1从大量数据中提取知识的过程通常称为（ A ）。
a. .数据挖掘
b. .人工智能
c. .数据清洗
d. .数据仓库
2下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点的是（A）。
A、互联网金融打破了传统的观念和行为
B、大数据存在泡沫
C、大数据具有非常高的成本
D、个人隐私泄露与信息安全担忧
3数据仓库的最终目的是（D）。
a. .收集业务需求
b. .建立数据仓库逻辑模型
c. .开发数据仓库的应用分析
d. .为用户和业务部门提供决策支持
4大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别是（A）。
a. .处理速度快（秒级定律）
b. .算法种类更多
c. .精度更高
d. .更加智能化
5大数据的起源是（C）。
a. .金融
b. .电信
c. .互联网
d. .公共管理
6大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A ）。
a. .把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性
b. .被视为人工智能的一部
c. .被视为一种机器学习
d. .预测与惩罚
7人与人之间沟通信息、传递信息的技术，这指的是（D）。
a. .感测技术
b. .微电子技术
c. .计算机技术
叮叮小文库d. .通信技术
8数据清洗的方法不包括（D ）。
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
9.下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）
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规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（D）
o
a. .富数据
b. .贫数据
c. .繁数据
d. .大数据
11大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分
析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（D）o
a. .新一代信息技术
b. .新一代服务业态
c. .新一代技术平台
d. .新一代信息技术和服务业态
12万维网之父是（C）
A. 彼得?德鲁克
B.舍恩伯格
C.蒂姆?伯纳斯一李
D.斯科特?布朗
13下列演示方式中，不属于传统统计图方式的是（D）o
A、柱形图
B、饼状图
C、曲线图
D、网络图
14当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）o
A、互联网
B、物联网
C、综合国力
D、自然资源
叮叮小文库
16大数据的起源是（C）。
A、金融
B、电信
C、互联网
D、公共管理
17智慧城市的构建，不包含（C）。
A、数字城市
B、物联网
C、联网监控
D、云计算18大数据的4特征中的Volume是指（D）。
A、价值密度低
B、处理速度快
C、数据类型繁多
D、数据体量巨大
19大数据的4特征中的Variety是指（C）。
A、价值密度低
B、处理速度快
C、数据类型繁多
D、数据体量巨大
20大数据的4特征中的Velocity是指（B）。
A、价值密度低
B、处理速度快
C、数据类型繁多
D、数据体量巨大
21下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（ D ）。
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
22大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行
（B）。
A、数据信息
B、专业化处理
C、速度处理
D、内容处理
23大数据的核心就是（B）。
A、告知与许可
B、预测
C、匿名化
D、规模化
24人与人之间沟通信息、传递信息的技术，这指的是（D）。
A、感测技术
B、微电子技术
C、计算机技术
D、通信技术
25大数据的最显著特征是（A ）。
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
28大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（D）。
A、新一代信息技术
B、新一代服务业态
C、新一代技术平台
D、新一代信息技术和服务业态
29下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。
A.工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象
B.误差不易被控制
C.对样本的依赖性比较强
D.评测结果不够稳定
