D

[解析] 以上各项均是，所以本题的答案为D。

D

[解析] 从功能结构上看，整个体系中的功能可以分为数据处理、数据管理和数据应用3个层次。
   ①数据处理主要完成各层数据之间的流转功能，主要包括数据集成和数据维护等功能；
   ②数据管理对数据仓库中的数据进行安全控制、监控和元数据管理等功能；
   ③数据应用层次根据企业情况，可以包括各种类型的信息型应用或分析应用。所以本题的答案为D。

D

[解析] 在这个结构中，数据仓库中的数据分为早期细节级、当前细节级、轻度综合级和高度综合级4个级别。来自操作型环境中的源数据经过集成后，进入当前细节级。根据系统的需要，可能需要对当前细节级的数据进行轻度的综合(汇总)或进一步的高度综合，从而得到轻度综合级数据和高度综合级数据。老化以后的细节数据将进入早期细节级。所以本题的答案为D。

D

[解析] 对数据进行分区时，最常见的是按照时间标准来进行划分，也可以按照其他标准进行分区，还可以将多个分区标准组合起来对数据进行分割。分区的选择一般是由开发者来决定的，但是，对于大的数据表，一般至少必须按日期进行划分。所以本题的答案为D。

D

[解析] 数据仓库和操作型数据库的主要区别在于数据仓库在实现上对I/O要求更高。所以本题的答案为D。

B

[解析] 元数据(Meta Data)是数据仓库中的重要数据，是关于数据的数据。在数据仓库中建立元数据的目的主要在于让用户能更快地找到所需的数据，让前台工具和管理员更好地理解和管理数据。所以本题的答案为B。

D

[解析] 在数据仓库中，元数据一般分成技术型元数据和业务型元数据两类，其内容一般包括主题描述、外部数据和非结构化数据的描述、层间数据映射关系、逻辑模型定义、集成时的数据转换规则、数据的抽取历史、数据分区定义以及有关存储路径和结构的描述等。所以本题的答案为D。

D

[解析] 在研究和实践中，人们将ODS分成4类，首先，根据从数据源到ODS的数据传送更新频率的高低，ODS被分成了如下3类：①ODS Ⅰ：第一类ODS数据更新频率是秒级的，即操作型系统中的数据发生改变以后，几乎是立即传送到ODS中，这类ODS建设难度很大。②ODS Ⅱ：第二类ODS的数据更新频率是小时级，这类ODS建设难度低。③ODS Ⅲ：第三类ODS的数据更新频率是天级，一般隔夜后将数据更新到ODS中。第四类ODS，即ODS Ⅳ，是根据数据来源方向和类型区分的。所以本题的答案为D。

C

[解析] 数据仓库系统设计目标主要在于建立主题数据环境，强调的是数据的集成性，所以本题的答案为C。

D

[解析] 数据仓库设计是以数据仓库的主题数据模型设计和实现为核心，数据仓库的设计过程大致可以分为概念模型设计、技术评估与环境准备工作、逻辑模型设计、物理模型设计、数据生成与应用实现以及数据仓库运行与维护。所以本题的答案为D。

D

[解析] 概念模型是用于描述客观世界中的对象及其属性的一种概念性工具。数据仓库中的概念模型常见的表示方法还是实体关系图，即E-R图，用于描述实体以及实体之间的联系。数据仓库的逻辑模型既可以采用关系型模型，也可以采用多维数据模型，也可以通过关系型模型来表示多维模型。在常见的数据仓库系统中，多数还是采用关系型模型作为关系逻辑描述工具。物理模型就是逻辑模型在具体的数据存储平台上的物理定义，也就是逻辑模型在数据仓库中的实现，所以本题的答案为D。

