Tebulu ọdịnaya[Zoo][Gosi]
- 1. Gịnị ka ị na-ekwu site Database?
- 2. Kedu ihe ị na-ekwu site na DBMS?
- 3. Kọwaa asụsụ DBMS dị iche iche.
- 4. Depụta uru ole na ole nke DBMS?
- 5. Kwuo ihe ndọghachi azụ nke sistemụ dabere na faịlụ ndị DBMS nwere n'elu ha.
- 6. Kedu ihe ị na-ekwu site na akụrụngwa ACID na DBMS?
- 7. Kedu ọrụ SQL na-eje ozi na DBMS?
- 8. Ọ na-agụ oghere ma ọ bụ efu dị ka ụkpụrụ NULL na ọdụ data?
- 9. Gịnị kpọmkwem bụ data nkwakọba?
- 10. Kedu ihe ebe nlele DBMS pụtara?
- 11. Kọwaa dị iche iche DBMS data abstraction n'ígwé.
- 12. Gịnị ka “njikarịcha ajụjụ” pụtara nye gị?
- 13. Nlereanya-mmekọrịta ihe: gịnị ka ọ bụ?
- 14. Gịnị ka nkebi ahịrịokwu “entity,” “ụdị ihe,” na “ihe ntọala” pụtara na sistemụ njikwa nchekwa data?
- 15. Gịnị bụ njikọ, na ụdị mmekọrịta dị na DBMS?
- 16. Gịnị bụ kpọmkwem RDBMS?
- 17. Gịnị ka okwu "intension" na "mgbakwunye" pụtara na nchekwa data?
- 18. Gịnị bụ ọtụtụ ụzọ nke normalization na gịnị ka okwu ahụ bụ "normalization" pụtara?
- 19. Kọwaa mkpọchi. Ekwesịrị ịkọwa isi ihe dị n'etiti mkpọchi nkekọrịta na mkpọchi pụrụ iche n'oge azụmahịa nchekwa data.
- 20. Gịnị ka okwu "normalization" na "denormalization" pụtara?
- 21. Kọwaa nkebi nchekwa data na mkpa ọ dị.
- 22. Gịnị ka okwu a bụ “na-arụsi ọrụ ike,” “na-eweghachi azụ,” na “mmelite n'otu oge” pụtara nye gị?
- 23. Gịnị ka okwu ahụ bụ “cursor” pụtara nye gị? Kọwaa ọtụtụ ụdị cursor.
- 24. Kọwaa ọdịiche dị n'etiti netwọkụ na ụdị nchekwa data nhazi ọkwa.
- 25. Kọwaa MongoDB.
- 26. Kọwaa ọdịiche dị n'etiti usoro DBMS nke 2-tier na 3.
- 27. Na nchekwa data, kedu ihe okwu a bu "hashing" putara?
- 28. Kedu ọrụ onye nchịkwa nchekwa data na-eme na DBMS?
- mmechi
Enwere ike ịchọta data n'ebe ọ bụla n'ụwa! N'ahịa taa, a na-emepụta ihe karịrị 2.5 quintillion bytes nke data kwa ụbọchị.
Ọ dị mkpa ka anyị niile nyochaa data a wee nye nsonaazụ achọrọ site na iji sistemụ njikwa nchekwa data (DBMS). N'akụkụ nke ọzọ, inwe ihe ọmụma DBMS na-eme ka o kwe omume ịrụ ọrụ dị ka onye nchịkwa nchekwa data.
Nyere na ị na-agụ akwụkwọ ozi a gbasara ajụjụ ajụjụ ọnụ DBMS, ana m eche na ị maralarị nkọwa ndị a. Ọrụ ọ bụla na nyocha data ga-amalite na nghọta siri ike nke sistemụ njikwa nchekwa data (DBMS).
Iwulite sistemu nchekwa data dị irè chọrọ ikike ịhazi, nyochaa, gabiga ya na ime ka echiche nke oke data.
Nke a bụ ajụjụ ajụjụ ọnụ DBMS ole na ole iji nyere gị aka ịga nke ọma na ajụjụ ọnụ ọrụ gị na-esote wee wedata ọnọdụ ị na-arọ nrọ, ma ị malitela ọrụ na nyocha data ma ọ bụ na ị na-amalite.
