文章目录
- 软考数据库系统工程师知识点详解(高频考点与备考建议)
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- 一、数据库系统核心知识点详解
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- [1. 数据库基础概念(Database Fundamentals)](#1. 数据库基础概念(Database Fundamentals))
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- (1)基本定义
- [(2)数据模型(Data Models)](#(2)数据模型(Data Models))
- [(3)三级模式两级映像(Three-Schema Architecture)](#(3)三级模式两级映像(Three-Schema Architecture))
- [2. 关系数据库(Relational Database)](#2. 关系数据库(Relational Database))
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- (1)基本概念
- [(2)完整性约束(Integrity Constraints)](#(2)完整性约束(Integrity Constraints))
- [(3)关系代数(Relational Algebra)------ 必考计算题!](#(3)关系代数(Relational Algebra)—— 必考计算题!)
- [3. SQL语言(Structured Query Language)](#3. SQL语言(Structured Query Language))
- [4. 数据库设计(Database Design)](#4. 数据库设计(Database Design))
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- (1)设计步骤(SDLC)
- [(2)E-R模型(Entity-Relationship Model)](#(2)E-R模型(Entity-Relationship Model))
- (3)规范化理论(Normalization)
- [5. 事务管理(Transaction Management)](#5. 事务管理(Transaction Management))
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- (1)事务的ACID特性
- [(2)并发控制(Concurrency Control)](#(2)并发控制(Concurrency Control))
- (3)死锁(Deadlock)
- (4)故障恢复(Recovery)
- [6. 数据库安全与性能优化](#6. 数据库安全与性能优化)
- [7. 数据仓库与数据挖掘](#7. 数据仓库与数据挖掘)
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- [(1)数据仓库(Data Warehouse, DW)](#(1)数据仓库(Data Warehouse, DW))
- (2)OLAP操作
- [(3)数据挖掘(Data Mining)](#(3)数据挖掘(Data Mining))
- [8. NoSQL 与大数据](#8. NoSQL 与大数据)
- 二、案例分析题题型详细解析
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- 1.考试概览与题型特点
- 2.常见题型与详细解析
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- [1. 概念结构设计(E-R图设计)](#1. 概念结构设计(E-R图设计))
- [2. 关系模式设计与规范化](#2. 关系模式设计与规范化)
- [3. SQL语言设计](#3. SQL语言设计)
- [4. 事务并发控制](#4. 事务并发控制)
- [5. 数据库恢复](#5. 数据库恢复)
- [6. 数据库安全与性能优化](#6. 数据库安全与性能优化)
- [三、完整常用英语词汇表(中英对照 + 发音提示)](#三、完整常用英语词汇表(中英对照 + 发音提示))
- 四、复习建议与应试策略
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- [1. 科学复习路径](#1. 科学复习路径)
- [2. 高频考点分布(选择题)](#2. 高频考点分布(选择题))
- [3. 计算题重点](#3. 计算题重点)
- [4. 记忆技巧](#4. 记忆技巧)
- 五、推荐学习资源
软考数据库系统工程师知识点详解(高频考点与备考建议)
一、数据库系统核心知识点详解
1. 数据库基础概念(Database Fundamentals)
(1)基本定义
| 术语 | 英文 | 含义 |
|---|---|---|
| 数据库 (DB) | Database | 长期存储在计算机内、有组织、可共享的数据集合。 |
