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形成性考核包括完成形考作业和学习过程评定两个部分。
形考作业一共 4次，每次占总成绩的 15%，具体见纸质形考作业册；要求学生认真完成作业册上的内容。
学习过程评定占形成性考核成绩的 40%，由各分部自行设计和布置形成性考核任务（建议侧重上机实验考核。
本课程主教材第 7 至 11 章的每章内容之后各带有一个实验操作题，各分部可根据需要选择）。
3.形成性考核任务的形式及计分方法形成性考核任务列表序次章节形式开始时间结束时间权重1 第 1-3 章形考作业第 3 周第 10 周末 15％2 第 4-5 章形考作业第 6 周第 15 周末 15％3 第 6-8 章形考作业第 9 周第 15 周末 15％4 第 9-11 章形考作业第 10 周第 15 周末 15％5 平时活动学习记录第 1 周第 16 周末 40％每次形考任务按照百分制计分，所得分数乘以对应的权重，相加的和为课程的形成性考核成绩。
数据库基础与应用形考任务11.在利用计算机进行数据处理的四个发展阶段中，第3个发展阶段是（数据库系统）。
2实体中能够唯一标识自己的属性被称做（码）。
3关系数据模型属于（逻辑数据模型）。
4若实体A和B是1对多的联系，实体B和C是多对1的联系，则实体A和C是（多对多）联系。
5在数据库体系结构的三级模式中，全局模式处于（中间）层。
6下面不属于数据库体系结构中三级模式的是（数据模式）。
7设D1、D1和D1定义域中的基数分别为2、3和4，则D1?D2?D3的元组数为（24）。
8设关系R1具有a1个属性和b1个元组，关系R2具有a2个属性和b2个元组，则关系R1?R2所具有的元组个数为（b1×b2）。
9若一个关系为R(学生号，姓名，性别，年龄)，则可以作为主码的属性为（学生号）。
10设一个关系模式为R(A,B,C)，对应的关系内容为R={{1,10,50}, {2,10,60}, {3,20,72}, {4,30,60}}，则δB>15(R)的运算结果中具有的元组个数为（2）。
【关键字】精品第1章部分习题解答一. 填空题1．数据模型通常由(数据结构)、(数据操作)和(数据完整性约束)三要素组成。
2．数据模型通常分(层次)、(网络)、(关系)和(面向对象)是四种。
3．数据操作描述的是系统的动态特性，主要分为(检索)和(革新)两大类，共包括(查询)、(插入)、(删除)和(修改)4种操作。
4．关系数据库系统是以(关系模型)为基础的数据库系统。
5．从数据库管理系统的角度划分数据库系统的体系结构，可分为(外模式)、(模式)和(内模式)三层。
6．有了外模式／模式映象可以保证数据和应用程序之间的(逻辑独立性)；有了模式/内模式映象，可以保证数据和应用程序之间的(物理独立性)。
7．数据库管理系统主要由(数据描述语言及其翻译程序)、(数据操纵/查询语言及其翻译程序)和(数据库管理例行程序)三部分组成。
8．数据库管理系统在三层结构之间提供的两层映象是(外模式/模式映象)和(模式/内模式映象)。
9．当前数据库系统的主流是(关系数据库系统)。
10．在E-R图中，实体集用(矩形)表示，实体集和联系的属性用(椭圆形)表示，实体之间的联系用(菱形)表示，联系与其涉及的实体集之间以直线连接，并在直线端部标上联系的种类(1:1，1:n，m:n)。
11．房屋租赁公司利用数据库记录房主的房屋和公司职员的信息。
其中房屋信息包括房屋编号、地址、面积、朝向、租金价格。
职员的信息包括员工编号、姓名、联系的客户、约定客户见面时间、约定客户看房的编号。
房屋租赁公司的E-R图如下图所示：图房屋租赁公司的E-R图在括号中填人正确的答案。
A： (房屋) B：(带客户看房) C：(职员) D：(地址) E：(租金价格) F：(联系的客户)G：(约定客户见面时间) H：(约定客户看房的编号)二. 选择题1．( B )是按照一定的数据模型组织的，长期储存在计算机内，可为多个用户共享的数据的聚集。
A．数据库系统B．数据库C．关系数据库D。
计算机二级考试选择题必背知识点公共基础第一章数据结构与算法§1.1 算法1.算法的定义：是指解题方案的准确而完整的描述。
