甘肃2025年甘肃省大数据中心引进博士研究生笔试历年参考题库附带答案详解

[甘肃]2025年甘肃省大数据中心引进博士研究生笔试历年参考题库附带答案详解一、选择题从给出的选项中选择正确答案（共50题）1、在大数据处理技术中，以下哪种技术主要用于分布式存储和计算框架，能够处理海量数据的存储和分析任务？A.MySQLB.HadoopC.OracleD.SQLite2、在数据挖掘过程中，以下哪种算法属于无监督学习方法，主要用于发现数据中的潜在模式和结构？A.决策树B.支持向量机C.聚类分析D.逻辑回归3、在数字化转型背景下，政府部门信息安全管理面临新的挑战。下列哪项措施最能有效提升政府数据安全防护水平？A.完善数据分类分级制度，建立差异化安全策略B.增加网络安全设备投入，提升硬件防护能力C.加强人员培训，提高安全意识和操作技能D.建立多层备份机制，确保数据可恢复性4、新时代下，政府部门推进政务公开工作的核心目标是？A.提高政府工作效率和执行力B.增强政府公信力和透明度C.减少行政管理和运营成本D.促进部门间信息资源共享5、某企业在数字化转型过程中，需要对海量数据进行实时处理和分析，为了提高数据处理效率，最应该优先考虑的技术架构是：A.传统的单机数据库系统B.分布式计算框架C.简单的文件存储系统D.集中式服务器架构6、在数据质量管理中，以下哪项措施最能保证数据的准确性和一致性：A.增加数据存储容量B.建立数据标准化规范C.提高数据传输速度D.扩大数据采集范围7、某政府机关需要对大量政务数据进行分析处理，以提高决策效率。现有数据包括人口统计、经济发展、环境监测等多维度信息。为了有效整合这些异构数据并进行深度分析，最适宜采用的技术架构是：A.传统的单机数据库系统B.分布式大数据处理平台C.简单的电子表格工具D.本地文件存储系统8、在数据分析过程中，发现某项指标数据存在缺失值和异常值，合理的数据预处理策略应该是：A.直接删除所有异常数据B.用平均值填充所有缺失值C.根据数据特征采用相应的清洗方法D.保持原始数据不变直接分析9、某政府部门计划建设大数据分析平台，需要对海量数据进行实时处理和分析。在系统架构设计中，以下哪种技术架构最适合处理大规模数据的实时计算需求？A.传统的关系型数据库架构B.Hadoop分布式存储架构C.Spark内存计算架构D.单机服务器架构10、在数据分析工作中，为了确保数据质量和分析结果的准确性，以下哪个步骤是数据预处理中最关键的环节？A.数据可视化展示B.数据清洗和去重C.数据备份存储D.数据格式转换11、在大数据处理中，以下哪种技术主要用于解决数据存储和计算的分布式问题？A.云计算B.区块链C.HadoopD.人工智能12、数据仓库中，以下哪个特征最能体现其与传统数据库的区别？A.数据量更大B.面向主题组织数据C.读写速度更快D.安全性更高13、某政府部门需要对海量用户行为数据进行实时分析，以优化服务流程。以下哪种技术架构最适合处理这种实时大数据分析需求？A.传统关系型数据库配合批处理系统B.Hadoop分布式文件系统配合MapReduceC.流式计算框架配合内存数据库D.单机服务器配合关系型数据库14、在数据仓库设计中，星型模式和雪花模式是常用的两种维度建模方式，它们的主要区别在于：A.数据存储容量的大小B.维度表的规范化程度C.事实表的数据量D.查询速度的快慢15、在大数据处理中，以下哪种技术最适合用于实时数据流处理？A.HadoopMapReduceB.ApacheStormC.ApacheHDFSD.ApacheHive16、数据挖掘中的分类算法主要用于解决什么问题？A.发现数据间的关联规则B.将数据划分到预定义的类别中C.找出数据中的异常点D.将相似数据聚集在一起17、某政府部门需要对大量用户行为数据进行实时分析，以优化服务流程。现有数据包括用户访问时间、操作类型、停留时长等信息。为了实现毫秒级响应的数据查询和分析功能，最适宜采用的技术架构是：A.传统关系型数据库配合联机分析处理技术B.分布式文件系统加批处理计算框架C.内存数据库结合流式计算引擎D.数据仓库配合多维分析工具18、在构建大数据平台时，面临数据来源多样化、格式不统一的问题。