110 地方特考三等 資訊處理 資料庫應用 考古題詳解

核心觀念

本題綜合考查 SQL 的下列語法：

• WHERE：先篩選符合條件的資料列。
• 邏輯運算子 AND、OR。
• 餘數函數 MOD：判斷數值是否為某數的倍數。
• LIKE：進行字串樣式比對。
• 聚合函數 AVG、SUM。
• GROUP BY：依姓名分組計算。
• HAVING：對分組後的聚合結果進行篩選。
• BETWEEN：判斷日期是否落在包含起、迄日的範圍內。

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（一）收入大於 22000 或小於 26000

解題方法

條件為：

$$income > 22000 \quad \text{或} \quad income < 26000$$

SQL 中使用 OR 連接兩個條件。

答案

SELECT *
FROM PersonIncome
WHERE income > 22000
 OR income < 26000;

解題技巧

本題條件的涵蓋範圍很大：

• 大於 $22000$ 的資料符合。
• 小於 $26000$ 的資料也符合。
• 只有收入恰為 $26000$ 時不符合。

題目資料中沒有收入 $26000$ 的紀錄，因此查詢結果為全部 $12$ 筆資料。

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（二）收入金額為 7 的倍數

核心觀念

若一個數為 $7$ 的倍數，除以 $7$ 的餘數必須為 $0$：

$$income \bmod 7 = 0$$

標準 SQL 可使用 MOD(income, 7)。

答案

SELECT *
FROM PersonIncome
WHERE MOD(income, 7) = 0;

符合的收入金額包括：

• $21000 = 7 \times 3000$
• $28000 = 7 \times 4000$

因此查出的資料為 C1002、C1004、C1010、C1011。

解題技巧

判斷倍數時不要使用除法後的商值，應直接判斷餘數是否為 $0$。部分資料庫可使用 % 表示餘數運算，例如：

WHERE income % 7 = 0

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（三）名字中包含「大」

核心觀念

LIKE 用於字串樣式比對：

• % 代表前後可有任意長度的字串。
• '%大%' 代表字串中任意位置包含「大」。

答案

SELECT *
FROM PersonIncome
WHERE name LIKE '%大%';

符合的姓名為：

• 王大陸
• 李大喬

解題技巧

若要求「開頭為大」，使用 '大%'；若要求「結尾為大」，使用 '%大'；本題是「包含」，因此使用 '%大%'。

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（四）每個人的平均收入

核心觀念

使用 AVG 計算平均值，並以 GROUP BY name 依姓名分組：

$$\text{平均收入}=\frac{\text{該員工收入總和}}{\text{該員工收入筆數}}$$

答案

SELECT name, AVG(income) AS average_income
FROM PersonIncome
GROUP BY name;

各人的平均收入為：

name	平均收入
王大陸	27000
李大喬	24500
趙麗生	24000
黃球聲	26666.67
李曉喬	23000

解題技巧

姓名必須出現在 GROUP BY 中，因為查詢同時選取了非聚合欄位 name 與聚合結果 AVG(income)。

「李大喬」與「李曉喬」是不同姓名，不可合併計算。

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核心觀念

本題考查物件導向資料庫（Object-Oriented Database, OODB）的基本定義、適用資料類型、與關聯式資料模型的對應關係、類別繼承規則，以及物件導向資料模型中的屬性分類。

物件導向資料庫的核心精神，是將資料與操作資料的方法封裝在物件中，並以類別、物件識別、封裝、繼承、多型及複合物件等機制，表示現實世界中結構複雜的資料。

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（一）物件導向資料庫的意義

物件導向資料庫是以物件導向資料模型為基礎，用來儲存物件及其間關係的資料庫系統。資料庫中的資料不是單純以表格與欄位表示，而是以「物件（Object）」為主要儲存單位。

一個物件通常包含：

1. 狀態（State）：由物件的屬性或資料成員表示。
2. 行為（Behavior）：由方法（Method）或操作（Operation）表示。
3. 物件識別（Object Identity, OID）：每一個物件具有獨立且唯一的識別，不完全依賴物件內容。
4. 類別（Class）：定義物件所具有的屬性與方法。
5. 封裝（Encapsulation）：將資料與操作資料的方法整合，並限制外部直接任意修改內部資料。
6. 繼承與多型：子類別可以重用父類別的屬性與方法，並依需求重新定義方法。

