数据库常见课后题答案及解析

一、数据库常见课后题答案及解析

题目一：关系型数据库与非关系型数据库有哪些区别？

关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）是两种常见的数据库类型。

关系型数据库：采用表格形式存储数据，使用SQL语言进行查询和操作，具有结构化的数据模型。主要特点有：一致的数据结构、使用事务管理、支持复杂查询、数据一致性要求高、可扩展性差等。
非关系型数据库：采用键值对、文档、图形等方式存储数据，更灵活地处理大量数据。主要特点有：无固定的模式、支持高并发读写操作、可横向扩展等。常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Elasticsearch等。

题目二：什么是索引？索引有哪些优点和缺点？

索引是数据库中对某个列或多个列的值进行排序的数据结构，可以提高查询速度和数据的检索效率。

优点：
- 提高查询速度：使用索引可以快速定位到所需的数据。
- 加快排序和分组：索引可以根据列的排序来直接读取数据，提高排序和分组的效率。
- 唯一约束：可以通过索引来保证数据的唯一性。
缺点：
- 占用存储空间：索引会占用一定的存储空间。
- 增删改操作变慢：对数据进行增删改操作时，需要更新索引，会影响性能。
- 过多的索引会导致查询缓慢：当数据库中有大量的索引时，查询的效率会下降。

题目三：什么是事务？事务的特性有哪些？

事务是指数据库中一组相互关联的操作，要么都成功执行，要么都不执行。

四个特性（ACID）：
- 原子性（Atomicity）：事务的所有操作要么都执行成功，要么都不执行，不存在部分执行成功的情况。
- 一致性（Consistency）：事务的执行不会破坏数据的完整性，数据库在事务执行前后保持一致状态。
- 隔离性（Isolation）：一个事务的执行不会影响其他事务的执行，每个事务彼此隔离。
- 持久性（Durability）：事务一旦提交，对数据库的修改将永久保存，即使发生故障也不会丢失。

题目四：什么是数据库的范式？有哪几种范式？

数据库范式用于衡量数据库设计的合理性和数据冗余的程度。

第一范式（1NF）：要求每个字段具有原子性，不可再分。
第二范式（2NF）：在满足1NF的基础上，非主键字段必须完全依赖于主键，而不能依赖于主键的一部分。实现方法为拆分表。
第三范式（3NF）：在满足2NF的基础上，消除非主键字段之间的传递依赖关系。实现方法为拆分表。

题目五：数据库的备份和恢复有什么方法？

数据库的备份和恢复是保证数据安全和可靠性的关键措施。

备份方法：
- 物理备份：直接复制数据库文件。
- 逻辑备份：使用数据库的导出工具将数据导出为文本文件。
恢复方法：
- 物理恢复：将备份文件复制回数据库中。
- 逻辑恢复：使用数据库的导入工具将导出的文本文件导入数据库中。

感谢您阅读本文，希望以上对数据库常见课后题的回答能够帮助到您。

二、华为体脂称3pro为什么数据差别那么大？

我刚买了一个感觉被收智商睡了这个体脂也太不准了我在医院量了22 这个上面15 ，可以去健美比赛了

三、华为云空间数据怎么这么大？

华为云空间数据大是因为他是赠送的。华为的云空间本来就是免费赠送11个g的免费空间。如果说多了的话，需要自己购买。

四、请问如图数据的双肩包能否放下a4大小的书本呢？

完全可以，因A4纸的尺寸为21*29.7cm，而此双肩包为27*32.尺寸皆大于A4纸

五、深圳华为数据总监工作压力大吗？

不是很大，数据总监最主要的重心在于“分析”，分析运营数据转化为企业决策的动力。当然数据总监，还需要把数据通过浅显易懂的图表形式展现出来，无论是饼状图，曲线图，柱状图等等。