Achikọtala ajụjụ ajụjụ ọnụ DBMS kachasị elu n'ime ndepụta maka elele gị iji nyere gị aka ịgba ajụjụ ọnụ gị wee mee ka nghọta gị sie ike maka isiokwu ahụ.
1. Gịnị ka ị na-ekwu site Database?
Ebe nchekwa data bụ nchịkọta data ahaziri n'ụzọ ezi uche dị na ya nke enwere ike imelite, nweta ma dokwa ya n'ụzọ dị mfe. Ihe ọ bụla emepụtara site na iwu imepụta bụ ihe nchekwa data, na ọdụ data na-enwekarị mkpokọta tebụl ma ọ bụ ihe nwere ndenye na ubi.
Otu ntinye na tebụl bụ nke tuple ma ọ bụ ahịrị na-anọchi anya ya. Akụkụ bụ isi nke nchekwa data, nke na-enye nkọwa gbasara otu akụkụ nke tebụl, bụ àgwà ma ọ bụ kọlụm.
DBMS na-eweghachite data na nchekwa data site na iji ajụjụ ndị onye ọrụ nyere.
2. Kedu ihe ị na-ekwu site na DBMS?
DBMS bụ mmemme ngwanrọ na-enyere gị aka ịmepụta na ijikwa data ejikọrọ n'ụzọ ezi uche dị na ya.
N'ikwu ya n'ụzọ ọzọ, usoro nchịkwa nchekwa data (DBMS) na-enye anyị interface ma ọ bụ ngwá ọrụ maka ịrụ ọrụ dị iche iche gụnyere ịmepụta nchekwa data, tinye data na ya, wepụ ya, gbanwee data, na ihe ndị ọzọ.
Akụrụngwa a na-akpọ sistemụ nchekwa data (DBMS) na-enyere aka ịchekwa data n'ụzọ dị nchebe karịa sistemụ dabere na faịlụ.
3. Kọwaa asụsụ DBMS dị iche iche.
Ndị a bụ ụfọdụ asụsụ DBMS ji eme ihe:
- DDL(Data Definition Language): Ntuziaka achọrọ iji kọwapụta nchekwa data dị n'ime ya. Mepụta, Mgbanwe, DROP, TRUNCATE, Nyegharịa aha, wdg bụ ihe atụ ole na ole.
- DML(Asụsụ njikwa data): Ọ gụnyere iwu achọrọ iji rụọ ọrụ na data dị na nchekwa data. Ọmụmaatụ gụnyere HỌỌRỤ, Nwelite, INSERT, HIchapụ, wdg.
- DCL(Asụsụ Njikwa Data): Ọ gụnyere iwu ndị dị mkpa iji mesoo ikike onye ọrụ na njikwa sistemụ nchekwa data. Dịka ọmụmaatụ, KWESỊRỊ na KWESỊRỊ.
- TCL(Asụsụ Njikwa Azụmahịa): Ọ gụnyere iwu ndị a ga-ejirịrị iji jikwaa azụmahịa nchekwa data. Dịka ọmụmaatụ, COMMIT, ROLLBACK, na SAVEPOINT.
4. Depụta uru ole na ole nke DBMS?
- Ọ ga-ekwe omume maka ọtụtụ ndị ọrụ ịgbanwe data site na otu nchekwa data ozugbo. Ọzọkwa, ụdị nkekọrịta a na-eme ka ndị ọrụ nwee ike ịzaghachi ngwa ngwa maka mgbanwe na gburugburu ebe nchekwa data.
- Ọ ga-ekwe omume maka ọtụtụ ndị ọrụ ịlele otu data nchekwa data n'otu oge.
- na-ebelata mbiputegharị na nchekwa data site na iwebata usoro na-ejikọta data niile n'ime otu nchekwa data.
- Mgbe ọ dị mkpa, data dị na nchekwa data nwere ike iweghachite na nkwado ndabere nke data nwere ike ịmepụta na-akpaghị aka.
- Na-enyere aka ịgbanwe usoro data ka ị na-edobe etemeete nke usoro ngwa niile na-agba ọsọ.
