大数据的库的的题目问题解释(1)
大数据试题答案与解析_最全
1、当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。
（单选题，本题2分）A：微软B：百度C：谷歌D：阿里巴巴2、大数据的起源是（C ）。
（单选题，本题2分）A：金融B：电信C：互联网D：公共管理3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（ C）。
（单选题，本题2分）A：数据管理人员B：数据分析员C：研究科学家D：软件开发工程师4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。
（单选题，本题2分）A：规模B：活性C：关联度D：颗粒度5、数据清洗的方法不包括（ D）。
（单，本题2分）A：缺失值处理B：噪声数据清除C：一致性检查D：重复数据记录处理6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。
（单选题，本题2分）A：统计报表B：网络爬虫C：API接口D：传感器7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（ A）。
（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集B：数据重组能够使数据焕发新的光芒C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。
（单选题，本题2分）A：数字城市B：物联网C：联网监控D：云计算大数据的最显著特征是（ A）。
（单选题，本题2分）A：数据规模大B：数据类型多样C：数据处理速度快D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。
这体现了大数据分析理念中的（B ）。
（单选题，本题2分）A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D ）。
（单选题，本题2分）A：数据规模大B：数据类型多样C：数据处理速度快D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。
大数据面试知识题库答案
大数据面试知识题库答案1. 什么是大数据？大数据是指规模大、类型多样、复杂度高且无法用传统数据处理技术进行管理和处理的数据集合。
它通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2. 大数据的特征有哪些？•大量性：大数据具有海量的数据量，通常以TB、PB、EB为单位进行衡量。
•高速性：大数据的生成速度非常快，要求在有限的时间内能够处理和分析数据。
•多样性：大数据通常包含不同来源、不同类型和不同结构的数据。
•真实性：大数据的数据源来自于真实世界，包含了丰富的信息。
3. 大数据处理的挑战是什么？•存储挑战：大数据的存储需要大规模的存储系统来支持。
•计算挑战：大数据的计算需要高性能的计算平台来实现快速的数据处理和分析。
•处理挑战：大数据的处理需要使用分布式处理框架来实现并行化和高可靠性。
•分析挑战：大数据的分析需要使用数据挖掘和机器学习等技术来挖掘数据中的价值。
4. 大数据的存储技术有哪些？•分布式文件系统：如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和谷歌文件系统（GFS），能够实现大规模数据的存储和访问。
•列式存储：如Apache Parquet和Apache ORC，能够提高数据的压缩率和查询性能。
•NoSQL数据库：如MongoDB和Cassandra，能够支持大规模数据的快速写入和查询。
5. 大数据的计算技术有哪些？•分布式计算框架：如Apache Hadoop和Apache Spark，能够实现并行化的大规模数据处理和计算。
•数据流处理：如Apache Flink和Apache Kafka，能够实时地处理和分析数据流。
•图计算：如Apache Giraph和Neo4j，能够处理大规模图数据的计算和分析。
6. 大数据处理的常见算法有哪些？•排序算法：如快速排序和归并排序，在大数据处理中常用于数据的排序和分组。
•聚类算法：如K-means聚类算法和DBSCAN聚类算法，用于将数据划分为不同的类别或簇。
大数据笔试题及答案
大数据笔试题及答案大数据技术的兴起和发展已经成为当今世界的热点话题。
随着人们对数据的需求和对数据分析的重视，大数据相关岗位的需求也日益增加。
因此，在求职和升职过程中，大数据笔试已成为各大公司选拔人才的重要环节。
本文将介绍几道常见的大数据笔试题目，并提供答案供参考。
题目一：请解释什么是大数据？并列举大数据的特点。
