数据管理基础简答整理

数据库简答题押题整理，主要来源是课后习题。

# 《数据管理基础》简答题整理

# 第一章

# 什么是数据库，有什么基本特点

数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。

• 基本特点

  • 数据结构化

    • 数据内部结构化
    • 数据之间具有联系，整体是结构化的

  • 数据的共享性高，冗余度低且易扩充

  • 数据独立性高

    • 数据和程序相互不依赖
    • 物理独立性
      • 数据库存储结构（物理结构）改变，管理员对模式 / 内模式映像作改变，可以使模式不变、外模式不变
    • 逻辑独立性
      • 模式（逻辑结构）改变，管理员对各个外模式 / 模式的映像作相应改变，可以使外模式保持不变，应用程序不变。

  • 数据由数据管理系统（DBMS）统一管理和控制

    • 安全性保护
    • 完整性检查
    • 并发控制
    • 数据库恢复

# 为什么要使用数据库系统？/ 使用数据库系统的而好处

# 跟人工管理和文件系统比较，说明数据库管理数据的特点。

# 逻辑模型的分类、特点以及优缺点

1. 层次模型

2. 网状模型

3. 关系模型

   关系模型必须是规范化的：比如，关系的每个分量必须是一个不可分的数据项

   关系模型的优缺点

   （要知道，可能会考简答，后面的 nosql 跟关系型数据库的对比也提到了这个知识点）

# 简述数据库三级模式和两级映像的作用和地位。

分别阐释意思，且强调保证了逻辑独立性和物理独立性，外模式保证了一定的数据库安全性。

# 数据库系统组成

# 第二章

# 关系模型的三个组成部分

1. 关系数据结构
2. 关系操作集合
3. 关系完整性约束

# 关系的 5 种基本操作是什么，表示其他运算

选择、投影、并、差、笛卡尔积

# 关系模型的完整性约束

# 等值连接与自然连接的区别与联系

# 第三章

# 什么是基本表，什么是视图，两者的区别与联系

# RESTRICT/CASCADE

# 视图有什么作用

1. 视图能简化用户的操作
2. 视图使用户能以多种视角看待同一数据
3. 视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性
4. 视图能够对机密数据提供安全保护
5. 适当的利用视图可以更清晰地表达查询

# 哪些视图可以被更新

# 第四章

# 实现数据库安全性的常用技术和方法

# 什么是数据库的自主存取控制方法（DAC Discretionary Access Control）和强制存取控制方法 MAC

# 解释 MAC 机制中的主体、客体、敏感度标记

# 什么是数据库的审计功能，为什么要提供审计功能

# 第五章

# 安全性 vs 完整性

# DBMS 完整性控制体现在哪三个方面

# 第六章

# 简述规范化理论对数据库设计的指导意义

习题解答：规范化理论为数据库设计人员判断关系模式优劣提供了理论标准，可用以指导关系数据模型的优化，用来预测模式可能出现的问题，为设计人员提供了自动产生各种模式的算法工具，使数据库设计工作有了严格的理论基础。

1. 在数据分析阶段，用数据依赖的概念分析和表示各项数据项之间的关系；

2. 在设计概念结构阶段，用规范化理论消除初步 E-R 图冗余的联系。

3. 在 E-R 图向数据模型转化阶段，用模式分解的概念和方法指导设计。

# 第七章 数据库设计

# 简要描述数据库设计的 6 个阶段

1. 需求分析

2. 概念结构设计

3. 逻辑结构设计

4. 物理结构设计

5. 数据库实施

6. 数据库运行和维护

# 尝试叙述数据库设计过程中形成的数据库模式

# 简述逻辑模型设计中，水平分解和垂直分解的原理。

水平分解

• 把（基本）关系的元组分为若干子集合，定义每个子集合为一个子关系
• 对符合”80/20“原则的，把经常被使用的数据分解出来，形成一个子关系
• 水平分解为若干子关系，使每个事务存取的数据对应于一个子关系

