Betoniarka

Question

Które z poniższych zdań jest poprawne:

Answer 1

W relacji E-R relacje połączone są związkami

Answer 2

W relacji E-R relacje połączone są kluczami

Answer 3

W relacji E-R encje połączone są relacjami

Answer 4

W relacji E-R encje połączone są związkami

Answer 5

Przy przejściu z modelu E-R do modelu logicznego przekształcamy encje w tabele

Answer 6

Przy przejściu z modelu E-R do modelu logicznego przekształcamy encje w relacje

Answer 7

Przy przejściu z modelu E-R do modelu logicznego przekształcamy encje w tablice

Answer 8

Przy przejściu z modelu E-R do modelu logicznego przekształcamy encje w schematy

Answer 9

Analizujemy strukturę informacyjną świata rzeczywistego

Answer 10

Definiujemy pojęcia zrozumiałe dla programistów

Answer 11

Zwracamy szczególną uwagę na funkcjonalność aplikacji

Answer 12

Zwracamy szczególną uwagę na wydajność systemu

Answer 13

nie mają zdolności samodzielnego istnienia

Answer 14

nie mają zdolności samodzielnego istnienia ani samodzielnej identyfikacji

Answer 15

mają słabo określoną strukturę

Answer 16

słabo wiążą się z innymi encjami (tzn. wchodzą wyłącznie w związki opcjonalne)

Answer 17

Wskazaniem do wyróżnienia podtypów encji jest sytuacja gdy obiekty encji można podzielić na pewne kategorie, dla których wykonywane są odmienne operacje

Answer 18

Wskazaniem do wyróżnienia podtypów encji może być sytuacja gdy dla pewnego podzbioru obiektów encji niektóre atrybuty są obligatoryjne

Answer 19

Wskazaniem do wyróżnienia podtypów encji jest sytuacja gdy dodanie nowych podtypów zwiększa precyzję modelu

Answer 20

Przeciwwskazaniem do wyróżnienia podtypów encji jest sytuacja gdy dodanie nowych podtypów nie zwiększa czytelności modelu

Answer 21

W celu uzyskania efektywniejszej struktury bazy relacyjnej, możliwe jest przekształcenie modelu zawierającego łuki w model oparty na pominięciu podtypów

Answer 22

Gdy związki w łuku są kluczowe, możliwa jest wyłącznie jawna implementacja łuku

Answer 23

Implementacja związków kluczowych powoduje powstanie złożonych kluczy głównych w tabelach podrzędnych

Answer 24

Nie istnieje jednoznacznie określona implementacja związków jedno-jednoznacznych przy przejściu z modelu E-R do modelu relacyjnego

Answer 25

jest – jak sama nazwa wskazuje – operacją odwrotną do normalizacji

Answer 26

jest przeprowadzana, gdy normalizacja nie przynosi oczekiwanych efektów

Answer 27

prowadzi do wzrostu efektywności niektórych zapytań

Answer 28

prowadzi do wzrostu złożoności niektórych zapytań

Answer 29

NAZWISKO BETWEEN ‘KOWALEWSKI’ AND ‘KOWALSKI’

Answer 30

NAZWISKO IS NOT NULL

Answer 31

SUBSTR(NAZWISKO, 2, 4) – ‘NIAK’

Answer 32

NAZWISKO <> ‘NOWAK’

Answer 33

numerycznych identyfikatorów pracowników

Answer 34

nazw lub nazwisk klientów

Answer 35

kwot transakcji

Answer 36

nazw miejscowości

Answer 37

najdalszy blok, w którym wykonano operację INSERT

Answer 38

najdalszy blok, w którym wykonano operację DELETE

Answer 39

najdalszy blok, w którym wykonano operację UPDATE

Answer 40

najdalszy blok, w którym wykonano operację INSERT, ale nie wykonano DELETE

Answer 41

dostęp indeksowy do danych podtypu

Answer 42

dostęp indeksowy do danych typu nadrzędnego

Answer 43

dostęp sekwencyjny do danych podtypu

Answer 44

dostęp sekwencyjny do danych typu nadrzędnego

Answer 45

Generycznej implementacji łuków nie da się zastosować, gdy typy kluczy głównych związanych tabel są różne

