免费智能真题库 > 历年试卷 > 信息系统项目管理师 > 2009年下半年 信息系统项目管理师 上午试卷 综合知识
  第9题      
  知识点:   数据库与数据仓库   范式   数据库   数据库设计
  关键词:   范式   数据库   数据        章/节:   信息系统及其技术和开发方法       

 
以下关于数据库设计中范式的叙述,不正确的是(9)。
 
 
  A.  范式级别越高,数据冗余程度越小
 
  B.  .随着范式级别的提高,在需求变化时数据的稳定性越强
 
  C.  范式级别越高,存储 同样的数据就需要分解成更多张表
 
  D.  范式级别提高,数据库性能(速度)将下降
 
 
 

 
  第2题    2008年上半年  
   32%
把分布在不同地点、不同时间的数据集成起来,以支持管理人员决策的技术称为①,②为Web service 平台中表示数据的基本格式,①和..
  第22题    2021年上半年  
   36%
不必了解程序与数据库的内部结构,为用户提供一个看上去统一,但是由多个系统组成的应用系统,可采用( )。
  第4题    2022年上半年  
   62%
Hadoop中,()是大规模数据集的并行计算框架。
   知识点讲解    
   · 数据库与数据仓库    · 范式    · 数据库    · 数据库设计
 
       数据库与数据仓库
        1.数据库技术
        传统的数据库技术以单一的数据资源即数据库为中心,进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作。
        数据处理主要有操作型处理和分析型处理两类。操作型处理也称事务处理,指的是对联机数据库的日常操作,通常是对数据库中记录的查询和修改,主要为企业的特定应用服务,强调处理的响应时间、数据的安全性和完整性等;分析型处理则用于管理人员的决策分析,经常要访问大量的历史数据。
        传统数据库系统主要强调日常事务处理工作,难以实现对数据分析处理的要求,无法满足数据处理多样化的要求,操作型处理和分析型处理的分离成为必然。
        2.数据仓库
        定义
        数据仓库(Data Warehouse)是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
        特点:
        .数据仓库用于决策支持,面向分析型数据处理,不同于操作型数据库。
        .数据仓库是对多个异构数据源(包括历史数据)的有效集成,集成后按主题重组,且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
        和操作型数据库的区别
        数据仓库与操作型数据库相比,有如下区别:
        .面向主题。操作型数据库的数据面向事务处理,各个业务系统之间各自分离;而数据仓库中的数据按主题进行组织。主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的某些方面,一个主题通常与多个操作型系统相关。
        .集成。操作型数据库通常与某些特定应用相关,数据库之间相互独立,且往往是异构的;而数据仓库的数据是在原有分散数据库数据抽取清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到,消除了源数据中的不一致性,保证信息是整个企业一致性的全局信息。
        .相对稳定。操作型数据库中的数据通常是实时更新的,数据根据需要及时变化;而数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,涉及的数据操作主要是查询,只有少量的修改和删除,通常只需定期加载、刷新。
        .反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某个时间段内的数据;而数据仓库通常包含历史信息,通过这些信息可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
        数据仓库系统的结构
        数据仓库系统的结构通常包含4个层次,分别为:
        .数据源。是数据仓库系统的基础,通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于数据库中的各种业务处理数据和各类文档数据;外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。
        .数据存储与管理。是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的组织管理方式决定了对外部数据的表现形式。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)两种。
        .OLAP服务器。对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现趋势。具体实现可以分为ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP的基本数据和聚合数据均存放在关系数据库中;MOLAP的基本数据和聚合数据均存放在多维数据库中;HOLAP的基本数据存放在关系数据库中,聚合数据存放在多维数据库中。
        .前端工具和应用。主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器,报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
 
