數(shù)據(jù)庫(kù)理論與技術(shù)復(fù)習(xí)

復(fù)習(xí)題(一)1、設(shè)R是二元關(guān)系，請(qǐng)分別說(shuō)明下列關(guān)系表達(dá)式的結(jié)果是什么?并將E1和E2轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系代數(shù)表達(dá)式E1=E2=參考答案：如果R只有1行，則結(jié)果為空；否則，結(jié)果為R本身。參考答案：結(jié)果為R中第1分量和第2分量交換位置后仍然屬于R的數(shù)據(jù)行。2、設(shè)有下列關(guān)系:R(A,B,C,D)S(C,D,E)T(F,C,D)bbcdcdmecdfaefcdncefbbefefnfadedgefdgcd(1)試計(jì)算下列關(guān)系表達(dá)式的值：E1={t|(u)(v)(w)(R(u)∧S(v)∧T(w)∧u[3]>’c’∧v[2]≠’d’∧w[3]≠’f’∧u[4]=v[2]∧v[1]>w[2]∧t[1]=u[2]∧t[2]=u[3]∧t[3]=v[1]∧t[4]=w[3]∧t[5]=w[2])}E2=A,B,R.C,R.D,E,F(A<‘f’∧E<'n'∧F≠'c'(R?S?T))E3=R÷C,D(S)(2)試將E1轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系代數(shù)表達(dá)式(3)試將E2轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系元組演算表達(dá)式(4)對(duì)E2進(jìn)行代數(shù)優(yōu)化(1)試計(jì)算下列關(guān)系表達(dá)式的值：E1={t|(u)(v)(w)(R(u)∧S(v)∧T(w)∧u[3]>’c’∧v[2]≠’d’∧w[3]≠’f’∧u[4]=v[2]∧v[1]>w[2]∧t[1]=u[2]∧t[2]=u[3]∧t[3]=v[1]∧t[4]=w[3]∧t[5]=w[2])}參考答案：E1(B,R.C,S.C,T.D,T.C)aeedcbeedcgeedcE2=A,B,R.C,R.D,E,F(A<'f'∧E<'n'∧F≠'c'(R?S?T))參考答案：E2(A,B,R.C,R.D,E,F)bbcdmedgcdmeE3=R÷C,D（S）參考答案：E3(AB)bbdg(2)試將E1轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系代數(shù)表達(dá)式參考答案：E1=B,R.C,S.C,T.D,T.C(C<’c'∧R.D≠'d'∧T.D≠'f'∧R.D=S.D∧S.C>T.C(RⅹSⅹT))(3)試將E2轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系元組演算表達(dá)式參考答案：E2={t|u)(v)(w)(R(u)∧S(v)∧T(w)∧u[1]<'f'∧v[3]<'n'∧w[1]≠'c'∧u[3]=v[1]∧u[4]=v[2]∧v[1]=w[2]∧v[2]=w[3]∧t[1]=u[1]∧t[2]=u[2]∧t[3]=u[3]∧t[4]=v[2]∧t[5]=v[3]∧t[6]=w[1])}(4)對(duì)E2進(jìn)行代數(shù)優(yōu)化參考答案：3、設(shè)有下列關(guān)系:R(A,B,C,D)S(A,B,E)T(C,F,G)a2b2c2d1a1b1e2ca3b1c2d2a1b1a3b1c3d3a1b4e2ca3b3c1d1a3b4c2d2a3b4e3試計(jì)算下列關(guān)系表達(dá)式的值：E1={t|(u)(v)(w)(R(u)∧S(v)∧T(w)∧u[2]=’b1’∧v[1]>’a1’∧w[1]>’c1’∧u[1]>v[1]∧u[2]=v[2]∧u[3]=w[1]∧t[1]=u[4]∧t[2]=v[3]∧t[3]=w[2])}E2=R.B,R.C,S.A,F(D>’d1’∧E=’e3’∧F>’f2’∧R.A=S.A∧R.B=S.B∧R.C=T.C(R×S×E3=R÷S(2)試將E1轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系代數(shù)表達(dá)式(3)試將E2轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系元組演算表達(dá)式(4)對(duì)E2進(jìn)行代數(shù)優(yōu)化（1）試計(jì)算下列關(guān)系表達(dá)式的值：E1={t|(u)(v)(w)(R(u)∧S(v)∧T(w)∧u[2]=’b1’∧v[1]>’a1’∧w[1]>’c1’∧u[2]=v[2]∧u[3]=w[1]∧t[1]=u[4]∧t[2]=v[3]∧t[3]=w[2])}參考答案：E1(DEF)d2e2d2e2fE2=R.B,R.C,S.A,F(D>’d1’∧E=’e3’∧F>’f2’∧R.A=S.A∧R.B=S.B∧R.C=T.C(R×參考答案：E2(R.BR.CS.AF)b4cE3=R÷S參考答案：E3(A，B)(2)試將E1轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系代數(shù)表達(dá)式參考答案：E1=R.D,R.E,T.F(B>’b1’∧S.A>’a1’∧T.C>’c1’∧R.A>S.A∧R.B=S.B(R×試將E2轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系元組演算表達(dá)式參考答案：E2={t|(u)(v)(w)(R(u)∧S(v)∧T(w)∧u[4]>’d1’∧v[3]=’e3’∧w[2]>’f2’∧R.A=S.A∧R.B=S.B∧R.C=T.C∧t[1]=u[2]∧t[2]=u[3]∧t[3]=v[1]∧t[4]=w[(4)對(duì)E2進(jìn)行代數(shù)優(yōu)化4、設(shè)有下列關(guān)系:R(A,B,C)S(B,C,D,E)T(D,F,G)a1b2c1b2c2d1e1d1f1g1a1b2c2b2c2d2e1d1f2g2a2b2c1b2c1d2e2d2f1g3a2b2c2b2c1d3e3d2f3g4a2b3c1b3c4d1e1d3f1g5a3b1c2d3f2g6a3b2c4a3b3c4試計(jì)算下列關(guān)系表達(dá)式的值：E1=A,S.B,E,F(A=’a2’∧E=’e1’∧G<’g4’(R?S?E2={xyz|(quvw)∧(R(wqx)∧S(qxyu)∧T(yvz)∧w>’a2’∧u<’e2’∧v=’f1’)}試將E1轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系元組演算表達(dá)式試將E2轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系代數(shù)表達(dá)式對(duì)E1進(jìn)行代數(shù)優(yōu)化試計(jì)算下列關(guān)系表達(dá)式的值：E1=A,S.B,E,F(A=’a2’∧E=’e1’∧G<’g4’(R?S?參考答案：E1(A,S.C,E,F)a2c2ea2c2e1E2={xyz|(quvw)∧(R(wqx)∧S(qxyu)∧T(yvz)∧w>’a2’∧u<’e2’∧v=’f1’)}參考答案：E2(C,D,G)c4d1g試將E1轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系元組演算表達(dá)式參考答案：E1={t|(u)(v)(w)(R(u)∧S(v)∧T(w)∧u[2]=v[1]∧u[3]=v[2]∧v[3]=w[1]∧u[1]=’a2’∧v[4]=’e1’∧w[3]<’g4∧t[2]=v[2]∧t[3]=v[3]∧t[4]=w[2]}試將E2轉(zhuǎn)換為等價(jià)的關(guān)系代數(shù)表達(dá)式參考答案：E2=C,D,G(A>’a2’∧E<’e1’∧G=’f1’∧R.B=S.B∧R.C=S.C∧S.D=T.D(R×E2=C,D,G(A>’a2’∧E<’e2’∧F=’f1’(R?