Answer 46

Jawna implementacja łuków umożliwia zastosowanie deklaratywnych więzów integralności

Answer 47

Generyczną implementację łuków da się zastosować, gdy związki w łuku są kluczowe

Answer 48

Jawna implementacja łuków wymaga dodatkowych mechanizmów kontroli, np. triggerów

Answer 49

Jawna implementacja podtypów pozwala na efektywną realizację zmiany typu obiektu

Answer 50

Jawna implementacja podtypów pozwala na efektywny dostęp sekwencyjny do danych podtypu

Answer 51

Generyczna implementacja podtypów pozwala na efektywny dostęp do danych podtypu

Answer 52

Hybrydowa implementacja pozwala na efektywną realizację zmiany podtypów obiektu

Answer 53

Nie da się jej zastosować gdy typy kluczy głównych związanych tabel są różne

Answer 54

Umożliwia zastosowanie deklaratywnych więzów integralności (?)

Answer 55

Da się zastosować gdy związki w łuku są kluczowe

Answer 56

Powstaje problem dotyczący unikalności kluczy głównych

Answer 57

Klucz grona musi być indeksowany indeksem mieszającym bezpośrednim

Answer 58

Konieczne jest przydzielenie do segmentu mającego przechowywać struktury takiej przestrzeni bazy danych, aby przez długi czas wystarczyła do przechowania wszystkich wierszy wszystkich tabel należących do grona

Answer 59

przy zapytaniu zawierającym warunek postaci klucz grona = stała mamy gwarancję, że do odczytu wszystkich wierszy o danej wielkości klucza grona zawsze wystarczy odczyt jednego bloku

Answer 60

Przegląd sekwencyjny tabel należących do grona jest bardzo nieefektywny

Answer 61

dostęp indeksowo sekwencyjny w porządku klucza

Answer 62

dostęp indeksowo sekwencyjny w dowolnym porządku

Answer 63

dostęp indeksowy

Answer 64

dostęp sekwencyjny

Answer 65

Indeks zwiększa efektywność zapytań obliczających liczbę wierszy spełniających warunek na indeksowanej kolumnie

Answer 66

Indeks zwiększa efektywność zapytań wybierających niewiele wierszy zawierających w kolumnie wartość określaną z tabeli, w której zdecydowana większość wierszy w tej kolumnie przyjmuje wartość NULL

Answer 67

Indeks zwiększa efektywność zapytań wybierających dane w oparciu o 1 indeksowaną kolumnę zawierającą wartości określone

Answer 68

Indeks zwiększa efektywność zapytań wybierających dane w oparciu o wyrażenie w wielu indeksowanych kolumnach (?)

Answer 69

Indeksowana kolumna powinna być maksymalnie selektywna

Answer 70

Indeksowana kolumna powinna być mało selektywna

Answer 71

Indeksowana kolumna powinna być typu binarnego (RAW)

Answer 72

Indeksowana kolumna powinna być typu numerycznego

Answer 73

Mechanizm ten pozwala wykonywać zapytania bez każdorazowej optymalizacji

Answer 74

Mechanizm ten pozwala wykonywać zapytania zawsze w najefektywniejszy sposób

Answer 75

Mechanizm ten wymaga zapamiętania planu w bazie danych

Answer 76

Mechanizm ten pozwala wykonywać zapytania zawsze w taki sam sposób

Answer 77

łańcuchowanie wiersza

Answer 78

migracja wiersza

Answer 79

podział wiersza

Answer 80

kompresja wiersza

Answer 81

umieścić je na jednym dysku, wspólnie z plikami danych

Answer 82

rozmieścić je na różnych dyskach, tych samych co pliki danych

Answer 83

umieścić je na jednym dysku, na którym nie ma plików danych

Answer 84

rozmieścić je na różnych dyskach, na których nie ma plików danych

Answer 85

partycjonowanie zakresowe

Answer 86

partycjonowanie listowe

Answer 87

partycjonowanie losowe (?)

