DBMS — MCQ Practice

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📚 158 Questions 🌐 Hindi + English ✅ Free
भाषा / Language:
158 questions
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EN + हिं Easy
GB When normalizing to BCNF what algorithm is used and what is the termination condition?
IN बीसीएनएफ को सामान्य करते समय किस एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है और समाप्ति की स्थिति क्या है?
A
Synthesis algorithm terminating when all FDs are single-attribute संश्लेषण एल्गोरिथ्म तब समाप्त होता है जब सभी एफडी एकल-विशेषता वाले होते हैं
B
Chase algorithm terminating when no more equalities can be derived चेस एल्गोरिदम तब समाप्त हो जाता है जब कोई और समानता प्राप्त नहीं की जा सकती
C
Closure algorithm terminating when no new attributes are added कोई नई विशेषता नहीं जोड़े जाने पर क्लोजर एल्गोरिदम समाप्त हो जाता है
D
Decomposition algorithm: find a violating FD X to Y (X not a superkey), decompose into R1(X union Y) and R2(R-Y+X), recursively apply until all relations are in BCNF अपघटन एल्गोरिथ्म: एक उल्लंघनकारी एफडी खोजें
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) BCNF decomposition: (1) Find FD X to Y in R where X not superkey and Y not subset of X. (2) Decompose: R1=(X union Y), R2=(R-Y) (keeping X in R2 as FK). (3) Repeat for each Ri until no violations. Always lossless; may not preserve all FDs.
व्याख्या (हिन्दी) बीसीएनएफ अपघटन: (1) आर में एफडी (3) प्रत्येक री के लिए तब तक दोहराएँ जब तक कोई उल्लंघन न हो। सदैव हानिरहित; सभी एफडी को सुरक्षित नहीं रखा जा सकता।
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EN + हिं Easy
GB What is a non-trivial functional dependency in formal terms?
IN औपचारिक शब्दों में एक गैर-तुच्छ कार्यात्मक निर्भरता क्या है?
A
A FD that involves more than two attributes एक FD जिसमें दो से अधिक विशेषताएँ शामिल होती हैं
B
X to Y where Y is NOT a subset of X - i.e. Y contains at least one attribute not already in X making the FD actually informative X से Y जहां Y,
C
A FD that cannot be derived from Armstrong axioms एक एफडी जिसे आर्मस्ट्रांग सिद्धांतों से प्राप्त नहीं किया जा सकता है
D
A FD involving only non-key attributes एक एफडी जिसमें केवल गैर-प्रमुख विशेषताएं शामिल हैं
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) A trivial FD X to Y holds when Y is a subset of X (e.g., AB to A) - it is always true and provides no information. A non-trivial FD X to Y holds when Y is not a subset of X - it conveys real information about data dependencies.
व्याख्या (हिन्दी) एक तुच्छ एफडी एक गैर-तुच्छ FD
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EN + हिं Easy
GB Given FDs A to B, B to A, A to C, B to C - what is the minimal cover?
IN एफडी ए से बी, बी से ए, ए से सी, बी से सी को देखते हुए - न्यूनतम कवर क्या है?
A
Fc = A to BC, B to AC एफसी = ए से बीसी, बी से एसी
B
Fc = A to B, B to A, A to C (since B to C is redundant: B to A to C is derivable so B to C can be removed) एफसी = ए से बी, बी से ए, ए से सी (चूंकि बी से सी अनावश्यक है: बी से ए से सी व्युत्पन्न है इसलिए बी से सी को हटाया जा सकता है)
C
Fc = A to B, B to C एफसी = ए से बी, बी से सी
D
Fc = all four FDs unchanged एफसी = सभी चार एफडी अपरिवर्तित
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Check redundancy: B to C: without it, can we derive B to C? B to A (given), A to C (given). So B to C is derivable. Remove B to C. Check A to C: without it, A+ = AB, cannot reach C. Keep it. Fc = A to B, B to A, A to C.