對(duì)E1進(jìn)行代數(shù)優(yōu)化5、以下定義的是某汽車修理廠管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，其中加下劃線的為關(guān)系模式主鍵，斜體字為外鍵。該修理廠雇用若干名修理工并劃分為不同的班組，汽車維修以班組為單位進(jìn)行，每個(gè)班組安排一名修理工作為組長(zhǎng)負(fù)責(zé)分配給該組的汽車維修事宜。修理工(工號(hào)，姓名，年齡，參加工作時(shí)間，班組號(hào))班組(班組號(hào)，人數(shù)，組長(zhǎng)工號(hào))汽車(車牌號(hào)，車主姓名，車型，聯(lián)系電話)維修(維修記錄編號(hào)，車牌號(hào)，班組號(hào)，維修時(shí)間，收費(fèi))試針對(duì)上述關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)寫出如下SQL查詢：(1)查詢?cè)撔蘩韽S劃分的維修班組總數(shù)。(2)查詢各維修班組的班組號(hào)及其組長(zhǎng)姓名。(3)查詢車牌號(hào)為“V0075”的汽車在“2011-01-01”至“2011-12-31”期間由修理工“E029”所在班組進(jìn)行維修的費(fèi)用總額。(4)將修理工“E010”所在分組編號(hào)調(diào)整為“T03”。參考答案：（1）SELECTCOUNT(班組號(hào))FROM班組（2）SELECT班組號(hào)，姓名組長(zhǎng)姓名FROM班組，修理工WHERE組長(zhǎng)工號(hào)=工號(hào)（3）SELECTSUM(收費(fèi))FROM維修，班組，修理工WHERE車牌號(hào)＝’V0075’AND維修時(shí)間>=’2011-01-01維修時(shí)間<=’2011-12-31’AND工號(hào)＝’E029維修.班組號(hào)=班組.班組號(hào)AND班組.班組號(hào)=修理工.班組號(hào)（4）UPDATE修理工SET班組號(hào)=’T03WHERE工號(hào)=’E0106、以下定義的是某手機(jī)話費(fèi)充值卡管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，其中加下劃線的為關(guān)系模式主鍵，斜體字為外鍵。每張充值卡通過(guò)卡號(hào)及密碼為手機(jī)號(hào)碼充值，一張充值卡只能為一個(gè)手機(jī)號(hào)碼充值且一次充值過(guò)程必須消費(fèi)完卡上的所有金額。每個(gè)手機(jī)號(hào)碼只屬于一個(gè)機(jī)主，而每位機(jī)主可以擁有多個(gè)手機(jī)號(hào)碼。充值卡(卡號(hào)，密碼，面額，是否已售出)手機(jī)(手機(jī)號(hào)碼，開(kāi)戶時(shí)間，開(kāi)戶地點(diǎn)，機(jī)主編號(hào))充值(卡號(hào)，手機(jī)號(hào)碼，充值時(shí)間)機(jī)主(機(jī)主編號(hào)，姓名，身份證號(hào)碼，聯(lián)系地址，聯(lián)系方式)針對(duì)上述關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)寫出如下SQL查詢：(1)查詢尚未售出(是否已售出屬性取值為“否”)的充值卡張數(shù)。(2)查詢“劉”姓手機(jī)機(jī)主的姓名及持有的手機(jī)號(hào)碼。(3)查詢開(kāi)戶地點(diǎn)為“西安交通大學(xué)”的所有手機(jī)號(hào)碼在“2010-11-01”至“2010-11-30”期間的充值總額。(4)將卡號(hào)為“SX010323”的充值卡面額增加一百元。（1）SELECTcount(*)FROM充值卡WHERE是否已售出＝’否’（2）SELECT姓名，手機(jī)號(hào)碼FROM手機(jī)，機(jī)主WHERE姓名like‘劉%’and手機(jī).機(jī)主編號(hào)＝機(jī)主.機(jī)主編號(hào)（3）SELECTsum(面額)FROM充值卡，充值，手機(jī)WHERE開(kāi)戶地點(diǎn)＝’西安交通大學(xué)’and充值時(shí)間>’2010-11-01’and充值時(shí)間<’2010-11-30’and充值卡.卡號(hào)＝充值.卡號(hào)and手機(jī).手記號(hào)碼＝充值（4）UPDATE充值卡SET面額＝面額＋100WHERE卡號(hào)＝’SX010323’7、以下是某學(xué)生食堂就餐卡管理系統(tǒng)中的部分表，其中加下劃線的屬性為主鍵，斜體字屬性為外鍵，每個(gè)學(xué)生只可辦理一張就餐卡。學(xué)生(學(xué)號(hào)，姓名，性別，班級(jí)，出生年月，卡號(hào))就餐卡(卡號(hào)，開(kāi)戶日期，失效日期，密碼，余額，每日消費(fèi)限額)POS終端(POS編號(hào)，地理位置)消費(fèi)(卡號(hào)，POS編號(hào)，消費(fèi)日期，消費(fèi)金額)充值(卡號(hào)，充值時(shí)間，金額)針對(duì)上述關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)寫出如下SQL查詢：(1)查詢卡號(hào)為“053021”的就餐卡余額及每日消費(fèi)限額。(2)查詢編號(hào)為“018”的POS終端2010年12月的總收入。(3)查詢“張蓓”同學(xué)2010年10月1日(4)查詢?cè)?jīng)在“西八食堂”(地理位置)就餐過(guò)的學(xué)生學(xué)號(hào)及姓名。(5)請(qǐng)為一名新入校同學(xué)增加其相關(guān)信息，學(xué)號(hào)：10054001，姓名：白楊，性別：女，班級(jí)：計(jì)算機(jī)01，出生日期：1992-11-08，該同學(xué)于2010-09-01辦理的新就餐卡卡號(hào)為060567，失效日期：2014-08-31，默認(rèn)密碼：123456，每日消費(fèi)限額：50元。參考答案：（1）SELECT余額,每日消費(fèi)限額FROM就餐卡WHERE就餐卡.卡號(hào)＝’053021’（2）SELECTSUM(消費(fèi)金額)FROM消費(fèi)WHEREPOS編號(hào)=’018’AND消費(fèi)日期>=’2010-12-01’AND消費(fèi)日期<=’2010-12-30’（3）SELECTCOUNT(消費(fèi))FROM消費(fèi)，學(xué)生WHERE學(xué)生.姓名=‘張培’AND消費(fèi)日期=’2010-10-01’AND消費(fèi).POS編號(hào)=’029’（5）INSERTINTO學(xué)生VALUES(‘10054001’,‘白楊’,‘女’,‘計(jì)算機(jī)01’,‘1992-11-08’,‘060567’INSERTINTO就餐卡VALUES(‘020567’,’2008-09-01’,‘2012-08-31’,8、下面定義的是某網(wǎng)上書店的數(shù)據(jù)庫(kù)，其中加下劃線的是主鍵，斜體字的是外鍵圖書(圖書編號(hào)，書名，定價(jià)，庫(kù)存冊(cè)數(shù)，出版社)客戶(客戶編號(hào)，賬號(hào)，口令，賬戶余額，客戶類別，電話，送貨地址)訂單(訂單編號(hào)，客戶編號(hào)，下單時(shí)間，支付金額)訂單明細(xì)(訂單編號(hào)，圖書編號(hào)，單價(jià)，定購(gòu)冊(cè)數(shù))針對(duì)上述關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)寫出如下SQL查詢：(1)查詢書名以“數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)”開(kāi)頭的所有圖書編號(hào)及庫(kù)存冊(cè)數(shù)。(2)查詢2010年01(3)查詢編號(hào)為“0323”的客戶購(gòu)買過(guò)的所有圖書名稱及各種圖書的定購(gòu)冊(cè)數(shù)。