Управление большими данными Синергия Ответы на тесты 1-6, итоговый тест, компетентностный

Представлены ответы на большинство вопросов по предмету "Управление большими данными" (Темы 1-6).

Результат сдачи зависит от попавшихся вопросов.

Мой итоговый набранный балл 100 из 100 (Скриншот прилагаю).

ВНИМАНИЕ! Покупайте работу, только убедившись, что ваши вопросы совпадают с представленными ниже. Для этого рекомендую сначала запустить тест и сверить хотя бы несколько вопросов.

УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

• Введение в курс
• Тема 1. Введение в большие данные. Основы MySQL
• Тема 2. Характеристика методов запроса данных в MySQL
• Тема 3. Индексирование данных для высокопроизводительных запросов
• Тема 4. Использование Memcached в MySQL
• Тема 5. Разделение больших объёмов данных
• Тема 6. Репликация для построения высокодоступных решений
• Заключение
• Итоговая аттестация

ТЕСТ 1

… данные включают записи с камер наблюдения, видеорегистраторов, систем управления и умных устройств

… данные представляют собой информацию о платежах и переводах через банки и другие финансовые сервисы

Data … представляет собой единое хранилище для всех данных

Вам поручено хранить и анализировать большие наборы данных о клиентах в вашей компании. Какую систему управления базами данных (СУБД) стоит выбрать для этой задачи?

• PostgreSQL - отлично подходит для работы с большими объемами данных, но может требовать больших вычислительных ресурсов.
• MySQL - хорошо масштабируется и широко используется для обработки больших объемов данных. Он имеет хорошую производительность и можно эффективно работать с большими объемами информации.
• Microsoft Access - простая и удобная в использовании СУБД, но не рекомендуется для работы с большими объемами информации, так как имеет ограничения по производительности.

Одно из важных преимуществ больших данных по сравнению с обычными заключается в их … структуре

Сопоставьте термины, используемые в контексте баз данных, с их описанием:

A. Big Data

B. MySQL

C. Database Management System (DBMS)

D. объемный объем структурированных и неструктурированных данных

E. открытая реляционная система управления базами данных

F. программное обеспечение для эффективного хранения, управления и извлечения данных

Упорядочьте этапы обработки данных в больших данных в порядке их выполнения:

1 сбор

2 хранение

3 обработка

4 анализ

Характеристика Big Data, которая описывает размер данных, которые нужно обрабатывать или хранить, — это … данных

• скорость (Velocity)
• объем (Volume)
• разнообразие (Variety)
• полнота (Veracity)

Характеристика Big Data, которая описывает разнообразие и гетерогенность данных, доступных для анализа, — это … данных

• значимость (Value)
• разнообразие (Variety)
• объем (Volume)
• полнота (Veracity)

Характеристика Big Data, которая указывает на скорость поступления и обработки данных, — это … данных

• скорость (Velocity)
• значимость (Value)
• разнообразие (Variety)
• полнота (Veracity)

Характеристика Big Data, которая указывает на степень точности и надежности данных, — это … данных

• полнота (Veracity)
• значимость (Value)
• объем (Volume)
• скорость (Velocity)

ТЕСТ 2

MySQL – это … система управления базами данных с открытым исходным кодом

В языке структурированных запросов (SQL) запросы почти всегда выполняются с помощью оператора …

Для поиска наименьшего значения в указанном столбце используется …

Команда SQL, которая используется для извлечения данных из таблицы в MySQL, — это …

• FETCH
• SELECT
• LOAD
• GET

Метод запроса данных в MySQL, который используется для получения информации из базы данных, — это …

• GET
• SELECT
• PUT
• UPDATE

Одним из наиболее часто используемых операторов, кроме FROM и WHERE, является …

Оператор SQL, который используется для фильтрации данных при запросе, — это …

• WHERE
• INSERT
• DELETE
• ALTER

Представьте, что вы работаете аналитиком данных в крупной фирме. Вам поручили извлечь данные из базы данных для последующего анализа и формирования отчетов. Каким образом вы будете запрашивать данные из MySQL базы данных для выполнения поставленной задачи?

• Вы будете использовать SQL-запросы для извлечения данных из базы, используя операторы SELECT, FROM и другие условия, такие как WHERE, GROUP BY, и ORDER BY для фильтрации и сортировки данных.
• Вы будете использовать инструменты графического интерфейса, такие как phpMyAdmin или MySQL Workbench, для визуального выделения и извлечения данных из различных таблиц.
• Вы будете использовать команды терминала, такие как grep и awk, для фильтрации и извлечения данных из файлов базы данных MySQL.

