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
-
‘डेटाबेसमा अनावश्यक जानकारीको कारण डेटाबेसमा जाँच गर्दा समय बढ्ने समस्या’लाई कसरी भन्ला?
सही उत्तर: घ) Data Redundancy
डेटा Normalization भनेर भन्ने गरिन्छ कि डेटाबेसमा अनावश्यक जानकारीको कारण डेटाबेसमा जाँच गर्दा समय बढ्ने समस्या। ‘Index खडा गर्दा’ले डेटाबेस मा जाँच गर्दा समय कम बनाउँछ, ‘Full Table Scan’ ले सम्पूर्ण तालिका जाँच गर्दछ। 'Data Redundancy' को कारण डेटाबेसमा अनावश्यक जानकारी हुन्छ।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
निम्नमा सेन्ट्रालाइज्ड डाटाबेस (Centralized Database) को সুবিধা के हो?
सही उत्तर: क) डेटा व्यवस्थापन सजिलो हुन्छ;
सेन्ट्रालाइज्ड डाटाबेसको मुख्य फाइदा भनेको डेटा व्यवस्थापन (data management) सजिलै हुने हो। यसले सबै तालिकाहरू र जानकारीहरू एउटा मात्र स्थानमा राख्न मद्दत गर्दछ, जसले डेटा पहुँच, अपडेट र सुरक्षालाई सरल बनाउँछ। अन्य विकल्पहरू गलत छन् किनकि तिनीहरू डाटाबेसको कार्यसम्पादन वा सुरक्षामा सुधार गर्ने फाइदाहरूलाई सही रूपमा बुझ्न असफल भएका छन्।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
‘टेबल फोर्जिंग’ (Table Forging) भनेको के हो?
सही उत्तर: ग) डेटाबेसमा अनावश्यक तालिकाहरू सिर्जना गरेर जानकारी सङ्कलन गर्ने कार्य;
टेबल फोर्जिंग भनेको डेटाबेसमा अनावश्यक तालिकाहरू सिर्जना गरेर जानकारी सङ्कलन गर्ने कार्य हो। यसले डेटाबेसको संरचनालाई कमजोर बनाउँछ र गलत विश्लेषण वा निर्णयहरू लिन प्रेरित गर्न सक्छ। अन्य विकल्पहरू गलत छन् किनकि तिनीहरू ‘टेबल फोर्जिंग’ को मुख्य उद्देश्य बारे सही रूपमा वर्णन गर्दैनन्।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
‘नोलेव्ड डेटा’ (Novelled Data) लाई निम्न कुराका रूपमा परिभाषित गरिन्छ:
सही उत्तर: घ) डेटाबेसमा भण्डारण गर्नुअगाडि प्रशोधित नभएको डेटा
‘नोलेव्ड डेटा’ भनेको डेटाबेसमा भण्डारण गर्नुअगाडि प्रशोधित (processed) नभएको नयाँ डाटा हो। यसमा डेटाको मूल रूप हुन्छ र त्यसलाई आवश्यक अनुसार ढाल्ने (transforming) अघि प्रयोग गरिँदैन। अन्य विकल्पहरू गलत छन् किनकि तिनीहरू डेटाको अवस्था वा उसको उपयोगिता बारे बताउँछन्।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
डेटाबेसमा, ‘रिलेशनल एन्टिटी’ (Relational Entity) भनेको के हो?