| 数据库管理系统 (DBMS) | DBMS | 管理和控制数据库的软件系统,如 MySQL、Oracle、SQL Server。 |
| 数据库系统 (DBS) | Database System | 包括 数据库 + DBMS + 应用程序 + 用户 + DBA 的整体系统。 |
| 数据库管理员 (DBA) | Database Administrator | 负责数据库设计、维护、安全、备份等工作的专业人员。 |
(2)数据模型(Data Models)
| 类型 | 特点 | 是否常用 |
|---|---|---|
| 层次模型 | 树形结构,父子关系明确,查询效率高但灵活性差 | 已淘汰 |
| 网状模型 | 图结构,支持多对多联系,复杂难维护 | 少用 |
| 关系模型 | 二维表形式,结构简单,支持SQL,主流使用 | 必考 |
| 面向对象模型 | 支持类、继承、封装,适合复杂对象 | 了解即可 |
| NoSQL 模型 | 键值、文档、列族、图数据库,用于大数据场景 | 扩展考点 |
📌 重点记忆 :目前主流是关系模型,NoSQL 是趋势。
(3)三级模式两级映像(Three-Schema Architecture)
| 层次 | 英文 | 功能 | 对应用户 |
|---|---|---|---|
| 外模式(子模式) | External Schema | 用户看到的局部数据视图 | 普通用户 |
| 概念模式(模式) | Conceptual Schema | 全局逻辑结构,所有用户的公共视图 | DBA、设计者 |
| 内模式(物理模式) | Internal Schema | 数据的物理存储方式(文件组织、索引、压缩等) | 系统程序员 |
两级映像:
- 外模式/概念模式映像 :保证逻辑独立性(模式变,外模式不变)
- 概念模式/内模式映像 :保证物理独立性(存储结构变,逻辑结构不变)
常考题型 :问"修改索引不影响应用程序"体现的是哪类独立性?→ 物理独立性
2. 关系数据库(Relational Database)
(1)基本概念
| 术语 | 英文 | 说明 |
|---|---|---|
| 关系(Relation) | Relation | 一张二维表 |
| 元组(Tuple) | Tuple | 表中的一行记录 |
| 属性(Attribute) | Attribute | 表中的一列字段 |
| 域(Domain) | Domain | 属性取值的范围,如年龄 ∈ [0,150] |
| 候选键(Candidate Key) | Candidate Key | 能唯一标识元组的最小属性集 |
| 主键(Primary Key) | Primary Key | 从候选键中选定的一个作为主标识符 |
| 外键(Foreign Key) | Foreign Key | 引用其他表主键的属性,实现参照完整性 |
| 超键(Super Key) | Super Key | 包含候选键的任何属性集(允许冗余) |
💡 记忆口诀 :
候选键 → 不重不缺;主键 → 选一个;外键 → 引用它表主键
(2)完整性约束(Integrity Constraints)
| 类型 | 英文 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 实体完整性 | Entity Integrity | 主键不能为 NULL,且唯一 | PRIMARY KEY 自动满足 |
| 参照完整性 | Referential Integrity | 外键必须为空或等于被引用表的主键值 | ON DELETE CASCADE |
| 用户定义完整性 | User-defined Integrity | 自定义规则,如性别只能是 '男' 或 '女' | CHECK (sex IN ('男','女')) |
(3)关系代数(Relational Algebra)------ 必考计算题!
| 运算符 | 英文 | 符号 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 选择(Selection) | σ (sigma) | σ条件® | 选出满足条件的行 |
| 投影(Projection) | π (pi) | π属性列表® | 选出指定的列 |
| 并(Union) | ∪ | R ∪ S | 两表合并(去重),属性相同 |
| 差(Difference) | − | R − S | R中有而S中没有的元组 |
| 笛卡尔积(Cartesian Product) | × | R × S | 所有组合 |
| 连接(Join) | ⋈ | R ⋈ S | 按条件关联两表 |
| 自然连接(Natural Join) | ⋈ | R ⋈ S | 自动匹配同名属性并去重 |
| 除(Division) | ÷ | R ÷ S | 找出"包含所有S中属性值"的元组 |
典型例题 :
设有学生表 S(Sno, Sname),选课表 SC(Sno, Cno),求"选修了所有课程的学生姓名"。
解法:
π_Sname(S ⋈ (SC ÷ π_Cno(C)))
3. SQL语言(Structured Query Language)
(1)SQL分类(必背!)