(4)將科學(xué)出版社出版的《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)教程》庫(kù)存冊(cè)數(shù)增加100冊(cè)。參考答案：（1）SELECT圖書編號(hào)，庫(kù)存冊(cè)數(shù)FROM圖書WHERE書名LIKE‘?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)%’（2）SELECTSUM(支付金額)FROM訂單WHERE下單時(shí)間＝’2010-01-22（3）SELECT書名，定購(gòu)冊(cè)數(shù)FROM圖書，訂單，訂單明細(xì)WHERE圖書.圖書編號(hào)＝訂單明細(xì).圖書編號(hào)AND訂單.訂單編號(hào)＝訂單明細(xì).訂單編號(hào)AND客戶編號(hào)＝’0323（4）UPDATE圖書SET庫(kù)存冊(cè)數(shù)＝庫(kù)存冊(cè)數(shù)＋100WHERE書名＝’數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)教程’AND出版社=’科學(xué)出版社’9、設(shè)有關(guān)系模式R（A,B,C,D,E,G）函數(shù)依賴集F={BE,DG,AB,EA,DEC}及R的一個(gè)分解р={R1(D,G),R2(B,E),R3(C,D,E),R4(A,B)}(1)試判斷р是否無(wú)損聯(lián)結(jié)？（構(gòu)造M矩陣判斷）(2)試判斷р是否保持函數(shù)依賴集F？并說(shuō)明為什么？參考答案：（1）р的初始符號(hào)表：（A,B,C,D,E,G）R1b11b12b13a4b15a6R2b21a2b23b24a5b26R3b31b32a3a4aR4a1a2b43b44р經(jīng)過(guò)F變換后的終止符號(hào)表：（A,B,C,D,E,G）R1b11b12b13a4b15a6R2a1a2b23bR3a1a2a3aR4a1a2b43b（2）р是無(wú)損聯(lián)結(jié)分解，因?yàn)椐饨?jīng)過(guò)F變換后的終止符號(hào)表中出現(xiàn)了全’a’行10、設(shè)有關(guān)系模式R（A,B,C,D,E,G,H），F(xiàn)={CDB，CDEA，AB，BE，GAEH，HEG}（1）試求F的最小函數(shù)依賴集FMIN；（2）試求R的所有候選鍵；（3）試將R分解成3NF模式集，要求分解無(wú)損連接且保持函數(shù)依賴;參考答案：（1）Fmin={CDA,AB,BE,GA,GH,HG}或{CDA,AB,BE,HA,GH,HG}（2）KEY1=CDGKEY2=CDH（3）R可分解為：{R1(C,D,A),R2(A,B),R3(B,E),R4(H,A),R5(G,H),R6(C,D,G)}或{R1(C,D,A),R2(A,B),R3(B,E),R4(H,A),R5(G,H),R6(C,D,H)}或{R1(C,D,A),R2(A,B),R3(B,E),R4(G,A),R5(G,H),R6(C,D,H)}或{R1(C,D,A),R2(A,B),R3(B,E),R4(G,A),R5(G,H),R6(C,D,G)}11、判斷下列關(guān)系模式最高屬于第幾范式，并解釋原因R1(ABCDE)，F(xiàn)=F={ED,DA,AE,BA}R2(EXGH)，F(xiàn)={E→H,E→G,GHX→E}R3(XYZ)，F(xiàn)={X→Y,Y→Z,Z→X}R4(ABCD)，F(xiàn)={A→B,CD→A}R5(XYZ),F={X→→Y|Z}參考答案：R1的候選鍵是{BC}，最高屬于1NF。R2的候選鍵是{GHX,EX}，最高屬于3NFR3的候選鍵是{X,Y,Z}，最高屬于BCNFR4的候選鍵是{CD}，最高屬于2NFR5的候選鍵是{XYZ}，最高屬于BCNF12、下面是用ORDB的定義語(yǔ)言定義的數(shù)據(jù)庫(kù)：CREATETYPEMyStringcharvarying；CREATETABLEuniversity(unameMyString, cityMyString, presidentref(faculty), staffsetof(ref(faculty)), editsetof(ref(coursetext)));CREATETABLEfaculty(fnointeger, fnameMyString, ageinteger, salaryinteger, works_forref(university), teachsetof(ref(coursetext)));CREATETABLEcoursetext(cnameMyString, textnameMyString, teacherref(faculty), editorref(university));（1）試畫出上述數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)象聯(lián)系圖參考答案：（2）試用ORDB的查詢語(yǔ)言寫出下列查詢：檢索采用“MathematicalAnalysis"教材講授”MATHS”課的教師工號(hào)和姓名。參考答案：SELECTF.fno，F(xiàn).fnameFROMfacultyasFWHEREF.teachIN(‘MATHS’，’MathematicalAnalysis’)；檢索西安地區(qū)各大學(xué)超過(guò)年齡50歲的教師姓名參考答案：SelectB.fnameFromuniversityasA,A.staffasBWhereA.city=‘xian’AndB.age>50檢索西安交大每位老師上課所用教材及其編寫學(xué)校參考答案：SelectB.fname,C.textname,C.editor.unameFromuniversityasA,A.staffasB,B.teachasCWhereA.uname=‘西安交大’13、考慮用二元聯(lián)系（圖1）對(duì)三元聯(lián)系（圖2）的表示：分別給出圖1中E，A，B，C，RA，RB和RC的一個(gè)實(shí)例，這些實(shí)例不對(duì)應(yīng)圖2中A，B，C和R的任何實(shí)例；更改圖1中的ER圖，引入適當(dāng)?shù)募s束以確保滿足約束的E，A，B，C，RA，RB和RC的任何實(shí)例都對(duì)應(yīng)于A，B，C和R的一個(gè)實(shí)例；更改以上的轉(zhuǎn)化以表示在三元聯(lián)系上的全參與約束；ABABECRARCRBBARC圖1圖1圖2解：令E={e1,e2},A={a1,a2},B={b1},C={c1},RA={(e1,a1),(e2,a2)},Rb={(e1,b1)},Rc={(e1,c1)}；可以看出，由于元組（e2,a2）的原因，不存在任何實(shí)例對(duì)應(yīng)于E,Ra,Rb,Rc如下圖所示：通過(guò)引入E和關(guān)系Ra，Rb，Rc之間的全部參與的約束條件，以便在E中的每個(gè)元組都和A，B，C有關(guān)系。假設(shè)A全部參與關(guān)系R，則在A和Ra之間引入全部參與約束。4）將E看作弱實(shí)體集，而將Ra,Rb,Rc看作標(biāo)志聯(lián)系集。如下圖14、分別判斷下列圖中G1和G2是否互模擬(bisimulation)，并說(shuō)明理由aaaabccbG1=G2=ababcabccG1G2ddd解:（１）在圖中標(biāo)出各點(diǎn)的狀態(tài),我們構(gòu)造關(guān)系S={(P0,Q0),(P1,Q1),(P2,Q1),(P3,Q2),(P4,Q3)}可知G2可以模擬G1,下面我們討論S+1={(Q0,P0),(Q1,P1),(Q1,P2),(Q2,P3),(Q3,P4)}是否可模擬,在G2中Q0有一個(gè)a變換可對(duì)應(yīng)到G1中2個(gè)變換,即(Q1,P1)∈S-1,(Q1,P2)∈S-1。但Q1有兩個(gè)變換b,c，而在Ｇ１中公存在只有b或只有c的狀態(tài)點(diǎn)，可知Ｇ１和Ｇ２不能互模擬。