iPAS AI 應用規劃師

iPAS 考題解析

分散式資料庫中某節點發生錯誤但資料仍保持一致,這靠的是 ACID 中的哪個特性?

中級 大數據處理分析與應用 難度:進階 ★★★

考試範圍定位

考試等級
中級能力鑑定
考試科目
大數據處理分析與應用
知識主題
大數據處理技術
能力指標
數據儲存與管理(L22202)

本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「大數據處理分析與應用」科目中的「大數據處理技術」範疇, 對應的能力指標為「數據儲存與管理」,涵蓋資料庫架構、儲存機制、模型訓練等核心知識點。 考生在準備這個範疇時,需要掌握相關的理論基礎與實務應用。

題目與選項

分散式資料庫中某節點發生錯誤但資料仍保持一致,這靠的是 ACID 中的哪個特性?

  • A. 原子性 (Atomicity) ✓ 正確答案
  • B. 一致性 (Consistency)
  • C. 隔離性 (Isolation)
  • D. 持久性 (Durability)

詳細解析

正確答案:A. 原子性 (Atomicity)

原子性確保交易要嘛全部成功,要嘛全部回滾。節點錯誤時,未完成的交易會自動回滾,資料不會停在「做了一半」的不一致狀態。

各選項逐一解析

理解每個選項為什麼對或錯,是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。

A. 原子性 (Atomicity) (正確)

原子性確保資料庫交易是不可分割的最小單位。當節點錯誤導致交易中斷時,原子性會保證所有已執行的操作都會被撤銷,資料回到交易開始前的狀態,避免資料不一致。

B. 一致性 (Consistency) (不正確)

一致性是指交易完成後,資料庫必須從一個有效狀態轉換到另一個有效狀態,並遵守所有預設規則。它描述的是資料的有效性,而不是錯誤處理機制。

C. 隔離性 (Isolation) (不正確)

隔離性確保多個併發交易在執行時互不干擾,每個交易都感覺自己是獨立執行的。這與單一節點錯誤導致的資料一致性問題無直接關係。

D. 持久性 (Durability) (不正確)

持久性是指一旦交易提交,其變更就會永久保存,即使系統發生故障也不會丟失。它關注的是已提交資料的可靠性,而非錯誤發生時未完成交易的處理。

延伸學習

本題尚未連結特定術語,你可以從以下常見主題開始探索相關知識。

進階題備考建議

  • 本題屬於進階難度,涉及技術原理的深入理解或跨領域整合應用,需要紮實的基礎。
  • 進階題通常需要你綜合多個知識點才能判斷,建議建立知識圖譜,把相關概念串聯起來。
  • 如果這題答錯了,建議回頭複習相關的基礎概念,確保每一層知識都沒有漏洞。
  • 中級考試的進階題佔比較高,建議先把初級範圍的基礎打穩,再挑戰中級進階題。

同主題考題練習

以下題目與本題屬於相同的考試範疇,建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。

研究團隊接下來想要將Year欄位轉換為整數型態,以便後續進行年份趨勢分析。考慮到資料中可能包含缺失值(NaN),請選出最合適的轉換方式。 A) data['Year'] = data['Year'].astype(int) B) data['Year'] = data['Year'].fillna(0).astype(int) C) data['Year'] = data['Year'].fillna(1).astype(int) D) data['Year'] = data['Year'].astype('Int64')

中級 大數據處理分析與應用 難度 ★★☆ 114 年

分析師在載入vgsales.csv資料後(欄位包含Name、Platform、Year、Genre、Publisher、NA_Sales、EU_Sales、JP_Sales、Other_Sales、Global_Sales),檢視Year欄位的資料型態,發現它是float64,而非一般年份常用的整數。下列哪些原因可能導致這種狀況? 原因A:CSV檔中Year欄位有缺失值(NaN),導致Pandas自動將整欄轉為浮點數。 原因B:CSV檔中的年份資料原本是字串(如"2006"),Pandas轉換時出錯而變成浮點數。 原因C:Pandas預設會將所有數值型態讀取為float64,不論資料是否為整數。 原因D:CSV檔中的年份資料可能包含小數點(例如2006.0),因此被視為浮點數。

中級 大數據處理分析與應用 難度 ★★☆ 114 年

在圖形資料庫(Graph Database)中建模社群平台資料時,若每筆「按讚」行為都包含時間戳記(Timestamp)與裝置類型(Device Type)等資訊。若希望同時保留使用者與貼文之間的互動關係,並能有效查詢「按讚」的行為屬性,下列哪一種設計方式最為合適?

中級 大數據處理分析與應用 難度 ★★☆ 114 年

iPAS AI 應用規劃師認證簡介

iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度, 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目, 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目, 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍,需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。

開始準備 iPAS 考試

本題來自 iPAS AI 應用規劃師中級考試。 想通過 iPAS 認證?從完整題庫練習開始,搭配術語詞典與備考攻略,系統化提升你的 AI 知識。