DBMS — MCQ Practice

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138 questions
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GB What is the difference between schema-on-read and schema-on-write approaches in data modeling?
IN डेटा मॉडलिंग में स्कीमा-ऑन-रीड और स्कीमा-ऑन-राइट दृष्टिकोण के बीच क्या अंतर है?
A
They are identical approaches used in different database types वे विभिन्न डेटाबेस प्रकारों में उपयोग किए जाने वाले समान दृष्टिकोण हैं
B
Schema-on-read is always more efficient than schema-on-write स्कीमा-ऑन-रीड हमेशा स्कीमा-ऑन-राइट की तुलना में अधिक कुशल होता है
C
Schema-on-write (traditional RDBMS): schema is defined and enforced before data is written; data must conform to schema at write time (strict, consistent but less flexible). Schema-on-read (Hadoop/data lake): raw data is stored without enforcing schema; schema is applied when data is read (flexible, accepts any data format) स्कीमा-ऑन-राइट (पारंपरिक आरडीबीएमएस): डेटा लिखने से पहले स्कीमा को परिभाषित और लागू किया जाता है; डेटा को लिखने के समय स्कीमा के अनुरूप होना चाहिए (सख्त, सुसंगत लेकिन कम लचीला)। स्कीम-ऑन-रीड (Hadoop/डेटा लेक): स्कीमा लागू किए बिना कच्चा डेटा संग्रहीत किया जाता है; डेटा पढ़ते समय स्कीमा लागू किया जाता है (लचीला, किसी भी डेटा प्रारूप को स्वीकार करता है)
D
Schema-on-read is for SQL databases; schema-on-write is for NoSQL only स्कीमा-ऑन-रीड SQL डेटाबेस के लिए है; स्कीमा-ऑन-राइट केवल NoSQL के लिए है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Schema-on-write: CREATE TABLE enforces structure, rejects invalid data at insert time. Schema-on-read: store any JSON/CSV/Parquet files in S3/HDFS; apply schema when querying (Hive external tables, Spark DataFrames). Benefits of SOR: accept data before knowing its structure, multiple schemas on same data. Drawback: data quality issues only discovered at query time.
व्याख्या (हिन्दी) स्कीम-ऑन-राइट: CREATE TABLE संरचना को लागू करता है, सम्मिलित समय पर अमान्य डेटा को अस्वीकार करता है। स्कीम-ऑन-रीड: किसी भी JSON/CSV/Parquet फ़ाइलों को S3/HDFS में संग्रहीत करें; क्वेरी करते समय स्कीमा लागू करें (हाइव बाहरी तालिकाएँ, स्पार्क डेटाफ़्रेम)। एसओआर के लाभ: डेटा की संरचना जानने से पहले उसे स्वीकार करें, एक ही डेटा पर कई स्कीमा। दोष: डेटा गुणवत्ता संबंधी समस्याएं केवल क्वेरी के समय ही खोजी गईं।
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GB What is the outbox pattern in data modeling for distributed systems?
IN वितरित सिस्टम के लिए डेटा मॉडलिंग में आउटबॉक्स पैटर्न क्या है?