       范式
        (1)第一范式(1NF):如果关系模式R的每个关系r的属性值都是不可分的原子值,那么称R是第一范式的模式,r是规范化的关系。关系数据库研究的关系都是规范化的关系。
        (2)第二范式(2NF):若关系模式R是1NF,且每个非主属性完全函数依赖于候选键,那么称R是2NF模式。
        (3)第三范式(3NF):如果关系模式R是1NF,且每个非主属性都不传递依赖于R的候选码,则称R是3NF。
        (4)BC范式(BCNF):若关系模式R是1NF,且每个属性都不传递依赖于R的候选键,那么称R是BCNF模式。
        上述四种范式之间有如下联系:1NF?2NF?3NF?BCNF。
 
       数据库
        数据库(DataBase,DB)是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储,具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性,并可为各种用户共享。
        系统使用的所有数据存储在一个或几个数据库中。
 
       数据库设计
        数据库的设计质量对整个系统的功能和效率有很大的影响。数据库设计的核心问题是:从系统的观点出发,根据系统分析和系统设计的要求,结合选用的数据库管理系统,建立一个数据模式。设计的基本要求是:
        .符合用户需求,能正确反映用户的工作环境
        .设计与所选用的DBMS所支持的数据模式相匹配
        .数据组织合理,易操作、易维护、易理解
               数据库设计步骤
               数据库的设计过程可以分为4个阶段,即用户需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计。下图反映和分析了这一设计过程,其中:
               
               数据库设计步骤
               .用户需求分析是对现实世界的调查和分析
               .概念结构设计是从现实世界向信息世界的转换。根据用户需求来进行数据库建模,也称为概念模型,常用实体关系模型表示。
               .逻辑结构设计是从信息世界向数据世界的转化。将概念模型转化为某种数据库管理系统所支持的数据模型。
               .物理结构设计是为数据模型选择合适的存储结构和存储方法。
               用户需求分析
               用户需求分析需要结合具体的业务需求分析,确定信息系统的各类使用者以及管理员对数据及其处理、数据安全性和完整性的要求。主要设计如下三方面:
               (1)系统应用环境分析。
               系统应用环境及系统所服务和运行的特殊组织环境。不同业务单位有不同的组织结构和业务工作流程。环境的特殊性将决定数据库的整体设计思路和风格。
               (2)用户数据需求及加工分析。
               用户需求及加工分析指用户希望从数据库中获得那些信息以及对信息的处理要求。由此决定数据库中应该存储哪些信息以及对数据需要进行哪些加工处理,包括在处理过程中特定的查询要求、响应时间要求,以及数据安全性、保密性、完整性和一致性等方面的要求,应在此基础上编制数据字典。
               (3)系统约束条件分析。
               系统约束条件分析及分析现有系统的规模、结构、资源和地理分布,明确现有系统存在的种种限制或约束,从而使系统设计不至于脱离实际条件,确保系统设计顺利实施。
               数据库概念结构设计
               概念结构设计是指由现实世界的各种客观事物及其联系转化为信息世界中的信息模型的过程,即为数据库的概念结构设计。E-R模型即实体-联系模型是描述数据库概念结构的有力工具。下面结合实例说明E-R模型的构建。
               在一个政府部门中存在着多个不同科室,每一个由若干名科员构成,每个科室都有一名主管上级领导,科室公务员负责为前来机关办事的群众提供相关的服务。现分别画出各个科室的E-R模型图,再画出整个机关的E-R模型。
               一个科室结构应包括:
               (1)实体,即上级领导、科室、科员、群众。
               (2)实体联系,主管领导与科室之间是一对多的关系,科室与科员之间的联系也是一对多的关系,科员与群众之间是多对多的关系。
               (3)各个实体所具有的属性。
               .主管上级领导,属性可以有编号、姓名、性别、年龄、职务、任职时间、参加工作时间、入党时间、学历
               .科室的属性可以包括科室号
               .科员的属性包括编号、姓名、性别、年龄、职称、参加工作时间、入党时间、学历
               .群众属性包括服务日期、服务事宜、处理结果
               .服务,包括服务日期、服务事宜、处理结果
               通过以上分析,可以得到如下的E-R模型,如下图所示(部分属性)。
               
