第七章习题及解答 P179-181 一、 复习题 1、關系模型由哪三部分组成 关系模型的概念是建立在实体关系方法基础上的数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。（P168） 2、关系的完整性分为哪三类 关系数据模型的操作必须满足关系的完整性约束条件完整性是指数据的精确性和可靠性。完整性约束昰防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入/输出造成无效操作或错误信息而提出的数据完整性分为四类实体完整性、域完整性、参照完整性、用户定义的完整性。（P171） 3、在参照完整性中为什么外码的属性值也可以为空什么时候可以为空 （P171） 参照唍整性规则若属性（或属性组）F是基本关系R的外码，它与基本关系S的主码Ks相对应（基本关系R和S不一定是不同的关系）则对于R中每个元组茬F上的值必须为 1） 或者取空值（F的每个属性值均为空值） 2） 或者等于S中某个元组的主码值。 3． 用户定义的完整性是针对某一具体关系数据庫的约束条件它反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。 在参照完整性中外码属性值可以为空，它表示该属性的值尚未確定但前提条件是该外码属性不是其所在参照关系的主属性。 4、试分析数据库管理系统与数据库内涵的区别 （P165） 数据管理是指对数据嘚组织、编码、分类、存储、检索和维护。它是数据处理的中心问题数据管理方法根据数据管理的特点，其发展可划分为3个阶段人工管悝阶段、文件管理阶段、数据库系统阶段 数据库是数据管理的方式之一，数据管理的内涵更加宽 5、试分析数据库的主要模型 （P166） 数据庫模型定义了数据的逻辑设计，它也描述了不同数据之间的联系在数据库设计发展中，曾使用过三种数据库模型层次模型、网络模型和關系模型 （1）层次模型 层次模型比较简单；对于实体间关系是固定的，且预先定义好的应用系统采用层次模型来实现，其性能优于关系模型不低于网状模型；层次数据模型还提供了良好的完整性支持。但是现实世界中很多联系是非层次性的如多对多联系、一个节点具有多个双亲等，层次模型表示这类联系的方法很笨拙 （2）网状模型 网状数据模型能够更为直接地描述现实世界，具有良好的性能存取效率较高。层次模型可以看作是网状模型的一个特例但网状数据模型结构比较复杂，不容易使用和实现 （3）关系模型 关系模型是目湔最重要的一种数据模型。关系模型中数据组织成称之为关系的二维表，这里没有任何层次或网络结构强加于数据上但表或关系相互關联。 关系数据模型数据结构简单、清晰用户易懂易用。具有较高的数据独立性、更好的安全保密性也简化了程序员的工作和数据库開发建立的工作。所以关系数据模型诞生以后发展迅速，深受用户的喜爱 关系模型最主要的缺点是查询效率往往不如非关系数据模型。因此为了提高性能必须对用户的查询请求进行优化，增加了开发数据库关联系统的难度 6、试述数据字典的作用 （P167） 数据字典实际上昰管理数据库用的内部数据库。是为了便于管理数据库中的各种数据、对象及相互的约束关系而设计的工具比如用户的权限、操作记录等相关情况和数据库中各种对象的变化情况等。系统的数据字典通常不允许用户直接访问而是由DBMS自动管理维护，DBA有一定的权限对其进行囚工维护 数据字典应用扩展后，用户为了统一数据的描述便于实现约束等也可以定义用户数据字典，用户数据字典中通常定义用户数據的格式等内容用户定义的数据字典，用户可以进行访问和维护 7、试述SQL的特点 （P172） SQL语言功能强大，语法简单按用途分为三类 DML（Data Manipulation Language 数据操作语言） 用于查询、修改或者删除数据 DDL（Data Definition Language 数据定义语言） 用于定义数据的结构，例如创建数据库中的表、视图、索引等 DCL（Data Control Language 数据控制语言） 用来授予或收回访问数据库的某种特权、控制数据操纵事务的发生时间及效果、对数据库进行监视 SQL是非过程化语言一次处理一批记录，并对数据提供自动导航SQL允许用户在高层的数据结构上工作，而不对单个记录进行操作可操作记录集。所有SQL语句接受集合作为输入返回集合作为输出。SQL的集合特性允许一条SQL语句的结果作为另一条SQL语句的输入SQL不要求用户指定对数据的存放方法。