（２）如圖，標(biāo)出各狀態(tài)點(diǎn)，構(gòu)造有關(guān)系S={(P0,Q0),(P1,Q1),(P1,Q2),(P2,Q3),(P2,Q4),(P3,Q5)},可知其中Ｇ１中的點(diǎn)均可由G2中的點(diǎn)模擬，下面我們考慮S+1={(Q0,P0),(Q1,P1),(Q2,P1),(Q3,P2),(Q4,P2),(Q5,P3)}，可知同樣其中Ｇ２中的點(diǎn)均可由Ｇ１中的點(diǎn)模擬，所以Ｇ１和Ｇ２互模擬。復(fù)習(xí)題2設(shè)關(guān)系r1(A，B，C)，r2(C，D，E)有如下特性：r1有200000個(gè)元組，r2有45000個(gè)元組，一塊中可容納25個(gè)r1元組或30個(gè)r2元組。試估算以下每一種策略計(jì)算r1|><|r2所需存取的塊數(shù)：嵌套循環(huán)連接塊嵌套循環(huán)連接歸并連接散列連接解：r1需要8000個(gè)塊，r2需要1500個(gè)塊。假設(shè)有一個(gè)存儲(chǔ)器有M頁(yè)。如果M>8000，那么使用平坦嵌套循環(huán)，通過(guò)1500＋8000次磁盤存取就可以很容易的完成連接操作。因此我們只考慮M<=8000的情況。1）嵌套循環(huán)連接：使用r1作為外關(guān)系，我們需要進(jìn)行200000×1500＋8000＝300，008，000次磁盤存取。如果r2是外關(guān)系，那么我們需要45000×8000＋1500＝360001500次磁盤存取。2）塊嵌套循環(huán)連接：如果r1是外關(guān)系，我們需要×1500＋8000次磁盤存取，如果r2是外關(guān)系，我們需要×8000＋1500次磁盤存取。3）歸并連接假設(shè)r1和r2最初沒(méi)有按連接關(guān)鍵字進(jìn)行排序，那么總的排序加上輸出的耗費(fèi)為Bs＝1500（2＋1）＋8000（2＋1）次磁盤存取。假設(shè)具有相同連接屬性值的所有員組裝入內(nèi)存中，那么總的耗費(fèi)是Bs＋1500＋8000次磁盤存取。4）散列連接我們假設(shè)不發(fā)生溢出。因?yàn)閞2比較小，所以我們用r2作為創(chuàng)建關(guān)系，用r1作為探針關(guān)系。如果M>1500，那么就不需要進(jìn)行遞歸分割，于是耗費(fèi)為3（1500＋8000）＝28500次磁盤存取，否則耗費(fèi)為2（1500＋8000）＋1500＋8000次磁盤存取。設(shè)關(guān)系r1(A，B，C)，r2(C，D，E)和r3(E，F(xiàn))，其主碼分別為A，C，E。假設(shè)r1有1500個(gè)元組，r2有2500個(gè)元組，r3有1000個(gè)元組。試估計(jì)r1|><|r2|><|r3的大小；給出一個(gè)有效計(jì)算r1|><|r2|><|r3的策略；答：1）因?yàn)檫B接具有結(jié)合律和交換性，所以不管我們?cè)鯓舆B接r1,r2和r3，最終連接r1，r2和r3得到的結(jié)果都是一樣的。因此，我們只考慮基于（（r1r2）r3）連接策略下的大小。因?yàn)镃為r2的關(guān)鍵字，所以連接r1和r2產(chǎn)生至多包含1500個(gè)元組的關(guān)系。同樣，把前面得到的結(jié)果和r3進(jìn)行連接，將產(chǎn)生至多包含1500個(gè)元組的關(guān)系，因?yàn)镋為r3的關(guān)鍵字。因此，最終關(guān)系最多包含有1500個(gè)元組。2）計(jì)算這個(gè)連接的一個(gè)有效的策略是為關(guān)系r2上的屬性C和關(guān)系r3上的屬性E創(chuàng)建索引。然后對(duì)于r1中的每個(gè)元組，我們按照下面锝方法作：A．使用在C上創(chuàng)建的索引，在r2中查找最多一個(gè)元組，這個(gè)元組與r1中的C匹配。B．使用在E上創(chuàng)建的索引，在r3中查找最多一個(gè)元組，這個(gè)元組與r2中的E值匹配。Considerahash-joinoftworelationsRandShavingB(R)=1000andB(S)=500.ThevaluesinRandSareskewedsuchthatthehashfunctionassignsthreetimesasmanytuplestoeven-numberedhashbucketsastoodd-numberedbuckets.Howmuchmemorywouldberequiredtoperformthejoinintwopasses?Whatistheperformanceofthehash-joingiventheskewedhashing?Howwouldtheperformanceofusingthehash-joincomparetousingasorted-mergealgorithm?1。散列連接要用兩趟完成，則需要遞歸劃分，對(duì)關(guān)系s的劃分所需趟數(shù)估計(jì)為，所以有，M=8.9。對(duì)關(guān)系r進(jìn)行劃分所需趟數(shù)估計(jì)為，且，M=11。因?yàn)樯⒘兴惴ㄒ髢?nèi)存滿足小的操作對(duì)象，所以需要8.9*4KB=35.6KB的內(nèi)存。2.增加分區(qū)的個(gè)數(shù)，使得每個(gè)分區(qū)的大?。òㄔ摲謪^(qū)上的散列索引在內(nèi)）小于內(nèi)存容量。3.基于散列的算法使用一個(gè)散列函數(shù)將操作對(duì)象分割到桶中，然后操作被分別應(yīng)用到桶和桶對(duì)上能被內(nèi)存所容納。基于排序歸并連接的算法可對(duì)大于內(nèi)存的關(guān)系進(jìn)行排序，可知在關(guān)系以排序的情況下，歸并連接是比較可取的。散列和排序在某種意義下是對(duì)偶的，因?yàn)槟苡蒙⒘袑?shí)現(xiàn)的連接也可用排序來(lái)實(shí)現(xiàn)，反之亦然?；谏⒘械乃惴ǔ３?yōu)于基于排序的算法，我們假設(shè)內(nèi)存能容納100個(gè)塊，則用散列連接對(duì)S劃分為5個(gè)劃分，則代價(jià)為3（1000+500）=4500次塊傳輸，用排序歸并對(duì)R的排序需次快傳輸，對(duì)S的排序需次塊傳輸，把排序?qū)懟卮疟P需要1500次塊傳輸，歸并步驟還需1500次塊傳輸以讀回?cái)?shù)據(jù)，因此歸并排序總代價(jià)為5850次塊傳輸。什么是可恢復(fù)調(diào)度？舉例說(shuō)明。答：假設(shè)在一個(gè)調(diào)度中，Tj讀取了Ti寫入的數(shù)據(jù)，Ti在提交前發(fā)生故障，我們必須中止Tj以保證事務(wù)地原子性。若Tj在Ti出現(xiàn)故障后是可中止的，那么我們就稱該調(diào)度是可恢復(fù)調(diào)度。可恢復(fù)調(diào)度應(yīng)滿足：對(duì)于每個(gè)事務(wù)Ti和Tj，如果Tj讀取了由Ti所寫的數(shù)據(jù)項(xiàng)，則Ti先于Tj提交。Stateifthefollowingstatementsaretrueorfalse.ForanyscheduleS1andanyserialscheduleS2,ifS1isconflictequivalenttoS2,thenS1isconflictserializable.ForanyschedulesS1andS2,ifS1andS2areconflictserializable,thenS1andS2areconflictequivalent.Allserializableschedulesarerecoverable.Allrecoverableschedulesareserializable.AllserialschedulesareACR(avoidcascadingrollback).Anyschedulethatcanbeproducedbyatwo-phaselockingmechanismcanalsobeproducedbyavalidationmechanism.Anyschedulethatcanbeproducedbyavalidationmechanismcanalsobeproducedbyatwo-phaselockingmechanism.Anyschedulethatcanbeproducedbyatwo-phaselockingmechanismwithshared(read)andexclusive(write)locks,canalsobeproducedbyatwo-phaselockingmechanismwithexclusivelocksonly.1）ANSWER:true2）ANSWER:false3）ANSWER:false4）ANSWER:false5）ANSWER:true6）ANSWER:false7）ANSWER:true8）ANSWER:true設(shè)一個(gè)嵌入式SQL應(yīng)用程序中80%的時(shí)間花在運(yùn)行SQL代碼上，20%的時(shí)間花在運(yùn)行主語(yǔ)言代碼上。