Answer 88

nie ma różnicy

Answer 89

algorytmu Sort-Merge Join

Answer 90

algorytmu Hash Join

Answer 91

algorytmu Nested Loop Join

Answer 92

przeglądu sekwencyjnego

Answer 93

jest zorientowany na optymalizację czasu reakcji (uzyskania pierwszego wiersza odpowiedzi)

Answer 94

jest zorientowany na optymalizację czasu wykonania całego zapytania

Answer 95

jest zorientowany na minimalizację wykorzystania przestrzeni na dane

Answer 96

jest zorientowany na użycie w aplikacjach interaktywnych

Answer 97

translacja (parsing), wykonanie i przesłanie danych pomiędzy bazą a aplikacją

Answer 98

optymalizacja, wykonanie i przesłanie danych pomiędzy bazą i aplikacją

Answer 99

translacja (parsing), optymalizacja i wykonanie

Answer 100

zwiększa wydajność zapytań dzięki czeniu liczby koniecznych złączeń

Answer 101

zwiększa wydajność zapytań dzięki ograniczeniu ilości obliczeń

Answer 102

zwiększa wydajność operacji aktualizacji danych

Answer 103

jest neutralna dla wydajności operacji

Answer 104

należy utworzyć triggery na tabeli nadrzędnej

Answer 105

należy utworzyć triggery na tabeli podrzędnej

Answer 106

należy utworzyć triggery na obu tabelach

Answer 107

należy utworzyć triggery na jednej z tabel

Answer 108

należy utworzyć triggery na tabeli nadrzędnej

Answer 109

należy utworzyć triggery na tabeli podrzędnej

Answer 110

należy utworzyć triggery na obu tabelach

Answer 111

należy utworzyć triggery na jednej z tabel

Answer 112

kolumny agregujące

Answer 113

tabela agregująca

Answer 114

perspektywa zmaterializowana

Answer 115

tryb szybki (FAST) jest zawsze szybszy od pełnego (FULL)

Answer 116

to, który tryb jest szybszy zależy od ilości danych i liczby operacji modyfikacji

Answer 117

to, który tryb jest szybszy, zależy od parametrów systemu – szybkości d… procesora

Answer 118

to, który tryb jest szybszy, zależy od konstrukcji zapytania będącego po… perspektywy

Answer 119

automatycznie wygenerowany model LDM będzie zawsze optymalny

Answer 120

automatycznie wygenerowany model LDM nie będzie nigdy optymalny

Answer 121

automatycznie wygenerowany model LDM może być optymalny – zależy to wyłącznie od modelu i warunków projektu

Answer 122

automatycznie wygenerowany model LDM może być optymalny – zależy to wyłącznie od użytego narzędzia

Answer 123

Związek jednojednoznaczny można zaimplementować w jeden sposób

Answer 124

Związek jednojednoznaczny można zaimplementować na wiele sposobów

Answer 125

Związek identyfikujący można zaimplementować na wiele sposobów

Answer 126

Związek jednoznaczny można zaimplementować przy użyciu klucza obcego

Answer 127

jest tylko jeden sposób

Answer 128

jest kilka sposobów, z których wybierany jest jeden przez użyte narzędzie

Answer 129

jest kilka sposobów, z których wybierany jest jeden na podstawie analizy wydajności

Answer 130

jest kilka sposobów, z których wybierany jest jeden na podstawie analizy struktury i zachowania się danych

Answer 131

implementacja jawna

Answer 132

implementacja generyczna

Answer 133

implementacja hybrydowa

Answer 134

przekształcenie ich w inną strukturę

Answer 135

kierujemy się intuicją inżynierską

Answer 136

bierzemy pod uwagę pojemność bazy danych

Answer 137

bierzemy pod uwagę liczbę powstałych tabel

Answer 138

bierzemy pod uwagę funkcjonalność aplikacji

Answer 139

podział na podtypy nie jest stały

Answer 140

podtypy są rozłączne

Answer 141

podział na podtypy jest pełny

Answer 142

podział na podtypy jest częściowy

Answer 143

Partycjonowanie zwiększa wydajność dzięki zmniejszeniu współzawodnictwa w dostępie do danych

