Table of Contents[Hūnā][Hōʻike]
- 1. He aha kāu e manaʻo ai me ka Database?
- 2. He aha kāu i manaʻo ai i ka DBMS?
- 3. E wehewehe i nā ʻōlelo DBMS like ʻole.
- 4. E papa inoa i kekahi mau pono o DBMS?
- 5. E haʻi i nā hemahema o nā ʻōnaehana waihona maʻamau i loaʻa i nā DBMS ma luna o lākou.
- 6. He aha kāu e manaʻo ai i nā waiwai ACID ma DBMS?
- 7. He aha ka hana a SQL ma DBMS?
- 8. E helu ʻia kahi hakahaka a i ʻole ʻole he mau waiwai NULL ma nā waihona?
- 9. He aha ka ʻikepili warehousing?
- 10. He aha ka manaʻo o kahi DBMS checkpoint?
- 11. E wehewehe i nā ʻano ʻāpana abstraction data DBMS.
- 12. He aha ka manaʻo o ka "query optimization" iā ʻoe?
- 13. Hoʻohālike hui-pili: he aha ia?
- 14. He aha ka manaʻo o nā huaʻōlelo "entity," "entity type," a me "entity set" i loko o kahi ʻōnaehana hoʻokele waihona?
- 15. He aha nā pilina, a he aha nā ʻano pili i loko o ka DBMS?
- 16. He aha ka RDBMS?
- 17. He aha ka manaʻo o nā huaʻōlelo "intension" a me "extension" i loko o kahi waihona?
- 18. He aha nā ʻano hana maʻamau a he aha ke ʻano o ka huaʻōlelo "normalization"?
- 19. E wehewehe i kahi laka. Pono e wehewehe ʻia ka ʻokoʻa nui ma waena o kahi laka kaʻana like a me kahi laka kūʻokoʻa i ka wā o kahi kālepa waihona.
- 20. He aha ke ʻano o nā huaʻōlelo "normalization" a me "denormalization"?
- 21. E wehewehe i ka hoʻokaʻawale ʻana i ka waihona a me kona koʻikoʻi.
- 22. He aha ke ʻano o nā huaʻōlelo "proactive," "retroactive," a me "simultaneous update" iā ʻoe?
- 23. He aha ke ʻano o ka huaʻōlelo "cursor" iā ʻoe? E wehewehe i nā ʻano cursors he nui.
- 24. E wehewehe i nā ʻokoʻa ma waena o nā ʻano hoʻohālike pūnaewele a me nā hierarchical database.
- 25. E wehewehe iā MongoDB.
- 26. E wehewehe i nā ʻokoʻa ma waena o ka ʻōnaehana DBMS 2-tier a me 3-tier.
- 27. I loko o kahi waihona, he aha ke ʻano o ka huaʻōlelo "hashing"?
- 28. He aha ka hana a ka luna waihona waihona ma kahi DBMS?
- Panina
Hiki ke loaʻa ka ʻikepili ma nā wahi a pau o ka honua! Ma ka mākeke o kēia lā, ʻoi aku ma mua o 2.5 quintillion bytes o ka ʻikepili i hana ʻia i kēlā me kēia lā.
He mea koʻikoʻi mākou e nānā i kēia ʻikepili a hāʻawi i nā hopena i koi ʻia me ka hoʻohana ʻana i nā ʻōnaehana hoʻokele waihona (DBMS). Ma ka ʻaoʻao ʻē aʻe, loaʻa ka ʻike DBMS e hiki ai ke hana ma ke ʻano he luna hoʻomalu waihona.
Ke heluhelu nei ʻoe i kēia pou e pili ana i nā nīnau nīnauele DBMS, ke manaʻo nei au ua ʻike mua ʻoe i kēia mau kikoʻī. Pono e hoʻomaka kekahi ʻoihana i ka ʻikepili ʻikepili me ka ʻike paʻa o nā ʻōnaehana hoʻokele waihona (DBMS).
Pono ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana ʻikepili kūpono i ka hiki ke hoʻonohonoho, loiloi, hele a hoʻomaopopo i ka nui o ka ʻikepili.