5. Kwuo ihe ndọghachi azụ nke sistemụ dabere na faịlụ ndị DBMS nwere n'elu ha.
A na-amanye anyị inyocha ibe ọ bụla n'ụdị usoro dabere na faịlụ ebe ọ bụ na enweghị ndenye aha, nke na-eme ka ọdịnaya nweta oge na-ewe ma dị umengwụ.
Mbelata na enweghị nkwekọrịta bụ nsogbu ndị ọzọ ebe ọ bụ na faịlụ na-agụnye ugboro ugboro na data oyiri, na ịgbanwe otu n'ime ha na-eme ka ha niile ghara ikwekọ.
Ịnweta data na-esiwanye ike site na sistemụ dabere na faịlụ ọdịnala ebe ọ bụ na ahaziri data ahụ. Mwepu ọzọ bụ enweghị njikwa concurrency, nke na-egbochi ọtụtụ ọrụ ịrụ ọrụ n'otu faịlụ n'otu oge ma na-amanye otu ihe iji kpochie ibe ahụ dum.
Sistemụ njikwa nchekwa data edoziwokwa okwu na sistemu nwere faịlụ ọdịnala gụnyere nyocha iguzosi ike n'ezi ihe, nkewa data, atomity, nchekwa na ndị ọzọ.
6. Kedu ihe ị na-ekwu site na akụrụngwa ACID na DBMS?
Ntuziaka ndị bụ isi nke a ga-agbaso iji chekwaa iguzosi ike n'ezi ihe data bụ njirimara ACID nke usoro njikwa nchekwa data. Ndị a bụ ihe ha bụ:
- Atomity - A na-akpọkwa ụkpụrụ "niile ma ọ bụ ihe ọ bụla", atomity na-ekwu na a na-eme nyocha ọ bụla nke otu unit kpamkpam ma ọ bụ na ọ bụghị ma ọlị.
- Nkwekọrịta: Ihe onwunwe a na-egosi na data dị na nchekwa data na-adịgide adịgide ma tupu ma mgbe azụmahịa ọ bụla gasịrị.
- Mwepu - Ihe onwunwe a na-akọwa na ọtụtụ azụmahịa nwere ike ime n'otu oge.
- Ogologo oge - Ihe onwunwe a na-eme ka ọ bụrụ na e dekọrọ azụmahịa ọ bụla na ebe nchekwa na-adịghị agbanwe agbanwe mgbe emechara.
7. Kedu ọrụ SQL na-eje ozi na DBMS?
SQL na-anọchi anya Asụsụ ajụjụ Structured, na isi ọrụ ya bụ imekọrịta na ọdụ data mmekọrịta site na itinye na imelite/gbanwee data.
8. Ọ na-agụ oghere ma ọ bụ efu dị ka ụkpụrụ NULL na ọdụ data?
Mba, uru NULL dị nnọọ iche na efu na oghere oghere ebe ọ na-egosi uru ekenyere, nke a na-apụghị ịmata, adịghị adị, ma ọ bụ na-adabaghị, na-emegide oghere oghere na efu, nke ọ bụla na-anọchi anya agwa.
9. Gịnị kpọmkwem bụ data nkwakọba?
Nchekwa data bụ usoro ịchịkọta, wepụ, nhazi na ibubata data site n'ọtụtụ ebe iji chekwaa ya na otu nchekwa data.
Enwere ike iche ụlọ nkwakọba ihe data dị ka ebe nchekwa etiti ebe a na-eji data maka nyocha data na isi na sistemụ azụmahịa na ọdụ data ndị ọzọ metụtara.
A ụlọ nkwakọba ihe data nwere ọtụtụ data akụkọ ihe mere eme sitere na nzukọ a na-eji kwalite mkpebi n'ime ụlọ ọrụ ahụ.
10. Kedu ihe ebe nlele DBMS pụtara?
Usoro nlele na-ehichapụ ndekọ ndekọ niile gara aga na sistemụ wee chekwaa ya kpamkpam na ngwaọrụ nchekwa.
Usoro abụọ nwere ike inyere DBMS aka mgbake na idowe àgwà ACID gụnyere ichekwa ibe onyinyo na idobe ndekọ azụmahịa ọ bụla. Ebe nlele dị mkpa maka usoro mgbake dabere na log.
