115 高普考高考三級 資訊處理 資料庫應用 考古題詳解

115 年・高普考・高考三級・資訊處理
試題代碼 資料庫應用

第 一 題25 分

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」資料表中的日誌編號。
    • 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，其中第（2）至第（4）題請使用 SQL 語法進行作答。

（1）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）

（2）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）

（3）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）

（4）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）

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核心觀念

本題涵蓋 ER 模型中的主鍵、外鍵與關係基數，以及 SQL 的分組彙總、條件彙總、日期範圍篩選與新增資料。

  • 主鍵（PK）：唯一識別資料表中的每筆資料。
  • 外鍵（FK）：參照另一資料表的主鍵，用來維持參照完整性。
  • 一對多關係：一筆父表資料可對應多筆子表資料；子表每筆資料透過外鍵參照父表。
  • 分組統計：以 GROUP BY 分組，再用 COUNT、SUM 等彙總函數計算。
  • 條件彙總：以 CASE WHEN 搭配彙總函數，計算符合條件的筆數。
  • 年度篩選：使用年度起日與次年度起日形成左閉右開的日期區間。

解題方法

（1）ER Model

依外鍵找出資料表間的關係：稽核日誌參照稽核政策，異常事件參照稽核日誌，事件處理紀錄則分別參照異常事件與稽核人員。

erDiagram
 稽核政策 ||--o{ 稽核日誌 : "政策編號"
 稽核日誌 ||--o{ 異常事件 : "日誌編號"
 異常事件 ||--o{ 事件處理紀錄 : "事件編號"
 稽核人員 ||--o{ 事件處理紀錄 : "稽核人員編號"

 稽核政策 {
 string 政策編號 PK
 string 政策名稱
 string 物件名稱
 string 物件類型
 string 稽核動作
 string 是否啟用
 string 建立者編號
 }

 稽核日誌 {
 string 日誌編號 PK
 string 政策編號 FK
 datetime 操作時間
 string 操作類型
 }

 異常事件 {
 string 事件編號 PK
 string 日誌編號 FK
 string 嚴重程度
 datetime 偵測時間
 string 事件描述
 string 是否已結案
 }

 稽核人員 {
 string 稽核人員編號 PK
 string 姓名
 string 所屬部門
 }

 事件處理紀錄 {
 string 處理編號 PK
 string 事件編號 FK
 string 稽核人員編號 FK
 date 處理日期
 }

|| 表示一端恰有一筆，o{ 表示另一端可有零筆或多筆。事件處理紀錄是連結異常事件與稽核人員的關聯資料表，因此一筆異常事件可有多筆處理紀錄，一位稽核人員也可有多筆處理紀錄。

（2）各嚴重程度的事件統計

先依嚴重程度分組，再以條件計數取得已結案數與未結案數。未結案比例為「未結案數 ÷ 事件總數」，最後四捨五入至小數點後兩位。

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第 二 題25 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）MM 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：

  • SNLJ：B(R)+∣R∣×B(S)B(R)+|R|\times B(S)
    對 RR 每一筆 Tuple，掃描整個 SS。
  • BNLJ：B(R)+⌈B(R)M−2⌉×B(S)B(R)+\left\lceil\frac{B(R)}{M-2}\right\rceil\times B(S)
    以 Block 為單位分批載入 RR，每批掃描一次 SS；M−2M-2 頁給外層，1 頁給內層，1 頁給輸出。
  • Hash Join：3×(B(R)+B(S))3\times(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)B(R) 代表資料表 RR 的區塊（Block）數，也就是以 RR 作為 JOIN 運算的驅動表（Driving Table / Outer Table）。
  • ∣R∣|R| 代表資料表 RR 的資料筆數。
  • MM 代表可用緩衝區（Buffer）頁數。
  • SS 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）：

（1）使用 SNLJ 法，以資料表 E 為驅動表。（5 分）

（2）使用 BNLJ 法，以資料表 C 為驅動表。（5 分）

（3）使用 Hash Join 法（假設分割後各 Partition 可完整放入記憶體）。（5 分）

（4）綜合比較上述三種結果，在本題情境下應選擇哪種演算法？說明原因。（10 分）

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核心觀念

本題考查巢狀迴圈連接與雜湊連接的 I/O 成本。先由資料筆數及每個區塊可存放的筆數，求出兩表的區塊數：

B(E)=60,00050=1,200,B(C)=60030=20B(E)=\frac{60{,}000}{50}=1{,}200,\qquad B(C)=\frac{600}{30}=20