Answer 144

Partycjonowanie zwiększa wydajność dzięki zmniejszeniu narzutu sy... zarządzanie danymi

Answer 145

Partycjonowanie może ułatwić administrowanie danymi

Answer 146

Partycjonowanie może zwiększać dostępność danych

Answer 147

konieczności inicjalizacji rezerwacji bardzo dużej przestrzeni na dane tabeli

Answer 148

niemożności zadawania zapytań zakresowych

Answer 149

nieefektywności przeglądu sekwencyjnego tabeli

Answer 150

niemożności zastosowania wielu indeksów mieszających na tabeli

Answer 151

wykorzystywać mechanizmu partycjonowania zakresowego

Answer 152

rozdzielać tabel wykorzystywanych równocześnie na różne dyski

Answer 153

umieszczać tabeli i jej indeksów na tym samym dysku

Answer 154

umieszczać tabeli i jej indeksów na innych dyskach

Answer 155

Unikatowy identyfikator złożony z dwóch związków identyfikujących może być zastosowany zawsze

Answer 156

Unikatowy identyfikator złożony z dwóch związków identyfikujących może być zastosowany w szczególnych przypadkach

Answer 157

Unikatowy identyfikator złożony z dwóch związków identyfikujących oraz dodatkowego atrybutu może być zastosowany zawsze

Answer 158

Sztuczny identyfikator może być zastosowany zawsze

Answer 159

Związek jednojednoznaczny można zaimplementować w jeden sposób

Answer 160

Związek jednojednoznaczny można zaimplementować na wiele sposobów

Answer 161

Związek identyfikujący można zaimplementować na wiele sposobów

Answer 162

Związek jednoznaczny można zaimplementować przy użyciu klucza obcego

Answer 163

jest tylko jeden sposób

Answer 164

jest kilka sposobów, z których wybierany jest jeden przez użyte narzędzie

Answer 165

jest kilka sposobów, z których wybierany jest jeden na podstawie analizy wydajności

Answer 166

jest kilka sposobów, z których wybierany jest jeden na podstawie analizy struktury i zachowania się danych

Answer 167

implementacja jawna

Answer 168

implementacja generyczna

Answer 169

implementacja hybrydowa

Answer 170

przekształcenie ich w inną strukturę

Answer 171

podział na podtypy nie jest stały

Answer 172

podtypy są rozłączne

Answer 173

podział na podtypy jest pełny

Answer 174

podział na podtypy jest częściowy

Answer 175

Partycjonowanie zwiększa wydajność dzięki zmniejszeniu współzawodnictwa w dostępie do danych

Answer 176

Partycjonowanie zwiększa wydajność dzięki zmniejszeniu narzutu sy… zarządzanie danymi

Answer 177

Partycjonowanie może ułatwić administrowanie danymi

Answer 178

Partycjonowanie może zwiększać dostępność danych

Answer 179

konieczności inicjalizacji rezerwacji bardzo dużej przestrzeni na dane tabeli

Answer 180

niemożności zadawania zapytań zakresowych

Answer 181

nieefektywności przeglądu sekwencyjnego tabeli

Answer 182

niemożności zastosowania wielu indeksów mieszających na tabeli

Answer 183

wykorzystywać mechanizmu partycjonowania zakresowego

Answer 184

rozdzielać tabel wykorzystywanych równocześnie na różne dyski

Answer 185

umieszczać tabeli i jej indeksów na tym samym dysku

Answer 186

umieszczać tabeli i jej indeksów na innych dyskach

Answer 187

Unikatowy identyfikator złożony z dwóch związków identyfikujących może być zastosowany zawsze

Answer 188

Unikatowy identyfikator złożony z dwóch związków identyfikujących może być zastosowany w szczególnych przypadkach