Eia kekahi mau nīnau nīnauele DBMS e kōkua iā ʻoe e kūleʻa i kāu nīnauele hana e hiki mai ana a hoʻopaʻa i ke kūlana āu i moeʻuhane ai, inā paha ua hoʻomaka ʻoe i kahi ʻoihana ma ka ʻikepili ʻikepili a i ʻole ke hoʻomaka wale nei.
Ua hōʻiliʻili ʻia nā nīnau nīnauele DBMS kiʻekiʻe i loko o kahi papa inoa no kou pōmaikaʻi i mea e kōkua ai iā ʻoe i kāu nīnauele a hoʻoikaika i kou ʻike i ke kumuhana.
1. He aha kāu e manaʻo ai me ka Database?
ʻO ka ʻikepili kahi hōʻiliʻili ʻikepili i hoʻonohonoho pono ʻia e hiki ke hoʻonui ʻia, ʻike ʻia, a mālama ʻia me ka maʻalahi. ʻO nā mea i hana ʻia me ke kauoha haku he mea waihona waihona, a ʻo nā ʻikepili he mau hōʻiliʻili o nā papa a i ʻole nā mea i loaʻa nā helu a me nā kahua.
Hōʻike ʻia kahi helu hoʻokahi i ka papaʻaina e kahi tuple a i ʻole lālani. ʻO nā ʻāpana koʻikoʻi o ka mālama ʻana i ka ʻikepili, e hāʻawi ana i nā kikoʻī e pili ana i kahi ʻano kikoʻī o ka pākaukau, he ʻano a i ʻole he kolamu.
Hoʻihoʻi ka DBMS i ka ʻikepili mai kahi waihona me ka hoʻohana ʻana i nā nīnau i hāʻawi ʻia e ka mea hoʻohana.
2. He aha kāu i manaʻo ai i ka DBMS?
ʻO DBMS nā polokalamu polokalamu e kōkua iā ʻoe i ka hana ʻana a me ka mālama ʻana i ka ʻikepili pili pono.
No ka wehewehe ʻana i kahi ʻano ʻē aʻe, hāʻawi kahi ʻōnaehana hoʻokele waihona (DBMS) iā mākou i kahi interface a i ʻole mea hana no ka hoʻokō ʻana i nā hana like ʻole me ke kūkulu ʻana i kahi waihona, hoʻohui i ka ʻikepili iā ia, wehe iā ia, hoʻololi i ka ʻikepili, a pēlā aku.
ʻO ka polokalamu i kapa ʻia he ʻōnaehana hoʻokele waihona (DBMS) hiki ke mālama i ka ʻikepili ma kahi ʻano palekana ma mua o kahi ʻōnaehana waihona.
3. E wehewehe i nā ʻōlelo DBMS like ʻole.
Eia kekahi mau ʻōlelo i hoʻohana ʻia e nā DBMS:
- DDL(Data Definition Language): Aia nā ʻōlelo kuhikuhi e pono ai e wehewehe i ka ʻikepili i loko. CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE, RENAME, etc. kekahi mau la'ana.
- DML (Data Manipulation Language): Aia nā kauoha e pono ai e hana me ka ʻikepili i loko o ka waihona. ʻO nā laʻana he SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE, etc.
- DCL (Data Control Language): Aia nā kauoha e pono ai no ka hoʻohana ʻana i nā ʻae a me nā mana ʻōnaehana waihona. No ka laʻana, GRANT a REVOKE.
- TCL (Transaction Control Language): Loaʻa iā ia nā kauoha e pono e hoʻohana no ka mālama ʻana i nā hana ʻikepili. No ka laʻana, COMMIT, ROLLBACK, a me SAVEPOINT.
4. E papa inoa i kekahi mau pono o DBMS?
- Hiki i nā mea hoʻohana he nui ke hoʻololi i ka ʻikepili mai ka waihona like i ka manawa hoʻokahi. Eia kekahi, ʻo kēia ʻano kaʻana like e hiki ai i nā mea hoʻohana ke pane wikiwiki i nā hoʻololi ʻana i ka ʻikepili waihona.
