DBMS — MCQ Practice

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📚 2982 Questions 🌐 Hindi + English ✅ Free
भाषा / Language:
2982 questions
2581
EN + हिं Hard
GB Query cost is primarily measured by
IN क्वेरी लागत मुख्य रूप से मापी जाती है
A
CPU time only केवल CPU समय
B
Memory usage only केवल मेमोरी उपयोग
C
Number of disk I/O operations डिस्क I/O संचालन की संख्या
D
Network bandwidth नेटवर्क बैंडविड्थ
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Query cost: primarily measured by disk I/O since disk is orders of magnitude slower than memory/CPU.
व्याख्या (हिन्दी) क्वेरी लागत: मुख्य रूप से डिस्क I/O द्वारा मापी जाती है क्योंकि डिस्क मेमोरी/सीपीयू की तुलना में धीमी गति की होती है।
2582
EN + हिं Hard
GB Sort-Merge Join requires
IN सॉर्ट-मर्ज जॉइन की आवश्यकता है
A
Both relations hashed दोनों संबंध हैश हो गए
B
Both relations sorted on join attribute दोनों संबंध सम्मिलित विशेषता के आधार पर क्रमबद्ध हैं
C
One relation fits in memory एक रिश्ता याददाश्त में फिट बैठता है
D
Indexes on join columns सम्मिलित स्तंभों पर अनुक्रमणिकाएँ
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Sort-Merge Join: both relations must be sorted on join attribute, then merged in single pass.
व्याख्या (हिन्दी) सॉर्ट-मर्ज जॉइन: दोनों संबंधों को जॉइन विशेषता पर क्रमबद्ध किया जाना चाहिए, फिर एकल पास में विलय किया जाना चाहिए।
2583
EN + हिं Hard
GB Hash Join build phase
IN हैश जॉइन बिल्ड चरण
A
Scans probe relation जांच संबंध स्कैन करता है
B
Hashes SMALLER relation into memory hash table मेमोरी हैश तालिका में छोटे संबंध को हैश करें
C
Sorts both relations दोनों संबंधों को सुलझाता है
D
Probes hash table जांच हैश तालिका
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Build phase: hash smaller relation into memory hash table. Probe phase: scan larger relation, probe table.
व्याख्या (हिन्दी) निर्माण चरण: मेमोरी हैश तालिका में हैश का छोटा संबंध। जांच चरण: बड़े संबंध को स्कैन करें, जांच तालिका।
2584
EN + हिं Hard
GB Query optimization selects
IN क्वेरी अनुकूलन चयन करता है
A
First valid plan पहली वैध योजना
B
Most efficient (lowest cost) execution plan from equivalent alternatives समकक्ष विकल्पों में से सबसे कुशल (न्यूनतम लागत) निष्पादन योजना
C
Plan with most joins अधिकांश जुड़ावों के साथ योजना बनाएं
D
Simplest plan सबसे सरल योजना
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Query optimizer: evaluates multiple equivalent plans and selects one with lowest estimated cost.
व्याख्या (हिन्दी) क्वेरी ऑप्टिमाइज़र: कई समकक्ष योजनाओं का मूल्यांकन करता है और सबसे कम अनुमानित लागत वाले एक का चयन करता है।
2585
EN + हिं Hard
GB Pushing selection (σ) down operator tree
IN चयन (σ) को ऑपरेटर ट्री के नीचे धकेलना
A
Increases tuples processed संसाधित टुपल्स को बढ़ाता है
B
Reduces intermediate result sizes - fewer tuples flow to expensive operators मध्यवर्ती परिणाम आकार को कम करता है - महंगे ऑपरेटरों के लिए कम टुपल्स प्रवाहित होते हैं
C
Changes query result क्वेरी परिणाम बदलता है
D
Has no effect कोई प्रभाव नहीं पड़ता
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Push σ down: apply filters early to reduce tuples processed by subsequent operators.
