Fiszki

BD2 - Salata

Test w formie fiszek BD2 - testy u Salaty
Ilość pytań: 76 Rozwiązywany: 6311 razy
Planując rozmieszczenie na dyskach plików dzienników, dla każdej grupy plików pracujących równolegle, należy:
umieścić je na jednym dysku, na którym nie ma plików danych
umieścić je na jednym dysku, wspólnie z plikami danych
rozmieścić je na różnych dyskach, na których nie ma plików danych
rozmieścić je na różnych dyskach, tych samych co pliki danych
rozmieścić je na różnych dyskach, na których nie ma plików danych
W przypadku, w którym chcemy podzielić dane ze względu na zamieszkanie klienta w powiecie i uzyskać w przybliżeniu równe wielkości partycji, najlepiej będzie:
nie ma różnicy
partycjonowanie zakresowe
partycjonowanie listowe
partycjonowanie losowe
partycjonowanie losowe
Przy realizacji zapytania zawierającego złączenie tabel dającego w rezultacie niewiele wierszy odpowiedzi w aplikacji interaktywnej, do realizacji złączenia należy użyć:
algorytmu Nested Loop Join
algorytmu Hash Join
przeglądu sekwencyjnego
algorytmu Sort-Merge Join
algorytmu Nested Loop Join
Algorytm Hash Join:
jest zorientowany na optymalizacje czasu reakcji (uzyskania pierwszego wiersza odpowiedzi)
jest zorientowany na minimalizację wykorzystania przestrzeni na dane
jest zorientowany na optymalizację czasu wykonania całego zapytania
jest zorientowany na użycie w aplikacjach interaktywnych
jest zorientowany na optymalizację czasu wykonania całego zapytania
Które z kroków wykonania zapytania mogą podlegać działaniom zwiększającym ich efektywność:
translacja (parsing), optymalizacja i wykonanie
optymalizacja, wykonanie i przesłanie danych pomiędzy bazą i aplikacją
translacja (parsing), wykonanie i przesłanie danych pomiędzy bazą a aplikacją
wszystkie
wszystkie
Metoda denormalizacji pre-join:
zwiększa wydajność zapytań dzięki ograniczeniu ilości obliczeń
zwiększa wydajność zapytań dzięki ograniczeniu liczby koniecznych złączeńzwiększa wydajność zapytań dzięki ograniczeniu liczby koniecznych złączeń
zwiększa wydajność operacji aktualizacji danych
jest neutralna dla wydajności operacji
zwiększa wydajność zapytań dzięki ograniczeniu liczby koniecznych złączeńzwiększa wydajność zapytań dzięki ograniczeniu liczby koniecznych złączeń
Jeżeli do obsługi denormalizacji metodą pre-join używany jest wyłącznie mechanizm triggerów to:
należy utworzyć triggery na tabeli nadrzędnej
należy utworzyć triggery na obu tabelach
należy utworzyć triggery na jednej z tabel
należy utworzyć triggery na tabeli podrzędnej
należy utworzyć triggery na obu tabelach
Jeżeli do obsługi denormalizacji metodą kolumn agregujących używany jest wyłącznie mechanizm triggerów, to
należy utworzyć triggery na tabeli nadrzędnej
należy utworzyć triggery na jednej z tabel (!!!)
należy utworzyć triggery na tabeli podrzędnej
należy utworzyć triggery na obu tabelach
należy utworzyć triggery na tabeli podrzędnej
W bazie danych sklepu, w której mamy standardową strukturę bazy danych opisującą zamówienia, pozycje zamówień i sprzedawane towary chcemy przyspieszyć działanie raportów przedstawiających obroty na poszczególnych towarach w podziale na miesiące . Najlepszy sposób denormalizacji to:
tabela agregująca
kolumny agregujące
perspektywa zmaterializowana
pre-join
perspektywa zmaterializowana
Przy odświeżaniu perspektywy zmaterializowanej:
to, który tryb jest szybszy zależy od ilości danych i liczby operacji modyfikacji
to, który tryb jest szybszy, zależy od konstrukcji zapytania będącego po… perspektywy
to, który tryb jest szybszy, zależy od parametrów systemu – szybkości d… procesora
tryb szybki (FAST) jest zawsze szybszy od pełnego (FULL)
to, który tryb jest szybszy zależy od ilości danych i liczby operacji modyfikacji
Przy przejściu z modelu E-R do relacyjnego modelu LDM:
automatycznie wygenerowany model LDM będzie zawsze optymalny
automatycznie wygenerowany model LDM może być optymalny – zależy to wyłącznie od modelu i warunków projektu