Система управления базами данных, которая является предпочтительной для работы с SQL-запросами согласно предоставленному тексту, — это …

• PostgreSQL
• SQL Server
• MySQL
• Oracle

Сопоставьте операторы SQL с их функциями при написании запроса данных в MySQL:

A. GROUP BY

B. WHERE

C. ORDER BY

D. группировка данных

E. фильтрация данных

F. сортировка результатов

Упорядочьте следующие операторы SQL по порядку их выполнения при написании запроса данных в MySQL:

1 SELECT

2 WHERE

3 GROUP BY

4 ORDER BY

ТЕСТ 3

В других базах данных в качестве способа прямого индексирования столбца JSON обычно применяется обобщённый обратный индекс, или … -индекс

Вы работаете с базой данных, в которой содержится большое количество информации о клиентах компании. В последнее время запросы к базе данных стали выполняться медленнее из-за увеличения количества записей. Вам поручено оптимизировать работу с базой данных, чтобы запросы выполнялись более быстро. Какие меры вам необходимо предпринять?

• Для ускорения выполнения запросов к базе данных, вы решаете добавить индексы к наиболее часто запрашиваемым полям в таблицах, таким как идентификатор клиента, дата регистрации и статус аккаунта. После добавления индексов вы проводите тесты производительности запросов и обнаруживаете значительное улучшение скорости выполнения запросов.
• Для ускорения выполнения запросов, вы начинаете кешировать результаты наиболее часто запрашиваемых запросов, чтобы уменьшить нагрузку на базу данных. После ряда тестов вы замечаете, что скорость выполнения запросов улучшилась, однако вы также замечаете, что кеш создает дополнительные сложности с обновлением данных в реальном времени.
• Для ускорения выполнения запросов, вы решаете разделить таблицы на несколько более мелких, что позволит базе данных быстрее обрабатывать запросы. Однако, после внедрения этой стратегии, вы замечаете, что произошло увеличение нагрузки на сервер базы данных из-за увеличения количества соединений к базе данных.

Индексы, которые позволяют получать результат вообще без обращения к таблице БД, — это … индексы

Индексы в сгенерированных столбцах в MySQL …

• обеспечивают применение основного индекса
• автоматически создают индексы для всех запросов
• отключают оптимизатор MySQL
• заменяют основные индексы

Номер версии MySQL, в которой можно создавать функциональные индексы для столбцов JSON, — это …

• 5.7
• 8.0.13
• 6.0
• 9.0

Ограничение, которое свойственно индексированию столбца JSON в MySQL 5.7, заключается в том, что …

• нельзя индексировать JSON столбцы
• нельзя индексировать весь JSON напрямую
• поддерживается только индексация вложенных JSON объектов
• в MySQL 5.7 индексация JSON столбцов происходит автоматически

При работе с ALTER TABLE добавление записей происходит при помощи команды ADD …

Расставьте шаги добавления индексов к полям в базе данных в правильном порядке:

1 анализ типичных запросов к базе данных

2 идентификация наиболее часто запрашиваемых полей

3 добавление индексов только к полям, используемым в условиях WHERE и JOIN

4 проведение тестов производительности после добавления индексов

Сгенерированный столбец в MySQL – это столбец, …

• используемый только во время запроса
• содержащий результат вычислений
• сохраняющий данные как есть
• который не индексируется

Сопоставьте методы оптимизации производительности с базы данных с их описанием:

A. Вертикальное масштабирование

B. Создание материализованных представлений

C. Анализ типичных запросов и добавление индексов

D. увеличение мощности сервера путем добавления процессоров и памяти

E. воздание «замороженных» представлений данных для снижения нагрузки на базу

F. идентификация ключевых запросов и создание индексов для улучшения производительности

ТЕСТ 4

MySQL 8 предоставляет плагин InnoDb Memcached под названием …_memcached

Вы занимаетесь администрированием базы данных для интернет-магазина. В последнее время заметно снизилась производительность базы данных из-за большого количества запросов на получение информации о продуктах. Разработчики предложили использовать Memcached в MySQL для оптимизации работы с данными. Какие возможные способы использования Memcached в MySQL для улучшения производительности базы данных?

• Кэширование часто используемых запросов и результатов их выполнения в Memcached, чтобы уменьшить количество обращений к базе данных и ускорить выполнение запросов.
• Непосредственное интегрирование Memcached в MySQL, чтобы увеличить безопасность данных и обеспечить более быстрый доступ к информации.
• Полное замещение базы данных MySQL кэширующим решением Memcached для обеспечения более высокой производительности.