B

[解析] 常见的用来优化物理模型的设计技术包括引入冗余措施、分区、生成导出数据、表合并、细分数据和索引等。所以本题的答案为B。

B

[解析] 快照维护策略对不会给源数据的更新事务或者数据仓库的查询事务增加任何负担。但无法提供最新的数据。它的触发条件是时间。因此D基于对操作的触发说法本身就错误。因应用系统需要分析每日商品销售趋势，因此必须每日更新一次系统数据，C每周做一次快照的策略不合适。而A和B中，因为数据仓库的庞大性，显然B用增量方式进行抽取比全部抽取要合理。

C

[解析] 在OLTP中采用技术手段记录T1的所有新记录NT，选择时间将NT复制到数据仓库中，将NT合并到T2中，根据T2重新计算T3最合理。

C

[解析] 快照维护策略定期对数据仓库进行维护，维护操作的触发条件是时间，这种策略不会对源数据的更新增加任何负担，但通常无法提供最新的数据，不具有实时性，选项C的商品销售表和商品采购表具有一定的实时性，故不适合用快照法。

D

[解析] 数据仓库中数据的维护策略包括实时维护、延时维护和快照维护，所以本题的答案为D。

A

[解析] 快照维护策略定期对数据仓库进行维护，维护操作的触发条件是时间。这种策略不会给源数据的更新事务或者数据仓库的查询事务增加任何负担，但通常无法提供最新的数据。而事实上，由于数据仓库主要用于数据分析和决策支持，通常不要求数据具有实时性，因此目前这种策略得到了广泛的应用。所以本题的答案为A。

D

[解析] 捕捉数据源的变化的典型方法有：
   ①触发器；    ②修改数据源应用程序；
   ③通过日志文件；    ④快照比较法。
   所以本题的答案为D。

D

[解析] 实时维护在数据源发生变化时，立即更新数据仓库中的数据。实时维护操作的触发条件是数据源进行了数据的更新操作。这种策略能够保证用户总能查到最新的数据。这种策略对数据源系统和数据仓库端的软件硬件性能要求很高，因此在很多情况下难以实现。所以本题的答案为D。

D

[解析] 延时维护不是在数据源的更新事务中完成，而是在数据仓库中的视图被查询时完成更新。也就是说，延时维护操作的触发条件是用户在数据源发生变化后首次对数据仓库执行查询操作。与实时维护相反，延时维护减少了对数据源的更新时间，但视图查询时间相对比较长。所以本题的答案为D。

D

[解析] 快照维护策略定期对数据仓库进行维护，维护操作的触发条件是时间。这种策略不会给源数据的更新事务或者数据仓库的查询事务增加任何负担，但通常无法提供最新的数据。而事实上，由于数据仓库主要用于数据分析和决策支持，通常不要求数据具有实时性，因此目前这种策略得到了广泛的应用。所以本题的答案为D。

D

[解析] 数据监控对象包括：
   ①对数据仓库的数据量进行监控。
   ②对数据仓库各种数据的使用率进行监控。
   ③对数据仓库的用户和安全状况进行定期监控。
   ④对数据仓库环境的网络通信情况、网络数据流量、数据源数据变化情况、集成和维护工具运行效率、查询响应时间、应用支持效率等各种工具、对象的状态、参数等。所以本题的答案为D。

A

[解析] 元数据是描述数据属性的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据算是一种电子式目录，为了达到编制目录的目的，必须在描述并收藏数据的内容或特色，进而达成协助数据检索的目的。故选择A。

C

[解析] 联机事务处理系统中的数据一般按面向业务应用的方式组织，数据仓库系统中的数据一般按面向分析主题的方式组织。所以本题正确答案为C。

C

[解析] 解决企业联机事务处理业务和数据分析业务之间的性能冲突问题，根本的解决途径是从联机事务处理环境中抽取数据，建立新的数据分析环境，即建立操作型数据存储，将分析业务转移到操作性数据存储中。

D

[解析] OLAP的实现方式有3种：基于多维数据库的OLAP(MOLAP)；基于关系数据库的OLAP(ROLAP)；混合型的OLAP(HOLAP)，所以本题的答案为D。

