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发布时间: 2021-12-17 10:21
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随着网站知名度不断提高,网站访问量逐渐上升,网站负荷越来越重,针对此问题一方面可通过升级网站服务器的软硬件,另一方面也可以通过集群技术,如DNS负载均衡技术来解决。在Windows的DNS服务器中通过( )操作可以确保域名解析操作可以确保域名解析并实现负载均衡。
本题解析:
DNS实现负载均衡是通过循环复用来实现的,如果发现主机名的多个地址资源记录,则可用它循环使用包含在查询应答中的主机资源记录。默认情况下,DNS服务器的服务使用循环复用对资源记录进行排序,这些资源记录是在解析为多个映射的主机名应答中返回的。该功能用于对客户机使用Web服务器和其他频繁查询的多宿主计算机的负载平衡。要使循环复用正常工作,必须首先在该区域中注册所查询名称的多个主机资源纪录,并启用DNS服务器循环复用。如果DNS服务器禁止循环复用,那么这些查询的响应顺序以应答列表中资源记录在区域中存储时的静态排序为基础。
通常工作在UDP协议之上的应用是( )。
本题解析:
UDP是User Datagram Protocol的简称,中文名是用户数据报协议,是OSI参考模型中一种无连接的传输层协议,提供面向事务的简单不可靠信息传送服务。
VOIP电话/VOIP网络电话中网络传输技术主要是TCP和UDP,此外还包括网关互联技术、路由选择技术、网络管理技术以及安全认证和计费技术等。由于实时传输协议RTP提供具有实时特征的、端到端的数据传输业务,因此VOIP电话/VOIP网络电话中可用RTP来传送话音数据。在RTP报头中包含装载数据的标识符、序列号、时间戳以及传送监视等,通常RTP协议数据单元是用UDP分组来承载,而且为了尽量减少时延,话音净荷通常都很短。
根据现有的心脏病患者和非心脏病患者数据来建立模型,基于该模型诊断新的病人是否为心脏病患者,不适于用算法( )分析。
本题解析:
ID3算法是由Quinlan首先提出的。该算法是以信息论为基础,以信息熵和信息增益度为衡量标准,从而实现对数据的归纳分类;ID3算法计算每个属性的信息增益,并选取具有最高增益的属性作为给定集合的测试属性。对被选取的测试属性创建一个节点,并以该节点的属性标记,对该属性的每个值创建一个分支据此划分样本。
K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。KNN算法不仅可以用于分类,还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居,将这些邻居的属性的平均值赋给该样本,就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight),如权值与距离成正比(组合函数)。
SVM是一种训练机器学习的算法,可以用于解决分类和回归问题,同时还使用了一种称之为kernel trick的技术进行数据的转换,然后再根据这些转换信息,在可能的输出之中找到一个最优的边界。简单来说,就是做一些非常复杂的数据转换工作,然后根据预定义的标签或者输出进而计算出如何分离用户的数据。
k-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
根据对选项中四种算法的分析,可以得出k-Means不适合该题干的分类要求。
下列关于函数依赖的描述,错误的是( )。
本题解析:
函数依赖的公理系统(Armstrong)
推理规则
(1)自反律:若Y?X?U,则X→Y为F所逻辑蕴含。
(2)增广律:若X→Y为F所逻辑蕴含,且Z?U,则XZ→YZ为F所逻辑蕴含。
(3)传递律:若X→Y和Y→Z为F所逻辑蕴含,则X→Z为F所逻辑蕴含。
(4)合并规则:若X→Y,X→Z,则X→YZ为F所蕴涵。
(5)伪传递率:若X→Y,WY→Z,则XW→Z为F所蕴涵。
(6)分解规则:若X→Y,Z?Y,则X→Z为F所蕴涵。
删除表上一个约束的SQL语句中,不包含关键字( )。
本题解析:
删除约束的语句格式如下:ALTER TABLE表名DROP CONSTRAINT约束名。
将Students表的查询权限授予用户U1和U2,并允许该用户将此权限授予其他用户。实现此功能的SQL语句如下( )。
本题解析:
授权语句格式:GRANT<权限>[,…n][ON<对象类型><对象名>]TO<用户>[,…n][WITH GRANT OPTION],其中WITH GRANT OPTION,将授予用户相关权限外,用户还被授予了将相关权限授予其他用户的权利。
假设内存管理采用可变式分区分配方案,系统中有五个进程P1?P5,且某一时刻内存使用情况如下图所示(图中空白处表示未使用分区)。此时,若P5进程运行完并释放其占有的空间,则释放后系统的空闲区数应( )。
本题解析:
在可变分区存储方案中,当一个作业运行结束撤离时,它归还的区域如果与其他空闲区相邻,则可合成一个较大的空闲区,以利于大作业的装入。图中P5上下都是空闲区,当P5撤离时,该区域应该和上下两个区域合并成一个区域,即P5撤离后产生2个空闲区,较先前的3个空闲区减少一个。
统一过程模型是一种“用例和风险驱动,以架构为中心,迭代并且增量”的开发过程,定义了不同阶段及其制品,其中细化阶段关注( )。
本题解析:
统一过程(RUP/UP,Rational Unified Process)是一种以用例驱动、以体系结构为核心、迭代及增量的软件过程模型,由UML方法和工具支持,广泛应用于各类面向对象项目。RUP是由Rational公司开发并维护,和一系列软件开发工具紧密集成。RUP蕴含了大量优秀的实践方法,如:迭代式软件开发、需求管理、基于构件的构架应用、建立可视化的软件模型、软件质量验证、软件变更控制等。
