1、传统数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统等阶段，在这一过程中，数据独立性越来越高，为什么数据管理系统的数据独立性越高越好？（10 分）
数据独立性是指建立在数据的逻辑结构和物理结构分离的基础上，用户以简单的逻辑结构操作数据而无需考虑数据的物理结构，转换工作由数据库管理系统实现。
数据独立性分为数据的物理独立和数据的逻辑独立。
（1）数据的物理独立
意义：数据的存取与程序分离。数据存储结构与存取方法的改变不一定要求修改程序。使初步数据共享成为可能，只要知道数据存取结构，不同程序可共用同一数据文件。
（2）数据的逻辑独立
意义：数据的使用与数据的逻辑结构相分离。
2、关系 R，S 如下图所示。请给出下列各表达式的运算结果（每小题 5 分，共 10 分）
关系 R
| A | B | C | D |
|---|---|---|---|
| a1 | b1 | c1 | d1 |
| a1 | b1 | c2 | d2 |
| a1 | b1 | c1 | d3 |
| a2 | b2 | c1 | d1 |
| a2 | b2 | c2 | d2 |
| a3 | b3 | c1 | d1 |
关系 S
| C | D |
|---|---|
| c1 | d1 |
| c2 | d2 |
（1）计算关系代数运算：
（2）用域关系演算表达除法操作。
(1) 参考答案：
| A |
|---|
| a2 |
(2) 参考答案：
设有关系 R（X，Y）和 S（Y），X 和 Y 为属性组。
则域关系演算表达式如下：
3、某医院设计了一个数据库以方便对住院病人、医生和手术信息的管理。主要关系模式如下：
医生（医生编号，姓名，性别，年龄，职称，所属科室）
病人（病人编号，姓名，性别，年龄，地址）
手术安排（病人编号，手术室编号，手术日期，手术名称，手术类别）
手术医生安排（医生编号，病人编号，手术室编号，手术日期，医生责任）
注：
- 病人一次住院期间由一名医生对其进行诊断，并填写一份诊断书
- 每次住院可能进行一次或多次手术
- 手术室编号可以唯一确定每个手术室
- 每个手术室每天只能安排一台手术
- 日期属性为 Date 型，描述某年某月某日
- GetYear() 和 GetMon() 分别为获取年份、月份的函数
试写出表达下列查询要求的 SQL 语句（38 分，必须用单条 SQL 语句表达）：
（1）查找参与了 2019 年 10 月 10 日三号手术室手术的医生编号和姓名。（6 分）
SELECT 医生编号，姓名
FROM 医生，手术医生安排
WHERE 手术日期 = 2019年10月10日
AND 手术室编号 = 3
AND 医生.医生编号 = 手术医生安排.医生编号;（2）查询 2019 年 10 月份，仅参加过一台手术的医生编号和姓名。（8 分）
SELECT 医生编号，姓名
FROM 医生
WHERE 医生编号 IN (
SELECT 医生编号
FROM 手术医生安排
WHERE 手术日期.GetYear() = 2019
AND 手术日期.GetMon() = 10
GROUP BY 医生编号
HAVING COUNT(*) = 1
);（3）查询 2 次以上进行同类别手术的病人编号和姓名。（8 分）
SELECT 病人编号，姓名
FROM 病人，手术安排
WHERE 病人.病人编号 = 手术安排.病人编号
GROUP BY 病人编号，手术类别
HAVING COUNT(*) > 2;（4）查询以主刀医生身份为同一名病人进行 2 次以上同类别手术的医生姓名。（8 分）
SELECT 姓名
FROM 医生，手术安排，手术医生安排
WHERE 医生.医生编号 = 手术安排.医生编号
AND 医生责任 = '主刀医生'
AND 手术医生安排.病人编号 = 手术安排.病人编号
AND 手术医生安排.手术日期 = 手术安排.手术日期
AND 手术医生安排.手术室编号 = 手术安排.手术室编号
GROUP BY 病人编号，手术类别
HAVING COUNT(*) > 2;（5）按医生职称查询 2019 年各职称级别完成手术次数最多的医生姓名及其完成的手术次数。（8 分）
SELECT 职称，姓名，手术次数
FROM 医生，
(
SELECT 医生编号，COUNT(*) AS 手术次数
FROM 医生，手术医生安排 AS A
WHERE 手术日期.GetYear() = 2019
AND 医生.医生编号 = 手术医生安排.医生编号