30下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）
A不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别
B需求同类数据的内容相似度尽可能小
C要求不同类数据的内容相似度尽可能小
D与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理
31假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人和肺癌就是（A）关系，而吸烟和肺癌则是（A）关系。
A因果；相关
B相关；因果
C并列；相关
D因果；并列
32下列关于数据交易市场的说法中，错误的是（C）
A数据交易市场是大数据产业发展到一定程度的产物
B商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交易市场
C数据交易市场通过生产数据、研发和分析数据，为数据交易提供帮助
D数据交易市场是大数据资源化的必然产物
33下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（C）
A 1KB<1MB<1GB
B基本单位是字节（Byte）
C 一个汉字需要一个字节的存储空间
D 一个字节能够容纳一个英文字符
34当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的
A微软B百度C谷歌D阿里巴巴
35下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础，首度先行”的国家是（D）
A美国B日本C中国D韩国
36可以对大数据进行深度分析的平台工具是（C）
A传统的机器学习和数据分析工具
B第二代机器学习工具
C第三代机器学习工具
D未来机器学习工具
37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
A统计报表
B网络爬虫
C API 接口
D传感器
38过一系列处理，在基本保持原始数据完整性的基础上，减小数据规模的是（C）
A数据清洗B数据融合C数据规约D数据挖掘39制成大数据业务的基础是（A）
A数据科学B数据应用C数据硬件D数据人才
40面向用户提供大数据一站式部署方案，包括数据中心和服务器等硬件、数据分析应用软件及技术运维支持等多方面内容的大数据商业模式是（A）
A大数据解决方案模式
B大数据信息分类模式
C大数据处理服务模式
D大数据资源提供模式
41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）
A在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据
一、单选题（共20分，每题1分） 1.DB、DBMS和DBS三者之间的关系是（） A. DB包括DBMS和DBS B. DBS包括DB和DBMS C. DBMS包括DB和DBS C. DBS与DB和DBMS无关 2.在数据库系统中，读脏数据是指一个事务读了另一个事务（） A. 未更新的数据 B. 未撤销的数据 C. 未提交的数据 D. 未刷新的数据 3.加锁协议中规定“先申请先服务”的原则，可以避免数据库系统出现（） A. 活锁 B. 死锁 C. 读-写冲突 D. 写-写冲突 4.语句DELETE FROM SC表明（） A. 删除SC中的全部记录 B. 删除基本表SC C. 删除基本表SC中的列数据 D. 删除基本表SC中的部分行 5.数据库设计阶段分为（） A. 物理设计阶段、逻辑设计阶段、编程和调试阶段 B. 模型设计阶段、程序设计阶段和运行阶段 C. 方案设计阶段、总体设计阶段、个别设计阶段和编程阶段 D. 概念设计阶段、逻辑设计阶段、物理设计阶段、实施和调试阶段 6.关系笛卡尔积运算记号R×S表示（） A. R为关系名，S为属性名 B. R和S均为属性名 C. R为属性名，S为关系名 D. R和S均为关系名 7.在DB应用中，一般一条SQL语句可产生或处理一组记录，而DB主语言语句 一般一次只能处理一条记录，其协调可通过哪种技术实现（） A. 指针 B. 游标 C. 数组 D. 栈 8.下列说法中不正确的是（） A. 任何一个包含两个属性的关系模式一定满足3NF B. 任何一个包含两个属性的关系模式一定满足BCNF C. 任何一个包含三个属性的关系模式一定满足3NF D. 任何一个关系模式都一定有码
《数据库原理与应用》试题库 （附答案）