六、为什么运动健康和华为穿戴的数据差别那么大？

运动健康、微信运动的数据从手机芯片上获取，但是运动健康的获取方式一样。因为算法不同，所以会出现数据不一致的现象。

华为穿戴是可穿戴设备的app，通过微信接入功能都能把数据上传给微信公众号，进行好友排行。

七、为什么同样的华为手机运动健康计步数据相差大？

在微信运动界面，确认数据来源是否设置为我的手机。其他数据可能会导致微信运动的计步步教与华为运动健康不同，属于正常现象。

如当天进行了软件版本升级，微信运动的步数不会进行更新(除非升级后运动的步数超过当天升级前运动的步数)，升级后第二天会恢复正常。华为运动健康是华为定制应用，加入了华为自有的校准算法，会去除异常数据。

微信运动是通过安卓标准通道，按照特定的规则进行数据融合后输出给用户。

如果手机在记步过程中重启，由于手机会被重置，导致微信不计步或少记步的现象，与华为运动健康计步不一致，手机重启后，可能微信没有自动启动导致记步数少，可以进入手机管家〉自启管理中，打开微信后的开关，设置微信允许自动启动。

八、区块链和大数据：解析两大热门技术的选择题

在当今信息时代，区块链和大数据已成为备受关注的热门话题。它们都具有强大的应用潜力和革新性，被广泛运用于各个行业。然而，在实际应用中，企业或个人往往面临一个艰难的选择题：是使用区块链还是大数据？本文将通过对区块链和大数据的比较和分析，帮助读者更好地理解两者的特点并做出明智的选择。

区块链技术的优势和应用场景

区块链技术以其分布式、去中心化和不可篡改的特性备受瞩目。它可以记录和验证交易数据，建立起可信任的网络，为数字资产交易提供了更加安全和高效的解决方案。

区块链技术的优势在于：

去中心化：区块链可以消除中间环节，实现点对点的交易，提高交易效率。
可追溯性：区块链上的交易记录可以被永久保存，实现对交易历史的追溯，提高透明度。
不可篡改性：区块链上的数据一旦被记录，就无法被修改，保证数据的安全性。

区块链技术可以应用于众多领域，如金融、物流、供应链管理等。例如，在金融行业，区块链可以用于跨境支付和智能合约，提高交易速度和减少成本；在物流行业，区块链可以实现物流信息的实时追踪和可信任的供应链管理。

大数据技术的优势和应用场景

大数据是指规模庞大、多样化和高速产生的数据集合。随着互联网和物联网的快速发展，大数据分析成为了企业获取商业价值的有力工具。通过深入挖掘和分析大数据，企业可以获得客户行为、市场趋势等有价值的信息，从而做出更加准确的决策。

大数据技术的优势在于：

数据驱动决策：大数据分析可以帮助企业从海量数据中获取关键信息，增强决策的科学性和准确性。
预测分析：借助大数据分析，企业可以预测市场趋势和客户需求，从而提前制定相应的营销策略。
个性化推荐：通过对用户行为和偏好的分析，企业可以进行精准的个性化推荐，提高用户满意度。

大数据技术被广泛应用于市场营销、金融风控、医疗健康等领域。例如，在市场营销中，大数据可以帮助企业定位目标客户，制定精准的广告投放策略；在金融风控中，大数据可以通过对历史数据和用户行为的分析，进行风险评估和反欺诈。

如何选择区块链还是大数据？

要选择使用区块链还是大数据，首先需要考虑以下几个因素：

需求类型：如果你需要建立可信任的交易网络或保证数据的安全性，则区块链是更好的选择；如果你需要从海量数据中获取有价值的信息或进行预测分析，则大数据是更好的选择。
数据来源：如果你的数据主要来自于企业内部，且隐私性要求较高，那么区块链可以提供更加保密和安全的解决方案；如果你需要处理大规模的公开数据或开放数据集，那么大数据技术更适合。
行业特点：不同行业对区块链和大数据的需求也有所差异。例如，在金融行业，区块链可以有效解决跨境支付和智能合约的问题；而在市场营销领域，大数据可以帮助企业分析用户行为和市场趋势。

综上所述，并没有一种绝对正确的选择，区块链和大数据各自有其优势和适用场景。企业或个人需要根据自身的需求和行业特点合理选择。

感谢您阅读本文，希望通过对区块链和大数据的比较和分析，能够帮助您更好地理解两者的特点并做出明智的选择。