距离5月25日的软考还有2天时间,考试前的状态尤为重要。上午题虽然很零散,但是很简单,下午题虽然就5道,但是做题时需要认真、认真再认真,答案题中找,好好读题,说不定算法都能懵对几分…… 做题的时候,要从精神上藐视它,告诉自己这题会做;要从心里重
距离5月25日的软考还有2天时间,考试前的状态尤为重要。上午题虽然很零散,但是很简单,下午题虽然就5道,但是做题时需要认真、认真再认真,答案题中找,好好读题,说不定算法都能懵对几分……
做题的时候,要从精神上藐视它,告诉自己这题会做;要从心里重视它,读题时认真、耐心……
一、DFD(数据流图)
1.从最近几年考试的情况来看,这题主要考察几个知识点:
1.1 给出外部实体的名称
1.2 给出数据存储的名称
1.3 查找错误的数据流和丢失的数据流
1.4 数据字典部分的考察(2012年下半年DFD最后一问的数据项其实就是考察的数据字典)
1.5 问答题,比如2008上DFD最后一问的:面向对象结构设计方法的基本思及其适用场合。
2.做此题的技巧
这题,一般会给出一大段文字,然后给出顶层数据流图和0层数据流图等。我一般读题的过程中,会把读到的名词(可能为外部实体的词)、某某文件之类(即数据存储)、数据流标出来,这样在做问题一、二的时候,数据流图与说明对照,快速、标准的解决知识点1.1和1.2.
查找丢失数据流时,先要做的是顶层和0层图对照,保持父图和子图平衡,即父图中某加工的输入(输出)数据流的数据必须与子图的输入(输出)数据流中的数据在数量和名字上相同。在此基础上,读文字说明,一句句的注意从..到..的字眼,这样就能解决知识点1.3。
数据字典的问题,要知道数据字典各个符号的定义。
对于简答题这样的题目,就凭借项目经验来写吧,尽量多写点,总能达到点上。
具体数据流部分需要注意的考点见博客《 软考之数据流图专题》
二、数据库分析与设计
从历年考题来看,主要有两种形式:一种是文字说明+表格,一种是只有文字说明的。
1.主要考察几个知识点
1.1 补充联系及联系类型,完善实体联系图
1.2 ER图向关系模型的转变
1.3 加个功能再次补充实体联系图
1.4 简答题
2.做此题的技巧
第一遍读题的时候,画出各实体,尽量找出实体间的对应关系。对于给表格的题,表格的标题及表格周围的文字都要认真看,比如时间有可能就是某一实体的属性。
解决1.1的技巧及注意事项:注意审题,不要漏泄联系类型(1:1,1:m,m:n),难点在于一个联系联系三个实体的。读题的时候注意这样的字眼,比如:某某老师对某某学生上某某课。
解决1.2的技巧:先从说明中凭自己的感觉从文字说明及表格中找实体的属性,找完以后,再去看ER图,遵照ER图向关系模型转转换的原则。不要漏写、多些属性值,不要忘记标主键、外键。
解决1.4的技巧:按照自己的经验来,考前先弄懂1-3范式具体的含义。
三、面向对象分析与设计
从近几年考察来看,常常给出一段说明,然后附加有用例图和类图,当然也有可能会考状态图。
1.主要考察的知识点
1.1 填写用例名称、依赖关系
1.2 填写类名称
1.3 补充多重度
1.4 对应的状态
1.5 用到的某某设计模式的内涵
2. 解决此类问题的技巧
第一遍读题的过程中,注意各名词,该标的地方标出来。
用例名称一般比较好写,还要注意一点就是:依赖关系。要明白扩展《extend》和包含《include》的用意及箭头方向。
多重度问题跟数据库中的联系类型有点相似,但不要写错,这里多个的时候只能用*表示哦。注意文中给出的数字,可能帮助你解决多重度问题。
状态图各状态的转换也算是比较好找的一类问题吧,主要考察的是细心。
考察某设计模式的内涵的这类问题,要熟悉23个设计模式的含义了。设计模式很重要啊……
四、算法题
这类题对我来说难度不小,但也不能掉以轻心,有时候算法考的还是比较简单的,懵都能懵对几分,比如时间复杂度和空间复杂度。可以看看《大话设计模式》,这里面讲的挺明确的。但是算法不是一朝一夕就能提高的,考试之前把几种常见算法看懂就好了,比如各类排序算法、分治算法、动态规划算法、贪心算法、回溯算法……
五、设计模式
这个题算是比较简单的,我选择做java版的设计模式,这个题有点java基础,能看懂类图,即使不懂设计模式也能得分。高中时老师常教育我们这么一句话:简单全做对,稳坐中档题,舍弃全不会;主要表达的是考试要心态正,乱中求稳,不要第一题做的不好,后面的都做不好了。
考试之前将HeadFirst好好瞅瞅,历年考题出的例子大多与HeadFirst上的例子极为相似。
一定要知道的几点:比如 interface、extends、implements、abstract、super等关键字的写法,注意大小写;注意委托的用法……
保持好心态,乱中求稳,稳中求胜!相信自己,应该没问题的!只能说该做的都做了,大不了重来,一定把它突破!

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB


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