सही उत्तर: ग) एकै प्रकारका वस्तुहरूको समूह जसलाई डेटाबेसमा व्यवस्थित रूपमा भण्डार गरिएको हुन्छ;
रिलेशनल एन्टिटी भनेको डेटाबेसमा एकै प्रकारका वस्तुहरू (entities) लाई व्यवस्थित रूपमा भण्डारण गर्ने प्रक्रिया हो। यसमा तालिका (tables) प्रयोग गरिन्छ, जहाँ प्रत्येक तालिकामा विशेष विशेषताहरू (attributes) हुन्छन्। अन्य विकल्पहरू गलत छन् किनकि तिनीहरू ‘रिलेशनल एन्टिटी’ को मूल अवधारणालाई सही ढंगले बुझ्न असफल भएका छन्।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
निम्नलिखित SQL क्वेरीमा 'ग्राहक' तालिकामा 'वतन' स्तम्भमा 'Kathmandu' मान भएका सबै ग्राहकहरूको नाम प्रदर्शित गर्नुहोस्: SELECT name FROM ग्राहक WHERE वतन = 'Kathmandu';
सही उत्तर: ख) SELECT name FROM ग्राहक WHERE वतन LIKE 'Kathmandu';
SQL क्वेरीमा `WHERE` क्लॉजले निर्दिष्ट गर्दछ कि डेटाबेसबाट कुन रेकर्डहरू छनौट गर्नुपर्दछ। यस अवस्थामा, 'वतन = 'Kathmandu'' भन्नाले केवल त्यस्ता ग्राहकहरूलाई चयन गरिएको छ जसको 'वतन' स्तम्भमा 'Kathmandu' मान रहेको छ। अन्य विकल्पहरू गलत छन् किनकि तिनीहरू सिर्जनाको तरिका वा अनावश्यक फिल्टरिंग प्रयोग गर्छन्।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
डेटाबेस डिजाइनमा ‘शेल्या’ (snowflake) स्कीमा कस्तो हुन्छ?
सही उत्तर: ग) भर्चुअल टेबुलको प्रयोग गर्दछ
‘शेल्या’ (snowflake) स्कीमा स्टार स्कीमा भन्दा अधिक जटिल हुन्छ र डेटा को डुप्लिकेट भागहरू कम गर्छ। यसले डेटा सम्बन्धलाई स्पष्ट बनाउँछ तर स्टार स्कीमा भन्दा अधिक SQL क्वेरीहरू (queries) आवश्यक पर्दछ।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
निम्नमा कति संभावित प्राइमेरी की (primary key) हुन्छन्? र सम्बन्धित टेबुलको नाम A(A,B,C), B(A,D), C(A,E)?
सही उत्तर: घ) AE
टेबुल A(A,B,C), B(A,D) र C(A,E) को प्राइमेरी की (primary key) ‘A’ हुन्छ। यसले एउटा टेबुलमा एउटा मात्र प्राइमेरी की (primary key) हुन सक्छ। अन्य विकल्पहरू टेबुलको डेटा सम्बन्धलाई सही ढंगले बुझ्न सकेका छैनन्।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
निम्नमा सेतो (NULL) मान्नको लागि SQL मा कुन कलम प्रयोग गरिन्छ?
सही उत्तर: क) UPDATE
SQL मा ‘UPDATE’ कलम प्रयोग गरेर तालिकामा (table) सेतो (NULL) मान्नको लागि ‘SET’ क्लोजरको प्रयोग गरिन्छ। यसले सेतो मान भएको डाटा सिर्जना गर्दछ। अन्य विकल्पहरू डेटा सम्बन्धी अलग-अलग कार्यहरू गरिरहेका हुन्छन्।
💬 टिप्पणी / गल्ती रिपोर्ट (०)
-
रेलाฐานमा (Relational Database) ‘normalization’को मुख्य उद्देश्य के हो?
सही उत्तर: ख) डेटाको डुप्लिकेट (duplicate) भाग हटाएर डेटालाई व्यवस्थित र प्रभावकारी बनाउनु
डेटालाई सामान्यीकरण (normalization) गर्ने मुख्य उद्देश्य डुप्लिकेट डाटा हटाएर डेटाबेस लाई व्यवस्थित र प्रभावकारी बनाउनु हुन्छ। यसले अनावश्यक स्टोरेज स्पेस घटाउँछ र डेटा सम्बन्धी त्रुटिहरु कम गर्दछ। अन्य विकल्पहरू गलत हुन् किनकि सामान्यीकरणको लक्ष्य डाटाको कंकिसन (conciseness) नभई उसको सुसंगतता (consistency) राख्नु हो।
💬 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।