数据库讨论题
a)select pname as '商品名',avg(qty) as 平均销售量 from s,p,m where m.city='上海' and s.mno=m.mno and p.pno=s.pno，select p.Pno,p.pname,sum(s.qty)
from s left join p on s.pno=p.pno left join m on p.Mno=m.Mno
where m.city='上海市'
group by p.Pno,p.pname,p.city,p.color
b)、先删除Sale表的外键PNO，再删除gds表。
c)联系：视图（view）是在基本表之上建立的表，它的结构（即所定义的列）和内容（即所有数据行）都来自基本表，它依据基本表存在而存在。一个视图可以对应一个基本表，也可以对应多个基本表。视图是基本表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系
区别：1、视图是已经编译好的sql语句。而表不是
2、视图没有实际的物理记录。而表有。
3、表是内容，视图是窗口
4、表只用物理空间而视图不占用物理空间，视图只是逻辑概念的存在，表可以及时四对它进行修改，但视图只能有创建的语句来修改
5、表是内模式，视图是外模式
6、视图是查看数据表的一种方法，可以查询数据表中某些字段构成的数据，只是一些SQL语句的集合。从安全的角度说，视图可以不给用户接触数据表，从而不知道表结构。
7、表属于全局模式中的表，是实表；视图属于局部模式的表，是虚表。
8、视图的建立和删除只影响视图本身，不影响对应的基本表。
❷ 数据库 简单问题
create table 图书 (总编号 Char(6),分类号 Char(8),书名 Char (16),作者 Char (6),出版单位 Char (20),单价 Numeric(6,2))
create table 读者(借书证号 Char (4),单位 Char (8),姓名 Char (6),性别 Char (2),职称 Char (6),地址 Char (20))
create table 借阅(借书证号 Char (4),总编号 Char (6),借书日期 Datetime)
1. 对图书管理数据库，将借阅表增加新字段 ：应还日期 datetime 。请对下面的SQL语句填空：
ALTER TABLE 读者 add 应还日期 datetime
2. 向图书表插入一条记录，总编号为101002，分类号为02，书名为数据库技术，作者为王大为，出版单位为电子工业出版社，单价为23.5。
INSERT INTO 图书 VALUES('101002','02','数据库技术','王大为','电子工业出版社',23.5)
3. 对于图书管理数据库，将图书表中电子工业出版社的图书的单价涨价10%。请对下面的SQL语句填空：
UPDATE 图书 SET 单价=单价*1.1 WHERE 出版单位='电子工业出版社'
4. 对于图书管理数据库，要查询所藏图书中每个出版社的图书最高单价、平均单价。
SELECT 出版单位,MAX(单价) AS 最高单价,AVG(单价) AS 平均单价 FROM 图书 GROUP BY 出版单位
5．对于图书管理数据库，求电子工业出版社出版图书的最高单价和平均单价。
SELECT 出版单位,MAX(单价) AS 最高单价,AVG(单价) AS 平均单价 FROM 图书 where 出版单位='电子工业出版社'
6．使用SQL语句从上表中查询所有姓刘的读者的信息：
SELECT * FROM 读者 WHERE 姓名 like '刘%'
7． 检索书价在10元至30元(含10元和30元)之间的图书的书名、作者、书价和分类号，结果按分类号升序排序。
SELECT 书名,作者,单价,分类号 FROM 图书
WHERE 单价 between 10 and 30
ORDER BY 分类号
8. 对于图书管理数据库，查询借阅图书超过3本的每个读者的借书证号和所借图书册数。请对下面的SQL语句填空：
SELECT 借书证号,count(*) as 借图书册数 FROM 借阅
GROUP BY 借书证号 having count(*)>3
9. 对于图书管理数据库，查询电子工业出版社的图书信息，检索结果按书价降序排列。
SELECT * FROM 图书 WHERE 出版单位='电子工业出版社' ORDER BY 单价 DESC
10. 对于图书管理数据库，查询所藏图书中，有两种及两种以上的图书出版社所出版图书的最高单价和平均价。
SELECT 出版单位,MAX(单价) AS 最高单价,AVG(单价)AS 平均价 FROM 图书 GROUP BY 出版单位 HAVING count(*) >=2