第一部分基本概念 一、单项选择题 1．在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 答案：A 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 答案：B 3 。 ．数据库的概念模型独立于 A．具体的机器和DBMS B．E-R图 C．信息世界 D．现实世界 答案：A ．数据库是在计算机系统中按照一定的数据模型 4 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 DBMS ，由计算机、操作系统、 、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 答案：①B ②B ③B 5．数据库的基本特点是。 A．(1)数据可以共享(或数据结构化) (2)数据独立性 (3)数据冗余大，易移植 (4)统一管理和控制 B．(1)数据可以共享(或数据结构化) (2)数据独立性 (3)数据冗余小，易扩充 (4)统一管理和控制 C．(1)数据可以共享(或数据结构化) (2)数据互换性 (3)数据冗余小，易扩充 (4)统一管理和控制 D．(1)数据非结构化 (2)数据独立性 (3)数据冗余小，易扩充 (4)统一管理和控制 答案：B 6．数据库具有①、最小的②和较高的③。 ① A．程序结构化 B．数据结构化 C．程序标准化 D．数据模块化 ② A．冗余度 B．存储量 C．完整性 D．有效性 ③ A．程序与数据可靠性 B．程序与数据完整性 C．程序与数据独立性 D．程序与数据一致性 答案：①B ②A ③C 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 答案：A 8．是存储在计算机内有结构的数据的集合。
第5章数据库完整性与安全性 1. 什么是数据库的完整性？什么是数据库的安全性？两者之间有什么区别和联系？ 解： 数据库的完整性是指数据库中数据的正确性、有效性和相容性，其目的是防止不符合语义、不正确的数据进入数据库，从而来保证数据库系统能够真实的反映客观现实世界。 数据库安全性是指保护数据库，防止因用户非法使用数据库造成数据泄露、更改或破坏。 数据的完整性和安全性是两个不同的概念，但是有一定的联系: 前者是为了防止数据库中存在不符合语义的数据，防止错误信息的输入和输出，即所谓垃圾进垃圾出所造成的无效操作和错误结果。后者是保护数据库防止恶意的破坏和非法的存取。也就是说，安全性措施的防范对象是非法用户和非法操作，完整性措施的防范对象是不合语义的数据。 2. 什么是数据库的完整性约束条件？完整性约束条件可以分为哪几类？ 解： 完整性约束条件是指数据库中的数据应该满足的语义约束条件。一般可以分为六类：静态列级约束、静态元组约束、静态关系约束、动态列级约束、动态元组约束、动态关系约束。静态列级约束是对一个列的取值域的说明，包括以下几个方面：①数据类型的约束，包括数据的类型、长度、单位、精度等；②对数据格式的约束；③对取值范围或取值集合的约束； ④对空值的约束；⑤其他约束。静态元组约束就是规定组成一个元组的各个列之间的约束关系，静态元组约束只局限在单个元组上。静态关系约束是在一个关系的各个元组之间或者若干关系之间常常存在各种联系或约束。常见的静态关系约束有：①实体完整性约束；②参照完整性约束；③函数依赖约束。动态列级约束是修改列定义或列值时应满足的约束条件，包括下面两方面：①修改列定义时的约束；②修改列值时的约束。动态元组约束是指修改某个元组的值时需要参照其旧值，并且新旧值之间需要满足某种约束条件。动态关系约束是加在关系变化前后状态上的限制条件，例如事务一致性、原子性等约束条件。 3. 试述DBMS如何实现完整性控制。 解： 为了维护数据库的完整性，DBMS提供了以下三种机制： ①完整性约束条件定义完整性约束条件也称为完整性规则，是数据库中的数据必须满足的语义约束条件。SQL标准使用了一系列概念来描述完整性，包括关系模型的实体完整性、参照完整性和用户定义完整性。这些完整性一般由SQL的DDL语义来实现。它们作为数据库模式的一部分存入数据字典中。 ②完整性检查方法检查数据是否满足已定义的完整性约束条件称为完整性检查。一般在INSERT、UPDATE、DELETE语句执行后开始检查，也可以在事务提交时检查。检查这些操作执行后数据库中的数据是否违背了完整性约束条件。 ③违约处理若发现用户操作违背了完整性约束条件，应采取一定的措施，如拒绝（NOACTION）执行该操作，或级连（CASCADE）执行其它操作，进行违约处理以保证数据的完整性。 4. 现有以下四个关系模式： 供应商（供应商编号，姓名，电话，地点），其中供应商编号为主码；
大数据技术与应用专业建设 调研报告 自党的十八大以来，我国提出了实施国家大数据战略的重大决策。国务院和相关部门先后印发了《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016～2020年）》等指导性文件。各部门、各地方高度重视，据不完全统计，我国已有20多个省级地方和10余个部委出台了本地区、本行业大数据发展规划，我国大数据发展已经正式驶入快车道。 2015年9月5日经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》提出从政府大数据、新兴产业大数据、安全保障体系三个方面着手推进大数据领域十大工程建设，将我国大数据发展推向了另一个制高点。 职业教育服务经济与社会发展，必须紧跟产业发展步伐，随着经济增长方式转变而“动”，跟着产业结构调整升级而“走”，围着企业技能型人才需求而“转”，适应市场的需求而“变”。在大数据技术飞速发展的今天，职业教育必须紧跟大数据产业发展步伐。为了更好地了解相关行业企业对大数据人才的需求，促进大数据技术与应用专业教学及专业建设，大数据技术与应用专业教学资源库建设团队在国内外针对大数据在行业企业的需求开展了调研。