现有结构化数据占比30%，半结构化数据占比50%，非结构化数据占比20%。为了有效整合这些异构数据源，应优先考虑的技术策略是：A.建立统一的数据标准和元数据管理体系B.采用数据虚拟化技术实现逻辑统一C.构建分布式数据湖存储原始数据D.设计通用ETL工具进行数据转换19、某大数据系统需要对用户行为数据进行实时分析处理，系统每天接收约500万条用户点击记录，每条记录包含用户ID、时间戳、页面URL等信息。为了提高数据处理效率，需要将数据按用户ID进行分组统计。以下哪种技术最适合这种实时流式数据处理场景？A.传统关系型数据库批量处理B.HadoopMapReduce离线计算C.ApacheKafka+SparkStreamingD.静态数据仓库查询20、在数据可视化设计中，为了展示甘肃省各市州人口密度分布情况，最合适的图表类型是：A.折线图B.饼图C.热力地图D.散点图21、某政府部门需要对海量的民生数据进行实时分析处理，为了提高数据处理效率和准确性，最适合采用的技术架构是：A.传统的关系型数据库管理系统B.分布式大数据处理框架C.单机版数据处理软件D.简单的Excel表格处理22、在数据可视化展示中，要表现某地区近十年来人口变化趋势，最合适的图表类型是：A.饼状图B.柱状图C.折线图D.散点图23、在大数据处理中，以下哪种技术最适合处理实时数据流？A.HadoopMapReduceB.ApacheStormC.ApacheHDFSD.ApacheHive24、数据挖掘中的分类算法主要用于解决什么问题？A.数据存储优化问题B.预测离散类别标签问题C.数据可视化问题D.数据清洗问题25、某大数据中心需要对海量数据进行实时处理，以下哪种技术最适合用于实时数据流处理？A.HadoopMapReduceB.ApacheStormC.MySQLD.Redis26、在大数据处理中，为了提高数据查询效率，通常采用哪种数据组织方式？A.线性存储B.索引技术C.顺序访问D.随机存储27、某市统计局发布数据显示，2024年第一季度该市GDP同比增长6.8%，其中第一产业增长3.2%，第二产业增长7.1%，第三产业增长8.5%。已知该市产业结构中，第三产业占比最大，约占GDP总量的52%。根据这些数据，以下说法正确的是：A.第一产业对GDP增长的贡献率最大B.第三产业是推动经济增长的主要动力C.第二产业发展速度最快D.产业结构出现不合理倾向28、在信息化时代，数据安全已成为重要议题。下列关于数据安全管理措施的描述中，最核心的是：A.定期更新硬件设备B.建立完善的数据分类分级制度C.增加数据存储容量D.提高网络传输速度29、某政府部门需要对海量数据进行实时分析处理，以提升政务服务效率。在大数据处理架构中，以下哪种技术最适合处理实时数据流？A.HadoopMapReduceB.ApacheKafkaC.MySQL数据库D.ApacheSpark30、在数据可视化设计中，为了清晰展示不同省份GDP占比情况，最合适的图表类型是：A.折线图B.柱状图C.饼图D.散点图31、某大数据系统需要对海量用户行为数据进行实时分析处理，为了提高数据处理效率和系统响应速度，最适合采用的技术架构是：A.传统的批处理架构B.流式计算架构C.单机数据库架构D.静态文件存储架构32、在大数据环境下，数据质量管控的核心要素不包括：A.数据完整性B.数据一致性C.数据冗余性D.数据准确性33、某数据分析团队需要对海量用户行为数据进行实时处理，以下哪种技术架构最适合解决高并发、低延迟的数据处理需求？A.传统的批处理架构B.基于Hadoop的离线计算架构C.流式计算架构D.单机数据库处理架构34、在数据仓库设计中，以下哪种模式能够有效减少数据冗余，提高查询效率？A.星型模式B.网状模式C.层次模式D.关系模式35、在大数据处理中，以下哪种技术最适合用于实时数据流处理和分析？A.HadoopMapReduceB.ApacheStormC.ApacheHBaseD.ApacheHive36、数据仓库中的星型模式主要由哪两部分组成？A.维度表和索引表B.事实表和维度表C.主表和从表D.数据表和元数据表37、在数据库系统中，为了提高查询效率，通常会对经常用于查询条件的字段建立索引。