Enwere ike iji ndekọ ndekọ azụmahịa nwetaghachi data niile etinyere ruo oge nke okuku site na ebe nlele, nke bụ isi ihe kacha nta nke injin nchekwa data nwere ike nwetaghachi mgbe ihe mberede gasịrị.
11. Kọwaa dị iche iche DBMS data abstraction n'ígwé.
Abstraction data na-ezochi ozi na-adịghị mkpa n'aka onye ọrụ iji kwalite mkparịta ụka enweghị nkebi. N'ígwé nke abstraction atọ dị:
- Ọkwa anụ ahụ: Ọkwa nke kacha nta na-akọwa nchekwa anụ ahụ nke data na ebe nchekwa. Enwere ike iji ma usoro ntinye na usoro ịnweta data iji nweta data. A na-eji osisi B+ na usoro hashing hazie faịlụ.
- Ọkwa mgbagha: Ọkwa ebe a na-edobe data n'ụdị tebụl. Na mgbakwunye, a na-eji ihe owuwu ndị bụ isi na-echekwa njikọ dị n'etiti ihe dị iche iche.
- Ọkwa nlele: Ọ bụ ọkwa nke abstraction kachasị elu. Naanị otu akụkụ nke ezigbo nchekwa data, nke ahịrị na kọlụm nọchiri anya ya, dị maka ndị ọrụ. Ọtụtụ echiche nke otu nchekwa data nwere ike iche n'echiche. Emebeghị ka ndị ọrụ mara nchekwa na nkọwapụta nke mmejuputa iwu.
12. Gịnị ka “njikarịcha ajụjụ” pụtara nye gị?
Nzọụkwụ njikarịcha ajụjụ a na-achọta atụmatụ nleba anya yana ọnụ ahịa kacha dị ala. Usoro a na-adị mkpa ma ọ bụrụ na enwere ọtụtụ algọridim na usoro dịnụ iji mee otu nsogbu ahụ.
Ndị a bụ ụfọdụ uru nke njikarịcha ajụjụ:
- A na-ebuga mmepụta ngwa ngwa
- Na-ebelata mgbagwoju anya nke oge na oghere
- Enwere ike ịhazi ajụjụ ndị ọzọ n'ime obere oge.
13. Nlereanya-mmekọrịta ihe: gịnị ka ọ bụ?
Usoro nhazi nchekwa data a na-eji eserese iji gosi ihe ndị dị n'ezie dị n'ụwa dị ka ụlọ ọrụ na igosi mmekọrịta ha. Usoro a na-eme ka ọ dịrị ndị otu DBA mfe ịghọta atụmatụ ahụ.
14. Gịnị ka nkebi ahịrịokwu “entity,” “ụdị ihe,” na “ihe ntọala” pụtara na sistemụ njikwa nchekwa data?
Ngwa: A na-ewere ihe dị adị n'ụwa dị ka ihe ma ọ bụrụ na o nwere ihe ndị kwekọrọ na njirimara ya. Dịka ọmụmaatụ, nwa akwụkwọ, onye ọrụ ma ọ bụ onye nkuzi na-anọchi anya otu ụlọ ọrụ.
Ụdị ụlọ ọrụ: A kọwara ụdị ụlọ ọrụ dịka otu ụlọ ọrụ nwere njirimara yiri ya. Ụdị ụlọ ọrụ na-anọchi anya otu tebụl ma ọ bụ karịa jikọtara na nchekwa data. Ọ ga-ekwe omume iche ụdị ụlọ ọrụ ma ọ bụ njiri mara dị ka àgwà nke na-akọwapụta ụlọ ọrụ ahụ kpọmkwem. Nwa akwụkwọ, dịka ọmụmaatụ, na-egosipụta ihe nwere njirimara dị ka id nwata akwụkwọ, aha nwata akwụkwọ, wdg.
Ntọala Ntọala: A na-achịkọta ụlọ ọrụ niile dị na nchekwa data nke nwere otu ụdị ụlọ ọrụ ọnụ dịka ntọala ụlọ ọrụ. Dịka ọmụmaatụ, ntọala ụlọ ọrụ bụ mkpokọta ụmụ akwụkwọ niile, ndị ọrụ, ndị nkuzi, na ndị ọzọ.
