试题19
数据库设计可划分为六个阶段,每个阶段都有自己的设计内容,"为哪些关系在哪些属性上建什么样的索引"这一设计内容应该属于( )设计阶段。
物理设计
概念设计
逻辑设计
全局设计[参考答案] 物理设计
试题20
从ER图导出关系模型时,如果实体间的联系是M:N的,下列说法中正确的是( )。
将N方码和联系的属性纳入M方的属性中
将M方码和联系的属性纳入N方的属性中
增加一个关系表示联系,其中纳入M方和N方的码
在M方属性和N方属性中均增加一个表示级别的属性[参考答案] 增加一个关系表示联系,其中纳入M方和N方的码
试题21
一个m:n联系转换为一个关系模式,关系的码为( )
实体的码
n端实体的码
m端实体的码
与该联系相连的各实体的码的组合[参考答案] 与该联系相连的各实体的码的组合
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初探
一般数据仓库的数据都来源于业务系统,而业务系统的数据库设计都属于oltp范畴的,设计思路一般也都是遵循数据库教材里面的三范式设计。知己知彼,百战不殆,所以我建议可以不要先去讨论数据仓库的需求,以自己的理解先去窥探一下业务系统。
我一般会关注几个方面:
一、各系统结构(前面已经提过了)
二、主系统结构
这个主系统一般就指交易系统了,如通信行业,金融行业等。在做这一步工作时,如果能拿到交易系统的数据库模型,那是再好不过的了。探查的内容主要有系统的设计思路(当然这一点还是需要一些经验的,做了多年以后,即使是做数据仓库的,也能把核心系统的结构猜个大概),主要是自己去猜一下设计者的想法,对解决问题很有帮助,具体一点说就是可以推断出系统里该有哪些表或数据,能够供自己使用。然后是按照自己的逻辑,可以基于业务流程或业务模块、业务部门等原则,给业务系统进行一个大致的分类,这会对后面数据仓库的主题设计有一定帮助。
上面是一些宏观的介绍,下面说几个微观的例子:第一个是字典表,到数据仓库中以后一般会转换成维表。比较典型的有机构信息表,产品信息表等,在前期最好摸清情况。一般在交易系统升级时,比如增加了一个信用卡级别内容,分1、2、3、4、5,但是很有可能升级不严谨,对这些数字没有建字典表也没有说明,交易系统的开发人员明白这是什么意思,写程序的时候可以判断,但当这些数据抽取到数据仓库中,如果没有对应的说明可就不好处理了,所以业务表、字典表,这些基本情况一定要摸清。
表的情况摸清了,可以捎带了解一下,哪些数据是人工录入的,即交易的时候,由客户或者业务人员操作录入的数据;哪些数据是通过交易系统的程序自动生成的,这样在数据仓库建设过程中,如果数据不能满足,可以很快的找到源头来支持。
三、逻辑关联
逻辑关联,主要是整理出各系统间的数据关系,直接点的例子,就是交易系统的客户号,如何能与信用卡系统的客户卡信息关联上。一般最大的隐患就是数据壁垒,即两个系统独立,无关联或部分相关,这种情况会影响数据仓库的ETL工作。
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