因此，物件導向資料庫特別適合儲存具有複雜結構、階層關係、繼承關係及大量行為邏輯的資料。

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（二）適合以物件導向資料庫儲存的資料類型

適合儲存在物件導向資料庫中的資料，通常具有資料結構複雜、彼此關聯密切、需要直接對應現實世界物件等特性。以下列舉三種：

1. 多媒體資料

例如：

• 影像
• 音訊
• 影片
• 動畫
• 虛擬實境資料

這些資料通常具有大型二進位內容、不同格式及複雜描述資訊，以物件表示較容易保存其內容、格式及播放方法。

2. 電腦輔助設計資料

例如工程圖、建築模型、機械零件模型及三維模型。

一個設計物件可能包含幾何形狀、尺寸、材質、組成零件及設計操作，並具有零件組合及繼承關係，適合使用物件導向資料庫表示。

3. 地理資訊系統資料

例如：

• 道路
• 河流
• 行政區域
• 建築物
• 地形
• 地圖圖層

地理資料常同時包含空間形狀、位置、屬性及彼此拓撲關係，具有複合結構，適合以物件及物件間關係儲存。

其他合理例子包括科學研究資料、工程模擬資料、醫學影像、電信網路模型及文件資料等。

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（三）關聯式資料模型與物件導向資料庫的對應

解題方法

可依照「資料結構、資料識別、資料內容及資料操作」四個角度進行對應：

• 關聯式模型的表格是資料的結構單位。
• 值組是表格中的一筆資料。
• 主鍵用來辨識一筆資料。
• 屬性是資料的個別欄位。
• 預儲程序則是對資料執行操作的程序。

對應如下：

關聯式資料模型元素	物件導向資料庫元素	說明
表格（Table）	類別（Class）	表格定義資料結構；類別定義物件的屬性與方法
值組（Row/Tuple）	物件（Object）	一個值組代表一筆資料；一個物件代表一個具體實體
主鍵（Primary Key）	物件識別（Object Identifier, OID）	主鍵辨識值組；OID 辨識物件，且通常具有獨立性與唯一性
屬性（Attribute）	物件屬性、資料成員（Property/Data Member）	描述物件的狀態或特徵
預儲程序（Stored Procedure）	方法、成員函式（Method/Member Function）	定義物件可執行的行為與操作

重要差異

主鍵通常是由一個或多個屬性值組成，若資料內容改變，主鍵也可能受到影響；物件識別則是系統配置給物件的獨立識別，通常不因物件屬性變更而改變。

因此，不能只將 OID 簡化視為一般主鍵。較完整的說法是：主鍵在概念上可對應物件識別，但 OID 具有更強的物件獨立性。

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（四）類別繼承的規則

核心觀念

繼承（Inheritance）是指子類別（Subclass）自動取得父類別（Superclass）所定義的屬性與方法，使類別之間形成階層關係。

其主要規則如下：

1. 子類別繼承父類別的屬性

子類別會取得父類別所定義的資料屬性，並可在此基礎上增加自己的屬性。

例如：

• Employee 類別具有姓名、員工編號及薪資。
• Manager 為 Employee 的子類別。
• Manager 自動具有姓名、員工編號及薪資，並可增加部門及管理人數等屬性。

2. 子類別繼承父類別的方法

子類別可以使用父類別所定義的方法，不必重新撰寫相同程式碼，藉此達成程式碼重用。

3. 子類別可以增加新的屬性與方法

繼承並非限制子類別只能使用父類別內容。子類別可以定義父類別沒有的特有功能，以表達更具體的行為。

4. 子類別可以重新定義繼承而來的方法

若父類別的方法不完全符合子類別需求，子類別可以覆寫（Override）該方法，提供自己的實作方式。此規則是多型的重要基礎。

5. 繼承具有傳遞性

若 $C$ 繼承 $B$，而 $B$ 又繼承 $A$，則 $C$ 可取得 $B$ 從 $A$ 繼承的屬性與方法。形式上可表示為：

核心觀念

本題考查資料庫正規化的階段性規則，以及功能相依（Functional Dependency, FD）與候選鍵（Candidate Key）的判斷。

正規化主要依序處理：

1. 1NF：消除重複群組，使欄位值具原子性。
2. 2NF：消除非主屬性對複合鍵的部分相依。
3. 3NF：消除非主屬性之間的傳遞相依。
4. BCNF：要求所有決定因素（Determinant）都必須是超鍵。