Answer 189

Unikatowy identyfikator złożony z dwóch związków identyfikujących oraz dodatkowego atrybutu może być zastosowany zawsze

Answer 190

Sztuczny identyfikator może być zastosowany zawsze

Answer 191

Ma na celu wzrost efektywności niektórych zapytań

Answer 192

Ma na celu wzrost efektywności wszystkich zapytań

Answer 193

Może prowadzić do wzrostu wydajności niektórych operacji modyfikacji

Answer 194

Zawsze prowadzi do spadku wydajności operacji modyfikacji danych

Answer 195

Uzyskuje się możliwość indeksowania kolumn agregujących indeksami

Answer 196

Upraszczają niektóre zapytania

Answer 197

Unika się konieczności wyliczania funkcji agregujących przy każdym zapytaniu

Answer 198

Uzyskuje się możliwość skorzystania z mechanizmu indeksowania w (...)

Answer 199

baza relacyjna

Answer 200

baza typu klucz-wartość

Answer 201

baza kolumnowa

Answer 202

Niemożliwe jest równoczesne zapewnienie spójności i dostępności danych

Answer 203

Możliwe jest równoczesne zapewnienie spójności i dostępności danych

Answer 204

Możliwe jest równoczesne spełnienie paradygmatów ACID i BASE

Answer 205

Możliwe jest równoczesne zapewnienie spójności ( C ), dostępności danych ( A ) i funkcjonowania w środowisku rozproszonego partycjonowania ( P )

Answer 206

Transakcje BASE w przeciwieństwie do ACID zapewniają natychmiastową dostępność do danych

Answer 207

Transakcje ACID w przeciwieństwie do BASE zapewniają natychmiastową spójność danych

Answer 208

Zarówno ACID jak i BASE zapewniają spójność danych po pewnym czasie

Answer 209

Zarówno ACID jak i BASE zapewniają izolację transakcji

Answer 210

Dostęp indeksowo-sekwencyjny w dowolnym porządku

Answer 211

Dostęp indeksowo-sekwencyjny w porządku klucza indeksu

Answer 212

Dostęp indeksowany

Answer 213

Dostęp sekwencyjny

Answer 214

Wartość wskaźnika HWM zawsze rośnie po wykonaniu operacji INSERT

Answer 215

Wartość wskaźnika HWM może wzrosnąć po wykonaniu operacji INSERT

Answer 216

Wartość wskaźnika HWM może zmaleć po wykonaniu operacji DELETE

Answer 217

Wartość wskaźnika HWM może zmaleć po wykonaniu operacji UPDATE

Answer 218

Umieszczać tabelę i jej indeksy na tym samym dysku

Answer 219

Umieszczać tabelę i jej indeksy na różnych dyskach

Answer 220

Rozkładać każdą z tabel na wszystkich dostępnych dyskach

Answer 221

Dążyć, aby każda z tabel mieściła się na jednym dysku

Answer 222

Na diagramie E-R możemy pokazać obligatoryjność atrybutów podtypu

Answer 223

Na diagramie E-R możemy pokazać obligatoryjność związków podtypu

Answer 224

Na diagramie E-R możemy pokazać opcjonalność atrybutów podtypu

Answer 225

Na diagramie E-R możemy pokazać związki pomiędzy podtypami

Answer 226

podtypy są rozłączne

Answer 227

podział na podtypy nie jest stały

Answer 228

podział na podtypy jest pełny

Answer 229

podział na podtypy jest częściowy

Answer 230

w ogóle nie używamy podtypów, dzięki czemu nie ma problemów przy przejściu na model relacyjny

Answer 231

używamy niewielu podtypów, ponieważ model jest prosty

Answer 232

używamy podtypów wyłącznie tam, gdzie to konieczne

Answer 233

używamy jak najwięcej podtypów, dzięki czemu model jest bardzo precyzyjny

Answer 234

stały podział, stała przynależność

Answer 235

stabilny podział, stabilna przynależność

Answer 236

stabilny podział, stała przynależność

Answer 237

zmienny podział, stała przynależność

Answer 238

Model oparty na łukach możemy zawsze przekształcić na równoważny model oparty na podtypach