व्याख्या (हिन्दी) अतिरेक की जाँच करें: B से C: इसके बिना, क्या हम B से C प्राप्त कर सकते हैं? बी से ए (दिया गया), ए से सी (दिया गया)। अतः B से C व्युत्पन्न है। B से C हटाएं। A से C जांचें: इसके बिना, A+ = AB, C तक नहीं पहुंच सकता। इसे रखें। एफसी = ए से बी, बी से ए, ए से सी।
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EN + हिं Easy
GB What is the practical significance of checking lossless join property when decomposing a relation?
IN किसी संबंध को विघटित करते समय दोषरहित जुड़ाव संपत्ति की जाँच करने का व्यावहारिक महत्व क्या है?
A
It ensures all foreign keys are maintained यह सुनिश्चित करता है कि सभी विदेशी कुंजियाँ बनी रहें
B
It ensures no storage space is lost यह सुनिश्चित करता है कि कोई भंडारण स्थान नष्ट न हो
C
It guarantees that when decomposed relations are joined back together the result is exactly the original relation with no spurious tuples and no missing tuples यह गारंटी देता है कि जब विघटित संबंधों को वापस एक साथ जोड़ा जाता है तो परिणाम बिल्कुल मूल संबंध होता है, जिसमें कोई नकली टुपल्स नहीं होता है और न ही कोई गायब टुपल्स होता है।
D
It ensures query performance is not degraded यह सुनिश्चित करता है कि क्वेरी का प्रदर्शन ख़राब न हो
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Lossless join is critical: if decomposition is lossy, joining the pieces produces SPURIOUS TUPLES (extra rows that were not in the original relation). This means data integrity is violated - the database would return incorrect query results.
व्याख्या (हिन्दी) दोषरहित जुड़ाव महत्वपूर्ण है: यदि अपघटन हानिपूर्ण है, तो टुकड़ों को जोड़ने से नकली टुपल्स (अतिरिक्त पंक्तियाँ जो मूल संबंध में नहीं थीं) उत्पन्न होती हैं। इसका मतलब है कि डेटा अखंडता का उल्लंघन हुआ है - डेटाबेस गलत क्वेरी परिणाम लौटाएगा।
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EN + हिं Easy
GB What is the complementation rule for MVDs?
IN एमवीडी के लिए पूरक नियम क्या है?
A
If X multidetermines Y in relation R(X,Y,Z) where Z=R-X-Y then X multidetermines Z also holds; also every FD X to Y implies X multidetermines Y यदि X संबंध R(X,Y,Z) में Y को बहुनिर्धारित करता है, जहां Z=R-X-Y है तो X बहुनिर्धारण Z भी रखता है; इसके अलावा प्रत्येक FD
B
If X multidetermines Y and X multidetermines Z then X to YZ यदि X, Y को बहुनिर्धारित करता है और X, Z को बहुनिर्धारित करता है तो X, YZ को बहुनिर्धारित करता है
C
If X multidetermines Y then X multidetermines Z for all Z यदि X, Y को बहुनिर्धारित करता है तो X सभी Z के लिए Z को बहुनिर्धारित करता है
D
If X to Y then X multidetermines Y (every FD is an MVD) यदि X से Y है तो X, Y को बहुनिर्धारित करता है (प्रत्येक FD एक MVD है)
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) MVD Complementation: in relation R, if X multidetermines Y, then X multidetermines (R-X-Y). The other attributes also form an MVD with X. This means MVDs always come in pairs. Plus: every FD X to Y implies X multidetermines Y (FDs are a special case of MVDs).
व्याख्या (हिन्दी) एमवीडी पूरक: संबंध आर में, यदि एक्स वाई को बहुनिर्धारित करता है, तो एक्स बहुनिर्धारित करता है (आर-एक्स-वाई)। अन्य विशेषताएँ भी X के साथ एक MVD बनाती हैं। इसका मतलब है कि MVD हमेशा जोड़े में आते हैं। साथ ही: प्रत्येक FD
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EN + हिं Easy
GB What does it mean for FD X to Y to be implied by a set of FDs F?
IN एफडी एक्स से वाई के लिए एफडी एफ के एक सेट द्वारा निहित होने का क्या मतलब है?