緩衝區頁數為 M=22M=22，因此 BNLJ 每批可載入外層資料的頁數為 M−2=20M-2=20。

解題方法與計算

（1）SNLJ，以 E 為驅動表

SNLJ 對外層每一筆資料，掃描一次內層資料表。本題 R=ER=E、S=CS=C，故：

I/O=B(E)+∣E∣×B(C)=1,200+60,000×20=1,201,200 次 I/O\begin{aligned} \text{I/O} &=B(E)+|E|\times B(C)\\ &=1{,}200+60{,}000\times20\\ &=\boxed{1{,}201{,}200\text{ 次 I/O}} \end{aligned}

（2）BNLJ，以 C 為驅動表

外層為 CC，每批可載入 2020 頁；CC 本身也有 2020 頁，因此只需一批。內層 EE 需掃描一次：

I/O=B(C)+⌈B(C)M−2⌉×B(E)=20+⌈2022−2⌉×1,200=20+1×1,200=1,220 次 I/O\begin{aligned} \text{I/O} &=B(C)+\left\lceil\frac{B(C)}{M-2}\right\rceil\times B(E)\\ &=20+\left\lceil\frac{20}{22-2}\right\rceil\times1{,}200\\ &=20+1\times1{,}200\\ &=\boxed{1{,}220\text{ 次 I/O}} \end{aligned}

（3）Hash Join

依題目給定公式，分割階段讀寫各一次，探測階段再讀取一次；且題目假設分割後各 Partition 可完整放入記憶體：

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第 三 題25 分

假設資料庫中有三個資料項（Data Items）：AA、BB、CC，其三者初始值皆為 100。當有三筆交易 T1T1、T2T2 與 T3T3 同時進入系統，各自交易的預期操作順序如下所示：

  • T1T1：read⁡(A)→write⁡(A)→read⁡(B)→write⁡(B)\operatorname{read}(A)\to\operatorname{write}(A)\to\operatorname{read}(B)\to\operatorname{write}(B)
  • T2T2：read⁡(B)→write⁡(B)→read⁡(C)→write⁡(C)\operatorname{read}(B)\to\operatorname{write}(B)\to\operatorname{read}(C)\to\operatorname{write}(C)
  • T3T3：read⁡(C)→read⁡(A)→write⁡(A)\operatorname{read}(C)\to\operatorname{read}(A)\to\operatorname{write}(A)

假設排程器（Scheduler）採用嚴格兩階段鎖定協定（Strict 2PL）：

  • 在增長階段（Growing Phase），交易可以取得鎖定，但不能釋放任何鎖定。
  • 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 t1t1 至 t9t9 收到下列操作請求：

  • t1t1：T1T1 請求 read⁡(A)\operatorname{read}(A)
  • t2t2：T2T2 請求 read⁡(B)\operatorname{read}(B)
  • t3t3：T3T3 請求 read⁡(C)\operatorname{read}(C)
  • t4t4：T1T1 請求 write⁡(A)\operatorname{write}(A)
  • t5t5：T2T2 請求 write⁡(B)\operatorname{write}(B)
  • t6t6：T1T1 請求 read⁡(B)\operatorname{read}(B)
  • t7t7：T2T2 請求 read⁡(C)\operatorname{read}(C)
  • t8t8：T3T3 請求 read⁡(A)\operatorname{read}(A)
  • t9t9：T1T1 試圖提交（commit）

請回答以下問題：

（1）詳細分析從 t1t1 至 t9t9 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）

（2）此排程於 t9t9 之後的時間，是否有機會形成死結（Deadlock）？若有，請指出是哪些交易互相等待。（10 分）

（3）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）分別位於哪一個時間點。（5 分）

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核心觀念

本題考查嚴格兩階段鎖定（Strict 2PL）、共享鎖與互斥鎖的相容性、鎖定升級、阻塞與死結，以及鎖定點（Lock Point）。

  • read(X) 前須持有資料項 XX 的共享鎖（S-lock）。
  • write(X) 前須持有資料項 XX 的互斥鎖（X-lock）。若已持有 S-lock，須先升級為 X-lock。
  • 同一資料項的 S-lock 可由多筆交易同時持有；X-lock 與任何其他交易持有的 S-lock 或 X-lock 都不相容。
  • 嚴格 2PL 規定，交易取得鎖後不得在提交或中斷前釋放；本題中特別要求 X-lock 必須保留至交易結束。
  • 鎖定點是交易取得最後一把鎖的時間點。