答案：大数据是指庞大且复杂的数据集合，无法使用传统的数据管理和分析方法进行处理。
大数据的特点包括以下几点：1. 大量性：大数据通常以TB、PB甚至EB为单位衡量，数据量巨大。
2. 高速性：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。
3. 多样性：大数据来源多样，可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种形式。
4. 核心价值：大数据蕴含着重要的商业价值和创新机会，可以为企业决策和业务发展提供有力支持。
题目二：请简述Hadoop的原理和应用场景。
答案：Hadoop是一种分布式计算框架，基于Google的MapReduce和Google文件系统的研究成果。
其核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）。
Hadoop的原理是将一个大任务划分为多个小任务，分布式地在多台计算机上进行计算。
MapReduce将计算任务分为Map阶段和Reduce阶段，通过将数据分片并在多个节点上并行计算，提高了计算效率。
Hadoop的应用场景包括大数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。
它可以处理海量的数据，并通过分布式处理提高了数据的处理速度和计算效率。
题目三：请简述Spark的特点和优势。
答案：Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。
其特点和优势如下：1. 快速：Spark使用内存计算，相比传统的基于磁盘的计算框架，速度更快。
同时，Spark还支持迭代计算和交互式查询，适用于需要实时计算的场景。
2. 通用：Spark提供了丰富的API，支持多种编程语言（如Java、Scala、Python等），可以处理大部分数据处理和分析需求。
大数据方案面试题目及答案
大数据方案面试题目及答案一、题目：请根据以下情景描述，设计一个大数据方案，提供可行的解决方案，并解释其实施步骤和相关技术工具。
情景描述：某互联网公司拥有海量用户，每天生成的数据量庞大，包括用户行为数据、服务器日志、社交网络数据等。
该公司希望通过对这些大数据进行挖掘，为产品改进、用户画像、市场营销等方面提供支持。
要求：1. 分析并说明如何收集、存储和处理这些大数据。
2. 提出针对以上数据的应用场景，并描述需要采用的技术工具。
3. 阐述如何保证数据安全和隐私保护。
二、解决方案：1. 数据收集、存储和处理针对大数据的收集，可以使用流式处理技术，如Apache Kafka，用于高吞吐量的实时数据流处理。
通过构建数据管道，将各种数据源的数据实时导入到数据湖中，例如Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
对于大数据的存储，可以采用分布式存储系统，如Hadoop的HBase，用于高可靠性的海量数据存储和快速检索。
数据可以按照数据类型和业务需求进行合理划分和存储，提高查询效率。
大数据的处理可以采用Apache Spark进行分布式计算和数据处理。
Spark提供了强大的数据分析和机器学习库，可用于处理海量数据，实现复杂的数据挖掘任务。
2. 应用场景和技术工具场景一：用户行为数据分析通过收集用户行为数据，使用Spark的机器学习库进行用户画像分析。
可以运用聚类算法、关联规则挖掘等技术，发现用户的兴趣偏好和行为习惯，为产品改进和个性化推荐提供支持。
场景二：服务器日志监控使用Kafka实时收集服务器日志，并将数据导入HBase进行存储。
通过Spark Streaming技术对日志数据进行实时监控和异常检测，及时发现并解决服务器故障。
场景三：社交网络数据分析收集社交网络平台上的用户数据，使用GraphX图计算引擎进行社交网络分析。
通过建立用户关系图，分析用户社交圈子、影响力等，为精准的社交推荐和营销提供依据。
3. 数据安全和隐私保护为了保证数据的安全性和隐私保护，可以采取以下措施：- 数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中不被窃取。
关于大数据最常见的10个问题
关于大数据最常见的10个问题在当今科技飞速发展的时代，大数据已经成为了一种宝贵的资源。
然而，对于普通人来说，大数据仍然是一个充满疑问的领域。
在本文中，我们将回答关于大数据最常见的10个问题，帮助读者更好地理解和应用大数据。
1. 什么是大数据？大数据是指传统数据管理工具无法处理的海量、高速产生的结构化、半结构化和非结构化的数据。
这些数据来自各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网等。