A
X to Y involves attributes in F X से Y में F में विशेषताएँ शामिल हैं
B
X to Y is explicitly listed in F X से Y को स्पष्ट रूप से F में सूचीबद्ध किया गया है
C
X to Y holds in every relation that satisfies all FDs in F - equivalently X to Y is derivable from F using Armstrong axioms एक्स से वाई हर उस संबंध में है जो एफ में सभी एफडी को संतुष्ट करता है - समकक्ष एक्स से वाई आर्मस्ट्रांग सिद्धांतों का उपयोग करके एफ से व्युत्पन्न है
D
X and Y are semantically related in the real world वास्तविक दुनिया में X और Y शब्दार्थ रूप से संबंधित हैं
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) FD X to Y is implied by F (X to Y is in F+) if every relation instance r satisfying all FDs in F also satisfies X to Y. By soundness and completeness of Armstrong axioms, this is equivalent to X to Y being derivable from F using Armstrong axioms.
व्याख्या (हिन्दी) FD
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EN + हिं Medium
GB Given R(A,B,C,D) with F={A to B, BC to D, A to C}. Is this in 3NF?
IN F={A से B, BC से D, A से C} के साथ R(A,B,C,D) दिया गया है। क्या यह 3NF में है?
A
No there is a partial dependency violating 2NF नहीं, 2NF का उल्लंघन करने वाली आंशिक निर्भरता है
B
Yes it is in BCNF हाँ यह बीसीएनएफ में है
C
No: candidate key is A (A+ = ABCD). FD BC to D: BC is not a superkey and D is not a prime attribute. This violates 3NF. The relation is in 2NF (PK is single attribute so no partial dependencies) but NOT in 3NF नहीं: उम्मीदवार कुंजी A (A+ = ABCD) है। एफडी बीसी से डी: बीसी एक सुपरकी नहीं है और डी एक प्रमुख विशेषता नहीं है। यह 3NF का उल्लंघन करता है. संबंध 2NF में है (PK एकल विशेषता है इसलिए कोई आंशिक निर्भरता नहीं है) लेकिन 3NF में नहीं है
D
No it is only in 1NF नहीं, यह केवल 1NF में है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) CK is A (A to B, A to C, then BC to D since we have B and C from A). A+ = ABCD, so A is the only CK. Prime attributes: {A}. FD BC to D: BC not a superkey, D is not prime. This violates 3NF. The relation is in 2NF (no partial deps - PK is single attribute) but NOT in 3NF.
व्याख्या (हिन्दी) सीके ए है (ए से बी, ए से सी, फिर बीसी से डी क्योंकि हमारे पास ए से बी और सी है)। A+ = ABCD, इसलिए A ही एकमात्र CK है। प्रमुख विशेषताएँ: {ए}। एफडी बीसी से डी: बीसी एक सुपरकी नहीं है, डी प्राइम नहीं है। यह 3NF का उल्लंघन करता है. संबंध 2NF में है (कोई आंशिक विवरण नहीं - PK एकल विशेषता है) लेकिन 3NF में नहीं है।
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EN + हिं Medium
GB In normalization what is the purpose of the prime attribute exception in 3NF compared to BCNF?
IN सामान्यीकरण में बीसीएनएफ की तुलना में 3एनएफ में मुख्य विशेषता अपवाद का उद्देश्य क्या है?
A
To allow partial dependencies in some cases कुछ मामलों में आंशिक निर्भरता की अनुमति देना
B
To make 3NF decomposition easier to compute 3NF अपघटन की गणना करना आसान बनाने के लिए
C
The prime attribute exception allows 3NF to always guarantee a dependency-preserving decomposition even when BCNF cannot; it permits FDs where the RHS is a prime attribute even if the LHS is not a superkey - trading some redundancy for dependency preservation मुख्य विशेषता अपवाद 3NF को हमेशा निर्भरता-संरक्षण अपघटन की गारंटी देने की अनुमति देता है, भले ही BCNF ऐसा न कर सके; यह एफडी की अनुमति देता है जहां आरएचएस एक प्रमुख विशेषता है, भले ही एलएचएस सुपरकी न हो - निर्भरता संरक्षण के लिए कुछ अतिरेक का व्यापार करना
D
To allow transitive dependencies in some cases कुछ मामलों में सकर्मक निर्भरता की अनुमति देने के लिए
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) The prime attribute exception in 3NF: if X to Y and Y is a prime attribute (even if X is not a superkey), the FD is allowed. This ensures 3NF synthesis always produces a dependency-preserving decomposition. BCNF has no such exception, which is why BCNF decomposition may not preserve all FDs.