垂直分解

• 经常在一起使用的属性从 R 中分解出来形成一个子关系模式
• 优点：提高某些事物的效率
• 缺点：连接操作可能降低效率

# 数据字典中都存放了哪些内容（需求分析阶段）

1. 数据项
2. 数据结构
3. 数据流
4. 数据存储
5. 处理过程

# 数据库的再组织和重构造

# 第十章 数据库恢复技术

# 什么是事务的 ACID 特性

1. 原子性 (Atomicity)
2. 一致性 (Consistency)
3. 隔离性 (Isolation)
4. 持续性 (Durability)

故障恢复可以保证事物的原子性和持续性

# 什么是日志文件，有什么用途

日志文件是用来记录事务对数据库更新操作的文件

用途：

1. 进行事务故障恢复
2. 进行系统故障恢复
3. 协助后备副本进行介质故障恢复

# 登记日志文件时，为什么要先写日志文件再写数据库

• 写数据库和写日志文件是两个不同的操作
• 在这两个操作之间可能发生故障
• 如果先写了数据库修改，而在日志文件中没有登记下这个修改，则以后就无法恢复这个修改了
• 如果先写日志，但没有修改数据库，按日志文件恢复时只不过多执行了一次不必要的 UNDO 操作，并不会影响数据库的正确性

# 针对不同的故障，试给出恢复的策略和方法

# 什么是检查点记录

# 具有检查点的恢复技术有什么优点

# 试述使用检查点方法进行恢复的步骤

# 什么是数据库镜像？它有什么用途？

# 第十一章 并发控制

# 为什么要并发控制？并发控制技术能保证事物的哪些特性？

# 并发导致哪几种数据不一致？如何避免？

# 什么是封锁？锁的类型有哪几种？

# 什么是活锁？试述活锁的产生原因和解决方法

# 什么是死锁？请给出预防死锁的若干方法

# 请给出检测死锁的一种方法，当发生死锁后如何解除死锁？

# 什么样的并发调度是正确的调度？

# 为什么要引进意向锁？意向锁的含义是什么

# 常用意向锁及相容矩阵

# nosql 相关

# 关系型数据库的优缺点

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优点：

1. 建立在严格的数学概念的基础上
2. 概念单一
   1. 实体和各类联系都用关系来表示
   2. 对数据的检索结果也是关系
3. 关系模型的存取路径对用户透明
   1. 具有更高的数据独立性，更好的安全保密性
   2. 简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作
4. 获取持久化数据
   • 持久存储大量数据
5. 集成
   • 并能共享数据库集成，多个应用程序都将数据保存在同一个数据库中。这样一来，所有应用程序很容易就能使用彼此的数据了
6. 并发
   • 在面对并发操作时，关系型数据库提供了 “事务” 机制来控制对其数据的访问
   • 事务在处理错误时也起到作用。比如如果事务中途出错，可以通过回滚保证数据不受破坏
7. 近乎标准的模型
   • 关系型数据库以近乎标准的方式提供了数据模型。规定了模式，具有更高的数据独立性和安全保密性。

缺点：

1. 存取路径对用户透明，查询效率往往不如格式化数据模型（NoSQL）
2. 为提高性能，必须对用户的查询请求进行优化，增加了开发 DBMS 的难度

# 为什么要引入 NoSQL/NoSQL 的由来

1. NoSQL 在集群问题上，让用户自行决定可用性和一致性的平衡
   • 关系型数据库使用 ACID 事务来保持整个数据库的一致性，而这种方式本身与集群环境相冲突
   • NoSQL 数据库为处理并发及分布问题提供了众多选项。
2. NoSQL 是无模式的，不需要预先定义值和型，不会发生阻抗失谐的问题
   • 使用的数据组织形式比 “关系” 更丰富，可包括 "嵌套记录" 或列表等
   • 阻抗失谐：内存中的数据结构和关系型数据不匹配，每次处理的过程很麻烦
3. NoSQL 是应用数据库，MySQL 是集成数据库
   • 应用数据库：内容只由一个应用数据代码库直接访问，可直接管理数据库，与外部通信服务解耦
   • 集成数据库：集成多个应用程序，操作内容一致的持久数据，需要相互协调，更新数据由数据库负责

