南京大学数据库新技术历年试题解析

"这份资源是南京大学历年关于数据库新技术的试卷，主要涵盖了2006年至当前的试题，重点考察内容包括数据仓库及其与数据库的区别、OLTP、OLAP和DM的区别以及数据仓库中的概念如维表的角色模仿等。试卷旨在帮助学生深入理解数据库领域的最新技术和理论知识，为决策支持和数据分析打下坚实基础。" 数据库新技术历年试卷南京大学中涉及的知识点如下： 1. 数据仓库： 数据仓库是针对特定主题的数据集合，具有面向主题、集成、不可更新和随时间变化四大特征。它是用来支持管理层决策的数据集合，通常从多个源（包括数据库、文件系统和互联网）获取数据。与数据库相比，数据仓库更注重数据分析而非实时事务处理，采用星型或雪花模型进行数据组织，提供历史数据的集成和一致性视图。 2. 数据库与数据仓库的区别： - 数据库是面向应用的事务处理系统，关注当前、最新的详细数据，设计基于E-R模型，支持频繁的读/写操作，适合处理小规模到中等规模的数据。 - 数据仓库则用于数据分析，数据是历史的且有时间跨度，采用星型或雪花模型进行集成，提供总体的、多维视图，只支持读操作，适合处理大规模数据，优化查询性能。 3. OLTP、OLAP和DM： - OLTP（在线事务处理）关注快速处理日常事务，如银行交易，要求高并发和响应时间。 - OLAP（在线分析处理）侧重于历史数据的统计和分析，用于决策支持，处理大数据量但对响应时间要求相对宽松。 - DM（数据挖掘）是通过各种算法发现数据中的模式和知识，处理更复杂的任务，涵盖多种功能如关联分析、分类、预测等。 4. 维表的角色模仿： 角色模仿是数据仓库设计中的一种策略，同一个维度表在事实表中扮演不同角色，例如日期维度可能在不同场景下有不同的表示。通过为每个角色创建视图，可以减少存储需求并简化使用。这种方法优化了存储效率，使得管理和查询更加便捷。 这些知识点的掌握有助于深入理解数据库领域的核心概念和技术趋势，对于学习者在数据库设计、管理和分析方面的能力提升有着重要作用。通过解答这些试卷中的问题，学生可以检验自己在数据库新技术领域的理解和应用能力。