一、调研目的 1、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才的需求倾向、人才需求规格预测、就业预测、人才的市场定位等； 2、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才培养模式、培养目标的意见，以及对专业知识、岗位分工、职业技能等的要求； 3、了解往届相关专业毕业生在工作单位的表现及用人单位对往届毕业生的工作、岗位能力评价； 4、与相关企业建立校企合作模式，促进教学与社会实践的联系，为大数据技术与应用专业教学资源库的专业建设、课程体系建设及培养模式寻找更完善的发展方向。 二、调研方式 1.问卷调查：印制问卷涵寄或面交，请企业相关人员作答。 2.实地调研：教师到企业和用人单位实地调研。 3.座谈调研：邀请用人单位的技术人员、管理人员到系里开展座谈交流。 4.网上调查：到网上搜索有关人才需求、课程设计、教学计划等信息。 三、国内外大数据发展现状 （一）大数据产业呈现爆炸式增长 由IDC和EMC联合发布的《The Digital Universe of Opportunities : Rich Data and the Increasing Value of Internet of Things》研究报告中指出，2011年全球数据总量已达到1.8ZB，并将以每两年翻一番的速度增长，
1.消除了非主属性对码的部分函数依赖的1NF的关系模式，必定是（）。 A.1NF B.2NF C.3NF D.BCNF 2 .下列关于数据库恢复说法不正确的是（） A.事物故障恢复采用日志文件 B.系统故障恢复采用日志文件 C.介质故障恢复采用日志文件 D.以上故障恢复均不采用日志文件 3.下面（）不是常用的数据模型？ A.关系模型 B.线性模型 C.层次模型 D.网状模型 4 .在数据库设计中，将E-R图转换成关系数据模型的过程属于（）A.需求分析阶段B.概念设计阶段 C.逻辑设计阶段 D.物理设计阶段 5 .DBMS中实现事务持久性的子系统是（） A.安全性管理子系统 B.完整性管理子系统 C.并发控制子系统 D.恢复管理子系统 6.数据库与文件系统的根本区别在于（） A.提高了系统效率 B.方便了用户使用 C.数据的结构化 D.节省了存储空间 7.SQL语言是（）的语言，容易学习。 A.过程化 B.非过程化 C.格式化 D.导航式 8．为了防止一个用户的工作不适当地影响另一个用户，应该采取（）。 A.完整性控制 B.访问控制
C.安全性控制 D.并发控制 9．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 10．事务T在修改数据R之前必须先对其加X锁，直到事务结束才释放，这是（）。 A.一级封锁协议 B.二级封锁协议 C.三级封锁协议 D.零级封锁协议 11.下面的选项不是关系数据库基本特征的是（）。 A.不同的列应有不同的数据类型 B.不同的列应有不同的列名 C.与行的次序无关 D.与列的次序无关 12.关系模型中实现实体间N：M联系是通过增加一个（）。 A.关系实现 B.属性实现 C.关系或一个属性实现 D.关系和一个属性实现 13.关系代数运算是以（）为基础的运算。 A.关系运算 B.谓词演算 C.集合运算 D.代数运算 14.数据库设计可划分为七个阶段，每个阶段都有自己的设计内容，“为哪些关系，在哪些属性上、键什么样的索引”这一设计内容应该属于（）设计阶段。 A.概念设计 B.逻辑设计 C.物理设计 D.全局设计 15．SQL语言中的COMMIT语句的主要作用是（）。 A.结束程序 B.返回系统 C.提交事务 D.存储数据 16．一个事务的执行，要么全部完成，要么全部不做，一个事务中对数据库的所有操作都是一个不可分割的操作序列的属性是（）。 A.原子性 B.一致性 C.独立性 D.持久性 17.关系的主属性不能取空值，属于（）
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)
