2025年数据库技术及应用(高起专)地质大学期末开卷考试题库及答案

2025年数据库技术及应用(高起专)地质大学期末开卷考试题库及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在关系数据库中，用于唯一标识一条记录的属性或属性组合称为A.外键  B.主键  C.候选键  D.超键答案：B2.下列关于事务ACID特性的描述，错误的是A.原子性要求事务要么全部执行，要么全部不执行B.一致性要求事务执行前后数据库都必须处于一致状态C.隔离性要求并发事务之间完全不能互相影响D.持久性要求一旦事务提交，其结果永久保存答案：C3.在MySQL中，查看InnoDB引擎当前锁等待情况的系统表是A.information_schema.innodb_locksB.information_schema.innodb_lock_waitsC.information_schema.innodb_trxD.performance_schema.data_locks答案：B4.下列SQL语句中，能够返回“课程”表中选修人数大于50的课程名称，且按人数降序排列的是A.SELECT课程名称FROM课程WHERE选修人数>50ORDERBY选修人数B.SELECT课程名称FROM课程GROUPBY课程名称HAVINGCOUNT()>50ORDERBYCOUNT()DESCC.SELECT课程名称FROM课程WHERE选修人数>50ORDERBY选修人数DESCD.SELECT课程名称,选修人数FROM课程WHERE选修人数>50ORDERBY2DESC答案：C5.在MongoDB中，用于实现多文档事务的复制集最低节点数为A.1  B.2  C.3  D.5答案：C6.下列关于分布式CAP理论的叙述，正确的是A.在任何网络分区情况下，系统都能同时保证一致性和可用性B.当发生网络分区时，系统必须在一致性和可用性之间做出选择C.分区容错性在局域网中可以忽略D.一致性等价于原子性答案：B7.在PostgreSQL中，实现行级安全策略（RLS）的关键命令是A.GRANT  B.ALTERPOLICY  C.CREATEPOLICY  D.SETROLE答案：C8.下列关于Redis持久化的说法，正确的是A.RDB快照频率越高，数据丢失风险越大B.AOF重写会阻塞主线程，导致服务不可用C.混合持久化结合了RDB和AOF的优点，默认开启D.AOF文件体积一定小于RDB文件答案：C9.在Oracle中，用于自动收集统计信息的默认任务名称是A.AUTO_STATS_ADVISOR_TASKB.AUTO_SPACE_ADVISOR_TASKC.GATHER_STATS_JOBD.AUTO_OPTIMIZER_STATS_TASK答案：D10.下列关于图数据库Neo4j的Cypher查询语言，写法正确的是A.MATCH(n:Person)-[:FRIEND]->(m)RETURNn,mB.MATCH(n:Person)-[:FRIEND]-(m)RETURNn,mC.MATCH(n:Person)-[:FRIEND1..3]->(m)RETURNn,mD.以上均正确答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）11.下列哪些操作会触发MySQLInnoDB的意向锁A.SELECT…FORUPDATEB.SELECT…LOCKINSHAREMODEC.UPDATE…WHERE主键=1D.INSERTINTO…VALUES…答案：ABCD12.关于HBaseRegionServer崩溃后的恢复流程，正确的有A.HMaster立即将Region重新分配到其他RegionServerB.WAL日志会被拆分并分发到新RegionServerC.客户端缓存的.META.表位置需要更新D.数据写入MemStore但未刷盘的记录会丢失答案：ABC13.在SQLServer中，以下哪些技术可用于实现高可用A.AlwaysOn可用性组B.数据库镜像C.日志传送D.快照复制答案：ABC14.下列关于Elasticsearch写入流程的描述，正确的有A.数据先写入内存缓冲区，再写入TranslogB.Refresh操作将内存缓冲区数据生成新段并使其可搜索C.Flush操作将内存段持久化并清空TranslogD.段合并策略由Lucene控制，用户不可调参答案：ABC15.在时序数据库InfluxDB中，以下哪些属于其特有的概念A.SeriesB.TagSetC.MeasurementD.Document答案：ABC三、判断题（每题1分，共10分）16.在关系模式中，若存在传递依赖，则该模式一定不满足3NF。答案：正确17.MongoDB的GridFS机制默认将文件分块为255KiB。答案：正确18.Oracle的PGA区域用于缓存数据块，提高查询性能。答案：错误19.RedisCluster采用哈希槽方式共16384个槽位。答案：正确20.在PostgreSQL中，VACUUMFULL会释放磁盘空间给操作系统。答案：正确21.使用KafkaConnect进行数据库同步时，SourceConnector负责将Kafka数据写入外部系统。答案：错误22.在ClickHouse中，MergeTree引擎支持主键去重。答案：错误23.SQL标准规定，空值与任何值比较结果均为UNKNOWN。答案：正确24.在TiDB中，PD组件负责分布式事务的MVCC版本管理。答案：错误25.图数据库的“属性图模型”中，边只能有一种标签。答案：错误四、简答题（每题8分，共24分）26.描述MySQLInnoDB实现可重复读隔离级别的具体机制，并说明如何避免幻读。答案：InnoDB通过MVCC（多版本并发控制）与Next-KeyLock共同实现可重复读。1）MVCC：为每行记录添加两个隐藏列——事务ID（DB_TRX_ID）与回滚指针（DB_ROLL_PTR），构造一致性视图（ReadView），保证同一事务多次读取同一行数据时看到的是事务启动时的快照。2）Next-KeyLock：由记录锁与间隙锁组合而成，锁定索引记录及其前开后闭区间，阻止其他事务在间隙内插入新记录，从而避免幻读。3）执行SELECT…FORUPDATE或UPDATE/DELETE时，InnoDB对扫描到的索引范围加Next-KeyLock；普通快照读不加锁，利用MVCC快照，实现读写不阻塞。