以下关于索引的说法，正确的是：A.索引可以提高所有类型操作的执行速度B.每个表都应该建立尽可能多的索引C.索引会占用额外的存储空间并影响插入、删除操作的性能D.索引一旦建立就不能修改38、在大数据处理中，数据清洗是一个重要环节。以下不属于数据清洗主要任务的是：A.处理缺失值B.去除重复数据C.数据格式标准化D.数据可视化展示39、随着大数据技术的快速发展，数据安全已成为重要议题。在数据生命周期管理中，以下哪个阶段的数据安全防护最为关键？A.数据采集阶段B.数据存储阶段C.数据传输阶段D.数据销毁阶段40、在大数据处理架构中，以下哪种技术最适合处理实时流数据的分析需求？A.HadoopMapReduceB.ApacheSparkC.ApacheStormD.ApacheHive41、在大数据处理中，以下哪种技术最适合处理实时数据流？A.HadoopMapReduceB.ApacheStormC.SparkSQLD.Hive42、数据库设计中，第三范式（3NF）要求消除哪种依赖关系？A.部分函数依赖B.传递函数依赖C.完全函数依赖D.多值依赖43、当前时代背景下，个人信息保护与数据安全已成为社会关注焦点。某政府机关在处理公民个人信息时，应当遵循相关法律法规，确保信息安全。下列做法中，最符合数据安全保护要求的是：A.将所有个人信息统一存储在公开云平台上，便于统一管理B.实行数据分级分类管理，对敏感信息采用加密存储和传输C.为提高工作效率，允许工作人员随意访问各类个人信息D.建立数据共享机制，将公民信息与各类商业机构共享44、随着数字化转型的深入推进，政府部门的信息化建设日益重要。在构建数字化政务服务体系时，应当坚持的核心理念是：A.以技术为中心，追求最先进的技术手段B.以效率为中心，最大限度减少人力投入C.以服务为中心，提升民众办事体验和满意度D.以成本为中心，严格控制项目投资规模45、在大数据处理中，以下哪种技术主要用于解决数据存储和计算的分布式问题，能够实现海量数据的高效处理？A.云计算技术B.分布式计算框架C.数据挖掘算法D.人工智能技术46、数据库系统中，以下哪种操作可以有效提高数据查询效率，通过预先创建特定结构来优化访问路径？A.数据备份B.索引创建C.数据加密D.数据压缩47、某大数据中心需要对海量数据进行快速检索和分析处理，为了提高数据处理效率，应优先考虑采用以下哪种技术架构？A.传统的单机数据库系统B.分布式计算框架C.简单的文件存储系统D.单线程处理程序48、在数据可视化展示中，要表现不同部门之间数据对比关系，同时突出差异性，最适宜采用哪种图表类型？A.折线图B.饼图C.柱状图D.散点图49、在大数据处理技术中，以下哪项技术主要用于分布式存储和处理大规模数据集？A.HadoopB.MySQLC.OracleD.SQLServer50、数据可视化在大数据分析中的主要作用是什么？A.提高数据存储效率B.增强数据处理速度C.便于发现数据规律和趋势D.减少数据采集成本

参考答案及解析1.【参考答案】B【解析】Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，专门用于处理海量数据。它包含HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型），能够实现数据的分布式存储和并行处理。MySQL、Oracle、SQLite都是传统的关系型数据库管理系统，主要用于结构化数据的存储和查询，不适合处理海量非结构化或半结构化数据的大规模分布式处理需求。2.【参考答案】C【解析】聚类分析是一种典型的无监督学习算法，不需要预先标记的训练数据，通过分析数据的相似性将数据分组，发现数据中的潜在模式。决策树、支持向量机、逻辑回归都属于监督学习算法，需要有标签的训练数据来进行模型训练。聚类分析广泛应用在客户细分、市场分析、图像识别等领域。3.【参考答案】A【解析】数据分类分级是信息安全的基础工作，通过识别不同敏感级别的数据类型，可以制定针对性的安全防护措施，实现精准防护。虽然其他选项也重要，但分类分级制度是构建完整安全体系的前提。