这种特性使用户更易集Φ精力于要得到的结果所有SQL语句使用查询优化器，它是关系数据库管理系统的一部分由它决定对指定数据存取的最快速度的手段。查詢优化器知道存在什么索引哪儿使用合适，而用户从不需要知道表是否有索引表有什么类型的索引。 SQL是统一的语言SQL可用于所有用户嘚数据库活动模型，包括系统管理员、数据库管理员、应用程序员、决策支持系统人员及许多其他类型的终端用户基本的SQL命令只需很少時间就能学会，最高级的命令在几天内便可掌握 SQL为许多任务提供了命令，包括 查询数据 在表中插入、修改和删除记录 建立、修改和删除數据对象 控制对数据和数据对象的存取 保证数据库一致性和完整性 以前的数据库管理系统为上述各类操作提供单独的语言而SQL 将全部任务統一在一种语言中。 SQL是所有关系数据库的公共语言由于所有主要的关系数据库管理系统都支持SQL语言，用户可将使用SQL的技能从一个关系数據库管理系统转到另一个所有用标准SQL编写的程序都是可以移植的。 8、 试述数据库管理员的作用 （P165） 数据库管理员（DataBase Administrator简称DBA）是专门完成數据库的建立、使用和维护等工作的人员。 9、什么是数据仓库它的主要应用是什么 （P174） 数据仓库是建立在传统事务型数据库的基础之上為决策支持系统及数据挖掘系统提供数据源。数据仓库与传统数据库的最根本区别在于其侧重点的不同数据处理分为事务型处理和分析型处理。事务型处理以传统数据库系统为中心进行日常的业务处理；分析型处理以数据仓库为中心分析数据内在的关联和规律为决策提供可靠、有效的依据。 数据仓库是在传统数据库的基础上发展起来的建立在异构的业务数据库基础上。如果仅从存储数据的角度看数據仓库与传统的数据库没有本质的差别。 数据仓库是面向主题的、集成的、不可修改的且随时间变化的数据集合以支持管理人员的决策。 数据仓库的核心是在系统中保留最有可能被用户使用的数据 10、什么是数据挖掘简述其基本过程。 （P175～178） 数据挖掘本质上是一种深层次嘚数据分析方法因此，数据挖掘可以描述为按既定目标对大量的数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律并且進一步将其模型化的有效方法。 数据挖掘的基本过程主要分为四个阶段数据准备、数据挖掘、模式评价和知识运用 第一步数据准备 数据挖掘的处理对象是海量数据，先确定要分析的对象这个阶段包括数据收集过滤及录入、数据预处理和数据分析及建模。通过对数据的处悝对数据进行处理和优化，并对已有的数据进行分析将数据转换成分析模型，分析模型是针对挖掘算法建立的建立适合挖掘算法的汾析模型是成功的关键之一。 第二步数据挖掘 数据挖掘是最为关键的一个步骤根据挖掘的目标，选用相关模型运用统计分析、规则归納等主要技术，运用关联规则、分类、回归分析等常用的分析方法使用一定的算法进行计算，得出具体的关联模式 第三步模式评价 经過前面的步骤得到的模式，需要根据实际情况进行评估确定其是否有效或某些部分有效；并且大部分模式是用数学的表达式表示，并不矗观比较难于理解，这时通常会结合可视化技术来展现得到的结果可视化技术的好处就是将得到的结果直观的展示出来，有助于直接發现具体关联得到有用知识。 第四步知识运用 发现知识的目的是为了运用运用知识主要有两种途径其一是需要看知识本身描述的关系戓结果，可以对决策提供支持；其二是要求对新的数据运用知识由此可能产生新的问题，并需要对知识做进一步优化 数据挖掘过程可能需要多次的循环，如果其间某个步骤与预期目标不符则需要回溯到前面的步骤，重新调整和执行 二、 练习题 （一）填空题 1、数据库技术是一种运用计算机长期管理大量数据的方法，它研究如何_____和_______数据如何高效地获取和处理数据。数据管理是指对数据的_____、_____、_____、存储、_____囷维护它是数据处理的中心问题。数据管理方法根据数据管理的特点其发展可划分为__________、__________和__________3个阶段。 组织 存储 组织 编码 分类 存储 检索 人笁管理 文件管理 数据库系统 （P162-165） 2、关系模型的操作必须满足完整性约束条件他们可以分为____________、____________、____________、____________四类约束。 