大数据具有三个核心特点：量大、速度快和多样性。
2. 大数据有什么应用领域？大数据在很多领域都有广泛的应用。
例如，在市场营销中，企业可以通过分析大数据来了解客户需求和行为模式，从而制定更有效的营销策略。
在医疗领域，大数据可以帮助医生诊断病情、预测疾病发展趋势等。
此外，大数据还可以应用于金融、交通、能源等各个行业。
3. 大数据分析如何进行？大数据分析是通过使用各种技术和工具来提取、处理和分析大数据，以获取有价值的信息和见解。
常用的大数据分析方法包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。
此外，还可以使用各种数据可视化技术，将复杂的数据呈现为直观的图表和图像。
4. 大数据对隐私和安全的影响是什么？大数据的普及也带来了对隐私和安全的担忧。
大数据中可能包含个人身份信息、财务数据以及其他敏感信息。
因此，保护大数据的隐私和安全变得尤为重要。
企业和组织需要采取措施来确保数据的安全，如加密、访问控制和数据备份等。
5. 如何处理大数据的存储问题？大数据的存储是一个挑战，因为其数据量很大，传统的数据库方式不再适用。
现在有很多新兴的技术，如分布式存储系统和云存储，可以有效地处理大数据的存储需求。
此外，还可以采用数据压缩和数据清洗等方法来减小数据的存储空间。
6. 大数据对决策过程有何影响？大数据对决策过程有着重要的影响。
通过分析大数据，决策者可以了解市场趋势、客户需求和竞争动态等信息，从而做出更明智的决策。
此外，大数据分析还可以帮助决策者减少风险、提高效率和创新。
大数据考试试题及答案
大数据考试试题及答案1. 大数据是什么？请简要解释其定义和重要性。
大数据是指以巨大数据量为基础，通过各种技术和工具进行收集、存储、管理和分析的一种数据处理方式。
其定义可以由“3V原则”来概括，即数据的量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）都达到了非常高的水平。
大数据的重要性在于它能够帮助企业和组织从庞杂的数据中挖掘出有价值的信息和洞见，进而做出更明智的决策，提升业务效率和竞争力。
2. 列举常见的大数据技术工具和框架，并简述其主要功能。
- Hadoop: 一个分布式计算框架，可以实现大规模数据的存储和处理，并提供高可靠性和容错性。
- Spark: 一个快速通用的大数据处理引擎，支持内存计算，适用于迭代式和交互式的数据处理任务。
- Hive: 基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询接口，能够将结构化的查询转化为MapReduce任务。
- HBase: 一个面向列的NoSQL数据库，适合存储和处理海量结构化数据。
- Kafka: 一个分布式流处理平台，用于处理实时数据流，支持高吞吐量和低延迟。
- TensorFlow: 一个开源的机器学习框架，支持构建和训练各种机器学习算法模型。
3. 大数据的生命周期包括哪些阶段？大数据的生命周期一般包括以下几个阶段：- 数据收集：通过各种方式获取数据，如传感器、日志记录等。
- 数据存储：将数据保存在适当的存储介质中，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）或云存储服务。
- 数据清洗和预处理：对原始数据进行清洗和转换，去除噪声和冗余信息，并进行数据归一化和标准化。
- 数据分析：应用统计学和机器学习算法对数据进行分析和建模，探索数据的内在关系和规律。
- 数据可视化：将分析结果以可视化的方式展示，以便更直观地理解数据，并从中获取洞见。
- 报告和决策：根据数据分析的结果，撰写报告并做出相应决策，以优化业务流程和提高绩效。
- 数据存储和归档：将分析过的数据存储和备份，以备将来再次使用。
大数据分析面试题
大数据分析面试题在面试中，大数据分析面试题是非常常见的一类题目。
面试官通过这些问题来考察面试者对于大数据分析的理解、应用以及解决问题的能力。
在本文中，我们将介绍一些常见的大数据分析面试题，并提供相应的解答。
1. 请解释什么是大数据分析？大数据分析的过程包括哪些步骤？大数据分析指的是对大规模的、复杂的数据集进行分析和挖掘，以获取有价值的信息和业务洞察。
大数据分析的步骤通常可以概括为以下几个方面：- 数据收集：从不同的数据源获取数据，包括结构化数据（如数据库）和非结构化数据（如日志文件、社交媒体数据等）。
- 数据清洗：对原始数据进行处理和清洗，去除噪声、缺失值、重复数据等。
- 数据存储：将清洗后的数据存储在适当的数据仓库或数据湖中，以便后续分析使用。
- 数据分析：应用不同的统计方法、机器学习算法等，对数据进行分析和建模，发现其中的模式、趋势和规律。