RUP中的软件生命周期在时间上被分解为四个顺序的阶段,分别是:初始阶段(Inception)、细化阶段(Elaboration)、构造阶段(Construction)和交付阶段(Transition)。每个阶段结束于一个主要的里程碑(Major Milestones);每个阶段本质上是两个里程碑之间的时间跨度。在每个阶段的结尾执行一次评估以确定这个阶段的目标是否已经满足。如果评估结果令人满意的话,可以允许项目进入下一个阶段。
1.初始阶段
初始阶段的目标是为系统建立商业案例并确定项目的边界。为了达到该目的必须识别所有与系统交互的外部实体,在较高层次上定义交互的特性。本阶段具有非常重要的意义,在这个阶段中所关注的是整个项目进行中的业务和需求方面的主要风险。对于建立在原有系统基础上的开发项目来讲,初始阶段可能很短。初始阶段结束时是第一个重要的里程碑:生命周期目标(Lifecycle Objective)里程碑。生命周期目标里程碑评价项目基本的生存能力。
2.细化阶段
细化阶段的目标是分析问题领域,建立健全的体系结构基础,编制项目计划,淘汰项目中最高风险的元素。为了达到该目的,必须在理解整个系统的基础上,对体系结构作出决策,包括其范围、主要功能和诸如性能等非功能需求。同时为项目建立支持环境,包括创建开发案例,创建模板、准则并准备工具。细化阶段结束时第二个重要的里程碑:生命周期结构(Lifecycle Architecture)里程碑。生命周期结构里程碑为系统的结构建立了管理基准并使项目小组能够在构建阶段中进行衡量。此刻,要检验详细的系统目标和范围、结构的选择以及主要风险的解决方案。
3.构造阶段
在构建阶段,所有剩余的构件和应用程序功能被开发并集成为产品,所有的功能被详细测试。从某种意义上说,构建阶段是一个制造过程,其重点放在管理资源及控制运作以优化成本、进度和质量。构建阶段结束时是第三个重要的里程碑:初始功能(Initial Operational)里程碑。初始功能里程碑决定了产品是否可以在测试环境中进行部署。此刻,要确定软件、环境、用户是否可以开始系统的运作。此时的产品版本也常被称为“beta”版。
4.交付阶段
交付阶段的重点是确保软件对最终用户是可用的。交付阶段可以跨越几次迭代,包括为发布做准备的产品测试,基于用户反馈的少量的调整。在生命周期的这一点上,用户反馈应主要集中在产品调整,设置、安装和可用性问题,所有主要的结构问题应该已经在项目生命周期的早期阶段解决了。在交付阶段的终点是第四个里程碑:产品发布(Product Release)里程碑。此时,要确定目标是否实现,是否应该开始另一个开发周期。在一些情况下这个里程碑可能与下一个周期的初始阶段的结束重合。
王某是一名软件设计师,按公司规定编写软件文档,并上交公司存档。这些软件文档属于职务作品,且( )。
本题解析:
此题考查的是知识产权方面的内容。关于知识产权人(著作权人)确定,职务作品、委托创作、合作开发三种情况,题干的描述属于职务作品著作权人确立的范畴。对于职务作品著作权归属公司。
从时间、地区和商品种类三个维度来分析某电器商品销售数据属于( )。
本题解析:
ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据提取、转换和加载。ETL负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
OLTP,一般用于事务型数据库,OLTP数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据,以便尽快处理单个事务。
OLAP,联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取,允许管理决策人员对数据进行深入观察。决策数据是多维数据,多维数据就是决策的主要内容。
数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性(属于Association rule learning)的信息的过程。
题干中通过从时间、地区和商品种类三个维度来分析某电器商品销售数据,应属于OLAP,通过对数据的观察为决策提供依据。
试卷分类:高级信息系统项目管理师
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试卷分类:高级系统架构设计师
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试卷分类:中级系统集成项目管理工程师
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试卷分类:中级信息系统监理师
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试卷分类:中级软件设计师
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试卷分类:高级网络规划设计师
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试卷分类:高级网络规划设计师
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试卷分类:高级网络规划设计师
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试卷分类:中级网络工程师
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试卷分类:中级网络工程师
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