Probeklausur 2019, Fragen PDF

Preview

Summary

Diese Zusammenfassung enthält sowohl Fragen aus Altklausuren (leider ist das Jahr der einen KLausur nicht bekannt. Die Zweite ist von 2018), sowie auch eigens zusammengestellte Fragen und Antworten aus den Foliensätzen. Dieses Dokument wurde verwendet, um beim 2. Klausurtermin der im WS2019 stattfan...

Description

Lecture in Database Technology SS18 First Exam

20.06.2018 Alpen-Adria Universität Klagenfurt Institute für Informatik

OHNE UNTERLAGEN Keine Unterlagen erlaubt / closed books exam

!100 minutes

Dauer

Matrikelnummer Name

!

...............................................

...............................................

Exercise Max. Points Points T-1

18

T-2

10

T-3

10

T-4

12

T-5

10

T-6

10

T-7 T-8

10 10

T-9

10

Sum

100

Grade

!

! T-1 Conceptual Design [6+6+6 =18 points]

!

a) Was ist Schema-Integration im konzeptuellen Datenbank Entwurf und wofür wird es benötigt? What is schema integration in databa e onceptual design and what is it needed for? Poin

A process that integrates and unifies multiple related, potentially conflicting, input schemas into one schema. Ein Prozess, der mehrere verwandte potenziell widersprüchliche Eingabeschemata in einem Schema vereint.

฀Design of huge data models ฀can not be done in one step Designen von Großen Datenmodellen – kann nicht in einem Schritt erledigt werden ฀Heterogeneous user groups Heterogene Nutzergruppen ฀Aggregation of data islands ฀Pre-existing partial databases Zusammenführung von existierenden Teil-Datenbanken ฀Merge of organizations ฀Databases with largely overlapping scopes Zusammenführen von Organisationen. Die sich Datenmäßig ähneln (gemeinsame Attribute)

฀New cooperations Neue Firmen ฀New areas of business ฀ERP-systems, data warehouses Neuer Businessbereich -> ERP (Enterprise Ressouce Planning, Data Warehouse) ฀Incremental development ฀prototyping, extreme programming, agile development

Schrittweise Entwicklung

b) Beschreiben Sie 3 Probleme der Schema-Integration und geben Sie für jedes ein Beispiel an. Desc ach of th m 6 Points] Klausur 2 List five types of structural conflicts that can be detected during the in gration schemas.

฀Incompatible requirements ฀Heterogeneity ฀Implicit Assumptions ฀Erroneous input schemas ฀Incompatible input schemas ฀Different design paradigms ฀Decision about equivalency / equality of concepts

o

Klausur 2 Choose 5 schema quality aspects and give a UML-example (or five seperate s in your e

les!

!! c) Welchen Zweck haben Schema-Transformationen im Datenbank.Design? Welche Arten von Schema-Transformationen kenn Sie? W es of schema transformation do you know? [6 Points] ฀introduce additional information Der Datenbank zusätzliche Informationen hinzufügen ฀increase quality Die Qualität der Datenbank erhöhen

฀top-down strategy

฀bottom-up strategy (einfach Datenbank erstellen)

฀inside-out strategy Spezialfall von Bottom UP ฀mixed strategyZuerst Skelett und dann Bottom Up von jeder Klasse

d)

!

schema transformation. ! T-2 Physical design [10 points] Was ist ein funktionsbasierter Index? Wann soll ein funktionsbasierter Index implementiert werden? Geben Sie ein Beispiel für einen solchen Index. What is a function-based index? When is it useful to implement a function-based index?

Ein funktionsbasierter Index berechnet die Werte aller Tupel mit dem Verwendung einer Funktion. Wenn es viele SQL-Queries gibt, die immer wieder die gleiche Funktion ausführen ist es sinnvoll einen Index auf diese Funktion anzulegen. Beispiel

2te Klausur Which query types are supported by a hash-index, which not?

2te Klausur When should one use a secondary index(heuristics), which information is necessary for deciding on index selection. x have?

2te Klausur Explain Index Organized Tables. When do you recommend using them?

T-3 Data Warehouses [10 Points]

!