❸ 求解数据库习题
1.传递函数依赖
2.表之间的关联就是通过主键与 外键 作为纽带实现的。
3.Having子句必须跟在_ group by __子句之后缓消棚。
4.在一个关系中，每一个数据都可看成独立的 数据项 。
5.类具有多态性、封装性__和__继承性 __。
1．数据模型包含哪三个方面的要素？
答：数据结构、数据操作、完整性约束条件
3．类与对象的根本区别是什么？对象有哪3个要素 ？
这个看oyopen的回答
已知三个关系模式：
职工 S（职工号，姓名，性别）
工程 P（工程号，工程名称）
施工 SP（职工号，工程号，酬金）
（1）．写出SQL语句，检索参加工程号为〃P1〃，且酬金最高的职工号。
select 工程号 from sp where 工程号='P1' AND SP.工程号=SP.MAX(酬金);
（桥穗2）．写出SQL语句，检索参加3个以上工程的职工号。
select 职工号 from sp where P.工程号>=3;
（3）．已知关系代数表达式：
∏姓名，酬金（σ工程名称＝〃立交桥〃（S SP P））
用SQL语句实现这个关系代数表达式。
（4）．创建一个查询职工总酬金的视图SV，SV的属性有职工号和总酬金。
create view SV as select(职工号 char(8),总酬扰则金 char(8));
❹ 数据库应用与开发的10道题目
的简称，又叫VFP。是数据库管理系统，集成编程语蔽笑信言，是开发小型数据库的前端工具。Visual FoxPro中的Visual的意思是“可视化”，该技术使得在Windows环境下宏轮设计的应用程序达到即看即得的效果。Visual FoxPro面向对象的开发环境使得无论是组织信息、运行、升冲查询、创建集成的关系型数据库系统，还是编写数据库管理应用程序，都变得十分轻松。
三级数据库：数据库系统的基本原理
1． 数据库的基本概念，数据库系统的构成。
2． 数据库模型概念和主要的数据模型。
3． 关系数据模型的基本概念，关系操作和关系代数。
4． 结构化查询语言SQL。
事务管理、并发控制、故障恢复的基本概念。
数据库设计和数据库使用
1． 关系数据库的规范化理论。
2． 数据库设计的目标、内容和方法。
3． 数据库应用开发工具。
4． 数据库技术发展。
❺ 数据库老师会问哪些问题
1.MySQL 主键与索引的联系与区别
主键是为了标识数据库记录唯一性，不允许记录重复，且键值不能为空，主键也是一个特殊索引。
数据表中只允许有一个主键，但是可以有多个索引。
使用主键会数据库会自动创建主索引，也可以在非主键上创建索引，方便查询效率。
索引可以提高查询速度，它就相当于字典的目录，可以通过它很快查询到想要的结果，而不需要进行全表扫描。
主键索引外索引的值可以为空。
主键也可以由多个字段组成，组成复合主键，同时主键肯定也是唯一索引。
唯一索引则表示该索引值唯一，可以由一个或几个字段组成，一个表可以有多个唯一索引。
2.数据库索引是怎么回事？用的啥数据结构 为什么B+树比B树更合适
一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构（最常见的是B-Tree）。索引是在表的列上创建。所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。请记住记住这一点：索引是一种数据结构 。
什么样的数据结构可以作为索引？
B-Tree 是最常用的用于索引的数据结构。因为它们是时间复杂度低， 查找、删除、插入操作都可以可以在对数时间内完成。另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的。数据库管理系统（RDBMS）通常决定索引应该用哪些数据结构。但是，在某些情况下，你在创建索引时可以指定索引要使用的数据结构。
当我们利用索引查询的时候，不可能把整个索引全部加载到内存，只能逐一加载每个磁盘页，磁盘页对应索引树的节点。那么Mysql衡量查询效率的标准就是磁盘IO次数。如果我们利用二叉树作为索引结构，那么磁盘的IO次数和索引树的高度是相关的。
那么为了提高查询效率，就需要减少磁盘IO数。为了减少磁盘IO的次数，就需要尽量降低树的高度，需要把原来“瘦高”的树结构变的“矮胖”，树的每层的分叉越多越好，因此B树正好符合我们的要求，这也是B-树的特征之一。
B树 B树的节点为关键字和相应的数据（索引等）
B+树 B+树是B树的一个变形，非叶子节点只保存索引，不保存实际的数据，数据都保存在叶子节点中，B+树的叶子节点为链表，链表放数据，非叶子节点是索引。
对比：
B树和B+树同样适用于高度越低，查询越快。