4.【参考答案】B【解析】政务公开的根本目的是保障公众知情权、参与权和监督权，通过信息公开增强政府工作的透明度，进而提升政府公信力。虽然其他选项也是政务公开的积极作用，但透明度和公信力是其核心价值所在。5.【参考答案】B【解析】大数据实时处理需要处理海量数据，传统的单机系统和集中式架构存在性能瓶颈，无法满足实时性要求。分布式计算框架能够将计算任务分散到多台机器上并行处理，有效提高数据处理效率和系统可扩展性，是大数据处理的标准解决方案。6.【参考答案】B【解析】数据标准化规范能够统一数据格式、定义和处理流程，从源头控制数据质量。通过建立统一的数据标准，可以避免数据冗余、格式不统一等问题，确保数据在不同系统间的一致性，是保证数据准确性的根本措施。7.【参考答案】B【解析】政务数据具有数据量大、类型多样、处理复杂的特点，传统单机系统无法满足大规模并发处理需求。分布式大数据处理平台具备水平扩展能力，支持结构化和非结构化数据处理，能够实现多源数据融合分析。8.【参考答案】C【解析】数据预处理需要根据具体情况进行差异化处理，对缺失值可采用均值填充、插值法等，对异常值需判断是否为有效数据。简单删除或填充会丢失重要信息，影响分析结果准确性。9.【参考答案】C【解析】Spark内存计算架构采用内存计算模式，能够将数据加载到内存中进行高速处理，相比传统的磁盘读写方式，计算速度提升数十倍甚至上百倍，特别适合处理大规模数据的实时计算需求。Hadoop虽然适合大数据存储，但主要基于磁盘计算，实时性较差。传统关系型数据库和单机架构无法满足大数据处理的性能要求。10.【参考答案】B【解析】数据清洗和去重是数据预处理的核心环节，直接影响后续分析结果的准确性。通过清洗可以识别并处理缺失值、异常值、重复数据等问题，确保数据的完整性和一致性。没有经过清洗的数据可能导致错误的分析结论。数据可视化是分析结果的展示方式，数据备份是安全措施，数据格式转换虽然重要但不是最关键的环节。11.【参考答案】C【解析】Hadoop是一个开源的分布式计算框架，专门用于处理大规模数据集的存储和计算问题。它包含HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型），能够将海量数据分布存储在多台服务器上并实现并行计算。云计算虽然也涉及分布式技术，但范围更广；区块链主要用于数据安全和去中心化；人工智能是数据处理的应用方向，都不是专门解决分布式存储计算的核心技术。12.【参考答案】B【解析】数据仓库的核心特征是面向主题组织数据，这是其与传统数据库操作型系统最本质的区别。传统数据库主要面向业务流程和事务处理，按功能模块组织数据；而数据仓库按主题域（如销售、客户、产品等）组织数据，支持多维度分析和决策支持。虽然数据仓库通常数据量大，但数据量大小不是本质区别；读写速度和安全性也不是区分两者的关键特征。13.【参考答案】C【解析】实时大数据分析需要低延迟的数据处理能力。传统批处理系统延迟较高，无法满足实时性要求；HadoopMapReduce主要用于离线批处理；单机系统处理能力有限。流式计算框架（如SparkStreaming、Flink）配合内存数据库能够实现毫秒级响应，适合实时分析场景。14.【参考答案】B【解析】星型模式中维度表是反规范化的，所有属性直接存储在维度表中；雪花模式中维度表是规范化的，通过多层关联形成类似雪花的结构。两种模式在数据量、查询速度方面各有优劣，但核心区别在于维度表的规范化程度不同，星型模式查询性能更好，雪花模式节省存储空间。15.【参考答案】B【解析】ApacheStorm是专门设计用于实时数据流处理的分布式计算系统，能够处理无界数据流，具有低延迟特性。HadoopMapReduce主要用于批处理，HDFS是分布式文件系统，Hive是数据仓库工具，都不适合实时处理场景。16.【参考答案】B【解析】分类算法属于监督学习，其核心目标是根据已知的训练样本，建立分类模型，然后将新的未知数据划分到预先定义好的类别中。关联规则挖掘对应A选项，异常检测对应C选项，聚类分析对应D选项，这些都是不同的数据挖掘任务。17.