GaussDB(WMS)考试题库,HCIP,华为认证题库

包括300道GaussDB(WMS)考试题库，每道都有详细的答案描述。（答案解析为教材中原文的截图，由于部分粘贴图片显示不出来） 例如： 263.以下各算子中，哪几项属于扫描算子? A.Result B.ValuesScan C.IndexScan D.FunctionScan 答案：BCD 282.关于GaussDB(DWS)的锁管理，以下哪个述是错误的? --存疑，教程说的答案应该是D A.Vacuum(without full)，Analyze 和 Create index concurrently命今会获得SHARE UPDATE EXCLUSIVE类型锁 B.Select for update命令会获得ROW SHARE类型锁 C.查询命令会在它查询的表上获得ACCESS SHARED类型锁 D.Update/Delete/Insert命令会在目标表上获得ROW SHARE类型的锁 答案：B ### GaussDB(WMS)考试题库知识点总结 #### 一、数据库架构 1. **数据库架构类型** - **Shared-Disk**：所有处理器共享内存和磁盘资源。 - **Shared-Nothing**：每个处理器拥有自己的内存和磁盘资源。 - **Shared-Everything**：所有处理器完全共享所有资源。 **知识点解读**： - **Shared-Disk** 架构适合于较小规模的数据处理需求，因为它依赖于共享的硬件资源来协调各个处理器之间的数据访问，这种设计可能在资源竞争激烈的情况下降低整体性能。 - **Shared-Nothing** 架构非常适合大规模并行处理（MPP），因为每个处理器都独立工作，减少了资源竞争的可能性，提高了扩展性和性能。 - **Shared-Everything** 架构通常用于小型系统，但由于资源的共享可能会导致瓶颈，因此不太适合大规模数据处理。 2. **Shared-Memory 架构不存在** - **解析**：Shared-Memory 架构并不是一个标准的数据库架构分类。在数据库领域，主要分为Shared-Disk、Shared-Nothing和Shared-Everything三种架构。 #### 二、数据仓库架构设计 - **并行处理和扩展能力最优的架构设计**：Shared-Nothing 架构。 - **解析**：对于需要高度并行处理能力和易于扩展的场景，如电商平台的高并发请求处理，采用Shared-Nothing架构最为合适。这种架构允许每个节点独立工作，通过增加节点数量轻松扩展系统的处理能力。 #### 三、数据仓库的适用场景 - **即席查询** - **解析**：即席查询是指用户临时发起的、非计划性的查询请求，这类查询往往具有不确定性和多样性。数据仓库的设计通常支持快速响应这类查询，满足用户即时分析的需求。 #### 四、分区表的优势 - **增强数据传输安全性**不是分区表的优势之一。 - **解析**：分区表的主要优势在于提高查询性能、增强可用性以及均衡I/O负载等。而增强数据传输安全性则是通过其他机制实现的，例如加密技术。 #### 五、GaussDB(DWS)产品优势 - **易使用、易扩展、高性能、高可靠** - **解析**：GaussDB(DWS)作为一款企业级数据仓库，具有易用性好、扩展性强、性能高及可靠性高的特点。这些优势使得它能够支持多种行业的超大规模数据处理需求。 #### 六、GaussDB(DWS)数据存储分布方式 - **Distributed、Replication、Hash** - **解析**：GaussDB(DWS)支持分布式存储、复制存储和哈希分布等多种数据存储方式。这些存储方式可以有效地分散数据，提高数据处理速度和系统的容错能力。 #### 七、GaussDB(DWS)兼容标准 SQL - **SQL2003 标准、支持存储过程、支持 GBK 和 UTF-8 字符集、支持 SQL 标准函数与 OLAP 分析函数** - **解析**：GaussDB(DWS)兼容SQL2003标准，支持多种字符集编码，提供了丰富的SQL函数和OLAP分析函数，使得开发者能够轻松地进行数据处理和分析。 #### 八、GaussDB(DWS)的应用场景 - **金融、建筑、物流、零售等行业** - **解析**：GaussDB(DWS)广泛应用于金融、建筑、物流、零售等多个行业，支持这些行业复杂的数据处理需求。 #### 九、AI 服务与 GausSDB(DWS)的结合 - **融合实时数据分析** - **解析**：GaussDB(DWS)可以与AI服务集成，利用AI服务提供的图像文本分析结果进行进一步的数据关联分析，实现更加智能化的实时数据分析。 #### 十、Data Studio 功能 - **简化数据库开发和应用构建任务** - **解析**：尽管Data Studio提供了一种简化数据库开发和应用构建的方式，但其并不通过命令行界面来展示数据库的主要功能，而是通过图形化界面等方式简化开发流程。 #### 十一、GaussDB(DWS)与HDFS的连接 - **通过创建MRS数据源连接** - **解析**：GaussDB(DWS)可以通过创建MRS数据源连接的方式与HDFS进行交互，实现数据仓库与大数据平台之间的数据交换。 #### 十二、行存与列存 - **行存不适合大量数据查询** - **解析**：对于需要频繁进行海量数据查询分析的业务，推荐使用列存而非行存。列存能够显著提高查询效率，特别是在进行聚合运算时。 #### 十三、二进制类型 - **TEXT 不是二进制类型** - **解析**：二进制类型主要包括BLOB、RAW、BYTEA等，而TEXT类型用于存储文本数据。 #### 十四、整型类型 - **INTEGER 是最常用的整型类型** - **解析**：虽然数据库中支持多种整型类型，如TINYINT、SMALLINT、INTEGER和BIGINT，但在实际应用中INTEGER是最常用的一种。 #### 十五、GROUP BY 操作中的条件过滤 - **HAVING 子句** - **解析**：HAVING子句专门用于GROUP BY操作后的条件过滤，与WHERE子句不同，HAVING子句作用于分组后的结果集。 #### 十六、匿名块应用场景 - **一次执行** - **解析**：匿名块更适合一次性执行的操作，不适用于需要频繁或并发执行的场景。 #### 十七、列存表扫描算子 - **CstoreScan 用于列存表扫描** - **解析**：对于列存表，CstoreScan算子专门用于对其进行扫描。 #### 十八、布尔类型“真”值表示 - **TRUE、't'、'true'、'y'** - **解析**：在GaussDB(DWS)中，TRUE、't'、'true'、'y'等都可以表示布尔类型中的“真”值。 #### 十九、处理集合操作的算子 - **Append、SetOp** - **解析**：Append和SetOp算子主要用于处理集合操作。 #### 二十、Stream 算子的执行位置 - **CN、DN** - **解析**：Stream算子可以在CN（Coordinator Node）和DN（Data Node）上执行。 #### 二十一、EXPLAIN 命令选项 - **analyze、performance** - **解析**：EXPLAIN命令的analyze和performance选项会实际执行查询。 #### 二十二、RETURN NEXT 和 RETURN QUERY 的适用场景 - **RETURN NEXT 和 RETURN QUERY 适用于存储过程** - **解析**：RETURN NEXT 和 RETURN QUERY 语句可用于存储过程中返回查询结果，根据具体需求选择使用。