A
A pattern that ensures atomicity between database writes and message/event publishing: write the event to an outbox table in the same DB transaction as the business data, then have a separate process reliably publish from the outbox, ensuring events are never lost even if the broker is temporarily unavailable एक पैटर्न जो डेटाबेस लेखन और संदेश/ईवेंट प्रकाशन के बीच परमाणुता सुनिश्चित करता है: ईवेंट को व्यवसाय डेटा के समान डीबी लेनदेन में आउटबॉक्स तालिका में लिखें, फिर आउटबॉक्स से विश्वसनीय रूप से प्रकाशित करने के लिए एक अलग प्रक्रिया रखें, यह सुनिश्चित करते हुए कि ब्रोकर अस्थायी रूप से अनुपलब्ध होने पर भी ईवेंट कभी खो नहीं जाते हैं
B
A backup pattern that stores data outside the primary database एक बैकअप पैटर्न जो प्राथमिक डेटाबेस के बाहर डेटा संग्रहीत करता है
C
A pattern for storing outgoing emails in a database डेटाबेस में आउटगोइंग ईमेल संग्रहीत करने का एक पैटर्न
D
A pattern for archiving old database records to cold storage पुराने डेटाबेस रिकॉर्ड को कोल्ड स्टोरेज में संग्रहित करने का एक पैटर्न
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Outbox pattern: CREATE TABLE outbox (id, aggregate_type, aggregate_id, event_type, payload, created_at, processed_at). Business transaction: INSERT INTO orders...; INSERT INTO outbox(event_type=ORDER_CREATED, payload=...). Outbox relay: polls outbox, publishes to Kafka/RabbitMQ, marks as processed. Ensures at-least-once delivery. Debezium CDC can read outbox via binlog without polling.
व्याख्या (हिन्दी) आउटबॉक्स पैटर्न: टेबल आउटबॉक्स बनाएं (आईडी, एग्रीगेट_टाइप, एग्रीगेट_आईडी, इवेंट_टाइप, पेलोड, क्रिएट_एट, प्रोसेस्ड_एट)। व्यावसायिक लेनदेन: ऑर्डर में सम्मिलित करें...; आउटबॉक्स में डालें(event_type=ORDER_CREATED, पेलोड=...)। आउटबॉक्स रिले: पोल आउटबॉक्स, काफ्का/रैबिटएमक्यू पर प्रकाशित, संसाधित के रूप में चिह्नित। कम से कम एक बार डिलीवरी सुनिश्चित करता है। डेबेज़ियम सीडीसी बिना मतदान के बिनलॉग के माध्यम से आउटबॉक्स पढ़ सकता है।
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GB What is the data vault modeling approach and when is it preferred over star schema?
IN डेटा वॉल्ट मॉडलिंग दृष्टिकोण क्या है और इसे स्टार स्कीमा की तुलना में कब प्राथमिकता दी जाती है?
A
A data model used exclusively for financial institutions and banks एक डेटा मॉडल जिसका उपयोग विशेष रूप से वित्तीय संस्थानों और बैंकों के लिए किया जाता है
B
A data model that stores data in encrypted secure vaults एक डेटा मॉडल जो डेटा को एन्क्रिप्टेड सुरक्षित वॉल्ट में संग्रहीत करता है
C
A hybrid data modeling methodology for enterprise data warehouses that separates hubs (business keys), links (relationships between hubs), and satellites (descriptive attributes with history); preferred when requirements change frequently, full historical tracking is needed, or multiple source systems need to be integrated incrementally एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस के लिए एक हाइब्रिड डेटा मॉडलिंग पद्धति जो हब (व्यावसायिक कुंजी), लिंक (हब के बीच संबंध), और उपग्रह (इतिहास के साथ वर्णनात्मक विशेषताएँ) को अलग करती है; प्राथमिकता तब दी जाती है जब आवश्यकताएँ बार-बार बदलती हैं, पूर्ण ऐतिहासिक ट्रैकिंग की आवश्यकता होती है, या एकाधिक स्रोत प्रणालियों को क्रमिक रूप से एकीकृत करने की आवश्यकता होती है
D
A star schema with additional security layers for sensitive data संवेदनशील डेटा के लिए अतिरिक्त सुरक्षा परतों वाला एक स्टार स्कीमा
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Data Vault components: Hub(HUB_CUSTOMER: customer_key, load_date, record_source, business_key). Link(LNK_ORDER: link_key, hub_customer_key, hub_product_key, load_date). Satellite(SAT_CUSTOMER_DETAIL: hub_customer_key, load_date, name, email, hash_diff). Benefits: highly auditable, incremental loading, flexible to new sources. More complex than star schema but better for large enterprise DWs.