如果只對(duì)SQL代碼實(shí)施了并行，那么可以期望得到多大的加速比？說(shuō)明理由。答：由于不能被并行話的部分占總運(yùn)行時(shí)間的20%，所以可獲得的加速比最多不會(huì)超過(guò)5。給定如下數(shù)據(jù)圖(DataGraph)：11paper4section5title6algorithm7proof8section9title1011proof12usesalgorithm13section1415161718aboutabouttitle2section3titleexpexpdatagraph試分別給出其DataGuide圖和1-Iindex索引圖如圖：11paper2,4,8,13section3,5,9,14title6,10algorithmproof12uses15,1617,18aboutexp6,107,11algorithmDataGuide圖PS：此圖為我自己畫的，不知道是否正確，有懂行的麻煩看看！11paper2,4,8,13section3,5,9,14title6,10algorithm7proof11proof12uses15,1617,18aboutexp1-index復(fù)習(xí)題3假如存在永遠(yuǎn)不會(huì)發(fā)生軟硬件故障的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，對(duì)于這樣的系統(tǒng)，還需要故障恢復(fù)管理器嗎？解釋你的回答。Considerthefollowinglogrecordsinasystemthatincurredacrash.<T1,start><T2,start><T1,x,1,2><T1,commit><T2,y,1,3><T3,start><T3,x,2,3><checkpoint{T2,T3}><T3,z,1,2><T3,commit>failureWhichtransactionsshouldberedone,andwhichshouldbeundonewhenthesystemrecovers?ConsiderthefollowinglogwheretheDPTrepresentstheDirtyPageTableandTTrepresentstheTransactionTableAnswerthefollowingquestions(usingtheARIES-likealgorithmwestudiedinclass):WhatisthesmallestLSNaccessedduringtheAnalysisphase.FillinthecontentsoftheDirtyPageTableandtheTransactionTableattheendoftheAnalysisphase.(youmaynotneedallthespacewegiveyou)AtwhichLSNdoestheRedophasebegin?Whatentries(specifyonlyLSNs)dogetundoneaspartoftheUndophase?解:1)thesmallestLSNaccessedduringtheAnaylsisphaseis102)seethisPageIDRecLSN110340550870XIDStatusLastLSNT1abort903)104)40,10假設(shè)一個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行三種類型的事務(wù)：A類事務(wù)以50/s的速度運(yùn)行，B類事務(wù)以100/s的速度運(yùn)行，C類事務(wù)以200/s的速度運(yùn)行。假設(shè)系統(tǒng)所處理的事務(wù)中A、B、C三類事務(wù)所占比例分別為30%，30%，40%。如果A、B、C三類事務(wù)之間互不干擾，系統(tǒng)的平均事務(wù)吞吐量是多少？什么因素會(huì)使不同類型事務(wù)之間產(chǎn)生相互干擾，導(dǎo)致計(jì)算出的平均事務(wù)吞吐量不準(zhǔn)確？如果不同類型事務(wù)之間相互干擾的因素非常復(fù)雜，那么用什么方法可以得到比較準(zhǔn)確的平均事務(wù)吞吐量？答：1）2）引起事務(wù)之間干擾的最重要的原因之一是封鎖競(jìng)爭(zhēng)。在前面的例子中，假設(shè)事務(wù)A和事務(wù)B都是更新事務(wù)，而事務(wù)C是查詢事務(wù)。由于處理器和磁盤之間的速度不匹配，很可能會(huì)出現(xiàn)下面的情況：A類型的一個(gè)事務(wù)持有一個(gè)“熱”數(shù)據(jù)項(xiàng)的鎖，并且在等待將其寫道磁盤中來(lái)完成操作，在在這個(gè)時(shí)候B類或C類一個(gè)事務(wù)正在等待事務(wù)A持有的封鎖。在這種情況下，一些CPU循環(huán)就被浪費(fèi)了。因此，觀察到的事物吞吐量會(huì)比計(jì)算出來(lái)的吞吐量要小。相反，如果A類型的事務(wù)和B類型的事務(wù)是大量消耗磁盤資源的事務(wù)，而C類型事務(wù)時(shí)大量消耗CPU資源的事務(wù)，那么觀察到的事物吞吐量將會(huì)比計(jì)算到吞吐量大。封鎖競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)導(dǎo)致死鎖，這種情況下一些事務(wù)將不得不被終止。事務(wù)的終止和重啟將會(huì)導(dǎo)致觀察到的吞吐量比計(jì)算出來(lái)的吞吐量要小。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)大小的限制，事務(wù)管理器事務(wù)記錄函數(shù)花費(fèi)時(shí)間的變化情況等因素會(huì)導(dǎo)致觀察到的吞吐量和計(jì)算出來(lái)的吞吐量之間的不同。3）如果不同類型事務(wù)之間的相互干擾因素非常復(fù)雜，那么我們可以采用性能模擬的辦法對(duì)系統(tǒng)得吞吐量進(jìn)行測(cè)試。首先需要建立模型，然后再模型上進(jìn)行各種實(shí)驗(yàn)，可以通過(guò)改變不同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境來(lái)估算出系統(tǒng)得平均吞吐量。對(duì)于下列每一種任務(wù)，哪一種并行形式(查詢間并行、操作間并行、操作內(nèi)并行)可能是最關(guān)鍵的？說(shuō)明理由。提高一個(gè)執(zhí)行許多小的查詢的系統(tǒng)吞吐量；在磁盤和處理器數(shù)目都很大的情況下，提高一個(gè)執(zhí)行少量大的查詢的系統(tǒng)吞吐量；答：查詢間并行指的是：不同的查詢或不同的事務(wù)彼此并行地執(zhí)行。操作內(nèi)并行指的是：我們可以通過(guò)并行的執(zhí)行每一個(gè)運(yùn)算，如排序，選擇，投影，連接等，來(lái)加速一個(gè)查詢速度。操作間并行指的是：我們可以通過(guò)并行地執(zhí)行每一個(gè)查詢表達(dá)式中地多個(gè)不同的運(yùn)算，來(lái)加快一個(gè)查詢的處理速度。通過(guò)上面的介紹，我們可以知道，對(duì)于a查詢間并行；對(duì)于b，操作內(nèi)并行。