2011年軟考軟件設(shè)計(jì)師考前練習(xí)題及答案解析(20)

　　74. 軟件架構(gòu)在軟件需求與設(shè)計(jì)之間架起一座橋梁，也是風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者進(jìn)行交流的手段，允許不同的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者找出他們所關(guān)心的軟件架構(gòu)問題。邏輯視圖的主要風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者是 () 。

　　A.項(xiàng)目管理師

　　B.系統(tǒng)集成工程

　　C.系統(tǒng)實(shí)施工程師

　　D.最終用戶

　　參考答案：D。

　　解析：所謂風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者是指對(duì)軟件系統(tǒng)某個(gè)方面(或?qū)哟?負(fù)責(zé)(或關(guān)注)的人員。也可以這樣來理解風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者，軟件系統(tǒng)的某個(gè)方面(或?qū)哟?如果存在缺陷或問題，對(duì)此負(fù)責(zé)任或受影響的人員。

　　邏輯視圖描述了設(shè)計(jì)的對(duì)象模型，支持系統(tǒng)的功能需求。而系統(tǒng)的功能需求來自于最終用戶，因此最終用戶是邏輯

　　進(jìn)程視圖的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者主要是系統(tǒng)集成人員;物理視圖的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者主要是系統(tǒng)實(shí)施工程師;開發(fā)視圖的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者主要是編程人員和軟件項(xiàng)目管理人員;場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者是最終用戶和開發(fā)人員。

　　75. 某商場(chǎng)的部門、員工和商品3個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系如圖7所示。假設(shè)每個(gè)部門有若干名員工，每種商品只能由一個(gè)部門負(fù)責(zé)銷售，那么部門到員工、部門到商品之間分別存在 () 的聯(lián)系。

　　圖7 某實(shí)體關(guān)系圖

　　A.1:1和1:1

　　B.1:1和1:n

　　C.1:n和1:1

　　D.1:n和1:n

　　參考答案：D。

　　解析：E-R圖中實(shí)體集A與實(shí)體集B有一對(duì)多(1:n)的聯(lián)系是指實(shí)體集A中的每一實(shí)體，實(shí)體集B中有0個(gè)或多個(gè)實(shí)體與之聯(lián)系，而對(duì)于實(shí)體集B中的每一個(gè)實(shí)體，實(shí)體集A中至多有一個(gè)實(shí)體與之聯(lián)系。

　　由題中的關(guān)鍵信息“每個(gè)部門有若干名員工，每種商品只能由一個(gè)部門負(fù)責(zé)銷售”可知，實(shí)體“部門”與“員工”是一對(duì)多(1:n)的聯(lián)系，實(shí)體“部門”與“商品”也是一對(duì)多(1:n)的聯(lián)系，因此本試題的正確答案是選項(xiàng)D。

　　76. 關(guān)系模式Student(Sno,Sname,Cno,Cname,Grade,Tname,Taddr)的屬性分別表示學(xué)號(hào)、學(xué)生姓名、課程號(hào)、課程名、成績(jī)、任課教師名和教師地址。其中，一個(gè)學(xué)生可以選若干門課程，一個(gè)教師可以講授若干門課程，一門課程可以由多個(gè)教師講授，對(duì)于同一門課程，學(xué)生只能選定一個(gè)教師講授的課程，教師不會(huì)重名。關(guān)系模式Student的分解ρ= () ，并且是無損聯(lián)接及保持函數(shù)依賴。

　　A.{(Sno,Sname,Cno,Tname,Taddr),(Sno,Sname,Cno,Cname,Grade)}∈1NF

　　B.{(Sno,Sname),(Sno,Cno,Grade,Tname,Taddr),(Cno,Cname)}∈2NF

　　C.{(Sno,Sname),(Sno,Cno,Grade),(Tname,Taddr),(Cno,Cname,)∈3NF

　　D.{(Sno,Sname),(Sno,Cno,Grade),(Tname,Taddr),(Tname,Cno),(Cno,Cname)}∈BCNF

　　參考答案：B。

　　解析：關(guān)系模式Student(Sno,Sname,Cno,Cname,Grade,Tname,Taddr)的候選關(guān)鍵字有1個(gè)，為(Sno,Cno)。最小函數(shù)依賴集中有5個(gè)函數(shù)依賴。由于存在部分依賴現(xiàn)象，因此該關(guān)系模式屬于1NF范式，分解ρ={(Sno,Sname),(Sno,Cno,Grade,Tname,Taddr),(Cno,Cname)}∈2NF，并且是無損聯(lián)接及保持函數(shù)依賴。

　　77. 某企業(yè)職工和部門的關(guān)系模式如下所示，其中部門負(fù)責(zé)人也是一名職工。

　　職工(職工號(hào),姓名,年齡,月工資,部門號(hào),電話,辦公室)