व्याख्या (हिन्दी) डेटा वॉल्ट घटक: हब (HUB_CUSTOMER: ग्राहक_कुंजी, लोड_दिनांक, रिकॉर्ड_स्रोत, व्यवसाय_कुंजी)। लिंक (LNK_ORDER: लिंक_की, हब_कस्टमर_की, हब_प्रोडक्ट_की, लोड_डेट)। सैटेलाइट(SAT_CUSTOMER_DETAIL: हब_कस्टमर_की, लोड_डेट, नाम, ईमेल, हैश_डिफ)। लाभ: अत्यधिक श्रव्य, वृद्धिशील लोडिंग, नए स्रोतों के लिए लचीला। स्टार स्कीमा से अधिक जटिल लेकिन बड़े उद्यम डीडब्ल्यू के लिए बेहतर।
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GB In the object-oriented data model what is encapsulation?
IN ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटा मॉडल में इनकैप्सुलेशन क्या है?
A
Bundling data (attributes) and methods that operate on that data within an object hiding internal implementation details बंडलिंग डेटा (विशेषताएँ) और विधियाँ जो आंतरिक कार्यान्वयन विवरण को छिपाते हुए किसी ऑब्जेक्ट के भीतर उस डेटा पर काम करती हैं
B
Packaging multiple objects into a single table एकाधिक वस्तुओं को एक ही तालिका में पैक करना
C
Hiding the database schema from users डेटाबेस स्कीमा को उपयोगकर्ताओं से छिपाना
D
Encrypting object data for security सुरक्षा के लिए ऑब्जेक्ट डेटा एन्क्रिप्ट करना
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Encapsulation is an OOP principle: objects bundle their state (attributes/fields) and behavior (methods) together. Internal implementation details are hidden, and external access is through well-defined interfaces/methods.
व्याख्या (हिन्दी) एनकैप्सुलेशन एक OOP सिद्धांत है: ऑब्जेक्ट अपनी स्थिति (गुण/फ़ील्ड) और व्यवहार (तरीके) को एक साथ जोड़ते हैं। आंतरिक कार्यान्वयन विवरण छिपे हुए हैं, और बाहरी पहुंच अच्छी तरह से परिभाषित इंटरफेस/विधियों के माध्यम से है।
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GB The document data model (MongoDB) is best suited for which scenario?
IN दस्तावेज़ डेटा मॉडल (MongoDB) किस परिदृश्य के लिए सबसे उपयुक्त है?
A
Storing hierarchical semi-structured data where document structure can vary पदानुक्रमित अर्ध-संरचित डेटा संग्रहीत करना जहां दस्तावेज़ संरचना भिन्न हो सकती है
B
Performing complex multi-table JOIN operations जटिल मल्टी-टेबल जॉइन ऑपरेशन निष्पादित करना
C
Enforcing strict referential integrity constraints सख्त संदर्भात्मक अखंडता बाधाओं को लागू करना
D
Storing highly interconnected data with complex relationships जटिल रिश्तों के साथ अत्यधिक परस्पर जुड़े डेटा का भंडारण
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Document model stores self-contained JSON/BSON documents with varying structures. Ideal for hierarchical/nested data (e.g., a blog post with embedded comments) where data is accessed primarily as a whole document.
व्याख्या (हिन्दी) दस्तावेज़ मॉडल अलग-अलग संरचनाओं के साथ स्व-निहित JSON/BSON दस्तावेज़ों को संग्रहीत करता है। पदानुक्रमित/नेस्टेड डेटा के लिए आदर्श (उदाहरण के लिए, एम्बेडेड टिप्पणियों वाला एक ब्लॉग पोस्ट) जहां डेटा को मुख्य रूप से संपूर्ण दस्तावेज़ के रूप में एक्सेस किया जाता है।
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GB What is the semantic data model and its primary purpose?
IN सिमेंटिक डेटा मॉडल और इसका प्राथमिक उद्देश्य क्या है?