- Hiki i nā mea hoʻohana ke nānā i ka ʻikepili o ka waihona i ka manawa like.
- e ho'ēmi ana i ka hana hou 'ana i loko o kahi waihona ma ka ho'okomo 'ana i kahi pūnaewele e ho'ohui i nā 'ikepili a pau i ho'okahi waihona.
- I ka wā e pono ai, hiki ke hoʻihoʻi ʻia ka ʻikepili i loko o ka waihona a hiki ke hoʻonohonoho ʻia kahi hoʻihoʻi o ka ʻikepili e hana ʻia.
- Hiki ke hoʻololi i ka hōpili ʻikepili me ka mālama ʻana i ke ʻano o nā kaʻina hana noi e holo nei.
5. E haʻi i nā hemahema o nā ʻōnaehana waihona maʻamau i loaʻa i nā DBMS ma luna o lākou.
Ke koi ʻia nei mākou e nānā i kēlā me kēia ʻaoʻao ma kahi ʻōnaehana waihona maʻamau no ka mea ʻaʻohe helu kuhikuhi, e hoʻolilo i ka ʻike i ka manawa a me ka lohi.
ʻO ka redundancy a me ka like ʻole nā pilikia ʻē aʻe no ka mea ua hoʻokomo pinepine nā faila i ka ʻikepili redundant a me ka pālua, a ʻo ka hoʻololi ʻana i kekahi o ia mau mea e like ʻole ai.
ʻOi aku ka paʻakikī o ka loaʻa ʻana o ka ʻikepili me nā ʻōnaehana maʻamau i hoʻokumu ʻia i ka faila ma muli o ka hoʻokaʻawale ʻana o ka ʻikepili. ʻO kahi hemahema ʻē aʻe ʻo ka nele o ka mana concurrency, ka mea e pale ai i nā hana he nui mai ka hana ʻana ma ka faila hoʻokahi i ka manawa like a hoʻoikaika i hoʻokahi hana e laka i ka ʻaoʻao holoʻokoʻa.
Ua hoʻoponopono pū nā ʻōnaehana hoʻokele waihona i nā pilikia me nā ʻōnaehana waihona kuʻuna me ka nānā pono, ka hoʻokaʻawale ʻikepili, atomicity, palekana, a me nā mea hou aku.
6. He aha kāu e manaʻo ai i nā waiwai ACID ma DBMS?
ʻO nā alakaʻi kumu e pono e hahai i mea e mālama ai i ka pono o ka ʻikepili, ʻo ia nā ʻano ACID o kahi ʻōnaehana hoʻokele waihona. ʻO lākou kēia:
- Atomicity - Ua kapa ʻia ʻo ia ʻo ke kumu "a pau a ʻaʻole ʻole", paʻa ka atomicity e hoʻokō ʻia kēlā me kēia loiloi o kahi ʻāpana hoʻokahi a ʻaʻole loa.
- Kūlike: Hōʻike kēia waiwai i nā ʻikepili i ka waihona ma mua a ma hope o kēlā me kēia hana.
- Hoʻokaʻawale - Hōʻike kēia waiwai e hiki ke hana i nā hana he nui i ka manawa like.
- Ka lōʻihi - Mālama kēia waiwai e hoʻopaʻa ʻia kēlā me kēia kālepa i ka hoʻomanaʻo non-volatile i ka pau ʻana.
7. He aha ka hana a SQL ma DBMS?
Kū ʻo SQL no Structured Query Language, a ʻo kāna hana nui ka launa pū me nā ʻikepili pili ma ke komo ʻana a me ka hoʻololi ʻana i ka ʻikepili.
8. E helu ʻia kahi hakahaka a i ʻole ʻole he mau waiwai NULL ma nā waihona?
ʻAʻole, ʻokoʻa loa ka waiwai NULL mai ka zero a me ka hakahaka no ka mea e hōʻike ana i kahi waiwai i hāʻawi ʻia, ʻike ʻole ʻia, loaʻa ʻole a pili ʻole paha, e kū'ē ana i ka hakahaka a me ka zero, e hōʻike ana kēlā me kēia i kahi ʻano.