B树查找节点，B+树只需要查询所有节点（索引），B树查询索引和数据。虽然可能第一个就找到，但在极端情况下，需要全查询索引和数据，不如B+树稳定。
B+树和B树比，B+树的硬盘空间更少，io的读写代价更低。因为B+树节点只有索引，占位更少。在查询的情况下硬盘指针移动更低
表的主键、外键必须有索引；
数据量超过300的表应该有索引；
经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
索引应该建在选择性高的字段上；
索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替
频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；
限制表上的索引数目。对一个存在大量更新操作的表，所建索引的数目一般不要超过3个，最多不要超过5个。索引虽说提高了访问速度，但太多索引会影响数据的更新操作。
避免在取值朝一个方向增长的字段（例如：日期类型的字段）上，建立索引；对复合索引，避免将这种类型的字段放置在最前面
对复合索引，按照字段在查询条件中出现的频度建立索引
删除不再使用，或者很少被使用的索引。
性能极高 – Redis能支持超过 100K+ 每秒的读写频率。
丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。
丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。
表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般
哈希表索引是怎么工作的？
哈希表是另外一种你可能看到用作索引的数据结构-这些索引通常被称为哈希索引。使用哈希索引的原因是，在寻找值时哈希表效率极高。所以，如果使用哈希索引，对于比较字符串是否相等的查询能够极快的检索出的值。例如之前我们讨论过的这个查询(SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = ‘Jesus’) 就可以受益于创建在Employee_Name 列上的哈希索引。哈系索引的工作方式是将列的值作为索引的键值（key），和键值相对应实际的值（value）是指向该表中相应行的指针。因为哈希表基本上可以看作是关联数组，一个典型的数据项就像“Jesus => 0x28939″，而0x28939是对内存中表中包含Jesus这一行的引用。在哈系索引的中查询一个像“Jesus”这样的值，并得到对应行的在内存中的引用，明显要比扫描全表获得值为“Jesus”的行的方式快很多。
哈希索引的缺点
哈希表是无顺的数据结构，对于很多类型的查询语句哈希索引都无能为力。举例来说，假如你想要找出所有小于40岁的员工。你怎么使用使用哈希索引进行查询？这不可行，因为哈希表只适合查询键值对-也就是说查询相等的查询（例：like “WHERE name = ‘Jesus’）。哈希表的键值映射也暗示其键的存储是无序的。这就是为什么哈希索引通常不是数据库索引的默认数据结构-因为在作为索引的数据结构时，其不像B-Tree那么灵活
3.创建索引的注意事项
索引可以提高数据的访问速度，但同时也增加了插入、更新和删除操作的处理时间，解决此问题就是分析应用程序的业务处理、数据使用，为经常被用作查询条件、或者被要求排序的字段建立索引。索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。
创建规则：
创建索引需要注意的地方：
4.MYSQL事务特性和实现原理
ACID表示原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（rability）。一个很好的事务处理系统，必须具备这些标准特性：
原子性（atomicity）
一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性
是利用Innodb的undo log。undo log名为回滚日志，是实现原子性的关键，当事务回滚时能够撤销所有已经成功执行的sql语句，他需要记录你要回滚的相应日志信息。
一致性（consistency）
数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。（在前面的例子中，一致性确保了，即使在执行第三、四条语句之间时系统崩溃，支票账户中也不会损失200美元，因为事务最终没有提交，所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中。）
数据库通过原子性、隔离性、持久性来保证一致性
隔离性（isolation）