Основное преимущество использования плагина daemon_memcached в MySQL заключается в …

• увеличении сетевого трафика для взаимодействия между MySQL и Memcached
• улучшении производительности и избегании сетевого взаимодействия
• расширении функциональности Memcached для работы с различными операционными системами
• импорте данных из Memcached в InnoDB для более быстрого доступа

Основное преимущество использования плагина Memcached в MySQL для обработки больших данных заключается в …

• уменьшении доступности к данным
• устранении накладных расходов, связанных с синтаксическим анализом SQL
• управлении сетевыми накладными расходами
• использовании структурированных данных

Плагин daemon_memcached привязан к … процессу MySQL

Плагин InnoDB Memcached (daemon_memcached) в MySQL 8 обеспечивает …

• автоматическое создание резервных копий данных
• управление памятью и операции get, set и incr для данных из таблицы InnoDB
• оптимизацию работы центрального процессора
• хранение данных в неструктурированном формате

Плагин Memcached внутренне управляет буферным …

Роль плагина Memcached в обработке данных в MySQL заключается в …

• создании интерфейса для доступа к данным
• привязке к серверному процессу MySQL, избегании сетевых накладных расходов и управлении памятью
• хранении данных в кеш-память Memcached и автоматической их передаче между памятью и диском
• преобразовании данных в формат JSON для улучшения производительности

Сопоставьте действия с их описаниями при использовании Memcached в MySQL:

A. SET

B. GET

C. DELETE

D. сохранение данных в Memcached

E. получение данных из Memcached

F. удаление данных из Memcached

Установите верную последовательность шагов для использования Memcached в MySQL:

1 установить и настроить Memcached на сервере

2 изменить конфигурацию MySQL для работы с Memcached

3 написать код для работы с Memcached в приложении

Чтобы активировать функционал Memcached в MySQL, нам сначала нужно инсталлировать …, от которых зависит плагин Memcached

ТЕСТ 5

В MySQL 5.7 разделение также поддерживалось в подсистеме хранения данных NDB …

В MySQL при разделении все разделы таблицы должны использовать одну и ту же … хранения данных

Вы работаете аналитиком данных и столкнулись с проблемой обработки и анализа большого объема данных в вашей организации. Вам предлагают использовать метод разделения больших объемов данных для повышения эффективности обработки данных. Каков принцип разделения больших объемов данных?

• Разделение данных на более мелкие подмножества с целью улучшения скорости доступа к информации и выполнения операций.
• Сжатие данных для уменьшения их общего объема и ускорения их передачи и обработки.
• Использование одной общей базы данных для хранения всех данных без их разделения.

Выражение для диапазонного разделения содержит ключевой оператор … LESS THAN

Исторические данные в базе данных магазина электронной коммерции могут использоваться для …

• хранения информации о заказах за последние пять лет
• оптимизации текущих запросов
• аналитических целей и выяснения поведения пользователей или тенденций
• масштабирования и высокопроизводительной архитектуры

Ключевое слово … всегда будет принимать максимально возможное значение для столбцов

Особенность программного обеспечения Memcached, которая позволяет повысить производительность запросов в MySQL, — это …

• шифрование данных
• служба кеширования данных в оперативной памяти
• автоматическое резервное копирование
• контроль версий данных

Сопоставьте методы разделения данных с их описанием:

A. Шардинг

B. Репликация

C. Партиционирование

D. разбиение данных на отдельные части для улучшения производительности

E. распределение данных на разные серверы или кластеры

F. создание копий данных на различных узлах сети

Упорядочьте этапы горизонтального разделения данных в базе данных по порядку выполнения:

1 разделение строк таблицы

2 разбиение данных на логически связанные подгруппы

3 идентификация разделов независимо друг от друга

4 создание отдельных физических файлов для данных

Чтобы сделать горизонтальное разделение базы данных MySQL 8, необходимо …

• сконфигурировать серверы для использования многочисленных узлов
• выполнять запросы на небольшой части данных
• устранить аппаратные ограничения и добавить масштабируемость
• создать масштабируемую и высокопроизводительную базу данных

Чтобы сделать разделение данных в базе данных MySQL, необходимо …

• увеличить время выполнения запросов
• усилить аппаратные ограничения
• устранить аппаратные ограничения и масштабировать базу данных
• уменьшить количество разделов данных

ТЕСТ 6

В MySQL 8 репликация может выполняться либо в асинхронном или в … режиме

Вы являетесь администратором базы данных в компании, которая предоставляет онлайн-сервисы для своих клиентов. Поскольку надёжность и доступность являются критически важными для бизнеса, вам нужно построить высокодоступное решение для вашей базы данных. Какое решение вы выберете для обеспечения высокой доступности базы данных?