9. He aha ka ʻikepili warehousing?
ʻO ka waihona ʻikepili ke kaʻina o ka hōʻiliʻili ʻana, ka unuhi ʻana, ka hana ʻana a me ka lawe ʻana mai i nā ʻikepili mai nā kumu like ʻole i mea e mālama ai i loko o kahi waihona hoʻokahi.
Hiki ke noʻonoʻo ʻia kahi waihona ʻikepili ma ke ʻano he waihona kikowaena kahi e hoʻohana ʻia ai ka ʻikepili no ka ʻikepili ʻikepili a kahe mai nā ʻōnaehana transactional a me nā ʻikepili pili.
A hale kūʻaiʻikepili loaʻa i nā ʻikepili mōʻaukala mai kahi hui i hoʻohana ʻia e hoʻoikaika i ka hoʻoholo ʻana i loko o ka hui.
10. He aha ka manaʻo o kahi DBMS checkpoint?
Hoʻopau ke ʻano Checkpoint i nā lāʻau mua a pau mai ka ʻōnaehana a mālama mau iā lākou ma ka mea mālama.
ʻElua mau ʻenehana e hiki ke kōkua i ka DBMS e hoʻihoʻi a mālama i nā ʻano ACID me ka mālama ʻana i nā ʻaoʻao malu a me ka mālama ʻana i kahi log o kēlā me kēia kālepa. He mea koʻikoʻi nā kiko kiko no ka mīkini hoʻihoʻi ma muli o ka log.
Hiki ke ho'ohana 'ia ka mooolelo log transaction no ka ho'iho'i 'ana i ka 'ikepili i ho'opa'a 'ia a hiki i ka manawa o ka hā'ule 'ana mai nā wahi ho'opa'a, 'o ia nā helu ha'aha'a e hiki ai ke ho'ōla hou ka 'enekini waihona ma hope o ka ulia.
11. E wehewehe i nā ʻano ʻāpana abstraction data DBMS.
Ke hūnā nei ka ʻikepili ʻikepili i ka ʻike koʻikoʻi ʻole mai ka mea hoʻohana e hoʻoikaika i ka launa pū ʻana. Aia ʻekolu papa o ka abstraction:
- Papa Kino: ʻO ka pae liʻiliʻi loa o ka abstraction e wehewehe ana i ka mālama kino ʻana o ka ʻikepili i ka hoʻomanaʻo. Hiki ke hoʻohana ʻia nā ʻano hana hoʻokaʻina a me nā ʻano no ka ʻike ʻana i ka ʻikepili. Hoʻohana ʻia nā kumulāʻau B+ a me nā ʻenehana hashing e hoʻonohonoho i nā faila.
- Logic Level: ʻO ka pae kahi i mālama ʻia ai ka ʻikepili ma ke ʻano o nā papa. Hoʻohui ʻia, hoʻohana ʻia nā ʻōnaehana kumu e mālama i nā pilina ma waena o nā mea like ʻole.
- Nānā Nānā: ʻO ia ka pae kiʻekiʻe loa o ka abstraction. ʻO kahi hapa wale nō o ka waihona maoli, i hōʻike ʻia e nā lālani a me nā kolamu, i loaʻa i nā mea hoʻohana. Hiki ke noʻonoʻo ʻia nā manaʻo lehulehu o ka waihona like. ʻAʻole ʻike ʻia nā mea hoʻohana i ka mālama ʻana a me ka hoʻokō kikoʻī.
12. He aha ka manaʻo o ka "query optimization" iā ʻoe?
ʻIke ʻia ka hoʻolālā loiloi me ka haʻahaʻa haʻahaʻa i manaʻo ʻia e ka ʻanuʻu noiʻi noiʻi. Pili kēia māhele inā loaʻa nā algorithms a me nā ʻenehana e hana i ka pilikia like.