# 各种 NoSQL 数据库的共同特性

1. 开源分布式的非关系型数据库
2. 不使用关系模型
3. 在集群中运行良好
4. 适用于 21 世纪的互联网公司
5. 无模式
   • 不用事先修改结构定义，即可自由添加字段了
   • 这在处理不规则数据和自定义字段时 非常有用

# key-value 数据库

• 数据库是如何完成基本存放的想法 / 数据库存放的是什么东西，怎么存的
  • 是一张简单的哈希表，数据库访问均通过主键来操作
  • 将聚合看做不透明的整体，只能通过键来查出整个聚合
• 特点：性能较高，易于扩展
• 适合做什么，不适合做什么
  • 非常适合
    • 保存会话 (用会话 ID 作为键)
    • 购物车数据（用 userid 绑定）
    • 用户配置等信息（本质是因为键值数据库可以存放任意数据结构的数据）
  • 不适合
    • 数据间（建立）关系
    • 含有多项操作的事务（kv 数据库不擅长回滚恢复等操作）
    • 查询数据（无法搜索 value）
    • 操作关键字集合（一次只能操作一个键）

# 文档数据库

• 文档格式：XML、JSON、BSON

• 具有自述性、分层的树状数据结构

• 文档彼此相似，但不必完全相同。文档数据库所存放的文档，就相当于键值数据库所存放的 “值”。

• 文档数据库可视为其值可查的键值数据库。

• 特点：性能高，灵活性高

• 适合做什么，不适合做什么

  • 适用：
    • 事件记录（数据结构灵活）
    • 内容管理系统及博客平台（数据结构灵活，支持 JSON）
    • 网站分析与实时分析（可以只更新部分数据，方便保存浏览量等信息）
    • 电子商务应用程序（适应较为灵活的模式）
  • 不适用：
    • 包含多项操作的复杂事务（不适合执行跨文档的原子操作）
    • 查询持续变化的聚合结构

# 列族数据库

• 列族数据库，可以存储关键字及其映射值，并且可以把值分成多个列族，让每个列族代表一张数据映射表 (map of data)。

• 每个键值对都占据一列，并且都存有一个 “时间戳” 值。

• 列族数据库的各行不一定要具备完全相同的列，并且可以随意向其中某行加入一列，而不用把它添加到其他行中。

• 特点：易于扩展，易于访问

• 适合做什么，不适合做什么

  • 适合：事件记录、内容管理系统与博客平台、计数器、限期（利用时间戳 TTL）
  • 不适合：
    • 需要以 “ACID 事务” 执行写入及读取操作的系统。
    • 根据查询结果聚合数据（需要把每一行读到客户端，成本高）
    • 开发早期或试探某个技术方案（改变查询模式成本高）

# 图数据库

• 数据库是如何完成基本存放的想法

  • 图数据库可存放实体及实体间关系。

• 数据库存放的是什么东西，怎么存的

  • 实体也叫 “节点”(node)，它们具有属性 (property)。可将节点视为应用程序中某对象的实例。
  • 关系又叫 “边”(edge)，它们也有属性，有类型。边具备方向性 ( directional significance)，而节点则按关系组织起来，以便在其中查找所需模式。
  • 实体和实体间关系组成的有向图（实体作为结点，实体间关系作为边）

• 特点：支持复杂的图形算法，可用于构建复杂的关系图谱

• 适合做什么，不适合做什么

  • 适合：
    • 互联数据
    • 安排运输路线
    • 分派货物和基于位置的服务
    • 推荐引擎（结点间关系）
  • 不适合：
    • 更新全部或某子集内的实体
    • 图数据库可能没有办法处理数据量过大的场合，即便模型适合