解題方法

依題目給定的 t1t1 至 t9t9 順序逐項處理：先判斷該操作需要哪種鎖，再檢查其他交易是否持有不相容的鎖。若請求被拒絕，交易進入等待；等待中的交易尚未取得該鎖，後續操作也無法執行。

（1）t1t1 至 t9t9 的鎖定狀態

時間請求與鎖定處理鎖定狀態變化是否阻塞
t1t1T1T1 執行 read⁡(A)\operatorname{read}(A)，取得 Lock-S（A）T1T1 持有 S(A)S(A)否
t2t2T2T2 執行 read⁡(B)\operatorname{read}(B)，取得 Lock-S（B）T2T2 持有 S(B)S(B)否
t3t3T3T3 執行 read⁡(C)\operatorname{read}(C)，取得 Lock-S（C）T3T3 持有 S(C)S(C)否
t4t4T1T1 執行 write⁡(A)\operatorname{write}(A)，將 S(A)S(A) 升級為 Lock-X（A）T1T1 持有 X(A)X(A)否；AA 上沒有其他交易的鎖
t5t5T2T2 執行 write⁡(B)\operatorname{write}(B)，將 S(B)S(B) 升級為 Lock-X（B）T2T2 持有 X(B)X(B)否；BB 上沒有其他交易的鎖
t6t6T1T1 請求 read⁡(B)\operatorname{read}(B)，須取得 Lock-S（B）T2T2 持有 X(B)X(B)，與 T1T1 的 S-lock 不相容；T1T1 等待是，T1T1 阻塞
t7t7T2T2 請求 read⁡(C)\operatorname{read}(C)，須取得 Lock-S（C）T3T3 持有 S(C)S(C)，S-lock 相容；T2T2 取得 S(C)S(C)否
t8t8T3T3 請求 read⁡(A)\operatorname{read}(A)，須取得 Lock-S（A）T1T1 持有 X(A)X(A)，與 T3T3 的 S-lock 不相容；T3T3 等待是，T3T3 阻塞
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第 四 題25 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：

（1）解釋 BASE 原則。（10 分）

（2）解釋 CAP 定理。（10 分）

（3）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）

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（一）BASE 原則

核心觀念

BASE 是分散式資料庫常用的設計取向，名稱來自三項特性：

  • Basically Available（基本可用）：系統發生部分故障或節點間通訊受阻時，仍盡力提供服務；部分請求可能收到延遲、降級或不完整的回應。
  • Soft State（軟狀態）：資料狀態可能因節點間複寫尚未完成而暫時不一致，且狀態會隨背景同步而改變。
  • Eventual Consistency（最終一致性）：若沒有新的更新，且節點間通訊最終恢復，資料經過同步後，各副本終將收斂為一致的狀態。

解題方法

回答 BASE 時，依序說明「服務可用性」、「複本暫時不一致」與「同步後收斂」三層意義，再指出這是以較寬鬆的一致性換取分散式系統的可用性與容錯能力。

BASE 並不代表資料永遠不一致，也不表示系統放棄一致性；它容許短暫不一致，並以後續同步達成最終一致。

解題技巧

記憶順序可掌握為：可用、狀態可暫變、最後一致。常見失分點是把「最終一致性」誤寫成「每次讀取都立即取得最新資料」。

（二）CAP 定理

核心觀念

CAP 定理討論分散式資料系統的三項性質：

  • Consistency（一致性）：每次讀取都能取得符合一致性規則的資料；在 CAP 的典型說明中，通常指線性一致性（linearizability），即操作看起來像在單一副本上依時間順序完成。
  • Availability（可用性）：每個送到未故障節點的請求，都能在有限時間內收到成功回應。
  • Partition tolerance（分割容錯性）：當網路分割使節點彼此無法通訊時，系統仍能繼續運作。

解題方法

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