automatycznie wygenerowany model LDM może być optymalny – zależy to wyłącznie od użytego narzędzia
automatycznie wygenerowany model LDM nie będzie nigdy optymalny
automatycznie wygenerowany model LDM może być optymalny – zależy to wyłącznie od modelu i warunków projektu
Które zdanie dotyczące przenoszenia związków z modelu E-R do modelu relacyjnego jest fałszywe:
Związek jednoznaczny można zaimplementować przy użyciu klucza obcego
Związek jednojednoznaczny można zaimplementować w jeden sposób
Związek jednojednoznaczny można zaimplementować na wiele sposobów
Związek identyfikujący można zaimplementować na wiele sposobów
Związek jednojednoznaczny można zaimplementować w jeden sposób
Przy wprowadzaniu encji łączącej do modelu celem dekompozycji związku … tworzony jest unikatowy identyfikator encji łączącej. Na utworzenie tego identyfikatora:
jest kilka sposobów, z których wybierany jest jeden na podstawie analizy wydajności
jest tylko jeden sposób
jest kilka sposobów, z których wybierany jest jeden przez użyte narzędzie
jest kilka sposobów, z których wybierany jest jeden na podstawie analizy struktury i zachowania się danych
jest kilka sposobów, z których wybierany jest jeden na podstawie analizy struktury i zachowania się danych
W sytuacji, w której aplikacja będzie bardzo często wykonywała zapytania raportujące wymagające odczytu większości danych odpowiadających typowi nadrzędnemu, optymalne rozwiązanie dla podtypów to:
implementacja generyczna
implementacja hybrydowa
implementacja jawna
przekształcenie ich w inną strukturę
implementacja generyczna
Przy podejmowaniu decyzji w przejściu z modelu E-R do relacyjnego modelu LDM:
bierzemy pod uwagę funkcjonalność aplikacji
kierujemy się intuicją inżynierską
bierzemy pod uwagę pojemność bazy danych
bierzemy pod uwagę liczbę powstałych tabel
kierujemy się intuicją inżynierską
Dodatkowy podtyp należy dodać do modelu, gdy:
podział na podtypy jest częściowy
podtypy są rozłączne
podział na podtypy jest pełny
podział na podtypy nie jest stały
podział na podtypy jest częściowy
Które ze zdań jest fałszywe:
Partycjonowanie może ułatwić administrowanie danymi
Partycjonowanie może zwiększać dostępność danych
Partycjonowanie zwiększa wydajność dzięki zmniejszeniu współzawodnictwa w dostępie do danych
Partycjonowanie zwiększa wydajność dzięki zmniejszeniu narzutu sy… zarządzanie danymi
Partycjonowanie zwiększa wydajność dzięki zmniejszeniu narzutu sy… zarządzanie danymi
Indeks mieszający pośredni (z mechanizmem „koszyka”) nie rozwiązuje problemu:
niemożności zastosowania wielu indeksów mieszających na tabeli
konieczności inicjalizacji rezerwacji bardzo dużej przestrzeni na dane tabeli
niemożności zadawania zapytań zakresowych
nieefektywności przeglądu sekwencyjnego tabeli
niemożności zadawania zapytań zakresowych
W wypadku gdy system nie korzysta z zaawansowanych konfiguracji macierzy dyskowych i projektant ma bezpośrednią kontrolę nad rozmieszczeniem danych na poszczególnych urządzeniach nie należy:
umieszczać tabeli i jej indeksów na tym samym dysku
rozdzielać tabel wykorzystywanych równocześnie na różne dyski
wykorzystywać mechanizmu partycjonowania zakresowego
umieszczać tabeli i jej indeksów na innych dyskach
umieszczać tabeli i jej indeksów na tym samym dysku
Przy wprowadzaniu encji łączącej do modelu celem dekompozycji związku wieloznacznego tworzony jest unikatowy identyfikator encji łączącej. Które z poniższych zdań jest fałszywe?
Sztuczny identyfikator może być zastosowany zawsze
Unikatowy identyfikator złożony z dwóch związków identyfikujących oraz dodatkowego atrybutu może być zastosowany zawsze
Unikatowy identyfikator złożony z dwóch związków identyfikujących może być zastosowany zawsze.
Unikatowy identyfikator złożony z dwóch związków identyfikujących może być zastosowany w szczególnych przypadkach
Unikatowy identyfikator złożony z dwóch związków identyfikujących może być zastosowany w szczególnych przypadkach

Powiązane tematy

#BD2 #BD #2 #Salata

Inne tryby