sql server

一、填空：

1． SQL SERVER支持两种客户端许可模式，分别是____________和_____________。

2． SQL SERVER的实例有两种，分别是____________和_____________。

3． SQL SERVER提供了四个系统数据库，分别是________、________、________、

__________。

4． SQL SERVER提供了两个样例数据库，分别是________、________。

5． SQL SERVER提供了两种形式的索引，分别是____________和_____________。

6． SQL语言中，用于排序的是________子句，用于分组的是_________子句。

7． 用统计函数_________可以计算平均值，用统计函数_________可以计算某一列上的最大值。

8． ________是一个非常特殊但又非常有用的函数，它可以计算出满足约束条件的一组条件的行数。

9． 当完成数据结果的查询和统计后，可以使用HAVING关键字来对查询和计算的结果进行__________。

10．在INSERT语句中，VALUES列表中的表达式的数量，必须匹配列列表中的_______,

表达式的数据类型必须可以和表格中对应各列的数据类型____________。

11． SQL中，有一种简便的插入多行数据的方法，这种方法是使用________________查询出的结果代替VALUES子句。

12． 删除视图的语句是___________________________________。

13． 模糊查询中，*表示________________,%表示________________，[]表示__________、[^]表示__________。

14． 视图是一种数据库对象，是从一个或多个表或视图中导出的________，为视图提供数据的表称为_______________。

15． 数据库系统是指计算机系统中引进数据库后的系统构成，主要包括以下几方面：计算机硬件、数据库、____________和_________。

16． 数据模型有三种类型，分别是_________、_____________和____________。SQL属于________型数据库管理系统。

17． 实体----关系（ER）图中的矩形框表示__________、椭圆型框表示__________________。

18． SQL SERVER的两种身份验证模式分别是___________和_______________。

19． SQL SERVER中两个常用工具分别是___________和_______________。

20． 数据库中，主要数据文件的扩展名为__________，次要数据文件的扩展名为__________,事务日志文件的扩展名为__________。

21． INT 型数据的字段宽度为________、DATETIME型数据的字段宽度为________，逻辑型数据的字段宽度为________。

22． SQL SERVER中的索分为两类，记录的物理顺序和索引顺序相同的是_______索引，

记录的物理顺序和索引顺序不同的是_______索引，______索引只能建一个。

23．在数据库技术中，ER模型是一种 数据模型。ER图中包括 、 、 ____ 三种基本元素。

24．DB是指： ，DBMS是指 ，DBA是指

25．关系数据库中不仅包含表，还包括其它数据对象，如_________、__________等。

26．SQL语言的英文全称为 ，在SQL中，基本表的删除可用 语句，删除基本表中的所有元组可用 语句。建立视图可用 语句。

27．SQL SERVER安装后，系统默认两个帐号，一个是BUILTIN \ Administrator是Windows NT组帐户，另一个是sa，sa是____________帐户。

28． SQL SERVER中的权限分为_______权限、_______权限和暗示性权限。

29．角色是一组用户所构成的组，可分为______角色和 ¬¬¬¬¬________角色。

30．SQL（Structured Query Language）是_______________语言。

答案：

1

2 默认实例 命名实例

3 msdb model tempmd master

4

5 簇集索引 非簇集索引

6 group /group by

7 avg() max()

8 count(*)

9 进一步的筛选

10 必须一致/要么可以有sql server服务器自动实现转换

11 select语句

12 drop view view_name

13 * 全部信息

% 表示从0-N个任意字符

【】表示方括号里的列出的任意一个字符

[^]任意一个没有再方括号里列出的字符

17 方框 实体

菱形 关系

圆圈 属性

20 。mdf /.ndf/.ldf

21 2

23 实体，关系，属性

25 视图 索引

26 Structured Query Language/

drop table table_name/

delete [from] table-name

where search-conditions/

create view [owner].view_name

[column_name,......]

as

select statement

[with check option]

27 超级管理员

29 固定服务器角色 固定数据库角色 用户自定义数据库角色

30 结构化查询语言

因为没有查资料 所以很多都想不起来了 希望可以帮到你

简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。

简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。

区别是，分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成 。分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。

分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器 ),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。 要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：(v1,v2,...,vnc)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。

聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、 BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。

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