Eia kekahi mau pōmaikaʻi o ka huli ʻana i nā nīnau:
- ʻOi aku ka wikiwiki o ka hoʻopuka ʻana
- Hoemi i ka paʻakikī o ka manawa a me ka lewa
- Hiki ke hana ʻia nā nīnau hou aʻe i ka manawa pōkole.
13. Hoʻohālike hui-pili: he aha ia?
Hoʻohana kēia ʻano hana hoʻolālā waihona i nā kiʻi e hōʻike i nā mea maoli i ka honua maoli ma ke ʻano he hui a hōʻike i ko lākou pilina. He mea maʻalahi kēia ʻano i ka hui DBA e hoʻomaopopo i ka schema.
14. He aha ka manaʻo o nā huaʻōlelo "entity," "entity type," a me "entity set" i loko o kahi ʻōnaehana hoʻokele waihona?
Entity: Manaʻo ʻia kahi mea honua maoli he hui inā loaʻa iā ia nā waiwai e pili ana i kāna mau ʻano kikoʻī. No ka laʻana, hōʻailona kekahi haumāna, limahana, a kumu paha i kahi hui.
ʻAno Hui: Hōʻike ʻia kahi ʻano hui ma ke ʻano he hui o nā hui me nā ʻano like. Hōʻike ʻia kahi ʻano hui e hoʻokahi a ʻoi aku paha nā papa i hoʻopili ʻia i loko o kahi waihona. Hiki ke noʻonoʻo i ke ʻano hui a i ʻole nā hiʻohiʻona ma ke ʻano he ʻano e ʻike pono ai i ke ʻano. ʻO kahi haumāna, no ka laʻana, hōʻailona i kahi mea me nā hiʻohiʻona e like me ka id haumāna, inoa haumāna, etc.
Entity Set: Ua hōʻuluʻulu ʻia nā hui a pau i loko o kahi waihona no kekahi ʻano hui ma ke ʻano he hui hui. No ka laʻana, ʻo kahi hui hui kahi hōʻiliʻili o nā haumāna āpau, nā limahana, nā kumu, a pēlā aku.
15. He aha nā pilina, a he aha nā ʻano pili i loko o ka DBMS?
I loko o kahi DBMS, ʻo kahi pilina kahi kūlana i hoʻopili ʻia nā mea ʻelua i kekahi i kekahi. I kēia hihia, loaʻa i ka papa kī haole kahi kuhikuhi i ke kī mua o ka pākaukau ʻē aʻe.
Aia ka papa inoa ma lalo nei i nā ʻano pilina he nui i loaʻa ma DBMS:
- Hoʻokahi-a-Hoʻokahi Pili: Hoʻohana ʻia kēia huaʻōlelo e wehewehe i kahi pilina ma waena o kahi lālani ma ka Papa A me kahi lālani ma ka Papa B.
- Hoʻokahi-a-Many Relationship: Hoʻohana ʻia inā loaʻa kahi pilina ma waena o kahi lālani ma ka Papa A me nā lālani he nui ma ka Papa B.
- Pilina Nui-a-Nui – Hoʻohana ʻia inā hiki ke hoʻohui ʻia ka heluna nui o nā lālani ma ka pākaukau A i kahi helu nui o nā lālani ma ka papa B.
- Pilikino Pilikino - Hoʻohana ʻia ke hoʻopili ʻia kahi moʻolelo ma ka papa A i kahi moʻolelo ʻē aʻe ma ka papa like.
16. He aha ka RDBMS?
ʻO RDBMS, a i ʻole nā ʻōnaehana hoʻokele waiwai pili, kahi pōkole no kēia mau ʻōnaehana. Hoʻohana ʻia ia e mālama i nā papa kuhikuhi papa a me nā moʻolelo ʻikepili.
ʻO nā RDBMS kahi ʻāpana o nā ʻōnaehana hoʻokele waihona e hoʻohana ana i ka hoʻolālā e ʻimi a kiʻi hou i ka ʻike e pili ana i nā mea waihona waihona. ʻO ka ʻōnaehana hoʻokele waiwai pili (RDBMS) e maʻalahi ka hoʻonui, hoʻokomo, wehe, hoʻoponopono, a mālama i kahi waihona pili.