A
A model that uses only numerical semantic values एक मॉडल जो केवल संख्यात्मक अर्थ संबंधी मानों का उपयोग करता है
B
A model for storing text data with semantic analysis सिमेंटिक विश्लेषण के साथ टेक्स्ट डेटा संग्रहीत करने के लिए एक मॉडल
C
A model used for natural language databases प्राकृतिक भाषा डेटाबेस के लिए उपयोग किया जाने वाला एक मॉडल
D
A high-level conceptual model capturing the meaning of data to bridge the gap between the real world and DBMS implementation वास्तविक दुनिया और डीबीएमएस कार्यान्वयन के बीच अंतर को पाटने के लिए डेटा के अर्थ को पकड़ने वाला एक उच्च स्तरीय वैचारिक मॉडल
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Semantic data models (like ER model, UML) capture higher-level meaning/semantics of data beyond pure structure - including entity meanings, relationship semantics, constraints, and real-world interpretations. Used during conceptual design.
व्याख्या (हिन्दी) सिमेंटिक डेटा मॉडल (जैसे ईआर मॉडल, यूएमएल) शुद्ध संरचना से परे डेटा के उच्च-स्तरीय अर्थ/शब्दार्थ को पकड़ते हैं - जिसमें इकाई अर्थ, संबंध शब्दार्थ, बाधाएं और वास्तविक दुनिया की व्याख्याएं शामिल हैं। वैचारिक डिजाइन के दौरान उपयोग किया जाता है।
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GB In the relational data model referential integrity is enforced by which constraint?
IN संबंधपरक डेटा मॉडल में संदर्भात्मक अखंडता किस बाधा द्वारा लागू की जाती है?
A
Primary key constraint प्राथमिक कुंजी बाधा
B
Check constraint बाधा की जाँच करें
C
Unique constraint अनोखी बाधा
D
Foreign key constraint विदेशी कुंजी बाधा
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Referential integrity is enforced by foreign key constraints: a foreign key value in a child table must either match an existing primary key value in the parent table, or be NULL. This prevents orphaned records.
व्याख्या (हिन्दी) संदर्भात्मक अखंडता को विदेशी कुंजी बाधाओं द्वारा लागू किया जाता है: चाइल्ड तालिका में एक विदेशी कुंजी मान या तो मूल तालिका में मौजूदा प्राथमिक कुंजी मान से मेल खाना चाहिए, या शून्य होना चाहिए। यह अनाथ रिकॉर्ड को रोकता है।
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GB The key-value data model (Redis) has which fundamental characteristic?
IN की-वैल्यू डेटा मॉडल (रेडिस) में कौन सी मौलिक विशेषता है?
A
It stores data as interconnected nodes and edges यह डेटा को इंटरकनेक्टेड नोड्स और किनारों के रूप में संग्रहीत करता है
B
It enforces a strict predefined schema for all values यह सभी मानों के लिए एक सख्त पूर्वनिर्धारित स्कीमा लागू करता है
C
It supports complex JOIN operations natively यह मूल रूप से जटिल JOIN संचालन का समर्थन करता है
D
It stores data as opaque values indexed by unique keys with very simple query capability यह डेटा को बहुत ही सरल क्वेरी क्षमता के साथ अद्वितीय कुंजियों द्वारा अनुक्रमित अपारदर्शी मानों के रूप में संग्रहीत करता है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Key-value stores are the simplest NoSQL model: data is stored as (key, value) pairs where the key is unique and the value is opaque (any binary blob). They provide extremely fast O(1) lookups by key but limited query capabilities.
व्याख्या (हिन्दी) कुंजी-मूल्य भंडार सबसे सरल NoSQL मॉडल हैं: डेटा को (कुंजी, मान) जोड़े के रूप में संग्रहीत किया जाता है जहां कुंजी अद्वितीय होती है और मान अपारदर्शी (कोई बाइनरी ब्लॉब) होता है। वे कुंजी लेकिन सीमित क्वेरी क्षमताओं द्वारा अत्यंत तेज़ O(1) लुकअप प्रदान करते हैं।
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GB What is the primary advantage of the graph data model over relational for highly connected data?