15. Gịnị bụ njikọ, na ụdị mmekọrịta dị na DBMS?
Na DBMS, mmekọrịta bụ ọnọdụ nke ụlọ ọrụ abụọ jikọtara onwe ha. N'okwu a, tebụl igodo mba ọzọ nwere ntụaka na igodo isi nke tebụl nke ọzọ.
Ndepụta ndị a gụnyere ọtụtụ ụdị mmekọrịta dị na DBMS:
- Mmekọrịta Otu na Otu: A na-eji okwu a kọwaa njikọ dị n'etiti otu ahịrị na Tebụl A na otu ahịrị na Tebụl B.
- Mmekọrịta Otu-na-Ọtụtụ: A na-eji ya mgbe enwere mmekọrịta n'etiti otu ahịrị na Tebụl A na ọtụtụ ahịrị na Tebụl B.
- Mmekọrịta Ọtụtụ-na-Ọtụtụ - Ejiri ya mgbe enwere ike ijikọ ọnụ ọgụgụ buru ibu nke ahịrị na tebụl A na ọnụ ọgụgụ buru ibu nke ahịrị na tebụl B.
- Mmekọrịta nrụtụaka onwe onye - A na-eji ya mgbe ejikọrọ ndekọ dị na tebụl A na ndekọ ọzọ na otu tebụl.
16. Gịnị bụ kpọmkwem RDBMS?
RDBMS, ma ọ bụ sistemu njikwa nchekwa data mmekọrịta, bụ mbiri maka sistemu ndị a. A na-eji ya idobe ndepụta ndepụta tebụl na ndekọ data.
RDBMS bụ akụkụ nke sistemu njikwa nchekwa data na-eji nhazi iji chọta na weghachite ozi gbasara ihe nchekwa data ndị ọzọ. Usoro njikwa nchekwa data mmekọrịta (RDBMS) na-eme ka ọ dị mfe imelite, fanye, wepụ, dezie na jikwaa nchekwa data mmekọrịta.
Ọtụtụ oge, RDBMS na-eji asụsụ SQL ebe ọ bụ enyi na enyi na-eji ya eme ihe mgbe niile.
17. Gịnị ka okwu "intension" na "mgbakwunye" pụtara na nchekwa data?
Isi ihe dị iche n'etiti ebumnuche na ndọtị na nchekwa data bụ nke a:
Mkpebi: A na-eji ebumnobi, mgbe ụfọdụ a na-ezo aka dị ka atụmatụ nchekwa data, iji kọwaa nkọwa nchekwa data. Emebere ya n'oge a na-arụ nchekwa data ma ọ naghị agbanwe.
Mgbakwunye: N'aka nke ọzọ, ndọtị bụ nlele nke ngụkọta ọnụ ọgụgụ nke tuples na nchekwa data n'otu oge. Mgbe tuples na-emepụta, gbanwee, ma ọ bụ ehichapụ na nchekwa data, ndọtị, nke a makwaara dị ka foto nke nchekwa data, na-agbanwe agbanwe na uru.
18. Gịnị bụ ọtụtụ ụzọ nke normalization na gịnị ka okwu ahụ bụ "normalization" pụtara?
Normalization bụ usoro nhazi data iji gbochie mbịgharị data na redundancy. Otutu usoro nzigharị n'otu n'otu na-eso ibe ya ma na-ezo aka dị ka ụdị nkịtị. Ụdị ụdị ndị a na-adabere na ibe ha.
Ụdị atọ nke mbụ bụ ndị a.
NF-1, ma ọ bụ Ụdị Nkịtị Mbụ, ahịrị na-enweghị nchịkọta ugboro ugboro
2NF na-anọchi anya Ụdị Nkịtị nke Abụọ. Uru ọ bụla nke kọlụm na-akwado (abụghị igodo) dabere na igodo isi dum.
Ụdị atọ-Normal-Form (3NF) dabere naanị na igodo isi ma adabereghị na ụkpụrụ kọlụm ọ bụla na-akwado (abụghị igodo).
Ị nwekwara ụdị nkịtị dị elu, dị ka BCNF, na mgbakwunye na ndị a.
BNCF - A na-akpọ ụdị 3NF dị mgbagwoju anya na nke siri ike dị ka 3.5NF. Tebụl kwesịrị ịdị na 3NF wee rube isi n'iwu BCNF na A kwesịrị ịbụ isi igodo nke tebụl maka ịdabere ọrụ ọ bụla A-> B.