ʻO ka hapa nui o ka manawa, hoʻohana ʻo RDBMS i ka ʻōlelo SQL no ka mea he mea hoʻohana a hoʻohana mau ʻia.
17. He aha ka manaʻo o nā huaʻōlelo "intension" a me "extension" i loko o kahi waihona?
ʻO ka ʻokoʻa nui ma waena o ka manaʻo a me ka hoʻonui ʻana i loko o kahi waihona e like me kēia:
Manaʻo: Hoʻohana ʻia ka manaʻo, i kekahi manawa i kapa ʻia ʻo ka papa kuhikuhi waihona, e wehewehe i ka wehewehe ʻana o ka waihona. Hoʻokumu ʻia i ka wā o ke kūkulu ʻia ʻana o ka waihona a ʻaʻole loli ka hapa nui.
Hoʻonui: Ma ka ʻaoʻao ʻē aʻe, ʻo ka hoʻonui ʻia he ana o ka huina o nā tuple i ka waihona i kēlā me kēia manawa. Ke hana ʻia nā tuples, hoʻololi ʻia, a holoi ʻia paha i loko o kahi waihona, ʻo ka hoʻonui, ʻike ʻia hoʻi ʻo ka snapshot o ka waihona, hoʻololi mau i ka waiwai.
18. He aha nā ʻano hana maʻamau a he aha ke ʻano o ka huaʻōlelo "normalization"?
ʻO ka Normalization ke kaʻina o ka hoʻonohonoho ʻana i ka ʻikepili e pale ai i ka hoʻololi a me ka hoʻihoʻi hou. Hoʻopili ʻia kekahi mau pae maʻamau i kekahi i kekahi a ua kapa ʻia ʻo ia he ʻano maʻamau. ʻO ka hahai ʻana i nā ʻano maʻamau e pili ana kekahi i kekahi.
ʻO nā ʻano maʻamau ʻekolu e like me kēia.
NF-1, a i ʻole Puka Maʻamau Mua, nā lālani me ka hui ʻole ʻana
ʻO 2NF ke kū nei no ke ʻano maʻamau ʻelua. ʻO kēlā me kēia waiwai o kahi kolamu kākoʻo (kī ʻole) pili i ke kī nui holoʻokoʻa.
ʻEkolu-Normal-Form (3NF) pili wale i ke kī mua a ʻaʻole i hilinaʻi ʻia i nā kumu waiwai kolamu kākoʻo ʻē aʻe.
Loaʻa iā ʻoe nā ʻano maʻamau kiʻekiʻe, e like me BCNF, me kēia mau mea.
BNCF - ʻO kahi ʻano ʻoi aku ka maʻalahi a me ka pololei o 3NF i kapa ʻia ʻo 3.5NF. Pono ka papa ʻaina ma 3NF a pili i ka lula BCNF ʻo A ke kī nui o ka papa no kekahi hilinaʻi hana A->B.
19. E wehewehe i kahi laka. Pono e wehewehe ʻia ka ʻokoʻa nui ma waena o kahi laka kaʻana like a me kahi laka kūʻokoʻa i ka wā o kahi kālepa waihona.
ʻO ka laka waihona kahi mea palekana e pale ai i ʻelua a ʻoi aku paha nā mea hoʻohana waihona mai ka hoʻonui ʻana i kahi ʻāpana ʻikepili i ka manawa hoʻokahi.
ʻAʻohe mea hoʻohana ʻikepili ʻē aʻe a i ʻole kau e hiki ke hoʻoponopono i ka ʻikepili a hiki i ka wā e hoʻokuʻu ʻia ai ka laka ma kahi waihona kikoʻī i ka wā i loaʻa ai i kahi mea hoʻohana ʻikepili hoʻokahi a i ʻole ka hālāwai.
