二、應用題(每題4分，共44分)

　　25[簡答題]

　　具體來說，UML的語義是定義在一個四層建模概念框架中的，這四層分別是：【1】、元模型層、模型層和【2】。

　　參考解析：第一空：元元模型層 第二空：用戶模型層

　　【解析】UML語義的四層建模概念框架分別是：元元模型層、元模型層、模型層和用戶模型層。

　　26[簡答題]

　　在UML中，當要描述狀態之間的轉換時，可通過【3】圖來體現時間因子的作用。

　　參考解析：時間 【解析】時間圖適用于當狀態的轉移與時間密切相關時，同時強調時間因子在狀態轉移過程中的重要作用。

　　27[簡答題]

　　現要查詢C01課程考試成績最高的前3名學生的學號和成績(包括并列的情況)。請補全下列語句：

　　SELECT【4】3學號，成績FROM選課表

　　WHERE課程號=´C01´

　　ORDER BY成績DESC

　　參考解析：TOP 【解析】題目要求查詢成績最高的前3名學生的學號和成績，因此需要用TOP關鍵字。Top3只能查詢出前3行的數據，無論這3行數據是否有重復，只能機械的選出前3行記錄。

　　28[簡答題]

　　在SQL中，用【5】關鍵詞消除重復出現的元組。

　　參考解析：DISTINCT 【解析】SQL的查詢結果中允許有重復元組出現，因為在SQL的查詢結果中去掉重復元組是一件非常耗時的工作，因此從性能的角度出發，只要不是特別指出，允許查詢的結果中有重復元組存在。當然SQL也提供了去掉重復元組的方法(例如使用DISTINCT關鍵詞)。

　　29[簡答題]

　　下面程序段的功能是：在數據庫中判斷是否存在名為my_proc的存儲過程，若存在，則刪除之，然后創建同名的存儲過程，該存儲過程的功能是向author_id、author_name和address字段插入數據。閱讀并回答以下問題：

　　參考解析：第一空：Name 第二空：as

　　【解析】在數據庫中判斷是否存在名為my_proc的存儲過程，即從系統表中查詢有沒有和my—proc同名的過程，用“SELECT name FROM Sysobjects”表示。其中Sysobjects為系統表，保存當前數據庫的對象，如約束、默認值、日志、規則、存儲過程等。比較常用的字段為：

　　30[簡答題]

　　Google的云數據庫是一個分布式的結構化數據存儲系統，稱作【8】。

　　參考解析：Bigtable 【解析】Google的云數據庫是一個分布式的結構化數據存儲系統，稱為Bigtable。

　　31[簡答題]

　　設某數據庫服務器中有3塊146G的SAS硬盤，為了保證數據的安全性，數據庫管理員利用硬件RAID卡將三塊硬盤做成RAID5，則服務器可使用磁盤空間為【9】GB。

　　參考解析：292 【解析】RAID5是一種存儲性能、數據安全和存儲成本兼顧的存儲解決方案。它把數據和相對應的奇偶校驗信息存儲到組成RAID5的各個磁盤上，并且奇偶校驗信息和相對應的數據分別存儲于不同的磁盤上，其中任意N-1塊磁盤都存儲完整的數據，也就是說有相當于一塊磁盤容量的空間用于存儲奇偶校驗信息。即當RAID5的一個磁盤發生損壞后，不會影響數據的完整性，從而保證了數據安全。當損壞的磁盤被替換后，RAID還會自動利用剩下的奇偶校驗信息去重建此磁盤上的數據，來保持RAID5的高可靠性。做RAID5陣列所有磁盤容量必須一樣大，當容量不同時，會以最小的容量為準，最好硬盤轉速一樣，否則會影響性能，而且可用空間=磁盤數n-1，其中有一塊專門用作校驗，在存儲數據的時候，校驗盤里面不會被存人數據。因此RAID5的磁盤容量為硬盤總數-1，即3塊146G的硬盤的有效磁盤空間為2×146=292GB。

　　32[簡答題]

　　知識發現主要由三個步驟組成，它們是【10】、數據挖掘、結果的解釋評估。

　　參考解析：數據準備 【解析】知識發現指的是從數據集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的以及最終可理解的模式的非平凡過程。知識發現將信息變為知識，從數據礦山中找到蘊藏的知識金塊，將為知識創新和知識經濟的發展作出貢獻，也是所謂“數據挖掘”的一種更廣義的說法。知識發現過程由以下三個階段組成：數據準備、數據挖掘、結果的解釋評估。

　　33[簡答題]

　　在動態轉儲中，利用轉儲文件只能將數據庫恢復到轉儲過程的某個狀態，且轉儲文件中的數據可能不一致，只有和【11】文件綜合起來使用，才能使數據庫恢復到一致狀態。

　　參考解析：日志或LOG 【解析】在動態轉儲中為了保證數據的有效性同時又不會降低數據庫的可用性，需要引入日志文件，用它記錄轉儲期間各事務對數據庫的修改活動記錄，然后使用動態轉儲的備份副本加上日志文件就可以將數據庫恢復到某一時刻的正確狀態。

　　34[簡答題]

　　在數據倉庫設計和建設過程中，設計者需要調查用戶的決策或數據處理需求，并將功能相近且需要相關聯數據支持的需求進行歸類，得到不同的需求集合，并在企業數據模型中尋找能夠滿足各個需求集合的數據集合，然后針對各個數據集合開展數據倉庫數據模型的設計。這種設計方法稱為【【12】的設計方法。

　　參考解析：面向主題 【解析】面向主題的數據組織方式，就是在較高層次上對分析對象數據的一個完整并且一致的描述，能刻畫各個分析對象所涉及的企業各項數據，以及數據之間的聯系。所謂較高層次是相對面向應用的數據組織方式而言的，即按照主題進行數據組織的方式具有更高的數據抽象級別。

　　與傳統數據庫面向應用進行數據組織的特點相對應，數據倉庫中的數據面向主題進行組織。例如，一個生產企業的數據倉庫所組織的主題可能有產品訂貨分析和貨物發運分析等。

　　35[簡答題]

　　OLAP主要用于支持復雜的分析操作，側重對決策人員和高層管理人員的數據支持。

　　OLAP的實現方式主要有三種：MOLAP、【13】和HOLAP。

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