कम्प्युटर र सूचना प्रविधि (प्राविधिक)
कम्प्युटर र सूचना प्रविधि (प्राविधिक)
Computer & IT (Technical) · ५,०७६ प्रश्न
५,०७६ प्रश्न उपलब्ध। मोड छान्नुहोस्:
कम्प्युटर र IT: प्रश्न र उत्तर
सही लागेको विकल्पमा थिच्नुहोस्। सही भए हरियो, गलत भए रातो देखिन्छ; ३ सेकेन्डपछि सही उत्तर र व्याख्या देखिन्छ।
सही: ० / ०
-
यदि तपाईं कुनै डेटाबेसमा ‘JOIN’ गर्दा दुई टेबल्समा एउटै नामको column छ भने, SQL मा कुन कुरा प्रयोग गर्नुपर्दछ?
सही उत्तर: ख) B. ON clause प्रयोग गर्नुहोस्।
‘JOIN’ गर्दा एउटै नामको column भएकाले, कुन column join गर्नुपर्दछ भनेर ‘ON’ clause प्रयोग गरेर निर्दिष्ट गर्नुपर्छ। अन्य विकल्पहरू join को लागि सही हुन्जेल, ‘ON’ Clause Join को लागि आवश्यक हुन्छ।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
रेलेसनमा भण्डारण गरिएका SQL कथनहरूको समूह, जुन INSERT, UPDATE वा DELETE जस्ता कार्य गर्दा स्वचालित रूपमा लागू हुन्छ, त्यसलाई के भइन्छ?
सही उत्तर: ग) डेटाबेस ट्रिगर (Database Trigger)
‘स्टोर्ड प्रोसिजर’ भनेको रेलेसनमा भण्डारण गरिएका SQL कथनहरूको समूह हो। ‘ट्रान्सेक्शन’ र ‘डेटाबेस ट्रिगर’ यसको परिभाषामा समान छैनन्।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
एक डेटा वेठमाडृ मा एउटा विभागको लागि बनेको, विषय अनुसार सानो भागलाई के भइन्छ?
सही उत्तर: ख) डेटा वेठमाडृ (Data Warehouse)
एक डेटा वेठमाडृ मा एउटा विभागको लागि बनेको, विषय अनुसार सानो भागलाई ‘डेटा वेठमाडृ’ भइन्छ। ‘डेटा लेक’ र ‘डेटा माइनिंग’ यसको परिभाषामा मेल खाँदैनन्।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
वेट-डि (wait-die) र वाउन्ड-वेट (wound-wait) योजनाहरू कतिको लागि प्रयोग गरिन्छ?
सही उत्तर: घ) प्रक्रियाइन्जिन (Process Engine)
वेट-डि र वाउन्ड-वेट योजनाहरू प्रक्रियाइन्जिनमा प्राथमिकता निर्धारण गर्ने कार्यहरूमा प्रयोग गरिन्छ। ‘ग्राहक सेवा प्रणाली’ र ‘डेटाबेस अनुक्रमणिका’ यसको प्रयोगमा लागू हुँदैनन्।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
ठूला मात्रामा भएका डेटाबाट लुकेका नमुनाहरू पत्ता लगाउने, जस्तै धेरै मानिसले कहिलेकाहीँ कुन सामानहरू एकसाथ किन्न थाल्छन्, यसलाई के भइन्छ?
सही उत्तर: ख) डेटामान्टेशन (Data Mining)
‘डेटामान्टेशन’ भनेको ठूला डेटासेटहरूबाट उपयोगी नमुनाहरू खोज्ने प्रक्रिया हो। ‘डेटा माडलिंग’ र ‘डेटाबेस डिज़ाइन’ डेटा मान्टेशन जस्तो विशिष्ट कार्यसँग सीधा सम्बन्धित छैनन्।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
OLAP (Online Analytical Processing) मा, डेटालाई मासिक वा दैनिक स्तरमा हेर्नको लागि प्रयोग हुने शब्द भनेको के हो?