Laka Kaʻana like: Pono ka heluhelu ʻana i kahi mea ʻikepili i kahi laka kaʻana like, a hiki i nā hana he nui ke hoʻopaʻa i kahi laka ma ka mea ʻikepili like ma lalo o kahi laka kaʻana like. Hiki ke heluhelu ʻia nā mea ʻikepili i loko o kahi laka i kaʻana like e nā kālepa he nui.
Laka kūʻokoʻa: ʻO kēlā me kēia hana e pili ana i ka hana kākau ʻana he laka, ʻike ʻia he laka kūʻokoʻa. ʻAʻole kēia ʻano laka i nā hana he nui, e pale ana i nā ʻokoʻa i loko o ka waihona.
20. He aha ke ʻano o nā huaʻōlelo "normalization" a me "denormalization"?
ʻO ke kaʻina hana maʻamau e hoʻokaʻawale i ka ʻikepili i loko o nā papa he nui e hōʻemi i ka redundancy. ʻO ka hana maʻamau ka hopena i ka hoʻohana ʻana i ka nui o ka disk space a maʻalahi ka mālama ʻana i ka pono o ka waihona.
ʻO ka denormalization ka mea kū'ē i ka normalization mai ka hoʻohui ʻana i nā papa maʻamau i loko o ka papa hoʻokahi e wikiwiki i ka loaʻa ʻana o ka ʻikepili. Ma ka hoʻohuli ʻana i ka normalization, hiki i ka hana JOIN ke hana i kahi hōʻike denormalized o ka ʻikepili.
21. E wehewehe i ka hoʻokaʻawale ʻana i ka waihona a me kona koʻikoʻi.
Hoʻokaʻawale ʻia kahi waihona ʻikepili i ka ʻokoʻa, ʻokoʻa ponoʻī e ke kaʻina o ka hoʻokaʻawale ʻana i ka ʻikepili, e hoʻomaikaʻi ai i ka loaʻa, ka hana, a me ka hoʻokele.
Eia kekahi mau kumu he mea nui ka hoʻokaʻawale ʻikepili:
- Hoʻonui i ka pono o nā nīnau
- Hiki iā ʻoe ke komo i nā ʻāpana koʻikoʻi o kekahi ʻāpana
- Hiki ke mālama ʻia ka ʻikepili ma ka mālama ʻana i ka palaualelo a me ke kumukūʻai.
22. He aha ke ʻano o nā huaʻōlelo "proactive," "retroactive," a me "simultaneous update" iā ʻoe?
Hoʻohou Hou: Ma mua o ka hoʻomaka ʻana o ka waihona i ka honua maoli, ua hana ʻia kēia mau hoʻololi.
Hoʻohou Hou: Ma hope o ka hana ʻana o kahi waihona i ka honua maoli, hana ʻia kēia mau hoʻololi retroactive iā ia.
Hoʻohou i ka manawa like: Hana ʻia kēia mau hoʻololi i ka waihona i ka manawa like a lākou e hana ai i ka honua maoli.
23. He aha ke ʻano o ka huaʻōlelo "cursor" iā ʻoe? E wehewehe i nā ʻano cursors he nui.
ʻO ka cursor kahi mea waihona e hoʻomaʻamaʻa i ka hoʻololi ʻana i ka ʻikepili lālani a me ka hōʻike ʻana i kahi hoʻonohonoho hopena.
ʻO kēia nā ʻano o nā cursors:
- Implicit cursor: Hōʻike koke ʻia kēia ʻano cursor i ka wā e hoʻokō ʻia ai ʻo SQL. ʻAʻole ʻike ʻia ka mea hoʻohana i ka ʻōlelo a ka cursor i kēia manawa.
- ʻO kēia ʻano cursor ka mea i wehewehe ʻia e PL/SQL.
24. E wehewehe i nā ʻokoʻa ma waena o nā ʻano hoʻohālike pūnaewele a me nā hierarchical database.
Hoʻonohonoho ʻia ka ʻikepili i loko o nā nodes i ka mea e like me kahi lāʻau ma kahi paradigm database hierarchical. Hiki i ka node ke hoʻopili i hoʻokahi node makua.