ConsiderarelationT(A,B)thatcontains10000recordspartitionedonto5disksaccordingtothefollowingstrategies:Roundrobin.Hash-partitionbasedonhashfunction(Amod5)Assumethe5diskscorrespondingtohasvalues0,1,…,4contain3000,1500,1500,2000,2000tuplesrespectively.Range-partitionbasedonvectoronB[20,40,60,80]Assumethediskresponsiblefor<20has1000records,theonefor[20,40)has2000records,andtheotherdisksinthisorderhave2000,2000,3000records,respectively.Noindexiscreated.Assumeprocessingonetupletakes1msforanyquery.Whatarethecostsofprocessingthefollowingqueriesusingeachoftheabovestrategies?select*fromTselect*fromTwhereA=20select*fromTwhere20<A<30select*fromTwhere70<B<851234Roundrobin2222Hash-partiton3333Range-partition3333ConsiderarelationT(A,B)thatcontains10000recordspartitionedonto5disksaccordingtorange-partitionbasedonvectoronA[20,40,60,80].The5disks(intheorderoftheirresponsiblerangescontain1000,2000,2000,2000,3000records,respectively.Describeanefficientalgorithmforansweringthefollowingquery:selectA,sum(B)fromTgroupbyAYourstrategyshouldminimizethenumberoftuplestransmittedfromonedisktoanother.FortheDTD,XML,andXQUERYgivenbelow,answerthequestionslistednext.TheDocumentTypeDefinitionmyfriend.dtd:<!ELEMENTmyfriends(person*)><!ELEMENTperson(id,name?,cell-phone*,children?)><!ELEMENTchildren(child*)><!ELEMENTchild(name,toys*)><!ELEMENTname(#PCDATA)><!ELEMENTtoys(#PCDATA)><!ELEMENTid(#PCDATA)>...]<!ELEMENTemployees(emp*)><!ELEMENTemp(id,work-phone,(contact|address)><!ELEMENTaddress(city,zip,street)><!ELEMENTid(#PCDATA)>]<!ELEMENTcontact(#PCDATA)>...]TheXMLDocumentfriends.xml:<myfriends><person><id>1</id><name>``jack''</name><cellphone>2222</cellphone></person><person><id>2</id><cellphone>3333</cellphone><children><child><name>c1</name></child><children><child><name>c2</name><toys>t1</toys></child><child><name>c2</name></child>...</children></person></myfriends>TheXMLDocumentemployees.xml:<employees><emp><id>1</id><workphone>9999</workphone><contact>``me''</contact></emp><emp><id>2</id><workphone>8888</workphone><address><city>c</city><zip>z</zip><street>s</street></address></emp></employees>TheXQUERYexpression:<contact-info>FOR$outerin(friends.xml)//person,LET$child:=$outer/childrenWHERE($outer/cellphone>2000)RETURN$outer/idFOR$innerIN(employees.xml)/employees/emp[id=$outer/id]RETURN{<contact>$outer/cellphone$child/child$inner/workphone$inner/address/city</contact>}</contact-info>1)ListtheXMLoutputthattheXQUERYexpressionwouldgeneratewhenappliedtothegivenXMLinputdocuments.2)DesignarelationalschematostorethetwogivenXMLdatafiles.3)ListtheSQLquerythatyouwouldgeneratetoexecutethegivenXQUERYexpressiononyourrelationaldatabase.StatewhatfinalcomputationswouldremaintobedonebytheXQUERYprocessorbeyondexecutingyourSQLstatement,ifany.解:1)<contact-info><id>1</id><contact><cellphone>2222</cellphone><workphone>9999</workphone></contact><id>2</id><contact><cellphone>3333</cellphone><child><name>c1</name></child><child><name>c2</name><toys>t1</toys></child><child><name>c2</name></child><workphone>8888</workphone><city>c</city></contact></contact-info>2)person(pid,cellphone,name)child(cid,parentid,name)toy(tid,cid,toy_name)emp(pid,workphone,contact,city,zip,street)person(pid,name,cellphoneSetMultiSet(cellphones),ChildSetMultiSet(children))cellphones(cellphone)children(name,toySetMultiSet(toys))toys(toyname)emp(pid,workphone,contact,city,zip,street)selectperson.cellphone,array(selectchild.toyformchildwherechild.parentid=person.pid)aschild_array,emp.workphone,emp.cityfromperson,child,empwhereperson.pid=emp.pidANDperson.cellphone>2000Supposeyouhavetorepresenttheinformationaboutparts.Eachparthasaname(unique),andatextualdescription.Partsmaybesimpleorcomplex.Asimpleparthasacolorbutnochildrensubparts.Acomplexparthasanumberofchildrensubparts(whichcanbesimpleorcomplex),eachofwhichmayberepeated.