1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序 2实验目的 （1）理解Hadoop、Eclipse编程流程； （2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想； 3实验性质 实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告，纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统：Linux Hadoop版本：2.6.0或以上版本 JDK版本：1.6或以上版本 Java IDE：Eclipse 7实验内容和要求 （1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境； （2）运行实验指导上提供的Wordcount程序； （3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录； （4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果； （5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想； 程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下： 把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路： 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
一、填空题 1.在关系模型中，实体及实体之间的联系都用二维表来表示。在数据库的物理组织中，它 以文件形式存储。 2.数据库中的选择、投影、连接等操作均可由数据库管理系统实现。 3.在关系数据库模型中，二维表的列称为字段，行称为记录。 4.在Access中，查询可作为窗体、报表和数据访问页的数据源。 5.子查询“包含于”对应的谓词是In。 6.参数查询中的参数要用[]中括号括起来，并且设置条件提示。 7.绑定文本框可以从表、查询或SQL语言中获取所需的内容。 8.在创建主/子窗体之前，必须设置主窗体和子窗体（主表和子表）之间的关系。 9.表A中的一条记录可以与表B中的多条记录匹配，但是表B中的一条记录至多只能与表 A中的一条记录匹配，这样的关系是“一对多”。 10.两个实体之间的联系有3种，分别是一对一、一对多和多对多。 11.在关系数据库中，唯一标识一条记录的一个或多个字段称为主键。 12.参照完整性是一个准则系统，Access使用这个系统用来确保相关表中记录之间的关系 有效性，并且不会因意外删除或更改相关数据。 13.在数据表中，记录是由一个或多个字段组成的。 14.在关系数据库的基本操作中，把由一个关系中相同属性值的元组连接到一起形成新的二 维表的操作称为连接。 15.关系规范化是指关系模型中的每一个关系模式都必须满足一定的要求。 16.数据表之间的联系常通过不同表的共同字段名来体现。 17.表是Access数据库的基础，是存储数据的地方，是查询、窗体、报表等其他数据库对 象的基础。 18.在Access中数据表结构的设计是在设计器中完成的。 19.在查询中，写在“条件”行同一行的条件之间是并的逻辑关系，写在“条件”行不同行 的条件之间是或的逻辑关系。 20.窗体的数据来源主要包括表和查询。 21.计算型控件一般来说用表达式/公式作为数据源。 22.主窗体和子窗体通常用多个表或查询的数据，这些表或查询中的数据具有一对一/一对 多的关系。 23.在报表中可以根据字段、表达式对记录进行排序或分组。 24.DBMS/数据库管理系统软件具有数据的安全性控制、数据的完整性控制、并发控制和故 障恢复功能。 25.数据库系统体系结构中三级模式是模式、外模式、内模式。 26.实体完整性是对关系中元组的唯一性约束，也就是对关系的主码的约束。 27.若想设计一个性能良好的数据库，就要尽量满足关系规范化原则。
1、信息世界的基本术语单位：实体、属性和联系。 2、根据联系的特点可将其分成三种基本类型：1对1的联系， 1对多的联系，多对多的联系。 3、能够识别实体中每个实体的属性或属性的组合称为该实体的集的关键字。 4、数据模型是数据库中用于将现实世界转化为数据世界的模型。 5、常用数据模型：层次模型、网状模型和关系模型。 6、关系数据模型是三大经典模型中最晚发展的一种，是相对建模能力最强的一种，也是目前使用最多的一种模型。 7、关系模型将实体与实体之间的关系抽象成一个二维表格。 8、关系中不允许有相同的属性名； 9、每一列的数据类型必须相同，且取自于同一个域； 10、不允许有相同的元组； 11、行的顺序和列的顺序可以任意排列； 12、关系的任何一个属性都必须是不可再分的元素； 13、SPARC结构对数据库的组织从内到外分三个层次描述，分别称为内模式、模式和外模式，三个模式反映了看待数据库的三种不同数据观点。 14、模式也称概念数据模式，对应总体概念级数据库，故称为数据库管理员视图。属于信息模型，常见有：实体-联系(E-R模型)、 15、内模式又称存储模式，反映数据的存储结构，故内模式也称系统程序员视图。 16、外模式是面向用户的，是呈现在用户面前的数据库，故外模式也称用户视图。通常外模式是模式的一个子集，故外模式称为子模式，它包含允许特定用户使用的那部分数据。 17、模式是内模式的的逻辑表示；内模式是模式的物理实现；外模式是模式的部分抽取。 18、三个模式反映了三种不同观点：模式表示了概念级的数据库，体现了数据库的总体观；内模式表示物理数据库，体现对数据库的存储观；外模式表示用户数据库，体现对数据库的用户观。