| 类别 | 英文 | 命令 | 功能 |
|---|---|---|---|
| DDL | Data Definition Language | CREATE, ALTER, DROP |
定义数据库对象 |
| DML | Data Manipulation Language | INSERT, UPDATE, DELETE |
操作数据 |
| DQL | Data Query Language | SELECT |
查询数据(核心) |
| DCL | Data Control Language | GRANT, REVOKE |
权限管理 |
| TCL | Transaction Control Language | COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT |
事务控制 |
注意:虽然
SELECT属于 DQL,但广义上也被归入 DML。
(2)常用SQL语句示例
sql
-- 创建表(DDL)
CREATE TABLE Student (
Sno CHAR(10) PRIMARY KEY,
Sname VARCHAR(20) NOT NULL,
Age INT CHECK (Age BETWEEN 0 AND 150),
Dept VARCHAR(30)
);
-- 插入数据(DML)
INSERT INTO Student VALUES ('20250001', '张三', 20, '计算机');
-- 查询(DQL)
SELECT Sname, Age FROM Student WHERE Age > 18;
-- 更新(DML)
UPDATE Student SET Age = Age + 1 WHERE Dept = '计算机';
-- 删除(DML)
DELETE FROM Student WHERE Age < 16;
-- 授权(DCL)
GRANT SELECT ON Student TO 用户A;
-- 撤销权限(DCL)
REVOKE UPDATE ON Student FROM 用户A;
(3)视图(View)
- 定义:虚拟表,基于一个或多个基表的查询结果。
- 作用 :
- 简化查询
- 提高安全性(隐藏敏感字段)
- 提供逻辑独立性
- 注意 :不是所有视图都可更新,一般要求:
- 不含聚合函数
- 不含
GROUP BY - 不含
DISTINCT - 基于单表或可更新连接
(4)索引(Index)
-
作用:加快查询速度,类似书的目录。
-
类型 :
- B树/B+树索引 :适用于范围查询,如
WHERE age > 20 - 哈希索引 :适用于等值查询,如
WHERE id = 1001
- B树/B+树索引 :适用于范围查询,如
-
创建语法 :
sqlCREATE INDEX idx_name ON Student(Sname); -
缺点:占用空间,降低插入/更新/删除性能。
常考选择题 :
"以下哪种情况不适合建索引?" → 答案:频繁更新的字段 或 区分度低的字段(如性别)
4. 数据库设计(Database Design)
(1)设计步骤(SDLC)
| 阶段 | 工具/输出 | 说明 |
|---|---|---|
| 需求分析 | 数据流图 DFD、数据字典 DD | 明确功能与数据需求 |
| 概念结构设计 | E-R 图(实体-联系图) | 抽象现实世界 |
| 逻辑结构设计 | 转换为关系模式 | E-R → 表,确定主外键 |
| 物理结构设计 | 存储结构、索引策略 | 优化性能 |
| 实施与维护 | 建库、建表、调优 | 实际部署 |
(2)E-R模型(Entity-Relationship Model)
- 实体(Entity):客观存在的事物,如"学生"、"课程"
- 属性(Attribute):实体的特征,如"学号"、"姓名"
- 联系(Relationship) :实体间的关系,有三种基数:
- 1:1(一对一)
- 1:N(一对多)
- M:N(多对多)→ 必须转换为中间表
转换规则:
- 实体 → 表
- 属性 → 字段
- 1:1 或 1:N 联系 → 外键
- M:N 联系 → 新建一个关系表(含两个外键)
