資訊處理 115 年資料庫應用考古題

隨著資安威脅與法規合規性（如ISO 27001）要求提升，資料庫稽核 （Database Audit）成為確保數據完整性的關鍵機制。假設現有用於記錄 該稽核數據之關聯式資料庫，其資料表及內容敘述如下： 稽核政策(政策編號, 政策名稱, 物件名稱, 物件類型, 稽核動作, 是否啟用, 建立者編號) 政策編號為PK；物件類型之內容值可為「TABLE」、「VIEW」、 「STORE PROCEDURE」、「FUNCTION」之英文；稽核動作之內容 值可為「SELECT」、「INSERT」、「UPDATE」、「DELETE」等指令。 稽核日誌(日誌編號, 政策編號, 操作時間, 操作類型) 日誌編號為PK；政策編號為FK，參考「稽核政策」表中的政策編號。 異常事件(事件編號, 日誌編號, 嚴重程度, 偵測時間, 事件描述, 是否已結案) 事件編號為PK；日誌編號為FK，參考「稽核日誌」資料表的日誌編 號；嚴重程度之內容值可為「高」、「中」、「低」；是否已結案之內容 值為「Y」或「N」。 稽核人員(稽核人員編號, 姓名, 所屬部門) 稽核人員編號為PK。 事件處理紀錄(處理編號, 事件編號, 稽核人員編號, 處理日期) 處理編號為PK；事件編號為FK，參考「異常事件」資料表中的事件 編號；稽核人員編號為FK，參考「稽核人員」資料表的稽核人員編號。 請回答下列問題，其中㈡至㈣請使用SQL 語法進行作答。 ㈠請透過上述關聯式綱目畫出實體關聯式模型（Entity-Relationship Model, ER Model）。（10 分） ㈡查詢各嚴重程度異常事件的統計資訊，列出嚴重程度、事件總數、已 結案數、未結案數、未結案比例，未結案比例四捨五入計算至小數點 後第2 位，依事件總數由高至低排序。（5 分） ㈢查詢每位稽核人員於2026 年的處理績效，列出稽核人員姓名、所屬部 門、處理事件總數、其中高嚴重程度事件數，只列出處理事件總數大 於5 件的稽核人員，依處理事件總數由高至低排序。（5 分） ㈣假設現新增一筆稽核政策資料，政策編號為「P2025001」，政策名稱為 「財務資料表異動稽核」，物件名稱為「Finance」，物件類型為 「TABLE」，稽核動作為「DELETE」，是否啟用為「Y」，建立者編號 為「U001」。請寫出對應的SQL 新增語法。（5 分）

某機構資料庫有以下兩張E 與C 資料表，並存在其關聯： E(SID, CID, Grade)：共60000 筆資料，每個區塊（Block）存50 筆資料。 C(CID, Name, Credit)：共600 筆資料，每個區塊（Block）存30 筆資料。 假設該機構系統可用的緩衝區（Buffer）M 共22 頁，並執行下面SQL 語 法： SELECT E.SID, C.Name, E.Grade FROM E JOIN C ON E.CID = C.CID 目前已知關聯式資料庫中，常見的Join 演算法有三種，即Simple Nested Loop Join (SNLJ)、Block Nested Loop Join (BNLJ)與Hash Join，其I/O 成 本分別計算如下： Join 演算法 I/O 成本公式 說明 SNLJ B(R) + |R| × B(S) 對R 每一筆Tuple，掃描整個S BNLJ B(R) + ⌈B(R)/(M-2)⌉× B(S) 以Block 為單位分批載入R，每批掃描一次S；M-2 頁給外層，1 頁給內層，1 頁給輸出 Hash Join 3 × (B(R) + B(S)) 分割階段讀寫各一次，探測階段再讀一次 演算法內符號說明如下：B(R)代表資料表R 的區塊（Block）數，也就是 以R 作為JOIN 運算的驅動表（Driving Table / Outer Table）；|R|代表資料 表R 的資料筆數；M 代表可用緩衝區（Buffer）頁數；S 為要計算的資料 表。 請回答下面問題，並計算下列各演算法的I/O 成本（需列計算過程）： ㈠使用SNLJ 法，以資料表E 為驅動表。（5 分） ㈡使用BNLJ 法，以資料表C 為驅動表。（5 分） ㈢使用Hash Join 法（假設分割後各Partition 可完整放入記憶體）。（5 分） ㈣綜合比較上述三種結果，在本題情境下應選擇那種演算法？說明原 因。（10 分）

假設資料庫中有三個資料項（Data Items）：A、B、C，其三者初始值皆為 100，當有三筆交易T1、T2 與T3 同時進入系統，各自交易的預期操作順 序如下所示： T1：read(A) →write(A) →read(B) →write(B) T2：read(B) →write(B) →read(C) →write(C) T3：read(C) →read(A) →write(A) 假設排程器（Scheduler）採用嚴格兩階段鎖定協定（Strict 2PL）：也就是 「在增長階段（Growing Phase），交易可以取得鎖定，但不能釋放任何鎖 定」以及「在收縮階段（Shrinking Phase），交易持有的所有互斥鎖X(X- lock)必須持續保留，直到交易提交（Commit）或中斷（Abort）後才能一 次釋放」。所有操作皆遵循著「具備鎖定升級：即若交易已持有共享鎖S， 在執行write 前必須升級為互斥鎖X」。考慮排程器依照時間序列t1 至t9 收到下列操作請求： 時間 分配請求與操作 時間 分配請求與操作 t1： T1 請求read(A) t6： T1 請求read(B) t2： T2 請求read(B) t7： T2 請求read(C) t3： T3 請求read(C) t8： T3 請求read(A) t4： T1 請求write(A) t9： T1 試圖提交(commit) t5： T2 請求write(B) 請回答以下問題： ㈠詳細分析從t1 至t9 的執行過程中，各個交易的鎖定狀態變化，並且標 記該時間點交易是否會進入阻塞（Blocked/Waiting）狀態？（書寫時， 若某個資料項要使用S 鎖請標註Lock-S(資料項)，若需要X 鎖則書寫 Lock-X(資料項)。）（10 分） ㈡此排程於t9 之後的時間，是否有機會形成死結（Deadlock）？若有， 請指出是那些交易互相等待。（10 分） ㈢若排程能順利執行或經由處理後結束，請說明各交易的鎖定點（Lock Point）分別位於那一個時間點。（5 分）

BASE 原則（BASE Properties）與CAP 定理（CAP Theorem）常見於在 分散式系統（Distributed Systems）與分散式資料庫的架構設計中，請回 答以下問題： ㈠解釋BASE 原則。（10 分） ㈡解釋CAP 定理。（10 分） ㈢在分散式資料庫中，CAP 是一項限制，為何一個分散式資料庫不可能 同時滿足CAP？（5 分）