总体观和存储观只有一个，而用户观可以有多个，一个应用就有一个用户观。 19、在三个模式之间存在着两种映射：模式/外模式映射；模式/内模式映射。 20、模式/外模式映射作用是保证数据的概念模式发生变化的时，只改变映射关系，从而保证外模式不变。而应用程序时根据外模式编写的，这种外模式独立于模式的特征即逻辑数据独立性。 21、模式/内模式映射作用当存储模式发生变化时，只改变映射关系，从而保证模式和子模式不变，这种逻辑数据独立于物理数据的特征，即物理独立性。22、数据库系统的组成：基本计算机系统、数据库（DB）、数据库管理系统（DBMS）、数据库应用程序、数据库管理员（DBA） 23、DD：关于各种数据结构的描述数据，如表的结构、每个属性的数据类型等，称为描述数据库，通常由一个数据字典（Database Dictionary,DD)来管理。 24、这个机构就是数据库管理系统（DBMS）。 25、关系模型的特点就是把实体和实体之间的联系抽象成一个二维表格。 26、一个关系模式可以取任意多个值。 27、关系 = 关系的型 + 关系的值
《高级数据库技术与应用》期末试题（2013） 1.数据库技术发展阶段如何划分，简述当前数据库技术热点和发展趋势。 （1）数据库技术发展阶段 数据库技术的发展，已经成为先进信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。数据库技术最初产生于20世纪60年代中期数根据数据模型的发展，可以划分为三个阶段：第一代的网状、层次数据库系统；第二代的关系数据库系统；第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。 第一代数据库的代表是1969年IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统IMS和70年代美国数据库系统语言协商CODASYL下属数据库任务组DBTG提议的网状模型。层次数据库的数据模型是有根的定向有序树，网状模型对应的是有向图。这两种数据库奠定了现代数据库发展的基础。这两种数据库具有如下共同点：1.支持三级模式（外模式、模式、内模式）。保证数据库系统具有数据与程序的物理独立性和一定的逻辑独立性；2.用存取路径来表示数据之间的联系；3.有独立的数据定义语言；4.导航式的数据操纵语言。 第二代数据库的主要特征是支持关系数据模型（数据结构、关系操作、数据完整性）。关系模型具有以下特点：1.关系模型的概念单一，实体和实体之间的连系用关系来表示；2.以关系数学为基础；3.数据的物理存储和存取路径对用户不透明；4.关系数据库语言是非过程化的。 第三代数据库产生于80年代，随着科学技术的不断进步，各个行业领域对数据库技术提出了更多的需求，关系型数据库已经不能完全满足需求，于是产生了第三代数据库。主要有以下特征：1.支持数据管理、对象管理和知识管理；2.保持和继承了第二代数据库系统的技术；3.对其它系统开放，支持数据库语言标准，支持标准网络协议，有良好的可移植性、可连接性、可扩展性和互操作性等。第三代数据库支持多种数据模型（比如关系模型和面向对象的模型），并和诸多新技术相结合（比如分布处理技术、并行计算技术、人工智能技术、
、 选择题（每题 1 分，共 10 分） A ?企业管理器 B ?事件跟踪器 C ?服务管理器 D ?以上均不是 或内存的数据库。 7、多用户数据库系统的目标之一是使它的每个用户好像正在使用一个单用户数据库，为此数据库系统必须进行 ）。 &设有两个事务 T1、T2，其并发操作系列如图所示，下列评价正确的是 数据库技术与应用》 模拟试题 1、通过 SQL SERVER2000 的( ），方便实现建立数据库、数据表、 设计候选键等操作。 2、从数据库中读取得数据，存放在（ ）对象上，它是 https://www.doczj.com/doc/3c4891127.html, 的一个重要组件，也被称为一个离线的 A ? SqlDataAdapter B ． SqlConnection C ． DataSet D ． SqlCommand 3、下面列出的选项中只有（ ）不是常用的 RDBMS 实例。 A ． SQL Server B ．Sysbase C ． Ingres D ． IDS/ n 4、（ ）是数据库中全部数据的逻辑结构和特征的描述。 A ． 模 式 B. 外模式 C. 内模式 D. 概念模式 5、有了模式 /内模式映像，可以保证数据和应用程序之间的（ ）。 A ． 逻 辑独立性 B. 物理独立性 C. 数据一致性 D. 数据安全性 6、保护数据库， 防止未经授权或不合法的使用造成的数据泄漏、 非法更改或破坏。 这是指数据库的数据 （ ）。 A ．完整性 B ．并发控制 C ．安全性 D ．恢复 A ．安全性控制 B ．完整性控制 C ．并发控制 D ．可靠性控制 ）。