通常来说，一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。（在前面的例子中，当执行完第三条语句、第四条语句还未开始时，此时有另外的一个账户汇总程序开始运行，则其看到支票帐户的余额并没有被减去200美元。）
利用的是锁和MVCC机制。MVCC,即多版本并发控制(Multi Version Concurrency Control),一个行记录数据有多个版本对快照数据，这些快照数据在undo log中。如果一个事务读取的行正在做DELELE或者UPDATE操作，读取操作不会等行上的锁释放，而是读取该行的快照版本。
持久性（rability）
一旦事务提交，则其所做的修改会永久保存到数据库。（此时即使系统崩溃，修改的数据也不会丢失。持久性是个有占模糊的概念，因为实际上持久性也分很多不同的级别。有些持久性策略能够提供非常强的安全保障，而有些则未必，而且不可能有能做到100%的持久性保证的策略。）
是利用Innodb的redo log。当做数据修改的时候，不仅在内存中操作，还会在redo log中记录这次操作。当事务提交的时候，会将redo log日志进行刷盘(redo log一部分在内存中，一部分在磁盘上)。当数据库宕机重启的时候，会将redo log中的内容恢复到数据库中，再根据undo log和binlog内容决定回滚数据还是提交数据。redo log体积小，刷盘快。redo log是一直往末尾进行追加，属于顺序IO。效率显然比随机IO来的快
5.redis的原理和优点
redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hashs（哈希类型）
这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的.
在此基础上，redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步.
Redis的优点:
6.Mysql中的锁机制
Mysql用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。这些锁统称为悲观锁
MySQL的锁机制比较简单，其最 显着的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。比如，MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。
从上述特点可见，很难笼统地说哪种锁更好，只能就具体应用的特点来说哪种锁更合适！仅从锁的角度 来说：表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有 并发查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP）系统。
7.ABC联合索引生效问题
对于复合索引：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index （a,b,c）。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
对于复合索引：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index （a,b,c）。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
❻ 几个数据库技术及应用题目
单选题 1.下面哪个不是数据库技术的主要特点 （D）
A．数据的结构化 B．数据的冗余度小 C．较高的数据独立性 D．程序的标准化
2.下列叙述正确的为（B）
A．关系中允许有重复的元组，也允许有重复的属性名
B．关系中允许有重复的元组，不允许有重复的属性名
C．关系中不允许有重复的元组，允许有重复的属性名
D．关系中不允许有重复的元组，也不允许有重复的属性名
3.如果两个实体之间的联系是1：M，则实现l：M联系的方法是 （C）
A．将两个实体转换成一个关系
B．将两个实体转换的关系中，分别加入另一个关系的主码。
C．将“1”端实体转换的关系的主码，放入“M”端实体转换的关系中
D．将“M”端实体转换的关系的主码，放入“1”端实体转换的关系中
4.SQL的标准库函数COUNT，SUM，AVG，MAX与MIN等，不允许出现在下列语句 （D）中 A．SEIECT
B．HAVING C．GROUP……HAVING D．WHERE
填空题
1、班级和学生之间的联系是（一对多）联系，班级和班长之间的联系是（ 一对一 ）联系，学生和课程之间的
联系是（ 多对多 ）联系。