AND NOT EXISTS (
SELECT *
FROM 医生，手术医生安排 AS B
WHERE 医生.医生编号 = 手术医生安排.医生编号
AND 手术日期.GetYear() = 2019
AND COUNT(B.医生编号) > COUNT(A.医生编号)
AND A.职称 = B.职称
GROUP BY 医生编号
)
GROUP BY 医生编号
) AS S
WHERE 医生.医生编号 = S.医生编号;4、查询优化是关系型数据库的重要功能，谈谈你对下述论述的看法：
（1）“B-树为代表的树形索引成为当前数据库系统主流索引具有必然性”？（5 分）
（2）组织 SQL 查询语句时，一般不建议在 Where 条件中使用 “or” 谓词？（5 分）
（1) 参考答案：
索引文件是一种适应面比较广的文件结构，因此在数据库系统中得到了广泛的应用。
对于经常变动的文件，静态索引的性能会随时间变化而变坏，所以目前在数据库系统中应用更多的是动态索引。
而 B-树就是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种平衡多分树，能很好地进行动态索引。
B-树提供了三种存取路径：
- 通过索引集进行树形搜索
- 通过顺序集进行顺序搜索
- 先通过索引找到入口，再沿顺序集顺序搜索
B-树不仅提供了灵活的存取路径，而且能够自动保持平衡，不须定期重组，因此 B-树为代表的树索引系列在数据库系统中应用甚广，成为数据库主流具有必然性。
（2) 参考答案：
使用 Or 谓词的析取选择条件，并没有好的优化条件，只能按其中各个条件分别选出一个元组集，再求这些元祖集的并。
并是开销大的操作，而且在 OR 连接的多个条件中，只要有一个条件没有合适的存取路径，就不得不采用顺序扫描来处理这种查询，导致效率大大降低。
5、加锁是现代数据库系统中事务并发管理的重要技术，试回答下述问题：
（1）已有的（S,X）、（S,U,X）锁能解决事务并发中的死锁问题么？为什么？（5 分）
（2）（S,U,X）锁的相容矩阵如下图，为什么已经加了 U 锁，不允许其它事务申请加 U 锁？如果允许会出现什么情况？（5 分）
（1) 参考答案：
不能解决并发事务中的死锁问题。
当一个事务 A 占用数据对象 a 的 X 锁，事务 B 占用数据对象 b 的 X 锁，事务 A 和事务 B 又分别申请数据对象 b 和数据对象 a 的锁，在（S,X）和（S,U,X）锁中，均无法获准，需要等待对方事务释放锁，而进入等待状态则无法释放自己所占用的锁，从而陷入循环等待，即死锁。
（2) 参考答案：
U 锁表示事务对数据对象进行更新的操作，在最后写入阶段事务再将其升级为 X 锁。
如果在 U 锁阶段允许其他事务申请 U 锁，则在事务 A 想将 U 锁升级为 X 锁进行数据写操作时，由于存在其他事务对数据对象的 U 锁，而无法升级为 X 锁，从而导致死锁。
6、假设运行记录与数据库的存储磁盘有独立失效模式，介质失效恢复时，对运行记录中上一检查点以前的已提交事务应该 redo 否？为什么？（10 分）
介质失效指磁盘发生故障，数据库受损，如磁盘、磁头破损。
介质失效后应该在新介质中加载最近后备副本，并用档案存储器内运行记录中的后像，redo 后备副本以后提交的所有更新事务。
如果检查点比后备副本要新，则对后备副本以后、检查点以前的事务也应该 redo。
7、结合第 3 题中业务场景，回答以下问题（12 分）：
（1）分析各关系表的主键和可能存在的所有候选键、外键。（6 分）
（2）“手术安排”和“手术医生安排”关系表各满足第几范式？现有模式设计是否有问题？数据模式设计时，达到的范式是越高越好么，为什么？（6 分）
（1) 参考答案：
-
医生：
主键：{医生编号}
外键：无
-
病人：
主键：{病人编号}
外键：无
-
手术安排：
主键：{手术室编号，手术日期}
外键：{病人编号}
-
手术医生安排：
主键：{手术室编号，手术日期，医生编号}
外键：{医生编号}，{病人编号}
（2) 参考答案：
-
手术安排：
第一范式（手术类别依赖手术名称，不满足第二范式）
-
手术医生安排：
第二范式（病人编号依赖 {手术室编号，手术日期}，不满足第三范式）
数据库设计中，数据模式遵循的范式不是越高越好，应取决于应用。
数据库的范式主要目的是防止数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常，而范式高会存在处理速度缓慢和处理逻辑复杂的问题，从而降低数据库性能，因此需要权衡考虑。