सही उत्तर: ख) डेटा वेठमाडृ
OLAP मा, डेटालाई विभिन्न आयामहरूमा विश्लेषण गर्नका लागि, जस्तो कि समय (yearly to monthly to daily), डेटा वेठमाडृ प्रयोग गरिन्छ। ‘डिसेंट्रलाइजेसन’ र ‘रिपोर्टिङ’ लाई OLAP मा सामान्यतया प्रयोग हुँदैन।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
निम्नलिखित SQL आदेशले डेटाबेसबाट तालिका र यसको संरचनालाई मेटाउँछ?
सही उत्तर: ख) DROP TABLE
`DROP TABLE` SQL आदेश प्रयोग गरेर तालिका र यसको संरचनालाई पूर्ण रूपमा हटाउन सकिन्छ। `DELETE TABLE` केवल तालिका भित्रको डाटा हटाउँछ, जबकि `ALTER TABLE` र `UPDATE TABLE` को कार्यहरू फरक छन्।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
‘ट्रान्जैक्सन’ (Transaction)को अवस्था कहिले प्रयोग गरिन्छ?
सही उत्तर: ख) डेटा निर्माण गर्दा
‘ट्रान्जैक्शन’को अवस्था डाटालाई एकाईन अवस्थामा राखेर, डेटाबेस स्थिरता सुनिश्चित गर्दछ। यसले ट्रांजैक्शनहरूलाई क्रमबद्धता र स्थिरता प्रदान गर्दछ। अन्य विकल्पहरू विभिन्न प्रक्रियाहरू प्रतिनिधित्व गर्छन्, तर ‘ट्रान्जैक्शन’ अवस्था विशेष रूपमा डेटाको स्थिरतामा केन्द्रित हुन्छ।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
‘नो-एक्साकन्ट’ (No-Exclusion)Constraint को उद्देश्य के हो?
सही उत्तर: ख) डुप्लिकेट डाटा सम्मिलित हुन नदिनुहोस्।
‘नो-एक्साकन्ट’ Constraints ले सुनिश्चित गर्दछ कि एउटै रिसेट वा डेटा पे unavoidable रेकर्डमा डुप्लिकेट डाटा सम्मिलित हुँदैन। गलत विकल्पहरू विभिन्न डाटाबेस अवधारणाहरू प्रतिनिधित्व गर्छन्, तर ‘नो-एक्साकन्ट’ विशेष गरी डुप्लिकेट डाटा रोकथाममा केन्द्रित हुन्छ।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
‘इन्डेक्स’ (Index) लाई डाटाबेसमा कसरी प्रयोग गरिन्छ?
सही उत्तर: क) डेटा खोज्नको समय घटाउने
इन्डेक्सले डाटा खोज्नको समयलाई उल्लेखनीय रूपमा घटाउँछ। यसले डेटाबेस सर्भरले डाटालाई थप तेज़ीसाथ फेला पर्न मद्दत गर्दछ। गलत विकल्पहरू डेटा आकार, कार्यसम्पादन सुधार वा डुप्लिकेट डाटा रोकथामसँग सम्बन्धित छन्, जुन इन्डेक्सको मुख्य उद्देश्य होइन।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
यी अभ्यास प्रश्न हुन्, आधिकारिक प्रश्न होइनन्। पाठ्यक्रम, विज्ञापन र नतिजाका लागि सम्बन्धित निकायको आधिकारिक वेबसाइट हेर्नुहोस्। उत्तरमा गल्ती भेटे प्रश्नमुनिको "टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट" मा लेख्नुहोस्।
नमस्ते! पाठ्यक्रम, सामान्य ज्ञान, भाषा परीक्षा वा कुनै प्रश्नको उत्तर बुझ्न सोध्नुहोस्।
AI ले गल्ती गर्न सक्छ। महत्वपूर्ण कुरा आधिकारिक स्रोतमा जाँच्नुहोस्।