IN अत्यधिक कनेक्टेड डेटा के लिए रिलेशनल की तुलना में ग्राफ़ डेटा मॉडल का प्राथमिक लाभ क्या है?
A
Graph databases require less storage ग्राफ़ डेटाबेस को कम संग्रहण की आवश्यकता होती है
B
Graph databases natively model and traverse relationships without expensive JOIN operations making relationship-heavy queries much faster ग्राफ़ डेटाबेस महंगे JOIN ऑपरेशनों के बिना मूल रूप से रिश्तों को मॉडल और ट्रैवर्स करते हैं, जिससे संबंध-भारी क्वेरीज़ बहुत तेज़ हो जाती हैं
C
Graph databases always outperform relational ग्राफ़ डेटाबेस हमेशा रिलेशनल से बेहतर प्रदर्शन करते हैं
D
Graph databases support better data compression ग्राफ़ डेटाबेस बेहतर डेटा संपीड़न का समर्थन करते हैं
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) In relational databases, highly connected data requires many expensive JOINs. Graph databases (Neo4j) store data as nodes and edges, allowing traversal of complex relationship chains in O(depth) time rather than O(n) join scans.
व्याख्या (हिन्दी) रिलेशनल डेटाबेस में, अत्यधिक कनेक्टेड डेटा के लिए कई महंगे JOIN की आवश्यकता होती है। ग्राफ़ डेटाबेस (Neo4j) डेटा को नोड्स और किनारों के रूप में संग्रहीत करते हैं, जिससे O(n) जॉइन स्कैन के बजाय O(गहराई) समय में जटिल संबंध श्रृंखलाओं के ट्रैवर्सल की अनुमति मिलती है।
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GB In wide-column store data model (Cassandra/HBase) what distinguishes it from relational?
IN वाइड-कॉलम स्टोर डेटा मॉडल (कैसंड्रा/HBase) में इसे रिलेशनल से क्या अलग करता है?
A
All columns must be predefined in a strict schema सभी कॉलम एक सख्त स्कीमा में पूर्वनिर्धारित होने चाहिए
B
Rows can have different columns grouped into families; optimized for distributed storage and time-series data पंक्तियों में अलग-अलग कॉलम हो सकते हैं जिन्हें परिवारों में समूहीकृत किया जा सकता है; वितरित भंडारण और समय-श्रृंखला डेटा के लिए अनुकूलित
C
It does not support any query language यह किसी भी क्वेरी भाषा का समर्थन नहीं करता
D
It stores only numeric data in columns यह केवल संख्यात्मक डेटा को कॉलम में संग्रहीत करता है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Wide-column stores have rows with potentially different columns (sparse data), columns grouped into column families, optimized for high write throughput and range scans. Different rows can have different sets of columns.
व्याख्या (हिन्दी) वाइड-कॉलम स्टोर में संभावित रूप से अलग-अलग कॉलम (विरल डेटा) वाली पंक्तियाँ होती हैं, कॉलम को कॉलम परिवारों में समूहीकृत किया जाता है, जो उच्च लेखन थ्रूपुट और रेंज स्कैन के लिए अनुकूलित होते हैं। अलग-अलग पंक्तियों में कॉलम के अलग-अलग सेट हो सकते हैं।
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GB What is the XML data model and what concept does it use?
IN XML डेटा मॉडल क्या है और यह किस अवधारणा का उपयोग करता है?