Answer 239

Model oparty na podtypach możemy zawsze przekształcić na równoważny model oparty na łukach

Answer 240

W pewnych sytuacjach model oparty na podtypach możemy przekształcić na równoważny model oparty na łukach

Answer 241

W pewnych sytuacjach podtypy możemy zastąpić powiązanymi encjami słownikowymi

Answer 242

Metamodel jest z reguły znacznie prostszy od modeli danych operacyjnych

Answer 243

Metamodel pozwala na wbudowanie w system interpretacji danych operacyjnych

Answer 244

Metamodel pozwala na wbudowanie w system mechanizmów kontroli poprawności danych operacyjnych

Answer 245

Metamodel składa się z powiązanych ze sobą encji słownikowych

Answer 246

Model fizyczny opisuje rozmieszczenie tabel w plikach bazy danych

Answer 247

Model fizyczny opisuje mechanizmy dostępu do danych

Answer 248

Model fizyczny opisuje zasady zarządzania procesami systemu bazy danych

Answer 249

Model fizyczny opisuje zasady zarządzania przestrzenią bazy danych

Answer 250

oznacza, że może istnieć wiele modeli zewnętrznych dla tego samego modelu logicznego

Answer 251

oznacza, że poszczególne relacje są od siebie niezależne i można na nich wykonać odrębne operacje

Answer 252

oznacza, że model logiczny jest niezależny od modelu pojęciowego

Answer 253

oznacza, że model logiczny jest niezależny od modelu fizycznego

Answer 254

oznacza, że dane w bazie relacyjnej nie są połączone ze sobą fizycznymi łaczni(...) poprzez klucze

Answer 255

oznacza, że każdą z tabel można niezależnie składować w nośniku

Answer 256

pozwala na modyfikację modelu fizycznego bez wpływu na model logiczny

Answer 257

pozwala na modyfikację modelu logicznego bez wpływu na model fizyczny

Answer 258

Jest powiązana z innymi encjami wyłącznie związkami opcjonalnymi

Answer 259

Jest powiązana z innymi encjami wyłącznie związkami obligatoryjnymi

Answer 260

Jest powiązana z innymi encjami wyłącznie związkami identyfikującymi

Answer 261

Nie jest połączona z innymi encjami

Answer 262

opisuje strukturę informacyjną świata rzeczywistego

Answer 263

definiuje pojęcia zrozumiałe dla programistów

Answer 264

opisuje strukturę bazy danych

Answer 265

definiuje pojęcia zrozumiałe dla analityków

Answer 266

łączy ze sobą encje słabe

Answer 267

musi być zdekomponowany na związki jednoznaczne

Answer 268

musi być zdekomponowany na związki jedno-jednoznaczne

Answer 269

musi być zdekomponowany przy wykorzystaniu encji słabej

Answer 270

opcjonalność atrybutów podtypu

Answer 271

obligatoryjność atrybutów podtypu

Answer 272

opcjonalność związków podtypu

Answer 273

odmienność operacji na różnych podtypach

Answer 274

będziemy mogli wygodniej modelować różne stany obiektów encji

Answer 275

będziemy mogli precyzyjniej opisywać związki pomiędzy obiektami tej samej encji

Answer 276

model może być bardziej precyzyjny

Answer 277

model może być bardziej czytelny

Answer 278

w pewnych sytuacjach podtypy możemy zamienić na łuki bez utraty informacji

Answer 279

podtypy zawsze możemy zamienić na łuki bez utraty informacji

Answer 280

łuki zawsze możemy zamienić na podtypy bez utraty informacji

Answer 281

w pewnych sytuacjach podtypy możemy zastąpić powiązanymi encjami słownikowymi

Answer 282

najpierw należy wprowadzić dane operacyjne, a z nich powstają dane metamodelu

Answer 283

najpierw należy wprowadzić dane metamodelu, a z nich można wytworzyć dane operacyjne