（算法不等于程序，程序的设计不可能优于算法的设计）2.算法的基本特征：可行性、确定性、有穷性、足够的情报。
3.算法的基本要素：4.算法的时间和空间复杂度：算法的时间复杂度和算法的空间复杂度相互独立。
§1.2 数据结构的基本概念1.数据：需要处理的数据元素的集合，一般来说，这些数据元素，具有某个共同的特征。
(1)数据元素是数据的基本单位，即数据集合中的个体。
(2)有时一个数据元素可有若干数据项组成。
数据项是数据的最小单位。
2.结构：是集合中各个数据元素之间存在的某种关系（或联系）。
3.数据结构：是指相互有关联的数据元素的集合。
4.数据结构的分类：(1)逻辑结构：线性结构（线性表、栈、队列）；非线性结构（树、图）。
(2)存储结构：顺序存储；链式存储。
(3)运算：插入、删除、查找、排序。
5.逻辑结构：反应数据元素间的逻辑关系（即前后件关系）的数据结构。
(1)线性结构（线性表）：（举例：春→夏→秋→冬）a.有且只有一个根节点，它无前件；b.每一个节点最多有一个前件，也最多有一个后件。
(2)非线性结构：a.不满足以上两个条件的数据结构就称为非线性结构；b.非线性结构主要是指树形结构和网状结构。
6.存储结构：又称为数据的物理结构，是数据的逻辑结构在计算机存储空间中的存放方式(1)顺序存储结构：主要用于线性的数据结构，它把逻辑上相邻的数据元素存储在物理上相邻的存储单元里。
(2)链式存储结构：每一个结点至少包含一个指针域，用指针的指向来体现数据元素之间在逻辑上的联系。
§1.3 线性表及其顺序存储结构1.线性表：线性表是n（n≥0）个数据元素构成的有限序列，表中除第一个元素外的每一个元素，有且只有一个前件，除最后一个元素外，有且只有一个后件。
举例：英文字母表、地理学中的四向、表格2.线性表的顺序存储结构：通常线性表可以采用顺序存储和链式存储，但一般使用顺序存储结构。
国家开放大学《数据库应用技术》章节测试参考答案第一章 数据库系统概述1.下列不属于数据库管理数据特点的是（）a. 应用程序与数据的物理存储紧密相关b. 最大限度的保证数据的正确性c. 数据可以共享并能保证数据的一致性d. 相互关联的数据集合2.使用数据库管理数据可以实现程序与数据的相互独立。
（√）3.数据库管理系统是一个系统软件，这个软件主要负责将磁盘上的数据库文件读入到内存中。
（×）4.下列属于数据动态特征的是（）a. 数据的主键约束b. 数据的取值范围约束c. 数据所包含的属性d. 插入数据5.下列关于概念层数据模型的说法，正确的是a. 概念层数据模型要能够方便地在计算机上实现b. 概念层数据模型与具体的数据库管理系统相关c. 概念层数据模型是从计算机实现的角度进行建模d. 概念层数据模型要真实地模拟现实世界6.概念层数据模型描述的是数据的组织方式。
（×）7.在E/R图中，联系用（）描述a. 矩形框b. 菱形框c. 圆角矩形d. 三角形8.一名教师可以教多门课程，一门课程可以被多个教师讲授，则教师与课程之间的联系是a. 一对一b. 多对多c. 多对一d. 一对多9.E-R图中的“E”表示的是实体。
（√）10.下列关于关系数据模型的说法，正确的是a. 关系数据模型采用的是导航式的数据访问方式b. 关系数据模型采用的是简单二维表结构c. 关系数据模型是一种概念层数据模型d. 关系数据模型只能表达实体，不能表达实体之间的联系11.关系数据模型允许一个属性包含更小的属性。
（×）12.下列关于数据库三级模式中“模式”的说法，错误的是a. 外模式的信息全部来自于模式b. 模式应该包含全体用户的数据需求c. 模式是对整个数据库的底层表示d. 关系数据库中的表对应三级模式中的模式13.下列用于描述数据的物理存储的是a. 内模式b. 外模式c. 模式d. 模式间的映像14.数据库三级模式中的模式是面向全体用户的数据需求设计的。