- 结果可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示出来，从而让业务用户更容易理解和应用。
2. 什么是数据清洗？数据清洗的目的是什么？数据清洗是指对原始数据进行处理和筛选，以去除其中的噪声、错误、缺失值等问题，从而提高数据的质量和准确性。
数据清洗的目的主要有以下几个方面：- 去除噪声：在数据收集和传输过程中，经常会受到干扰和噪声的影响，数据清洗可以通过滤波等技术降低噪声的影响。
- 处理缺失值：原始数据中通常存在缺失值的情况，数据清洗可以通过插补等方法填充缺失值，以保证后续分析的准确性。
- 检测和纠正错误：原始数据中可能存在一些错误和异常值，数据清洗可以通过数据校验和纠错等技术，提高数据的准确性。
- 数据一致性：在大数据分析中，通常需要对多个数据源进行整合和联合分析，数据清洗可以提高数据的一致性和可比性。
3. 请介绍一些常用的大数据分析工具和技术。
大数据分析涉及到海量数据的处理和分析，因此需要使用到一些专门的工具和技术来支持。
以下是一些常用的大数据分析工具和技术： - Hadoop：Hadoop是一个开源的大数据处理框架，能够对大规模数据进行分布式存储和计算，通过HDFS和MapReduce来支持海量数据的处理。
大数据高级真题答案及解析
大数据高级真题答案及解析随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为一个备受关注的热门话题。
在现代社会中，数据的产生量呈指数级增长，如何有效地处理和分析这些海量数据成为了亟待解决的问题。
而大数据高级真题难度较高，考察了对相关理论和实践的深入理解。
本文将围绕大数据高级真题的答案及其解析展开讨论。
第一题：大数据分析的目标是什么？请简要阐述。
解析：大数据分析的目标是通过对大规模数据集进行处理和分析，从中挖掘出有价值的信息，并为决策提供依据。
通过分析大数据，可以发现隐藏在数据背后的模式、规律和趋势，为企业和组织的决策制定提供有效支持。
因此，大数据分析的目标是通过深入挖掘数据的内在价值，实现企业和组织的战略目标。
第二题：请解释什么是数据湖（Data Lake）？解析：数据湖是指一种集中存储各种结构和非结构化数据的系统或服务。
与传统的数据仓库不同，数据湖并不事先对数据进行整合和转换，而是以原始的形式存储数据。
数据湖具有以下特点：第一，数据可以按需存储，不需要提前进行模式定义。
第二，多种类型的数据可以共存于数据湖中，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
第三，数据湖可以提供用于数据处理和分析的相关工具和服务。
第三题：大数据分析中的数据清洗是什么意思？为什么要进行数据清洗？解析：数据清洗是指对收集到的数据进行处理和转换，以清除其中的噪声、错误和不一致性。
数据清洗的目的是使数据达到一定的质量标准，以便进行后续的分析和应用。
数据清洗的重要性体现在以下几个方面：第一，数据质量是进行准确的数据分析的前提。
通过数据清洗，可以确保数据的准确性和一致性。
第二，数据清洗可以帮助发现和纠正潜在的数据问题，提高数据的价值和可信度。
第三，清洗后的数据可以更好地支持决策制定和业务应用，实现更高的价值。
第四题：请解释什么是数据挖掘（Data Mining）？解析：数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的信息、规律和模式的过程。
通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘可以帮助人们发现隐藏在数据中的知识和见解，进而为决策提供支持。
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第一部分基本概念主要容：1、数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统基本概念2、数据管理技术的发展阶段3、数据库系统的特点4、数据模型的组成要素5、概念模型的描述6、关系数据模型的三要素7、数据库系统的三级模式两级映像、数据独立性练习题一、选择题1 数据管理技术的发展过程中，经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。
在这几个阶段中，数据独立性最高的是阶段A．数据库系统B、文件系统C．人工管理D、数据项管理2 数据库系统与文件系统的主要区别是＿＿A ．数据库系统复杂，而文件系统简单B ．文件系统不能解决数据冗余和数据独立性问题，而数据库系统可以解决C ．文件系统只能管理程序文件，而数据库系统能够管理各种类型的文件D ．文件系统管理的数据量较少，而数据库系统可以管理庞大的数据量4 数据库的概念模型独立于＿＿.A ．具体的机器和DBMSB . E-R 图C ．信息世界D ．现实世界5 数据库是在计算机系统中按照一定的数据模型组织、存储和应用的①。