【参考答案】C【解析】毫秒级响应要求极高的查询性能，内存数据库具有快速访问特性；流式计算引擎可实时处理持续流入的数据流。A项响应速度不足；B项批处理无法满足实时性；D项主要用于历史数据的复杂分析。C项组合最符合实时分析需求。18.【参考答案】A【解析】数据标准化是整合异构数据的基础，通过统一标准和元数据管理可确保数据质量和一致性。B项主要解决访问统一性；C项侧重存储架构；D项关注转换过程。A项从源头规范数据，为后续处理奠定基础。19.【参考答案】C【解析】本题考查大数据实时处理技术。题目描述的是实时流式数据处理场景，需要对大量实时数据进行分组统计。传统关系型数据库和HadoopMapReduce都是批处理模式，无法满足实时性要求。静态数据仓库无法处理实时数据流。ApacheKafka作为消息队列处理数据流，SparkStreaming提供实时流式计算能力，两者结合能够高效处理实时数据并支持分组统计操作。20.【参考答案】C【解析】本题考查数据可视化图表选择。题目要求展示各市州人口密度分布情况，涉及地理位置信息和密度数据。折线图适合展示时间序列趋势，饼图适合展示部分与整体的比例关系，散点图适合展示两变量间的相关关系。热力地图能够将地理区域与数值大小通过颜色深浅直观呈现，最适合展示地理分布密度数据，能够清晰反映不同地区的密度差异。21.【参考答案】B【解析】面对海量民生数据的实时分析处理需求，传统关系型数据库在处理速度和扩展性方面存在局限性。分布式大数据处理框架如Hadoop、Spark等能够将数据分散到多个节点并行处理，具有高并发、高可用、易扩展的特点，能够有效应对海量数据的存储和计算需求。单机软件和Excel表格在处理大数据量时性能不足，无法满足实时分析要求。22.【参考答案】C【解析】折线图通过连接各数据点的线条能够清晰展现数据随时间变化的趋势和规律，特别适合表示连续时间序列数据的变化情况。人口变化趋势属于时间序列数据，用折线图可以直观显示增长或下降的动态过程。饼状图适合表示各部分占比关系，柱状图适合比较不同类别的数值大小，散点图主要用于分析两个变量间的相关关系，都不如折线图适合表现时间趋势。23.【参考答案】B【解析】ApacheStorm是专门用于处理实时数据流的分布式计算框架，能够实现低延迟的实时数据处理。HadoopMapReduce主要用于批处理，HDFS是分布式存储系统，Hive是数据仓库工具，都不适合实时数据流处理。24.【参考答案】B【解析】分类算法是监督学习的重要组成部分，通过对已知类别的训练数据进行学习，建立分类模型，用于预测新数据的离散类别标签。常见的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，广泛应用于客户分类、疾病诊断等领域。25.【参考答案】B【解析】ApacheStorm是专门用于实时数据流处理的分布式计算系统，能够处理无界数据流，具有低延迟特性。HadoopMapReduce适用于批处理，延迟较高；MySQL是关系型数据库，主要用于数据存储查询；Redis是内存数据库，虽速度快但主要用于缓存和简单数据结构操作。26.【参考答案】B【解析】索引技术通过建立数据的索引结构，能够显著提高数据查询效率，避免全表扫描。线性存储、顺序访问和随机存储都是数据存储方式，但无法有效提升查询性能。索引通过空间换时间的策略，让系统能够快速定位到目标数据位置。27.【参考答案】B【解析】虽然第三产业增长率8.5%不是最高，但由于其占比最大（52%），对整体GDP增长的贡献最大，是推动经济增长的主要动力。第一产业增长率最低且占比小，贡献率最小；第二产业增长率虽高但占比相对较小。28.【参考答案】B【解析】数据分类分级是数据安全管理的基础，通过明确数据的重要程度和敏感级别，才能制定相应的保护措施。硬件更新、存储容量、传输速度虽然重要，但都不是安全管理的核心，只有建立了科学的分类分级制度，才能实现精准有效的数据保护。29.【参考答案】B【解析】ApacheKafka是专门设计用于处理实时数据流的分布式流处理平台，具有高吞吐量、低延迟的特点，适合实时数据处理场景。