19. Kọwaa mkpọchi. Ekwesịrị ịkọwa isi ihe dị n'etiti mkpọchi nkekọrịta na mkpọchi pụrụ iche n'oge azụmahịa nchekwa data.
Mkpọchi nchekwa data bụ ihe nchekwa na-egbochi mmadụ abụọ ma ọ bụ karịa ndị ọrụ nchekwa data imelite ibe data nkekọrịtara ozugbo.
Ọ nweghị onye ọrụ nchekwa data ọzọ ma ọ bụ nnọkọ nwere ike dezie data ahụ ruo mgbe ewepụtara mkpọchi na otu nchekwa data mgbe otu onye ọrụ nchekwa data ma ọ bụ nnọkọ nwetara mkpọchi.
Mkpọchi Ekekọrịtara: Ịgụ ihe data chọrọ mkpọchi nkekọrịta, na ọtụtụ azụmahịa nwere ike ijide mkpọchi n'otu ihe data n'okpuru mkpọchi nkekọrịta. Enwere ike ịgụ ihe data dị na mkpọchi nkekọrịta site na ọtụtụ azụmahịa.
Mkpọchi pụrụ iche: Azụmahịa ọ bụla gbasara ịrụ ọrụ ide nwere mkpọchi, nke a maara dị ka mkpọchi pụrụ iche. Ụdị mkpọchi a na-amachibido ọtụtụ azụmahịa, na-egbochi esemokwu ọ bụla na nchekwa data.
20. Gịnị ka okwu "normalization" na "denormalization" pụtara?
Usoro nhazi nke ọma na-agụnye imebi data n'ime ọtụtụ tebụl iji belata redundancy. Nhazi nhazi na-ebute iji ohere diski ka ukwuu ma mee ka ọ dị mfe ichekwa iguzosi ike n'ezi ihe nke nchekwa data.
Denormalization bụ ihe na-abụghị nke normalization ebe ọ na-ejikọta tebụl ndị ahazigharịrị n'otu tebụl iji mee ka iweghachi data dị ngwa. Site n'ịtụgharị nhazi ahụ, ọrụ JOIN na-enyere anyị aka ịmepụta ihe nnochite anya nke data ahụ.
21. Kọwaa nkebi nchekwa data na mkpa ọ dị.
A na-ekewa nchekwa data ezi uche dị na ya n'ime ihe dị iche iche, nke nwere onwe ya site na usoro nkewa data, nke na-eme ka nnweta, ịrụ ọrụ, na njikwa.
Ndị a bụ ụfọdụ ihe kpatara nkewa nchekwa data ji dị mkpa:
- Na-akwalite arụmọrụ nke ajụjụ
- Na-enyere gị aka ịnweta akụkụ dị mkpa nke otu nkebi
- Enwere ike ịchekwa data na nchekwa dị nwayọ, dị ọnụ ala.
22. Gịnị ka okwu a bụ “na-arụsi ọrụ ike,” “na-eweghachi azụ,” na “mmelite n'otu oge” pụtara nye gị?
Mmelite na-arụ ọrụ: Tupu nchekwa data amalite n'ime ụwa n'ezie, a na-eme mgbanwe ndị a na ya.
Mmelite eweghachi: Mgbe nchekwa data arụchara ọrụ n'ime ụwa n'ezie, a na-eme mgbanwe mgbanwe ndị a na ya.
Mmelite nke otu oge: A na-eme mgbanwe ndị a na nchekwa data n'otu oge ahụ ha na-arụ ọrụ na ụwa n'ezie.
23. Gịnị ka okwu ahụ bụ “cursor” pụtara nye gị? Kọwaa ọtụtụ ụdị cursor.
Cursor bụ ihe nchekwa data nke na-eme ka nhazi data n'usoro n'usoro ma na-anọchite anya arụpụtaghị ihe.
Ndị a bụ ụdị cursor dị iche iche:
- Cursor ozugbo: A na-ekwupụta ụdị cursor a ozugbo emechara SQL. A naghị agwa onye ọrụ maka nkwupụta cursor n'ụdị a.