व्याख्या (हिन्दी) σ को नीचे दबाएं: बाद के ऑपरेटरों द्वारा संसाधित टुपल्स को कम करने के लिए फ़िल्टर को जल्दी लागू करें।
2586
EN + हिं Hard
GB Pipelining in query processing
IN क्वेरी प्रोसेसिंग में पाइपलाइनिंग
A
Materializes all intermediate results सभी मध्यवर्ती परिणामों को मूर्त रूप देता है
B
Passes tuples directly from one operator to next without full materialization पूर्ण कार्यान्वयन के बिना टुपल्स को सीधे एक ऑपरेटर से दूसरे ऑपरेटर तक भेजता है
C
Runs operators sequentially ऑपरेटरों को क्रमिक रूप से चलाता है
D
Uses only sequential scans केवल अनुक्रमिक स्कैन का उपयोग करता है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Pipelining: output tuples of one operator passed directly to parent operator - avoids intermediate I/O.
व्याख्या (हिन्दी) पाइपलाइनिंग: एक ऑपरेटर का आउटपुट टुपल्स सीधे मूल ऑपरेटर को भेज दिया जाता है - मध्यवर्ती I/O से बचा जाता है।
2587
EN + हिं Hard
GB External sort is needed when
IN जब बाहरी सॉर्ट की आवश्यकता होती है
A
Data fits in memory डेटा मेमोरी में फ़िट हो जाता है
B
Data too large for main memory - disk used for intermediate sorting मुख्य मेमोरी के लिए डेटा बहुत बड़ा है - इंटरमीडिएट सॉर्टिंग के लिए डिस्क का उपयोग किया जाता है
C
Only one sort column exists केवल एक सॉर्ट कॉलम मौजूद है
D
Data is already sorted डेटा पहले से ही सॉर्ट किया गया है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) External merge sort handles datasets too large for RAM by using disk for intermediate sorted runs.
व्याख्या (हिन्दी) बाहरी मर्ज सॉर्ट इंटरमीडिएट सॉर्ट किए गए रन के लिए डिस्क का उपयोग करके रैम के लिए बहुत बड़े डेटासेट को संभालता है।
2588
EN + हिं Hard
GB Heap file stores records
IN हीप फ़ाइल रिकॉर्ड संग्रहीत करती है
A
In sorted key order क्रमबद्ध कुंजी क्रम में
B
In hash order हैश क्रम में
C
In insertion order with no particular ordering बिना किसी विशेष आदेश के सम्मिलन क्रम में
D
In B+ tree order B+ वृक्ष क्रम में
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Heap file: records stored in insertion order. Efficient for full scans; poor for point/range without index.
व्याख्या (हिन्दी) हीप फ़ाइल: प्रविष्टि क्रम में संग्रहीत रिकॉर्ड। पूर्ण स्कैन के लिए कुशल; सूचकांक के बिना बिंदु/सीमा के लिए खराब।
2589
EN + हिं Hard
GB Static hashing limitation is
IN स्टेटिक हैशिंग सीमा है
A
Too many indexes बहुत सारे अनुक्रमणिका
B
Bucket overflow and degradation with data growth or shrinkage डेटा वृद्धि या सिकुड़न के साथ बकेट अतिप्रवाह और गिरावट
C
Slow for equality queries समानता संबंधी प्रश्नों के लिए धीमी गति
D
Cannot store NULLs NULL को संग्रहित नहीं किया जा सकता
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Static hashing: fixed buckets cause overflow when data grows and waste space when it shrinks.
व्याख्या (हिन्दी) स्टेटिक हैशिंग: जब डेटा बढ़ता है तो निश्चित बकेट अतिप्रवाह का कारण बनता है और सिकुड़ने पर स्थान बर्बाद करता है।
2590
EN + हिं Hard
GB RAID 1 provides
IN RAID 1 प्रदान करता है
A
Striping only केवल स्ट्रिपिंग
B
Data mirroring full redundancy across two disks डेटा दो डिस्क में पूर्ण अतिरेक को प्रतिबिंबित करता है
C
Striping with parity समता के साथ स्ट्रिपिंग
D
Double parity दोहरी समता
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) RAID 1: exact mirror of data on two disks - survives one disk failure; doubles storage cost.