数据库原理及应用教程电子教案第一章：数据库基础知识1.1 数据库概念数据库的定义数据库的用途数据库的发展历程1.2 数据模型概念模型关系模型面向对象模型1.3 数据库体系结构数据库三级模式结构数据库二级映像第二章：关系数据库2.1 关系数据库概述关系数据库的基本概念关系数据库的组成2.2 关系运算选择投影连接2.3 关系数据库设计关系模型规范化第三章：SQL语言3.1 SQL概述SQL的定义SQL的特点3.2 数据定义语言创建表修改表删除表3.3 数据操作语言插入数据查询数据更新数据第四章：数据库设计4.1 需求分析收集需求分析需求4.2 概念设计实体-关系模型实体属性的确定4.3 逻辑设计视图设计4.4 物理设计文件组织索引设计第五章：数据库安全与保护5.1 数据库安全用户权限管理数据加密5.2 完整性约束实体完整性参照完整性5.3 数据库备份与恢复备份策略恢复策略5.4 数据库性能优化查询优化索引优化数据库原理及应用教程电子教案第六章：数据库管理系统的使用6.1 数据库管理系统的功能数据定义数据操纵数据查询6.2 常见数据库管理系统OracleMySQLMicrosoft SQL Server6.3 数据库管理系统的使用实例Oracle SQLPlus的使用MySQL命令行的使用第七章：事务管理7.1 事务概述事务的定义事务的属性7.2 事务管理事务的并发控制事务的隔离级别7.3 事务的持久化事务日志事务恢复第八章：分布式数据库8.1 分布式数据库概述分布式数据库的概念分布式数据库的优点8.2 分布式数据库的体系结构客户机/服务器结构对等网络结构8.3 分布式数据库的数据一致性数据复制数据分片第九章：大数据技术9.1 大数据概述大数据的定义大数据的特点9.2 大数据技术架构HadoopSpark9.3 大数据处理技术数据采集数据存储数据分析第十章：数据库发展趋势10.1 数据库技术的未来新型数据库技术数据库技术与其他技术的融合10.2 数据库技术在领域的应用机器学习自然语言处理10.3 数据库技术在物联网领域的应用物联网的数据管理物联网的数据分析重点和难点解析重点环节1：数据库概念与用途数据库的定义：重点掌握数据库作为一种长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。
第4章 关系数据模型及其运算基础在本课程的1.2.3节中已经介绍了关系模型。
关系模型是由：关系数据模型结构—表、关系操作集合和关系的三类完整性约束组成的。
其中表和三类完整性已作了详细的介绍。
关系的操作也通过对SQL 语言的学习，有了大致的了解。
评价实际关系语言的理论是关系代数和关系演算。
实际的关系语言，有的是基于关系代数的，有的是基于关系演算的，有的是介于两者之间的，我们前面学习过的结构化查询语言SQL 就是介于关系代数和关系演算之间的一种关系语言。
关系演算又分为元组关系演算和域关系演算两种。
理论已证明关系代数、元组关系演算和域关系演算三者是等价的。
本章重点介绍的是关系代数，对元组关系演算和域关系演算只作一般性介绍。
4.1 关系模型的基本概念关系操作是集合操作，操作的对象是集合，操作的结果也是集合。
因此，关系操作的基础是集合代数。
4.1.1 笛卡尔积（Cartesian Product ）1、域（Domain ）：域是一组具有相同数据类型的值的集合。
例如：自然数、整数、实数、长度小于8的字符串等都可以是域。
2、笛卡尔积：给定一组域D1，D2，…，Dn ，这些域中可以有相同的元素。
D1，D2，…，Dn 的笛卡尔积为：(){}n i D d d d d i i n ,,2,1,|,,,D D D 21n 21 =∈=⨯⨯⨯其中：✧ 每一个元素()n d d d ,,,21 叫作一个n 元组（n-tuple ）或简称元组（Tuple ）；✧ 元组中的每一个值i d 叫作该元组在相应域Di 上的一个分量（Component ）；✧ 每一个元组是组成该元组各分量的有序集合（强调各分量的有序性）；✧ 若()n i D i ,,2,1 =为有限集，其基数（Cardinal number ）为()n i m i ,,2,1 =，则n D D D ⨯⨯⨯ 21的基数M 为: ∏==ni i m M 1＝m 1×m 2×…×m n✧ 基数即集合中元素的个数；✧ 笛卡尔积实际上就是一个二维表。
表中每一行对应一个元组，每列对应一个域。