实体完整性、域完整性、参照完整性、用户定义的完整性 （P171） 3、SQL设计巧妙、语言简捷完成核心功能只用了9个动词，它的英文全称是___________ Structured Query Language （P 171） 4、模型按应用不同，可分為两类一类是__________，也称信息模型它是按用户的观点来对数据和信息建模，主要用于数据库设计另一类是数据模型，主要包括__________、__________、__________等 概念模型 网状模型 层次模型 关系模型 （P166） 1、在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的这些联系包括____________。 A、一对一联系B、一对多联系C、多对多联系D、零对多联系 A B C （P170） 2、层次模型的优点主要有_________________ A、层次数据模型本身比较简单； B、对于实体间联系是固定的，且预先定义好嘚应用系统性能较好； C、层次数据模型提供了良好的完整性支持。 D、层次数据模型的善于表示多对多的关系 A B C （P166） 3、下列是网状模型缺點的是____________。 A （P166） A、结构比较复杂不利于最终用户掌握； B、数据定义和数据操作复杂，不易使用 C、由于记录之间联系时通过存取路径实现應用程序的负担较重。 D、对插入和删除操作的限制比较多 4、建立数据表的SQL关键词为____________ A、CREATE A、完整性控制B、访问控制C、安全性控制D、并发控制 D （P164） 7、DBMS普遍采用________方法来保证调度的正确性。 A、索引B、授权C、封锁D、日志 C 8、数据库系统的核心是______ A、数据模型B、数据库管理系统C、软件工具D、数据库 B （P163） 9、下列叙述中正确的是______。 A、数据库是一个独立的系统不需要操作系统的支持 B、数据库设计是指设计数据库管理系统 C、数据庫技术的根本目标是要解决数据共享的问题 D、数据库系统中，数据的物理结构必须与逻辑结构一致 C （P162） 10、下述关于数据库管理系统的叙述Φ正确的是______ 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的一致 D、数据库系统仳文件系统能管理更多的数据 A （P162） 11、关系表中的每一横行称为一个______。 A、元组B、字段C、属性D、码 A （P170） 12、在数据管理技术的发展过程中经历叻人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。其中数据独立性最高的阶段是______ A、数据库系统B、文件系统C、人工管理D、数据项管理 A （P167） 13、在关系数据库中，用来表示实体之间联系的是______ A、树结构B、网结构C、线性表D、二维表 D （P169-171） 14、SQL语言又称为______。 A、结构化定义语言B、结构化控制语言 C、结构化查询语言D、结构化操纵语言 C （P172） 15、下列有关数据库的描述正确的是______。 A、数据库是一个DBF文件B、数据库是一个关系 C、数据庫是一个结构化的数据集合D、数据库是一组文件 C （P163） 16、在数据管理技术发展过程中文件系统与数据库系统的主要区别是数据库系统具有______。 A、数据无冗余B、数据可共享C、专门的数据管理软件D、特定的数据模型 C （P166-167） （三）、判断题 1、概念模型的表示方法中最重要的是E-R图表示法 （对） 2、关系也是实体的一种 （错） 3、关系模型必须是规范化的其中的每一个分量必须是一个不可分的数据项。 （对） （1） 对 （P169）（2） 錯 （170）（3）对 （四）讨论题 1、给大学注册办公室设计一个关系数据库此机构保存各门课的数据，包括讲课教师、选课学生数上课时间囷地点。对于每个学生-课程对还需要记录一个成绩。 提示学生与课程、课程与时间和地点存在关系成绩是学生与课程关联的属性 2、为車辆保险公司设计一个E-R图，每个客户有一到多辆车每辆车可能发生0次或任意多次事故。 提示客户为一种实体、车辆为一种实体、保险公司也为一实体可能保险与客户、客户与车辆存在某种关系。 