相關符號如下：

• $X \rightarrow Y$：$X$ 功能決定 $Y$。
• 超鍵（Superkey）：可唯一識別資料列的屬性集合。
• 候選鍵：最小的超鍵。
• 主屬性（Prime Attribute）：至少出現在一個候選鍵中的屬性。
• 非主屬性（Non-prime Attribute）：不屬於任何候選鍵的屬性。

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解題方法

判斷各正規化形式時，依下列順序切入：

1. 先確認欄位是否為單一、不可再分的值，判斷是否符合 1NF。
2. 再觀察候選鍵是否為複合鍵，檢查非主屬性是否只依賴複合鍵的一部分，判斷是否符合 2NF。
3. 接著檢查是否存在「鍵決定非主屬性，該非主屬性再決定另一個非主屬性」的傳遞相依，判斷是否符合 3NF。
4. 最後針對每一個非平凡功能相依，檢查左側決定因素是否為超鍵，判斷是否符合 BCNF。

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（一）正規化的目的

正規化的目的，是透過合理分解資料表與建立適當的功能相依關係，使資料結構更一致、更容易維護，主要包括：

1. 減少資料重複與儲存浪費 相同資料不必在多筆資料中重複儲存。

2. 避免資料異常（Anomalies） 包括：

• 插入異常（Insertion Anomaly）：無法單獨新增某項資料，必須附帶不相關資料。
• 更新異常（Update Anomaly）：同一資料儲存多份，修改時容易發生不一致。
• 刪除異常（Deletion Anomaly）：刪除某筆資料時，連帶刪除原本仍需保留的資訊。

3. 維護資料完整性與一致性 將具有不同意義的資料分開管理，降低資料矛盾的機會。

4. 提高資料模型的清晰度與可維護性 使每個資料表集中描述單一主題，方便後續管理與擴充。

正規化並不保證完全消除所有資料重複，也不代表資料表越多越好；實務上仍須配合查詢效能，在必要時進行反正規化（Denormalization）。

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（二）第一正規化形式 1NF

1NF 規則

資料表符合 1NF，通常須具備以下條件：

1. 每個欄位只能存放一個值。
2. 欄位值必須是不可再分的原子值（Atomic Value）。
3. 不得在同一欄位中存放多個值、列表或重複群組。
4. 每一筆資料列應可被唯一識別，通常會指定主鍵。

重點在於：一個資料格只能對應一個值。

不符合 1NF 的例子

學生資料表：

學號	姓名	電話
S001	王小明	0912-111111、0922-222222

「電話」欄位同時存放兩個電話號碼，不是單一原子值，因此不符合 1NF。

可改為：

學號	姓名	電話
S001	王小明	0912-111111
S001	王小明	0922-222222

若以學生與電話的組合識別資料，則可使用 $(學號, 電話)$ 作為候選鍵；也可將電話獨立拆成另一個資料表。

判斷技巧

看到下列形式，通常代表不符合 1NF：

• 「國文、英文、數學」放在同一欄。
• 「0912-111111、0922-222222」放在同一欄。
• 欄位名稱出現「電話1、電話2、電話3」等重複群組。
• 儲存以逗號分隔的清單。

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（三）第二正規化形式 2NF

2NF 規則

資料表符合 2NF，必須同時符合：

1. 已符合 1NF。
2. 每一個非主屬性都必須完全功能相依於每一個候選鍵。

所謂完全功能相依，是指非主屬性依賴整個複合鍵，而不是只依賴複合鍵的一部分。

若候選鍵為 $(A,B)$，且存在：

$$A \rightarrow C$$

其中 $C$ 為非主屬性，則 $C$ 只依賴複合鍵的一部分 $A$，稱為部分功能相依（Partial Functional Dependency），因此不符合 2NF。