参看P65例4.14.1.2 关系（Relation ）笛卡尔积n D D D ⨯⨯⨯ 21的任意一个子集,称为在域D1，D2，…，Dn 上的一个n 元关系，简称关系，又称为表。
每个关系都有一个名字称为关系名。
关系是笛卡尔积的一个子集，所以关系也是一个二维表。
二维表：表 名、列、 列 名、表中一行、关 系：关系名、属性、属性名、一个元组、以上是二维表与关系的对应关系。
一个属性的取值范围Di （i ＝1，2，…n ）称为该属性的域（Domain ）。
不同的属性可以有相同的域。
从第2章可见，实际的关系有三种类型：基本表、查询表和视图表。
其中✧ 基本表是实际存在的表；✧ 查询表是查询结果对应的表；✧ 视图表是从基本表和／或已定义的视图中导出的表，是虚表，只有存放在数据库中的定义，而实际上不存在。
关系的其它术语，如主码、主属性、外部码等在1.2.3节中已经作了详述，在此不再重复。
4.2 关系模式前已学过，一个关系的关系模式是该关系的关系名及其全部属性名的集合，一般表示为：关系名（属性名1，属性名2，…，属性名n）可见：✧关系模式是型，是对关系的描述。
关系是值，是关系模式的具体体现；✧关系模式是稳定的。
关系是变化的，关系是某一时刻关系模式的内容。
完整的关系模式应该定义为：R（U, D, dom, F）其中：R为关系名；U为该关系所有属性名的集合；D为属性组U中属性所来自的域的集合；Dom为属性向域映象的集合；F为属性间数据依赖关系的集合。
关系模式常简记为：R（U）或R（A1，A2，…，An）其中：R为关系名，Ai（i=1,2,…,n）为属性名。
域名及属性向域的映象一般即为定义中属性的类型和长度。
4.3 关系数据库关于关系数据库，记住以下三点：✧一个应用范围内，所有关系的集合就形成了一个关系数据库。
✧对关系数据库的描述称为关系数据库的模式，也称为关系数据库的型。
✧全部关系模式在某一时刻的值的集合即全部关系的集合为关系数据库的值，简称为关系数据库。
关于关系数据库的其它概念我们将在以后的学习中逐渐领会。
4.4 关系代数关系代数运算的对象是关系，运算的结果也是关系。
关系代数的运算可分为传统的集合运算和专门的关系运算两类。
关系代数用到的运算符包括四类：✧集合运算符：并（∪）、差（－）、交（∩）和广义的笛卡尔积（×）✧专门的关系运算符：投影（π）、选择（σ）、连接（∞）和除（÷）✧比较运算符：＞、≥、＜、≤、＝、≠✧逻辑运算符：∨（或）、∧（与）、（非）后两种运算符是用来辅助前两种运算符进行操作的。
4.4.1 传统的集合运算传统的集合运算是二目运算。
设关系R和S的目都是n（都有n个属性），且相应的属性取自同一域，则1、关系R和S的并（Union）为：R S＝｛t | t ∈R∨t∈S｝含义：任取元组t，当且仅当t属于R或t属于S时，t属于R∪S。
R∪S是一个n目关系。
2、R和S的差（Difference）为：R－S＝｛t | t ∈R∧t∉S｝含义：当且仅当t属于R并且不属于S时，t属于R－S。
R－S也是一个n目关系。
3、R和S的交（Intersection）为：R∩S＝｛t | t ∈R∧t∈S｝含义：当且仅当t属于R又属于S时，t∈R∩S。
4、广义笛卡尔积：（Extended Cartesian Product）广义笛卡尔积不要求参加运算的两个关系具有相同的目。
设R为n目关系，S为m目关系，则R和S广义笛卡尔积为R×S＝｛t r^t s | t r∈R ∧t s∈S｝t r^t s表示由两个元组t r和t s前后有序连接而成的一个元组。
任取元组t r和t s，当且仅当t r属于R且t s属于S时，t r和t s的有序连接即为R×S的一个元组。
R和S的广义笛卡尔积是一个（n+m）目的关系。
其中任何一个元组的前n列是关系R的一个元组，后m列是关系S的一个元组。
若R有K1个元组，S有K2个元组，则R×S有K1×K2个元组。
实际操作时，可从R的第一个元组开始，依次与S的每一个元组组合，然后，对R的下一个元组进行同样的操作，直至R的最后一个元也进行同样的操作为止。
即可得到R×S的全部元组。
4.4.2 专门的关系运算专门的关系运算包括：投影、选择、连接、自然连接和除等操作，其中前两者为一元操作，后三者为二元操作。