व्याख्या (हिन्दी) 3NF में प्रमुख विशेषता अपवाद: यदि X से Y और Y एक प्रमुख विशेषता है (भले ही X एक सुपरकी नहीं है), FD की अनुमति है। यह सुनिश्चित करता है कि 3NF संश्लेषण हमेशा निर्भरता-संरक्षण अपघटन उत्पन्न करता है। बीसीएनएफ के पास ऐसा कोई अपवाद नहीं है, यही कारण है कि बीसीएनएफ अपघटन सभी एफडी को संरक्षित नहीं कर सकता है।
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EN + हिं Medium
GB What is the functional dependency graph and how is it used in normalization analysis?
IN कार्यात्मक निर्भरता ग्राफ क्या है और सामान्यीकरण विश्लेषण में इसका उपयोग कैसे किया जाता है?
A
A directed graph where nodes are attributes and directed edges represent FDs (X to Y is an edge from each attribute in X to each attribute in Y); used to identify transitive chains, key derivations, and find canonical covers एक निर्देशित ग्राफ़ जहां नोड्स विशेषताएँ हैं और निर्देशित किनारे FDs का प्रतिनिधित्व करते हैं (X से Y, X में प्रत्येक विशेषता से Y में प्रत्येक विशेषता का एक किनारा है); सकर्मक श्रृंखलाओं, प्रमुख व्युत्पत्तियों की पहचान करने और विहित कवर खोजने के लिए उपयोग किया जाता है
B
A graph used to detect deadlocks in concurrent normalization operations समवर्ती सामान्यीकरण कार्यों में गतिरोध का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाने वाला ग्राफ़
C
A graph showing the physical storage layout of relation attributes संबंध विशेषताओं का भौतिक भंडारण लेआउट दिखाने वाला ग्राफ़
D
A graph used to visualize query execution plans क्वेरी निष्पादन योजनाओं की कल्पना करने के लिए उपयोग किया जाने वाला ग्राफ़
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) FD graph: nodes = attributes, edges represent FD LHS to RHS. Used to: visually identify transitive chains (A to B to C means A transitively determines C), trace key derivations (follow edges from CK to verify it determines all attributes), identify redundant FDs (edges derivable from other paths).
व्याख्या (हिन्दी) एफडी ग्राफ़: नोड्स = विशेषताएँ, किनारे एफडी एलएचएस से आरएचएस का प्रतिनिधित्व करते हैं। इसका उपयोग किया जाता है: दृष्टिगत रूप से संक्रमणीय श्रृंखलाओं की पहचान करना (ए से बी से सी का मतलब है कि ए संक्रमणीय रूप से सी को निर्धारित करता है), प्रमुख व्युत्पत्तियों का पता लगाना (यह सत्यापित करने के लिए कि यह सभी विशेषताओं को निर्धारित करता है, सीके से किनारों का पालन करें), अनावश्यक एफडी (अन्य पथों से प्राप्त किनारों) की पहचान करें।
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GB What is a lossless decomposition test for binary decomposition using FDs?
IN एफडी का उपयोग करके बाइनरी अपघटन के लिए दोषरहित अपघटन परीक्षण क्या है?
A
A binary decomposition of R into R1 and R2 is lossless if and only if (R1 intersect R2) determines (R1 minus R2) OR (R1 intersect R2) determines (R2 minus R1) holds in F R का R1 और R2 में द्विआधारी अपघटन हानिरहित है यदि और केवल यदि (R1 प्रतिच्छेद R2) निर्धारित करता है (R1 घटा R2) या (R1 प्रतिच्छेद R2) निर्धारित करता है (R2 घटा R1) F में रखता है
B
Test by checking the number of attributes in each relation प्रत्येक संबंध में विशेषताओं की संख्या की जाँच करके परीक्षण करें
C
Test by checking that all FDs are preserved यह जांच कर जांचें कि सभी एफडी सुरक्षित हैं या नहीं
D
Test by joining the two relations and checking they are equal दोनों संबंधों को जोड़कर परीक्षण करें और जांचें कि वे बराबर हैं
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Lossless test (binary): decomposition R into R1,R2 is lossless if: the common attributes (R1 intersect R2) functionally determine all remaining attributes in R1 (R1-R2), OR (R1 intersect R2) functionally determines all remaining attributes in R2 (R2-R1). The common attributes must be a key for at least one decomposed relation.