Answer 284

aby możliwe było wprowadzenie danych do metamodelu, najpierw należy wprowadzić dane operacyjne

Answer 285

aby możliwe było wprowadzenie danych operacyjnych, najpierw należy wprowadzić dane do metamodelu

Answer 286

przyspieszenie obliczeń, dzięki zapamiętaniu już wyliczonych wyrażeń

Answer 287

uproszczenie treści zapytań

Answer 288

umożliwienie indeksowania kolumn wyliczanych indeksami sortowanymi

Answer 289

umożliwienie skorzystania z mechanizmu indeksowania wyrażeń

Answer 290

REFRESH ON COMMIT

Answer 291

REFRESH ON DEMAND

Answer 292

REFRESH START WITH … NEXT b…

Answer 293

NEVER REFRESH

Answer 294

NAZWISKO BETWEEN ‘PISZCZEK’ AND ‘PISZCZYK’

Answer 295

NAZWISKO IS NOT NULL

Answer 296

SUBSTR(NAZWISKO, 2, 4) = ‘NIAK’

Answer 297

NAZWISKO <> ‘NOWAK’

Answer 298

mechanizmy baz relacyjnych są nadmiernie złożone i skomplikowane, a nie zawsze potrzebne

Answer 299

dostęp do danych wyłącznie przy użyciu języka SQL jest często nieefektywny

Answer 300

istnieje wiele wzajemnie niekompatybilnych dialektów języka SQL, co utrudnia programowanie

Answer 301

modele danych aplikacji i bazy danych są niekompatybilne, co utrudnia programowanie i wprowadza narzut na konwersję

Answer 302

pojęcie formalne określające powiązanie pomiędzy encjami w modelu E-R

Answer 303

pojęcie formalne określające powiązanie pomiędzy tabelami w bazie danych

Answer 304

pojęcie matematyczne z dziedziny teorii mnogości używane jako model formalny bazy danych

Answer 305

pojęcie będące synonimem encji w modelu E-R

Answer 306

dostęp sekwencyjny do danych podtypu

Answer 307

dostęp sekwencyjny do danych typu nadrzędnego

Answer 308

dostęp indeksowy do danych podtypu

Answer 309

dostęp indeksowy do danych typu nadrzędnego

Answer 310

jest zorientowany na użycie w aplikacjach interaktywnych

Answer 311

jest zorientowany na optymalizację czasu reakcji (uzyskanie pierwszego wiersza odpowiedzi)

Answer 312

jest zorientowany na minimalizację wykorzystywania przestrzeni tymczasowego (…) danych

Answer 313

jest zorientowany na optymalizację czasu wykonania całego zapytania

	Criado por Grzegorz Brzęczyszczykiewicz aproximadamente 2 anos atrás

Próximo

Betoniarka

Descrição

Resumo de Recurso

Questão 1

Questão 2

Questão 3

Questão 4

Questão 5

Questão 6

Questão 7

Questão 8

Questão 9

Questão 10

Questão 11

Questão 12

Questão 13

Questão 14

Questão 15

Questão 16

Questão 17

Questão 18

Questão 19

Questão 20

Questão 21

Questão 22

Questão 23

Questão 24

Questão 25

Questão 26

Questão 27

Questão 28

Questão 29

Questão 30

Questão 31

Questão 32

Questão 33

Questão 34

Questão 35

Questão 36

Questão 37

Questão 38

Questão 39

Questão 40

Questão 41

Questão 42

Questão 43

Questão 44

Questão 45

Questão 46

Questão 47

Questão 48

Questão 49

Questão 50

Questão 51

Questão 52

Questão 53

Questão 54

Questão 55

Questão 56

Questão 57

Questão 58

Questão 59

Questão 60

Questão 61

Questão 62

Questão 63

Questão 64

Questão 65

Questão 66

Questão 67

Questão 68

Questão 69

Questão 70

Questão 71

Questão 72

Questão 73

Questão 74

Questão 75

Questão 76