支持数据库各种操作的软件系统叫②。
由计算机硬件、DBMS 、数据库、应用程序及用户等组成的一个整体叫做③．① A ．文件的集合 B ．数据的集合C ．命令的集合D ．程序的集合② A ．命令系统 B ．数据库管理系统C ．数据库系统D ．操作系统③ A ．文件系统 B ．数据库系统C ．软件系统D ．数据库管理系统6 数据库的基本特点是A ．数据可以共享（或数据结构化）；数据独立性：数据冗余大，易移植；统一管理和控制B ．数据可以共享（或数据结构化）：数据独立性：数据冗余小，易扩充；统一管理和控制C ．数据可以共享（或数据结构化）；数据互换性；数据冗余小，易扩充；统一管理和控制D ．数据非结构化；数据独立性；数据冗余小，易扩充；统一管理和控制7 在数据库中，下列说法是不正确的．A ．数据库避免了一切数据的重复B ．若系统是完全可以控制的，则系统可确保更新时的一致性C ．数据库中的数据可以共享D ．数据库减少了数据冗余8 是存储在计算机结构化的数据的集合。
A ．数据库系统B ．数据库C ．数据库管理系统D ．数据结构9 在数据库中存储的是 .A ．数据B ．数据模型C ．数据及数据之间的联系D .信息10 数据库中，数据的物理独立性是指。
A ．数据库与数据库管理系统的相互独立B ．用户程序与DBMS 的相互独立C ．用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中的数据是相互独立的D ．应用程序与数据库中数据的逻辑结构相互独立11 数据库的特点之一是数据的共享，严格地讲，这里的数据共享是指。
A ．同一个应用中的多个程序共享一个数据集合B ．多个用户、同一种语言共享数据C ．多个用户共享一个数据文件D ．多种应用、多种语言、多个用户相互覆盖地使用数据集合12 下述关于数据库系统的正确叙述是。
A ．数据库系统减少了数据冗余B ．数据库系统避免了一切冗余C ．数据库系统中数据的一致性是指数据类型一致D ．数据库系统比文件系统能管理更多的数据13 下述关于数据库系统的正确叙述是＿＿。
A．数据库中只存在数据项之间的联系B ．数据库的数据项之间和记录之间都存在联系C ．数据库的数据项之间无联系，记录之间存在联系D ．数据库的数据项之间和记录之间都不存在联系14 数据库技术采用分级方法将数据库的结构划分成多个层次，是为了提高数据库的①和②。
①A ．数据规性 B ．逻辑独立性C ．管理规性D ．数据的共享②A ．数据独立性 B ．物理独立性C ．逻辑独立性D ．管理规性15 数据库（DB）、数据库系统（DBS ）和数据库管理系统（DBMS ）三者之间的关系是 .A. DBS 包括DB 和DBMS B . DBMS 包括DB 和DBSC . DB 包括DBS 和DBMSD . DBS 就是DB ,也就是DBMS16 在数据库中，产生数据不一致的根本原因是＿＿.A ．数据存储量太大B . 没有严格保护数据C ．未对数据进行完整性控制D ．数据冗余17. 数据库管理系统（DBMS ）是 .A ．一个完整的数据库应用系统B .一组硬件C ．一组系统软件D ．既有硬件，也有软件18 对于数据库系统，负责定义数据库容，决定存储结构和存取策略及安全授权等工作的是＿＿.A．应用程序开发人员 B ．终端用户C. 数据库管理员 D ．数据库管理系统的软件设计人员19. 数据库管理系统中用于定义和描述数据库逻辑结构的语言称为 .A．数据描述语言 B ．数据库子语言 C. 数据操纵语言 D ．数据结构语言20 数据库管理系统能实现对数据库中数据的查询、插入、修改和删除，这类功能称为A ．数据定义功能B ．数据管理功能C ．数据操纵功能D ．数据控制功能21 从软件的角度考虑，数据库系统的核心是＿＿.A ．操作系统B ．数据库管理系统C ．数据定义语言D ．数据操纵语言22 在数据库的三级模式结构中，描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的是＿＿。
A ．外模式B ．模式C ．存储模式D ．模式23 数据库系统的数据独立性是指 .A ．不会因为数据的变化而影响应用程序B . 不会因为系统数据存储结构与数据逻辑结构的变化而影响应用程序C ．不会因为存取策略的变化而影响存储结构D ．不会因为某些存储结构的变化而影响其他的存储结构24 在数据库系统中，通常用三级模式来描述数据库，其中①A 是用户与数据库的接口，是应用程序可见到的数据描述，②B是对数据整体的③D的描述，而④C描述了数据的⑤F .A ，外模式B ．模式C ．摸式D ．逻辑结构E ．层次结构F ．物理结构25 在数据库的体系结构中，数据库存储结构的改变会引起模式的改变．为使数据库的模式保持不变，从而不必修改应用程序，必须改变模式与模式之间的映像。