27.说明HBase中RowKey设计的四大原则，并给出地质勘探钻孔数据RowKey示例。答案：1）长度原则：RowKey宜短，减少内存与磁盘占用，建议不超过100字节。2）散列原则：避免热点，将连续业务主键哈希或反转，使数据均匀分布到各Region。3）唯一原则：业务上必须唯一，防止覆盖。4）可排序原则：利用字典序存储特性，将经常一起查询的字段相邻存放，提升范围扫描效率。示例：钻孔编号为“ZK20251234001”，钻孔深度为“312.5”，经度“114.3521”，纬度“30.5412”，时间戳“20250623141500”。设计RowKey：SHA1(钻孔编号)前8字节+反转(钻孔编号)+Long.MAX_VALUE-时间戳十六进制：a7f9c2b1e4d5f6c3+10004321025KZ+9223372036854775807-20250623141500既散列又保证最新数据排在前面，支持按钻孔快速Get，也支持按时间范围Scan。28.对比OLTP与OLAP在数据模型、存储格式、索引策略、并发控制四个方面的差异。答案：1）数据模型：OLTP采用高度规范化3NF，减少冗余；OLAP采用星型或雪花模型，事实表+维度表，适度反范化。2）存储格式：OLTP行式存储，按行组织，利于单记录增删改；OLAP列式存储，按列组织，压缩比高，适合聚合。3）索引策略：OLTP大量B+树、哈希索引，支持点查与范围查；OLAP少量或无需索引，依赖列存压缩、位图索引、ZoneMap、布隆过滤器。4）并发控制：OLTP采用细粒度锁、MVCC，支持高并发短事务；OLAP多为批量导入，读写分离，使用MVCC快照或只读副本，冲突少，吞吐量优先。五、综合设计题（共31分）29.（15分）某省地质调查院计划建设“地质标本数字仓库”，需求如下：•标本核心属性：编号、名称、类别、经纬度、高程、采集时间、采集人、岩性描述、图像文件路径（平均5张，每张5MB）。•年增量80万件，历史存量500万件，预计5年达千万级。•查询场景：A.根据标本编号精确查询，返回所有字段，平均QPS300；B.根据矩形地理范围（经纬度）+采集时间区间，返回标本编号与名称，平均QPS50，平均返回500条；C.后台AI训练一次性批量导出最近一年约200万件，要求高吞吐。给出：（1）逻辑模型（ER图文字描述即可）；（2）物理分库分表方案（含Sharding键、分片数、数据量估算）；（3）存储引擎与索引设计；（4）图像文件存储策略；（5）高可用与备份方案。答案：（1）逻辑模型：实体Specimen（标本）属性：specimen_idvarchar(32)主键，namevarchar(100)，categorytinyint，longitudedouble，latitudedouble，altitudeint，collect_timedatetime，collector_idvarchar(20)，lithologytext，img_pathsjson。实体Collector（采集人）属性：collector_idvarchar(20)主键，name，org，tel。关系：Specimen.collector_id→Collector.collector_id，多对一。（2）物理分库分表：采用水平分片，Sharding键为specimen_id哈希，避免热点。预估5年数据量：1000万×(120+5×5)字节≈1.4TB，考虑索引膨胀与日志，实际约3TB。分64库×16表=1024分片，单表约10万行，大小3GB，便于维护与迁移。使用ShardingSphere-Proxy做路由，分片算法：crc32(specimen_id)mod1024。（3）存储引擎与索引：MySQL8.0InnoDB，行格式Dynamic，压缩表。主键：specimen_id聚簇索引。查询A：直接PK，无需二级索引。查询B：创建联合索引(latitude,longitude,collect_time)，使用GEOHASH编码先过滤，再回表。查询C：后台导出走备库，利用并行扫描，通过collect_time范围分区索引。（4）图像文件：采用对象存储MinIO集群，3节点×12×12TB硬盘，EC4+2，可用容量240TB。文件命名：specimen_id+序号.jpg，HTTP直传，返回URL写入img_paths数组，避免数据库存大字段。CDN边缘缓存缩略图，原图回源MinIO。（5）高可用与备份：MySQL采用一主三从，半同步复制，延迟监控<1s；使用MHA+VIP做故障切换，RPO<30s，RTO<90s。MinIO多副本+ErasureCode，机架级容灾。每晚逻辑备份mysqldump+binlog备份到异地HDFS，保留30天；每周全量物理备份xtrabackup，上传冷存，保留6个月。30.（16分）阅读下列地质钻孔轨迹数据片段，完成SQL编程与优化。表结构：borehole(bidvarchar(20)PK,start_timedatetime,final_depthdecimal(8,2),geojson)trajectory(bid,depthdecimal(8,2),azimuthsmallint,dipsmallint,primarykey(bid,depth))需求：（1）编写SQL，查询“ZK2025A”钻孔在150~300米井段内，方位角变化率（度/10米）超过5°的相邻两点深度区间；（2）创建索引使查询耗时从3s降至300ms以内；（3）给出Explain结果截图关键字段（文字描述即可）；（4）若数据量达5亿行，给出分布式方案（技术选型、分区键、并行度）。答案：（1）SQL：WITHtAS(SELECTdepth,azimuth,LAG(azimuth)OVER(PARTITIONBYbidORDERBYdepth)ASprev_az,LAG(depth)OVER(PARTITIONBYbidORDERBYdepth)ASprev_dFROMtrajectoryWHEREbid='ZK2025A'ANDdepthBETWEEN150AND300)SELECTprev_dASstart_depth,depthASend_depth,ABS(azimuth-prev_az)10/(depth-prev_d)ASchange_rateFROMt