व्याख्या (हिन्दी) दोषरहित परीक्षण (बाइनरी): R1,R2 में विघटन दोषरहित है यदि: सामान्य विशेषताएँ (R1 प्रतिच्छेद R2) कार्यात्मक रूप से R1 (R1-R2) में सभी शेष विशेषताओं को निर्धारित करती हैं, या (R1 प्रतिच्छेद R2) कार्यात्मक रूप से R2 (R2-R1) में सभी शेष विशेषताओं को निर्धारित करती हैं। सामान्य विशेषताएँ कम से कम एक विघटित संबंध की कुंजी होनी चाहिए।
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GB What is over-normalization and how can it harm database performance?
IN अति-सामान्यीकरण क्या है और यह डेटाबेस प्रदर्शन को कैसे नुकसान पहुंचा सकता है?
A
Over-normalization means violating normal forms accidentally अति-सामान्यीकरण का अर्थ है आकस्मिक रूप से सामान्य रूपों का उल्लंघन करना
B
Having too many normal forms applied to a single table simultaneously एक ही तालिका में एक साथ बहुत सारे सामान्य फॉर्म लागू होना
C
Normalizing beyond what is practically necessary, resulting in too many tables that require expensive JOIN operations for every query; symptoms include 5+ table joins for common queries, poor OLTP performance due to join overhead, complex application code to reconstruct objects, and negligible storage savings that do not justify the performance cost व्यावहारिक रूप से जो आवश्यक है उससे परे सामान्यीकरण, जिसके परिणामस्वरूप बहुत सारी तालिकाएँ बनती हैं जिनके लिए प्रत्येक क्वेरी के लिए महंगे JOIN संचालन की आवश्यकता होती है; लक्षणों में सामान्य प्रश्नों के लिए 5+ टेबल जॉइन, ओवरहेड में शामिल होने के कारण खराब ओएलटीपी प्रदर्शन, वस्तुओं के पुनर्निर्माण के लिए जटिल एप्लिकेशन कोड और नगण्य भंडारण बचत शामिल है जो प्रदर्शन लागत को उचित नहीं ठहराती है।
D
Over-normalization only occurs in very large databases with millions of rows अति-सामान्यीकरण केवल लाखों पंक्तियों वाले बहुत बड़े डेटाबेस में होता है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Example: splitting customer address into city, state, country tables requiring 3 JOINs to get full address. If address is always queried together and city names rarely change, storing city/state/country as VARCHAR columns in customer table is more practical. Rule: normalize until it hurts (anomalies), then denormalize until it works (performance).
व्याख्या (हिन्दी) उदाहरण: ग्राहक के पते को शहर, राज्य, देश तालिकाओं में विभाजित करने के लिए पूरा पता प्राप्त करने के लिए 3 JOIN की आवश्यकता होती है। यदि पता हमेशा एक साथ पूछा जाता है और शहर के नाम शायद ही कभी बदलते हैं, तो ग्राहक तालिका में शहर/राज्य/देश को VARCHAR कॉलम के रूप में संग्रहीत करना अधिक व्यावहारिक है। नियम: जब तक दर्द न हो (विसंगतियाँ) तब तक सामान्य करें, फिर तब तक असामान्य करें जब तक यह काम न करे (प्रदर्शन)।
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GB What is the difference between lossless join and dependency-preserving decomposition and why might you choose one over the other?
IN दोषरहित जुड़ाव और निर्भरता-संरक्षण अपघटन के बीच क्या अंतर है और आप एक को दूसरे के स्थान पर क्यों चुन सकते हैं?