A
It represents data as key-value pairs with XML headers यह XML हेडर के साथ कुंजी-मूल्य जोड़े के रूप में डेटा का प्रतिनिधित्व करता है
B
It represents data as binary streams यह डेटा को बाइनरी स्ट्रीम के रूप में दर्शाता है
C
It represents data as flat tables with XML encoding यह XML एन्कोडिंग के साथ फ्लैट टेबल के रूप में डेटा का प्रतिनिधित्व करता है
D
It represents data as a hierarchical tree structure using elements, attributes, and text nodes defined by DTD or XML Schema यह DTD या XML स्कीमा द्वारा परिभाषित तत्वों, विशेषताओं और टेक्स्ट नोड्स का उपयोग करके डेटा को एक पदानुक्रमित वृक्ष संरचना के रूप में प्रस्तुत करता है।
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) XML represents data as a labeled ordered tree of nodes: elements (with child elements or text), attributes (name-value pairs on elements), and text nodes. Structure is defined by DTD (Document Type Definition) or XML Schema.
व्याख्या (हिन्दी) XML डेटा को नोड्स के एक लेबल किए गए ऑर्डर ट्री के रूप में दर्शाता है: तत्व (बाल तत्वों या पाठ के साथ), विशेषताएँ (तत्वों पर नाम-मूल्य जोड़े), और पाठ नोड्स। संरचना को DTD (दस्तावेज़ प्रकार परिभाषा) या XML स्कीमा द्वारा परिभाषित किया गया है।
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GB What is a surrogate key and why is it preferred over natural keys?
IN सरोगेट कुंजी क्या है और इसे प्राकृतिक कुंजी की तुलना में क्यों प्राथमिकता दी जाती है?
A
A surrogate key is a foreign key referencing multiple tables सरोगेट कुंजी एकाधिक तालिकाओं को संदर्भित करने वाली एक विदेशी कुंजी है
B
A surrogate key is a duplicate of the primary key for backup सरोगेट कुंजी बैकअप के लिए प्राथमिक कुंजी की डुप्लिकेट है
C
A surrogate key stores encrypted versions of natural keys एक सरोगेट कुंजी प्राकृतिक कुंजियों के एन्क्रिप्टेड संस्करणों को संग्रहीत करती है
D
A surrogate key is a system-generated artificial identifier (like auto-increment ID) with no business meaning preferred because natural keys can change and may be long/complex सरोगेट कुंजी एक सिस्टम-जनरेटेड कृत्रिम पहचानकर्ता है (जैसे ऑटो-इंक्रीमेंट आईडी) जिसका कोई व्यावसायिक अर्थ नहीं है क्योंकि प्राकृतिक कुंजी बदल सकती हैं और लंबी/जटिल हो सकती हैं
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Surrogate keys (system-generated: auto-increment, UUID, sequence) have no business meaning. Preferred because natural keys can change (requiring cascade updates), may be long (poor join performance), may not exist initially, or may violate privacy.
व्याख्या (हिन्दी) सरोगेट कुंजियाँ (सिस्टम-जनरेटेड: ऑटो-इंक्रीमेंट, यूयूआईडी, अनुक्रम) का कोई व्यावसायिक अर्थ नहीं है। पसंदीदा क्योंकि प्राकृतिक कुंजियाँ बदल सकती हैं (कैस्केड अपडेट की आवश्यकता होती है), लंबी हो सकती हैं (खराब जुड़ाव प्रदर्शन), प्रारंभ में मौजूद नहीं हो सकती हैं, या गोपनीयता का उल्लंघन कर सकती हैं।
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GB The star schema data model used in data warehouses consists of:
IN डेटा वेयरहाउस में उपयोग किए जाने वाले स्टार स्कीमा डेटा मॉडल में निम्न शामिल हैं:
A
A single flat table with all attributes सभी विशेषताओं से युक्त एक समतल मेज
B
Multiple fact tables with no dimension tables बिना किसी आयाम तालिका के एकाधिक तथ्य तालिकाएँ
C
A central fact table surrounded by denormalized dimension tables एक केंद्रीय तथ्य तालिका जो असामान्य आयाम तालिकाओं से घिरी हुई है
D
Fully normalized tables in third normal form तीसरे सामान्य रूप में पूरी तरह से सामान्यीकृत तालिकाएँ
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Star schema: central fact table (measurable business events with foreign keys to dimensions) surrounded by denormalized dimension tables (descriptive attributes). Simple structure optimized for analytical query performance.