B

[解析] 维是一种类型划分，是从观察数据的视角出发的。维的层次是指观察数据的某个特定角度时可以存在细节程度不同的多个描述方面。所以本题的答案为B。

D

[解析] 多维分析的基本活动有：
   ①钻取与卷起；
   ②切片和切块；
   ③旋转。
   所以本题的答案为D。

C

[解析] OLAP根据存储数据的物理组织方式不同可以采用不同的形式。所以本题的答案为C。

D

[解析] MOLAP称为基于多维数据库的OLAP，这种OLAP的核心是多维数据库技术。MOLAP工具以多维数据库的形式将元数据、基础事实数据和导出数据存储在以多维数组为基本存储结构的多维数据库中。这种结构将应用逻辑层和数据服务层结合在一起。多维数据库目前最大的问题就是缺乏标准。另外多维存储数据库的扩展性能差，所能存储的数据规模有限，也难以实现数据维护。所以本题的答案为D。

C

[解析] ROLAP称为基于关系数据库的OLAP，所有基础事实数据及维表都采用关系表来表示和存储。基于关系型数据库的OLAP的优势是技术成熟，有现成的产品可以借鉴，开发过程快，风险小。ROLAP的问题是表连接和索引处理会降低系统性能，另外一个缺点是多数分析型的操作必须在前端应用中进行。所以本题的答案为C。

B

[解析] OLAP使用历史数据，OLTP使用当前数据。所以本题的答案为B。

D

[解析] 聚类方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和面向数据库的方法，因此答案为D。

A

[解析] 数据挖掘作为知识发现的过程，一般由3个主要阶段组成：数据准备、数据挖掘、结果的解释评估。因此答案为A。

C

[解析] 分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。统计方法包括贝叶斯法和非参数法，对应的知识表示则为判别函数和原型事例。机器学习方法包括决策树法和规则归纳法。神经网络方法主要是BP算法，有3种分类器评价或比较尺度：预测准确度、计算复杂度、模型描述的简洁度。因此答案为C。

C

[解析] 数据挖掘作为知识发现的过程，一般由3个主要阶段组成：数据准备、数据挖掘、结果的解释评估。数据准备分为3个子步骤：①数据选取，目的是确定挖掘任务的操作对象，根据用户的需要从原始数据库中抽取一组数据；②数据预处理，包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换等，当数据挖掘的对象是数据仓库时，一般数据预处理已经在生成数据仓库时完成了；③数据变换，目的是将数据转换成适合数据挖掘需要的形式。因此答案为C。

B

[解析] 数据挖掘的目的在于从已知的大量数据中发现潜在的规则。因此答案为B。

B

[解析] 时间序列分析的侧重点在于分析数据间的前后序列关系，在某一点时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列为A—B—C，出现的频度较高是时间序列分析的内容。因此答案为B。

D

[解析] 有3种分类器评价或比较尺度：预测准确度、计算复杂度、模型描述的简洁度。分类的效果一般和数据特点有关。有的数据噪声大，有的有缺值，有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的，而有的是连续值或混合式的。因此答案为D。

AddNew     MovePrevious

[解析] RecordSet对象的AddNew方法用于在结果集中添加一个新记录。MovePrevious方法：将当前行记录指针向前移动一行。

CONNECTIONSTRING

[解析] RecordSet对象的AddNew方法的功能是在对应的数据库表中增加一条新记录，所以本题的答案为CONNECTIONSTRING。

主码属性

[解析] 垂直分片是在关系中从列的角度依据一定条件分为不同的片段，各片段中应该包含关系的主码属性，以便通过连接方法恢复关系。

CPU和I/O

自底向上

插入

[解析] 执行SELECT语句时，从A到B，要有查询权和插入权。

小  大

[解析] 本题考查的是对粒度概念的理解。粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低，粒度级就越大。