• Развертывание репликации с использованием мастер-слейв модели, где записи происходят только на мастер-сервер, а чтение происходит с реплик, что уменьшит нагрузку на мастер-сервер и повысит доступность.
• Использование единственного сервера базы данных, поскольку это более простое и дешёвое решение, чем репликация, и гарантирует высокую доступность.
• Развертывание кластера баз данных, где каждый сервер обрабатывает как чтение, так и запись, что обеспечит высокую отказоустойчивость и возможность масштабирования.

На основе архитектуры ведущий-ведомый работает … MySQL

Наличие нескольких серверов, каждый из которых может выступать в качестве ведущего сервера подразумевает … репликация

Основная категория архитектур, используемых для обеспечения высокой доступности служб баз данных, которая основана на разделении данных, — это …

• репликация данных
• облачные службы
• виртуализированные системы
• распределенные кластеры

Решение MySQL, которое обеспечивает механизм упорядоченного запуска и завершения работы, мониторинг сбоя и автоматическое аварийное переключение, — это …

• облачная служба Amazon RDS
• репликация MySQL
• механизм упорядоченного запуска Sun Cluster HA
• PostgreSQL

Решение MySQL, которое позволяет тиражировать данные с одного сервера на многочисленные серверы, — это …

• облачная служба Amazon RDS
• репликация MySQL
• механизм упорядоченного запуска Sun Cluster HA
• PostgreSQL

Сопоставьте типы репликации данных с их описанием:

A. Мастер-мастер (Master-Master) репликация

B. Мастер-слейв (Master-Slave) репликация

C. Дерево репликации

D. каждый узел может принимать и обновлять данные

E. один из узлов является основным и передает изменения остальным

F. иерархическая структура репликации с центральным мастером и подчиненными слейвами

Структура, которая используется в репликации MySQL, где один сервер действует как ведущий, а другие серверы – ведомые, — это структура …

• «король-принц»
• «ведущий-ведомый»
• «основной-резервный»
• «главный-ассистент»

Установите верную последовательность этапов процесса репликации данных в MySQL для создания высокодоступного решения:

1 записи осуществляются на главном сервере базы данных

2 серверы обмениваются данными и синхронизируют их

3 данные копируются на реплики

4 реплики обслуживают запросы на чтение

ИТОГОВЫЙ ТЕСТ

… MySQL сообщает, что нам нужно, но не как это получить

Cache_policies: в этой таблице определяется политика …

Data … представляет собой хранилище данных без единого формата и четкой структуры

GTID представлен в виде пары источниковых идентификаторов и … идентификаторов

Memcached можно запускать и останавливать без потери обновлений, сделанных в … данных

В Big Data данные разделяются на персональные и …

В теме высокой доступности базы данных критически важным для бизнеса является …

• размер данных
• стойкость к хакерским атакам
• постоянная доступность данных
• интеграция с облачными системами

Виды индексов в MySQL бывают …

• уникальные и множественные
• простые и составные
• временные и постоянные
• строковые и числовые

Высокая доступность в связи с базой данных – это …

• возможность масштабирования
• способность системы поддерживать постоянное подключение
• устойчивость к технологическим изменениям
• возможность реализации сложных алгоритмов

Для обработки больших объемов данных используется специальное программное обеспечение, работающее по принципу …

Для сортировки результатов запроса используется оператор …

Для фильтрации результатов на основе определенных условий используется …

Индексирование полей таблиц в MySQL …

• увеличивает скорость запросов, если индексировать все поля
• не влияет на производительность базы данных
• может ухудшить скорость вставки и обновления данных
• уменьшит потребление оперативной памяти

Ключевые преимущества использования разделения в базе данных – это …

• шифрование и контроль версий данных
• автоматическое резервное копирование
• масштабируемость, высокая доступность и безопасность
• уменьшение числа разделов данных

Компонент на сервере Linux, который необходимо установить для активации плагина Memcached в MySQL, — это …

• libevent-dev
• memcached-server
• MySQL-cache
• InnoDB-library

Линейное хеш-разделение представляет собой вариант хеш-…

Масштабируемость в контексте MySQL 8 – это …

• разделение нагрузки через форму обратной связи
• подготовка многочисленных центров обработки данных на основе географических местоположений
• возможность хранения большого объема данных
• репликация базы данных по многочисленным серверам для разделения нагрузки

Метод запроса данных в MySQL, который используется для добавления новой информации в базу данных, — это …