(3)规范化理论(Normalization)
| 范式 | 条件 | 目标 | 常见异常 |
|---|---|---|---|
| 1NF | 属性不可再分(原子性) | 消除重复组 | 无 |
| 2NF | 满足1NF + 消除非主属性对主键的部分函数依赖 | 消除部分依赖 | 更新异常 |
| 3NF | 满足2NF + 消除非主属性对主键的传递函数依赖 | 消除传递依赖 | 插入/删除异常 |
| BCNF | 满足3NF + 每个决定因素都是候选键 | 更彻底消除依赖 | ------ |
💡 记忆技巧:
- 1NF:字段原子
- 2NF:全依赖主键(不能只依赖主键的一部分)
- 3NF:不能"间接依赖"主键
经典例子 :表:
选课(学号, 课程号, 成绩, 教师, 教师办公室)
- 主键:(学号, 课程号)
- 问题:教师 → 教师办公室(传递依赖)
- 解法:拆分为
选课(学号, 课程号, 成绩, 教师)和教师(教师, 办公室)
5. 事务管理(Transaction Management)
(1)事务的ACID特性
| 特性 | 英文 | 说明 |
|---|---|---|
| 原子性 | Atomicity | 事务中的操作要么全做,要么全不做 |
| 一致性 | Consistency | 事务执行前后,数据库处于一致状态 |
| 隔离性 | Isolation | 并发执行时,事务之间互不干扰 |
| 持久性 | Durability | 一旦提交,永久保存 |
(2)并发控制(Concurrency Control)
| 问题 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 丢失修改 | T1改后T2覆盖 | 两人同时改余额 |
| 不可重复读 | T1两次读取数据不同 | T2在T1读期间修改了数据 |
| 读"脏"数据 | 读到未提交的数据 | T1回滚后,T2读到了错误值 |
封锁协议(Locking Protocol)
| 锁类型 | 英文 | 允许操作 |
|---|---|---|
| 共享锁(S锁) | Shared Lock | 读锁,可并发读 |
| 排他锁(X锁) | Exclusive Lock | 写锁,独占访问 |
封锁规则:
- 加S锁:可读,不可写
- 加X锁:可读可写
- S锁可兼容,X锁不兼容任何锁
两段锁协议(2PL):事务分为"加锁段"和"解锁段",保证可串行化。
(3)死锁(Deadlock)
- 定义:两个或多个事务互相等待对方释放锁。
- 处理方法 :
- 预防:一次封锁法、顺序封锁法
- 检测与解除:超时法、等待图法(资源图中出现环)
- 解除策略:回滚代价最小的事务
(4)故障恢复(Recovery)
| 故障类型 | 说明 | 恢复手段 |
|---|---|---|
| 事务故障 | 逻辑错误或中断 | ROLLBACK |
| 系统故障 | 断电、崩溃 | 利用日志重做/撤销 |
| 介质故障 | 磁盘损坏 | 依靠备份 + 日志恢复 |
日志(Log)技术
- 记录所有事务的更新操作(UNDO/REDO)
- 格式:
<T, X, old_value, new_value> - 恢复原则:
- UNDO:撤销未提交事务
- REDO:重做已提交事务
检查点(Checkpoint):定期记录所有活动事务,加快恢复速度。
6. 数据库安全与性能优化
(1)安全机制
| 措施 | 说明 |
|---|---|
| 身份认证 | 用户名+密码、双因素认证 |
| 访问控制 | 自主存取控制(DAC)、强制存取控制(MAC) |
| 视图机制 | 隐藏敏感数据 |
| 审计(Audit) | 记录操作日志,用于追踪 |
| 数据加密 | 存储加密、传输加密(SSL/TLS) |
(2)性能优化
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| 索引优化 | 在 WHERE、JOIN、ORDER BY 字段建索引 |
| 查询优化 | 避免 SELECT *,减少子查询嵌套 |
| 分区(Partitioning) | 按时间、范围、哈希等拆分大表 |
| 分库分表 | 水平/垂直拆分,提升并发能力 |