若候選鍵是單一屬性，則不會發生部分相依問題；只要符合 1NF，通常即可符合 2NF。

不符合 2NF 的例子

選課資料表：

學號	課號	學生姓名	課程名稱	成績
S001	C101	王小明	資料庫	85
S001	C102	王小明	作業系統	90

假設一名學生可以修習多門課，一門課也可以由多名學生修習，因此候選鍵為：

$$(學號, 課號)$$

功能相依關係為：

$$學號 \rightarrow 學生姓名$$ $$課號 \rightarrow 課程名稱$$ $$(學號, 課號) \rightarrow 成績$$

其中：

• 「學生姓名」只依賴「學號」。
• 「課程名稱」只依賴「課號」。
• 「成績」才依賴完整的 $(學號, 課號)$。

因此，「學生姓名」與「課程名稱」對複合鍵產生部分相依，資料表不符合 2NF。

分解方式

可分解為三個資料表：

學生表：

學號	學生姓名
S001	王小明

課程表：

課號	課程名稱
C101	資料庫
C102	作業系統

選課表：

核心觀念

本題考查資料庫交易的基本概念，以及多交易同步執行時的三種典型資料異常：

1. 更新遺失（Lost Update）
2. 讀到髒資料（Dirty Read）
3. 無法重複讀取（Non-Repeatable Read）

解決方法以同步控制（Concurrency Control）為核心，常見作法包括鎖定協定（Lock-Based Protocol）。其目的在於維持交易的隔離性（Isolation），使同步執行的結果等價於某種交易循序執行的結果，亦即具備可串行化（Serializability）。

解題方法

本題各小題可依下列方式作答：

• 先定義交易及其基本特性。
• 再以兩個交易交錯執行的時間順序，說明各種資料異常如何發生。
• 最後說明共享鎖、排他鎖與兩階段鎖定協定如何避免衝突。

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（一）何謂交易？（4 分）

交易（Transaction）是資料庫中一組具有完整邏輯意義的操作單位，通常包含一個或多個讀取、寫入、更新或刪除資料的動作。

交易必須具備「全有或全無」的特性：

• 交易成功完成時，所有操作均生效，並以 COMMIT 確認。
• 交易執行失敗或發生錯誤時，所有已完成的操作均應取消，並以 ROLLBACK 回復至交易開始前的狀態。

交易通常以 ACID 四項特性描述：

• 原子性（Atomicity）：交易內的操作不可分割，全部成功或全部失敗。
• 一致性（Consistency）：交易執行前後，資料庫均須符合完整性限制。
• 隔離性（Isolation）：多個交易同步執行時，彼此不應產生不當干擾。
• 持久性（Durability）：交易一旦提交，結果即使發生系統故障仍應保留。

因此，交易可視為資料庫中一個完整且可復原的工作單位。

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（二）更新遺失（Lost Updates）難題（4 分）

更新遺失是指兩個交易同時讀取同一筆資料，之後各自進行更新，後執行的更新覆蓋先前的更新，導致先前交易的結果遺失。

例如資料項目 $A$ 原值為 $100$：

執行順序	交易 $T_1$	交易 $T_2$
1	讀取 $A=100$
2		讀取 $A=100$
3	將 $A$ 更新為 $110$
4		將 $A$ 更新為 $120$

最後資料庫中的 $A=120$，交易 $T_1$ 所做的更新 $110$ 被交易 $T_2$ 覆蓋，因此 $T_1$ 的更新遺失。

若兩個交易實際上分別增加 $10$ 與 $20$，合理結果應為：

$$A=100+10+20=130$$

但因兩交易均根據舊值 $100$ 計算，最後只留下 $120$，這就是更新遺失。

判斷重點

只要出現下列情形，即屬於更新遺失：

• 多個交易讀取同一筆資料。
• 多個交易均進行寫入或更新。
• 後寫入的交易覆蓋先前交易的結果。

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（三）讀到髒資料（Dirty Read）難題（4 分）

讀到髒資料是指某交易讀取了另一交易尚未提交的資料，而該筆資料後來因另一交易回復或失敗而被取消，造成前一交易使用了實際上不存在的資料。

例如資料項目 $A$ 原值為 $100$：

執行順序	交易 $T_1$	交易 $T_2$
1		將 $A$ 更新為 $150$
2	讀取 $A=150$
3		發生錯誤，執行 ROLLBACK
4		$A$ 回復為 $100$

交易 $T_1$ 讀到的 $150$ 是交易 $T_2$ 尚未提交的暫時結果。由於 $T_2$ 最後回復，$150$ 並未正式存在於資料庫中，因此 $T_1$ 讀到的是髒資料。

可能造成的問題

• 後續計算使用錯誤資料。
• 產生報表或決策結果不正確。
• 交易之間形成不一致的依賴關係。

判斷重點

「髒」的關鍵在於資料來源交易尚未 COMMIT。只要讀取未提交資料，即有 Dirty Read 問題。

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（四）無法重複讀取（Non-Repeatable Read）難題（4 分）