1、投影（Projection）表示格式：∏<属性名表>（R）式中：<属性名表>中的所有属性都是关系R的属性，其中属性名也可以用属性在原关系中的序号代替。
R：关系名，即表名。
表示原关系R中各元组只保留<属性名表>中的诸分量后形成的新的关系。
投影的特点是：✧ 取消了原关系中的某些列；✧ 去掉重复的元组；✧ 还可以改变属性的排列次序。
2、选择（Selection ）选择是在一个关系中，选取符合某给定条件的全体元组，生成新的关系。
记为：σ<条件>（R ）例: σDno=’01’∧5=’1’(Employee)上例是从职工表中选取部门＝‘01’且第5列婚否＝‘1’的元组组成的结果关系。
特点：结果关系中所有属性名都是原关系的属性名；结果关系中各元组都是原关系中的元组。
不难证明，下列等式是成立的。
σ<条件1>（σ<条件2>（R ））＝σ<条件2>（σ<条件1>（R ））＝σ<条件1>∧<条件2>（R ）3、连接（Join ）连接是从两个关系的笛卡尔积中选取满足某规定条件的全体元组，形成一个新的关系。
记为R S ＝σA θB （R ×S ）式中：A 是R 的属性，B 是S 的属性A θB 的实际形式应该写成这样：A 11θB 1∧A 22θB 2∧…∧A k k θB k其中A i ，B i 分属于关系R 和S 的属性组。
A i 和B i 可以不同名，但必须可比；θi ∈｛＜，＞，≤，≥，＝，≠｝当连接表达式中所有θi 都是“＝”时，称该连接为等值连接（Equivalence join ）4、自然连接（Natural join ）自然连接是一种特殊的等值连接，它要求两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性组，并且在结果关系中把重复的属性列去掉。
若R 和S 具有相同的属性组B ，则自然连接可记作：R∞S＝｛t r^t s| t r∈R∧t s∈S∧t r[B]＝t s[B]｝式中t r[B]＝t s[B]表示R和S中相同的属性列的值分别相等。
自然连接与等值连接的差别在于：✧自然连接要求相等的分量必须有共同的属性名，等值连接则不要求；✧自然连接要求把重复的属性名去掉，等值连接却不这样做。
一般的连接是从行的角度进行运算，但自然连接还需要取消重复列，所以，是同时从行和列的角度进行运算。
5、除（Division）（1）除法的简单形式设关系S的属性是关系R的属性的一部分，则R÷S为这样一个关系：✧此关系的属性是由属于R但不属于S的所有属性组成；✧R÷S的任一元组都是R中某元组的一部分。
但必须符合下列要求，即任取属于R÷S的一个元组t，则t与S的任一元组连串后，都为R中原有的一个元组。
（2）除法的一般形式设有关系R（X，Y）和S（Y，Z），其中X、Y、Z为关系的属性组，则R（X，Y）÷S（Y，Z）＝R（X，Y）÷∏Y （S）（3）关系的除运算是关系运算中最复杂的一种，关系R与S的除运算的以上叙述解决了R÷S关系的属性组成及其元组应满足的条件要求，但怎样确定关系R÷S元组，仍然没有说清楚。
为了说清楚这个问题，首先得引进一个概念：象集：给定一个关系R（X，Y），X和Y为属性组。
定义，当t［X］＝x时，x在R中的象集（Image Set）为：Y x ={ t[Y] | t∈R∧t[X]=x }上式中：t［Y］和t［X］分别表示R中的元组t 在属性组Y和X上的分量的集合。
例如在关系Student（Dno,Clno，Sno，Sname，Ssex）中有一个元组值为：（01,，，张三，男）假设X＝｛Clno，Dno｝，Y＝｛Sno，Snmae，Ssex｝，则上式中的t[X]的一个值x=(01,)此时，Y x为t［X］＝x＝(01,)时所有t[Y]的值。
即01系班全体学生的学号，姓名，性别信息表。
下面，我们再回过头来讨论除法的一般形式：设有关系R（X，Y）和S（Y，Z），其中X、Y、Z为关系的属性组，则R÷S＝｛t r[X] | t r∈R∧∏Y（S）⊆Y x请看书P71页例4.3有两个关系：学生选课(姓名，课程)和课程(课程)，套上列公式，X＝姓名，Y＝课程，显然，在关系学生选课中，姓名可以取四个值｛张航，王昆，李跃山，曲军｝。