A .该操作不存在问题 B .该操作丢失修改 C .该操作存在不一致分析 D ?该操作读“脏”数据 9、数据库设计过程主要包括需求分析、物理模式设计四个阶段，关系模式的规 A .需求分析 B ?概念模式设 计 C ?逻辑模式设计 概念模式设计、逻辑模式设计和范化处理属于()阶段。 D .物理模式设计 10、在某银行的数据库系统，设置只允许员工在上午以拒绝。这是数据库的( )控制功能。 A .安全性控制 B .完整性控制9 : 00时至下午5: 00可以访问数据库，其他时间全部予 C .并发控制 D .可靠性控制 二、数据库设计(共15分) 一个图书借阅管理数据库要求提供下述服务： (1)可随时查询书库中现有书籍的品种、数量与存放位置。所有各类书籍均可由书号唯一标识。 (2)可随时查询书籍借还情况，包括借书人单位、姓名、借书证号、借书日期和还书日期。规则约定：任何人可借多种书，任何一种书可为多个人所借，借书证号具有唯一性。 (3)当需要时，可以通过数据库中保存的出版社的电报编号、电话、邮编及地址等信息向相应出版社增购有关书籍。规则约定：一个出版社可出版多种书籍，同一本书仅为一个出版社出版，出版社名具有唯一性。
《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码：090542008 课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 （四）对先修课的要求 本课程的先修课程：应用多元统计分析。 （五）对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。 （六）课程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 （七）参考书目: 《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高
附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 （一）学制：三年 （二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 （一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换； 大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 （二）起薪标准 4500元/月 （三）人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。
①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语， 包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技 能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质： 热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质： 具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质： 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。
《数据库技术》试题库 （附答案）
第一部分基本概念 一、单项选择题 1．在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 答案：A 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答案：B 3．数据库的概念模型独立于。 A．具体的机器和DBMS B．E-R图 C．信息世界 D．现实世界 答案：A 4．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、操作系统、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 答案：①B ②B ③B 5．数据库的基本特点是。 A．(1)数据可以共享(或数据结构化) (2)数据独立性 (3)数据冗余大，易移植 (4)统一管理和控制 B．(1)数据可以共享(或数据结构化) (2)数据独立性 (3)数据冗余小，易扩充 (4)统一管理和控制 C．(1)数据可以共享(或数据结构化) (2)数据互换性 (3)数据冗余小，易扩充 (4)统一管理和控制 D．(1)数据非结构化 (2)数据独立性 (3)数据冗余小，易扩充 (4)统一管理和控制 答案：B 6．数据库具有①、最小的②和较高的③。 ① A．程序结构化 B．数据结构化 C．程序标准化 D．数据模块化 ② A．冗余度 B．存储量 C．完整性 D．有效性 ③ A．程序与数据可靠性 B．程序与数据完整性 C．程序与数据独立性 D．程序与数据一致性 答案：①B ②A ③C 7．在数据库中，下列说法是不正确的。
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