这样，使得数据库具有＿＿。
A ．数据独立性B ．逻辑独立性C ．物理独立性D ．操作独立性26 数据模型的三要素是A ．外模式、模式和模式B ．关系模型、层次模型、网状模型C ．实体、属性和联系D ．数据结构、数据操作和完整性约束27 层次模型、网状模型和关系模型的划分原则是＿＿。
A ．记录长度B ．文件的大小C ．联系的复杂程度D ．数据之间的联系28 数据库的网状模型应满足的条件是＿＿.A ．允许一个以上的结点无父结点．也允许一个结点有多个父结点B ．必须有两个以上的结点c ．有且仅有一个结点无父结点．其余结点都只有一个父结点D ．每个结点有且仅有一个父结点29 数据模型用来表示实体间的联系，但不同的数据库管理系统支持不同的数据模型。
在常用的数据模型中，不包括＿＿.A ．网状模型B .链状模型C ．层次模型D ．关系模型30 除了面向对象数据库外，还有以下3 种数据库．( 1 )对于上层的一个记录，有多个下层记录与之对应，对于下层的一个记录，只有一个上层记录与之对应，这是①数据库．( 2 )对于上层的一个记录，有多个下层记录与之对应，对于下层的一个记录，也有多个上层记录与之对应，这是②数据库。
( 3 )不预先定义固定的数据结构，而是以“表”结构来表达数据之间的相互关系，这是③数据库．A ．关系型B ．集中型C ．网状型D . 层次型31 关系数据模型＿＿。
A ．只能表示实体间的1 : 1 联系B ．只能表示实体间的l : n 联系C ．只能表示实体间的m : n 联系D ．可以表示实体间的上述三种联系32、在数据库三级模式间引入二级映像的主要作用是( )。
A.提高数据与程序的独立性B.提高数据与程序的安全性C.保持数据与程序的一致性D.提高数据与程序的可移植性33、数据库技术的奠基人之一E.F.Codd从1970年起发表过多篇论文，主要论述的是( )。
A. 层次数据模型B. 网状数据模型C. 关系数据模型D. 面向对象数据模型二、填空题1.从数据管理的历史来看，数据管理技术经历了人工管理、文件系统和数据库管理三个阶段。
2.一般地讲，数据模型由数据结构、数据操作和完整性约束三个部分组成。
一个数据模型的是关系的，就说该模型是关系模型。
3.在数据库的发展过程中，最普遍认可的逻辑数据模型有层次模型、网状模型、关系模型、和面向对象模型几种。
目前数据库用得最普遍的模型是关系模型。
三、简答题1、数据库系统的特点答：数据结构化数据共享性高，冗余度低，易扩充数据独立性高（物理独立性、逻辑独立性）数据由DBMS统一管理和控制（安全性、完整性、并发控制、数据恢复）2、关系数据模型的组成要素关系的数据结构、关系的数据操纵、关系的完整性约束3、数据库系统的三级模式结构及其优点外模式、模式、模式保证了数据库系统中的数据具有较高的逻辑独立性和物理独立性第二部分关系数据库练习题一、选择题1、关系数据库中的码是指＿＿.A ．能惟一决定关系的字段B ．不可改动的专用保留字C ．关键的很重要的字段D . 能惟一标识元组的属性或属性集合2、在关系R ( R NO , RN , S NO )和S ( S NO , SN , SD )中, R 的主码是R NO , S 的主码是S NO，则S＃在R 中称为＿＿.A ．外码B ．候选码C ．主码D ．超码3、关系代数的5 个基本运算是＿＿。
A ．并、差、选择、投影和自然联接B ．并、差、交、选择和投影C．并、差、交、选择和笛卡儿积 D ．并、差、选择、投影和笛卡儿积4、关系数据库管理系统应能实现的专门关系运算包括A ．排序、索引、统计B ．选择、投影、联接C ．关联、更新、排序D ．显示、打印、制表5、同一个关系模型的任意两个元组值。
A ．不能全同B ．可全同C ．必须全同D ．以上都不是6．等值联接和自然联接相比较，正确的是＿＿.A ．等值联接和自然联接的结果完全相同B ．等值联接的属性个数大于自然联接的属性个数C ．等值联接的属性个数大于或等于自然联接的属性个数D ．等值联接和自然联接的联接条件相同7．参加差运算的两个关系＿＿。
A ．属性个数可以不相同B ．属性个数必须相同C ．一个关系包含另一个关系的属性D ．属性名必须相同8. 有两个关系R ( A , B ，C)和S ( B , C，D)则R S 结果的属性个数是A . 3B . 2 C.1 D.不一定9. 有两个关系R ( A , B , C )和S ( B , C，D)，则R ❖S 结果的属性个数是＿＿。
A . 3B . 4C . 5D . 610 有两个关系R 和S , 分别包含15 个和10 个元组, 则在R⋃S , R - S . R⋂S不可能出现的元组数目情况是＿＿A . 15 , 5 , 10B . 18 , 7 , 7C . 21 , 11 , 4D . 25 , 15 , 011、两个关系在没有公共属性时，其自然联接操作表现为＿＿。