व्याख्या (हिन्दी) स्टार स्कीमा: केंद्रीय तथ्य तालिका (आयामों के लिए विदेशी कुंजी के साथ मापने योग्य व्यावसायिक घटनाएं) असामान्य आयाम तालिकाओं (वर्णनात्मक विशेषताओं) से घिरी हुई है। विश्लेषणात्मक क्वेरी प्रदर्शन के लिए अनुकूलित सरल संरचना।
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GB What is a snowflake schema and how does it differ from a star schema?
IN स्नोफ्लेक स्कीमा क्या है और यह स्टार स्कीमा से कैसे भिन्न है?
A
Snowflake schema normalizes dimension tables into multiple related tables reducing redundancy but requiring more JOINs than star schema स्नोफ्लेक स्कीमा आयाम तालिकाओं को कई संबंधित तालिकाओं में सामान्यीकृत करती है जिससे अतिरेक कम होता है लेकिन स्टार स्कीमा की तुलना में अधिक JOIN की आवश्यकता होती है
B
Snowflake schema eliminates all fact tables स्नोफ्लेक स्कीमा सभी तथ्य तालिकाओं को हटा देती है
C
Snowflake schema uses only two dimension tables स्नोफ्लेक स्कीमा केवल दो आयाम तालिकाओं का उपयोग करती है
D
They are identical वे समान हैं
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Snowflake schema normalizes dimension tables: instead of one flat Customer dimension, you have Customer -> City -> State -> Country hierarchy tables. Reduces storage redundancy but requires more JOINs for analytical queries vs. star schema.
व्याख्या (हिन्दी) स्नोफ्लेक स्कीमा आयाम तालिकाओं को सामान्य बनाती है: एक फ्लैट ग्राहक आयाम के बजाय, आपके पास ग्राहक -> शहर -> राज्य -> ​​देश पदानुक्रम तालिकाएँ हैं। भंडारण अतिरेक को कम करता है लेकिन विश्लेषणात्मक प्रश्नों बनाम स्टार स्कीमा के लिए अधिक JOIN की आवश्यकता होती है।
120
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GB What does BASE stand for and how does it contrast with ACID?
IN BASE का क्या अर्थ है और यह ACID से किस प्रकार भिन्न है?
A
BASE: Balanced Aggregated Scalable Engine आधार: संतुलित एकत्रित स्केलेबल इंजन
B
BASE: Binary Atomic Structured Encoding आधार: बाइनरी परमाणु संरचित एन्कोडिंग
C
BASE: Basically Available, Soft state, Eventual consistency - trades strict consistency for availability and partition tolerance आधार: मूल रूप से उपलब्ध, नरम स्थिति, अंतिम स्थिरता - उपलब्धता और विभाजन सहिष्णुता के लिए सख्त स्थिरता का व्यापार करता है
D
BASE: Backup And Security Enhancement आधार: बैकअप और सुरक्षा संवर्धन
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) BASE is the opposite of ACID: Basically Available (system always available even if data not fully consistent), Soft state (state may change over time without input), Eventually consistent (system will become consistent eventually). Common in distributed NoSQL.
व्याख्या (हिन्दी) BASE ACID के विपरीत है: मूल रूप से उपलब्ध (सिस्टम हमेशा उपलब्ध होता है, भले ही डेटा पूरी तरह से सुसंगत न हो), सॉफ्ट स्टेट (इनपुट के बिना समय के साथ स्थिति बदल सकती है), अंततः सुसंगत (सिस्टम अंततः सुसंगत हो जाएगा)। वितरित NoSQL में सामान्य।
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