| 缓存 | 使用 Redis 等缓存热点数据 |
7. 数据仓库与数据挖掘
(1)数据仓库(Data Warehouse, DW)
- 特点 (4个V):
- 面向主题(Subject-Oriented)
- 集成性(Integrated)
- 非易失性(Non-Volatile)
- 时变性(Time-Variant)
- 与OLTP区别 :
- OLTP:日常事务处理,高并发,小数据量
- OLAP:分析决策支持,复杂查询,大数据量
(2)OLAP操作
| 操作 | 说明 |
|---|---|
| 切片(Slice) | 固定某一维,看二维子集 |
| 切块(Dice) | 选取多维子集 |
| 钻取(Drill Down) | 从汇总 → 细节(年 → 季 → 月) |
| 上卷(Roll Up) | 从细节 → 汇总(月 → 季 → 年) |
| 旋转(Pivot) | 改变展示维度 |
(3)数据挖掘(Data Mining)
- 任务类型 :
- 分类(Classification):如判断客户是否流失
- 聚类(Clustering):如用户分群
- 关联规则(Association Rules):如"啤酒与尿布"
- 回归分析(Regression):预测数值
- 常用算法:决策树、K-Means、Apriori
8. NoSQL 与大数据
(1)NoSQL数据库分类
| 类型 | 代表产品 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 键值存储 | Redis, DynamoDB | 简单、高性能 | 缓存、会话存储 |
| 文档存储 | MongoDB, CouchDB | JSON格式,灵活 | 内容管理、日志 |
| 列存储 | HBase, Cassandra | 高可扩展,适合稀疏数据 | 大数据、日志分析 |
| 图数据库 | Neo4j | 处理复杂关系 | 社交网络、推荐系统 |
(2)CAP定理(分布式核心理论)
- Consistency(一致性)
- Availability(可用性)
- Partition Tolerance(分区容忍性)
三者只能满足其二:
- CA:单机数据库(如传统RDBMS)
- CP:ZooKeeper、MongoDB
- AP:Cassandra、DynamoDB
(3)大数据4V特性
| V | 含义 |
|---|---|
| Volume | 数据量巨大 |
| Velocity | 数据产生和处理速度快 |
| Variety | 数据类型多样(结构化、半结构化、非结构化) |
| Value | 价值密度低,需挖掘 |
二、案例分析题题型详细解析
1.考试概览与题型特点
软考数据库系统工程师案例分析题(下午科目)通常为3道主观题,满分75分,及格线为45分。题型包括:
- E-R图设计(概念结构设计)
- 关系模式设计与规范化
- SQL语言设计
- 事务并发控制
- 数据库恢复
- 数据库安全与性能优化
每道题通常包含若干小问,要求理论结合实际,熟练掌握数据库设计、优化、并发与恢复等核心知识。
2.常见题型与详细解析
1. 概念结构设计(E-R图设计)
- 题型描述:根据业务需求补充或绘制E-R图,确定实体、属性和联系,标注联系类型(1:1、1:N、M:N)。
- 解题要点 :
- 实体:矩形框,如"学生""课程"。
- 属性:椭圆形,如"学号""姓名"。
- 联系:菱形,如"选修""授课"。
- 联系类型:1:1、1:N、M:N。
- 答题技巧 :
- 仔细阅读题目,识别所有实体和联系。
- 补全E-R图时,确保实体、属性、联系、联系类型都正确。
- E-R图转关系模式时,1:1可合并到任一实体,1:N合并到N端,M:N必须单独建表。
2. 关系模式设计与规范化
- 题型描述:根据E-R图或需求描述,补充关系模式,确定主键、外键,分析函数依赖,判断范式(1NF、2NF、3NF、BCNF)。
- 解题要点 :
- 主键:唯一标识记录。
- 外键:引用其他表的主键。
- 函数依赖:X→Y表示X能唯一确定Y。
- 范式 :
- 1NF:属性不可再分。
- 2NF:消除非主属性对主键的部分依赖。
- 3NF:消除非主属性对主键的传递依赖。
- BCNF:消除主属性对主键的部分和传递依赖。