(E.g.,acarhas4wheels.)Youcanassumethateachpartcanbeachildsubpartofatmostoneotherpart(soeachpart,togetherwithitssubparts,canbeviewedasatree).Donotassumeanyfixednumberoflevelsofpartcomposition.DefinetheschemaofXMLdocumentscontainingpartinformationusingDTDs.GiveanexampleofadocumentinstancewhichisvalidundertheDTDs.WritethefollowingqueriesinXQuery:findthenamesofalltheyellowparts.findallthepartsthathaveatleast5distinctchildrensubparts.findallthepartscontainingadescendantsubpartnamed“spoke"andnotcontainingadescendantsubpartnamed“tire".ANSWER:<!DOCTYPEParts[<!ELEMENTParts(part)+><!ELEMENTPart(description,subpartinfo*|color))><!ATTLISTPartnameID#REQUIRED><!ELEMENTsubpartinfo(part)><!ATTLISTsubpartinfonameID#REQUIRED><!ELEMENTqty(#PCDATA)><!ELEMENTname(#PCDATA)>]>2)<parts><partname=”bicycle”><subpartinfo><partname=”wheel”><subpartinfo><partname=”rim”><color>silver</color></part><qty>1</qty></subpartinfo><subpartinfo><partname=”spokes”><color>silver</color></part><qty>40</qty></subpartinfo><subpartinfo><partname=”tire”><color>black</color></part><qty>1</qty></subpartinfo></part><qty>2</qty></subpartinfo><subpartinfo><partname=”brake”><color>black</color></part><qty>2</qty></subpartinfo><subpartinfo><partname=”gear”><color>black</color></part><qty>3</qty></subpartinfo><subpartinfo><partname=”frame”><color>yellow</color></part><qty>1</qty></subpartinfo></part></parts>3)(a)for$pin//partwhere$p[color=”yellow”]return$p/@name(b)for$pin//partwherecount($p/subpartinfo)>=5return$p(c)for$pin//partWhere($p//name=”sopke”)and(not($p//name=”tire”))Return$pConsidertherelationPARTS,whichhasPart#ashashkeyandwhichincludesrecordswiththefollowingPart#values:2369,3760,5046,4871,5659,2222,1821,1074,7115,1620,2428,3943,4750,3157,6975,4981,9208.Thehashfunctionuses8buckets,numbered0to7.Eachbucketisonediskblockandholdstworecords.Loadtheserecordsintothefileinthegivenorderusingthehashfunctionh1(K)=Kmod8.CalculatetheaveragenumberofblockaccessesforarandomretrievalonPart#.Nowloadtherecordsintoexpandablehashfilesbasedonlinearhashing.Startwithasinglediskblock,usingthehashfunctionh2(K)=Kmod2,andshowhowthefilegrowsandhowthehashfunctionschangeastherecordsareinserted.Assumethatblocksaresplitwheneveranoverflowoccurs,andshowthevalueofnateachstage.解:1)平均查找代價(jià)：(8＋6＊2＋3＋3＋3）/17＝1.712)Considerahash-joinoftworelationsRandShavingB(R)=1000andB(S)=500.ThevaluesinRandSareskewedsuchthatthehashfunctionassignsthreetimesasmanytuplestoeven-numberedhashbucketsastoodd-numberedbuckets.Howmuchmemorywouldberequiredtoperformthejoinintwopasses?Whatistheperformanceofthehash-joingiventheskewedhashing?Howwouldtheperformanceofusingthehash-joincomparetousingasorted-mergealgorithm?解：1）散列連接要用兩趟完成，則需要遞歸劃分，對(duì)關(guān)系s的劃分所需趟數(shù)估計(jì)為，所以有，M=8.9。對(duì)關(guān)系r進(jìn)行劃分所需趟數(shù)估計(jì)為，且，M=11。因?yàn)樯⒘兴惴ㄒ髢?nèi)存滿足小的操作對(duì)象，所以需要8.9*4KB=35.6KB的內(nèi)存。2）.增加分區(qū)的個(gè)數(shù)，使得每個(gè)分區(qū)的大?。òㄔ摲謪^(qū)上的散列索引在內(nèi)）小于內(nèi)存容量。3）.基于散列的算法使用一個(gè)散列函數(shù)將操作對(duì)象分割到桶中，然后操作被分別應(yīng)用到桶和桶對(duì)上能被內(nèi)存所容納?；谂判驓w并連接的算法可對(duì)大于內(nèi)存的關(guān)系進(jìn)行排序，可知在關(guān)系以排序的情況下，歸并連接是比較可取的。散列和排序在某種意義下是對(duì)偶的，因?yàn)槟苡蒙⒘袑?shí)現(xiàn)的連接也可用排序來(lái)實(shí)現(xiàn)，反之亦然?；谏⒘械乃惴ǔ３?yōu)于基于排序的算法，我們假設(shè)內(nèi)存能容納100個(gè)塊，則用散列連接對(duì)S劃分為5個(gè)劃分，則代價(jià)為3（1000+500）=4500次塊傳輸，用排序歸并對(duì)R的排序需次快傳輸，對(duì)S的排序需次塊傳輸，把排序?qū)懟卮疟P需要1500次塊傳輸，歸并步驟還需1500次塊傳輸以讀回?cái)?shù)據(jù)，因此歸并排序總代價(jià)為5850次塊傳輸。Assumethatthefollowingrelationisfragmentedhorizontallybyplant-number:employee(name,address,salary,plant-number)Assumethateachfragmentisstoredatthecorrespondingplantsite.DescribeagoodprocessingstrategyforthefollowingqueriesissuedattheSanJosesite.FindallemployeesattheNewYorkplant.Findthehighest-paidemployeeatNewYork,Boston,Toronto,respectively.Findtheaveragesalaryofallemployees.