　　部門(部門號(hào),部門名,負(fù)責(zé)人代碼,任職時(shí)間)

　　查詢每個(gè)部門中月工資最高的“職工號(hào)”的SQL查詢語句如下：

　　Select 職工號(hào) from 職工 as E

　　where 月工資=(Select Max(月工資)from 職工 as M () );

　　A.where M.部門號(hào)=E.部門號(hào)

　　B.where M.職工號(hào)=E.職工號(hào)

　　C.where M.職工號(hào)=E.負(fù)責(zé)人代碼

　　D.where M.部門號(hào)=E.職工號(hào)

　　參考答案：A。

　　解析：查詢每個(gè)部門中月工資最高的“職工號(hào)”的SQL查詢語句如下所示。

　　Select 職工號(hào) from 職工 as E

　　where 月工資=(Select Max(月工資) from 職工 as M where M.部門號(hào)=E.部門號(hào));

　　其中，子查詢“Select Max(月工資) from 職工 as M where M.部門號(hào)=E.部門號(hào)”意為找出M.部門號(hào)最高月工資。主查詢“Select 職工號(hào) from 職工 as E where 月工資=”意為該職工的月工資等于最高工資。因此，(54)空缺處的正確答案是選項(xiàng)A。

　　78. 一級(jí)封鎖協(xié)議解決了事務(wù)的并發(fā)操作帶來的 () 不一致性的問題。

　　A.讀臟數(shù)據(jù)

　　B.數(shù)據(jù)重復(fù)修改

　　C.數(shù)據(jù)丟失修改

　　D.數(shù)據(jù)不可重復(fù)讀

　　參考答案：C。

　　解析：并發(fā)操作帶來的數(shù)據(jù)不一致性表現(xiàn)為丟失修改、數(shù)據(jù)不可重復(fù)讀和讀臟數(shù)據(jù)3類。一級(jí)封鎖協(xié)議是指在事務(wù)T修改數(shù)據(jù)R之前對(duì)其加X鎖，直到事務(wù)結(jié)束前才釋放該鎖。事務(wù)T在執(zhí)行期間，　其他事務(wù)不能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，只有事務(wù)T結(jié)束，其對(duì)數(shù)據(jù)R的修改寫入數(shù)據(jù)庫之后，其他事務(wù)才可以修改數(shù)據(jù)R，這樣事務(wù)T的修改就不會(huì)丟失。

　　由于一級(jí)封鎖協(xié)議沒有限制其他事務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)R的讀取操作，因此可能使其他事務(wù)在T修改期間讀取數(shù)據(jù)R，產(chǎn)生數(shù)據(jù)不可重復(fù)讀和讀臟數(shù)數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤。

　　79. 以下說法正確的是 () 。

　　A.從結(jié)構(gòu)的角度看，數(shù)據(jù)倉庫主要有數(shù)據(jù)集市、企業(yè)倉庫和用戶倉庫3種模型

　　B.數(shù)據(jù)挖掘就是要智能化和自動(dòng)化地把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息和知識(shí)

　　C.OLAP技術(shù)為提高處理效率，必須繞過DBMS直接對(duì)物理數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取和寫入

　　D.數(shù)據(jù)倉庫是從數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入大量的數(shù)據(jù)，并對(duì)結(jié)構(gòu)和存儲(chǔ)進(jìn)行組織以提高查詢效率

　　參考答案：B。

　　解析：從結(jié)構(gòu)的角度看，數(shù)據(jù)倉庫主要有企業(yè)倉庫、數(shù)據(jù)集市和虛擬倉庫等3種模型。其中，企業(yè)倉庫用于收集跨越整個(gè)企業(yè)的各個(gè)主題的所有信息，它提供整個(gè)企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)集成。而數(shù)據(jù)集是包含對(duì)特定的用戶有用的、企業(yè)范圍數(shù)據(jù)的一個(gè)子集，其范圍限于所選定的主題。虛擬倉庫是操作型數(shù)據(jù)庫上視圖的集合。因此選項(xiàng)A的描述是錯(cuò)誤的。

　　數(shù)據(jù)挖掘就是要智能化和自動(dòng)化地把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息和知識(shí)。目前，常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有關(guān)聯(lián)分析、序列模式分析、分類分析和聚類分析等。由此可見，選項(xiàng)B的描述是正確的。

　　OLAP(on-line analytical processing)是聯(lián)系分析處理的英文縮寫。它仍使用DBMS存取數(shù)據(jù)，即選項(xiàng)C的描述是錯(cuò)誤的。

　　數(shù)據(jù)倉庫不是用做日常查詢，也不是匯總和統(tǒng)計(jì)，它主要用于提取數(shù)據(jù)中的潛在信息和知識(shí)。因此選項(xiàng)D的描述是錯(cuò)誤的。

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