- 答题技巧 :
- 补充关系模式时,确保属性完整,主键和外键正确。
- 分析函数依赖时,注意部分依赖和传递依赖的识别。
- 判断范式时,逐步检查是否满足1NF、2NF、3NF、BCNF。
3. SQL语言设计
- 题型描述:根据需求编写SQL语句,包括创建表、修改表、查询、更新、删除、授权、收回权限等。
- 解题要点 :
- 创建表:使用CREATE TABLE,定义列名、数据类型、约束。
- 查询:使用SELECT,包括多表连接、分组、排序、条件筛选。
- 更新:使用UPDATE修改数据。
- 授权:使用GRANT授予权限,REVOKE收回权限。
- 答题技巧 :
- SQL关键字大写,表名和列名小写。
- 多表查询时,注意连接条件和连接类型。
- 分组查询时,注意GROUP BY和HAVING的使用。
4. 事务并发控制
- 题型描述:分析并发事务可能带来的问题(丢失修改、不可重复读、读脏数据),设计加锁协议(X锁、S锁)或时间戳排序。
- 解题要点 :
- 并发问题 :
- 丢失修改:两个事务同时修改同一数据,一个事务的修改被覆盖。
- 不可重复读:一个事务两次读取同一数据,结果不同。
- 读脏数据:一个事务读取了另一个未提交事务的数据。
- 封锁协议 :
- 一级封锁协议:修改前加X锁,防止丢失修改。
- 二级封锁协议:读取前加S锁,读完后释放,防止读脏数据。
- 三级封锁协议:读取前加S锁,事务结束后释放,防止不可重复读。
- 并发问题 :
- 答题技巧 :
- 分析并发问题时,明确事务的执行顺序和操作类型。
- 设计加锁协议时,注意锁的类型和加锁时机。
- 时间戳排序时,注意事务的时间戳和冲突处理。
5. 数据库恢复
- 题型描述:根据日志记录,分析故障类型(事务故障、系统故障、介质故障),设计恢复策略(UNDO、REDO)。
- 解题要点 :
- 日志记录:记录事务的操作,包括开始、修改、提交、中止。
- 恢复策略 :
- UNDO:撤销未提交事务的操作。
- REDO:重做已提交事务的操作。
- 检查点:定期记录数据库状态,减少恢复时间。
- 答题技巧 :
- 分析日志时,明确事务的状态(已提交、未提交)。
- 设计恢复策略时,注意UNDO和REDO的顺序。
- 检查点恢复时,只需扫描检查点之后的日志。
6. 数据库安全与性能优化
- 题型描述:设计视图、索引、存储过程、触发器,分析查询优化、反规范化、分区等技术。
- 解题要点 :
- 视图:虚拟表,简化查询,控制数据访问。
- 索引:加速查询,但增加更新开销。
- 存储过程:预编译的SQL语句,提高执行效率。
- 触发器:自动执行的操作,用于数据验证和审计。
- 反规范化:适当增加冗余,提高查询性能。
- 答题技巧 :
- 设计视图时,注意查询的简洁性和安全性。
- 设计索引时,选择合适的列(如经常查询的列)。
- 存储过程和触发器时,注意逻辑的正确性和效率。
三、完整常用英语词汇表(中英对照 + 发音提示)
| 中文 | 英文 | 音标(近似) | 备注 |
|---|---|---|---|
| 数据库 | Database | /ˈdeɪtəbeɪs/ | 常缩写 DB |
| 数据库管理系统 | DBMS | /ˌdiː biː ɛm ˈɛs/ | 必考缩写 |
| 模式 | Schema | /ˈskiːmə/ | 注意发音 |
| 实体 | Entity | /ˈɛntəti/ | E-R图核心 |
| 属性 | Attribute | /əˈtrɪbjuːt/ | 字段 |
| 元组 | Tuple | /ˈtʌpəl/ | 一行数据 |
| 关系 | Relation | /rɪˈleɪʃən/ | 一张表 |
| 域 | Domain | /doʊˈmeɪn/ | 取值范围 |
| 主键 | Primary Key | /ˈpraɪməri kiː/ | PK |
| 外键 | Foreign Key | /ˈfɔːrən kiː/ | FK |
| 候选键 | Candidate Key | /ˈkændɪdət kiː/ | 可选主键 |
| 超键 | Super Key | /ˈsuːpər kiː/ | 包含候选键 |
| 约束 | Constraint | /kənˈstreɪnt/ | 如主键、唯一 |