無法重複讀取是指同一交易在不同時間對同一筆資料進行兩次讀取，兩次讀得的結果不同，原因是另一交易在兩次讀取之間已更新並提交該筆資料。

例如資料項目 $A$ 原值為 $100$：

核心觀念

本題考查資料庫設計與實作中的五個基本術語：

• ER 模型中的參與限制與基數限制
• 關聯式資料庫中的 View 與外來鍵
• 資料庫索引中的叢集索引

作答時應先寫出正式定義，再補充其功能、限制及簡單例子，才能完整取得各小題分數。

解題方法

(一) 參與限制（Participation Constraint）

參與限制用來表示：某一實體集合中的實體，是否「必須」參與某一關係集合。

可分為兩類：

1. 全部參與（Total Participation）

實體集合中的每一個實體，都必須至少參與一次該關係。

例如：

• 每一位員工都必須隸屬於某一個部門。
• 員工實體集合對「隸屬」關係具有全部參與限制。

在 ER 圖中，通常以實體集合與關係集合之間的雙線表示。

2. 部分參與（Partial Participation）

實體集合中的實體不一定要參與該關係，只有部分實體參與即可。

例如：

• 部分員工可能尚未參加任何專案。
• 員工實體集合對「參與專案」關係即可能是部分參與。

在 ER 圖中，通常以單線表示。

參與限制主要描述參與的「最低數量」：

• 全部參與：最低參與數為 $1$
• 部分參與：最低參與數為 $0$

因此，參與限制可用最小基數表示為：

$$\text{最小基數} \in \{0,1\}$$

(二) 基數限制（Cardinality Constraint）

基數限制用來表示：一個實體透過某一關係，最多可以與另一個實體集合中的多少個實體發生關聯。

常見類型如下：

1. 一對一（1:1）

一個部門最多由一位主管管理，一位主管最多管理一個部門。

2. 一對多（1:N）

一個部門可以有許多員工，但一位員工只隸屬於一個部門。

3. 多對一（N:1）

許多員工隸屬於同一個部門。

4. 多對多（M:N）

一位學生可以修習多門課程，一門課程也可以由多位學生修習。

基數限制主要描述參與的「最大數量」：

• $1$：最多只能對應一個實體
• $N$ 或 $M$：最多可對應多個實體

若以最小、最大基數表示，常見形式包括：

• $(0,1)$：可不參與，最多對應一個
• $(1,1)$：必須參與，且只能對應一個
• $(0,N)$：可不參與，最多對應多個
• $(1,N)$：至少對應一個，且可對應多個

參與限制與基數限制的差異是：

項目	主要回答的問題
參與限制	實體是否必須參與關係？
基數限制	實體最多可與多少個其他實體建立關係？

因此，參與限制偏重「最低參與要求」，基數限制偏重「最高對應數量」。

(三) View

View 是由一個查詢結果所定義的虛擬關聯表，通常稱為「檢視表」或「視觀表」。

View 本身通常不直接儲存完整資料，而是儲存其定義；使用者查詢 View 時，資料庫管理系統會依照定義，從基礎表格產生查詢結果。

例如：

$$\text{View\_Employee} = \text{SELECT } EmployeeID, Name, DepartmentID \text{ FROM Employee}$$

View 的主要功能如下：

1. 簡化複雜查詢

將多表連結、篩選及彙總查詢包裝成一個虛擬表格，使用者不必每次重寫複雜 SQL。

2. 提高資料安全性

只公開特定欄位或特定資料列，例如只顯示員工編號與姓名，不公開薪資欄位。

3. 提供邏輯資料獨立性

基礎表格的結構變更時，只要 View 的介面維持不變，應用程式可減少修改。

4. 提供不同使用者的資料觀點

不同部門可依權限使用不同 View，取得適合自身業務的資料內容。

View 的限制包括：

• View 通常沒有獨立的實體資料儲存空間。
• 具有聚合函數、GROUP BY、DISTINCT、複雜連結或計算欄位的 View，可能無法直接更新。
• View 的資料內容會隨基礎表格資料變動而改變。

(四) 外來鍵（Foreign Key）

外來鍵是關聯式資料表中的一個欄位或一組欄位，其值用來參照另一個資料表的主鍵，或具有唯一性的候選鍵。

例如：