• CREATE
• INSERT
• POST
• ADD

Метод запроса данных в MySQL, который используется для удаления информации из базы данных, — это …

• DROP
• REMOVE
• DELETE
• ERASE

Обработка Big Data через воронку – это …

• процесс слияния данных разных источников
• схематическое представление процесса работы с данными
• метод агрегации больших датасетов
• медленный процесс обработки больших данных

Оператор … добавлен в SQL для выполнения функций, аналогичных WHERE, но совместимых с агрегатными функциями

Оператор SQL, который используется для изменения существующей информации в базе данных, — это …

• MODIFY
• UPDATE
• CHANGE
• REPLACE

Плагин Memcached в MySQL как наладчик производительности для работы с большими данными …

• уменьшает объем использования оперативной памяти
• удаляет слой SQL, обращаясь к таблицам InnoDB напрямую, и обслуживает частые запросы данных из памяти
• ускоряет операции ввода-вывода в базу данных
• увеличивает нагрузку на сервер MySQL

Плагин Memcached является одним из наладчиков … для MySQL при работе с большими данными

Преимущество использования индексов в MySQL – это …

• уменьшение объема занимаемой памяти
• повышение скорости поиска значений в таблицах
• ускорение операций вставки и обновления данных
• уменьшение количества полей в таблице

При разделении данных в базе данных MySQL …

• каждый запрос будет выполняться на всей базе данных
• каждый запрос будет выполняться на небольшой части данных
• все запросы будут выполняться последовательно
• запросы будут выполняться параллельно на нескольких разделах

Процесс организации данных таким образом, чтобы в таблице не было избыточных данных – это …

Расположите в правильном порядке этапы для создания высокодоступного решения с помощью репликации данных в MySQL:

1 выбор сервера для установки репликации и его подготовка

2 настройка механизма репликации на выбранном сервере

3 установка и конфигурация дополнительных серверов для репликации

4 проверка целостности и корректности передачи данных между серверами

Расставьте в правильном порядке этапы внедрения решения репликации для обеспечения высокой доступности в MySQL:

1 активация режима репликации на основном сервере

2 установка и настройка репликации на дополнительных серверах

3 конфигурация и запуск реплицированных серверов

4 проверка правильности синхронизации данных между серверами

Расставьте методы запроса данных в MySQL в правильном порядке их использования при выполнении запроса:

1 SELECT

2 UPDATE

3 INSERT

4 DELETE

Расставьте шаги добавления индексов к полям в базе данных в правильном порядке:

1 анализ типичных запросов к базе данных

2 идентификация наиболее часто запрашиваемых полей

3 добавление индексов только к полям, используемым в условиях WHERE и JOIN

4 проведение тестов производительности после добавления индексов

Расставьте этапы действий при вертикальном разделении данных в правильном порядке:

1 нормализация таблиц для уменьшения числа столбцов

2 создание отдельных физических файлов для отдельных столбцов

3 разделение данных на логически связанные подгруппы

4 объединение данных из различных таблиц

Расставьте этапы того, как разделение данных в базе данных обеспечивает высокую доступность, в хронологическом порядке:

1 разделение данных на логически связанные подгруппы

2 создание отдельных физических файлов для логически связанных подгрупп

3 идентификация разделов независимо друг от друга

4 объединение данных из различных файловых групп

Сопоставьте виды фрагментации данных с их характеристиками:

A. Горизонтальная

B. Вертикальная

C. Гибридная

D. разбиение данных по строкам

E. разбиение данных по столбцам

F. совмещение вертикальной и горизонтальной фрагментации

Сопоставьте ключевые слова SQL с их функциями при написании запроса данных в MySQL:

A. JOIN

B. WHERE

C. ORDER BY

D. объединение данных из разных таблиц

E. фильтрация данных

F. сортировка результатов

Сопоставьте методы запроса данных в MySQL с их функциями:

A. SELECT

B. UPDATE

C. DELETE

D. получение информации из базы данных

E. изменение существующей информации в базе данных

F. удаление информации из базы данных

Сопоставьте методы разделения данных с их описанием:

A. Шардинг

B. Репликация

C. Партиционирование

D. разбиение данных на отдельные части для улучшения производительности

E. распределение данных на разные серверы или кластеры

F. создание копий данных на различных узлах сети

Сопоставьте методы с их целями при использовании Memcached в MySQL:

A. Add()

B. Get()

C. Flush()

D. добавляет данные в кэш

E. получает данные из кэша

F. очищает все данные из кэша

Сопоставьте операторы SQL с их функцией в MySQL:

A. SELECT

B. INSERT

C. UPDATE

D. извлекает данные из таблицы

E. добавляет новую запись в таблицу

F. обновляет существующие данные в таблице

Сопоставьте понятия горизонтального и вертикального масштабирования с их описанием:

A. Горизонтальное масштабирование

B. Вертикальное масштабирование

C. Расширение

D. добавление дополнительных узлов для обработки увеличенной нагрузки

E. увеличение мощности существующего узла путем добавления ресурсов

F. перераспределение данных внутри базы данных для более эффективного доступа

Сопоставьте преимущества использования Memcached в MySQL с их описаниями:

A. Ускорение доступа к данным

B. Уменьшение нагрузки на базу данных

C. Увеличение объема оперативной памяти для кэширования

D. способствует ускорению доступа к данным и улучшает производительность приложения

E. снижает количество запросов к базе данных и облегчает работу сервера

F. позволяет хранить больше данных в кэше и увеличить скорость работы

Сопоставьте принципы индексирования с их описанием:

A. Индексирование полей для использования в операторе WHERE

B. Использование составных индексов

C. Уменьшение количества индексов

D. создание индексов для ускорения поиска по конкретным значениям

E. оптимизация запросов путем добавления индексов только к часто используемым полям

F. объединение нескольких полей в один индекс для повышения эффективности

Сопоставьте типы данных в MySQL с их описанием:

A. INT

B. VARCHAR

C. DATE

D. хранит целочисленные значения

E. содержит строки переменной длины

F. хранит дату в формате ГГГГ-ММ-ДД

Сопоставьте типы индексов с их характеристиками:

A. B-Tree index

B. Hash index

C. Full-text index

D. балансирует дерево для оптимизации поиска различных значений

E. используется для быстрого поиска точных значений

F. подходит для поиска полного текста в полях с большим объемом текста

Сопоставьте типы репликации данных с их описанием:

A. Мастер-мастер (Master-Master) репликация

B. Мастер-слейв (Master-Slave) репликация

C. Дерево репликации

D. каждый узел может принимать и обновлять данные

E. один из узлов является основным и передает изменения остальным

F. иерархическая структура репликации с центральным мастером и подчиненными слейвами

Среды, которые поддерживают плагин daemon_memcached в MySQL, — это …

• Windows, Linux, MacOS
• Linux, Solaris, OS X
• Windows, Linux, Unix
• Linux, MacOS, FreeBSD

Столбец, значения в котором — это результат вычислений, а не данные как есть, – это … столбец

Структура, которая позволяет управлять и анализировать большие данные с помощью множества микросервисов, — это … структура

• линейная
• реляционная
• распределенная
• иерархическая

Таблица находится в … нормальной форме, если данные не могут быть разделены на несколько таблиц без потери данных

Уникальный ключ, созданный и связанный с каждой транзакцией, зафиксированной на ведущем сервере — это … идентификатор транзакции

Упорядочьте следующие операторы SQL по порядку их выполнения при написании запроса данных в MySQL:

1 SELECT

2 WHERE

3 GROUP BY

4 ORDER BY

Упорядочьте типы систем управления базами данных по их уровню распределения и масштабируемости (от наименее к наиболее распределенному):

1 реляционные СУБД

2 Data Warehouse (DWH)

3 нереляционные СУБД

4 Data Lake

Упорядочьте шаги оптимизации производительности базы данных в порядке их эффективности:

1 анализ типичных запросов к базе данных

2 добавление индексов к наиболее часто используемым полям

3 увеличение объема оперативной памяти на сервере базы данных

4 использование горизонтального масштабирования базы данных

Упорядочьте этапы обработки данных в больших данных в порядке их выполнения:

1 сбор данных

2 хранение данных

3 обработка данных

4 анализ данных

Установите верную последовательность шагов для использования Memcached в MySQL:

1 установить и настроить Memcached на сервере

2 изменить конфигурацию MySQL для работы с Memcached

3 написать код для работы с Memcached в приложении

Установите верную последовательность шагов при работе с Memcached в MySQL:

1 сохранение данных в Memcached

2 получение данных из Memcached

3 очистка кэша Memcached

Файл … журнала регистрации событий содержит записи всех операций MySQL, выполненных в MySQL

Функциональный индекс — это индекс по … , а не столбцу

Характеристика Big Data, которая описывает потенциальную ценность и полезность, которую можно извлечь из данных, — это … данных

• разнообразие (Variety)
• значимость (Value)
• объем (Volume)
• скорость (Velocity)

Чтобы сделать вертикальное разделение в базе данных MySQL, нужно …

• сконфигурировать серверы для использования многочисленных узлов
• разделить таблицы данных из одной файловой группы на несколько файловых групп
• сократить размер файлов и увеличить количество разделов данных
• устранить аппаратные ограничения и масштабировать базу данных

КОМПЕТЕНТНОСТНЫЙ ТЕСТ

Вам поручено извлечь информацию о продажах из базы данных MySQL для анализа и формирования отчетов. Какой метод запроса данных вы будете использовать?