A
Both properties are optional extras in database design दोनों गुण डेटाबेस डिज़ाइन में वैकल्पिक अतिरिक्त हैं
B
They are identical properties of a decomposition with different names वे विभिन्न नामों वाले अपघटन के समान गुण हैं
C
Lossless join only applies to 3NF; dependency-preserving only to BCNF दोषरहित जुड़ाव केवल 3NF पर लागू होता है; केवल बीसीएनएफ पर निर्भरता-संरक्षण
D
Lossless join: joining decomposed relations returns exactly the original relation (no spurious tuples) - mandatory for correctness. Dependency-preserving: all original FDs can be verified in decomposed relations without joins - desirable but not always achievable with BCNF. 3NF always achieves both but BCNF may sacrifice dependency preservation for stronger redundancy elimination दोषरहित जुड़ाव: विघटित संबंधों को जोड़ने से बिल्कुल मूल संबंध वापस आ जाता है (कोई नकली टुपल्स नहीं) - शुद्धता के लिए अनिवार्य। निर्भरता-संरक्षण: सभी मूल एफडी को बिना जोड़ के विघटित संबंधों में सत्यापित किया जा सकता है - वांछनीय लेकिन बीसीएनएफ के साथ हमेशा प्राप्त करने योग्य नहीं। 3NF हमेशा दोनों हासिल करता है लेकिन BCNF मजबूत अतिरेक उन्मूलन के लिए निर्भरता संरक्षण का त्याग कर सकता है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) When to choose BCNF (stronger, may lose FD preservation): when data anomalies are more problematic than constraint enforcement overhead, when violating FDs are rarely checked. When to choose 3NF (weaker, always both properties): when all constraints must be locally enforceable, when the BCNF-sacrificed FDs are business-critical and cannot be checked via application logic.
व्याख्या (हिन्दी) बीसीएनएफ कब चुनें (मजबूत, एफडी संरक्षण खो सकता है): जब डेटा विसंगतियां बाधा प्रवर्तन ओवरहेड की तुलना में अधिक समस्याग्रस्त होती हैं, जब एफडी का उल्लंघन होता है तो शायद ही कभी जांच की जाती है। 3NF (कमजोर, हमेशा दोनों गुण) कब चुनें: जब सभी बाधाएं स्थानीय रूप से लागू होनी चाहिए, जब BCNF-बलिदान एफडी व्यवसाय-महत्वपूर्ण हैं और एप्लिकेशन लॉजिक के माध्यम से जांच नहीं की जा सकती हैं।
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GB What is normalization by synthesis vs normalization by decomposition?
IN संश्लेषण द्वारा सामान्यीकरण बनाम अपघटन द्वारा सामान्यीकरण क्या है?
A
Two methods of creating database backups during schema design स्कीमा डिज़ाइन के दौरान डेटाबेस बैकअप बनाने की दो विधियाँ
B
Synthesis (3NF synthesis algorithm): constructs normalized relations from scratch using minimal cover of FDs; bottom-up approach that creates one relation per FD in canonical cover and ensures lossless plus dependency-preserving result. Decomposition (BCNF decomposition): starts with one large unnormalized relation and repeatedly splits it by finding violating FDs; top-down approach संश्लेषण (3NF संश्लेषण एल्गोरिथ्म): एफडी के न्यूनतम कवर का उपयोग करके खरोंच से सामान्यीकृत संबंध बनाता है; बॉटम-अप दृष्टिकोण जो कैनोनिकल कवर में प्रति एफडी एक संबंध बनाता है और दोषरहित प्लस निर्भरता-संरक्षण परिणाम सुनिश्चित करता है। अपघटन (बीसीएनएफ अपघटन): एक बड़े असामान्य संबंध से शुरू होता है और बार-बार उल्लंघनकारी एफडी का पता लगाकर इसे विभाजित करता है; शीर्ष पाद उपागम
C
They produce identical results through different computational paths वे विभिन्न कम्प्यूटेशनल पथों के माध्यम से समान परिणाम उत्पन्न करते हैं
D
Synthesis is for small databases; decomposition for large ones संश्लेषण छोटे डेटाबेस के लिए है; बड़े लोगों के लिए अपघटन
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) 3NF synthesis steps: (1) Find minimal cover Fc. (2) Create relation Ri(X,Y) for each X->Y in Fc with X as key. (3) If no Ri contains a CK, add one. (4) Remove redundant Ri. Result: lossless + dep-preserving 3NF. BCNF decomposition: find R with X->Y violating BCNF (X not superkey), split into R1(X,Y) and R2(R-Y+X), recurse. Result: lossless BCNF but may violate dep-preservation.