- Cursor doro anya: Ebe ọ na-ahazi ajụjụ n'ọtụtụ ahịrị, ụdị cursor a bụ nke PL/SQL na-akọwa.
24. Kọwaa ọdịiche dị n'etiti netwọkụ na ụdị nchekwa data nhazi ọkwa.
A haziri data ka ọ bụrụ ọnụ n'ihe yiri osisi dị n'usoro nchekwa data hierarchical. Otu ọnụ nwere ike ịnwe naanị otu ọnụ nne na nna na ya.
N'ihi ya, data nlereanya a nwere njikọ otu-na-ọtụtụ. Ụzọ Nzuzo Akwụkwọ (DOM), nke a na-ejikarị eme ihe na ihe nchọgharị weebụ, bụ ezigbo ihe atụ nke ihe nlereanya a.
Ọdịiche emelitere nke ụdị ọkwa ọkwa bụ ụdị nchekwa data netwọkụ. A na-ahazi data ahụ n'otu aka ahụ na osisi na ihe atụ a. Otú ọ dị, otu ọnụ ọnụ ụmụaka nwere ike jikọọ na ọtụtụ ọnụ ọnụ nne na nna.
Njikọ ọtụtụ-na-ọtụtụ na-etolite n'etiti ọnụ data n'ihi ya. Ebe nchekwa data netwọk gụnyere Integrated Data Store (IDS) na IDMS (Integrated Database Management System).
25. Kọwaa MongoDB.
MongoDB bụ isi mmalite mepere emepe, enweghị mmekọrịta, nchekwa data enweghị ahaziri. A na-echekwa data gị na nchịkọta ndị nwere akwụkwọ n'otu n'otu na nchekwa data dabere na akwụkwọ anyị.
Akwụkwọ dị na MongoDB bụ nnukwu ihe JSON na-enweghị usoro ma ọ bụ syntax akọwapụtara. MongoDB na-anọchi anya akwụkwọ JSON n'ụdị nwere koodu ọnụọgụ abụọ akpọrọ BSON.
26. Kọwaa ọdịiche dị n'etiti usoro DBMS nke 2-tier na 3.
Okwu a bụ "abụọ-tier architecture" na-ezo aka na ụlọ ahịa-ihe nkesa ije nke ngwa na-agba ọsọ na ahịa na-emekọrịta ihe ozugbo na ọdụ data na-agba ọsọ na sava na-enweghị iji middleware ọ bụla.
Nhazi 3-tier na-agụnye ihe mgbakwunye ọzọ n'etiti onye ahịa na ihe nkesa iji nye ndị ọrụ ihe ngosi ihe osise ma mee ka usoro ahụ dịkwuo nchebe na ịnweta. N'ụdị nhazi a, ngwa n'akụkụ ndị ahịa na-emekọrịta ihe na ngwa nkesa-n'akụkụ nkesa, nke na-ekwu okwu na usoro nchekwa data.
27. Na nchekwa data, kedu ihe okwu a bu "hashing" putara?
A na-agbanye eriri mkpụrụedemede n'ime igodo ma ọ bụ uru nke na-anọchite anya eriri izizi mana a na-edobe ya n'ogologo dị obere. Ebe ọ bụ na ịchọta ihe na-eji igodo hashed dị mkpụmkpụ karịa uru mbụ na-adị ngwa ngwa, a na-eji hashing na-edepụta ma weghachite ihe dị na ọdụ data.
28. Kedu ọrụ onye nchịkwa nchekwa data na-eme na DBMS?
Onye nchịkwa data (DBA) nwere ọrụ ndị a dị oke mkpa na DBMS:
- Ịtọlite na ịwụnye ọdụ data
- Mbugharị nke data
- Nlele arụmọrụ
- Ịhazi na itinye usoro nchekwa
- Data mgbake na nchekwa
- Nchọpụta nsogbu
mmechi
Nchịkọta ajụjụ ajụjụ ọnụ na azịza nke DBMS ka ewepụtara dịka ntụnye aka ka ndị nwere ike ime nwere ike ịghọta ajụjụ ndị a ngwa ngwa na ngwa ngwa.
Na mmechi, anyị enyochala ajụjụ ajụjụ ọnụ DBMS kacha elu nke a na-ajụkarị na otu.
Nkume a-aza