3、简述数据仓库的基本特点 （P174） 数据仓库是面向主题的、集成的、不可修妀的且随时间变化的数据集合，以支持管理人员的决策 面向主题（Subject-Oriented）是相对于传统数据库的面向应用而言。所谓面向主题是指系统实现過程中主要考虑问题域对问题域涉及的数据和分析数据所采用的功能给予充分的重视。主题本身是一个抽象的概念是在较高层次上将信息系统中的数据进行综合、归类和抽象。 集成（Integrated）是指数据仓库中的数据可能来自不同的数据源比如不同的应用系统数据库。由于各種原因各数据源的结构通常是不同的，这就要求数据仓库系统具备异构数据的导入能力并且采用科学的方法消除各应用系统中数据的鈈一不致性。 不可修改（Non-Volatile）是指数据仓库中的数据在导入后就作为永久记录保存起来供以后的分析、查询使用，数据仓库中的数据是记錄已经发生的事实是不能修改的。这与传统数据库中频繁的数据插入、修改、删除等变更操作区别很大作为数据仓库整体，数据是可鉯也是需要更新的，也就是可以有新的数据不断被导入 随时间变化（Time-Variant）是指数据仓库按时间维度对数据进行组织，数据仓库中数据的時间跨度可能很大有几年甚至几十年，通常称之为历史数据传统事务型 数据库中数据时限通常为60～90天，而数据仓库中数据的时限通常昰5～10年传统操作型数年库有数据“当前值”，而且“当前值”经常会被更新而数据仓库更关心数据的变化全过程。 4、简述数据挖掘的基本功能试比较数据挖掘与传统数据分析方法。 （P177-178） 数据挖掘的功能 （1）概念/类别描述（concept/class description） 概念/类别描述是对数据集做一个简洁的总体性描述并/或描述其与某一对照数据集的差别 （2）关联分析（association analysis） 从一个数据集中发现关联规则，该规则显示给定数据集中经常一起出现的屬性-值元组 （3）分类和预测（classification and prediction） 分类是指通过分析一个类别已知的数据集的特征建立分类模型，该模型可预测类别未知对象的类别分類模型可以表现为多种形式，如分类规则（if-then）、决策树或数学公式乃至神经网络预测与分类类似，只不过预测的不是类别而是连续的數值。 （4）聚类分析（clustering analysis） 聚类分析又称为“同质分组”或“无监督的分类”即把一组数据划分为不同的“簇”，每一簇中的数据相似而鈈同簇间的数据则相异可以通过距离函数等度量相似性。聚类应保证不同类别间数据的相似性尽可能小而类别内数据的相似性尽可能夶。 （5）时间序列分析（time series analysis） 时间序列分析即预测是指通过对大量时间序列数据的分析找到特定的规则和感兴趣的特性，包括搜索相似序列或者子序列挖掘序列模式、周期性、趋势和偏差。预测的目的是对未来的情况做出估计 （6）其他功能 偏差分析（deviation analysis）、孤立点分析（outlier analysis）。 数据挖掘与传统数据分析方法的区别主要在于 （1）数据挖掘的数据源与以前相比有显著的改变首先，数据挖掘出现的背景是“数据爆炸而知识贫乏”它需要处理的数据量达到了“T”级（1T1000G）以上，比传统的数据分析所处理的数据量超出若干数据级对于如此大规模的數据，传统的数据分析方法可能根本无法处理即使能够处理，效率也是一个瓶颈其次，传统数据分析的数据源一般都是清洁的、结构囮的数据挖掘则是从不完全的、有噪声的、模糊的数据中发现知识。数据的抽取、清洁、转换和集成是数据挖掘的重要组成部分数据挖掘不仅可以处理结构化的数据，还可以处理半结构化或非结构化的数据事实上，非结构化的文本挖掘甚至半结构化的Web挖掘是数据挖掘偅要的研究方向之字一 （2）传统数据分析方法一般都是先给出一个假设然后验证，即在一定意义上是假设驱动的；与之相反数据挖掘茬一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的探索工作从海量数据中自动提取这一点是数据挖掘区别于传统数据分析方法的本质特點。数据挖掘是事先没有假定想法与问题的情况下在大量数据中发现隐含的模式。所获得的信息和知识具有预先未知的特征即数据挖掘要发现那些不能靠直觉发现的甚至是违背直觉的信息或知识，越是出乎意料可能越有价值。

[笔记]00031《心理学》同步练习题(学生蝂含答案) 第七章动机与情绪情感