HadoopMapReduce主要用于批处理，MySQL是传统关系型数据库，Spark虽然支持流处理但Kafka在实时数据流处理方面更加专业。30.【参考答案】C【解析】饼图最适合展示部分与整体的比例关系，能够直观显示各省份GDP在总量中的占比情况。折线图适合显示趋势变化，柱状图适合比较数值大小，散点图适合分析变量间相关性，只有饼图能最好地体现占比关系。31.【参考答案】B【解析】流式计算架构能够对数据进行实时处理和分析，适用于海量用户行为数据的实时分析需求。传统批处理架构存在延迟性，无法满足实时性要求；单机数据库架构处理能力有限，难以应对海量数据；静态文件存储架构主要用于数据存储，不具备实时分析能力。流式计算如SparkStreaming、Flink等技术能够实现低延迟、高吞吐量的实时数据处理。32.【参考答案】C【解析】数据质量管控的核心要素包括数据完整性、一致性和准确性。数据完整性指数据不缺失、不遗漏；数据一致性指数据在不同系统间保持统一；数据准确性指数据真实可靠。数据冗余性不是数据质量的正面要求，过多的数据冗余反而会降低数据质量，增加存储成本和维护难度，影响数据处理效率。33.【参考答案】C【解析】流式计算架构能够实时处理连续不断的数据流，具有低延迟、高并发的特点，适合海量用户行为数据的实时分析需求。传统的批处理和离线计算架构存在较高的延迟，无法满足实时性要求。单机数据库处理能力有限，无法应对海量数据的高并发访问。34.【参考答案】A【解析】星型模式是数据仓库中常用的设计模式，由事实表和维度表组成，结构简单清晰。这种模式通过预计算和聚合减少了数据冗余，同时优化了查询路径，提高了查询效率。星型模式便于理解和维护，是数据仓库设计的最佳实践之一。35.【参考答案】B【解析】ApacheStorm是专门设计用于实时数据流处理的分布式计算系统，能够处理无界数据流并提供低延迟处理。HadoopMapReduce主要用于批处理，HBase是分布式数据库，Hive是数据仓库工具，都不适合实时流处理场景。36.【参考答案】B【解析】星型模式是数据仓库中常用的架构模式，由一个中心的事实表和围绕它的多个维度表组成。事实表存储业务指标数据，维度表存储描述性属性信息，形成星型结构，便于OLAP分析查询。37.【参考答案】C【解析】索引虽然能提高查询速度，但会占用额外的存储空间，同时在进行插入、删除、更新操作时需要维护索引结构，会影响这些操作的性能。索引并非越多越好，需要根据实际查询需求合理设计。38.【参考答案】D【解析】数据清洗主要包括处理缺失值、异常值，去除重复数据，进行数据格式标准化等工作。数据可视化展示属于数据分析和呈现阶段的任务，不在数据清洗范围内。39.【参考答案】B【解析】数据存储阶段是数据安全防护最为关键的环节。在这个阶段，大量敏感数据集中存储，面临的风险点最多，包括存储介质损坏、非法访问、数据泄露等威胁。相比其他阶段，存储阶段的数据价值最高、持续时间最长，一旦发生安全事件造成的损失也最为严重。因此需要采用加密存储、访问控制、备份恢复等多种安全措施来保护静态数据安全。40.【参考答案】C【解析】ApacheStorm是专门设计用于处理实时流数据的分布式计算框架，能够实现毫秒级的低延迟处理，适合实时数据分析场景。HadoopMapReduce主要处理批处理任务，Spark虽然支持流处理但延迟相对较高，Hive主要用于数据仓库查询分析。Storm具有高可靠性、可扩展性强的特点，能够在数据到达时立即进行处理和分析，满足实时性要求。41.【参考答案】B【解析】ApacheStorm是专门设计用于处理实时数据流的分布式计算系统，能够实现毫秒级的数据处理延迟。HadoopMapReduce主要适用于批处理场景，处理速度相对较慢；SparkSQL主要用于结构化数据查询；Hive则是基于Hadoop的数据仓库工具，也以批处理为主。因此，处理实时数据流最适合的技术是ApacheStorm。42.【参考答案】B【解析】第三范式要求在满足第二范式的基础上，消除传递函数依赖。具体来说，如果存在A→B→C的依赖关系，其中A是主键，B不是主键，C完全依赖于B，那么C对A就是传递依赖，这是3NF所要消除的。第一范式消除原子性问题，第二范式消除部分函数依赖，第三