Beschreiben Sie das STAR Schema für Data Warehouses und diskutieren Sie Vor – und Nachteile. Describe the Star schema for Data Warehouses. What are the advantages and

The simplest structure is called a star schema, where each dimension is based on a single dimension table that is directly linked to the fact table by a primary key - foreign key relationship.

Vor- und Nachteile:

a) 2te Klausu

nd

b

c) 2te Kla e to). Depict all keys and foreign keys. (5 points)

T-4 Tuning: [6+6 Points] d) Was ist vertikale Partitionierung? Wann soll vertikale Partitionierung angewandt werden? What is vertical partitioning? When is it convenient to apply it? [6 Points] Eine Tabelle anhand der Attribute vertikal zu teilen. Zb. Columns (Acc#, Name, Adresse, Balance) Wird in 2 Tabellen aufgeteilt Tabelle 1: Columns (Acc#, Balance) Tabelle 2: Columns (Acc#, Name, Adresse) Wenn man sehr oft nur die Balance Updated, geht es dadurch schneller. Wenn man sehr oft nur bestimmte Attribute einer Tabelle braucht macht es Sinn sie aufzuteilen. e) Geben Sie ein Beispiel von 2 Schemata, S1 und S2, wobei S1 eine Relation enthält und S2 aus S1 durch vertikale Partitionierung abgeleitet wird. Geben Sie Beispielsabfragen für die jeweils Schema S1 bzw. Schema S2 besser ist. Give an example of two schemas S1, S2, where S1 contains only one table and S2 is d ]

Klausur 2 What is lock-contention? Which are the means to reduce lock contention? nn

on

re

Klausur 2 What is transaction chopping used for? T system by reducing the time locks are held. The idea is to break up each transaction into smaller “pieces,” such that each piece executes as a transaction, but the effect is as if the original transactions executed serializably.

Klausur 2

hem!

T-5 Data Mining [10 Points] Beschreiben Sie die Unterschiede zwischen Supervised und Unsupervised Learning. Benennen Sie Data Mining Techniken für jede der Kategorien. Describe the difference between Supervised and Unsupervised learning. Name some Data Mining techniques for each of the categories. Supervised = Überwachtes Lernen mit Trainingsset (dadurch vorannahme) Unsupervised = Hat keine Vorannahme und versucht ähnlichkeiten in de Datensätzen zu finden und sie dadurch in Cluster zu unterteilen.

Supervised:

Unsupervised: Clustering: k-means Algorithm

!!

T-6 Temporal databases [5+5 Points]

!

!

a) Beschreiben Sie den Unterschied zwischen Valid Time und Transaktion Time. s] Valid time is the time a fact was/is/will be true in the modeled reality or mini-worldExample: John has been hired on October 1, 2014

Transaction time is the time when a fact is current/present in the database as stored data Example: the fact “John was hired on October 1, 2014” was stored in the DB on October 5, 2014, and has been deleted on March 31, 2015

b) Erklären Sie, was ein bitemporales Modell ist anhand eines Beispiels. E what a bitemporal data model is with the help of an example. [5 Points]

ain

!T-7 Information retrieval [10 Points]

!

!

Erklären Sie kurz das Vector Space Model für Information Retrieval und wie Dokumente in diesem Ansatz gereiht werden. Explain briefly the vector space model and how documents are ranked following this approach. me

e

Beispiel 1 Binary Weights Query = „Ich liebe dich“ -> T1=Ich Gewicht 1, T2 = liebe Gewicht 2 , T3 = dich Gewicht 3 In D1 – D11 kommen die verschiedenen Terme vor (1 heißt kommt vor, 0 kommt nicht vor) Das Dokument mit dem höchsten Gewicht kommt bei der Suchanfrage als erstes. Binary Weights = Der Term ist im Dokument oder nicht (0,1)

Beispiel 2 Raw Term Frequency Wenn ein Wort in einem Dokument öfter vorkommt, wird der Wert erhöht.

T-8 Tuning [10 Points] Was können Sie tun, wenn Sperrkonflikte die Performanz eines Datenbanksystems reduzieren? W m?

T-9 Lca De ([10 P]) B S     W   M. C           ....