व्याख्या (हिन्दी) 3एनएफ संश्लेषण चरण: (1) न्यूनतम कवर एफसी ढूंढें। (2) कुंजी के रूप में X के साथ Fc में प्रत्येक X->Y के लिए संबंध Ri(X,Y) बनाएं। (3) यदि किसी आरआई में सीके नहीं है, तो एक जोड़ें। (4) अनावश्यक ऋ को हटा दें। परिणाम: दोषरहित + डीप-संरक्षण 3NF। बीसीएनएफ अपघटन: बीसीएनएफ (एक्स सुपरकी नहीं) का उल्लंघन करने वाले एक्स->वाई के साथ आर ढूंढें, आर 1 (एक्स, वाई) और आर 2 (आर-वाई + एक्स) में विभाजित करें, रिकर्स करें। परिणाम: दोषरहित बीसीएनएफ लेकिन डिप-संरक्षण का उल्लंघन कर सकता है।
104
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GB A relation R(A,B,C,D) with FDs A to B, B to C, A to D is in which normal form?
IN एफडी ए से बी, बी से सी, ए से डी के साथ एक संबंध आर (ए, बी, सी, डी) किस सामान्य रूप में है?
A
Already in BCNF पहले से ही बीसीएनएफ में
B
2NF but not 3NF because B to C creates a transitive dependency 2NF लेकिन 3NF नहीं क्योंकि B से C एक सकर्मक निर्भरता बनाता है
C
1NF only केवल 1NF
D
3NF but not BCNF 3NF लेकिन BCNF नहीं
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Primary key is A. A to B, A to D are direct. B to C: B is not a candidate key and C is not a prime attribute. So B to C is a transitive dependency violating 3NF. The relation is in 2NF (no partial dependencies since PK is simple) but not 3NF.
व्याख्या (हिन्दी) प्राथमिक कुंजी A है। A से B, A से D प्रत्यक्ष हैं। बी से सी: बी उम्मीदवार कुंजी नहीं है और सी एक प्रमुख विशेषता नहीं है। तो B से C 3NF का उल्लंघन करने वाली एक सकर्मक निर्भरता है। संबंध 2NF में है (कोई आंशिक निर्भरता नहीं क्योंकि PK सरल है) लेकिन 3NF में नहीं।
105
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GB What is partial dependency and in which normal form is it eliminated?
IN आंशिक निर्भरता क्या है और इसे किस सामान्य रूप में समाप्त किया जाता है?
A
A partial functional dependency between two non-key attributes दो गैर-कुंजी विशेषताओं के बीच आंशिक कार्यात्मक निर्भरता
B
A functional dependency of a non-prime attribute on a PROPER SUBSET of a candidate key (occurs only when candidate key is composite); eliminated by achieving 2NF उम्मीदवार कुंजी के उचित उपसमूह पर एक गैर-प्रमुख विशेषता की कार्यात्मक निर्भरता (केवल तब होती है जब उम्मीदवार कुंजी समग्र होती है); 2NF प्राप्त करके समाप्त कर दिया गया
C
A dependency where Y depends on part of X एक निर्भरता जहां Y, X के भाग पर निर्भर करता है
D
A dependency where only part of the FD holds एक निर्भरता जहां एफडी का केवल एक हिस्सा ही रहता है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Partial dependency: non-prime attribute Y depends on a proper subset of the candidate key (not the full key). Only possible when candidate key is composite. Example: in (StudentID, CourseID) to Grade,StudentName - StudentName depends only on StudentID (partial). 2NF eliminates this.
व्याख्या (हिन्दी) आंशिक निर्भरता: गैर-प्रमुख विशेषता Y उम्मीदवार कुंजी के उचित उपसमूह पर निर्भर करती है (पूर्ण कुंजी नहीं)। केवल तभी संभव है जब उम्मीदवार कुंजी समग्र हो। उदाहरण: (स्टूडेंटआईडी, कोर्सआईडी) से ग्रेड, स्टूडेंटनाम तक - स्टूडेंटनाम केवल स्टूडेंटआईडी (आंशिक) पर निर्भर करता है। 2NF इसे ख़त्म करता है।
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