Quan hệ R được gọi là dạng chuẩn 1NF, khi và chỉ khi:

Quá trình chuyển đổi từ 1NF (First Normal Form) lên 3NF (Third Normal Form) trong cơ sở dữ liệu quan hệ nhằm mục đích loại bỏ các dư thừa dữ liệu (data redundancy) và các bất thường (anomalies) có thể xảy ra trong quá trình cập nhật, chèn, hoặc xóa dữ liệu. Mục tiêu quan trọng nhất là đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Trong quá trình chuẩn hóa, chúng ta phải đảm bảo không làm mất thông tin quan trọng (lossless decomposition).

Phương án 1 chính xác vì nó nêu rõ mục tiêu kép của quá trình chuẩn hóa: loại bỏ dị thường (để đảm bảo tính nhất quán) và không tổn thất thông tin (để bảo toàn dữ liệu).

Trong SQL, mệnh đề GROUP BY được sử dụng để gộp các hàng có cùng giá trị trong một hoặc nhiều cột thành một nhóm. Các hàm gộp nhóm (ví dụ: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX) thường được sử dụng sau mệnh đề GROUP BY để tính toán các giá trị tổng hợp cho mỗi nhóm.

Ví dụ:

SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department;

Câu truy vấn này sẽ trả về số lượng nhân viên trong mỗi phòng ban. Mệnh đề GROUP BY department gộp các nhân viên có cùng phòng ban lại với nhau, và hàm COUNT(*) đếm số lượng nhân viên trong mỗi nhóm (phòng ban).

Do đó, đáp án đúng là GROUP BY.

Việc biến đổi một quan hệ chưa chuẩn hoá (ví dụ, ở dạng 1NF hoặc 2NF) về nhóm các quan hệ ở dạng chuẩn 3NF (Third Normal Form) phải đảm bảo không làm mất đi thông tin ban đầu. Điều này có nghĩa là, từ các quan hệ 3NF đã được tạo ra, ta phải có khả năng khôi phục lại được thông tin từ quan hệ ban đầu mà không bị mất mát dữ liệu. Do đó, 'Không tổn thất thông tin' là yếu tố quan trọng nhất trong quá trình chuẩn hoá. Các yếu tố như bảo toàn phụ thuộc và đảm bảo tính độc lập dữ liệu là các mục tiêu khác trong thiết kế cơ sở dữ liệu, nhưng không trực tiếp liên quan đến việc biến đổi một quan hệ chưa chuẩn hóa về 3NF.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về mệnh đề HAVING trong SQL. Mệnh đề HAVING được sử dụng để lọc các nhóm sau khi mệnh đề GROUP BY đã thực hiện việc gộp nhóm. Điều kiện lọc trong HAVING được áp dụng trên các nhóm, không phải trên các hàng riêng lẻ như mệnh đề WHERE. Vì vậy, đáp án chính xác nhất là "Nếu GROUP BY đã xuất hiện" vì HAVING chỉ có ý nghĩa khi đi kèm với GROUP BY.

• Đáp án 1: Sai. HAVING thực hiện sau GROUP BY.
• Đáp án 2: Đúng. HAVING chỉ có nghĩa khi GROUP BY đã được sử dụng.
• Đáp án 3: Sai. HAVING lọc dựa trên kết quả của GROUP BY, không phải theo yêu cầu của GROUP BY.
• Đáp án 4: Sai. Biểu thức logic trong HAVING được áp dụng cho các nhóm đã được tạo bởi GROUP BY, không phải cho các hàng riêng lẻ.

Khái niệm "an toàn" dữ liệu trong cơ sở dữ liệu bao gồm nhiều khía cạnh, nhưng cốt lõi là bảo vệ dữ liệu khỏi các nguy cơ gây mất mát, sai lệch hoặc truy cập trái phép.

• Phương án 1: "Bảo đảm tính độc lập dữ liệu" đề cập đến khả năng thay đổi cấu trúc lưu trữ dữ liệu mà không ảnh hưởng đến các ứng dụng sử dụng dữ liệu đó. Mặc dù quan trọng, nhưng đây không phải là ý nghĩa chính của "an toàn" dữ liệu.

• Phương án 2: "Bảo vệ, bảo đảm sự toàn vẹn dữ liệu" là một phần quan trọng của an toàn dữ liệu. Toàn vẹn dữ liệu đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và không bị sửa đổi trái phép. Do đó, đây là một phần của an toàn dữ liệu.

• Phương án 3: "Bảo toàn dữ liệu khi thao tác trên nó" liên quan đến việc đảm bảo rằng các thao tác (ví dụ: cập nhật, xóa) không làm hỏng hoặc mất dữ liệu. Nó là một khía cạnh của việc bảo vệ dữ liệu.

• Phương án 4: "Bảo vệ chống truy nhập trái phép" là một yếu tố then chốt của an toàn dữ liệu, liên quan đến việc ngăn chặn những người không có quyền truy cập vào dữ liệu.

Phương án 2 bao hàm ý nghĩa rộng nhất và chính xác nhất về "an toàn" dữ liệu, bao gồm cả việc bảo vệ và đảm bảo sự toàn vẹn của dữ liệu. Các phương án khác chỉ đề cập đến một khía cạnh cụ thể của an toàn dữ liệu.