Cho các ký hiệu:

Q = {q1, q2, q3, q4} là tập các ứng dụng

A = {A1, A2, A3, A4} là tập các thuộc tính

S = {S1, S2, S3} là tập các vị trí.

Cho ma trận sử dụng thuộc tính A và tần số ứng dụng sau: Hãy tính giá trị cho aff(A2, A4)?

Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần hiểu rõ ý nghĩa của các thành phần trong công thức (Ai, Aj) và Sl.

- Ai và Aj thường đại diện cho các ứng dụng hoặc các thành phần của ứng dụng.
- Sl thường đại diện cho một vị trí (site).

Dựa trên các lựa chọn:

- A. Trọng số lực hút (Ai, Aj) với các ứng dụng trên các vị trí (site).: Mô tả này có thể đúng trong một số ngữ cảnh cụ thể về tối ưu hóa vị trí, nhưng nó không phải là ý nghĩa phổ quát nhất.
- B. Số lượng truy suất trên (Ai, Aj) cho mỗi lần thực hiện của qk trên vị trí Sl: Mô tả này có vẻ gần đúng, tuy nhiên, nó thiên về số lượng truy cập hơn là tần suất.
- C. Tần số truy cập ứng dụng qk vào (Ai, Aj) tại vị trí Sl: Đây là đáp án chính xác nhất. Nó diễn tả số lần ứng dụng qk truy cập vào (Ai, Aj) tại một vị trí cụ thể Sl. 'Tần số' ở đây thể hiện mức độ thường xuyên truy cập.
- D. Trọng số của ứng dụng qk tham chiếu đến (Ai, Aj): Mô tả này chung chung và không đề cập đến vị trí, là một yếu tố quan trọng trong bối cảnh câu hỏi.

Vì vậy, đáp án chính xác nhất là C.

Công thức tính điểm z trong bài toán tối ưu hoá phân mảnh dọc là z = CTO * CBO - COQ2, trong đó:
- CTO (Cost of Tuple Overhead): Chi phí do việc xử lý tuple (bản ghi) trên nhiều phân mảnh.
- CBO (Cost of Block Overhead): Chi phí do việc xử lý các khối dữ liệu trên nhiều phân mảnh.
- COQ2 (Cost of Query): Chi phí thực hiện truy vấn trên các phân mảnh.

Điểm z thể hiện sự đánh đổi giữa chi phí truy vấn và chi phí quản lý dữ liệu phân mảnh. Mục tiêu là tìm phương án phân mảnh sao cho điểm z là lớn nhất (tối ưu nhất).

Để trả lời câu hỏi này, cần có công thức số 1 được đề cập đến. Vì không có công thức được cung cấp trong câu hỏi, nên không thể xác định ý nghĩa của nó. Do đó, không có đáp án chính xác trong các lựa chọn đã cho. Nếu công thức được cung cấp, chúng ta có thể phân tích các thành phần của nó (ví dụ: các biến, toán tử) để xác định ý nghĩa của nó trong ngữ cảnh của mô hình cấp phát hoặc chi phí xử lý.

Quản lý khung nhìn (views) trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu (CSDL) có tác dụng quan trọng trong việc đảm bảo tính độc lập dữ liệu. Khung nhìn cung cấp một lớp trừu tượng giữa các ứng dụng và cấu trúc lưu trữ dữ liệu cơ bản. Điều này có nghĩa là các ứng dụng có thể truy cập dữ liệu thông qua khung nhìn mà không cần biết chi tiết về cách dữ liệu được lưu trữ hoặc tổ chức thực tế. Nếu cấu trúc CSDL thay đổi (ví dụ: thêm cột, thay đổi tên bảng), các ứng dụng vẫn có thể tiếp tục hoạt động bình thường nếu khung nhìn được cập nhật để phản ánh những thay đổi này. Điều này làm giảm sự phụ thuộc của ứng dụng vào cấu trúc CSDL vật lý, do đó tăng tính độc lập của dữ liệu.

Khung nhìn (view) cập nhật được là khung nhìn mà các thao tác cập nhật (insert, update, delete) trên khung nhìn đó sẽ được tự động ánh xạ và thực hiện trên các bảng cơ sở mà khung nhìn được xây dựng dựa trên. Điều này có nghĩa là, khi bạn thay đổi dữ liệu thông qua khung nhìn, những thay đổi này sẽ được phản ánh trực tiếp vào dữ liệu gốc trong các bảng cơ sở.

Đáp án A mô tả chính xác tính chất này: "Khi thực hiện các phép cập nhật trên nó sẽ lan truyền chính xác đến các quan hệ cơ sở."

Các đáp án khác không đúng vì:
- B: "Có thể thực hiện các phép cập nhật trên nó." chỉ là một phần của định nghĩa, không đầy đủ.
- C: "Khi thực hiện các phép cập nhật trên nó che dấu các chi tiết cập nhật." là sai, khung nhìn cập nhật được phải phản ánh các cập nhật đến các quan hệ cơ sở.
- D: "Khi chúng được dẫn xuất từ một quan hệ duy nhất" là một điều kiện *có thể* xảy ra, nhưng không phải là định nghĩa của một khung nhìn cập nhật được.