2、在数据库的三级模式结构中，外模式有（ 多个 ），模式和内模式只有（ 一个 ）。
3、DB的含义是（ 数据库 ），DBS的含义是（ 数据库系统 ），DBMS的含义是（ 数据库管理系统 ）。
简答题：
1、SQL Server中的语句权限的含义及内容。
语句权限主要指用户是否具有权限来执行某一语句,这些语句通常是一些具有管理性的操作,如创建数据库、表、存储过程、触发器等。
2、SQL Server中数据库和应用程序的安全机制有哪四种？
用户标识与鉴别；存取控制；视图机制；审计机制等
3、事务故障的恢复方法。
反向扫描日志文件，查找该事务的更新操作；对该事务的更新操作进行逆向操作；继续反向扫描日志文件，查找该事务的其他更新操作并逆向操作；继续处理，直到事务的开始标记。
4、E-R图设计中，合并分E-R图时可能产生的冲突及解决办法。
冲突主要有三种：属性冲突、命名冲突和结构冲突。属性冲突需要靠各部门协商讨论解决，但也非易事；命名冲突通常也像处理属性冲突一样，通过讨论协商等行政手段进行解决；结构冲突主要是根据应用的语义对实体联系
的类型进行综合或调整。
5、事务的四个性质。
（1）原子性（Atomicity）
事务的原子性是指事务中包含的所有操作要么全做，要么全不做（all or none）。
（2） 一致性（Consistency）在事务开始以前，数据库处于一致性的状态，事务结束后，数据库也必须处于一致性状态。 事务应该把数据库从一个一致埋运性状态转换到另外一个一致性状态。
（3） 隔离性（Isolation）事务隔离性要求系统必须保证事务不受其他并发执行的事务的影响，也即要达到这样一种效果：对于任何一对事务T1 和 T2，在事务 T1 看来，T2 要么在 T1 开始之前已经结束，要么在 T1 完成之
后才开始执行。这样，每个事务都感觉不到系统中有其他事务在并发地执行。
（4）持久性（Durability）一个事务一旦成功源液唯完成，它对数据库的改变必须是永久的，即便是在系统遇雹培到故障的情况下也不会丢失。数据的重要性决定了事务持久性的重要性。
6、有两个实体集，若它们之间存在着一个M：N联系、1：M联系和1：1联系，根据ER模型转换成关系数据库的规则，这个ER结构转换成表的个数分别是多少？
M:N联系：三个表，1：M联系：两个表，1:1联系：两个表
7、举例说明参照完整性规则中对外码有何要求。
若属性F是基本关系R的外码，它与基本关系S的主码KS相对应，则对于R中每一元组在F上的值必须为：或者为空，或者等于S中某个元组的主码值。比如：学生关系中每个元组的专业号属性只能取下面两类值：空值，表示未给该
学生分配专业；非空值，这时该值必须是专业关系中某个元组的专业号值。
8、举例说明SQL Server中有哪3类触发器。
INSERT触发器、UPDATE触发器和DELETE触发器 （不再举例）
SQL语言设计题
将借书日期在2006年4月以前的借阅记录存入临时的超期借阅表。
select * into #超期借阅表 from 借阅记录表 where 日期<'2006-04-01'
设有如下三个关系模式，用SQL语句完成：
学生（学号，姓名，性别，年龄，专业）
课程（课程号，课程名，学分，先行课）
选课（学号，课程号，任课教师，成绩）
1、创建电子商务专业学生成绩视图，属性包括学号、姓名、课程名和成绩。
create view '电子商务专业学生成绩视图' as
select s.学号，s.姓名,c.课程名,s_c.成绩 from table 学生 s,课程 c,选课 s_c where
s.学号=s_c.学号 and s_c.课程号=c.课程号 and s.专业='电子商务'
2、创建计算机应用专业的学生成绩统计视图，属性包括学号、姓名、总成绩和平均成绩。
create view ‘计算机专业学生成绩统计视图’ as
select s.学号,s.姓名,sum(成绩),avg(成绩) from 学生 s,选课 s_c
where s.学号=s_c.学号 and 专业='计算机应用'
group by 学号,姓名
3、查询没有成绩的学生的学号、姓名和课程号。
select distinct s.学号，s.姓名，s_c.课程号 from s，s_c where s.学号=s_c.学号 where s_c.成绩=0
4、查询选修课程号为001且成绩为最好的学生的学号、姓名和成绩
select s.学号，s.姓名,max(s_c.成绩) from 学生 s，选课 s_c where s.学号=s_c.学号 and s_c.课程号=‘001’
5、查询至少选修了二门及二门以上课程的学生的学号
select 学号 from 选课表 group by 学号 having count（*）>=2