关系型数据库是现代信息管理系统的基石，其核心在于通过结构化查询语言（SQL）来管理和操作数据，本试卷旨在全面考察学生对关系型数据库的理解和应用能力,涵盖从基本概念到高级特性的各个方面。
基础知识
数据库定义与分类
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数据库的定义： 数据库是一种长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合,用于支持特定组织或个人的业务需求和管理决策。
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数据库的分类：
- 集中式数据库：所有数据和应用程序都集中在单一地点。
- 分布式数据库：数据分布在多个物理位置,但逻辑上视为一个整体。
- 事务性数据库：主要用于处理交易数据的数据库,如银行系统。
- 面向对象数据库：支持复杂对象的数据库系统,适合于多媒体应用。
关系模型的原理
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实体和属性： 实体是现实世界中的事物,而属性则是实体的特征或性质。
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关系与键： 在关系模型中，表由行（元组）和列（属性）组成，每个表代表一个实体集，而行表示该实体集中的个体实例,列则描述这些个体的属性。
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主键和外键： 主键是唯一标识表中每一条记录的字段或字段组合；外键用于建立不同表之间的关联。
SQL基础语法
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SELECT语句： 用于检索数据,可以指定需要返回哪些列以及如何过滤结果。
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INSERT INTO语句： 用于向表中插入新记录。
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UPDATE语句： 用于修改现有记录的信息。
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DELETE FROM语句： 用于删除表中的某些记录。
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CREATE TABLE语句： 定义一个新的表结构。
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ALTER TABLE语句： 用于修改已有的表结构。
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DROP TABLE语句： 删除一个已存在的表及其所有数据。
视图与索引
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视图的作用： 视图是从一个或多个基本表派生出来的虚表，它提供了对数据的简化访问方式,并且可以隐藏底层表的复杂性。
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索引的功能： 索引是为了提高查询效率而对数据进行排序的一种机制,使得查找特定的值变得更加快速。
数据完整性约束
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实体完整性： 每个表的主键都必须具有唯一性和非空性。
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参照完整性： 外键必须引用父表中的有效主键值或者为NULL。
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域完整性： 对列的数据类型和取值范围进行限制。
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用户自定义完整性： 根据具体业务规则添加额外的约束条件。
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高级特性与应用场景
分布式数据库设计
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分片策略： 将数据分散到不同的服务器节点上以提高性能和可用性。
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复制技术： 通过在不同地理位置复制数据副本来实现高可用性和容错性。
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一致性保证： 确保所有节点的数据状态保持一致,特别是在并发写入时尤为重要。
NoSQL数据库简介
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文档型数据库： 以JSON或XML格式存储数据,适用于半结构化和无固定模式的数据。
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键值对存储： 使用简单的键值对形式存储数据,适合于简单的高效读写操作。
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列族存储： 类似于HBase的结构，将数据组织成列族,便于批量更新和多列读取。
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图形数据库： 特别适合于表示和处理复杂的网络状关系,如社交网络分析等。
大数据处理技术
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MapReduce框架： 一种并行计算模型,用于处理大规模数据集。
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Hadoop生态系统： 包括HDFS、YARN、Hive等多个组件,共同构成了完整的云计算平台解决方案。
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Spark Streaming： 用于实时流式数据处理的技术栈,能够高效地处理连续到来的数据流。
数据仓库与OLAP
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星型模式： 常用的维度建模方法之一，以事实表为核心,围绕其构建多维度的维度表。
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雪花模式： 星型模式的变种，进一步细化了维度表的结构,增加了层次化的关系。
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MOLAP vs ROLAP： 多维在线分析处理（MOLAP）使用预聚合的数据立方体进行快速查询；远程在线分析处理（ROLAP）依赖于原始详细数据并通过查询执行计算得到结果。
数据安全与管理
- 加密技术： 保护
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