• Вы будете использовать SQL запросы, такие как SELECT, для выбора нужных столбцов из таблицы, используя операторы условий и сортировки.
• Вы будете использовать Microsoft Excel для подключения к базе данных и извлечения информации через визуальный интерфейс.
• Вы будете вручную просматривать каждую строку таблицы, чтобы найти нужные данные.

Вам поручено хранить и анализировать большие наборы данных о клиентах в вашей компании. Какую систему управления базами данных (СУБД) стоит выбрать для этой задачи?

• PostgreSQL - отлично подходит для работы с большими объемами данных, но может требовать больших вычислительных ресурсов.
• MySQL - хорошо масштабируется и широко используется для обработки больших объемов данных. Он имеет хорошую производительность и можно эффективно работать с большими объемами информации.
• Microsoft Access - простая и удобная в использовании СУБД, но не рекомендуется для работы с большими объемами информации, так как имеет ограничения по производительности.

Ваша компания занимается анализом данных из социальных сетей и мобильных приложений, и вам требуется выбрать подходящую систему управления базами данных для обработки и хранения больших объемов неструктурированных данных. Какое решение по управлению данными следует выбрать?

• MySQL - хотя MySQL является реляционной базой данных, она имеет возможности для обработки и хранения больших данных. Она также обладает высокой производительностью и масштабируемостью.
• Microsoft Excel - Excel нельзя рекомендовать для хранения и обработки больших объемов неструктурированных данных, так как он не эффективно обрабатывает такие объемы и не обеспечивает необходимого уровня производительности.
• PostgreSQL - хотя PostgreSQL является мощной реляционной СУБД, она также хорошо подходит для хранения и обработки больших объемов неструктурированных данных, предоставляя возможности по обработке и анализу больших наборов данных.

Ваша компания занимается онлайн-торговлей и вам поставлена задача построить систему для хранения и анализа больших объемов данных о продажах, клиентах и инвентаре. Какую систему управления базами данных (СУБД) вы выберете для этой задачи?

• MySQL - широко используемая реляционная СУБД, которая хорошо масштабируется и обладает отличной производительностью, что позволяет эффективно обрабатывать большие объемы информации.
• SQLite - легковесная встраиваемая СУБД, хотя она проста в использовании, она не рекомендуется для работы с большими объемами данных из-за ограничений на производительность и масштабируемость.
• MongoDB - гибкая NoSQL база данных, предназначенная для работы с большими объемами неструктурированных данных, таких как логи и социальные медиа.

Ваша компания хочет получить отчет о продажах за последний квартал. Каким методом вы будете запрашивать данные из базы данных MySQL для получения этой информации?

• Вы будете писать SQL-запрос, используя оператор SELECT для выборки данных о продажах за последний квартал.
• Вы будете использовать приложение Microsoft Excel для подключения к базе данных и извлечения данных через интерфейс программы.
• Вы будете обращаться к системному администратору и просить его предоставить нужную информацию.

Вы занимаетесь администрированием базы данных для интернет-магазина. В последнее время заметно снизилась производительность базы данных из-за большого количества запросов на получение информации о продуктах. Разработчики предложили использовать Memcached в MySQL для оптимизации работы с данными. Какие возможные способы использования Memcached в MySQL для улучшения производительности базы данных?

• Для увеличения скорости выполнения запросов и снижения нагрузки на базу данных, применяется кэширование часто запрашиваемых данных в Memcached.
• Интеграция Memcached напрямую с MySQL обеспечивает повышение безопасности данных и ускоренный доступ к ним.
• Для оптимизации производительности переход от MySQL к Memcached как основному кэширующему механизму может быть ключевым шагом.

Вы работаете в компании, у которой есть онлайн-магазин. Клиенты начали жаловаться на долгую загрузку страниц и медленную работу сайта. Вам поручено оптимизировать работу с базой данных, чтобы увеличить скорость выполнения запросов и повысить производительность сайта. Какие меры вам необходимо предпринять?