व्याख्या (हिन्दी) RAID 1: दो डिस्क पर डेटा का सटीक दर्पण - एक डिस्क विफलता से बच जाता है; भंडारण लागत दोगुनी हो जाती है।
2591
EN + हिं Hard
GB RAID 5 uses
IN RAID 5 उपयोग
A
Mirroring only केवल प्रतिबिम्बन
B
Striping only केवल स्ट्रिपिंग
C
Striping with distributed parity (can recover from one disk failure) वितरित समता के साथ स्ट्रिपिंग (एक डिस्क विफलता से उबर सकती है)
D
Double parity दोहरी समता
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) RAID 5: data and parity distributed across all disks. Any one disk can fail and be reconstructed.
व्याख्या (हिन्दी) RAID 5: डेटा और समता सभी डिस्क पर वितरित। कोई भी डिस्क विफल हो सकती है और उसका पुनर्निर्माण किया जा सकता है।
2592
EN + हिं Hard
GB A covering index
IN एक कवरिंग इंडेक्स
A
Only works for writes केवल लिखने के लिए काम करता है
B
Satisfies query entirely from index without accessing base table बेस टेबल तक पहुंच के बिना इंडेक्स से पूरी तरह से क्वेरी को संतुष्ट करता है
C
Only covers NULL values केवल NULL मानों को कवर करता है
D
Only works for joins केवल जोड़ने के लिए काम करता है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Covering index: contains all columns needed - no additional table lookup (heap fetch) required.
व्याख्या (हिन्दी) कवरिंग इंडेक्स: इसमें सभी आवश्यक कॉलम शामिल हैं - कोई अतिरिक्त टेबल लुकअप (हीप फ़ेच) की आवश्यकता नहीं है।
2593
EN + हिं Hard
GB In B+ tree all data records are stored at
IN B+ ट्री में सभी डेटा रिकॉर्ड संग्रहीत होते हैं
A
Internal nodes आंतरिक नोड्स
B
Root node रूट नोड
C
Leaf nodes पत्ती की गांठे
D
All nodes equally सभी नोड्स समान रूप से
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) B+ trees: ALL data records stored at LEAF nodes. Internal nodes store only keys for routing.
व्याख्या (हिन्दी) B+ पेड़: LEAF नोड्स पर संग्रहीत सभी डेटा रिकॉर्ड। आंतरिक नोड्स केवल रूटिंग के लिए कुंजियाँ संग्रहीत करते हैं।
2594
EN + हिं Hard
GB Bitmap index is efficient for columns with
IN बिटमैप इंडेक्स कॉलम के लिए कुशल है
A
High cardinality (many distinct values) उच्च कार्डिनैलिटी (कई विशिष्ट मूल्य)
B
Low cardinality (few distinct values like gender, status) कम कार्डिनैलिटी (लिंग, स्थिति जैसे कुछ विशिष्ट मूल्य)
C
All numeric values सभी संख्यात्मक मान
D
NULL values only केवल शून्य मान
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Bitmap indexes: efficient for low-cardinality columns - one bit vector per distinct value.
व्याख्या (हिन्दी) बिटमैप इंडेक्स: कम-कार्डिनैलिटी कॉलम के लिए कुशल - प्रति विशिष्ट मान एक बिट वेक्टर।
2595
EN + हिं Hard
GB Function-based index allows
IN फ़ंक्शन-आधारित सूचकांक अनुमति देता है
A
Indexing NULLs शून्य अनुक्रमणिका
B
Indexing result of expression/function applied to columns स्तंभों पर लागू अभिव्यक्ति/फ़ंक्शन का अनुक्रमण परिणाम
C
Indexing stored procedures संग्रहित प्रक्रियाओं को अनुक्रमित करना
D
Indexing all columns at once सभी कॉलमों को एक साथ अनुक्रमित करना
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Function-based index: CREATE INDEX ON emp(UPPER(name)) allows UPPER(name)='SMITH' to use index.
व्याख्या (हिन्दी) फ़ंक्शन-आधारित इंडेक्स: Emp(UPPER(name)) पर इंडेक्स बनाएं, UPPER(name)='SMITH' को इंडेक्स का उपयोग करने की अनुमति देता है।
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