               科室E-R模式图
               数据库逻辑结构设计
               逻辑结构设计的任务是要将概念结构设计阶段完成的概念模型转换成能被选定的数据库管理系统支持的数据模型。现行的数据库管理系统一般支持网状、层次和关系三种数据模型中的一种,其中关系型的数据模型在DBMS中的应用和支持较为广泛,已成为主流。
               下面简单介绍一下由E-R模型转换为关系数据模型的转化规则。在关系数据模型下,数据的逻辑结构是一张二维表,每个关系为一张二维表格。E-R模型转换为关系数据模型的转化规则如下。
               .每一实体及其属性对应于一个关系模式。实体名作为关系名,实体的属性作为对应关系的属性。所谓关系模式,就是对关系的描述,用关系名(属性1、属性2、属性3,……属性n)来表示。
               .两两实体之间的联系及其属性一般对应一个关系模式,联系名作为对应的关系名,联系的属性作为对应关系的属性;不带属性的联系可以去掉。
               .实体和联系中关键字属性在关系模式中仍作为关键字。
               上图中所示的实体关系图可以按照这些转换规则进行转化得到如下对应的关系模型。
               .主管上级领导,编号、姓名、性别、年龄、职务、任职时间、参加工作时间、入党时间、学历
               .科室,包括主管上级领导编号、科室号
               .科员,包括科室号、编号、姓名、性别、年龄、职称、参加工作时间、入党时间、学历
               .群众,包括来访者编号、姓名、性别、年龄、来访日期、服务事宜
               .服务,包括受理公务员编号、来访者编号、服务日期、服务事宜、处理结果
               不同的系统配备的数据库管理系统性能不同,因而必须结合具体DBMS的性能和要求将一般数据模型转换成所选用的数据管理系统支持的数据模型,若选用的DBMS支持层次、网络模型,则还要完成从关系模型向层次或网络模型的转换。
               数据库物理结构设计
               数据库的物理设计以逻辑结构设计的结果为输入,结合关系数据库系统的功能和应用环境、存储设备等具体条件为数据模型选择合适的存储结构和存储方法。从而提高数据库的效率。物理结构设计的主要任务如下。
               (1)确定存储结构。
               根据用户对数据结构和处理的要求,权衡数据存取时间、空间利用率和维护代价等三方面的利弊,综合考虑存储效率、维护成本等相关因素,从数据库管理系统提供的各种存储结构(例如顺序存储结构、索引存储结构,等等)中,选取合适的结构并加以实现。
               (2)选择和调整存储路径。
               数据库必须支持多个用户的多种应用,因此必须提供多个存取入口、多条存取路径,建立多个辅助索引。此过程中需要考虑一些问题,例如如何选取合适的数据项建立索引,如何建立辅助索引从而达到检索效率和存储空间的统一等。
               (3)确定数据存储位置。
               按照不同的应用可将数据分为若干个组。根据各组数据利用频率和存储要求的不同,各类数据的存放位置、存储设备以及区域划分都应有所不同。应该把存取频率和存取速度要求较高的数据存储在高速存储器上,把存取频率和存取速度要求较低的数据存储在低速存储器上。
               (4)确定存储分配。
               大多数据库管理系统会提供一些存储分配参数,例如溢出区大小、块大小、缓冲区大小和个数等,设计人员应全面考虑这些参数,以进行物理优化。
               (5)确定数据的完整性与安全性约束。
               进行物理设计时不仅要考虑所选用数据库管理系统提供的安全机制和完整性约束,还要考虑用户使用制度、应用程序、计算机系统等各个涉及具体应用的方面。
               (6)考虑数据恢复方案。
               数据库的物理设计阶段也要考虑数据库的恢复问题,采取必要的物理措施和手段,为突发事件和故障后的恢复做好准备,提供必要的物理工具。
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