• Вы решаете добавить индексы ко всем полям в базе данных, чтобы ускорить выполнение запросов. После этого проводите тщательное тестирование и обнаруживаете, что скорость выполнения запросов значительно улучшилась, а клиенты начали отмечать быструю загрузку страниц.
• Вместо добавления индексов ко всем полям, вы анализируете типичные запросы к базе данных и добавляете индексы к полям, которые использованы в условиях WHERE и JOIN в запросах. После этой оптимизации, скорость выполнения запросов значительно улучшается, а клиенты больше не жалуются на медленную работу сайта.
• Вы решаете не добавлять индексы, а увеличить мощность сервера базы данных и увеличить объем выделенной оперативной памяти. Однако, после этого вы обнаруживаете, что несмотря на улучшения в производительности сервера, скорость загрузки страниц все равно остается медленной.

Вы являетесь администратором базы данных крупной онлайн-магазина. Ваш ресурс переживает резкий рост популярности, и для обеспечения высокой доступности и отказоустойчивости решено внедрить репликацию данных. Какой вариант репликации наиболее подходит для обеспечения надежности и масштабируемости вашей системы?

• Мастер-мастер (Master-Master) репликация, где каждый узел может принимать и обновлять данные.
• Мастер-слейв (Master-Slave) репликация, где один узел является основным и передает изменения остальным.
• Шардинг для разделения данных по ключу и хранения их на различных серверах.

Вы являетесь аналитиком данных в крупной компании, которая хранит и обрабатывает огромные объемы информации. За последнее время возросла сложность обработки и анализа данных из-за их большого объема. Вашей задачей является улучшение процесса обработки данных путем разделения их на более мелкие части. В чем заключается принцип разделения больших объемов данных?

• Очистка данных от ненужных сведений для уменьшения их объема и повышения качества обработки.
• Разделение данных на более мелкие подмножества для улучшения производительности и эффективности обработки.
• Сжатие данных для ускорения их передачи между системами и устройствами.

Вы являетесь системным администратором, который отвечает за обеспечение высокой доступности базы данных MySQL. Ваша задача - выбрать подходящий метод репликации для построения высокодоступного решения. Какой метод репликации вы выберите?

• Вы решили использовать Master-Slave репликацию, где основной сервер (Master) обрабатывает все запросы, а вторичный сервер (Slave) синхронизирует данные с Master и используется только для чтения.
• Вы решили использовать Master-Master репликацию, где оба сервера (Master) обрабатывают запросы и синхронизируют данные между собой.
• Вы решили использовать шардинг для разделения данных по ключу и хранения их на различных серверах.

Вы являетесь частью команды разработки социальной сети, которая столкнулась с проблемами низкой производительности при выполнении запросов к базе данных. Вам поручено оптимизировать структуру базы данных и добавить индексы для улучшения скорости запросов. Какие меры вам необходимо предпринять?

• Вы добавляете индексы к каждому полю в базе данных, тем самым улучшая скорость выполнения запросов. После этого проводите серию тестов и обнаруживаете значительное улучшение производительности при выполнении запросов.
• Вы проводите анализ типичных запросов к базе данных и добавляете индексы только к полям, которые используются в условиях WHERE и JOIN в запросах. После этой оптимизации, вы замечаете, что скорость выполнения запросов заметно улучшается, а пользователи начинают отмечать быструю работу социальной сети.
• Вместо добавления индексов, вы предлагаете увеличить объем оперативной памяти на сервере базы данных. Однако, после увеличения объема памяти, скорость выполнения запросов не улучшается, и пользователи продолжают испытывать проблемы с производительностью.

У вас есть база данных MySQL, в которой хранится информация о пользователях вашего сайта. В последнее время вы заметили, что производительность вашего сайта начала ухудшаться из-за большого количества запросов к базе данных. Чтобы оптимизировать работу сайта, вы решили использовать Memcached для кэширования некоторых данных. Какое из следующих утверждений правильно описывает использование Memcached в MySQL?

• Memcached — это база данных, которая хранит данные пользователей вашего сайта и ускоряет их обработку при запросах к MySQL.
• Memcached — это высокопроизводительный, распределенный кэш-сервер, который хранит данные в оперативной памяти, ускоряя доступ к ним и уменьшая нагрузку на базу данных MySQL.
• Memcached — это инструмент для резервного копирования данных в MySQL, который позволяет восстанавливать базу данных после сбоев.

УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

• Введение в курс
• Тема 1. Введение в большие данные. Основы MySQL
• Тема 2. Характеристика методов запроса данных в MySQL
• Тема 3. Индексирование данных для высокопроизводительных запросов
• Тема 4. Использование Memcached в MySQL
• Тема 5. Разделение больших объёмов данных
• Тема 6. Репликация для построения высокодоступных решений
• Заключение
• Итоговая аттестация