ʻO ka hopena, loaʻa i ka ʻikepili o kēia kükohu ka pilina hoʻokahi a me ka nui. ʻO ka Document Object Approach (DOM), ka mea i hoʻohana pinepine ʻia i nā polokalamu kele pūnaewele, kahi laʻana nui o kēia kükohu.
ʻO kahi ʻano i hoʻomaikaʻi ʻia o kahi kŘkohu hierarchical ka kŘkohu waihona waihona. Hoʻonohonoho like ʻia ka ʻikepili me kahi lāʻau i kēia manawa. Hiki ke hoʻopili ʻia kekahi node keiki i kekahi mau node makua.
Hoʻokumu ʻia kahi loulou nui-a-nui ma waena o nā node ʻikepili ma muli o ka hopena. Loaʻa i nā ʻikepili pūnaewele ka Integrated Data Store (IDS) a me IDMS (Integrated Database Management System).
25. E wehewehe iā MongoDB.
ʻO MongoDB kahi waihona hāmama, pili ʻole, ʻaʻole i kūkulu ʻia. Mālama ʻia kāu ʻikepili i nā hōʻiliʻili i hana ʻia me nā palapala pākahi i loko o kā mākou waihona waihona palapala.
ʻO kahi palapala ma MongoDB kahi mea JSON nui me ka ʻole o ke ʻano kikoʻī a i ʻole syntax. Hōʻike ʻia nā palapala JSON e MongoDB ma kahi ʻano i hoʻopaʻa ʻia binary i kapa ʻia ʻo BSON.
26. E wehewehe i nā ʻokoʻa ma waena o ka ʻōnaehana DBMS 2-tier a me 3-tier.
ʻO ka huaʻōlelo "hoʻolālā ʻelua-papa" e pili ana i kahi hale kūʻai-server kahi e pili pono ai nā noi e holo ana ma luna o nā mea kūʻai aku me nā ʻikepili e holo ana ma nā kikowaena me ka ʻole o ka hoʻohana ʻana i kekahi middleware.
Aia i loko o ka hoʻolālā 3-tier kahi papa hou ma waena o ka mea kūʻai aku a me ke kikowaena e hāʻawi i nā mea hoʻohana me kahi mea hoʻohana kiʻi kiʻi a hoʻolilo i ka ʻōnaehana palekana a hiki ke loaʻa. Ma kēia ʻano o ka hoʻolālā ʻana, pili ka ʻaoʻao o ka mea kūʻai aku me kahi noi ʻaoʻao server, a laila kamaʻilio me ka ʻōnaehana waihona.
27. I loko o kahi waihona, he aha ke ʻano o ka huaʻōlelo "hashing"?
Hoʻopili ʻia kahi kaula o nā huaʻōlelo i ke kī a i ʻole ka waiwai e hōʻike ana i ke kaula kumu akā paʻa pinepine ʻia i ka lōʻihi liʻiliʻi. No ka mea ʻoi aku ka wikiwiki o ka loaʻa ʻana o kahi mea me kahi kī hashed pōkole ma mua o ka waiwai kumu, hoʻohana ʻia ka hashing e kuhikuhi a kiʻi i nā mea i loko o nā waihona.
28. He aha ka hana a ka luna waihona waihona ma kahi DBMS?
Aia i ka Database Administrator (DBA) nā kuleana koʻikoʻi ma DBMS:
- Hoʻonohonoho a hoʻokomo i nā waihona
- Ka neʻe ʻana o ka ʻikepili
- ʻO ka loiloi loiloi
- Hoʻolālā a hoʻokō i nā hana palekana
- Hoʻihoʻi a mālama ʻana i ka ʻikepili
- Troubleshooting
Panina
ʻO ka hōʻiliʻili o nā nīnau nīnauele DBMS a me nā pane i hāʻawi ʻia i mea kuhikuhi i hiki i nā moho hiki ke hoʻomaopopo wikiwiki a maʻalahi i kēia mau nīnau.
I ka hopena, ua loiloi mākou i nā nīnau nīnau nīnau DBMS kiʻekiʻe i nīnau pinepine ʻia i nā hui.
Waiho i ka Reply