| 完整性 | Integrity | /ɪnˈtɛɡrəti/ | 实体/参照 |
| 视图 | View | /vjuː/ | 虚拟表 |
| 索引 | Index | /ˈɪndɛks/ | 提升查询 |
| 触发器 | Trigger | /ˈtrɪɡər/ | 事件驱动 |
| 存储过程 | Procedure | /prəˈsiːdʒər/ | 预编译SQL块 |
| 事务 | Transaction | /trænˈzækʃən/ | ACID |
| 提交 | Commit | /kəˈmɪt/ | 永久保存 |
| 回滚 | Rollback | /ˈroʊlbæk/ | 撤销操作 |
| 锁 | Lock | /lɒk/ | S锁/X锁 |
| 死锁 | Deadlock | /ˈdɛdlɒk/ | 循环等待 |
| 并发 | Concurrency | /ˈkɒn(k)ərənsi/ | 多事务同时执行 |
| 备份 | Backup | /ˈbækʌp/ | 数据保护 |
| 恢复 | Recovery | /rɪˈkʌvəri/ | Restore |
| 日志 | Log | /lɒɡ/ | 记录操作 |
| 数据仓库 | Data Warehouse | /ˈdeɪtə ˈwɛrhaʊs/ | DW |
| 数据挖掘 | Data Mining | /ˈdeɪtə ˈmaɪnɪŋ/ | DM |
| 联机分析处理 | OLAP | /ˈoʊlæp/ | 分析型 |
| 大数据 | Big Data | /bɪɡ ˈdeɪtə/ | 4V特性 |
| NoSQL | NoSQL | /noʊ ˈsiːkwəl/ | 非关系型 |
| 查询 | Query | /ˈkwɪri/ | SELECT |
| 规范化 | Normalization | /ˌnɔːrməlaɪˈzeɪʃən/ | 1NF~BCNF |
| 反规范化 | Denormalization | /diːˌnɔːrməlaɪˈzeɪʃən/ | 提高性能 |
| 冗余 | Redundancy | /rɪˈdʌndənsi/ | 重复数据 |
| 安全 | Security | /sɪˈkjʊərəti/ | 访问控制 |
| 隐私 | Privacy | /ˈpraɪvəsi/ | 数据保护 |
| 迁移 | Migration | /maɪˈɡreɪʃən/ | 数据迁移 |
| 数据库管理员 | DBA | /ˌdiː biː ˈeɪ/ | 核心角色 |
| 集群 | Cluster | /ˈklʌstər/ | 多节点 |
| 分区 | Partition | /pɑːrˈtɪʃən/ | 拆分表 |
| 复制 | Replication | /ˌrɛplɪˈkeɪʃən/ | 主从同步 |
四、复习建议与应试策略
1. 科学复习路径
- 第一轮:通读教材,理解概念(2周)
- 第二轮:精读本总结,掌握重点(1周)
- 第三轮:刷真题 + 错题整理(2周)
- 冲刺:模拟考试 + 词汇默写(1周)
2. 高频考点分布(选择题)
| 模块 | 占比 | 重点 |
|---|---|---|
| SQL语法 | 20% | SELECT、JOIN、子查询、约束 |
| 事务与并发 | 15% | ACID、封锁、死锁 |
| 规范化 | 15% | 判断范式、分解表 |
| E-R图转换 | 10% | M:N转中间表 |
| 索引与性能 | 10% | 何时建索引 |
| 数据仓库 | 8% | OLAP操作 |
| NoSQL | 7% | CAP、4V |
| 安全备份 | 5% | 日志、权限 |
3. 计算题重点
- 关系代数表达式
- 函数依赖与范式判断
- 事务调度可串行化判断
- 日志恢复操作
4. 记忆技巧
- 口诀法:如"ACID" → "原子一致隔离久"
- 图表法:画E-R图、事务状态图
- 对比法:OLTP vs OLAP、SQL vs NoSQL
五、推荐学习资源
最后提醒 :
软考注重基础扎实 + 综合应用,不要死记硬背,要理解原理。英语词汇虽少,但几乎每年必考3~5道术语题,务必熟记!
祝你顺利通过软考,成为真正的"数据库系统工程师"!