答：1）a.紐約節(jié)點(diǎn)發(fā)送查詢;b.讓紐約節(jié)點(diǎn)返回查詢結(jié)果。2）a.分別向NewYorl,Boston,Toronto發(fā)送查詢最高工資員工的請(qǐng)求；b.在所有的節(jié)點(diǎn)上計(jì)算查詢；c.向SanJose返回結(jié)果。3）a.向所有的節(jié)點(diǎn)發(fā)送查詢員工平均工資和人數(shù)的請(qǐng)求；b.各個(gè)節(jié)點(diǎn)將計(jì)算結(jié)果返回到SanJose；c.在SanJose對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)返回的結(jié)果進(jìn)一步求所有員工工資的平均值；d.返回計(jì)算出的結(jié)果。Considerthefollowingnaturallanguagedescription:JohnSmithistheauthorof"MyLifeasaBug".JohnSmith'sagentisMaryJones.JohnSmithis35yearsold.ThesonofBobSmithisJohnSmith.RepresenttheinformationinthisdescriptionasRDFtriples.UsetheRDFgraphformattorepresentthetriples,withlabeledovalsandlabeleddirectedarcs.Thatis,youdonotneedtouseXMLsyntaxtodescribetheRDFstatements.Usesensiblelabelnames,butyourlabelsdonotneedtobeinURIsyntax.解：<author,“MyLifeasaBug”,JohnSmith><agent,MaryJones,JohnSmith><age,JohnSmith,35yearsold><son,BobSmith,JohnSmith>ConsiderthefollowingRDFdocumentusingtheXMLsyntax.Drawtheequivalentgraph.Forconvenience,youmayuseQNamesforyournodeandedgelabels.<rdf:RDFxmlns:rdf="/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"xmlns:rdfs=”/2000/01/rdf-schema#”xmlns:u="/uni#"xml:base=”/uni”><rdfs:Classrdf:ID=”Person”/><rdfs:Classrdf:ID=”Student”/><rdfs:subClassOf=”#Person”/></rdfs:Class><rdfs:Classrdf:ID=”Professor”><rdfs:subClassOf=”#Person”/></rdfs:Class><rdfs:Classrdf:ID=”Course”/><rdf:Propertyrdf:ID=”advises”><rdfs:domainrdf:resource=”#Professor”/><rdfs:rangerdf:resource=”#Student”/><rdfs:subPropertyOf=”#knows”></rdf:Property><rdf:Propertyrdf:ID=”takes”><rdfs:domainrdf:resource=”#Student”/><rdfs:rangerdf:resource=”#Course”/></rdf:Property><rdf:Propertyrdf:ID=”teaches”><rdfs:domainrdf:resource=”#Professor”/><rdfs:rangerdf:resource=”#Course”/></rdf:Property><rdf:Propertyrdf:ID=”knows”/><u:Professorrdf:ID=”alan”><u:teachesrdf:resource=”#cs100”/><u:advisesrdf:resource=”#rob”/><u:advisesrdf:resource=”#sarah”/></u:Professor><u:Studentrdf:ID=”rob”><u:takesrdf:resource=”#cs100”/><u:takesrdf:resource=”#cs200”/></u:Student></rdf:RDF>解：TranslatethefollowingRDFGraphintotheRDF/XMLsyntax.FornodeandsarcslabeledwithQNames,assumethestandardprefixesapply.Forothernames,assumetheyarealllocaltothedocumentyouarewriting.Answer:<?xmlversion="1.0"?><rdf:RDFxmlns:rdf="/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"xmlns:rdfs="/2000/01/rdf-schema#"><rdfs:Classrdf:ID="Person"/><rdfs:Classrdf:ID="Director"><rdfs:subClassOfrdfs:Resource="#Person"/></rdfs:Class><rdfs:Classrdf:ID="Actor"><rdfs:subClassOfrdfs:Resource="#Person"/></rdfs:Class><rdfs:Classrdf:ID="Movie"></rdfs:Class><rdf:Descriptionrdf:about="jackson"> <rdf:typerdfs:Resource="#Director"/> <name>PeterJackson</name> <directsrdfs:Resource="#fellowship"/></rdf:Description><rdf:Descriptionrdf:about="wood"> <rdf:typerdfs:Resource="#Actor"/> <name>ElijahWood</name></rdf:Description><rdf:Descriptionrdf:about="fellowship"> <rdf:typerdfs:Resource="#Movie"/> <stars> <rdf:bag> <rdf:liResource="#wood"/> <rdf:liResource="#mckellan"/> </rdf:bag></stars><title>TheFellowshipoftheRing</title></rdf:Description><rdf:Descriptionrdf:about="mckellan"> <rdf:typerdfs:Resource="#Actor"/> <name>IanMckellan</name></rdf:Description></rdf:RDFGiventhefollowingDescriptionLogicknowledgebase答案：acPS：此題答案未經(jīng)證實(shí)，如有錯(cuò)誤，恕不負(fù)責(zé)！答案：RDF(S)Entailment:GiventheRDFgraphS:答案：ynnyPS：此題答案未經(jīng)證實(shí)，如有錯(cuò)誤，恕不負(fù)責(zé)！答案：(a)YES(b)SolutionNo.Thesecondtripleisnotentailed(c)SolutionNo.Bothtriplesarenotentailed