第1章习题参考答案 1.选择题 （1）数据库系统与文件系统的主要区别是（）。D A．数据库系统复杂，而文件系统简单 B．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 C．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 D．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（2）在关系数据库系统中，当关系的模型改变时，用户程序也可以不变，这是（）。B A．数据的物理独立性B．数据的逻辑独立性 C．数据的位置独立性D．数据的存储独立性 （3）在数据库三级模式中，对用户所用到的那部分数据的逻辑描述是（）。A A．外模式B．概念模式C．内模式D．逻辑模式（4）E-R图用于描述数据库的（）。A A．概念模型B．数据模型 C．存储模型D．逻辑模型 （5）以下对关系模型性质的描述，不正确的是（）。C A．在一个关系中，每个数据项不可再分，是最基本的数据单位 B．在一个关系中，同一列数据具有相同的数据类型 C．在一个关系中，各列的顺序不可以任意排列 D．在一个关系中，不允许有相同的字段名 （6）已知两个关系： 职工（职工号，职工名，性别，职务，工资） 设备（设备号，职工号，设备名，数量） 其中“职工号”和“设备号”分别为职工关系和设备关系的关键字，则两个关系的属性中，存在一个外部关键字为（）。A A．设备关系的“职工号”B．职工关系的“职工号” C．设备号D．设备号和职工号 （7）在建立表时，将年龄字段值限制在18~40之间，这种约束属于（）。B A．实体完整性约束B．用户定义完整性约束 C．参照完整性约束D．视图完整性约束 （8）下列标识符可以作为局部变量使用的是（）。C A．[@Myvar] B．My var C．＠Myvar D．＠My var （9）Transact-SQL支持的一种程序结构语句是（）。A A．BEGIN…E ND B．IF…T HEN…ELSE C．DO CASE D．DO WHILE （10）字符串常量使用（）作为定界符。A A．单引号B．双引号 C．方括号D．花括号 2.填空题 （1）数据库是在计算机系统中按照一定的方式组织、存储和应用的。支持数据库各种操作的软件系统叫。由计算机、操作系统、DBMS、数据库、应用程序及有
1、某企业有工厂若干，每个工厂可生产多种产品，且每一种产品可以在多个工厂生产，每 个工厂按照固定的计划数量生产产品，计划数量不低于300,；每个工厂聘用多名职工，每名职工仅能在一个工厂内工作，工厂聘用职工时商定聘期和工资。工厂具有工厂编号、厂名、地址等信息，并且每个工厂的编号都是唯一的，在创建工厂的相关信息时，厂名、地址等信息都必须存在，不可缺；每个产品则有产品编号、产品名、规格的规定，产品的编号和产品名都不能有重复；职工都有职工号、姓名、技术等级的指标。请： （1）对该企业进行概念设计，画出E-R图。21’ 每点1分 （2）E-R图转化成关系模式4*3’，并指出每个关系模式的主键4*1’和外键3*1’。 （3）创建工厂表10’、产品表10’。约束每个2分，其他各点每点1分 （4）创建工厂和产品之间关联关系的表15’；修改创建的表，给该表添加属性——合格率6’；删除创建的表4’。 （5）查找1号工厂的所有职工的工资并按职工号排序6’。 （6）查找职工数目大于2000的工厂，以（工厂编号，职工数量）的形式显示10’。 (1)&(2) (3) 仅作参考，除了约束条件外，其他均可自己设置 Create table 工厂( 工厂编号int primary key, 厂名varchar(50) not null, 地址varchar(50) not null ) Create table 产品( 产品号int primary key, 产品名varchar(50) unique, 规格varchar(50) )
(4) 这个外码的属性应该根据前面的表格来，这个地方没有太规定Create table 生产1’ ( 工厂编号int not null, 1’ 产品号int not null，1’ 数量int 1’ check(数量>=300)2’, Primary key(工厂编号，产品号), 3’ Foreign key (工厂编号) references 工厂2’ on delete cascade 1’， Foreign key (产品号) references 产品2’on delete restrict 1’， ) Alter table 2’生产add 2’合格率varchar(10) 1’完整性1’ Drop table 生产4’ (5)每点2分 Select 职工号，工资from 职工 where 工厂编号=1 order by 职工号 (若学生的工厂编号设置属性为char时，1应该要打引号，此处一般没扣分) (6) 完整性2’ Select 工厂编号，count(*) 职工数量2’ from 职工 group by 工厂编号3’ having count(*)>2000 3’